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周素华，刘刚，孙山林 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 傅里叶变换
• 系统分析

店铺： 妙语书言图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568237543

商品编码：29375669415

包装：平装

出版时间：2017-02-01

基本信息

书名：数字信号处理基础

定价：42.00元

作者：周素华,刘刚,孙山林

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2017-02-01

ISBN：9787568237543

字数：

页码：175

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字信号处理基础》系统地讲解了数字信号处理的基础知识，全书共有8章，论述了数字信号处理的基本概念，离散时间信号与离散系统的时域、频域（包括离散时间傅里叶变换和z变换域）的分析与算法，离散傅里叶变换及其快速算法，IIR和FIR数字滤波器的基本概念、理论、设计方法与实现。《数字信号处理基础》注重基础，深入浅出，条理清楚，有较多的例题，并配有应用实例，利于加深对理论的理解。
　　《数字信号处理基础》既可作为应用型本科院校电子信息类专业和相近专业的教材，也可作为从事数字信号处理的工程技术人员的参考资料。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理原理与应用》 内容简介 本书是一部系统阐述数字信号处理（DSP）基本原理、核心算法以及典型应用的高等院校教材，旨在为相关专业的本科生、研究生以及从事信号处理相关研究与开发的工程师提供坚实的基础理论和实用的技术指导。全书内容涵盖了数字信号处理的理论基础、信号分析方法、系统设计技术和实际工程应用等多个方面，力求做到理论严谨、内容丰富、由浅入深、图文并茂，并结合丰富的实例，帮助读者深入理解DSP的精髓，掌握实际操作技能。 第一部分：数字信号处理基础理论 本部分将系统介绍数字信号处理的基石，为后续深入学习打下坚实基础。 绪论： 信号与系统概述： 详细介绍模拟信号和数字信号的定义、特性及其相互之间的联系。探讨连续时间系统与离散时间系统的基本概念、分类（线性、时不变、因果等）以及描述方法。 数字信号处理的优势与发展： 阐述与模拟信号处理相比，数字信号处理在精度、灵活性、稳定性、可重构性以及实现复杂算法等方面的显著优势。追溯DSP技术的发展历程，展望其在各个领域的广阔应用前景。 采样定理详解： 深入分析奈奎斯特定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的核心内容，包括采样频率、奈奎斯特频率、欠采样和过采样等概念。通过理论推导和图示，清晰地解释如何通过适当的采样率避免混叠失真，以及在实际应用中需要考虑的因素，如抗混叠滤波器的作用。 量化与编码： 探讨将连续模拟信号转换为离散数字信号的关键步骤——量化。讲解不同量化方式（均匀量化、非均匀量化）的原理、量化误差的产生与特性，以及其对信号保真度的影响。介绍常见的编码方式，如PCM（脉冲编码调制）编码。 离散时间信号与系统： 基本离散时间信号： 详细介绍单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号、复指数信号等基本离散时间信号的定义、特性和数学表示。 离散卷积： 深入讲解离散时间线性时不变（LTI）系统的核心数学工具——离散卷积。通过公式推导、表格法和图形法，详细阐述卷积的计算过程，并强调卷积在描述LTI系统输入-输出关系中的重要性。 差分方程： 介绍如何用差分方程来描述离散时间LTI系统。分析零输入响应和零状态响应的概念，以及它们如何共同构成系统的全响应。 LTI系统的特性： 深入探讨LTI系统的基本特性，包括线性、时不变、因果性、稳定性。详细阐述判定系统稳定性的判据（例如，单位圆内收敛性）。 第二部分：傅里叶分析在数字信号处理中的应用 傅里叶分析是理解和处理离散时间信号频域特性的核心工具。 傅里叶级数与傅里叶变换： 傅里叶级数（FS）： 介绍周期信号的傅里叶级数展开，包括指数形式和三角形式。阐述傅里叶级数如何将周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加。 傅里叶变换（FT）： 推广到非周期信号，介绍傅里叶变换的概念，将信号从时域映射到频域。详细解释傅里叶变换的定义、性质（线性、时移、频移、卷积定理、帕塞瓦尔定理等）以及其在信号分析中的重要作用。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 重点介绍DTFT，它是傅里叶变换在离散时间信号上的自然扩展。讨论DTFT的定义、周期性以及其与连续傅里叶变换的关系。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT的定义与性质： 详细介绍DFT，它是DTFT在有限长信号上的离散化表示，是计算机实现傅里叶分析的基础。阐述DFT的定义、计算公式以及重要的性质（线性、时移、乘法、循环卷积等）。 FFT算法： 深入讲解FFT算法，这是计算DFT的高效算法。重点介绍基-2蝶形算法（DIT和DIF）的原理，包括分解思想、蝶形运算以及实现流程。分析FFT算法在计算复杂度上的优势（O(N log N) vs O(N^2)），并讨论其在实际应用中的重要性。 DFT/FFT在信号分析中的应用： 阐述DFT/FFT在频谱分析、功率谱密度估计、卷积计算（通过频域乘积）等方面的广泛应用。 Z变换： Z变换的定义与性质： 引入Z变换作为连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换的推广，尤其适用于分析离散时间系统。详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及其重要性质（线性、时移、乘法、微分、卷积定理等）。 逆Z变换： 讲解如何通过部分分式展开法、留数定理法等求解逆Z变换，从而获得时域信号。 Z变换在系统分析中的应用： 阐述Z变换在描述离散时间系统（特别是LTI系统）的传递函数、稳定性分析、系统函数分解等方面的作用。 第三部分：数字滤波器设计 数字滤波器是DSP的核心组成部分，用于选择性地分离或增强信号的特定频率成分。 滤波器基本概念： 滤波器的作用与分类： 介绍滤波器在信号处理中的基本功能，如去除噪声、提取特定信息等。讲解滤波器的主要分类，包括频率响应类型（低通、高通、带通、带阻）和实现方式（IIR滤波器、FIR滤波器）。 理想滤波器与实际滤波器： 对比理想滤波器的频率响应特性和实际滤波器在过渡带、阻带衰减等方面的局限性。 滤波器性能指标： 详细介绍描述滤波器性能的关键指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、截止频率、相位响应等。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： IIR滤波器特点： 讲解IIR滤波器利用反馈实现，通常具有更低的阶数和更高的计算效率，但可能存在稳定性问题和非线性相位。 模拟滤波器原型设计： 介绍经典的模拟滤波器原型，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev Type I/II）、椭圆（Elliptic）滤波器，以及它们各自的幅频特性和设计方法。 模拟域到数字域的转换： 详细讲解将模拟滤波器设计转化为数字滤波器设计的常用方法，如脉冲响应不变法（Impulse Invariance）和双线性变换法（Bilinear Transformation）。分析这两种方法的优缺点及适用场景。 IIR滤波器设计流程： 结合实例，演示如何根据给定的技术指标，选择合适的模拟原型，进行转换，最终获得数字IIR滤波器的系统函数和差分方程。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器特点： 讲解FIR滤波器无反馈，具有严格的线性相位特性，稳定性高，但通常需要更高的阶数。 窗函数法： 介绍窗函数法作为FIR滤波器设计中最常用的方法之一。详细讲解不同窗函数（矩形窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗、Kaiser窗）的定义、频谱特性及其对滤波器过渡带和阻带衰减的影响。 等波纹设计（Parks-McClellan算法）： 介绍Parks-McClellan算法（也称为Remez交换算法），它能够设计出在通带和阻带内具有最小最大误差的等波纹FIR滤波器。阐述该算法的基本原理和迭代过程。 线性相位FIR滤波器设计： 深入探讨具有线性相位特性的FIR滤波器，以及它们在音频、图像处理等领域的重要应用。介绍四种线性相位FIR滤波器的对称性以及相应的实现方式。 FIR滤波器设计流程： 结合实例，演示如何利用窗函数法或Parks-McClellan算法，根据技术指标设计出FIR滤波器。 第四部分：现代谱估计与自适应滤波 本部分将深入探讨更高级的信号分析和处理技术。 现代谱估计： 周期图法与改进周期图法： 介绍周期图法计算功率谱密度（PSD），并分析其方差不一致性问题。讲解Bartlett法、Welch法等改进方法，以及它们如何通过平均降低方差，提高谱估计的平滑度。 模型驱动谱估计： 介绍基于信号模型（如AR模型、MA模型、ARMA模型）的谱估计方法，例如Burg算法、Yule-Walker方程等。分析这些方法在提高谱分辨率方面的优势。 子空间分解谱估计： 介绍Pisarenko谐波分解、MUSIC（Multiple Signal Classification）算法、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）等基于特征值分解的谱估计方法，它们在精细谱分析方面表现出色。 自适应滤波： 自适应滤波器的基本原理： 介绍自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最佳性能。 LMS（Least Mean Squares）算法： 详细讲解LMS算法，它是最常用且易于实现的自适应算法之一。分析其更新方程、收敛性以及在噪声消除、信号均衡等方面的应用。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 介绍RLS算法，它比LMS算法收敛速度更快，但计算复杂度更高。阐述其递归最小二乘法的原理。 自适应滤波器的应用： 探讨自适应滤波器在回声消除、语音增强、信道均衡、干扰抑制等实际工程问题中的应用。 第五部分：数字信号处理的实际应用 本部分将通过具体的工程案例，展示DSP技术的强大能力。 通信系统中的DSP： 数字调制解调： 介绍ASK、FSK、PSK、QAM等数字调制技术，以及其在DSP中的实现。讲解解调器设计、载波同步、定时恢复等关键技术。 信道编码与解码： 介绍纠错码（如汉明码、卷积码、Turbo码）的作用，以及DSP在实现编码和解码过程中的应用。 OFDM技术： 讲解OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）的原理，及其在高速数据传输中的优势，以及FFT/IFFT在OFDM系统中的核心作用。 语音信号处理： 语音编码： 介绍不同类型的语音编码器（如PCM、ADPCM、CELP），以及其在降低语音数据量方面的作用。 语音识别与合成： 探讨DSP在语音特征提取（如MFCC）、声学模型、语言模型等方面的应用，以及语音合成的原理。 音频信号增强与去噪： 讲解如何利用滤波器、自适应滤波器等技术来改善音频质量，去除背景噪声。 图像与视频信号处理： 图像增强与滤波： 介绍空域滤波（如平滑、锐化）和频域滤波在图像处理中的应用。 图像压缩： 探讨JPEG、MPEG等图像视频压缩标准背后的DSP原理，如DCT（离散余弦变换）、量化、熵编码等。 特征提取与模式识别： 介绍DSP在图像特征提取（如边缘检测、角点检测）和模式识别中的应用。 其他应用领域： 医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与处理。 雷达与声纳系统： 信号的发射、接收、目标检测与跟踪。 仪器仪表与控制系统： 传感器信号的采集、处理与反馈控制。 全书特色 1. 结构清晰，逻辑严谨： 内容组织遵循从基础到高级，从理论到应用的逻辑顺序，层层递进，确保读者能够系统地掌握DSP知识体系。 2. 理论与实践结合： 在讲解理论知识的同时，大量引入了实际应用案例和工程背景，帮助读者理解理论在解决实际问题中的价值。 3. 数学推导详尽： 关键算法和公式的推导过程清晰完整，方便读者深入理解其数学原理。 4. 图示生动直观： 大量使用图示、波形图、系统框图等可视化手段，帮助读者直观地理解抽象的信号与系统概念。 5. 语言通俗易懂： 尽管涉及较多专业术语和数学公式，但力求语言表达清晰，避免使用过于晦涩的词汇，确保不同背景的读者都能理解。 6. 配套资源丰富（可选）： （如果书籍有配套的MATLAB/Python代码，可以提及）本书提供了配套的MATLAB/Python仿真代码，读者可以通过动手实践，加深对算法和原理的理解，快速掌握DSP工具的使用。 本书适合作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学与技术等专业本科生和研究生的数字信号处理课程教材，也可作为相关领域的研究人员和工程技术人员的参考书。通过研读本书，读者将能够建立起扎实的数字信号处理理论基础，掌握核心算法，并具备将DSP技术应用于实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

（风格二：严谨的学术分析，侧重于内容覆盖的深度和广度） 从专业角度审视，该书在核心理论的覆盖上展现出扎实的功底。它并没有浅尝辄止于基础的采样定理或卷积运算，而是对离散时间系统的状态空间表示进行了深入的探讨，这对于理解现代控制理论与信号处理的交叉领域至关重要。特别是关于谱估计的部分，作者细致地对比了经典方法（如周期图法）和现代非参数方法（如最大熵谱估计）的优缺点及其内在的偏倚与方差权衡，这种层面的剖析是许多入门教材所欠缺的。此外，在自适应滤波器的介绍中，LMS算法的收敛性分析和与RLS算法的性能对比，也处理得非常到位，为读者构建了一个完整的算法选择和评估框架。我个人认为，对于研究生阶段的课程来说，这本书提供的理论深度是足够的，它不仅教授了“如何做”，更解释了“为什么这样做是最佳的”，这种对底层数学原理的尊重，是学术研究的基石。

评分☆☆☆☆☆

（风格一：热情的推荐，侧重于实践应用和易懂性） 这本书的视角真是太棒了！我一直觉得数字信号处理这个领域听起来就高深莫测，公式多得让人望而生畏。但读了这本书之后，我的感觉完全变了。作者的讲解非常注重直观理解，很多复杂的概念，比如傅里叶变换或者Z变换，不是一上来就扔一堆数学推导，而是先用非常贴近生活的例子来打个比方。举个例子，在讲到滤波器的设计时，书中用自来水管道中杂质过滤的场景来比喻，一下子就让原本抽象的频率响应变得清晰起来。我尤其欣赏它在每章末尾设置的“动手实践”环节，虽然我还没来得及完全跑完所有的代码示例，但光是看着那些清晰的步骤描述，我就能想象出将理论转化为实际应用时的那种成就感。对于我们这些希望尽快上手做项目的人来说，这种“少一点纯理论轰炸，多一点工程思维”的编排方式简直是救星。它不是一本只适合科班出身的学霸读物，更像是为像我一样有一定电子基础但需要系统性补课的工程师准备的“实战指南”。如果你也在为那些厚重的教科书感到头疼，这本书绝对值得你花时间深入研究。

评分☆☆☆☆☆

（风格三：略带挑剔的批评，侧重于排版细节和某些章节的组织） 坦白说，这本书的某些方面给我留下的印象并不算完美，尤其是在排版和图表的展示上，有些地方显得有些陈旧。比如，书中引入的很多系统框图，虽然信息量是够的，但视觉上过于密集，线条交织在一起，初次阅读时很容易感到眼花缭乱，需要反复对照文字说明才能理清信号的流向。更关键的是，在介绍有限脉冲响应（FIR）滤波器设计时，窗函数法和频率采样法的推导过程稍显跳跃，特别是涉及最小二乘准则的优化步骤，如果能增加一个详细的迭代求解过程的图示或步骤分解，对自学者会更加友好。我感觉作者似乎是默认读者已经对优化理论有很高的熟练度，这在一定程度上抬高了特定章节的理解门槛。如果能在后续版本中，对这些复杂的数学推导进行更清晰的图文分离和视觉优化，这本书的体验感会提升一个档次。

评分☆☆☆☆☆

（风格四：侧重于历史脉络和学科演进的感悟） 阅读本书的过程，仿佛是一次穿越数字信号处理学科发展史的旅程。它没有将各种算法割裂开来孤立地呈现，而是巧妙地将它们置于一个不断演进的技术背景之下。从早期的离散卷积到后来为了应对计算资源限制而发展出的快速算法，再到如今面向实时处理的并行化结构，作者很有心地勾勒出了技术迭代的内在逻辑。我特别欣赏对“蝴蝶因子”在快速傅里叶变换（FFT）中作用的描述，它不仅仅是一个计算技巧，更体现了人类对计算效率极致追求的智慧结晶。这种历史观的引入，使得学习不再是单纯的知识点记忆，而更像是理解一个工程学科如何一步步解决实际限制的过程。它让我意识到，我们今天使用的许多工具，都是前人智慧积累和妥协的结果，这在很大程度上激发了我对进一步研究信号处理硬件加速的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

（风格五：简洁明了的总结与个人使用感受的分享） 总的来说，这是一本结构清晰、内容充实的参考书。我主要利用它来查阅卷积的性质以及数字滤波器响应特性的验证方法。它的索引做得非常到位，查找特定公式或定理的速度很快，这对于经常需要回顾细节的工程师来说是巨大的便利。不同于那种只关注单一工具链的书籍，这本书的视野更广阔，它涵盖了从基础理论到现代系统实现的完整光谱，例如，它对多速率信号处理的介绍，虽然篇幅不算特别大，但为理解抽取和插值在通信系统中的应用提供了可靠的理论支撑。我将它放在工作台触手可及的地方，它更像是一本字典和一本深度教材的结合体，既能快速提供答案，也能在需要时提供深层次的背景知识。对于任何想在信号处理领域建立坚实基础的人，这本书是值得投入时间的。