数字信号处理 杨会成 9787118079791 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨会成 著

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• 9787118079791
• 清华大学出版社
• 工程技术

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118079791

商品编码：29376677910

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：33.00元

作者：杨会成

出版社：国防工业出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787118079791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.699kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《普通高等院校电子信息类“十二五”规划教材：数字信号处理》就数字信号处理的基本理论、算法和实现进行了系统全面的论述。全书共分11章。、2章简要介绍了离散时间信号与离散时间系统的基本理论，第3、4、5章讨论了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），第6、7、8章介绍了数字滤波器的基本结构和设计，第9、10章是多采样率数字信号处理和有限字长效应，1章简单介绍了数字信号处理的硬件实现及DSP芯片的基本原理。
　　本书体系缜密、概念清楚、推导详细，可作为电子信息工程、通信工程、计算机应用、微电子、自动化、仪器工程等专业本科生和研究生的教材，也可以作为从事信号处理有关领域的科研工作者的理论参考书。

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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《信号的奥秘：从理论到实践的探索》 一、 绪论：感知世界的语言 我们的世界，从宇宙的浩瀚星辰到人体内微观的细胞活动，无时无刻不充斥着各种各样的信号。声音的起伏、光线的明暗、温度的变化、甚至我们思考的电化学脉冲，都以信号的形式传递着信息。理解和处理这些信号，是人类认识世界、改造世界的基础。而数字信号处理（DSP），正是一门致力于将这些模拟信号转化为易于计算机理解和操作的数字形式，并在此基础上进行高效分析、变换和合成的科学技术。它如同为我们打开了一扇通往信号深层奥秘的大门，让我们能够更精准地洞察信息，更巧妙地运用技术。 《信号的奥秘：从理论到实践的探索》一书，旨在系统而深入地剖析数字信号处理的核心概念、基本原理以及广泛的应用。本书并非仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是力求通过清晰的逻辑、生动的案例和严谨的推导，帮助读者构建起对数字信号处理的全面认知。我们相信，掌握了这门技术，就如同掌握了感知和解读这个数字时代独特语言的能力，从而在科学研究、工程设计、艺术创作乃至日常生活的方方面面，都能展现出强大的创新力量。 二、 基础理论：搭建数字信号处理的基石 任何一门学科的深入学习，都离不开坚实的基础理论。数字信号处理也不例外。本书将在引言部分，首先带领读者回顾和巩固必要的数学基础，包括离散时间信号与系统、傅里叶变换的原理及其在离散信号分析中的重要性。我们将详细讲解序列、差分方程、卷积等基本概念，并重点阐述傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的数学推导和物理意义。理解这些工具，是后续深入学习的关键。 离散时间信号与系统： 我们将区分连续时间信号和离散时间信号，理解采样过程如何将模拟信号转化为数字信号，并引入冲激响应、线性时不变（LTI）系统等核心概念，阐明系统对信号的处理特性。 傅里叶变换的魔力： 信号的时域和频域是描述信号的两种重要视角。傅里叶变换能够将信号从复杂的时域表示转换到直观的频域，揭示信号的频率成分。本书将深入浅出地讲解傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的原理，并通过丰富的图示和实例，帮助读者理解它们在信号分析中的强大作用。我们将探讨如何利用傅里叶变换来识别信号的周期性、分析信号的频谱特性，以及为后续的滤波和变换打下基础。 卷积：系统的核心运算： 卷积是描述LTI系统如何处理输入信号的关键数学运算。我们将详细讲解卷积的定义、性质以及计算方法，并通过具体实例展示卷积在信号系统分析中的应用，例如系统输出的计算。 Z变换：超越傅里叶变换的工具： Z变换是分析离散时间系统，尤其是因果系统和稳定系统的重要数学工具。本书将介绍Z变换的定义、性质，并重点讲解其在系统稳定性分析、系统函数求解等方面的应用。 三、 核心技术：塑造数字信号的强大能力 在掌握了基础理论之后，本书将聚焦于数字信号处理的核心技术。这些技术是实现信号分析、变换和合成的关键手段，也是本书内容的主体部分。我们将深入剖析各种经典和现代的数字信号处理算法，并探讨它们在不同场景下的应用。 数字滤波器的设计与应用： 滤波器是数字信号处理中最常用、最重要的工具之一。它们能够选择性地保留或抑制信号的特定频率成分，从而实现信号的去噪、增强、分离等目的。本书将系统介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器： 我们将讲解IIR滤波器的基本结构、设计方法，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等，并分析其优点（计算量小、阶数低）和缺点（相位失真）。 FIR滤波器： 针对FIR滤波器，我们将详细介绍其线性相位特性，以及常用的设计方法，如窗函数法（汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将比较IIR和FIR滤波器的特性，帮助读者根据实际需求选择合适的滤波器类型。 滤波器应用： 我们还将结合实际案例，讲解滤波器在音频处理（降噪、均衡）、图像处理（边缘检测、平滑）、通信系统（信道均衡）等领域的应用。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 如前所述，DFT是分析信号频率成分的基础。然而，直接计算DFT的复杂度较高。本书将重点介绍FFT算法，例如Cooley-Tukey算法，讲解其如何通过分治策略大幅降低计算量，使得大规模信号的频谱分析成为可能。我们将展示FFT在频谱分析、卷积计算、相关分析等方面的强大威力。 其他重要的信号变换： 除了傅里叶变换，本书还将介绍其他重要的信号变换，如小波变换。小波变换能够同时提供时间和频率信息，特别适合分析非平稳信号，如语音信号、地震信号等。我们将阐述小波变换的基本原理，并探讨其在信号去噪、特征提取等方面的应用。 自适应信号处理： 随着信号处理需求的日益复杂，传统的固定滤波器已无法满足需求。自适应信号处理技术应运而生。本书将介绍自适应滤波器的基本概念，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，并探讨其在噪声消除、信号预测、信道均衡等方面的应用。 四、 实际应用：让数字信号处理走进生活 理论知识的最终目的是服务于实践。本书将通过大量的实例，生动地展示数字信号处理在各个领域的广泛应用，让读者深刻体会这门学科的价值和魅力。 通信系统： 在现代通信系统中，数字信号处理扮演着至关重要的角色。从语音编码、信道编码到调制解调、均衡，几乎每一个环节都离不开DSP技术。我们将分析通信系统中信号的产生、传输和接收过程，重点讲解如何利用DSP技术提高通信系统的传输速率、可靠性和鲁棒性。例如，讲解过采样、欠采样在信号采集中的作用，以及如何利用FFT进行频谱监测和干扰分析。 音频与语音处理： 我们的耳朵每天都在接收各种各样的声音信号。数字信号处理使得我们能够对这些声音进行精细的处理。本书将深入探讨数字音频信号的处理技术，如采样率、量化位数的影响，以及如何利用滤波器实现音频降噪、混响、均衡等效果。在语音处理方面，我们将介绍语音识别、语音合成、声纹识别等技术，并分析其背后的DSP原理。例如，讲解如何利用LPC（线性预测编码）技术进行语音参数提取，以及如何利用MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为语音识别的特征。 图像与视频处理： 图像和视频本质上也是二维或三维的信号。数字信号处理技术在图像和视频的处理中发挥着不可替代的作用。本书将讲解图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等基础图像处理技术，以及在视频压缩、视频特效等方面的应用。我们将介绍二维傅里叶变换在图像处理中的应用，例如图像的滤波和频谱分析，以及如何利用小波变换进行图像压缩。 生物医学信号处理： 生物医学信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等，蕴含着重要的生理信息。数字信号处理技术为这些信号的分析和诊断提供了强大的工具。本书将介绍如何利用DSP技术对这些生理信号进行滤波、降噪、特征提取，从而辅助医生进行疾病的诊断和监测。例如，讲解如何利用滤波器去除ECG信号中的工频干扰和基线漂移，以及如何利用FFT分析EEG信号的脑电波活动。 其他领域： 除了上述几个主要领域，数字信号处理还广泛应用于雷达、声纳、地震勘探、仪器仪表、金融分析等众多领域。本书将简要介绍这些领域的应用案例，展现DSP技术的普适性和强大生命力。 五、 展望未来：数字信号处理的新前沿 随着科技的飞速发展，数字信号处理领域也在不断涌现新的研究方向和技术挑战。本书最后将对数字信号处理的未来发展趋势进行展望，包括： 深度学习与信号处理的融合： 深度学习在信号处理领域的应用日益广泛，例如在信号分类、模式识别、信号生成等方面取得了显著成果。我们将探讨深度学习如何与传统DSP技术相结合，发挥各自优势。 高性能计算与并行处理： 随着信号复杂度的增加和实时性要求的提高，对计算性能提出了更高的要求。高性能计算和并行处理技术将为DSP的应用提供更强大的支撑。 物联网与边缘计算中的DSP： 物联网设备的普及带来了海量数据的产生，边缘计算则将计算能力推向数据源头。DSP技术将在物联网设备的信号采集、预处理和智能分析中发挥关键作用。 人工智能与信号处理的协同： 人工智能的发展将进一步推动信号处理技术的智能化，例如利用AI实现更高级别的信号理解和决策。 结语： 《信号的奥秘：从理论到实践的探索》一书，希望能够成为您在数字信号处理领域的一位可靠向导。我们相信，通过对本书内容的学习和实践，您不仅能够掌握扎实的理论知识和精湛的技术技能，更能激发您在数字信号处理领域的创新思维，用这门强大的技术去解读和塑造我们日益数字化、智能化的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计风格很内敛，没有过多的装饰，一本厚实的教材，一看就充满了学者的严谨和对知识的敬畏。数字信号处理，这个词本身就充满了科技感和前沿性。在当今信息爆炸的时代，它几乎是我们所有数字生活的基础，从我们听的音乐、看的视频，到我们通信的手机，都离不开数字信号的处理。 我一直觉得，要真正掌握数字信号处理，不能仅仅停留在表面，而是要深入理解其内在的数学原理和算法逻辑。在以往的学习和工作中，我常常会遇到一些信号处理的难题，感觉自己对基本概念的理解不够深入，导致在解决问题时，总是有点“雾里看花”。我希望这本书能够为我提供一个清晰的脉络，让我能够循序渐进地掌握从基础到高级的各类数字信号处理技术。 我特别期待书中关于“离散时间信号与系统”这一章节的讲解。这是整个数字信号处理的基石，理解了离散时间信号的表示、运算以及系统的冲激响应、系统函数等概念，才能更好地理解后续更复杂的内容。我希望能在这本书中找到详细的定义、定理和推导过程，并配以清晰的例子，帮助我透彻理解这些基础概念。 同时，我对书中关于“数字滤波器的设计”的内容也十分感兴趣。滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，它能够选择性地保留或抑制信号中的特定频率成分。我希望这本书能够详细介绍FIR滤波器和IIR滤波器的设计方法，包括窗函数法、频率采样法、冲激响应不变法、脉冲响应不变法等，并能指导我如何根据实际需求选择合适的滤波器类型和参数。 总的来说，我选择这本书，是为了能系统地建立起坚实的数字信号处理知识体系。我期望它能帮助我提升理论素养，掌握实用的工程技术，从而在未来的学习和工作中，能够更自信、更有效地处理各种数字信号问题。这本教材无疑是所有希望深入理解数字信号处理领域的学习者的一份宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体风格非常务实，封面设计虽然朴素，但却透露出一种沉稳和专业的气质，让人一看就知道是内容扎实的学术著作。数字信号处理这个领域，对我来说一直是一个充满吸引力又有些令人生畏的学科。它像是现代科技世界的“隐形大脑”，支撑着我们日常生活中无数的通信、娱乐和信息处理功能。 我一直渴望能有一个系统性的学习途径，去深入理解数字信号处理的各个方面。在实际工作中，虽然会接触到一些信号处理的应用，但很多时候感觉只是“知其然”，对于其背后的数学原理、算法的推导过程，以及各种方法的适用性和局限性，理解得还不够到位。我希望能通过这本书，能够构建起一个完整、清晰的知识体系，从而在面对实际问题时，能有更深刻的洞察力和更有效的解决方案。 我非常期待书中关于信号采样和量化部分的内容。这两步是模拟信号转化为数字信号的关键，它们的质量直接影响到后续处理的效果。我希望能在这本书中找到关于奈奎斯特采样定理的详细解释，以及不同量化方法（如均匀量化、非均匀量化）的原理和优缺点，并了解它们对信号失真的影响。 此外，我对书中关于功率谱密度估计的部分也抱有很高的期望。了解一个信号的频率组成，即它的频谱信息，对于很多分析和应用场景都至关重要。这本书能否详细介绍经典的功率谱估计方法（如周期图法、Welch法）和现代谱估计方法（如AR模型法、MA模型法），并对它们的性能进行比较，我想这对于我提升信号分析能力会非常有帮助。 总的来说，我选择这本书，是为了能够系统地学习和掌握数字信号处理的核心技术。我希望它能成为我学习道路上的一块坚实基石，帮助我理解复杂的概念，掌握实用的技术，并最终能够将这些知识有效地应用于实际工程问题中，解决实际挑战。对于任何希望在这个领域深入探索的人，这本书都是一个不容错过的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》给我一种沉甸甸的学术感，从书本的厚度和内容的编排来看，就知道作者在其中倾注了大量的心血。我一直觉得，在这个数字化浪潮汹涌的时代，数字信号处理技术扮演着至关重要的角色，它几乎渗透到我们生活的方方面面，从我们使用的手机，到听的音乐，再到看的视频，无一不与数字信号处理息息相关。 我一直希望能够对数字信号处理的原理有更深刻、更系统的理解。很多时候，在工作中遇到一些信号处理的问题，总是感觉停留在表面的应用层面，对于背后的原理和算法的推导，理解得不够透彻，这使得在解决复杂问题时，显得力不从心。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够从根本上理解各种信号处理技术是如何工作的。 我尤其关注书中关于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的内容。这两个算法是数字信号处理中最基础也是最重要的工具之一，它们在信号的频谱分析、滤波、系统辨识等众多领域都有着广泛的应用。我希望这本书能够详细地讲解DFT和FFT的推导过程、性质以及各种应用场景，并能提供一些代码实现上的建议。 另外，我对书中关于自适应滤波器的部分也充满了好奇。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的滤波效果。这在噪声消除、均衡、预测等领域有着非常重要的应用。我希望能通过这本书，深入理解自适应滤波器的各种算法，如LMS算法、RLS算法等，并了解它们在实际系统中的应用。 总而言之，我购买这本书的初衷，是希望能够全面而深入地学习数字信号处理的知识体系。我期待它能够成为我学习路上的良师益友，帮助我打下坚实的基础，掌握先进的技术，从而更好地应对未来的挑战，并在数字信号处理领域有所建树。这本教材无疑为所有对这个领域感兴趣的人提供了一个宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书已经有一段时间了，一直想找个机会静下心来好好翻阅一下，毕竟“数字信号处理”这个领域，对我来说既熟悉又带着点儿神秘感。我一直觉得，在信息爆炸的时代，对数字信号的理解和运用，是解锁许多新科技的关键。从通信、音频、视频处理，到更前沿的机器学习和人工智能，背后都离不开扎实的数字信号处理基础。这本书的出现，正好满足了我对这方面系统性学习的需求。 这本书的封面设计很朴实，没有花哨的图饰，一本厚实的教材，一看就充满了学术气息。翻开目录，感觉内容安排得相当有条理，从基础的采样、量化，到傅里叶变换、Z变换，再到滤波器设计、谱估计，这些都是我工作和学习中经常会遇到的概念，但往往在实际应用中，对原理的理解不够深入，导致调试起来事倍功半。我希望通过这本书，能更清晰地梳理这些知识点，不仅是理论上的理解，更能将其融会贯通，应用到实际的工程问题中。 我尤其期待书中关于滤波器设计的部分。在实际项目中，针对不同的信号特性和需求，选择和设计合适的滤波器至关重要，它直接影响到信号的质量和处理效果。有时候，一个不恰当的滤波器选择，会让整个系统性能大打折扣。这本书能否提供一些实用的设计思路和技巧，甚至是一些经典案例的分析，来帮助我更好地应对这些挑战，是我非常看重的一点。 另外，我对谱估计的内容也充满好奇。在很多应用场景下，我们无法直接观测到信号的频谱，需要通过对观测到的信号进行估计来了解其频率成分。这其中涉及到的各种算法，如经典谱估计、现代谱估计，以及它们各自的优缺点和适用范围，我都希望能在这本书中得到一个清晰的解答。我一直相信，对信号频谱的深入理解，是进行更高级信号分析和处理的基础。 总而言之，我希望这本书能够成为我进行数字信号处理学习和实践过程中的得力助手。它不仅是一个知识的宝库，更是一个解决实际问题的向导。我期待它能帮助我建立起坚实的理论基础，掌握实用的工程方法，从而在我的工作中取得更大的进步。这本书的出版，对于任何希望深入了解数字信号处理领域的朋友来说，无疑是一个宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧风格我挺喜欢的，属于那种比较严谨、学术化的感觉，很沉稳，第一眼就让人觉得内容会很扎实。我一直对数字信号处理这个领域抱有浓厚的兴趣，总觉得它是现代科技的基石之一，尤其是在通信、图像、音频处理等方面，它的重要性不言而喻。很多时候，我们看到的那些令人惊叹的技术，背后都离不开对数字信号的精妙处理。 我之所以选择这本书，很大程度上是因为它涵盖了数字信号处理的核心概念，从最基础的采样定理、量化理论，到更深层次的傅里叶分析、Z变换，再到滤波器设计、功率谱估计等等，这些都是理解和掌握这个领域必不可少的知识点。我希望能通过这本书，系统地梳理和巩固这些概念，不再满足于“知其然”，更要“知其所以然”，理解它们背后的数学原理和物理意义。 特别吸引我的是书中关于滤波器设计的部分。在实际的工程应用中，滤波器是信号处理的灵魂。如何根据不同的需求，设计出性能优良、效率高、复杂度适中的滤波器，一直是困扰许多工程师的难题。我期待这本书能提供一些清晰的设计流程、常用的设计方法，甚至是一些实际案例的分析，让我能够更好地理解不同类型滤波器的优缺点，并能灵活地应用于具体问题中。 此外，我对书中关于谱估计的内容也充满了期待。了解一个信号的频率成分，也就是它的频谱，对于很多应用来说都至关重要，比如故障诊断、系统辨识、模式识别等等。这本书能否深入浅出地介绍各种谱估计方法，分析它们的精度、计算复杂度以及适用范围，我想这对于提升我的分析能力非常有帮助。 总的来说，我希望这本书能够成为我学习数字信号处理过程中的一个重要参考。它不仅仅是理论知识的集合，更是通往实际应用的一座桥梁。我期待它能帮助我建立起扎实的理论基础，掌握有效的工程方法，最终在解决实际问题时能够游刃有余，取得更好的成果。对于任何想深入了解数字信号处理领域的人来说，这绝对是一本值得认真研读的书籍。