数字信号处理 9787040257465 7-04 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋 著

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• 清华大学出版社
• 9787040257465
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出版社： 7-04

ISBN：9787040257465

商品编码：29423237069

包装：平装

出版时间：2009-02-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：42.70元

作者：何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋

出版社：7-04

出版日期：2009-02-01

ISBN：9787040257465

字数：

页码：430

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书系统地论述了数字信号处理的基本理论、基本技术和应用，着重讨论离散时间信号基本的分析和处理方法。全书共九章，、二、三、四章介绍离散时间信号与系统的基本理论及分析方法，同时密切联系数字信号处理中的一些具体问题展开讨论，包括离散时间信号与系统，序列的傅里叶变换、Z变换、离散傅里叶变换及其快速计算方法，离散傅里叶变换的一些重要应用。第五、六、七章介绍数字滤波器的基本理论、设计方法及滤波器的运算结构。第八章主要介绍了数字信号处理在通信中的应用，以给读者一些启发和思考，期望对专业课的学习和实际的工作有所帮助。第九章介绍了本书的上机实验，并简要介绍了MATLAB编程及实验中常用的函数，以便读者参考。本书条理清楚，叙述深入浅出，并有丰富的例题和大量习题，便于学习和理解。
　　本书可作为高等学校电气信息类各专业数字信号处理课程的教材，也可作为相关专业的研究生及相关学科领域的科技人员的参考书。

目录

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绪论
章　离散时间信号与系统
　1.1 离散时间信号——序列
　　1.1.1 几种常用序列
　　1.1.2 序列的基本运算
　　1.1.3 序列的周期性
　　1.1.4 序列的能量
　1.2 线性时（移）不变系统
　　1.2.1 线性系统
　　1.2.2 时不变系统
　　1.2.3 线性时不变系统输入输出的关系
　　1.2.4 系统的因果性和稳定性
　1.3 线性时不变系统的输入输出描述法一线性常系数差分方程
　　1.3.1 线性常系数差分方程
　　1.3.2 线性常系数差分方程的求解
　1.4 连续时间信号的采样
　　1.4.1 理想采样
　　1.4.2 实际采样
　　1.4.3 正弦信号的采样
　习题

第二章　离散时间信号与系统的频域分析
　2.1 序列的傅里叶变换
　　2.1.1 序列傅里叶变换的定义
　　2.1.2 序列傅里叶变换的性质
　2.2 z变换
　　2.2.1 z变换的定义
　　2.2.2 z变换的收敛域
　　2.2.3 几种序列z变换的收敛域
　2.3 z逆变换
　　2.3.1 幂级数展开法（长除法）
　　2.3.2 部分分式法
　　2.3.3 围线积分法
　2.4 z变换的基本性质与定理
　2.5 序列的z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
　2.6 离散系统的系统函数与频率响应
　　2.6.1 系统函数的定义
　　2.6.2 系统函数的收敛域
　　2,6.3 系统函数与差分方程的关系
　　2.6.4 系统的频率响应
　2.7 全通系统与小相位系统
　　2.7.1 全通系统
　　2.7.2 小相位系统
　习题

第三章　离散傅里叶变换
　3.1 几种傅里叶变换的形式
　　3.1.1 连续时间非周期信号的傅里叶变换
　　3.1.2 连续时间周期信号的傅里叶变换
　　3.1.3 离散时间非周期信号的傅里叶变换——序列的傅里叶变换
　　3.1.4 离散时间周期信号的傅里叶变换
　3.2 周期序列的离散傅里叶级数
　　3.2.1 离散傅里叶级数的获得
　　3.2.2 频域采样理论
　　3.2.3 离散傅里叶级数的性质
　3.3 离散傅里叶变换（DFT）——有限长序列的离散频域表示
　　3.3.1 从离散傅里叶级数到离散傅里叶变换
　　3.3.2 有限长序列的DFT与z变换，傅里叶变换的关系
　　3.3.3 由序列的DFT表达其z变换及傅里叶变换
　　3.3.4 补零DFT
　3.4 离散傅里叶变换的性质
　　3.4.1 线性
　　3.4.2 循环移位
　　3.4.3 循环卷积
　　3.4.4 对称性
　　3.4.5 DFT形式下的帕塞瓦尔（Parseval）定理
　　3.4.6 循环相关
　3.5 有限长序列的循环卷积与线性卷积的关系
　习题

第四章　离散傅里叶变换的计算与应用
　4.1 离散傅里叶变换的高效计算思路
　4.2 按时间抽取（DIT）的基-2FFT算法
　　4.2.1 算法原理
　　4.2.2 DIT-FFT算法的运算量
　　4.2.3 按时间抽取的基-2FFT算法的运算特点及编程思想
　　4.2.4 按时间抽取的基-2FFT算法的其他形式流图
　4.3 按频率抽取（DIF）的基-2FFT算法
　　4.3.1 算法原理
　　4.3.2 DIF-FFT算法特点及与DIT-FFT算法的异同
　　4.3.3 按频率抽取法与按时间抽取法运算流图的关系
　4.4 离散傅里叶逆变换（IDFT）的快速计算方法
　4.5 N为复合数的FFT算法
　4.6 分裂基FFT算法
　　4.6.1 按频率抽取的基-4FFT算法
　　4.6.2 分裂基FFT算法的原理
　　4.6.3 分裂基FFT算法的运算量
　4.7 线性调频z变换（Chirp-z变换）算法
　　4.7.1 算法原理
　　4.7.2 线性调频z变换的实现
　4.8 实序列的FFT算法
　　4.8.1 利用一次N点复序列的FFT计算两个N点实序列的FFT
　　4.8.2 利用一次N点复序列的FFT计算2N点实序列的FFT
　4.9 用DFT的快速算法（FFT）实现线性卷积及线性相关
　　4.9.1 用DFT（FFT）实现线性卷积
　　4.9.2 分段卷积
　　4.9.3 快速相关
　4.1 0用DFT的快速算法（FFT）对信号进行频谱分析
　　4.1 0.1 用DFT（FFT）对连续时间非周期信号进行频谱分析
　　4.1 0.2 用DFT（FFT）对连续时间信号进行频谱分析时的几个问题
　习题

第五章　无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的设计
　5.1 数字滤波器的基本概念
　　5.1.1 数字滤波原理
　　5.1.2 数字滤波器的分类
　　5.1.3 数字滤波器的技术要求
　　5.1.4 数字滤波器的设计概述
　5.2 模拟滤波器的设计
　　5.2.1 模拟低通滤波器的技术指标及逼近方法
　　5.2.2 巴特沃思低通滤波器
　　5.2.3 切比雪夫低通滤波器
　　5.2.4 模拟滤波器的频率变换——模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
　5.3 用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器
　　5.3.1 变换原理
　　5.3.2 混叠失真
　　5.3.3 用脉冲响应不变法设计数字滤波器
　　5.3.4 主要特点
　5.4 双线性变换法
　　5.4.1 变换原理
　　5.4.2 逼近情况
　　5.4.3 主要优缺点
　　5.4.4 用双线性变换法设计数字滤波器
　　5.4.5 设计举例
　5.5 设计IIR数字滤波器的频率变换法
　　5.5.1 用模拟域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　　5.5.2 用数字域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　5.6 IIR数字滤波器的计算机辅助优化设计
　　5.6.1 频域方误差设计
　　5.6.2 时域方误差设计
　5.7 IIR数字滤波器的相位均衡
　　5.7.1 全通滤波器的群时延特性
　　5.7.2 IIR数字滤波器的群时延均衡
　习题

第六章　有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的设计
　6.1 线性相位FIR数字滤波器的特点
　　6.1.1 线性相位条件
　　6.1.2 线性相位特点
　　6.1.3 幅度函数的特点
　　6.1.4 零点位置
　6.2 用窗函数法设计FIR滤波器
　　6.2.1 窗函数设计法的基本思想
　　6.2.2 加窗处理对FIR滤波器幅频特性的影响
　　6.2.3 几种常用窗函数
　　6.2.4 窗函数法的设计步骤
　6.3 用频率采样法设计FIR滤波器
　　6.3.1 频率采样设计法的基本思想
　　6.3.2 线性相位的约束
　　6.3.3 逼近误差及其改进措施
　6.4 FIR数字滤波器的优化设计
　　6.4.1 数学模型
　　6.4.2 利用切比雪夫优一致逼近准则设计线性相位FIR滤波器
　6.5 IIR与FIR滤波器的比较
　习题

第七章　数字滤波器的结构
　7.1 数字滤波器结构的表示方法
　　7.1.1 用信号流图表示数字滤波器结构
　　7.1.2 用梅森（Mason）公式求数字网络的系统函数H（z）
　7.2 无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的基本结构
　　7.2.1 直接Ⅰ型
　　7.2.2 直接Ⅱ型（典范型）
　　7.2.3 级联型
　　7.2.4 并联型
　　7.2.5 转置形式
　7.3 有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的基本结构
　　7.3.1 横截型（卷积型、直接型）
　　7.3.2 级联型
　　7.3.3 线性相位FIR滤波器的结构
　　7.3.4 频率采样型结构
　7.4 梳状滤波器的结构
　7.5 数字滤波器的格型结构
　　7.5.1 全零点（FIR）滤波器的格型结构
　　7.5.2 全极点（IIR）滤波器的格型结构
　7.6 数字滤波器实现中的误差
　　7.6.1 量化误差
　　7.6.2 乘积误差的影响
　　7.6.3 极限环振荡
　习题

第八章　数字信号处理在通信中的应用
　8.1 数字信号处理在通信信号中的应用
　　8.1.1 数字振荡器
　　8.1.2 离散解析信号
　　8.1.3 双音多频（DTMF）信号产生与检测
　　8.1.4 正弦信号的线谱分析
　8.2 数字信号处理在通信信号传输中的应用
　　8.2.1 伪随机序列的产生
　　8.2.2 数字匹配滤波器
　　8.2.3 离散多音传输
　　8.2.4 扩频通信的概念
　　8.2.5 正交频分复用（OFDM）的概念
　8.3 自适应滤波概念及应用
　　8.3.1 自适应滤波的概念
　　8.3.2 自适应滤波在通信中的应用简介

第九章　上机实验
　9.1 关于实验用计算机语言
　9.2 实验一离散时间信号
　9.3 实验二用FFT进行谱分析
　9.4 实验三用DFlT（FFT）实现快速卷积
　9.5 实验四用双线性变换法设计IlR数字滤波器
　9.6 实验五用窗函数法设计FIR数字滤波器
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信息时代的脉搏：数字信号处理的奥秘与应用》 在信息爆炸的时代，我们每天都沐浴在由无数数据流汇聚而成的洪流之中。从清晨唤醒你的手机闹钟，到屏幕上闪烁的新闻推送，再到跨越千山万水的视频通话，这一切都离不开一个核心的技术——数字信号处理（DSP）。它如同信息的“炼金术士”，将原始、粗糙的信号转化为有用的、可理解的数据，构建起我们现代信息社会的坚实基石。 本书并非探讨某一本特定的教材，而是旨在揭示数字信号处理这一前沿领域的广阔天地。我们将深入浅出地剖析其核心原理，追溯其发展历程，并全面展现其在各行各业的惊人应用，让读者深刻理解这项技术如何塑造我们的生活，又将如何引领未来的科技潮流。 一、 数字信号处理的基石：从模拟到数字的飞跃 想象一下，我们日常生活中接触到的声音、光线、温度，甚至我们的心跳，最初都是以模拟信号的形式存在的。模拟信号是连续的，其变化幅度或相位能够无限细分，与物理世界的真实状态一一对应。然而，模拟信号在传输和处理过程中极易受到噪声干扰，且难以精确复制和存储。 数字信号处理的出现，彻底改变了这一局面。它将连续的模拟信号通过采样（Sampling）和量化（Quantization）这两个关键步骤，转化为离散的数字信号。采样过程是在时间轴上以一定的频率对模拟信号进行离散化，就像在一条连续的河流中，每隔一段距离取一次水样。量化过程则是将采样的模拟信号幅度映射到有限个离散的数值级别，就像将不同深度的水样分别归入“浅”、“中”、“深”等几个预设的等级。 经过这两步转化，原本连续的模拟信号就变成了由一串串二进制数字组成的序列。这种数字信号的优势显而易见：它对噪声具有极强的鲁棒性，易于存储、传输、运算和精确复制，且不受物理器件老化等因素的影响。这种“非黑即白”的二进制形式，使得计算机能够高效地对其进行处理，从而解锁了前所未有的强大信息处理能力。 二、 核心理论：理解信号的语言 要深入理解数字信号处理，离不开其核心的数学理论。其中，傅里叶变换（Fourier Transform）无疑是重中之重。它能够将一个信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加，从而揭示信号的频率成分。这就像将一首复杂的交响乐分解成各个乐器的独奏，让我们能够清晰地辨识出其中包含的音高和音色。 傅里叶变换有多种形式，如离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT的出现极大地提高了计算效率，使得大规模信号的频率分析成为可能，为数字信号处理的广泛应用奠定了基础。 除了傅里叶变换，卷积（Convolution）也是一个至关重要的概念。它描述了一个系统如何响应输入信号，是理解滤波器工作原理的关键。通过卷积，我们可以预测输入信号经过某个特定系统后会产生什么样的输出。 此外，Z变换（Z-transform）是用于分析离散时间信号及其系统的有力工具，它将离散时间域的信号转化为复变量z的函数，便于分析系统的稳定性、频率响应等特性。 离散时间系统（Discrete-time Systems）的分析，包括其因果性（Causality）、稳定性（Stability）和线性时不变性（Linear Time-Invariant, LTI）等性质，也是理解DSP工作原理的基石。滤波器（Filters）作为最常见的信号处理工具，正是基于这些系统理论设计的，它们能够选择性地保留或去除信号中的特定频率成分，实现信号的增强或净化。 三、 数字信号处理的脉络：从原理到实现 数字信号处理的强大功能，离不开高效的算法和强大的硬件支持。 算法方面： 滤波算法： 包括FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器，它们在信号去噪、均衡、特征提取等方面发挥着核心作用。 变换算法： 除了FFT，还有其他重要的变换，如离散小波变换（DWT），它能够同时在时间和频率域上进行分析，特别适合处理非平稳信号。 估计与检测算法： 用于从噪声信号中估计出原始信号的参数，或检测特定信号的存在，例如谱估计、信道估计等。 压缩算法： 如JPEG、MP3等，利用信号的冗余性和人耳/人眼的感知特性，在保证可接受的失真程度下，显著减小数据量，提高传输和存储效率。 自适应信号处理： 算法能够根据输入信号的变化而自动调整自身参数，以达到最优处理效果，例如自适应滤波器在回声消除、噪声抑制等场景中有广泛应用。 硬件方面： 数字信号处理器（DSP）是专门为执行DSP算法而设计的微处理器。它们通常拥有高效的乘加运算单元（MAC）、专门的指令集以及优化的内存架构，能够在极低的功耗下实现高速的信号处理。与通用CPU相比，DSP在处理大量数据流的实时性方面具有显著优势。 此外，高性能的模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）也是实现模拟信号到数字信号转换和反向转换的关键硬件。 四、 数字信号处理的应用：无处不在的智慧之光 数字信号处理早已渗透到我们生活的方方面面，其应用领域之广泛，令人惊叹。 通信领域： 移动通信： 无论是2G、3G、4G还是5G，都离不开DSP技术。它负责信道的编码、解码、调制、解调，确保信号的可靠传输和高数据速率。从手机的语音通话到高速上网，DSP都扮演着至关重要的角色。 无线通信： Wi-Fi、蓝牙、卫星通信等，都依赖DSP来处理复杂的无线信号。 光通信： 在高速光纤通信系统中，DSP用于信号的补偿、纠错和整形，以克服长距离传输带来的损耗和色散。 音频与图像处理： 音频： MP3、AAC等音频编码格式，降噪算法、回声消除、语音识别、音乐合成、音频特效制作，都离不开DSP。我们听到的清晰、动听的音乐，离不开DSP的“妙手”。 图像与视频： JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准，图像增强、边缘检测、目标识别、人脸识别、医学影像处理（如CT、MRI）、高分辨率显示技术的实现，都离不开DSP。我们看到的清晰、生动的画面，也得益于DSP的强大能力。 控制系统： 汽车电子： ABS（防抱死制动系统）、ESP（电子稳定程序）、发动机控制、导航系统等，都需要DSP对传感器数据进行实时处理和控制。 工业自动化： 机器人控制、过程控制、电机驱动等，DSP提供了强大的实时计算能力。 航空航天： 导航、制导、雷达系统、姿态控制等，都高度依赖DSP技术。 医疗健康： 医学影像： CT、MRI、超声波成像等，DSP是生成清晰、准确医学图像的关键。 生理信号监测： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、血氧饱和度监测等，DSP用于分析和解读生理信号，辅助诊断。 助听器与植入式医疗设备： DSP能够根据个体听力损失情况，对声音进行精细的调整，提升生活质量。 科学研究： 天文学： 处理望远镜接收到的海量天文数据，识别遥远星系和现象。 物理学： 分析粒子碰撞数据、量子计算等。 地质勘探： 处理地震波数据，寻找石油和矿产资源。 其他领域： 金融： 高频交易、风险评估、欺诈检测。 安全： 指纹识别、虹膜识别、安全监控。 消费电子： 数码相机、智能手机、平板电脑、智能家居设备等。 五、 未来展望：智能时代的新引擎 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的飞速发展，数字信号处理正迎来新的发展契机。AI/ML算法的训练和推理过程，需要大量的信号数据进行处理和分析，而DSP提供了强大的硬件支持和高效的算法基础。 AI与DSP的融合： 未来，AI算法将更加深入地集成到DSP芯片中，实现更智能、更自适应的信号处理。例如，在通信领域，AI可以预测信道变化，优化信号传输；在音频领域，AI可以更精准地理解语音指令，生成更自然的语音。 边缘计算的崛起： 随着物联网（IoT）设备的普及，越来越多的计算任务需要部署在设备端（边缘），以降低延迟并保护隐私。DSP凭借其低功耗、高性能的特点，将成为边缘计算的理想选择，赋能各种智能终端。 更先进的信号处理技术： 随着计算能力的提升和理论的突破，未来我们将看到更多先进的信号处理技术，例如更高精度的信号复原、更强大的信号压缩、更复杂的信号建模等，这将进一步推动信息技术的进步。 结语 数字信号处理，这个看似深奥的领域，实则与我们的生活息息相关，是支撑现代信息社会运转的无名英雄。它将无形的声音、光线转化为有用的信息，让我们得以沟通、娱乐、工作、学习。理解数字信号处理的原理和应用，不仅能帮助我们更好地认识和利用现有的技术，更能激发我们对未来科技发展的无限想象。本书希望通过深入浅出的讲解，为读者打开一扇通往数字信号处理世界的大门，感受信息时代的脉搏，领略科技进步带来的奇妙力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本优秀的教材，不仅要有扎实的理论基础，更要贴近实际应用。这本书在这方面做得非常出色。它在讲解完核心概念后，常常会穿插一些实际的案例分析，比如音频信号的处理、图像压缩的原理等。这让我感觉自己不是在枯燥地啃书本，而是在通过书本学习如何解决真实世界的问题。特别是关于“自适应滤波”的章节，给我留下了深刻的印象。在通信系统中，环境噪声和干扰是不可避免的，而自适应滤波器能够根据信号的变化自动调整自身特性，从而达到更好的降噪和信号增强效果。这种“智能化”的处理方式，让我对数字信号处理的未来发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它在理论深度上的追求。它不仅仅是罗列公式，而是试图通过严谨的数学推导，带领读者一步步理解数字信号处理的精髓。我对其中关于“滤波器”的章节尤为感兴趣。现代科技生活中，从手机通信到医学影像，无不依赖于各种滤波器的应用。这本书详细介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理、性能指标以及实际实现中的注意事项，甚至还探讨了在不同应用场景下选择哪种滤波器更为合适。这种深入浅出的讲解方式，让我在学习理论的同时，也能感受到它在工程实践中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本书，就被它沉甸甸的分量所吸引。厚厚的几百页，如同知识的宝库，等待着我去挖掘。我迫不及待地翻阅，首先映入眼帘的是清晰的排版和精美的插图。那些关于滤波器设计、采样定理的示意图，绘制得格外直观，仿佛能将抽象的数学概念具象化，让我在初次接触时就不会望而却步。我特别欣赏其中对经典算法的详尽阐述，比如快速傅里叶变换（FFT）。虽然在本科阶段接触过，但当时理解得并不深入。这本书花了相当多的篇幅，不仅给出了推导过程，还结合了实际应用场景，让我对FFT的效率和重要性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，就像是踏上了一段探索数字世界的奇妙旅程。从最初对离散信号和系统的基本认知，到深入理解各种变换的数学原理，再到掌握复杂的滤波设计和算法实现，每一步都充满了发现的惊喜。我特别赞赏作者在讲解过程中，始终保持着一种严谨而又不失活泼的风格。即使是那些听起来有些枯燥的数学公式，通过清晰的推导和生动的比喻，也变得易于理解。我尝试着按照书中的例子，在MATLAB等仿真软件中进行了一些简单的实验，亲眼看到理论如何在代码中转化为现实，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约大气，书名“数字信号处理”几个大字醒目却不张扬，传递出一种严谨学术的氛围。我翻开目录，看到了诸如“离散时间信号与系统”、“傅里叶变换”、“Z变换”等熟悉的章节，瞬间勾起了我大学时期学习这段课程的回忆。那时候，信号处理对我来说就像一门古老的语言，充满了神秘感，也充满了挑战。记得为了弄懂傅里叶变换的原理，我曾在一个深夜里，对着黑板上的公式和图表，试图理解一个连续信号是如何被分解成无数个不同频率的正弦波的叠加。那时的困惑，那时的顿悟，都随着这本厚重的书籍被再次唤醒。