数字信号处理引论(基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版)/国外电子与电气工程技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·H.麦克莱伦罗纳德·W.谢... 编

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• 数学
• 算法

店铺： 土星图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111598633

商品编码：29500328239

开本：16

出版时间：2018-05-01

基本信息

• 商品名称：数字信号处理引论(基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版)/国外电子与电气工程技术丛书
• 作者：(美)詹姆斯·H.麦克莱伦//罗纳德·W.谢弗//马克·A.约德|译者:李勇//程伟
• 定价：89
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111598633

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-05-01
• 印刷时间：2018-05-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：319

编辑推荐语

詹姆斯·H.麦克莱伦、罗纳德·W.谢弗、马克·A.约德著的《数字信号处理引论（基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版）》是模拟和数字信号的经典入门教材。第2版延续了**版清晰和直观的风格，介绍基本的数字信号处理概念，重点介绍离散时间信号和系统的内容，包含许多多媒体方面声音和图像处理的新主题，*新了DSP操作的MATALB函数，还新增了20多个MATLAB动画演示，以帮助读者*好地理解线性滤波、调幅、抽样原理，提高离散时间滤波及频谱分析等方面的应用能力。 本书适合电子信息工程、计算机工程、通信工程、自动化、信息工程、机械电子工程等相关专业作为教学用书。

内容提要

詹姆斯·H.麦克莱伦、罗纳德·W.谢弗、马克· A.约德著的《数字信号处理引论（基于频谱和滤波器 的分析方法原书第2版）》作为美国斯坦福大学、佐 治亚理工学院、罗斯霍曼理工学院的教材，基本涵盖 了数字信号处理课程的所有内容：从离散时间信号以 及系统的时域和频域分析，到FIR和IIR滤波器的设计 和分析；从z变换到离散时间傅里叶变换（DTFT）、 离散傅里叶级数（DFS）、离散傅里叶变换（DFT）和 快速傅里叶变换（FFT）；从基本的冲激信号、窗信 号和正弦信号分析，到工程领域的音频信号、调制信 号的分析。本书不仅内容丰富，还深刻揭示了傅里叶 变换的物理概念，结合工程实际信号的傅里叶变换及 频域分析，使难懂生涩的频域分析的理论概念通俗易 懂。本书适用的专业面很宽，可作为电子信息工程、 计算机工程、通信工程、自动化、信息工程、机械电 子工程等相关专业教材。
     第2版*新内容如下： 扩展了有关频谱的阐述以讨论频谱特性（例如时 延和频移特性），为后续学习DTFT和DFT奠定基础。
     新增了有关离散时间傅里叶变换（DTFT）、理想 滤波器和数字滤波器设计的内容，并详细介绍了FIR 滤波器设计的窗函数方法。
     新增了有关离散傅里叶变换（DFT）的内容。并 阐述了DFT和离散傅里叶级数（DFS）的关系。
     新增了有关频谱分析和谱图的内容。有助于理解 频率分辨率的加窗作用。
     扩充了章末习题，全书241道习题中新补充83道 ，修订86道。
    

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章　绪论
　1.1　信号的数学表示
　1.2　系统的数学表示
　1.3　系统的组成框图
　1.4　下一步做什么
第2章　正弦波
　2.1　音叉实验
　2.2　正弦和余弦函数简介
　2.3　正弦信号
　2.4　正弦信号的采样和波形图
　2.5　复指数和相量
　2.6　相量相加
　2.7　音叉的物理背景
　2.8　时间信号：超出公式描述
　2.9　小结和链接
　2.10　习题
第3章　频谱表示
　3.1　正弦波之和的频谱
　3.2　正弦振幅调制
　3.3　频谱操作
　3.4　周期信号波形
　3.5　傅里叶级数
　3.6　时间频率谱
　3.7　调频：啁啾信号
　3.8　小结和链接
　3.9　习题
第4章　采样与混叠
　4.1　采样
　4.2　采样与重构的频谱视图
　4.3　离散到连续的转换
　4.4　采样定理
　4.5　频闪演示
　4.6　小结和链接
　4.7　习题
第5章　FIR滤波器
　5.1　离散时间系统
　5.2　滑动平均滤波器
　5.3　通用FIR滤波器
　5.4　单位冲激响应和卷积
　5.5　FIR滤波器的实现
　5.6　线性时不变系统
　5.7　卷积和LTI系统
　5.8　级联LTI系统
　5.9　FIR滤波示例
　5.10　小结和链接
　5.11　习题
第6章　FIR滤波器的频率响应

探索数字信号的奥秘：从基础到前沿的理论与实践 在信息爆炸的时代，信号无处不在，从我们日常交流的语音、图像，到医学影像、工业控制，再到通信网络、天文观测，一切都离不开对信号的理解与处理。而数字信号处理（DSP）作为一门核心技术，正以前所未有的力量推动着科学研究的进步和技术的革新。本书旨在为您揭开数字信号处理的神秘面纱，带您进入一个由离散数据构成的奇妙世界，深入探索其核心原理、分析方法以及广泛的应用。 第一部分：数字信号处理的基石 本部分将为您打下坚实的理论基础，从最基本的概念入手，逐步引导您理解数字信号的本质。 信号与系统的初步认识： 我们将从信号的基本构成开始，区分模拟信号与数字信号的异同，并介绍信号的分类，如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。随后，我们将引入系统的概念，探讨系统的基本性质，例如线性、时不变性、因果性以及稳定性。通过对这些基本概念的深入理解，您将能够准确地描述和分析各种信号和系统。 离散时间信号与系统： 数字信号处理的核心在于处理离散时间信号。本部分将详细介绍离散时间信号的表示方法，例如序列、采样以及量化。我们还会深入探讨离散时间系统的基本模型，包括差分方程的表示，以及如何通过卷积运算来描述线性时不变（LTI）系统的行为。理解离散时间信号与系统的特性，是掌握后续高级技术的关键。 傅里叶变换的魅力： 傅里叶变换是分析信号频谱特性的强大工具。我们将从连续时间傅里叶变换（CTFT）开始，介绍其基本性质，并引申到离散时间傅里叶变换（DTFT）。DTFT揭示了无限长离散时间信号的频谱特性。然而，在实际应用中，我们处理的是有限长度的信号，因此，离散傅里叶变换（DFT）将是重点。我们将详细讲解DFT的定义、计算方法以及其在信号分析中的重要作用。通过傅里叶变换，我们可以清晰地看到信号在频率域的分布，从而揭示其内在的结构和特征。 Z变换的广阔天地： Z变换是分析离散时间系统稳定性和频率响应的有力工具，它在很大程度上扮演着类似拉普拉斯变换在连续时间系统中的角色。本部分将介绍Z变换的定义、收敛域以及其重要的性质，例如线性、时移、乘法以及卷积等。通过Z变换，我们可以将复杂的差分方程转化为代数方程，从而更方便地分析系统的频率响应、判断系统的稳定性，并设计数字滤波器。 第二部分：数字信号的分析方法 在掌握了基本的理论框架后，本部分将着重介绍数字信号的各种分析方法，使您能够从不同维度深入理解信号的特性。 频率域分析： 傅里叶变换是我们进行频率域分析的基石。本部分将通过大量实例，展示如何利用DFT对实际信号进行频谱分析，识别信号中的主频成分、谐波以及噪声。我们将探讨如何通过傅里叶分析来理解信号的周期性、带宽等重要信息。此外，我们还将介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，这是一种高效计算DFT的方法，极大地加速了信号的频谱分析过程，使其在实时处理中成为可能。 卷积与相关： 卷积是描述LTI系统输出与输入之间关系的核心运算，也是理解滤波器工作原理的关键。本部分将详细讲解离散卷积的计算过程，并通过图示和实例，帮助您直观理解卷积运算的含义。相关运算则用于衡量两个信号的相似度，在目标检测、匹配滤波等领域有着重要的应用。我们将介绍自相关和互相关函数的概念及其性质。 相关性分析： 信号的相关性分析是揭示信号内在结构和模式的重要手段。本部分将深入探讨自相关函数和互相关函数。自相关函数能够揭示一个信号自身的周期性、平稳性等特征；互相关函数则可以用来测量两个信号之间的相似程度，以及一个信号相对于另一个信号的延迟。我们将通过具体案例，展示相关性分析在周期信号检测、信号同步、系统辨识等方面的应用。 功率谱密度与能量谱密度： 对于随机信号，我们通常关心其功率分布或能量分布。本部分将介绍功率谱密度（PSD）和能量谱密度（ESD）的概念。PSD描述了随机信号在不同频率上的功率分布，对于理解噪声信号、通信信号的频谱特性至关重要。ESD则描述了能量信号在不同频率上的能量分布。我们将探讨如何从信号的自相关函数或傅里叶变换推导出PSD和ESD，并介绍它们在信号分析中的实际意义。 第三部分：数字滤波器的设计与应用 滤波器是数字信号处理中不可或缺的重要工具，它们能够选择性地保留或抑制信号中的特定频率成分，从而达到去噪、增强、整形等目的。本部分将带您深入了解数字滤波器的世界。 滤波器的基本概念与分类： 我们将首先阐述滤波器的基本功能，即根据频率选择性地改变信号。然后，我们将介绍滤波器的两种主要类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将讨论它们各自的特点、优缺点以及适用场景。 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器通常能够用较低的阶数实现理想的频率响应，从而节省计算资源。本部分将介绍IIR滤波器的基本结构，例如直接型、级联型和并联型。我们将重点讲解如何从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过双线性变换等方法设计IIR数字滤波器。我们将详细分析IIR滤波器的传递函数、零极点分布与频率响应的关系，以及如何评估其性能。 有限冲冲响应（FIR）滤波器： FIR滤波器具有线性相位特性，这意味着它们不会引起信号的相位失真，这在许多应用中至关重要。本部分将深入探讨FIR滤波器的设计。我们将介绍FIR滤波器的冲激响应特性，以及如何利用窗函数法、频率采样法、最优逼近法（如Remez-Parks-McClellan算法）等方法设计FIR滤波器。我们将重点分析不同窗函数的选择对滤波器性能的影响，例如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等。 滤波器性能评估： 无论设计哪种类型的滤波器，都需要对其性能进行评估。本部分将介绍评估滤波器性能的关键指标，例如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位响应以及阶数等。我们将学习如何根据应用需求，选择合适的滤波器类型和设计方法，并对其设计结果进行客观评价。 滤波器在信号处理中的应用： 掌握了滤波器设计的方法，我们还将探讨滤波器在实际信号处理中的广泛应用。这包括但不限于： 去噪： 利用低通滤波器去除高频噪声，利用高通滤波器去除低频漂移。 信号分离： 利用带通滤波器提取特定频率范围内的有用信号，例如从混合信号中分离出单个通信信道。 信号增强： 通过滤波器调整信号的频谱，例如增强语音信号中的特定频率成分，使其更清晰。 信号整形： 利用滤波器改变信号的波形，例如在通信系统中匹配发送信号的形状。 均衡： 在通信系统中，利用滤波器补偿信道引起的信号失真。 音频信号处理： 如均衡器、混响器、效果器等。 图像处理： 尽管图像处理常常被认为是二维信号处理，但其核心原理与一维数字信号处理是相通的，许多一维滤波技术可以推广到二维。 第四部分：数字信号处理的进阶主题与应用展望 在掌握了DSP的基础和核心技术后，本部分将为您揭示一些更高级的理论和当前热门的应用方向，激发您对该领域的进一步探索。 采样理论的深入探讨： 尼奎斯特-香农采样定理是数字信号处理的基石，我们将在本部分对其进行更深入的解析。我们将讨论采样率的选择、欠采样和过采样现象，以及它们对信号恢复的影响。同时，我们还将介绍抗混叠滤波器的设计与作用。 谱估计的挑战与方法： 对于一些难以精确测量的信号，例如随机信号，其频谱的估计是分析的关键。本部分将介绍一些经典的谱估计方法，例如周期图法、Welch法，以及更先进的参数化谱估计方法。 自适应信号处理简介： 自适应信号处理技术能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器的参数，以达到最佳的处理效果。我们将介绍自适应滤波器的基本原理，以及一些常见的自适应算法，如最小均方（LMS）算法。 数字信号处理在各领域的应用： 除了前文提到的滤波器应用，我们还将更广泛地介绍DSP在各个领域的应用，例如： 通信系统： 现代通信系统的核心就是DSP，从调制解调到信道编码、译码，再到多载波通信，无不依赖于DSP技术。 语音信号处理： 语音识别、语音合成、语音增强、语音编码等。 图像与视频处理： 图像压缩、图像增强、目标识别、视频编码等。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与处理，医学影像的重构与增强。 雷达与声纳系统： 目标检测、距离和速度估计。 控制系统： 数字控制器设计。 科学仪器： 数据采集与分析。 结语 数字信号处理是一门充满活力和挑战的学科，它贯穿于现代科技的各个角落。本书旨在为您提供一个系统、深入的学习路径，帮助您理解数字信号处理的核心概念、掌握关键的分析方法，并能将其应用于实际问题之中。通过对本书的学习，您将能够更好地理解我们所处的信息化世界的运行机制，并为未来的学习和研究打下坚实的基础。无论您是初学者还是希望深入掌握DSP技术的专业人士，本书都将是您不可多得的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量，嗯，只能说是“到此一游”的水准。我发现好几处地方，专业术语的译法与国内主流的教科书和行业标准存在明显的出入，这让习惯了中文语境下特定术语的我，在理解上产生了不必要的障碍。更令人恼火的是，一些句子的结构非常“西化”，直接生硬地从英文翻译过来，读起来佶屈聱牙，甚至出现了逻辑断裂的情况。例如，某个描述系统稳定性的段落，主谓宾的结构错位，导致我反复阅读三四遍才能勉强理解作者的本意，而这个本意用简洁的中文表述本可以一句话说清。对于技术书籍而言，精确性是生命线，这种“差不多能懂”的翻译，不仅浪费了读者的宝贵时间，更可能在关键时刻引入理解上的偏差，带来技术上的隐患。我宁愿去看原版的英文，也不想在这些低级翻译错误上浪费精力去猜测作者的真实意图。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的章节组织逻辑感到非常困惑，整体的叙事脉络显得支离破碎，像是把不同讲义随意拼凑起来的合集。通常，一本好的教材应该遵循由浅入深、由具体到抽象的逻辑链条，但这本书似乎在第三章突然跳到了一个非常深入的随机信号分析主题，而这个主题所依赖的前置知识在第二章又只是轻描淡写地提了一句。很多关键的定义和定理的引用是前跳后跳的，我经常需要翻阅好几页才能找到某个符号第一次出现的上下文，这极大地打断了思考的连贯性。此外，书中对“为什么”的解释严重不足。它告诉我“是什么”，但很少深入探讨“为什么必须这样设计”或者“其他选择的代价是什么”。这种缺乏历史感和取舍分析的叙述方式，使得知识点显得孤立且缺乏生命力。阅读过程中，我不得不频繁地在不同章节间穿梭，像是在一个巨大的、没有清晰路标的迷宫里探险，着实让人感到沮丧和疲惫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场灾难，拿到手就有一种廉价感扑面而来。纸张的质量粗糙得让人心疼，油墨印得深浅不一，有些图表简直像是用复印机反复复印出来的，边缘模糊不清，线条像是得了“手抖症”。更要命的是，装订松垮，才看了没几页，就感觉书脊快要散架了。作为一本“技术丛书”，对阅读体验的漠视到了令人发指的地步。我特意想找一些关键的公式推导过程，结果发现字体小得可怜，间距也极其局促，读起来非常费力，眼睛酸痛不说，理解效率更是大打折扣。这种对细节的粗暴对待，让人不禁怀疑作者和出版社是否真的对读者心怀敬意。很多时候，我得借助放大镜才能勉强分辨那些下标和希腊字母，这对于一本严肃的工程技术书籍来说，是不可原谅的错误。我期待的是一本能够陪伴我度过无数个攻坚克难夜晚的良伴，而不是一本一碰就掉页的“易碎品”。希望再版时，出版社能正视一下印刷工艺的质量问题，毕竟知识的载体也应该配得上其内容的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是反人类的典范，它们似乎是用来惩罚而不是用来教育读者的。绝大多数的练习题都是纯粹的数学计算，要求你代入一组给定的数值，然后机械地算出结果，缺乏对核心概念理解的考察。真正能帮助读者巩固设计思路、锻炼分析能力的开放性问题或需要结合编程实现的实践性作业，少得可怜，几乎可以忽略不计。我期待看到的是那种能够引导我思考如何选择合适的滤波器阶数、如何应对有限字长效应的题目，但书中提供的往往只是简单的Z变换代数运算。如果一个章节学完后，我唯一的收获就是能熟练地进行卷积积分的代数运算，那么这本书的教育意义就大打折扣了。技术领域的学习，最终是要落实到解决实际问题的能力上，而这本书的习题设置，显然没有朝着这个方向努力，更像是一种脱离实际的数学练习册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度，坦率地说，超出了我最初的预期，但这种“过度”反而带来了一种体系上的疏离感。它似乎想把所有相关的概念都塞进来，从最基础的傅里叶级数讲到高阶的卡尔曼滤波，中间还插了不少关于随机过程和线性代数的回顾，结果就是每部分都蜻蜓点水，没有在哪一个点上能让我产生“豁然开朗”的感觉。作者在介绍新概念时，习惯于直接抛出复杂的数学表达，很少用生动的类比或者实际的工程背景来铺垫，导致初学者很容易在数学的迷雾中迷失方向。我尝试对照着自己做过的几个小的信号处理项目来理解书中的章节，却发现书本提供的例子过于抽象和理想化，与真实世界中那些充满噪声和非线性的数据相去甚远。它更像是一份面向理论研究者的综述，而不是一本面向工程实践者的入门指南。如果作者能在关键算法的推导后，多花点篇幅讨论一下其在实际应用中可能遇到的鲁棒性问题和参数敏感性，这本书的价值会提升不止一个档次。