数字信号处理基础教程 刘明亮,郭云著 9787512405134 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘明亮，郭云著 著

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512405134

商品编码：29576816968

包装：平装

出版时间：2011-07-01

基本信息

书名：数字信号处理基础教程

定价：32.00元

作者：刘明亮,郭云著

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787512405134

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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　　本书是一本适合计算机类本科生的数字信号处理教材。本书精选了数字信号处理*基本的、长期不变的与应用*广泛的内容，结合作者的多年教学经验和心得，并参考计算机技术专业关于数字信号处理教学大纲编撰而成。

内容提要

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　　本书系统地讲述了数字信号处理的基本理论、分析方法和基本算法。全书共分10章：绪论、离散时间信号与系统、z变换与离散时间系统分析、离散傅里叶变换的基本原理、快速傅里叶变换的基本算法、信号的频谱与数字谱、窗函数、数字滤波器的设计、语音信号处理、数字图像处理。相对其他数字信号处理的书籍，数字谱、窗函数、语音信号处理和数字图像处理等是本书的新增内容。《数字信号处理基础教程(高等学校教材)》侧重基本概念的讲述，注重教材的科学性、可读性和实用性，强调知识的系统性和先进性。各章均给出例题和小结，以利于读者自学。可作为高等院校计算机各专业的本科教学用书，也可作为科学仪器、机电类等专业的本科选用教材，还可作为通信、电子工程、信息工程、自动控制等专业的教学参考书。对于从事有关数字信号处理的科技工作者。也可作为“知识充电”的读物。

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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探索数字信号处理的奥秘：从理论到实践的全面解析 数字信号处理（DSP）作为现代科技发展的基石，渗透于我们生活的方方面面，从高清电视、智能手机的音频视频处理，到医疗影像分析、通信系统、雷达探测，乃至人工智能和大数据的前沿应用，都离不开DSP的身影。掌握DSP的核心原理与技术，不仅是电子工程、通信工程、计算机科学等领域专业人士的必备技能，也是理解和推动未来科技进步的关键。 本书旨在为广大读者提供一个系统、深入且易于理解的数字信号处理学习平台。我们力求将抽象的理论概念与生动的实际应用相结合，帮助读者构建扎实的理论基础，并能灵活运用所学知识解决实际工程问题。全书内容编排紧凑，逻辑清晰，从最基础的信号与系统概念出发，逐步深入到数字信号处理的各个核心环节，最终触及一些高级主题与前沿应用。 第一部分：信号与系统基础——理解世界的语言 在深入数字信号处理的殿堂之前，我们首先需要掌握其基本语言——信号与系统。本部分将详细介绍： 信号的分类与表示： 我们将探讨连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等基本概念。通过傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换等强大的数学工具，揭示信号的频率域特性，理解信号的频谱构成，这对于后续的滤波器设计、信号分析至关重要。 系统的基本性质： 线性、时不变性、因果性、稳定性是判断和分析系统特性的四大基本属性。我们将通过各种实例，深入剖析这些性质的含义及其对系统行为的影响。 卷积——系统的核心响应： 卷积是描述线性时不变系统输入与输出之间关系的数学运算。本书将详尽讲解离散时间卷积和连续时间卷积的计算方法，并通过图示和代码示例，帮助读者直观理解卷积的物理意义，以及如何利用卷积来预测系统的响应。 差分方程与传递函数： 我们将介绍如何用差分方程来描述离散时间系统，并引入传递函数的概念，它是系统在频率域的表示，能够直接揭示系统的频率响应特性。 第二部分：离散时间信号处理——数字世界的基石 本部分将聚焦于数字信号的核心处理技术，这是DSP理论与实践的精髓所在： 采样定理——从模拟到数字的桥梁： 奈奎斯特-香农采样定理是数字信号处理的奠基石。我们将详细阐述采样定理的原理，解释为何需要以大于信号最高频率两倍的速率进行采样，并探讨欠采样和过采样可能带来的问题，以及抗混叠滤波器的作用。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT是分析离散时间信号频率特性的关键工具。本书将深入讲解DFT的定义、性质以及在信号分析中的应用。更重要的是，我们将详细介绍FFT算法，一种高效计算DFT的方法，极大地降低了计算复杂度，使得在实时系统中进行频谱分析成为可能。我们将通过算法原理、流程图和典型应用场景，帮助读者深刻理解FFT的强大之处。 Z变换——离散时间系统的频率分析与稳定性判断： Z变换是处理离散时间系统和信号的有力工具，它将离散时间序列映射到复平面，使得分析更加便捷。本书将全面介绍Z变换的定义、性质、收敛域，以及如何利用Z变换进行系统函数的表示、零极点分析、稳定性判断和系统响应计算。 数字滤波器设计——塑造信号的频率特征： 滤波器是DSP中最核心的应用之一，它能够根据特定需求，去除信号中的噪声，提取感兴趣的频率成分，或者改变信号的频率特性。我们将深入探讨两种主要的数字滤波器类型： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 介绍IIR滤波器的基本原理，包括其数学模型和设计方法，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等设计标准，以及从模拟滤波器到数字滤波器的转换技术。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 讲解FIR滤波器的特点，特别是其固有的线性相位特性，以及设计方法，如窗函数法和频率采样法。我们将对比IIR和FIR滤波器的优缺点，帮助读者根据实际应用选择最合适的滤波器类型。 第三部分：高级数字信号处理技术与应用——拓展DSP的边界 在掌握了基础理论与核心技术后，本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级的主题和实际应用： 自适应滤波器——动态适应信号变化： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性动态调整自身参数，以达到最佳的滤波效果。我们将介绍最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法等经典自适应滤波算法，并探讨其在噪声消除、均衡器、预测等领域的应用。 多速率信号处理——信号的灵活转换： 在许多实际系统中，信号需要在不同的采样率之间进行转换。本部分将详细介绍上采样（插值）和下采样（抽取）的原理与技术，以及它们在信号压缩、多媒体通信等方面的应用。 谱估计——更深入地探索信号频率成分： 除了传统的FFT方法，我们还将介绍一些更先进的谱估计技术，如 Welch 方法、多窗法、AR/ARMA 模型等，它们在噪声干扰下能提供更精确的频谱信息。 小波变换——多分辨率的信号分析： 与傅里叶变换关注整体频率信息不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，特别适用于分析非平稳信号。我们将介绍小波变换的基本原理、分类以及在图像压缩、去噪、特征提取等领域的应用。 DSP在通信系统中的应用： 深入剖析DSP在现代通信系统中的关键作用，包括调制解调、信道编码与解码、均衡、多用户检测等。 DSP在语音与音频处理中的应用： 探讨DSP在语音识别、语音合成、音频编码（如MP3, AAC）、声纹识别、回声消除等方面的技术原理与实践。 DSP在图像与视频处理中的应用： 讲解DSP在图像增强、锐化、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）、视频编码（如MPEG）等领域的核心技术。 学习方法与本书特色 本书在内容编写上，注重理论与实践的紧密结合。每个章节都配有大量的例题和图示，力求将抽象的数学概念具象化，便于读者理解。同时，我们也提供了大量的伪代码和MATLAB/Python等语言的实现示例，鼓励读者动手实践，通过编程加深对理论知识的掌握。 为了便于读者自学，本书结构清晰，语言流畅，避免了过多的专业术语堆砌，尽量用通俗易懂的方式解释复杂的概念。我们还为读者设置了思考题和习题，用于检验学习效果。 本书的目标是帮助读者构建一个全面、扎实的数字信号处理知识体系，使其能够自信地应对各种工程挑战，并在不断发展的数字科技浪潮中，找到自己的位置并发挥重要的作用。无论您是初学者，还是希望深入提升DSP技能的工程师，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一本能够系统性地梳理数字信号处理理论的书籍，而这本《数字信号处理基础教程》无疑满足了我的期待。它不是那种简单堆砌公式的工具书，而是真正用心去构建一个知识体系。我注意到，作者在阐述每一个概念时，都力求做到“由浅入深”，从最基础的定义出发，逐步引向更复杂的应用和理论。阅读过程中，我能感受到作者在教学上的智慧，他们似乎非常了解初学者可能会遇到的困难，并提前做好了铺垫。比如，在引入一些高级概念之前，会先对相关的基础知识进行回顾和强调，确保读者能够跟上节奏。我尤其欣赏书中在数学推导上的细致，每一个步骤都清晰明了，即使是我数学基础相对薄弱的时候，也能在反复推敲后理解其逻辑。这让我觉得，这本书不仅仅是知识的传授，更是在培养读者的数学思维和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，嗯，拿到手的那一刻，就有一种沉甸甸的学术感扑面而来。封面设计简洁大气，虽然没有花哨的插图，但那种扎实的质感反而让人觉得内容会非常硬核。我一直觉得，对于“数字信号处理”这种偏向理论和应用的学科，一本好的教材就应该像这样，回归知识本身。翻开第一页，我就被那严谨的逻辑和清晰的结构吸引了。作者们显然是下了苦功夫，把一个本就复杂的领域，梳理得井井有条。从最基础的概念引入，比如采样、量化，到后面各种变换、滤波器的原理，整个知识体系的构建都非常扎实。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，不会一下子就抛出太多难懂的公式，而是层层递进，让读者有足够的时间去消化和理解。虽然我还没有完全读完，但仅从前几章的阅读体验来看，这本书无疑为我打下了坚实的理论基础。我预感，后续的学习和实践，都会受益于此。

评分☆☆☆☆☆

老实说，在接触这本书之前，我曾对数字信号处理这个领域感到一丝畏惧。它听起来总是和复杂的数学公式、抽象的概念联系在一起，似乎与我这样更偏向工程实践的人有些距离。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常易于理解的方式，将这些原本看似高深莫测的理论，变得触手可及。作者们在行文上，尽量避免使用过于晦涩的术语，即使是必要的专业词汇，也都有详尽的解释。我特别喜欢书中的例子，它们往往贴近实际应用场景，能够让我们快速地将理论知识与工程问题联系起来。比如，在讲到离散傅里叶变换时，书中结合了一个实际的音频信号分析的例子，这让我瞬间理解了DFT在现实世界中的巨大作用。这种理论与实践的有机结合，是这本书最大的亮点之一，也是它能够吸引我的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，不仅仅是知识的传递，更是一种对学习方法论的启迪。我注意到作者们在内容的组织上，非常注重逻辑性和连贯性。每一个概念的提出，都建立在前面已讲清楚的知识点之上，使得学习过程如同攀登一座稳固的山峰，每一步都踏实而坚定。我印象特别深刻的是关于滤波器的章节，它没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从信号的特性出发，分析了为什么要设计不同的滤波器，以及每种滤波器在解决实际问题时各自的优缺点。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够举一反三，而不是死记硬背。我尝试着在阅读过程中，结合自己之前接触过的项目经验，去对照书中的理论，发现很多曾经遇到的困惑，都能在书中找到清晰的解释。这让我对未来的学习和研究充满了信心，觉得这本书不仅仅是一本教科书，更是一位循循善诱的良师。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我一直深信，理论的根基有多牢固，决定了你能走多远。而这本书，恰恰就是那块坚实的基石。我拿到书后，并没有像以前那样急于寻找某个特定章节的答案，而是从头开始，重新审视了许多经典的概念。书中的推导过程详细而严谨，每一处数学运算都清晰可见，这对于我们这些需要将理论转化为实际应用的人来说，至关重要。有时候，一个微小的数学细节，就可能影响到最终算法的性能。这本书在这方面做得非常出色，它不仅告诉你“是什么”，更深入地解释了“为什么”。我尤其欣赏它对各种变换，比如傅里叶变换、Z变换的讲解，不仅给出了数学定义，还从几何意义和物理意义上进行了深入剖析，这使得抽象的概念变得生动起来。读完相关的章节，我感觉对这些核心工具的理解提升了一个档次，仿佛打通了任督二脉，很多之前模糊不清的地方都豁然开朗。