数字信号处理 唐向宏 9787040202243 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐向宏 著

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• 9787040202243
• 清华大学出版社
• 工程技术

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040202243

商品编码：29577352974

包装：平装

出版时间：2006-12-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：28.40元

作者：唐向宏

出版社：高等教育出版社

出版日期：2006-12-01

ISBN：9787040202243

字数：420000

页码：349

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.409kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统讨论数字信号处理的基本理论、基本算法和基本实现方法，注重基本概念、基本方法的讲解，压缩了繁琐的理论推导，所列举的大量典型示例注重理论联系实际，例题、习题紧扣基本概念、基本原理、基本方法的应用，内容通俗易懂、易教易学。
全书共8章，主要涉及离散时间系统的基本特征、连续时间信号的抽样、离散时间系统的变换域分析方法、离散系统结构、快速傅里叶变换（FFT） 以及IIR和FIR数字滤波器的理论和设计方法等内容。结合各章节的内容，介绍了相应的MATLAB信号处理工具箱函数，给出有关的仿真程序。
本书可作为大专院校电气信息类专业的教材，也可作为在通信工程、电子信息工程、自动控制工程、图像处理、语音处理等领域从事信号处理的科技工作者的参考书。

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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《数字信号处理》 导论 数字信号处理（DSP）是现代电子工程、通信、计算机科学以及诸多科学领域不可或缺的核心技术。它涵盖了一系列数学工具和算法，用于分析、修改和合成数字形式的信号。随着计算能力的飞速发展和数字技术的普及，DSP已渗透到我们日常生活的方方面面，从高清电视的图像压缩，到智能手机的语音识别，再到医疗影像的分析，无不闪耀着DSP的智慧光芒。本书旨在深入浅出地介绍数字信号处理的基本原理、核心概念和关键技术，为读者构建扎实的理论基础，并提供实用的工程应用指导。 第一部分：数字信号与系统基础 1. 信号的数字化：采样、量化与编码 模拟信号与数字信号的区分： 阐述连续变化的模拟信号与离散化的数字信号在本质上的区别，以及从模拟世界走向数字世界的必要性。 采样定理（奈奎斯特定理）： 详细讲解奈奎斯特定理，即为了无失真地恢复模拟信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。深入分析过采样和欠采样的后果，以及其在实际应用中的意义。 量化误差： 解释量化是将连续的采样值映射到有限个离散电平的过程，并由此产生的量化误差。讨论均匀量化和非均匀量化的概念，以及如何通过增加量化位数来减小量化误差。 编码： 简述将量化后的数字值转换为二进制序列的过程，以及常用的编码方式。 信号的表示： 介绍离散时间信号的表示方法，包括序列、向量等。 2. 离散时间系统 系统的定义与分类： 介绍线性时不变（LTI）系统作为DSP研究的核心模型。讨论因果性、稳定性、记忆性、时变性等系统特性。 差分方程： 讲解描述LTI系统输入输出关系的差分方程，这是理解系统行为的关键。 冲激响应： 定义和计算系统的冲激响应，并阐述其重要性——任何LTI系统的输出都可以表示为输入信号与冲激响应的卷积。 卷积： 详细讲解离散时间卷积的数学定义和计算方法。通过示例说明卷积在系统分析中的作用。 系统函数的概念： 引入系统函数（H(z)）的概念，解释其与冲激响应（h[n]）的关系，以及在z域分析中的优势。 第二部分：变换域分析 3. 傅里叶变换（FT）及其离散化 连续时间傅里叶变换（CTFT）： 回顾CTFT，理解信号在频率域的表示，即信号的频谱。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 介绍DTFT，它是对无限长离散时间信号进行频谱分析的工具。讨论DTFT的性质，如周期性（对应于模拟信号的带宽限制）。 离散傅里叶变换（DFT）： 讲解DFT，它是对有限长离散时间信号进行的傅里叶变换。DFT是计算机处理的直接基础。详细阐述DFT的定义、性质以及周期卷积与线性卷积的关系。 快速傅里叶变换（FFT）： 重点介绍FFT算法。解释FFT的原理，即如何通过分解计算来大幅度降低DFT的计算复杂度，使其能够高效实现。介绍Cooley-Tukey算法等经典FFT算法。 4. z变换 z变换的定义与性质： 引入z变换，它是DTFT的推广，能够处理序列的收敛性问题，并便于分析LTI系统的稳定性。详细介绍z变换的线性、时移、乘积等性质。 收敛域（ROC）： 解释收敛域的概念，以及它如何决定一个序列是否具有z变换，并与系统的稳定性关联。 逆z变换： 讲解如何通过部分分式展开、留数定理等方法求解逆z变换，从而从z域表达式恢复时域信号。 系统函数与z变换： 进一步阐述系统函数H(z)与LTI系统的联系，以及如何通过H(z)分析系统的稳定性、频率响应等特性。 第三部分：数字滤波器设计 5. 数字滤波器概述 滤波器的作用： 解释滤波器在信号处理中的核心作用，即去除噪声、分离信号、提取特定频率成分等。 滤波器分类： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 介绍IIR滤波器的基本特性，其冲激响应无限长，系统函数具有极点。讨论其优点（系统复杂度低，过渡带陡峭）和缺点（稳定性分析复杂，相位非线性）。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 介绍FIR滤波器的基本特性，其冲激响应有限长，系统函数只有零点。讨论其优点（稳定性易于保证，相位线性）和缺点（设计复杂度高，需要更多阶数）。 滤波器性能指标： 介绍通带、阻带、截止频率、过渡带宽度、衰减度、相位响应等关键性能指标。 6. FIR滤波器设计 窗函数法： 介绍使用窗函数截断理想滤波器的冲激响应来设计FIR滤波器的方法。详细讲解常见窗函数（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯泽窗）的特性、优缺点及其对滤波性能的影响。 频率采样法： 简述频率采样法的基本思想。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 介绍Parks-McClellan算法，这是一种用于设计最优FIR滤波器的迭代算法，能够达到最小最大误差。 7. IIR滤波器设计 模拟滤波器原型设计： 介绍 Butterworth、Chebyshev（Type I and II）、Elliptic 等模拟滤波器设计方法，它们提供了滤波器的频率响应模板。 模拟信号到数字信号的变换： 介绍常用的变换方法，如脉冲不变法、双线性变换法，以及它们将模拟滤波器设计转换为数字滤波器设计的原理和适用性。 IIR滤波器设计示例： 通过具体示例说明如何将模拟滤波器设计转换为数字IIR滤波器。 第四部分：信号的变换与处理 8. 多速率信号处理 升采样（插值）： 介绍升采样（Upsampling）的概念，即增加信号的采样率，并阐述其实现原理和应用（如信号的插值、提高数据率）。 降采样（抽取）： 介绍降采样（Downsampling）的概念，即降低信号的采样率，并阐述其实现原理和应用（如数据压缩、降低计算量）。 抽取滤波器： 解释在降采样前使用低通滤波器（抽取滤波器）去除高频分量，避免混叠的必要性。 多速率信号处理的应用： 探讨升采样和降采样在通信系统、音频处理、图像处理等领域的应用，如变采样率系统、滤波器组等。 9. 自适应信号处理 自适应滤波器的概念： 介绍自适应滤波器，其滤波器系数能够根据输入信号的统计特性自动调整，以达到某种优化目标。 最小均方（LMS）算法： 详细讲解LMS算法，这是最常用的自适应算法之一。阐述其工作原理、收敛性分析以及在噪声消除、均衡等方面的应用。 递归最小二乘（RLS）算法： 简述RLS算法，介绍其相较于LMS算法的优越性和计算复杂度。 自适应信号处理的应用： 探讨自适应滤波器在回声消除、噪声抑制、信道均衡、系统辨识等实际工程问题中的应用。 第五部分：应用与进阶 10. 数字信号处理在通信系统中的应用 数字调制解调： 介绍ASK, FSK, PSK, QAM等数字调制技术，以及相应的解调方法。 信道编码与解码： 阐述纠错码（如海明码、卷积码、Turbo码）在提高通信可靠性方面的作用。 多址技术： 简述OFDM（正交频分复用）等先进的多址技术。 11. 数字信号处理在图像和语音处理中的应用 图像处理： 介绍图像的采样、量化、增强、复原、压缩（如JPEG）等。 语音处理： 介绍语音的数字化、分析（如基频估计、共振峰分析）、合成、识别（ASR）、编码（如MP3）等。 12. 其他先进主题简介 小波变换： 简要介绍小波变换及其在信号时频局部化分析中的优势，以及在图像压缩、去噪等领域的应用。 谱估计： 介绍非参数谱估计（如周期图法）和参数谱估计（如AR模型）方法。 结论 本书从基础概念出发，逐步深入到数字信号处理的各个核心环节，包括信号的数字化、离散时间系统的分析、变换域方法（DFT、FFT、z变换）、数字滤波器的设计（FIR与IIR）、多速率信号处理、自适应信号处理，并结合通信、图像、语音等领域的实际应用，力求为读者提供一个全面而深入的DSP学习路径。通过掌握本书内容，读者将能够理解和分析各种数字信号处理问题，并具备设计和实现相应解决方案的能力，为在相关工程和科研领域做出贡献打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》真是让人爱不释手！初拿到手，厚实精美的装帧就让人眼前一亮，仿佛预示着里面蕴含着深厚的知识海洋。我本身对信号处理一直抱有浓厚的兴趣，但苦于市面上很多教材要么过于理论化，要么例子不够贴近实际，总是学得云里雾里，难以消化。然而，这本书的出现，着实让我眼前一亮。它在概念的引入上循序渐进，从最基础的离散时间信号和系统开始，逐步深入到傅里叶变换、Z变换等核心概念，讲解深入浅出，逻辑清晰。最让我惊喜的是，书中提供了大量的实例和图示，这些生动形象的例子，让抽象的数学公式变得触手可及，仿佛一位经验丰富的老师在我耳边娓娓道来，将复杂的理论巧妙地转化为易于理解的图景。我尤其喜欢其中关于滤波器设计的部分，作者的讲解方式让我能够清晰地理解不同滤波器的原理、优缺点以及适用场景，这对于我今后在实际项目中选择合适的滤波器大有裨益。这本书不仅是理论的宝库，更像是实践的指南，让我感觉自己离掌握数字信号处理这门技术又近了一大步。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最开始拿到这本《数字信号处理》的时候，并没有抱太大的期望，毕竟市面上同类的书籍太多了，质量参差不齐。但当我真正开始阅读后，我彻底被它征服了。这本书最大的亮点在于它对实际应用的关注。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是大量引用了通信、音频、图像处理等领域的实际案例，将理论知识与工程实践紧密地联系在一起。例如，在讲解自适应滤波器时，书中就结合了噪声消除的实际问题，详细分析了如何通过算法的迭代更新来达到最佳的滤波效果。这种“学以致用”的教学思路，让我深深受益。我甚至可以直接将书中的一些方法和思路应用到我正在进行的一个小项目中，并且取得了不错的效果。此外，书中还对一些常用的数字信号处理芯片和软件工具进行了简要的介绍，这对于希望将理论知识转化为实际操作的读者来说，无疑是锦上添花。我非常赞赏作者这种务实的态度，让学习的过程充满了动力和成就感。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，一本优秀的专业书籍，不仅需要知识的深度，更需要清晰的逻辑和易于理解的表述。《数字信号处理》这本书在这方面做得非常出色。作者在组织内容时，充分考虑了读者的学习曲线，从最基础的概念开始，逐步引导读者进入更复杂的主题。我特别欣赏书中对于一些抽象概念的解释方式，比如离散傅里叶级数和变换之间的关系，作者用比喻和形象化的语言，将两者之间的转换过程描绘得十分生动，让我能够轻松地理解其中的奥秘。而且，书中在章节的划分上也显得非常合理，每个章节都聚焦于一个核心主题，并且在内容安排上详略得当，重点突出。我发现，即使是对于一些我之前一直感到困惑的知识点，在这本书中也得到了清晰的解答。这种条理清晰、结构严谨的编排方式，极大地提升了我的学习效率，让我能够更加专注地吸收知识，而不是被纷繁复杂的概念所淹没。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数字信号处理》后，我最大的感受就是它的“全面性”和“深度”。作者显然在数字信号处理领域有着深厚的造诣，书中涵盖了从理论基础到前沿技术的方方面面。我之前阅读过几本同类书籍，但总觉得在某些细节上不够深入，或者对某些重要概念的阐释不够清晰。这本书则不同，它在对基本原理进行详细讲解的同时，还涉及到了许多更高级的话题，比如多速率信号处理、小波变换等。这些内容对于我进一步深入研究数字信号处理的某个特定方向非常有价值。我注意到，书中对一些复杂算法的推导过程非常详尽，并且提供了多种视角来理解，这让我能够从不同的角度去认识和掌握这些算法。更重要的是，书中还包含了大量的参考文献，这为我提供了进一步拓展知识边界的途径。总而言之，这本书给我一种“厚积薄发”的感觉，既有扎实的理论基础，又不乏对最新研究方向的探索，是一本非常值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，在学习数字信号处理的道路上，我总感觉像是在迷雾中摸索，各种公式和定理层出不穷，却难以建立起完整的知识体系。而当我翻开这本书时，那种困惑感渐渐消散，取而代之的是一种豁然开朗的喜悦。作者的叙述方式非常独特，他并非简单地罗列知识点，而是更侧重于构建知识之间的联系，让读者能够深刻理解“为什么”和“怎么做”。我注意到，书中对数学推导的讲解非常严谨，但同时又注意到了适度的精简，避免了不必要的繁琐，使得读者能够抓住核心要义。在一些关键的章节，例如关于采样定理和重构的部分，作者通过图示和对比，将理论与实际应用场景紧密结合，让我对这些看似枯燥的理论有了全新的认识。而且，我发现书中对于一些经典的算法，如FFT（快速傅里叶变换），不仅给出了详细的推导过程，还深入分析了其计算效率的优势，以及在不同应用中的表现。这种深入骨髓的讲解方式，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本可以伴随我成长，不断翻阅、学习的经典著作。