数字信号处理--原理与实践（第2版）（本科教材） 方勇 9787302228868 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方勇 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302228868

商品编码：29670077576

包装：平装

出版时间：2010-08-01

基本信息

书名:数字信号处理--原理与实践（第2版）（本科教材）

定价：29.00元

售价：19.4元,便宜9.6元,折扣66

作者:方勇

出版社：清华大学出版社

出版日期：2010-08-01

ISBN：9787302228868

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版次：1

装帧：平装

开本：16开

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编辑推荐

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内容提要

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　　《数字信号处理：原理与实践（第2版）/21世纪高等学校电子信息工程规划教材》全面而又系统地介绍了数字信号处理的基本理论和基本方法，《数字信号处理：原理与实践（第2版）/21世纪高等学校电子信息工程规划教材》适宜作为高等院校信息、通信、电子类专业本科生数字信号处理课程的教材，也可供从事数字信号处理工作的工程技术人员参考。

href='#' target='_blank'>数字信号处理学习指导与习题详解（21世纪高等学校电子信息工程规划教材）

目录

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章 数字信号处理概念
1.1 概述
1.1.1 数字信号
1.1.2 数字信号处理及实现方法
1.1.3 数字信号处理的特点
1.1.4 数字信号处理的应用
1.2 数字信号处理仿真工具MATLAB简介
1.2.1 MATLAB与数字信号处理
1.2.2 序列运算、Z变换及系统响应的仿真算法
1.2.3 MATLAB应用举例
1.3 本章小结
习题
第2章 信号的傅里叶变换与分析
2.1 离散时间序列的傅里叶变换
2.1.1 DTFT的定义
2.1.2 DTFT的性质
2.2 周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示式
2.2.1 离散傅里叶级数
2.2.2 傅里叶变换表示式
2.2.3 离散信号的傅里叶变换与模拟信号的傅里叶变换的关系
2.2.4 离散信号的傅里叶变换应用——语音合成
2.3 有限长序列的离散傅里叶变换
2.3.1 DFT的定义
2.3.2 DFT与Z变换、DTFT的关系
2.3.3 DFT的隐含周期性
2.3.4 DFT的性质
2.4 频域采样定理
2.5 快速傅里叶变换
2.5.1 FFT的基本思想
2.5.2 时域抽取法基2FFT基本原理
2.5.3 频域抽取法基2FFT基本原理
2.5.4 DFT的高效算法
2.5.5 大点数FFT算法的快速并行实现
2.6 DFT的应用
2.6.1 计算线性卷积
2.6.2 信号的谱分析
2.6.3 实际应用举例
2.7 本章小结
习题
第3章 数字滤波器设计
3.1 数字滤波系统的基本网络结构
3.1.1 数字滤波系统的基本概念
3.1.2 FIR滤波系统的基本网络结构
3.1.3 FIR滤波系统的基本网络结构
3.1.4 线性相位FIR滤波器零点分布特点
3.2 数字滤波器的基本概念
3.2.1 频率选择性滤波器
3.2.2 滤波器的技术指标
3.2.3 数字滤波器的设计方法
3.3 FIR型滤波器的设计
3.3.1 模拟低通滤波器
3.3.2 巴特沃斯低通滤波器的设计
3.3.3 模拟滤波器的频率转换——模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
3.3.4 模拟与数字滤波器的转换方法
3.4 FIR型滤波器的设计
3.4.1 线性相位FIR滤波器及其特点
3.4.2 利用窗函数法设计FIR滤波器
3.4.3 利用频率采样法设计FIR滤波器
3.4.4 FIR滤波器的优等波纹设计法
3.5 有限字长效应
3.5.1 数的表示方法对量化的影响
3.5.2 A／D转换的量化效应
3.5.3 数字滤波器的有限字长效应
3.5.4 FFT运算中的有限字长效应
3.6 本章小结
习题
第4章 信号的小波变换与分析
4.1 小波变换
4.1.1 小波的基本概念
4.1.2 小波分析
4.1.3 小波分析与傅里叶分析的区别
4.2 连续小波变换
4.2.1 连续小波变换的定义
4.2.2 连续小波变换的性质
4.2.3 几种常用信号的连续小波变换
4.2.4 连续小波变换的应用举例
4.3 离散小波变换与多分辨率分析
4.3.1 离散小波变换与多分辨率分析的基本概念
4.3.2 快速离散小波变换的塔形算法
4.4 离散小波变换的应用
4.4.1 数据压缩
4.4.2 信号消噪
4.5 本章小结
第5章 数字信号处理器
5.1 引言
5.2 数字信号处理器的特点
5.2.1 功能特点
5.2.2 结构特点
5.2.3 典型的数字信号处理器
5.3 DSP选型
5.4 DSP系统开发
5.4.1 DSP应用系统组成
5.4.2 DSP应用系统的开发流程
5.5 部分数字信号处理器简介
5.6 本章小结
参考文献

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：探索信号世界的奥秘与应用 数字信号处理（DSP）作为一门涵盖理论、算法与工程实践的学科，在现代科技领域扮演着至关重要的角色。从我们日常使用的手机、电脑，到尖端的通信系统、医疗设备，再到深刻影响社会发展的智能制造和人工智能，数字信号处理的身影无处不在。它赋予了我们理解、分析、转换和利用数字信号的能力，从而驱动着无数创新和进步。 数字信号处理的基石：从连续到离散的革命 信号，是信息传递的载体。在现实世界中，大多数信号都是连续的，例如声音的声波、温度的变化、光线的强度等。这些连续信号被称为模拟信号。然而，在计算机和数字系统中，我们只能处理离散的数值，这就催生了数字信号处理的需求。数字信号处理的核心在于将连续的模拟信号通过采样和量化转化为离散的数字信号，然后利用数字算法对这些信号进行处理，最后再根据需要将处理后的数字信号转换回模拟信号。 采样：捕捉时间的脉搏 采样是模拟信号数字化过程中的第一步，其本质是按照一定的时间间隔，周期性地从连续信号中提取瞬时值。奈奎斯特-香农采样定理是采样理论的基石，它指出，为了无失真地恢复原始连续信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。这一定理深刻地揭示了采样率选择的重要性，过低的采样率会导致信息丢失（混叠），而过高的采样率则会增加数据量和计算负担。因此，如何根据信号的特性和应用需求选择合适的采样率，是数字信号处理中一个关键的考量。 量化：赋予信号数值的灵魂 量化是将采样得到的模拟幅度值映射到一组离散的数值范围的过程。每一个采样点都被赋予一个代表其幅度的数字值。量化过程引入了量化误差，即实际模拟值与最接近的量化值之间的差异。量化误差的大小直接影响着信号的精度和信噪比。量化器的比特数（即量化级的数量）决定了量化精度，比特数越多，量化误差越小，信号的保真度越高，但同时也会增加数据存储和处理的复杂度。例如，CD音质的采样率为44.1 kHz，量化精度为16位，这足以提供令人满意的听觉体验。 数字信号的处理：算法的魔力 一旦信号被数字化，就可以通过一系列精密的算法对其进行各种处理。这些算法是数字信号处理的核心驱动力。 滤波： 滤波是数字信号处理中最基本也是最重要的操作之一。它用于去除信号中的噪声、提取特定频率成分或增强某些信号特征。数字滤波器可以设计成低通、高通、带通、带阻等多种类型，以满足不同的应用需求。例如，在音频处理中，低通滤波器可以去除高频噪声，提高音质；在图像处理中，高通滤波器可以增强边缘，使图像更清晰。滤波器的设计涉及大量的数学运算，包括卷积、Z变换等，是数字信号处理研究的重点领域。 傅里叶变换（FT）： 傅里叶变换是一种强大的数学工具，可以将时域信号分解成其频率成分的组合。通过傅里叶变换，我们可以了解信号在不同频率上的能量分布，这对于理解信号的特性、分析信号的频谱至关重要。离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）是傅里叶变换在数字信号处理中的具体实现，FFT算法以其高效的计算速度，极大地推动了数字信号处理的广泛应用。从音频频谱分析到图像压缩，傅里叶变换都发挥着不可替代的作用。 相关与卷积： 相关和卷积是两种重要的信号运算。相关运算用于衡量两个信号之间的相似度，在模式识别、目标检测等领域有广泛应用。卷积运算在系统分析中扮演着核心角色，它描述了线性时不变系统对输入信号的响应。通过卷积，我们可以预测系统的输出，或者根据已知输入和输出推断系统特性。 自适应信号处理： 在许多实际应用中，信号的特性或噪声的统计特性会随时间而变化。自适应信号处理技术能够根据实时的信号信息，自动调整滤波器或其他处理算法的参数，以达到最佳的处理效果。自适应滤波器的应用包括噪声消除、回声消除、信道均衡等。 数字信号处理的应用：无处不在的影响力 数字信号处理的技术已经渗透到我们生活的方方面面，驱动着众多前沿科技的发展： 通信系统： 现代通信系统，如手机通信、无线网络、卫星通信等，都高度依赖数字信号处理技术。信号的调制、解调、编码、解码、信道估计、均衡等关键环节都离不开DSP算法。高速数据传输、高保真语音通信、可靠的无线连接，都依赖于先进的数字信号处理技术。 音频与图像处理： 从数码相机、智能手机的拍照功能，到音乐播放器、视频编辑软件，数字信号处理技术极大地提升了音视频的质量和表现力。图像压缩（如JPEG）、音频压缩（如MP3）、降噪、去模糊、人脸识别、图像增强等都属于DSP的应用范畴。 医疗健康： 数字信号处理在医疗诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。例如，心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的采集和分析，医学影像（如CT、MRI）的处理和重构，以及医学监测设备的设计，都离不开DSP。 控制系统： 在工业自动化、机器人技术、航空航天等领域，数字信号处理是实现精确控制的基础。传感器数据的采集、处理和分析，用于控制执行器的响应，实现系统的稳定和高效运行。 人工智能与机器学习： 深度学习等人工智能技术在很大程度上依赖于对大量数据的分析和处理，而数字信号处理正是处理这类数据的重要手段。语音识别、自然语言处理、计算机视觉等AI应用，都建立在对信号的深层理解和高效处理之上。 数字信号处理的挑战与未来 尽管数字信号处理已经取得了巨大的成就，但它仍然面临着持续的挑战和广阔的发展前景。 实时性与高效性： 随着数据量的不断增大和处理需求的日益复杂，对处理速度和计算效率的要求也越来越高。如何设计更高效的算法和硬件平台，实现更快的实时处理，是DSP领域的重要课题。 低功耗设计： 在移动设备、嵌入式系统等领域，低功耗是至关重要的考量因素。如何在保证处理性能的同时，最大限度地降低功耗，是DSP芯片设计的重要方向。 智能化与自适应性： 未来的DSP系统将更加智能化，能够自主学习和适应不断变化的环境。机器学习和人工智能与DSP的深度融合，将催生更强大的信号处理能力。 新兴应用领域： 随着物联网、5G通信、虚拟现实/增强现实（VR/AR）、生物信号处理等新兴技术的发展，数字信号处理的应用场景将不断拓展，对DSP技术提出新的要求和挑战。 总而言之，数字信号处理是一门充满活力和创新精神的学科。它不仅是理解和改造我们所处数字世界的关键，更是驱动未来科技进步和社会发展的强大引擎。深入学习数字信号处理的原理与实践，将为探索信号世界的奥秘、创造更美好的未来奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手里，首先就被它扎实的理论深度所吸引。作者在处理傅里叶变换、Z变换这些核心概念时，没有简单地停留在公式的堆砌上，而是花了大篇幅去解释背后的物理意义和数学直觉。比如，他对离散时间信号与系统的基本性质的阐述，清晰地勾勒出了从连续世界过渡到离散世界的思维路径。我特别欣赏书中对卷积的概念是如何通过图示和直观的例子来剖析的，这对于初学者来说至关重要。它不像某些教材那样，上来就抛出复杂的积分或求和形式，而是循序渐进地引导读者理解“输入如何作用于系统”这一核心机制。阅读过程中，我感觉自己不是在背诵定理，而是在构建一个完整的信号处理世界的认知框架。即便是那些看似枯燥的收敛性分析，作者也处理得十分得体，用精妙的笔触点明了理论条件的必要性，让人不得不佩服其教学上的匠心。这本书的文字功底非常扎实，逻辑链条紧密得几乎找不到可以插入自己理解的空隙，真正做到了深入浅出，是打基础的绝佳选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容覆盖的广度和深度上达到了一个精妙的平衡点。它没有为了追求“大而全”而牺牲核心概念的深入探讨，也没有因为追求“深”而忽略了实际应用中的基础模块。例如，在讨论模数转换（ADC）和数模转换（DAC）时，作者清晰地界定了量化噪声和采样率对信号保真度的影响，这通常是其他教材会一笔带过的部分。更令人印象深刻的是，作者对于线性相位FIR滤波器设计方法的选择和权衡进行了细致的分析，对比了窗函数法、频率采样法以及最优滤波器设计（如Parks-McClellan算法）的优缺点。这种多角度的比较分析，培养了读者批判性地选择工具的能力，而不是死守某一种方法。这种对细节的关注，使得这本书不仅仅是一本教材，更像是一本“DSP设计哲学”的入门指南，教会我们如何在资源和性能之间进行最优化的妥协。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构设计体现了高度的系统性和递进性，这对于自学者来说简直是福音。从最初的离散时间信号与系统的基础定义开始，逐步过渡到傅里叶分析的离散版本，再到滤波器的时域和频域设计，每一步都建立在前一步的稳固基础上。我特别欣赏作者在引入Z变换时所做的铺垫工作，他没有急于求成，而是先用离散时间傅里叶变换（DTFT）的局限性来反衬Z变换的优越性，这样学习动机就非常明确了。当读到卡尔曼滤波器的部分时，我发现其前置知识铺垫得非常充分，涉及到线性系统、随机过程的基础知识都已在前面的章节中打下了坚实的基础。这种精心构建的知识阶梯，确保了读者在攀登到高难度知识点时，不会因为基础不牢而感到眩晕或迷失方向。整本书读下来，感觉知识体系像搭积木一样，一块块严丝合缝地组合在一起，形成了一个完整且坚固的数字信号处理知识大厦。

评分☆☆☆☆☆

不同于市面上那些充斥着晦涩术语和过于抽象描述的DSP书籍，这本书的叙事风格带有一种温和的、引导性的口吻，仿佛有一位经验丰富的导师在你身边进行一对一的辅导。作者在讲解诸如FFT算法的“蝶形运算”结构时，并没有采用那种冰冷的、纯粹的数学归纳法，而是通过分解和递归的思想，将一个复杂的计算过程拆解成易于理解的模块。这种处理方式极大地降低了学习曲线的陡峭程度。特别是对于DSP领域初学者，往往在频谱分析部分会感到力不从心，但这本书通过大量的图示和例题，巧妙地避开了纯粹的符号推演，转而注重理解频谱泄露、栅栏效应等实际问题。书中的排版设计也十分考究，关键公式和结论都用加粗或不同的字体突出显示，保证了阅读的节奏感和重点的把握。可以说，这本书在“教”这方面下了很大功夫，它懂得如何与读者的认知过程对话，而不是单方面地灌输知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性确实是它的一大亮点，这一点在“实践”二字上体现得淋漓尽致。我尝试着按照书中的章节顺序，同步进行MATLAB或Python的编程练习，发现理论与代码的结合点处理得异常顺畅。很多教科书在讲完滤波器设计后，留下的只是几个参数的说明，但这本书不同，它会详细解释为什么选择特定的窗函数、其在频域上的影响是什么，并通过实际仿真结果直观展示出来。例如，在介绍自适应滤波（如LMS算法）时，作者不仅给出了算法的推导，还配上了不同信噪比环境下的收敛曲线对比，这种“所见即所得”的学习体验极大地增强了读者的信心。我感觉自己不是在读一本纸质书，而是在进行一个结构化的、由浅入深的工程训练。那些在实际工作中经常遇到的陷阱和误区，书中也提前给出了预警，避免了我们走弯路。对于希望将数字信号处理技术应用于语音识别、图像处理等领域的工程师来说，这种理论指导实践的深度，是教科书的最高标准。