數字信號處理--原理與實踐（第2版）（本科教材） 方勇 9787302228868 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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方勇 著

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302228868

商品編碼：29670077576

包裝：平裝

齣版時間：2010-08-01

基本信息

書名:數字信號處理--原理與實踐（第2版）（本科教材）

定價：29.00元

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作者:方勇

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2010-08-01

ISBN：9787302228868

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

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內容提要

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　　《數字信號處理：原理與實踐（第2版）/21世紀高等學校電子信息工程規劃教材》全麵而又係統地介紹瞭數字信號處理的基本理論和基本方法，《數字信號處理：原理與實踐（第2版）/21世紀高等學校電子信息工程規劃教材》適宜作為高等院校信息、通信、電子類專業本科生數字信號處理課程的教材，也可供從事數字信號處理工作的工程技術人員參考。

href='#' target='_blank'>數字信號處理學習指導與習題詳解（21世紀高等學校電子信息工程規劃教材）

目錄

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章 數字信號處理概念
1.1 概述
1.1.1 數字信號
1.1.2 數字信號處理及實現方法
1.1.3 數字信號處理的特點
1.1.4 數字信號處理的應用
1.2 數字信號處理仿真工具MATLAB簡介
1.2.1 MATLAB與數字信號處理
1.2.2 序列運算、Z變換及係統響應的仿真算法
1.2.3 MATLAB應用舉例
1.3 本章小結
習題
第2章 信號的傅裏葉變換與分析
2.1 離散時間序列的傅裏葉變換
2.1.1 DTFT的定義
2.1.2 DTFT的性質
2.2 周期序列的離散傅裏葉級數及傅裏葉變換錶示式
2.2.1 離散傅裏葉級數
2.2.2 傅裏葉變換錶示式
2.2.3 離散信號的傅裏葉變換與模擬信號的傅裏葉變換的關係
2.2.4 離散信號的傅裏葉變換應用——語音閤成
2.3 有限長序列的離散傅裏葉變換
2.3.1 DFT的定義
2.3.2 DFT與Z變換、DTFT的關係
2.3.3 DFT的隱含周期性
2.3.4 DFT的性質
2.4 頻域采樣定理
2.5 快速傅裏葉變換
2.5.1 FFT的基本思想
2.5.2 時域抽取法基2FFT基本原理
2.5.3 頻域抽取法基2FFT基本原理
2.5.4 DFT的高效算法
2.5.5 大點數FFT算法的快速並行實現
2.6 DFT的應用
2.6.1 計算綫性捲積
2.6.2 信號的譜分析
2.6.3 實際應用舉例
2.7 本章小結
習題
第3章 數字濾波器設計
3.1 數字濾波係統的基本網絡結構
3.1.1 數字濾波係統的基本概念
3.1.2 FIR濾波係統的基本網絡結構
3.1.3 FIR濾波係統的基本網絡結構
3.1.4 綫性相位FIR濾波器零點分布特點
3.2 數字濾波器的基本概念
3.2.1 頻率選擇性濾波器
3.2.2 濾波器的技術指標
3.2.3 數字濾波器的設計方法
3.3 FIR型濾波器的設計
3.3.1 模擬低通濾波器
3.3.2 巴特沃斯低通濾波器的設計
3.3.3 模擬濾波器的頻率轉換——模擬高通、帶通及帶阻濾波器的設計
3.3.4 模擬與數字濾波器的轉換方法
3.4 FIR型濾波器的設計
3.4.1 綫性相位FIR濾波器及其特點
3.4.2 利用窗函數法設計FIR濾波器
3.4.3 利用頻率采樣法設計FIR濾波器
3.4.4 FIR濾波器的優等波紋設計法
3.5 有限字長效應
3.5.1 數的錶示方法對量化的影響
3.5.2 A／D轉換的量化效應
3.5.3 數字濾波器的有限字長效應
3.5.4 FFT運算中的有限字長效應
3.6 本章小結
習題
第4章 信號的小波變換與分析
4.1 小波變換
4.1.1 小波的基本概念
4.1.2 小波分析
4.1.3 小波分析與傅裏葉分析的區彆
4.2 連續小波變換
4.2.1 連續小波變換的定義
4.2.2 連續小波變換的性質
4.2.3 幾種常用信號的連續小波變換
4.2.4 連續小波變換的應用舉例
4.3 離散小波變換與多分辨率分析
4.3.1 離散小波變換與多分辨率分析的基本概念
4.3.2 快速離散小波變換的塔形算法
4.4 離散小波變換的應用
4.4.1 數據壓縮
4.4.2 信號消噪
4.5 本章小結
第5章 數字信號處理器
5.1 引言
5.2 數字信號處理器的特點
5.2.1 功能特點
5.2.2 結構特點
5.2.3 典型的數字信號處理器
5.3 DSP選型
5.4 DSP係統開發
5.4.1 DSP應用係統組成
5.4.2 DSP應用係統的開發流程
5.5 部分數字信號處理器簡介
5.6 本章小結
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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數字信號處理：探索信號世界的奧秘與應用 數字信號處理（DSP）作為一門涵蓋理論、算法與工程實踐的學科，在現代科技領域扮演著至關重要的角色。從我們日常使用的手機、電腦，到尖端的通信係統、醫療設備，再到深刻影響社會發展的智能製造和人工智能，數字信號處理的身影無處不在。它賦予瞭我們理解、分析、轉換和利用數字信號的能力，從而驅動著無數創新和進步。 數字信號處理的基石：從連續到離散的革命 信號，是信息傳遞的載體。在現實世界中，大多數信號都是連續的，例如聲音的聲波、溫度的變化、光綫的強度等。這些連續信號被稱為模擬信號。然而，在計算機和數字係統中，我們隻能處理離散的數值，這就催生瞭數字信號處理的需求。數字信號處理的核心在於將連續的模擬信號通過采樣和量化轉化為離散的數字信號，然後利用數字算法對這些信號進行處理，最後再根據需要將處理後的數字信號轉換迴模擬信號。 采樣：捕捉時間的脈搏 采樣是模擬信號數字化過程中的第一步，其本質是按照一定的時間間隔，周期性地從連續信號中提取瞬時值。奈奎斯特-香農采樣定理是采樣理論的基石，它指齣，為瞭無失真地恢復原始連續信號，采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。這一定理深刻地揭示瞭采樣率選擇的重要性，過低的采樣率會導緻信息丟失（混疊），而過高的采樣率則會增加數據量和計算負擔。因此，如何根據信號的特性和應用需求選擇閤適的采樣率，是數字信號處理中一個關鍵的考量。 量化：賦予信號數值的靈魂 量化是將采樣得到的模擬幅度值映射到一組離散的數值範圍的過程。每一個采樣點都被賦予一個代錶其幅度的數字值。量化過程引入瞭量化誤差，即實際模擬值與最接近的量化值之間的差異。量化誤差的大小直接影響著信號的精度和信噪比。量化器的比特數（即量化級的數量）決定瞭量化精度，比特數越多，量化誤差越小，信號的保真度越高，但同時也會增加數據存儲和處理的復雜度。例如，CD音質的采樣率為44.1 kHz，量化精度為16位，這足以提供令人滿意的聽覺體驗。 數字信號的處理：算法的魔力 一旦信號被數字化，就可以通過一係列精密的算法對其進行各種處理。這些算法是數字信號處理的核心驅動力。 濾波： 濾波是數字信號處理中最基本也是最重要的操作之一。它用於去除信號中的噪聲、提取特定頻率成分或增強某些信號特徵。數字濾波器可以設計成低通、高通、帶通、帶阻等多種類型，以滿足不同的應用需求。例如，在音頻處理中，低通濾波器可以去除高頻噪聲，提高音質；在圖像處理中，高通濾波器可以增強邊緣，使圖像更清晰。濾波器的設計涉及大量的數學運算，包括捲積、Z變換等，是數字信號處理研究的重點領域。 傅裏葉變換（FT）： 傅裏葉變換是一種強大的數學工具，可以將時域信號分解成其頻率成分的組閤。通過傅裏葉變換，我們可以瞭解信號在不同頻率上的能量分布，這對於理解信號的特性、分析信號的頻譜至關重要。離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）是傅裏葉變換在數字信號處理中的具體實現，FFT算法以其高效的計算速度，極大地推動瞭數字信號處理的廣泛應用。從音頻頻譜分析到圖像壓縮，傅裏葉變換都發揮著不可替代的作用。 相關與捲積： 相關和捲積是兩種重要的信號運算。相關運算用於衡量兩個信號之間的相似度，在模式識彆、目標檢測等領域有廣泛應用。捲積運算在係統分析中扮演著核心角色，它描述瞭綫性時不變係統對輸入信號的響應。通過捲積，我們可以預測係統的輸齣，或者根據已知輸入和輸齣推斷係統特性。 自適應信號處理： 在許多實際應用中，信號的特性或噪聲的統計特性會隨時間而變化。自適應信號處理技術能夠根據實時的信號信息，自動調整濾波器或其他處理算法的參數，以達到最佳的處理效果。自適應濾波器的應用包括噪聲消除、迴聲消除、信道均衡等。 數字信號處理的應用：無處不在的影響力 數字信號處理的技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，驅動著眾多前沿科技的發展： 通信係統： 現代通信係統，如手機通信、無綫網絡、衛星通信等，都高度依賴數字信號處理技術。信號的調製、解調、編碼、解碼、信道估計、均衡等關鍵環節都離不開DSP算法。高速數據傳輸、高保真語音通信、可靠的無綫連接，都依賴於先進的數字信號處理技術。 音頻與圖像處理： 從數碼相機、智能手機的拍照功能，到音樂播放器、視頻編輯軟件，數字信號處理技術極大地提升瞭音視頻的質量和錶現力。圖像壓縮（如JPEG）、音頻壓縮（如MP3）、降噪、去模糊、人臉識彆、圖像增強等都屬於DSP的應用範疇。 醫療健康： 數字信號處理在醫療診斷和治療中發揮著越來越重要的作用。例如，心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生理信號的采集和分析，醫學影像（如CT、MRI）的處理和重構，以及醫學監測設備的設計，都離不開DSP。 控製係統： 在工業自動化、機器人技術、航空航天等領域，數字信號處理是實現精確控製的基礎。傳感器數據的采集、處理和分析，用於控製執行器的響應，實現係統的穩定和高效運行。 人工智能與機器學習： 深度學習等人工智能技術在很大程度上依賴於對大量數據的分析和處理，而數字信號處理正是處理這類數據的重要手段。語音識彆、自然語言處理、計算機視覺等AI應用，都建立在對信號的深層理解和高效處理之上。 數字信號處理的挑戰與未來 盡管數字信號處理已經取得瞭巨大的成就，但它仍然麵臨著持續的挑戰和廣闊的發展前景。 實時性與高效性： 隨著數據量的不斷增大和處理需求的日益復雜，對處理速度和計算效率的要求也越來越高。如何設計更高效的算法和硬件平颱，實現更快的實時處理，是DSP領域的重要課題。 低功耗設計： 在移動設備、嵌入式係統等領域，低功耗是至關重要的考量因素。如何在保證處理性能的同時，最大限度地降低功耗，是DSP芯片設計的重要方嚮。 智能化與自適應性： 未來的DSP係統將更加智能化，能夠自主學習和適應不斷變化的環境。機器學習和人工智能與DSP的深度融閤，將催生更強大的信號處理能力。 新興應用領域： 隨著物聯網、5G通信、虛擬現實/增強現實（VR/AR）、生物信號處理等新興技術的發展，數字信號處理的應用場景將不斷拓展，對DSP技術提齣新的要求和挑戰。 總而言之，數字信號處理是一門充滿活力和創新精神的學科。它不僅是理解和改造我們所處數字世界的關鍵，更是驅動未來科技進步和社會發展的強大引擎。深入學習數字信號處理的原理與實踐，將為探索信號世界的奧秘、創造更美好的未來奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

不同於市麵上那些充斥著晦澀術語和過於抽象描述的DSP書籍，這本書的敘事風格帶有一種溫和的、引導性的口吻，仿佛有一位經驗豐富的導師在你身邊進行一對一的輔導。作者在講解諸如FFT算法的“蝶形運算”結構時，並沒有采用那種冰冷的、純粹的數學歸納法，而是通過分解和遞歸的思想，將一個復雜的計算過程拆解成易於理解的模塊。這種處理方式極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。特彆是對於DSP領域初學者，往往在頻譜分析部分會感到力不從心，但這本書通過大量的圖示和例題，巧妙地避開瞭純粹的符號推演，轉而注重理解頻譜泄露、柵欄效應等實際問題。書中的排版設計也十分考究，關鍵公式和結論都用加粗或不同的字體突齣顯示，保證瞭閱讀的節奏感和重點的把握。可以說，這本書在“教”這方麵下瞭很大功夫，它懂得如何與讀者的認知過程對話，而不是單方麵地灌輸知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容覆蓋的廣度和深度上達到瞭一個精妙的平衡點。它沒有為瞭追求“大而全”而犧牲核心概念的深入探討，也沒有因為追求“深”而忽略瞭實際應用中的基礎模塊。例如，在討論模數轉換（ADC）和數模轉換（DAC）時，作者清晰地界定瞭量化噪聲和采樣率對信號保真度的影響，這通常是其他教材會一筆帶過的部分。更令人印象深刻的是，作者對於綫性相位FIR濾波器設計方法的選擇和權衡進行瞭細緻的分析，對比瞭窗函數法、頻率采樣法以及最優濾波器設計（如Parks-McClellan算法）的優缺點。這種多角度的比較分析，培養瞭讀者批判性地選擇工具的能力，而不是死守某一種方法。這種對細節的關注，使得這本書不僅僅是一本教材，更像是一本“DSP設計哲學”的入門指南，教會我們如何在資源和性能之間進行最優化的妥協。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手裏，首先就被它紮實的理論深度所吸引。作者在處理傅裏葉變換、Z變換這些核心概念時，沒有簡單地停留在公式的堆砌上，而是花瞭大篇幅去解釋背後的物理意義和數學直覺。比如，他對離散時間信號與係統的基本性質的闡述，清晰地勾勒齣瞭從連續世界過渡到離散世界的思維路徑。我特彆欣賞書中對捲積的概念是如何通過圖示和直觀的例子來剖析的，這對於初學者來說至關重要。它不像某些教材那樣，上來就拋齣復雜的積分或求和形式，而是循序漸進地引導讀者理解“輸入如何作用於係統”這一核心機製。閱讀過程中，我感覺自己不是在背誦定理，而是在構建一個完整的信號處理世界的認知框架。即便是那些看似枯燥的收斂性分析，作者也處理得十分得體，用精妙的筆觸點明瞭理論條件的必要性，讓人不得不佩服其教學上的匠心。這本書的文字功底非常紮實，邏輯鏈條緊密得幾乎找不到可以插入自己理解的空隙，真正做到瞭深入淺齣，是打基礎的絕佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性確實是它的一大亮點，這一點在“實踐”二字上體現得淋灕盡緻。我嘗試著按照書中的章節順序，同步進行MATLAB或Python的編程練習，發現理論與代碼的結閤點處理得異常順暢。很多教科書在講完濾波器設計後，留下的隻是幾個參數的說明，但這本書不同，它會詳細解釋為什麼選擇特定的窗函數、其在頻域上的影響是什麼，並通過實際仿真結果直觀展示齣來。例如，在介紹自適應濾波（如LMS算法）時，作者不僅給齣瞭算法的推導，還配上瞭不同信噪比環境下的收斂麯綫對比，這種“所見即所得”的學習體驗極大地增強瞭讀者的信心。我感覺自己不是在讀一本紙質書，而是在進行一個結構化的、由淺入深的工程訓練。那些在實際工作中經常遇到的陷阱和誤區，書中也提前給齣瞭預警，避免瞭我們走彎路。對於希望將數字信號處理技術應用於語音識彆、圖像處理等領域的工程師來說，這種理論指導實踐的深度，是教科書的最高標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體結構設計體現瞭高度的係統性和遞進性，這對於自學者來說簡直是福音。從最初的離散時間信號與係統的基礎定義開始，逐步過渡到傅裏葉分析的離散版本，再到濾波器的時域和頻域設計，每一步都建立在前一步的穩固基礎上。我特彆欣賞作者在引入Z變換時所做的鋪墊工作，他沒有急於求成，而是先用離散時間傅裏葉變換（DTFT）的局限性來反襯Z變換的優越性，這樣學習動機就非常明確瞭。當讀到卡爾曼濾波器的部分時，我發現其前置知識鋪墊得非常充分，涉及到綫性係統、隨機過程的基礎知識都已在前麵的章節中打下瞭堅實的基礎。這種精心構建的知識階梯，確保瞭讀者在攀登到高難度知識點時，不會因為基礎不牢而感到眩暈或迷失方嚮。整本書讀下來，感覺知識體係像搭積木一樣，一塊塊嚴絲閤縫地組閤在一起，形成瞭一個完整且堅固的數字信號處理知識大廈。