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林秩盛著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302173243

商品编码：29691964693

包装：平装

出版时间：2008-08-01

基本信息

书名：信号与线性系统

定价：39.00元

作者：林秩盛著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2008-08-01

ISBN：9787302173243

字数：697000

页码：441

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.681kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统全面地介绍了信号与线性非时变系统的基本概念、基本原理和基本分析方法。论述上数学处理与物理概念并重，尽量做到理论联系实际应用，力求概念准确、层次清晰、重点突出、深入浅出、简明易懂。在定理或性质证明、公式推导、例题解答方面力图简洁性、技巧性并具有自身特色。
全书共分8章。内容包括信号与系统概述，连续信号与系统的时域分析、频域分析、复频域分析，离散信号与系统的时域分析、频域分析、z域分析，传递函数与系统的结构和特性。每章都配备一定数量而难度适当的例题和习题，书末附有部分习题的参考答案。此外，附录4还对频谱分析仪作了简单介绍。
本书可作为高等学校信息、电气工程、电子、通信、自动化、计算机、生物医学工程及相近专业的本科生教材，也可供相关专业的科技人员参考。

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：理论与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）领域的入门。我们着眼于DSP的核心概念、基本原理及其在实际应用中的落地，旨在构建一个坚实的理论基础，并辅以大量实例，帮助读者掌握将理论转化为可行解决方案的能力。本书的叙述力求清晰透彻，逻辑严谨，旨在引导初学者从零开始，逐步理解复杂的DSP思想，并为后续更深入的学习和研究奠定基础。 第一部分：数字信号处理基础 在本书的开篇，我们将首先定义什么是信号，以及在现实世界中信号的普遍存在性。我们会探讨模拟信号与数字信号的本质区别，并强调数字信号处理在现代科技中的不可替代性。这一部分的核心内容将围绕着数字信号的表示方式、采样理论及其重要性展开。 第一章：信号的表示与离散化 信号的定义与分类： 我们将从最基础的层面出发，定义信号作为信息载体，并按照不同的维度对其进行分类，例如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，确定性信号与随机信号等。我们将用具体的例子来阐释这些分类，例如声音信号、图像信号、生物电信号等。 离散时间信号的表示： 深入讲解如何用数学函数和序列来表示离散时间信号。我们将介绍单位脉冲序列 ($delta[n]$) 和单位阶跃序列 ($u[n]$) 这两个基本构建模块，并展示如何利用它们来表示其他更复杂的离散时间信号。 数字信号的产生：采样 采样是连接模拟世界和数字世界的核心环节。本章将详细阐述采样的过程，即从连续时间信号中抽取离散时间点的过程。我们将深入探讨采样定理，即奈奎斯特-香农采样定理，并对其进行严谨的数学推导。我们会强调采样频率与信号最高频率之间的关系，并解释欠采样带来的混叠现象及其后果。读者将理解为何选择合适的采样率对于准确地表示原始模拟信号至关重要。 量化与编码： 在采样之后，模拟值需要被转换为离散的数值。本章将介绍量化的概念，即为连续的幅度值分配离散的数值。我们将讨论量化误差，以及不同的量化策略，如均匀量化和非均匀量化。随后，我们将简要介绍编码，即为量化后的数值赋予二进制表示，为后续的数字处理奠定基础。 第一部分总结： 强调了信号的离散化是数字信号处理的起点，理解采样和量化的基本原理是后续学习的关键。 第二章：离散时间系统的基本性质 系统的定义与模型： 引入“系统”的概念，将其定义为对输入信号进行某种变换以产生输出信号的实体。我们将介绍几种描述离散时间系统的常用模型，包括差分方程、脉冲响应和系统函数。 系统的基本性质： 线性（Linearity）： 详细解释线性系统的叠加原理，即输入信号的线性组合对应于输出信号的相同线性组合。我们将通过数学推导和实例来证明或证伪一个系统是否具有线性性质。 时不变性（Time-Invariance）： 阐述时不变系统意味着系统对输入信号的响应不随时间发生改变，即输入信号的延迟会导致输出信号相同的延迟。同样，我们将通过数学证明来识别时不变系统。 因果性（Causality）： 定义因果系统，即系统的输出仅取决于当前和过去的输入，而不取决于未来的输入。我们将通过差分方程的形式来直观地判断系统的因果性。 稳定性（Stability）： 讨论系统的稳定性，尤其是BIBO（有界输入，有界输出）稳定性。我们将介绍如何通过系统函数的极点位置来判断系统的稳定性。 离散卷积（Discrete Convolution）： 卷积是描述线性时不变（LTI）系统输入输出关系的数学运算。本章将深入讲解离散卷积的定义、计算方法（图解法、代数法）以及其重要性质（交换律、结合律、分配律）。我们将强调脉冲响应在描述LTI系统中的关键作用，并展示如何通过卷积运算来预测LTI系统的输出。 第二部分总结： 强调了线性、时不变、因果和稳定性是描述离散时间系统的核心性质，而卷积运算则是理解LTI系统行为的基石。 第三章：傅里叶分析在离散时间信号处理中的应用 傅里叶级数与傅里叶变换的初步回顾： 简要回顾连续时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换，以便与离散时间信号的傅里叶分析建立联系。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 引入DTFT，它将一个离散时间信号映射到频率域。我们将推导DTFT的定义，并探讨其性质，例如线性、时移、乘积卷积、功率谱密度等。我们将分析DTFT在表示信号的频率成分方面的能力。 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍DFT，它是在有限长离散时间信号上进行傅里叶分析的工具。我们将推导DFT的定义，并讲解其与DTFT的关系。重点将放在DFT的实际计算，以及其在计算机处理中的重要性。 快速傅里叶变换（FFT）： 深入介绍FFT算法，它是计算DFT的高效方法。我们将讲解FFT的原理，例如按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）算法，以及它们如何显著降低计算复杂度。FFT的应用范围极其广泛，将会在后续章节中进一步体现。 傅里叶分析在系统分析中的应用： 探讨如何利用傅里叶变换分析LTI系统的频率响应，以及频率响应如何影响信号的频谱。我们将展示如何利用傅里叶变换来分析滤波器的特性。 第三部分总结： 强调了傅里叶分析是理解信号的频率特性以及系统对不同频率信号处理行为的关键工具。DFT和FFT的出现极大地推动了数字信号处理的实用化。 第二部分：数字滤波器设计与应用 滤波器是数字信号处理中最重要且应用最广泛的技术之一。本部分将深入探讨数字滤波器的理论、设计方法以及常见的应用场景。 第四章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器的基本概念： 介绍IIR滤波器的特点，即其脉冲响应是无限长的，通常由反馈结构实现。我们将解释IIR滤波器的系统函数表示，以及其传递函数的极点和零点。 模拟滤波器原型： 讲解几种经典的模拟滤波器原型，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。我们将分析它们的幅频响应和相频响应特性，以及它们各自的优缺点。 从模拟到数字的滤波器转换： 重点介绍将模拟滤波器设计转换为数字滤波器设计的常用方法。我们将详细讲解脉冲响应不变法（Impulse Invariance）和双线性变换法（Bilinear Transform）。对于每种方法，我们将阐述其原理，并分析其在频率响应映射上的特性以及可能带来的失真。 IIR滤波器设计实例： 提供具体的IIR滤波器设计流程，包括确定技术指标（通带、阻带、过渡带的频率和衰减），选择合适的模拟滤波器原型，然后进行模数转换，最后得到数字滤波器的差分方程或系数。 第四部分总结： 强调了IIR滤波器在实现特定频率选择性方面的高效性，但需要注意其潜在的相位失真和稳定性问题。 第五章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器的基本概念： 介绍FIR滤波器的特点，即其脉冲响应是有限长的，通常由前馈结构实现。我们将强调FIR滤波器固有的线性相位特性，以及它在许多应用中的重要性。 FIR滤波器设计的基本方法： 窗函数法（Windowing Method）： 详细讲解如何利用截断的无限长脉冲响应生成有限长脉冲响应。我们将介绍几种常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并分析不同窗函数对滤波器频率响应（过渡带宽、阻带衰减）的影响。 频率采样法： 介绍通过直接指定滤波器在特定频率点的幅度和相位来设计FIR滤波器的方法。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 引入Parks-McClellan算法（也称为Remez交换算法），这是一种能够设计出在给定技术指标下最优的（最小最大误差）FIR滤波器的强大方法。我们将讲解该算法的基本原理和迭代过程。 FIR滤波器设计实例： 提供使用窗函数法和Parks-McClellan算法设计FIR滤波器的具体步骤和示例，包括如何根据给定的技术指标选择合适的窗函数或设置算法参数。 第五部分总结： 强调了FIR滤波器在保证线性相位方面的优势，使其在音频处理、通信系统等领域具有不可替代的地位。 第六章：滤波器在实际中的应用 低通、高通、带通和带阻滤波器： 详细介绍这些基本滤波器类型的用途，并结合实际场景进行说明，例如音频信号的去噪（低通）、高频噪声的消除（高通）、特定频段信号的提取（带通）或抑制（带阻）。 均衡器（Equalizer）： 讲解均衡器如何在音频系统中补偿频率响应的衰减或提升，以改善音质。 去混响（Dereverberation）： 探讨如何利用滤波器技术减少室内声音的回声，使声音更加清晰。 谱分析与信噪比改善： 演示如何通过滤波器来分离信号中的有用成分与噪声，从而提高信噪比。 通信系统中的应用： 介绍滤波器在通信系统中的作用，例如带限滤波、匹配滤波以及调制解调过程中的滤波。 图像处理中的滤波器： 简要介绍滤波器在图像处理中的应用，例如平滑（模糊）、锐化、边缘检测等。 第六部分总结： 通过丰富的实际应用案例，巩固读者对数字滤波器设计和原理的理解，并激发其在更广泛领域中应用DSP技术的兴趣。 第三部分：更高级的主题与现代DSP技术 本部分将触及一些更高级的DSP概念，并介绍一些现代DSP领域的重要技术，为读者进一步深入学习打下基础。 第七章：抽样率转换（Upsampling and Downsampling） 降采样（Downsampling）： 介绍将信号的抽样率降低的过程，即丢弃部分样本。我们将深入分析降采样对信号频谱的影响，并引入抗混叠滤波器的必要性。 升采样（Upsampling）： 介绍将信号的抽样率提高的过程，即在原始样本之间插入零值。我们将分析升采样后需要进行低通滤波的原因，以消除插零引起的镜像频谱。 抽取（Decimation）与插值（Interpolation）： 将降采样和升采样统称为抽取和插值。我们将详细讨论抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的联合过程，它们在多速率信号处理中扮演着至关重要的角色。 多速率信号处理系统： 探讨多速率信号处理系统的基本结构，以及它在降低计算复杂度、提高处理效率方面的优势。 第七部分总结： 强调了抽样率转换是进行信号处理效率优化和不同速率信号接口处理的关键技术。 第八章：自适应滤波器 自适应滤波器的概念： 介绍自适应滤波器，它们能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到最优的性能。 滤波器的目标函数： 讨论自适应滤波器通常需要优化的目标，例如最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）。 常见的自适应滤波算法： 最小均方（LMS）算法： 详细讲解LMS算法的原理、收敛性和更新方程。我们将分析LMS算法的简单性和广泛应用。 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍RLS算法，它比LMS算法收敛更快，但计算复杂度更高。 自适应滤波器的应用： 噪声消除（Noise Cancellation）： 演示如何利用自适应滤波器来消除信号中的噪声，例如在语音通信中的回声消除和背景噪声抑制。 系统辨识（System Identification）： 讲解如何利用自适应滤波器来估计未知系统的特性。 预测（Prediction）： 讨论自适应滤波器在信号预测方面的应用。 第八部分总结： 强调了自适应滤波器在处理时变信号和未知统计特性的环境中的强大能力，是许多高级DSP应用的核心。 第九章：同步与信道估计 同步的必要性： 解释在通信系统中，接收端和发送端的时钟和载波需要精确同步，否则会导致信号失真和错误。 载波同步： 探讨几种常见的载波同步技术，例如Gardner同步算法、PLL（锁相环）等。 符号定时恢复： 讲解如何从接收到的信号中恢复出发送符号的精确时刻，确保正确地进行抽样。 信道估计： 介绍信道估计的概念，即在接收端估计传输信道的特性。我们将讨论发送训练序列（Training Sequence）在信道估计中的作用，以及常用的信道估计方法。 均衡（Equalization）： 讲解如何利用信道估计的结果来设计均衡器，以补偿信道引起的失真（如码间串扰）。 第九部分总结： 强调了同步和信道估计是实现可靠数字通信的关键技术，它们直接影响到信号的接收质量和通信系统的性能。 第十部分：现代DSP应用前沿 数字信号处理在嵌入式系统中的应用： 介绍DSP芯片的特点，以及DSP在智能手机、汽车电子、医疗设备等嵌入式系统中的广泛应用。 机器学习与DSP的结合： 探讨机器学习技术如何在DSP领域发挥作用，例如用于模式识别、异常检测、信号分类等。 深度学习在信号处理中的兴起： 简要介绍深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在信号处理任务中的强大表现，例如语音识别、图像去噪、信号增强等。 DSP在物联网（IoT）和5G通信中的作用： 展望DSP在新兴技术中的关键角色，例如低功耗信号处理、高效通信调制解调、传感器数据融合等。 第十部分总结： 展望了数字信号处理技术未来的发展方向，鼓励读者继续探索和学习，把握技术发展的脉搏。 结论 本书通过系统性的讲解，为读者构建了数字信号处理的基础知识框架。从信号的本质到系统的分析，从滤波器的设计到多速率处理，再到自适应滤波和同步等高级主题，我们力求做到理论与实践的有机结合。我们希望通过本书的学习，读者不仅能够理解数字信号处理的核心概念，更能培养其分析和解决实际问题的能力，为在各自领域中应用数字信号处理技术打下坚实的基础。 学习本书的建议： 理论与实践并重： 在学习理论知识的同时，务必动手实践。使用MATLAB、Python（如SciPy、NumPy库）等工具进行仿真和实验，能够极大地加深理解。 勤于思考： 对于每一个概念、每一个公式，都应追问其背后的意义和应用场景。 循序渐进： DSP领域涉及的知识点较多，建议按照章节顺序，扎实掌握每一部分内容后再继续深入。 参考资料： 鼓励读者阅读相关的技术文档、研究论文和在线教程，拓展知识视野。 本书适合读者： 高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的学生。 从事信号处理、通信系统、嵌入式系统、机器学习等领域的工程师和研究人员。 对数字信号处理感兴趣的初学者，希望系统学习该领域知识的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字功底扎实得令人咋舌，简直是一场文字的盛宴。我常常需要放慢速度，细细咀嚼那些精心雕琢的词句。它不像某些畅销书那样追求情节的快速推进，而是更倾向于对人物内心活动的深挖和哲学层面的探讨。尤其是一些关于“存在与虚无”的段落，作者的笔法如同手术刀般精准而犀利，将人性的矛盾和时代的荒谬剖析得淋漓尽致。我记得有一次，读到一段描述主角在深夜独自面对镜子的场景，那段文字的意境之深远，让我合上书本，对着空气怔怔出神了好几分钟。这种文学性的张力，使得整部作品拥有了一种超越类型小说的厚重感。不过，对于习惯了快节奏阅读的读者来说，初期的晦涩感可能会带来一些挑战，需要更多的耐心去解锁它深藏的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从整体的阅读感受来看，这部作品更像是一部慢火熬制的汤羹，需要时间去品味才能领略其真正的滋味。它不像那些爆米花式的读物，读完后脑中一片空白，它在你合上书本后，依然会在脑海中回响，时不时蹦出一些新的理解角度。我特别喜欢作者在处理人物关系时的那种微妙和克制，没有太多直白的冲突或激烈的对白，更多的是眼神、姿态和沉默中所蕴含的巨大信息量。这种“留白”的处理手法，让读者得以将自己的情感和思考投射进去，形成了独特的个人体验。我甚至觉得，这本书不应该被“读完”，而应该被“经历”。唯一的遗憾是，某些配角的命运似乎被草草收场，他们的故事线戛然而止，留下了不少令人扼腕的遗憾，但或许这也是作者有意为之的“不完美”美学吧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事结构真是别出心裁，初读时我还有些不适应这种跳跃式的章节安排。作者似乎并不急于构建一个线性流淌的故事线，反而更像是在铺陈一张错综复杂的思维导引图。前三分之一的内容大量篇幅都聚焦于主角对某种“无形之网”的追寻，那感觉就像是走进了迷宫，每条线索都指向更深远的谜团。我特别欣赏作者对于环境细节的描摹，那种潮湿、压抑的氛围感几乎要从纸页中渗透出来，让人不禁捏紧手中的书页。然而，对于一些关键的背景设定，作者的处理显得颇为克制，很多信息需要读者自行脑补和串联，这既是魅力所在，也是阅读门槛。我花了很长时间才真正沉浸进去，一旦接受了这种叙事节奏，后续的阅读体验便如丝般顺滑，仿佛自己也成了那个在迷雾中摸索的探寻者，对每一个微小的发现都感到战栗。

评分☆☆☆☆☆

这本书的想象力无疑是天马行空的，它构建的世界观宏大而又自洽，充满了令人惊叹的细节。我所说的“想象力”，并不仅仅体现在那些光怪陆离的设定上，更多的是体现在作者如何将那些看似不相干的元素编织在一起，形成一个逻辑自洽的整体。比如，书中对于某种古老仪式的描述，融合了天文、地理乃至民间传说的诸多元素，看得我目眩神迷，不得不查阅了大量的背景资料来辅助理解。这种对细节的偏执追求，使得阅读过程充满了探索的乐趣。虽然在某些篇章中，作者似乎过于沉迷于构建自己的体系，导致叙事节奏略显拖沓，仿佛在精心维护一座复杂的机械装置，生怕一处失误就会导致整体崩塌。但总体来说，它成功地将读者带入了一个前所未见的境地，拓宽了我对叙事可能性的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我完全是抱着一种功利的心态去翻阅的，想看看它到底能提供什么“干货”。结果却完全出乎意料，它以一种近乎“反套路”的方式，颠覆了我对传统结构文学作品的既有认知。它没有明确的英雄旅程，没有清晰的善恶对立，更多的是对日常生活中那些细微的、被我们忽略的“涟漪效应”的放大和审视。我尤其欣赏作者在探讨“时间感知”时所采用的非线性叙事手法，这种手法使得过去、现在和未来似乎可以同时存在于同一个场景中，极大地增强了作品的宿命感和悲剧色彩。阅读过程中，我时不时会产生一种错觉，仿佛自己不是在读一个故事，而是在偷窥一段被时间凝固的真实人生。这本书的魅力在于其内在的复杂性和层次感，它值得被反复研读，每一次重温都会带来新的感悟，绝对不是那种可以一目十行速读的作品。