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张维玺著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111346869

商品编码：29692273664

包装：平装

出版时间：2011-07-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：27.00元

作者：张维玺著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787111346869

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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《数字信号处理》包括五部分内容：**部分包括前两章和第9章，内容是离散时间信号与系统的基础理论；第二部分包括第3、4章，讨论的是快速傅里叶变换算法；第三部分包括第5、6、7章，讨论的是IIR及FIR型数字滤波器的设计；第8章构成第四部分，讨论有限字长效应，是数字信号处理的误差分析基础；0章是实验，构成第五部分。本书由张维玺、武晓春、张俐、刘舒祺老师编写。

内容提要

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数字信号处理是从20世纪60年代以来，随着现代信息科学和计算机技术的进步与集成电路技术的发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理在各个方面得到了广泛应用，其重要性在多个领域中日益体现。数字信号处理是信息工程、电子科学、通信工程等电子信息类专业必须掌握的专业基础知识和必修内容。因此，数字信号处理这门课程得到了高度的重视，几乎所有的工科院校都开设了这门课程，国内外也出版了很多的教材。而《数字信号处理》作为工科类电气信息各专业本科二、三年级的教材，着重基本原理的阐述，力求使基本概念与工程技术紧密联系，保持经典性与先进性之间的协调。
《数字信号处理》包括五部分内容：部分包括前两章和第9章，内容是离散时间信号与系统的基础理论；第二部分包括第3、4章，讨论的是快速傅里叶变换算法；第三部分包括第5、6、7章，讨论的是IIR及FIR型数字滤波器的设计；第8章构成第四部分，讨论有限字长效应，是数字信号处理的误差分析基础；0章是实验，构成第五部分。本书主要作为大专院校电气信息类专业的教材，或者作为相近专业选修课教材；也可作为有关科技人员在数字信号处理方面的参考书。本书由张维玺、武晓春、张俐、刘舒祺老师编写。

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》是一本深入浅出的教材，旨在为读者构建扎实的数字信号处理理论基础，并引导读者掌握实际应用所需的分析和设计能力。本书内容涵盖了数字信号处理领域的关键概念、核心算法和常用技术，力求让读者在理解原理的同时，也能体会到其在工程实践中的强大生命力。 第一部分：数字信号与系统基础 本书的开篇，我们将从最根本的概念入手，为后续内容的学习打下坚实基础。 离散时间信号与系统：首先，我们会详细介绍离散时间信号的定义、表示方法及其重要的分类，如能量信号、功率信号、周期信号、非周期信号等。我们将通过丰富的实例，阐述连续时间信号经过采样后如何转化为离散时间信号，并重点讲解采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）的原理与意义，说明理想采样、保持以及实际采样过程中的关键问题。 紧接着，我们将引入离散时间系统的概念。系统是将输入信号转换为输出信号的变换器，而离散时间系统则是在离散时间域工作的系统。我们会深入分析离散时间系统的基本性质，包括线性、时不变性、因果性、稳定性等，并介绍判断这些性质的常用方法。 卷积与差分方程：卷积是描述线性时不变（LTI）离散时间系统输入输出关系的数学工具，其重要性不言而喻。本书将详细讲解卷积的定义、计算方法（包括图解法、解析法），并通过大量实例展示卷积在系统响应分析中的应用。我们还将探讨卷积的性质，如结合律、交换律、分配律等，为后续理解系统特性打下基础。 差分方程是描述离散时间 LTI 系统行为的另一种重要数学模型。本书将介绍如何建立和求解线性常系数差分方程，包括齐次解和特解的求解方法，以及如何利用初始条件求得全解。我们将阐述差分方程与卷积之间的联系，以及它们在系统分析中的互补作用。 傅里叶变换与Z变换：为了更深入地分析离散时间信号和系统的频率特性，傅里叶变换是不可或缺的工具。本书将首先回顾连续时间傅里叶变换（CTFT），然后重点介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。我们将详细讲解DTFT的性质，如线性、时移、频移、帕塞瓦尔定理等，以及DFT的定义、性质和与DTFT的关系。 Z变换是分析和设计离散时间系统的强大数学工具，尤其适用于处理有理系统函数。本书将系统地介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性，详细讲解Z变换的性质，如线性、时移、积分、微分、初值定理、终值定理等。我们还将深入探讨反Z变换的求解方法，为后续系统分析和设计奠定基础。 第二部分：数字滤波器设计 滤波器是数字信号处理中应用最广泛的技术之一，用于去除信号中的噪声、提取有用信息或改变信号的频谱特性。本部分将深入探讨数字滤波器的设计方法。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计：IIR滤波器因其结构简单、计算量小、频率响应陡峭等优点而被广泛应用。本书将详细介绍几种经典的IIR滤波器设计方法，包括： 冲激响应不变法：从连续时间原型滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）出发，通过冲激响应不变的原则，将其映射到离散时间滤波器。我们将分析该方法的优点和局限性，特别是可能产生的混叠问题。 双线性变换法：这是一种更常用且能避免混叠的IIR滤波器设计方法。我们将详细讲解双线性变换的原理，以及如何将连续时间原型滤波器的S平面映射到Z平面，实现频率轴的预畸变和最终的滤波特性。本书将详细演示如何利用巴特沃斯、切比雪夫（第一类和第二类）以及椭圆滤波器的设计公式，通过双线性变换设计出所需的IIR滤波器。 在介绍设计方法的同时，我们将重点关注IIR滤波器的幅频响应、相频响应和群延迟特性，并分析不同设计方法和参数选择对这些特性的影响。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计：FIR滤波器具有零相位响应（或线性相位响应）的优点，这在许多应用中至关重要，因为它不会引起信号失真。本书将详细介绍FIR滤波器的设计方法： 窗函数法：这是最简单且最常用的FIR滤波器设计方法。我们将详细介绍窗函数的概念，并分析不同窗函数的特性，如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗、凯泽窗等。我们将阐述如何根据所需的滤波器过渡带宽度和阻带衰减，选择合适的窗函数，并通过截断理想滤波器的冲激响应来设计FIR滤波器。本书将详细演示如何利用窗函数法设计低通、高通、带通和带阻FIR滤波器。 频率采样法：这是一种根据滤波器在特定频率点的响应来设计FIR滤波器的直接方法。我们将解释其基本原理，并分析其适用场景。 最优（Equiripple）FIR滤波器设计（Parks-McClellan算法）：本书还将介绍更为先进的Parks-McClellan算法，该算法能够设计出在特定通带和阻带内使最大误差最小化的最优FIR滤波器（等波纹滤波器）。我们将介绍该算法的基本思想和迭代过程，并说明其在需要更高性能滤波器设计时的优越性。 在FIR滤波器设计部分，我们将着重讨论线性相位FIR滤波器的特性，分析不同类型的线性相位（Type I, II, III, IV）及其应用。 第三部分：快速傅里叶变换（FFT）与应用 傅里叶变换在信号分析中扮演着核心角色，而FFT算法极大地提高了DFT的计算效率，使其在实际应用中成为可能。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：在回顾DFT的基础上，本书将详细介绍FFT算法的原理。我们将重点讲解蝶形运算和信号流图，并详细介绍两种最经典的FFT算法： 按时间抽样的FFT算法（Cooley-Tukey算法）：我们将逐步分解计算过程，解释如何将N点的DFT分解为两个N/2点的DFT，以及如何通过这种递归的方式，将O(N^2)的计算复杂度降低到O(N log N)。 按频率抽样的FFT算法：我们将介绍另一种重要的FFT算法。 本书还将探讨FFT算法的各种变体，如基2、混合基、分裂基FFT等，并分析它们在计算效率和实现复杂度上的权衡。 FFT在信号分析中的应用：FFT的出现极大地推动了信号分析的发展。本书将详细介绍FFT在以下方面的应用： 频谱分析：如何利用FFT计算信号的功率谱密度（PSD）和幅度谱，从而分析信号的频率成分和能量分布。我们将探讨窗口函数在频谱分析中的作用，以解决频谱泄漏问题。 卷积的快速计算：利用卷积定理，我们可以通过频域乘积来快速计算两个序列的卷积，从而大大提高卷积运算的效率。本书将详细介绍基于FFT的卷积算法。 相关分析：利用FFT计算信号的自相关和互相关函数，以分析信号的周期性、相似性以及不同信号之间的关系。 滤波器的实现：介绍如何利用FFT加速FIR滤波器的运算，特别是在处理长序列时，如重叠相加法和重叠保留法。 第四部分：采样定理与信号重建 采样与重建是数字信号处理与模拟信号处理之间转换的关键环节。 采样过程详解：我们将深入探讨连续时间信号的采样过程，详细分析采样频率、采样间隔与信号最高频率之间的关系。我们将再次强调奈奎斯特-香农采样定理的严格数学推导，并解释为什么需要大于或等于两倍最高频率的采样率才能无失真地恢复原始信号。 本书还将讨论实际采样过程中可能遇到的问题，如混叠（Aliasing）现象，并分析其产生的原因和危害。我们将介绍抗混叠滤波器（Anti-aliasing filter）的作用，以及如何在采样前进行低通滤波以避免混叠。 信号重建：在获得离散时间信号后，如何将其无失真地转换回连续时间信号是信号重建的关键。本书将重点介绍基于插值理论的信号重建方法。 理想插值器（Sinc插值）：我们将推导理想插值公式，即利用Sinc函数进行插值，并分析其数学理论基础。 实际插值方法：由于Sinc函数是无限长的，实际应用中无法直接实现。因此，我们将介绍一些实用的插值方法，如零阶保持、一阶保持（线性插值）、多阶保持以及更复杂的插值算法。我们将分析这些方法的精度和计算复杂度，并讨论它们在不同应用场景下的适用性。 我们还将探讨过采样（Oversampling）技术在信号采集和重建中的作用，说明过采样如何降低对ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）性能的要求，以及如何简化抗混叠滤波器的设计。 第五部分：高级主题与应用 在掌握了基本理论和核心技术后，本书还将触及一些数字信号处理领域的进阶主题，并展示其在实际工程中的广泛应用。 多速率信号处理：多速率信号处理涉及在不同采样率之间进行信号转换。本书将介绍上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）的基本概念和原理，以及如何设计多速率滤波器（如插值滤波器和抽取滤波器）来完成采样率的转换。我们将分析多速率信号处理在信号压缩、多媒体处理等领域的应用。 自适应信号处理：自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到某种最优准则（如最小均方误差）。本书将介绍几种重要的自适应滤波器算法，包括： 最小均方（LMS）算法：我们将详细讲解LMS算法的原理、收敛性分析以及其在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域的应用。 递归最小二乘（RLS）算法：我们将介绍RLS算法，分析其相对于LMS算法的优越性和缺点。 数字信号处理在实际中的应用：本书将通过具体的案例，展示数字信号处理技术在各个领域的强大应用，包括但不限于： 通信系统：调制解调、信道编码、均衡、频谱感知等。 音频和语音处理：语音识别、语音合成、音频编码、回声消除、噪声抑制等。 图像和视频处理：图像压缩、边缘检测、滤波、特征提取、视频编码等。 生物医学信号处理：心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的分析与处理。 雷达与声纳系统：目标检测、目标跟踪、信号识别等。 仪器仪表与控制系统：传感器信号处理、滤波器设计、系统辨识等。 本书力求以清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的实例，引导读者逐步掌握数字信号处理的理论精髓和实践技巧。我们相信，通过对本书内容的深入学习，读者不仅能够构建扎实的理论体系，更能将所学知识融会贯通，应用于各种复杂的工程问题中，成为一名优秀的数字信号处理工程师。

评分☆☆☆☆☆

书评二： 坦白说，最初翻开这本书时，我内心是有些忐忑的，毕竟“数字信号处理”这个名字本身就带着一丝令人生畏的学术气息。然而，这本书彻底颠覆了我的固有印象。它没有采用那种冷硬的、只强调数学严谨性的传统理工科写作风格，反而注入了一种罕见的工程人文关怀。作者似乎深知读者在面对Z变换和卷积定理时的困惑，因此，他总能在关键的理论节点穿插一些非常人性化的解释和类比。例如，当讲解离散时间系统时，作者将系统比作一个“信息过滤器”，这个比喻生动地揭示了其核心功能，比单纯的数学定义要容易消化得多。更让我称道的是，本书对“为什么”的探讨远胜于对“是什么”的罗列。它不满足于告诉我们如何计算DFT（离散傅里叶变换），而是深入挖掘了DFT在频谱分析中的物理意义和局限性，以及如何通过更高级的算法来优化计算效率。这种对底层逻辑的深挖，使得读者不再是被动地接受知识，而是主动地参与到信号处理的思维构建中去。这本书的结构安排堪称教科书级别的范本，每一章的知识点都如同榫卯结构般紧密衔接，上一章的结论自然而然地导向下一章的挑战，形成了一个完整的知识闭环。我用它来回顾和巩固我的知识体系，发现许多过去模糊的概念都变得清晰锐利起来，像一块被打磨过的钻石。

评分☆☆☆☆☆

书评一： 这本书简直是通往数字世界大门的钥匙，它以一种近乎诗意的笔触，将原本枯燥乏味的数学公式和算法，编织成了一幅清晰可见的信号处理图景。作者的叙述方式极为巧妙，仿佛一位经验丰富的向导，带着你在错综复杂的理论迷宫中穿梭，每一步的引导都精准而富有洞察力。我尤其欣赏它在概念引入上的循序渐进，从最基础的离散化和量化，到傅里叶变换的深层含义，每一步的讲解都如同剥洋葱般层层递进，让人在不经意间领悟了数字信号处理的精髓。书中配有的案例分析，不仅仅是冰冷的数据堆砌，而是充满了生活气息的实例，让我对所学知识的应用场景有了更直观的认识。比如，在讨论滤波器设计时，作者没有停留在理论的推导上，而是结合实际的音频降噪和图像增强场景进行了深入剖析，读来让人茅塞顿开，仿佛自己也成了那个在虚拟实验室中调优参数的工程师。这本书的排版和图示设计也堪称一流，那些精美的频谱图和时域波形图，本身就是一种艺术，极大地增强了阅读体验。对于初学者而言，它提供了一个平滑的学习曲线，而对于有一定基础的读者，它又提供了深入挖掘前沿理论的阶梯。我敢说，这本书不仅仅是教科书，更像是一部详尽的修行手册，指引着我们如何用数字的语言去理解和重塑我们所感知的世界。那种豁然开朗的感觉，是其他许多同类书籍无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

书评五： 这本书的阅读体验是一种持续不断的“惊喜反馈循环”。它成功地将理论的严谨性与教学的艺术性完美融合。作者在处理复杂概念时，采用了多重视角切换的策略，这极大地提高了不同学习风格读者的接受度。譬如，在讲解维纳滤波器的最优性准则时，书中不仅提供了基于最小均方误差的代数推导，还巧妙地引入了投影定理的几何解释，使得抽象的优化问题瞬间具象化为一个空间中的垂足问题。这种多维度的阐释，确保了知识点的牢固吸收。我特别喜欢其中关于“局限性讨论”的部分，作者从不神化任何一种算法或技术。在介绍快速傅里叶变换（FFT）的优势时，他也会坦诚地指出其在特定非周期信号处理中的潜在问题，并引导读者思考何时应该回归到更基础的DFT。这种坦诚和批判性的视角，对于培养出色的工程师至关重要。这本书的行文流畅自然，选词精准到位，没有冗余的赘述，每一句话都像是经过精心打磨的宝石。它不是一本可以快速翻阅的书籍，它要求你沉浸其中，与作者进行一场深入的思想对话。合上最后一页时，我感到的不是知识的终结，而是一个更广阔、更清晰的专业领域的开启。这是一本值得反复阅读、常读常新的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

书评四： 我是一个偏向于应用层面的学习者，对那些冗长而抽象的数学推导常常感到望而却步。这本书的出现，极大地拓宽了我对数字信号处理理解的边界。它并非避开数学，而是以一种极其高效且“有目的性”的方式来呈现数学。作者深谙“少即是多”的道理，在必要的公式推导后，总是会立即用生动的语言总结出其物理意义和工程启示。例如，在讨论采样定理时，作者不仅仅停留在奈奎斯特速率的陈述上，而是通过对信号周期延拓的图形化展示，直观地说明了混叠现象的发生机制，那种“一目了然”的感觉是教科书上常见的数学表达难以企及的。此外，这本书的视野非常开阔，它不仅涵盖了经典的时域和频域分析，还对现代信号处理领域如小波变换和盲源分离等前沿课题进行了恰到好处的介绍，为读者指明了进一步深造的方向。这种对知识体系的宏观把握能力，使得这本书的价值远超一本单纯的工具书。它更像是一份行业指南，帮助读者建立起一个完整且与时俱进的知识框架。读完之后，我感觉自己不再是孤立地看待傅里叶分析或卡尔曼滤波，而是能将它们置于整个现代信息处理的大图景中进行权衡和取舍。

评分☆☆☆☆☆

书评三： 我手边堆着好几本相关的参考资料，但唯独这本书，被我翻得书页边缘都卷了起来。它的独特之处在于，它似乎完美地平衡了理论的深度与实践的可操作性。很多教材要么过于侧重纯数学的证明，使得实际应用变得遥不可及；要么又过于注重编程实现，导致对底层原理的理解流于表面。然而，这本书巧妙地找到了那个甜蜜点。在介绍自适应滤波器的章节，作者不仅详细阐述了最小均方（LMS）算法的收敛性分析，还用简洁的语言解释了它在回声消除和信道均衡中的实际表现和潜在问题。这种“知其所以然，又知其所以然”的教学方式，对于渴望将理论应用于真实世界的工程师来说，无疑是极具价值的。书中对各种滤波器的比较分析，尤其让我印象深刻，它没有简单地罗列FIR和IIR的优缺点，而是结合了计算复杂度、相位响应和实际硬件实现的约束条件，进行了一场全方位的“辩论”，让人清晰地知道在何种场景下应该选择哪种工具。阅读过程中，我常常需要停下来，拿起笔在旁边空白处做大量的推导和草图，但这并非因为内容晦涩难懂，而是因为作者激发了我深入探索的欲望。这套书的内容密度极高，但组织得非常有序，每一个概念都像是精心挑选的积木，搭建出了一个宏伟而坚固的数字信号处理殿堂。