数字信号处理(英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

蔡坤宝著 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信
• 电子工程
• 数学
• 算法
• 滤波
• 傅里叶变换
• 英文教材

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121047633

商品编码：29692417573

包装：平装

出版时间：2007-08-01

基本信息

书名:数字信号处理(英文版)

定价：39.80元

售价：27.1元,便宜12.7元,折扣68

作者:蔡坤宝著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2007-08-01

ISBN：9787121047633

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.640kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书系统地阐述了数字信号处理所涉及的信号与系统分析和系统设计的基本理论、基本分析与设计方法、基本算法和处理技术。全书共10章，主要内容包括：离散时间信号与系统的基本概念，离散时间信号与系统的变换域分析，包括z变换和离散时间傅里叶变换、连续时间信号的抽样与重建，离散傅里叶变换及其快速算法(FFT)，数字滤波器实现的基本结构，IIR和FIR 数字滤波器的设计原理与基本设计方法，数字信号处理中的有限字长效应，多抽样率数字信号处理。本书配有多媒体电子课件、英文版教学大纲、习题指导与实验手册。
　　本书可以作为电子与通信相关专业的本科数字信号处理课程中英文双语教学的教材，或中文授课的英文版教学参考书，也可供从事数字信号处理的工程技术人员学习参考。本书尤其适合初步开展数字信号处理课程中英文双语授课的教师与学生选用。

目录

---

1 Introduction
　1.1 What Is a Signal
　1.2 What Is a System
　1.3 What Is Signal Processing
　1.4 Classification of Signals
　　1.4.1 Deterministic and Random Signals
　　1.4.2 Continuous-Time and Discrete-Time Signals
　　1.4.3 Periodic Signals and Nonperiodic Signals
　　1.4.4 Energy Signals and Power Signals
　1.5 Overview of Digital Signal Processing
2 Discrete-Time Signals and Systems
　2.1 Discrete-Time Signals: Sequences
　　2.1.1 Operation on Sequences
　2.2 Basic Sequences
　　2.2.1 Some Basic Sequences
　　2.2.2 Periodicity of Sequences
　　2.2.3 Representation of Arbitrary Sequences
　2.3 Discrete-Time systems
　　2.3.1 Classification of Discrete-Time systems
　2.4 Time-Domain Representations of LTI Systems
　　2.4.1 The Linear Convolution Sum
　　2.4.2 Interconnections of LTI Systems
　　2.4.3 Stability Condition of LTI systems
　　2.4.4 Causality Condition of LTI systems
　　2.4.5 Causal and Anticausal Sequences
　2.5 Linear Constant-Coefficient Difference Equations
　　2.5.1 Recursive Solution of Difference Equations
　　2.5.2 Classical Solution of Difference Equations
　　2.5.3 Zero-Input Response and Zero-State Response
　　2.5.4 The Impulse Response of Causal LTI Systems
　　2.5.5 Recursive Solution of Impulse Responses
　　2.5.6 Classification of LTI Discrete-Time Systems
　　Problems
3 Transform-Domain Analysis of Discrete-Time Signals and Systems
　3.1 The z-Transform
　　3.1.1 Definition of the z-Transform
　　3.1.2 A General Shape of the Region of Convergence
　　3.1.3 Uniqueness of the z-Transform
　3.2 Relation Between the ROCs and Sequence Types
　3.3 The z-Transform of Basic Sequences
　3.4 The Inverse z-Transform
　　3.4.1 Contour Integral Method
　　3.4.2 Partial Fraction Expansion Method
　　3.4.3 Long Division Method
　　3.4.4 Power Series Expansion Method
　3.5 Properties of the z-Transform
　3.6 The Discrete-Time Fourier Transform
　　3.6.1 Definition of the Discrete-Time Fourier Transform
　　3.6.2 Convergence Criteria
　　3.6.3 Properties of the Discrete-Time Fourier Transform
　　3.6.4 Symmetry Properties of the Discrete-Time Fourier Transform
　3.7 Transform-Domain Analysis of LTI Discrete-Time Systems
　　3.7.1 The Frequency Response of Systems
　　3.7.2 The Transfer Function of LTI Systems
　　3.7.3 Geometric Evaluation of the Frequency Response
　3.8 Sampling of Continuous-Time Signals
　　3.8.1 Periodic Sampling
　　3.8.2 Reconstruction of Bandlimited Signals
　3.9 Relations of the z-Transform to the Laplace Transform
　Problems
4 The Discrete Fourier,Transform
　4.1 The Discrete Fourier Series
　4.2 Properties of the Discrete Fourier Series
　　4.2.1 Evaluation of the Periodic Convolution Sum
　4.3 The Discrete Fourier Transform
　4.4 Properties of the Discrete Fourier Transform
　　4.4.1 Circular Convolution Theorems
　4.5 Linear Convolutions Evaluated by the Circular Convolution
　4.6 Linear Time-Invariant Systems Implemented by the DFT
　4.7 Sampling and Reconstruction in the z-Domain
　4.8 Fourier Analysis of Continuous-Time Signals Using the DFT
　　4.8.1 Fourier Analysis of Nonperiodic Continuous-Time Signals
　　4.8.2 Practical Considerations
　　4.8.3 Spectral Analysis of Sinusoidal Signals
　Problems
5 Fast Fourier Transform Algorithms
　5.1 Direct Computation and Efficiency Improvement of the DFT
　5.2 Decimation-in-Time FFT Algorithm with Radix-2
　　5.2.1 Butterfly-Branch Transmittance of the Decimation-in-Time FFT
　　5.2.2 In-Place Computations
　5.3 Decimation-in-Frequency FFT Algorithm with Radix-2
　5.4 Computational Method of the Inverse FFT
　Problems
6 Digital Filtor Structures
　6.1 Description of the Digital Filter Structures
　6.2 Basic Structures for I1R Digital Filters
　　6.2.1 Direct Form
　　6.2.2 Direct Form
　　6.2.3 Cascade Form
　　6.2.4 Parallel Form
　6.3 Basic Structures for FIR Digital Filters
　　6.3.1 Direct Forms
　　6.3.2 Cascade Forms
　　6.3.3 Linear-Phase Forms
　　6.3.4 Frequency Sampling Form
　Problems
7 Design Techniques of Digital IIR Filters
　7.1 Preliminary Considerations
　　7.1.1 Frequency Response of Digital Filters
　7.2 Discrete-Time Systems Characterized by Phase Properties
　7.3 Allpass Systems
　　7.3.1 Nonminimum-Phase Systems Represented by a Cascade Connection
　　7.3.2 Group Delay of the Minimum-Phase Systems
　　7.3.3 Energy Delay of the Minimum-Phase Systems
　7.4 Analog-to-Digital Filter Transformations
　　7.4.1 Impulse Invariance Transformation
　　7.4.2 Step Invariance Transformation
　　7.4.3 Bilinear Transformation
　7.5 Design of Analog Prototype Filters
　　7.5.1 Analog Butterworth Lowpass Filters
　　7.5.2 Analog Chebyshev Lowpass Filters
　7.6 Design of Lowpass IIR Digital Filters
　　7.6.1 Design of Lowpass Digital Filters Using the Impulse Invariance
　　7.6.2 Design of Lowpass Digital Filters Using the Bilinear Transformation
　7.7 Design of IIR Digital Filters Using Analog Frequency Transformations
　　7.7.1 Design of Bandpass IIR Digital Filters
　　7.7.2 Design of Bandstop I]R Digital Filters
　　7.7.3 Design of Highpass IIR Digital Filters
　7.8 Design of IIR Digital Filters Using Digital Frequency Transformations
　　7.8.1 Lowpass-to-Lowpass Transformation
　　7.8.2 Lowpass-to-Highpass Transformation
　　7.8.3 Lowpass-to-Bandpass Transformation
　　7.8.4 Lowpass-to-Bandstop Transformation
　Problems
8 Design of FIR Digital Filters
　8.1 Properties of Linear Phase FIR Filters
　　8.1.1 The Impulse Response of Linear-Phase FIR Filters
　　8.1.2 The Frequency Response of Linear-Phase FIR Filters
　　8.1.3 Characteristics of Amplitude Functions
　　8.1.4 Constraints on Zero Locations
　8.2 Design of Linear-Phase FIR Filters Using Windows
　　8.2.1 Basic Techniques
　　8.2.2 Window Functions
　　8.2.3 Design of Linear-Phase FIR Lowpass Filters Using Windows
　　8.2.4 Design of Linear-Phase FIR Bandpass Filters Using Windows
　　8.2.5 Design of Linear-Phase FIR Highpass Filters Using Windows
　　8.2.6 Design of Linear-Phase FIR Bandstop Filters Using Windows
　Problems
9 Finite-Wordlength Effects in Digital Signal Processing
　9.1 Binary Number Representation with its Quantization Errors
　　9.1.1 Fixed-Point Binary Representation of Numbers
　　9.1.2 Floating-Point Representation
　　9.1.3 Errors from Truncation and Rounding v
　　9.1.4 Statistical Model of the Quantization Errors
　9.2 Analysis of the Quantization Errors in A/D Conversion
　　9.2.1 Statistical Model of the Quantization Errors
　　9.2.2 Transmission of the Quantization Noise through LTI Systems
　9.3 Coefficient Quantization Effects in Digital Filters
　　9.3.1 Coefficient Quantization Effects in IIR Digital Filters
　　9.3.2 Statistical Analysis of Coefficient Quantization Effects
　　9.3.3 Coefficient Quantization Effects in FIR Filters
　9.4 Round-off Effects in Digital Filters
　　9.4.1 Round-off Effects in Fixed-Point Realizations of ILR Filters
　　9.4.2 Dynamic Range Scaling in Fixed-Point Implementations of IIR Filters
　9.5 Limit-Cycle Oscillations in Realizations of IIR Digital Filters
　　9.5.1 Zero-Input Limit Cycle Oscillations
　　9.5.2 Limit Cycles Due to Overflow
　9.6 Round-off Errors in FFT Algorithms
　　9.6.1 Round-off Errors in the Direct DFT Computation
　　9.6.2 Round-off Errors in Fixed-point FFT Realization
　Problems
10 Multirate Digital Signal Processing
　10.1 Sampling Rate Changed by an Integer Factor
　　10.1.1 Downsampling with an Integer Factor M
　　10.1.2 Decimation by an Integer Factor M
　　10.1.3 Upsampling with an Integer Factor L
　　10.1.4 Interpolation by an Integer Factor L
　10.2 Sampling Rate Conversion by a Rational Factor
　10.3 Efficient Structures for Sampling Rate Conversion
　　10.3.1 Equivalent Cascade Structures
　　10.3.2 Polyphase Depositions
　　10.3.3 Polyphase Realization of Decimation Filters
　　10.3.4 Polyphase Realization of Interpolation Filters
　Problems
Appendix A Tables for the z-Transform
Appendix B Table for Properties of the Discrete-Time Fourier Transform
Appendix C Table for Properties of the Discrete Fourier Series
Appendix D Table for Properties of the Discrete Fourier Transform
Appendix E Table for the Normalized Butterworth Lowpass Filters
Appendix F Answers To Partial Problems
References

作者介绍

---

蔡坤宝，博士，重庆大学通信工程学院教授，信号与信息处理硕士学位点负责人。多年来致力于*信号的产生与处理、生物组织粘弹性波动的有限元分析、现代信号处理及其应用和人工神经网络等方面的研究工作。十余年来，积极探索和实施中英文双语教学，现任重庆市级精品课程“信

文摘

---

序言

---

《数字信号处理》—— 深入探索现代信号世界的基石 在信息爆炸的时代，信号无处不在，从我们每一次的手机通话，到家庭影院的环绕声，再到医疗诊断的影像，每一个都蕴含着海量的数据和信息。而“数字信号处理”（Digital Signal Processing, DSP）正是揭示、理解、操纵这些数字信号的科学和技术。这本《数字信号处理》（英文版）旨在为读者提供一个全面、深入的学习体验，让你掌握现代通信、音频、图像、控制等众多领域不可或缺的核心理论与实践技能。 一、 核心理论基石：理解信号的本质与变换 本书的起点，将带你穿越时间域，深入理解信号最原始的形态。我们将从离散时间信号（Discrete-Time Signals）的定义出发，探讨其基本性质，如周期性、奇偶性、能量与功率等。你会学习如何用数学的语言精确描述这些信号，并理解采样（Sampling）这一关键过程，即如何将连续的模拟信号转化为数字信号，以及采样定理（Sampling Theorem）如何决定了信息不失真的根本。 紧接着，我们将踏入频率域的奇妙世界。傅里叶变换（Fourier Transform）无疑是DSP中最核心的工具之一。本书将详细解析傅里叶变换的原理，包括其在连续时间和离散时间上的不同形式（DTFT, DFT），以及它们之间的内在联系。你将理解，通过傅里叶变换，我们可以将一个信号分解为其包含的各种频率成分，从而揭示信号的内在结构和特性。这对于分析信号的频谱、识别噪声、设计滤波器至关重要。 除了傅里叶变换，Z变换（Z-Transform）也是分析离散时间系统（Discrete-Time Systems）的强大武器。本书将系统介绍Z变换的定义、性质及其逆变换，并重点阐述它在线性时不变（LTI）系统分析中的应用。通过Z变换，我们可以方便地分析系统的稳定性、频率响应，以及理解系统是如何对输入信号进行响应的。 二、 系统模型与分析：揭示信号处理的规律 理解了信号的表示和变换，接下来就是深入研究信号的处理过程，即“系统”。本书将重点介绍线性时不变（LTI）系统，这类系统因其数学上的良好性质而成为DSP理论研究的基石。你将学习如何用差分方程（Difference Equations）和卷积（Convolution）来描述LTI系统，并理解卷积运算在系统响应中的核心作用。 我们还将探讨卷积的计算方法，包括直接计算和利用DFT（离散傅里叶变换）进行快速卷积（Fast Convolution）。理解卷积的本质，意味着理解系统如何“记忆”过去的输入并影响当前的输出，这是理解滤波、延迟等基本操作的关键。 此外，本书还将介绍LTI系统的两种重要表示方法：脉冲响应（Impulse Response）和系统函数（System Function）。脉冲响应是描述LTI系统对单位冲激信号响应的特性，它完全表征了一个LTI系统。系统函数则是脉冲响应在Z域的变换，它为系统分析提供了更简洁的数学工具。 三、 滤波器设计：塑造信号的频率特性 滤波器是DSP中最重要、应用最广泛的工具之一。它们能够选择性地允许某些频率的信号通过，而抑制另一些频率的信号，从而达到去噪、增强特定频率成分、隔离信号等目的。本书将为你构建一个完整的数字滤波器设计知识体系。 我们将首先区分两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器：这类滤波器通常具有更低的阶数和更高的计算效率，但其设计和稳定性分析相对复杂。本书将介绍几种经典的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器，并详细讲解如何将模拟滤波器原型转换为数字滤波器。 FIR滤波器：FIR滤波器具有线性相位（Linear Phase）的优点，这在许多应用中非常重要，因为它不会引起信号的相位失真。尽管FIR滤波器通常需要更高的阶数，但其设计相对简单且稳定性易于保证。本书将介绍几种主流的FIR滤波器设计方法，包括窗函数法（Windowing Method）和频率采样法（Frequency Sampling Method），并分析不同窗函数的特性对滤波器性能的影响。 在滤波器设计过程中，你将深入理解通带（Passband）、阻带（Stopband）、过渡带（Transition Band）、纹波（Ripple）等关键参数，并学习如何根据具体应用需求选择合适的滤波器类型和设计参数，以实现最优的信号处理效果。 四、 离散傅里叶变换与快速算法：高效的信号分析工具 离散傅里叶变换（DFT）是连接连续信号傅里叶变换和数字信号处理的重要桥梁。本书将详细介绍DFT的定义、性质，以及它在频谱分析中的应用。你将学习如何通过DFT来观察和理解信号的频率成分。 然而，直接计算DFT的计算量非常庞大，尤其当信号长度很大时。为了克服这一限制，本书将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT是一类高效计算DFT的算法，其中最为著名的便是Cooley-Tukey算法。你将学习FFT算法的基本原理，包括蝶形运算（Butterfly Operation）和按时间抽取的FFT（DIT-FFT）以及按频率抽取的FFT（DIF-FFT）等不同实现方式。掌握FFT算法，意味着你能够高效地进行频谱分析、卷积计算以及其他许多DSP任务，极大地提升了计算效率。 五、 现代DSP技术与应用：连接理论与实践 在打下坚实的理论基础后，本书将引导你探索更广泛的现代DSP技术及其在各个领域的实际应用。 自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）：在许多实际场景中，信号和噪声的统计特性会随时间变化，这时就需要自适应滤波器。本书将介绍自适应滤波器的工作原理，如最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLS）算法，并探讨其在回声消除、噪声抑制、信道均衡等方面的应用。 多速率信号处理（Multirate Signal Processing）：在某些应用中，需要处理不同采样率的信号，例如将高采样率的信号降采样，或将低采样率的信号升采样。本书将介绍抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的基本原理，以及它们在不同采样率转换中的应用。 小波变换（Wavelet Transform）：与傅里叶变换专注于频率成分不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，非常适合处理非平稳信号。本书将介绍小波变换的基本概念，如母小波、尺度函数，以及不同类型的小波变换。 DSP在通信系统中的应用：从手机通信到无线网络，DSP扮演着至关重要的角色。本书将探讨DSP在调制解调、信道编码、均衡、多路复用等通信系统关键环节的应用。 DSP在音频与图像处理中的应用：无论是音频编码（如MP3）、语音识别，还是图像压缩（如JPEG）、图像增强，DSP都是核心技术。本书将简要介绍DSP在该领域的经典算法和应用。 DSP硬件平台：最后，本书还会触及DSP处理器（DSPs）以及FPGA等硬件平台，介绍它们如何加速DSP算法的实现，为读者理解DSP的软硬件结合提供一个宏观视角。 学习本书的收获 通过对《数字信号处理》（英文版）的学习，你将不仅仅是掌握一套数学工具，更是深入理解信号的语言，能够分析和设计复杂的信号处理系统。你将获得： 扎实的理论基础：清晰理解离散时间信号、系统、傅里叶变换、Z变换等核心概念。 强大的分析能力：能够分析LTI系统的特性，理解信号的频率成分。 实用的设计技能：能够设计和实现数字滤波器，满足各种信号去噪、增强的需求。 高效的算法知识：熟练掌握FFT等核心算法，能够进行高效的信号分析。 广泛的应用视野：了解DSP在通信、音频、图像、控制等领域的广泛应用，为进一步的专业学习和职业发展打下坚实基础。 无论你是电子工程、通信工程、计算机科学等相关专业的学生，还是希望深入了解现代信号处理技术的从业人员，本书都将是你探索数字信号处理奥秘的宝贵向导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初选择这本书是带着一点‘凑数’的心态，但使用了一段时间后，我发现它在特定主题上的处理方式简直是“教科书级的颠覆”。例如，它对双通道（Two-Channel）信号处理和多相分解（Multirate Processing）的讲解，结构层次感极强。作者通过将复杂的抽取和插值过程分解为一系列易于理解的子模块，极大地简化了读者对高速率系统的认知负担。我尤其欣赏它对滤波器组（Filter Banks）的介绍，将其与小波分析（Wavelet Analysis）的初步概念巧妙地连接起来，为后续学习更高级的信号分析工具铺平了道路。在排版和图例方面，英文原版的质量无可挑剔，所有的公式符号都清晰可辨，这对于需要进行大量手算或符号推导的读者来说，是极其重要的加分项。这本书的深度和广度，使其成为一个扎实的知识基石，而非仅仅是某一特定领域的速成手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》(英文版) 的教材，对我这个初次接触DSP领域的学生来说，简直是一场知识的洗礼。它的内容组织极其严谨，从最基础的离散时间信号和系统理论讲起，脉络清晰得让人赞叹。特别是关于Z变换和傅里叶分析的部分，作者没有满足于仅仅给出公式，而是深入剖析了这些数学工具背后的物理意义和工程应用价值。书中大量的实例图示，将抽象的数学概念具象化，大大降低了理解难度。比如，在讲解FIR和IIR滤波器设计时，作者并没有生硬地堆砌设计公式，而是巧妙地穿插了各种实际应用场景，例如音频处理中的降噪、通信系统中的信道均衡等，让读者能立刻体会到所学知识的“重量”。我特别欣赏它在理论推导后的“工程小结”部分，这往往能帮助我把书本知识迅速转化为解决实际问题的思路。对于想打下坚实基础的初学者，这本书无疑是教科书级别的典范，它不是那种只停留在表面概念的轻薄读物，而是真正能带你深入数字世界的深度指南。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样背景比较偏向通信理论，对DSP涉及的硬件实现和软件效率要求很高的工程师来说，这本书的价值主要体现在它对算法效率和计算复杂度的深刻洞察上。书中关于定点运算（Fixed-Point Arithmetic）对DSP实现影响的讨论，远超出了普通教材的范畴。作者详细分析了定点化过程中可能引入的饱和误差和截断误差，并给出了实用的舍入策略建议。这对于我们直接在FPGA或专用DSP芯片上部署算法时，避免灾难性的精度损失至关重要。此外，它对谱分析工具的选择性介绍也非常务实——它并没有罗列所有已知的谱估计方法，而是重点讲解了如何根据实际应用场景（如雷达信号处理中的快速扫描需求）来权衡周期图法、Welch法和现代谱估计方法的优劣。这本书的“成熟度”很高，它教你的不仅是如何“做”DSP，更是如何“精明地”做DSP。

评分☆☆☆☆☆

作为一名信号处理方向的研究生，我通常更偏爱那些包含大量前沿内容和最新算法的参考书。然而，这本英文版的《数字信号处理》成功地在经典与前沿之间找到了一个令人舒适的平衡点。它的深度足以支撑博士阶段的理论构建，其对随机信号处理的介绍尤为出色，例如对维纳滤波器（Wiener Filter）的推导和应用场景的分析，非常详尽且富有启发性。我特别留意了书中关于自适应滤波的章节，作者在介绍LMS算法时，不仅给出了收敛性的证明，还讨论了步长参数选择对收敛速度和稳态误差的敏感性。这种对细节的执着，使得这本书超越了一般的参考手册。更难能可贵的是，它在讨论这些复杂算法时，始终保持着一种流畅的叙事风格，阅读体验非常好，不像有些技术书籍那样枯燥晦涩。这本书是那种你会忍不住在书页边缘写满笔记，并且会在未来很长一段时间内反复翻阅的“老朋友”。

评分☆☆☆☆☆

我是一位工作了近十年的嵌入式工程师，这次为了跟进最新的物联网（IoT）传感器数据处理技术，重新拾起了我的DSP知识。坦白说，市面上很多新出的教材都过于侧重软件实现而牺牲了底层原理，但手上这本《数字信号处理》却保持了难得的高水准。它对采样定理的阐述，尤其是对混叠（Aliasing）现象的深入探讨，简直是教科书级别的完美。我记得书中对噪声建模和量化误差的分析，细致到了每一个比特位的有效性，这对于设计低功耗、高精度的边缘计算模块至关重要。书中对快速傅里叶变换（FFT）算法的推导部分，虽然篇幅不短，但每一步的逻辑衔接都无可挑剔，对于理解不同FFT变种的性能差异提供了坚实的理论基础。当我实际在项目中遇到频谱泄漏问题时，翻阅书中关于窗函数选择的章节，立即找到了针对性的解决方案。这本书的价值在于，它提供的不是临时的“配方”，而是能够指导你进行长期技术决策的“原理图”。