中国科学院规划教材：数字信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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门爱东 等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030155436

商品编码：29692581562

包装：平装

出版时间：2005-08-01

基本信息

书名:中国科学院规划教材：数字信号处理

：28.00元

售价：20.4元,便宜7.6元,折扣72

作者:门爱东 等

出版社：科学出版社

出版日期：2005-08-01

ISBN：9787030155436

字数：

页码：339

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.440kg

编辑推荐

内容提要

《中国科学院规划教材：数字信号处理》为北京邮电大学校级精品课程配套教材，在多年原有教材的基础上，增加了新内容，重新整理而成。本书共分6章，主要涉及数字信号处理三个基本内容：一是对离散信号和离散系统进行表示和分析所必需的基础知识；二是离散傅里叶变换和快速算法及其典型应用；三是数字滤波器的设计和实现（包括结构和字长效应）等。为便于理解，本书将每章涉及的Mat-lab内容单独成节，列于每章之后。每章都配备了难易适中的习题，书后还提供了部分习题解答，可帮助学生理解。
《中国科学院规划教材：数字信号处理》可作为高等院校工科通信工程、电子信息工程、自动化、电子科学与技术、测控技术与仪器以及理科电子信息科学与技术等专业的本科教材，也可供相关专业的技术人员参考。

目录

前言
章 绪论
1.1 数字信号处理的定义、特点和方法
1.2 数学预备知识
习题

第2章 离散时间信号与离散时间系统
2.1 取样和内插
2.2 离散时间信号
2.3 时域离散系统的基本概念
2.4 离散系统的差分方程描述及信号流图
2.5 离散时间信号的傅里叶变换
2.6 Z变换的定义及收敛域
2.7 Z反变换
2.8 Z变换的性质
2.9 一些常用的Z变换对
2.10 Z变换与拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
2.11 离散系统的频域分析
2.12 本章涉及的Matlab函数
习题

第3章 离散傅里叶变换及其快速计算方法
3.1 问题的提出
3.2 DFS及其性质
3.3 DFT及其性质
3.4 快速傅里叶变换
3.5 FFT的应用

第4章 IIR数字滤波器设计和实现
4.1 概述
4.2 模拟滤波器设计
4.3 模拟滤波器的数字仿真
4.4 冲激响应不变法
4.5 双线性变换法
4.6 数字滤波器的频率变换
4.7 IIR数字滤波器的计算机辅助设计
4.8 IIR数字滤波器的实现结构
4.9 本章涉及的Matlab函数

第5章 FIR数字滤波器设计
5.1 相位失真
5.2 线性相位FIR数字滤波器的条件和特性
5.3 窗函数法
5.4 频率取样法
5.5 FIR数字滤波器的优化设计
5.6 FIR数字滤波器的实现结构
5.7 本章涉及的Matlab函数
习题

第6章 数字信号处理中的有限字长效应
6.1 数的表示及其对量化的影响
6.2 A／D变换的字长效应
6.3 系数量化语磋
6.4 运算中的有限字长效应
习题
部分习题答案
参考文献

作者介绍

文摘

序言

数字信号处理：理论、算法与应用 本书旨在全面、深入地介绍数字信号处理（DSP）的核心理论、经典算法及其在现代科技领域的广泛应用，为读者提供扎实的理论基础和实用的工程实践指导。 引言 在信息爆炸的时代，数字信号处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，从高清视频、高保真音频到通信系统、医学影像，乃至人工智能和自动驾驶，无不依赖于高效的数字信号处理能力。本书将带领您穿越数字信号处理的迷人世界，理解其精妙的数学原理，掌握其强大的算法工具，并洞悉其在各行各业的革新性力量。 第一部分：基础理论与数学工具 本部分将为读者构建坚实的理论基石，为后续深入学习和理解复杂的DSP算法奠定基础。 第一章：信号与系统概述 信号的分类与表示： 介绍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等基本概念。深入探讨了信号的数学表示方法，如冲激函数、阶跃函数等。 系统的基本性质： 阐述了线性、时不变、因果性、稳定性等系统基本性质的定义、判别方法及其重要性。 线性时不变（LTI）系统： 详细介绍了LTI系统的概念、特点及其在信号处理中的核心地位。通过卷积运算，揭示了LTI系统对输入信号的响应特性。 第二章：傅里叶变换及其在信号分析中的应用 傅里叶级数与傅里叶变换： 深入讲解了傅里叶级数（DFS, DTFS）和傅里叶变换（DFT, DTFT）的数学原理，揭示了信号在频域中的成分。详细推导了连续傅里叶变换（FT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）之间的联系与区别。 傅里叶变换性质： 系统梳理了傅里叶变换的线性性、时移性、频移性、卷积定理、尺度变换等重要性质，以及它们在信号处理中的应用价值。 功率谱密度与能量谱密度： 介绍了如何利用傅里叶变换分析信号的功率和能量分布，理解信号的频谱特性。 周期信号的频谱分析： 重点讲解了如何利用傅里叶级数分析周期信号的谐波成分，及其在语音、音乐等领域的应用。 采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）： 详细阐述了采样定理的原理，解释了如何从连续信号中提取信息而不失真，以及过采样和欠采样的危害。 第三章：Z变换与系统分析 Z变换的定义与性质： 引入Z变换作为傅里叶变换在离散时间系统分析中的推广，详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。 Z变换的性质： 学习Z变换的线性性、时移性、卷积定理、微分性质等，掌握其在系统分析中的应用。 逆Z变换： 介绍求解逆Z变换的常用方法，如部分分式展开法、留数定理法等，以便从系统函数恢复时域响应。 离散时间LTI系统的系统函数： 利用Z变换分析离散时间LTI系统，引入系统函数H(z)的概念，并与零极点分析相结合，深入理解系统的频率响应和稳定性。 系统函数的结构分解： 介绍直接型、典范型等系统函数结构，为滤波器设计和实现提供基础。 第二部分：数字信号处理算法 本部分将聚焦于数字信号处理中最核心、最常用的算法，涵盖从滤波到变换的各个方面。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 离散傅里叶变换（DFT）的定义与计算： 详细阐述DFT的数学定义，分析直接计算DFT的复杂度，并讨论其在离散信号频谱分析中的应用。 快速傅里叶变换（FFT）算法： 重点介绍FFT算法，包括Cooley-Tukey算法（按时间抽取和按频率抽取），分析FFT算法如何显著降低DFT的计算复杂度，实现高效的频谱分析。 FFT的应用： 探讨FFT在信号的频谱分析、卷积计算、相关计算等方面的广泛应用，例如快速卷积法。 第五章：数字滤波器设计 数字滤波器的基本概念与分类： 介绍数字滤波器在信号去噪、信号增强、频率选择等方面的作用。区分有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。 FIR滤波器设计： 讲解FIR滤波器的基本特性，包括线性相位。重点介绍窗函数法（矩形窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗等）和频率采样法，以及Parks-McClellan算法（最优等纹波设计）。 IIR滤波器设计： 介绍IIR滤波器的优点（紧凑的系统函数）和缺点（稳定性问题）。详细阐述了从模拟滤波器原型（Butterworth、Chebyshev I/II、Elliptic）到数字滤波器（双线性变换法、脉冲不变法）的转换过程。 滤波器性能指标： 引入通带、阻带、过渡带、截止频率、衰减等关键性能指标，指导滤波器设计过程。 第六章：离散卷积与相关 离散卷积的定义与性质： 详细推导离散卷积的数学公式，并讨论其在LTI系统响应计算、信号滤波等方面的应用。 卷积的计算方法： 介绍直接计算法、分段卷积法（重叠相加法、重叠保留法）以及基于FFT的快速卷积法。 离散相关： 介绍自相关和互相关的概念，分析其在信号检测、模式识别、同步等领域的应用。 第三部分：数字信号处理在现代科技中的应用 本部分将展示数字信号处理技术如何驱动和革新各个科技领域，让读者深刻体会其价值。 第七章：通信系统中的数字信号处理 数字调制与解调： 介绍ASK、FSK、PSK、QAM等基本数字调制技术，以及相应的解调原理，理解如何将数字信息映射到模拟信号。 信道编码与译码： 阐述了信道编码（如汉明码、卷积码、Turbo码、LDPC码）在提高通信可靠性方面的作用，以及相应的译码算法。 多路复用技术： 介绍时分多路复用（TDM）、频分多路复用（FDM）、码分多路复用（CDM）等技术，理解如何高效利用信道资源。 均衡技术： 讨论通信系统中由于多径效应等引起的符号间干扰（ISI），以及均衡器（如自适应均衡器）的设计与应用。 第八章：音频与图像处理中的数字信号处理 音频信号处理： 音频压缩： 介绍MP3、AAC等音频压缩算法的原理，以及感知编码技术。 语音识别与合成： 探讨语音信号的特征提取（MFCC等）和基于模型（HMM、DNN）的语音识别与合成技术。 音频效果处理： 介绍混响、均衡、降噪等音频效果的实现原理。 图像信号处理： 图像去噪： 介绍常见的图像去噪算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。 图像增强： 讲解对比度增强、边缘检测（Sobel、Canny算子）、直方图均衡化等技术。 图像压缩： 介绍JPEG、JPEG2000等图像压缩标准，以及离散余弦变换（DCT）在其中的作用。 图像复原： 探讨退化模型与复原算法，如维纳滤波。 第九章：生物医学信号处理 心电图（ECG）信号处理： 介绍ECG信号的特点、去噪、QRS波检测、心率计算等。 脑电图（EEG）信号处理： 讲解EEG信号的特点、滤波、特征提取，以及在脑疾病诊断中的应用。 医学影像处理： X射线、CT、MRI信号处理： 介绍这些成像技术中的信号采集与重建原理。 图像增强与分割： 讨论医学影像的去噪、对比度增强、目标分割（如肿瘤检测）等。 第十章：现代应用与发展趋势 自适应滤波： 介绍LMS、RLS等自适应滤波算法，及其在噪声消除、信道均衡、回声消除等方面的应用。 多速率信号处理： 讲解抽取、插值等概念，以及在信号采样率转换、多通道系统中的应用。 小波变换： 介绍小波变换的原理，及其在信号分析、图像压缩、去噪等领域的优势。 机器学习与深度学习在DSP中的融合： 探讨神经网络、深度学习模型如何在DSP任务中发挥作用，如更高效的特征提取、模式识别和系统建模。 DSP在人工智能、物联网、5G/6G通信等前沿领域的最新进展与未来展望。 总结 本书通过清晰的理论讲解、丰富的算法示例和广泛的应用场景，旨在为读者提供一个系统、全面的数字信号处理知识体系。无论您是初学者，还是希望深化理解的专业人士，都能从中获得宝贵的知识和启迪。掌握数字信号处理技术，意味着掌握了理解和塑造我们所处数字化世界的关键钥匙。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度系数不低，但那种挑战性正是其魅力所在。它要求读者投入足够的时间和精力去消化吸收其中的知识点，绝非可以囫囵吞枣地读完。在涉及到Z变换和线性系统稳定性分析的部分，数学推导非常严谨，逻辑链条环环相扣，没有丝毫的含糊之处。我花了相当长的时间去理解关于收敛域的判定标准，以及它如何影响系统的因果性和稳定性。不过，一旦攻克了这部分难关，你会发现整个数字信号处理的框架在你面前豁然开朗。作者在处理这些核心理论时展现出的学术深度令人敬佩，它为后续更深入的研究打下了极为坚实的基础。如果你期待的是一本可以轻松翻阅的入门读物，这本书可能不会是首选；但如果你追求的是扎实的理论功底和严密的逻辑训练，那么它无疑是一座宝库。

评分☆☆☆☆☆

这本书的覆盖面确实很广，内容组织也颇具匠心。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的策略。它似乎深谙读者在学习复杂系统时容易产生的困惑点，总能在关键转折处给出恰到好处的铺垫和总结。我过去在学习离散时间系统理论时总是感觉云里雾里，但这本书通过引入系统的框图和信号流图的分析方法，极大地帮助我理清了各个模块之间的相互作用关系。更值得称道的是，书中不仅停留在理论层面，还穿插了许多工程实践中的案例分析。这些案例的选择非常贴近当前信号处理的前沿应用，例如在音频处理和图像压缩中的具体实现思路，这使得学习过程不再枯燥，而是充满了解决实际问题的成就感。我感觉自己不仅仅是在学习一门课程，更像是在学习一种解决复杂工程问题的思维模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，但内页的排版却透露出一种严谨的学术气息。我初次翻阅时，就被那种深入浅出的讲解方式所吸引。它不像一些教材那样堆砌公式，而是努力将抽象的概念与实际的应用场景紧密联系起来。比如，在讲解傅里叶变换时，作者不仅详细推导了数学表达式，还配有大量的图示来形象地展示时域和频域之间的转换关系。这种处理方式对于初学者来说非常友好，它能有效地降低理解门槛，让人在掌握理论的同时，也能建立起清晰的直观感受。特别是其中关于滤波器设计的章节，讲解得细致入微，从基本的巴特沃斯、切比雪夫滤波器到更复杂的频率采样滤波器，每一步的设计思路和参数选择都交代得一清二楚，让人感觉仿佛有一位经验丰富的导师在旁边手把手地指导。

评分☆☆☆☆☆

从整体上看，这本书的叙事风格保持了一种冷静而客观的学术态度。作者很少使用煽动性的语言，所有的论证都建立在清晰的数学基础和可验证的工程原理之上。这种克制的表达方式，反而赋予了内容极强的权威性和可信赖感。我在学习自适应滤波器的内容时，深切体会到了这一点。书中对LMS算法的推导和性能分析，没有回避其收敛速度和稳态误差等关键问题，而是坦诚地指出了不同参数选择下的优劣权衡。这种对复杂性和局限性的全面剖析，培养了我们作为工程师在实际应用中进行审慎决策的能力。这本书的价值在于，它不仅仅教会你“如何做”，更重要的是教会你“为何要这样做”，以及“在什么条件下不应该这样做”，这才是真正的高质量教材所应具备的深度和广度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和学习辅助功能做得非常到位，这在同类教材中并不多见。每一次章节的末尾，都会有一系列精心设计的习题，这些习题的难度梯度设置得非常合理，从基础概念的巩固到综合分析能力的考察，层次分明。更重要的是，书中提供了一些算法实现的伪代码示例，这极大地弥补了纯理论学习的不足。我尝试着根据书中的描述，自行编写了一些关于快速傅里叶变换（FFT）的程序模块，通过与书中的理论结果进行比对，我清晰地看到了理论如何转化为可执行的代码。这种理论与实践相结合的模式，极大地提升了我的学习效率和动手能力。它不仅仅是一本“看”的书，更是一本需要“动手”去实践的工具书。