中國科學院規劃教材：數字信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

門愛東 等 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 模式識彆
• 圖像處理
• MATLAB
• 算法
• 科大規劃教材
• 高等教育

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030155436

商品編碼：29692581562

包裝：平裝

齣版時間：2005-08-01

基本信息

書名:中國科學院規劃教材：數字信號處理

：28.00元

售價：20.4元,便宜7.6元,摺扣72

作者:門愛東 等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2005-08-01

ISBN：9787030155436

字數：

頁碼：339

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.440kg

編輯推薦

內容提要

《中國科學院規劃教材：數字信號處理》為北京郵電大學校級精品課程配套教材，在多年原有教材的基礎上，增加瞭新內容，重新整理而成。本書共分6章，主要涉及數字信號處理三個基本內容：一是對離散信號和離散係統進行錶示和分析所必需的基礎知識；二是離散傅裏葉變換和快速算法及其典型應用；三是數字濾波器的設計和實現（包括結構和字長效應）等。為便於理解，本書將每章涉及的Mat-lab內容單獨成節，列於每章之後。每章都配備瞭難易適中的習題，書後還提供瞭部分習題解答，可幫助學生理解。
《中國科學院規劃教材：數字信號處理》可作為高等院校工科通信工程、電子信息工程、自動化、電子科學與技術、測控技術與儀器以及理科電子信息科學與技術等專業的本科教材，也可供相關專業的技術人員參考。

目錄

前言
章 緒論
1.1 數字信號處理的定義、特點和方法
1.2 數學預備知識
習題

第2章 離散時間信號與離散時間係統
2.1 取樣和內插
2.2 離散時間信號
2.3 時域離散係統的基本概念
2.4 離散係統的差分方程描述及信號流圖
2.5 離散時間信號的傅裏葉變換
2.6 Z變換的定義及收斂域
2.7 Z反變換
2.8 Z變換的性質
2.9 一些常用的Z變換對
2.10 Z變換與拉普拉斯變換、傅裏葉變換的關係
2.11 離散係統的頻域分析
2.12 本章涉及的Matlab函數
習題

第3章 離散傅裏葉變換及其快速計算方法
3.1 問題的提齣
3.2 DFS及其性質
3.3 DFT及其性質
3.4 快速傅裏葉變換
3.5 FFT的應用

第4章 IIR數字濾波器設計和實現
4.1 概述
4.2 模擬濾波器設計
4.3 模擬濾波器的數字仿真
4.4 衝激響應不變法
4.5 雙綫性變換法
4.6 數字濾波器的頻率變換
4.7 IIR數字濾波器的計算機輔助設計
4.8 IIR數字濾波器的實現結構
4.9 本章涉及的Matlab函數

第5章 FIR數字濾波器設計
5.1 相位失真
5.2 綫性相位FIR數字濾波器的條件和特性
5.3 窗函數法
5.4 頻率取樣法
5.5 FIR數字濾波器的優化設計
5.6 FIR數字濾波器的實現結構
5.7 本章涉及的Matlab函數
習題

第6章 數字信號處理中的有限字長效應
6.1 數的錶示及其對量化的影響
6.2 A／D變換的字長效應
6.3 係數量化語磋
6.4 運算中的有限字長效應
習題
部分習題答案
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

數字信號處理：理論、算法與應用 本書旨在全麵、深入地介紹數字信號處理（DSP）的核心理論、經典算法及其在現代科技領域的廣泛應用，為讀者提供紮實的理論基礎和實用的工程實踐指導。 引言 在信息爆炸的時代，數字信號處理技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，從高清視頻、高保真音頻到通信係統、醫學影像，乃至人工智能和自動駕駛，無不依賴於高效的數字信號處理能力。本書將帶領您穿越數字信號處理的迷人世界，理解其精妙的數學原理，掌握其強大的算法工具，並洞悉其在各行各業的革新性力量。 第一部分：基礎理論與數學工具 本部分將為讀者構建堅實的理論基石，為後續深入學習和理解復雜的DSP算法奠定基礎。 第一章：信號與係統概述 信號的分類與錶示： 介紹連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、能量信號與功率信號等基本概念。深入探討瞭信號的數學錶示方法，如衝激函數、階躍函數等。 係統的基本性質： 闡述瞭綫性、時不變、因果性、穩定性等係統基本性質的定義、判彆方法及其重要性。 綫性時不變（LTI）係統： 詳細介紹瞭LTI係統的概念、特點及其在信號處理中的核心地位。通過捲積運算，揭示瞭LTI係統對輸入信號的響應特性。 第二章：傅裏葉變換及其在信號分析中的應用 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 深入講解瞭傅裏葉級數（DFS, DTFS）和傅裏葉變換（DFT, DTFT）的數學原理，揭示瞭信號在頻域中的成分。詳細推導瞭連續傅裏葉變換（FT）和離散時間傅裏葉變換（DTFT）之間的聯係與區彆。 傅裏葉變換性質： 係統梳理瞭傅裏葉變換的綫性性、時移性、頻移性、捲積定理、尺度變換等重要性質，以及它們在信號處理中的應用價值。 功率譜密度與能量譜密度： 介紹瞭如何利用傅裏葉變換分析信號的功率和能量分布，理解信號的頻譜特性。 周期信號的頻譜分析： 重點講解瞭如何利用傅裏葉級數分析周期信號的諧波成分，及其在語音、音樂等領域的應用。 采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理）： 詳細闡述瞭采樣定理的原理，解釋瞭如何從連續信號中提取信息而不失真，以及過采樣和欠采樣的危害。 第三章：Z變換與係統分析 Z變換的定義與性質： 引入Z變換作為傅裏葉變換在離散時間係統分析中的推廣，詳細介紹Z變換的定義、收斂域（ROC）的概念及其重要性。 Z變換的性質： 學習Z變換的綫性性、時移性、捲積定理、微分性質等，掌握其在係統分析中的應用。 逆Z變換： 介紹求解逆Z變換的常用方法，如部分分式展開法、留數定理法等，以便從係統函數恢復時域響應。 離散時間LTI係統的係統函數： 利用Z變換分析離散時間LTI係統，引入係統函數H(z)的概念，並與零極點分析相結閤，深入理解係統的頻率響應和穩定性。 係統函數的結構分解： 介紹直接型、典範型等係統函數結構，為濾波器設計和實現提供基礎。 第二部分：數字信號處理算法 本部分將聚焦於數字信號處理中最核心、最常用的算法，涵蓋從濾波到變換的各個方麵。 第四章：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 離散傅裏葉變換（DFT）的定義與計算： 詳細闡述DFT的數學定義，分析直接計算DFT的復雜度，並討論其在離散信號頻譜分析中的應用。 快速傅裏葉變換（FFT）算法： 重點介紹FFT算法，包括Cooley-Tukey算法（按時間抽取和按頻率抽取），分析FFT算法如何顯著降低DFT的計算復雜度，實現高效的頻譜分析。 FFT的應用： 探討FFT在信號的頻譜分析、捲積計算、相關計算等方麵的廣泛應用，例如快速捲積法。 第五章：數字濾波器設計 數字濾波器的基本概念與分類： 介紹數字濾波器在信號去噪、信號增強、頻率選擇等方麵的作用。區分有限衝激響應（FIR）濾波器和無限衝激響應（IIR）濾波器。 FIR濾波器設計： 講解FIR濾波器的基本特性，包括綫性相位。重點介紹窗函數法（矩形窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗等）和頻率采樣法，以及Parks-McClellan算法（最優等紋波設計）。 IIR濾波器設計： 介紹IIR濾波器的優點（緊湊的係統函數）和缺點（穩定性問題）。詳細闡述瞭從模擬濾波器原型（Butterworth、Chebyshev I/II、Elliptic）到數字濾波器（雙綫性變換法、脈衝不變法）的轉換過程。 濾波器性能指標： 引入通帶、阻帶、過渡帶、截止頻率、衰減等關鍵性能指標，指導濾波器設計過程。 第六章：離散捲積與相關 離散捲積的定義與性質： 詳細推導離散捲積的數學公式，並討論其在LTI係統響應計算、信號濾波等方麵的應用。 捲積的計算方法： 介紹直接計算法、分段捲積法（重疊相加法、重疊保留法）以及基於FFT的快速捲積法。 離散相關： 介紹自相關和互相關的概念，分析其在信號檢測、模式識彆、同步等領域的應用。 第三部分：數字信號處理在現代科技中的應用 本部分將展示數字信號處理技術如何驅動和革新各個科技領域，讓讀者深刻體會其價值。 第七章：通信係統中的數字信號處理 數字調製與解調： 介紹ASK、FSK、PSK、QAM等基本數字調製技術，以及相應的解調原理，理解如何將數字信息映射到模擬信號。 信道編碼與譯碼： 闡述瞭信道編碼（如漢明碼、捲積碼、Turbo碼、LDPC碼）在提高通信可靠性方麵的作用，以及相應的譯碼算法。 多路復用技術： 介紹時分多路復用（TDM）、頻分多路復用（FDM）、碼分多路復用（CDM）等技術，理解如何高效利用信道資源。 均衡技術： 討論通信係統中由於多徑效應等引起的符號間乾擾（ISI），以及均衡器（如自適應均衡器）的設計與應用。 第八章：音頻與圖像處理中的數字信號處理 音頻信號處理： 音頻壓縮： 介紹MP3、AAC等音頻壓縮算法的原理，以及感知編碼技術。 語音識彆與閤成： 探討語音信號的特徵提取（MFCC等）和基於模型（HMM、DNN）的語音識彆與閤成技術。 音頻效果處理： 介紹混響、均衡、降噪等音頻效果的實現原理。 圖像信號處理： 圖像去噪： 介紹常見的圖像去噪算法，如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、小波去噪等。 圖像增強： 講解對比度增強、邊緣檢測（Sobel、Canny算子）、直方圖均衡化等技術。 圖像壓縮： 介紹JPEG、JPEG2000等圖像壓縮標準，以及離散餘弦變換（DCT）在其中的作用。 圖像復原： 探討退化模型與復原算法，如維納濾波。 第九章：生物醫學信號處理 心電圖（ECG）信號處理： 介紹ECG信號的特點、去噪、QRS波檢測、心率計算等。 腦電圖（EEG）信號處理： 講解EEG信號的特點、濾波、特徵提取，以及在腦疾病診斷中的應用。 醫學影像處理： X射綫、CT、MRI信號處理： 介紹這些成像技術中的信號采集與重建原理。 圖像增強與分割： 討論醫學影像的去噪、對比度增強、目標分割（如腫瘤檢測）等。 第十章：現代應用與發展趨勢 自適應濾波： 介紹LMS、RLS等自適應濾波算法，及其在噪聲消除、信道均衡、迴聲消除等方麵的應用。 多速率信號處理： 講解抽取、插值等概念，以及在信號采樣率轉換、多通道係統中的應用。 小波變換： 介紹小波變換的原理，及其在信號分析、圖像壓縮、去噪等領域的優勢。 機器學習與深度學習在DSP中的融閤： 探討神經網絡、深度學習模型如何在DSP任務中發揮作用，如更高效的特徵提取、模式識彆和係統建模。 DSP在人工智能、物聯網、5G/6G通信等前沿領域的最新進展與未來展望。 總結 本書通過清晰的理論講解、豐富的算法示例和廣泛的應用場景，旨在為讀者提供一個係統、全麵的數字信號處理知識體係。無論您是初學者，還是希望深化理解的專業人士，都能從中獲得寶貴的知識和啓迪。掌握數字信號處理技術，意味著掌握瞭理解和塑造我們所處數字化世界的關鍵鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的難度係數不低，但那種挑戰性正是其魅力所在。它要求讀者投入足夠的時間和精力去消化吸收其中的知識點，絕非可以囫圇吞棗地讀完。在涉及到Z變換和綫性係統穩定性分析的部分，數學推導非常嚴謹，邏輯鏈條環環相扣，沒有絲毫的含糊之處。我花瞭相當長的時間去理解關於收斂域的判定標準，以及它如何影響係統的因果性和穩定性。不過，一旦攻剋瞭這部分難關，你會發現整個數字信號處理的框架在你麵前豁然開朗。作者在處理這些核心理論時展現齣的學術深度令人敬佩，它為後續更深入的研究打下瞭極為堅實的基礎。如果你期待的是一本可以輕鬆翻閱的入門讀物，這本書可能不會是首選；但如果你追求的是紮實的理論功底和嚴密的邏輯訓練，那麼它無疑是一座寶庫。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當樸實，但內頁的排版卻透露齣一種嚴謹的學術氣息。我初次翻閱時，就被那種深入淺齣的講解方式所吸引。它不像一些教材那樣堆砌公式，而是努力將抽象的概念與實際的應用場景緊密聯係起來。比如，在講解傅裏葉變換時，作者不僅詳細推導瞭數學錶達式，還配有大量的圖示來形象地展示時域和頻域之間的轉換關係。這種處理方式對於初學者來說非常友好，它能有效地降低理解門檻，讓人在掌握理論的同時，也能建立起清晰的直觀感受。特彆是其中關於濾波器設計的章節，講解得細緻入微，從基本的巴特沃斯、切比雪夫濾波器到更復雜的頻率采樣濾波器，每一步的設計思路和參數選擇都交代得一清二楚，讓人感覺仿佛有一位經驗豐富的導師在旁邊手把手地指導。

評分☆☆☆☆☆

從整體上看，這本書的敘事風格保持瞭一種冷靜而客觀的學術態度。作者很少使用煽動性的語言，所有的論證都建立在清晰的數學基礎和可驗證的工程原理之上。這種剋製的錶達方式，反而賦予瞭內容極強的權威性和可信賴感。我在學習自適應濾波器的內容時，深切體會到瞭這一點。書中對LMS算法的推導和性能分析，沒有迴避其收斂速度和穩態誤差等關鍵問題，而是坦誠地指齣瞭不同參數選擇下的優劣權衡。這種對復雜性和局限性的全麵剖析，培養瞭我們作為工程師在實際應用中進行審慎決策的能力。這本書的價值在於，它不僅僅教會你“如何做”，更重要的是教會你“為何要這樣做”，以及“在什麼條件下不應該這樣做”，這纔是真正的高質量教材所應具備的深度和廣度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和學習輔助功能做得非常到位，這在同類教材中並不多見。每一次章節的末尾，都會有一係列精心設計的習題，這些習題的難度梯度設置得非常閤理，從基礎概念的鞏固到綜閤分析能力的考察，層次分明。更重要的是，書中提供瞭一些算法實現的僞代碼示例，這極大地彌補瞭純理論學習的不足。我嘗試著根據書中的描述，自行編寫瞭一些關於快速傅裏葉變換（FFT）的程序模塊，通過與書中的理論結果進行比對，我清晰地看到瞭理論如何轉化為可執行的代碼。這種理論與實踐相結閤的模式，極大地提升瞭我的學習效率和動手能力。它不僅僅是一本“看”的書，更是一本需要“動手”去實踐的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的覆蓋麵確實很廣，內容組織也頗具匠心。我特彆欣賞作者在引入新概念時所采用的循序漸進的策略。它似乎深諳讀者在學習復雜係統時容易産生的睏惑點，總能在關鍵轉摺處給齣恰到好處的鋪墊和總結。我過去在學習離散時間係統理論時總是感覺雲裏霧裏，但這本書通過引入係統的框圖和信號流圖的分析方法，極大地幫助我理清瞭各個模塊之間的相互作用關係。更值得稱道的是，書中不僅停留在理論層麵，還穿插瞭許多工程實踐中的案例分析。這些案例的選擇非常貼近當前信號處理的前沿應用，例如在音頻處理和圖像壓縮中的具體實現思路，這使得學習過程不再枯燥，而是充滿瞭解決實際問題的成就感。我感覺自己不僅僅是在學習一門課程，更像是在學習一種解決復雜工程問題的思維模式。