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赵知劲 著

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• 工程实践
• 高等教育

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出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308052429

商品编码：29727849105

包装：平装

出版时间：2007-03-01

基本信息

书名：数字信号处理实验

定价：18.00元

作者：赵知劲

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2007-03-01

ISBN：9787308052429

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在简单介绍MATLAB语言及数字信号处理工具箱中的相应函数、CCS软件平台使用及
TMS320C54x DSP芯片的基础上，共安排了18个实验。基于MATLAB的实验内容涵盖了离散时间系统的时域特性分析、离散系统频率响应和零极点分布、验证取样定理、线性卷积与圆周卷积的计算、应用FFT实现信号频谱分析、利用FFT实现快速卷积、用双线性变换法设计IIR数字滤波器、用窗口法设计FIR数字滤波器、用频率采样法设计FIR数字滤波器、IIR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较、自适应数字陷波滤波器设计、应用线性预测参数法的语音合成。基于CCS的实验内容涵盖了数字振荡器设计、DTMF信号产生与检测、FIR数字滤波器的C54x实现、IIR数字滤波器的C54x实现、FFT的C54x实现、单边带调制系统的C54x实现等。每个实验都附有相应的举例程序。
本书可作为电子信息类专业的实验指导书，鉴于数字技术的应用日益广泛，个别部分稍作调整或补充，就能为更多专业所使用。

目录

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上篇 基于MATLAB的数字信号处理实验
MATLAB简介
　实验1 离散时间系统的时域特性分析
　实验2 离散系统频率响应和零极点分布
　实验3 验证取样定理
　实验4 线性卷积与圆周卷积的计算
　实验5 应用FFT实现信号频谱分析
　实验6 利用FFT实现快速卷积
　实验7 用双线性变换法设计IIR数字滤波器
　实验8 用窗口法设计FIR数字滤波器
　实验9 用频率取样法设计FIR数字滤波器
　实验10 IlR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较
　实验11 自适应数字陷波滤波器设计
　实验12 应用线性预测参数法的语音合成
下篇 基于CCS的数字信号处理实验
DSP集成开发环境——CCS软件简介
TMS320C54x芯片简介
实验13 数字振荡器设计
实验14 DTMF信号产生与检测
实验15 FIR数字滤波器的C54x实现
实验16 IIR数字滤波器的C54x实现
实验17 FFT的C54x实现
实验18 单边带调制系统的C54x实现
附录 TMs320C54x指令系统一览表（按指令字母顺序）
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理原理与应用》 内容简介 本书旨在系统性地阐述数字信号处理（DSP）的核心理论，并结合丰富的实际应用案例，为读者构建一个全面而深入的DSP知识体系。全书从基础概念出发，逐步深入到复杂的算法和工程实现，强调理论与实践的结合，力求使读者在掌握DSP精髓的同时，能够灵活运用所学知识解决实际工程问题。 第一部分：数字信号处理基础 本部分将为读者奠定坚实的DSP理论基础。 第一章 信号与系统概述 模拟信号与数字信号的区分： 详细探讨模拟信号的连续性和数字信号的离散性，以及采样、量化和编码等将模拟信号转换为数字信号的关键过程。分析采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）的原理，包括奈奎斯特频率、混叠现象及其避免方法。 信号的分类： 深入讲解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、偶函数与奇函数等基本信号分类。 系统模型： 介绍信号处理系统的基本组成，包括输入、处理和输出。 系统的性质： 详细分析线性、时不变性、因果性、稳定性等系统基本性质。通过举例说明如何判断一个系统是否具备这些性质。 卷积运算： 深入阐述卷积运算在LTI（线性时不变）系统中的核心作用，包括连续时间卷积和离散时间卷积的定义、计算方法和几何意义。解释卷积是如何描述LTI系统对任意输入信号的响应的。 第二章 离散时间信号的表示与分析 基本信号单元： 详细介绍单位冲激信号 $delta[n]$ 和单位阶跃信号 $u[n]$ 的定义、性质及其在离散信号表示中的重要性。 序列的表示与运算： 讲解序列（离散时间信号）的表示方法，包括时间轴上的描绘、列表表示和函数表示。深入讲解序列的加法、乘法、翻转、移位等基本运算。 傅里叶级数与傅里叶变换： 周期离散时间信号的傅里叶级数： 阐述周期序列的傅里叶级数表示，包括指数形式和三角形式，推导傅里叶级数的系数计算公式，并分析其频谱特性。 非周期离散时间信号的傅里叶变换： 深入讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义、性质及其在分析非周期序列频域特性方面的应用。详细推导DTFT的求解方法，并分析其频谱的连续性。 傅里叶变换的性质： 详细阐述时移、频移、尺度变换（离散时间信号无尺度变换）、卷积、微分（离散时间信号为求和）、微分（连续时间信号）、能量守恒（Parseval定理）等重要性质，并说明这些性质在信号分析中的应用。 能量与功率谱密度： 讲解如何利用傅里叶变换计算信号的能量和功率，以及能量谱密度和功率谱密度的概念及其意义。 第三章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT的定义与性质： 详细介绍DFT的定义，它是DTFT在离散时间、离散频率上的采样。深入讲解DFT的周期性、线性性、时域翻转、频域翻转、时域移位、频域移位、卷积等重要性质，并分析这些性质与DTFT性质的联系与区别。 DFT的应用： 探讨DFT在频谱分析、滤波、相关计算等方面的基础应用。 FFT算法： 深入阐述FFT算法的原理，特别是Cooley-Tukey算法，包括蝶形运算、分治法思想等。详细介绍如何通过FFT算法大幅度提高DFT的计算效率。 IFFT算法： 讲解逆离散傅里叶变换（IDFT）及其快速算法IFFT，用于从频域信号重构时域信号。 DFT/FFT在工程中的实际应用： 给出具体的计算实例，如FFT用于音频信号的频谱分析，快速卷积实现等。 第四章 Z变换 Z变换的定义与收敛域： 详细介绍Z变换的定义，它是离散时间信号在复域的延伸，以及收敛域（ROC）的概念及其重要性。深入分析不同ROC对系统性质（因果性、稳定性）的影响。 Z变换的性质： 详细阐述线性性、时移性、乘法性、卷积性、微分（求和）性、初值定理、终值定理等Z变换的重要性质，并说明这些性质在序列分析和系统分析中的作用。 常用序列的Z变换： 列举并推导单位冲激序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列、余弦序列等的Z变换及其收敛域。 逆Z变换： 讲解求解逆Z变换的方法，包括长除法、部分分式展开法和留数定理法，并分析不同方法的适用场景。 Z变换在系统分析中的应用： 讲解如何利用Z变换分析LTI系统的频率响应、相位响应、瞬态响应和稳态响应。 第二部分：数字滤波器设计 本部分将聚焦于数字滤波器的设计，是DSP理论在信号处理中最直接的应用之一。 第五章 数字滤波器概述 滤波器的概念与作用： 解释滤波器在信号处理中的基本功能，如去除噪声、提取特定频率成分、整形信号等。 滤波器的分类： 详细区分理想滤波器和实际滤波器的区别。重点介绍线性相位滤波器和非线性相位滤波器。 FIR滤波器与IIR滤波器： 深入分析有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器的结构、特点、优缺点。讨论它们在稳定性、相位响应、计算复杂度、设计复杂度等方面的差异。 滤波器的性能指标： 介绍通带、阻带、过渡带、截止频率、幅度响应、相位响应、阶数等滤波器设计中关键的性能指标。 第六章 FIR滤波器设计 FIR滤波器的系统函数与冲激响应： 讲解FIR滤波器的系统函数（传递函数）H(z)与冲激响应h[n]之间的关系，特别是FIR滤波器冲激响应的有限性。 理想滤波器的脉冲响应： 推导理想低通、高通、带通、带阻滤波器的脉冲响应。 窗口法设计FIR滤波器： 详细介绍常用的窗口函数，如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，分析不同窗口函数的频谱特性及其对滤波性能的影响。阐述利用窗口函数截断理想滤波器无限长脉冲响应的方法，以及窗口法设计的步骤和优缺点。 频率采样法设计FIR滤波器： 介绍基于频率响应采样的FIR滤波器设计方法。 最优化设计法（Parks-McClellan算法）： 深入讲解Parks-McClellan算法（也称为Remez交换算法）的原理，包括切比雪夫逼近理论，如何实现幅度响应在通带和阻带上的最佳（等波纹）逼近，以及该方法的优缺点。 线性相位FIR滤波器设计： 重点讨论如何设计具有线性相位的FIR滤波器，介绍四种对称性对应的FIR滤波器设计方法，以及线性相位滤波器在保持信号波形完整性方面的重要性。 第七章 IIR滤波器设计 IIR滤波器的系统函数与冲激响应： 讲解IIR滤波器的系统函数H(z)和冲激响应h[n]之间的关系，特别是IIR滤波器冲激响应的无限性。 模拟滤波器设计方法： 详细介绍几种经典的模拟滤波器（Butterworth, Chebyshev Type I, Chebyshev Type II, Elliptic）的设计原理，包括其幅度响应的特点和设计公式。 模拟-数字域转换： 重点讲解将设计好的模拟滤波器转换为数字滤波器的方法，包括冲激响应不变法、双线性变换法等。分析不同转换方法的优缺点，特别是双线性变换如何避免混叠并实现频率轴的非线性映射。 直接设计IIR滤波器： 简要介绍在Z域直接设计IIR滤波器的方法。 IIR滤波器设计实例： 结合具体的滤波器设计参数，演示如何完成一个IIR滤波器的设计过程。 第三部分：数字信号处理的应用 本部分将展示DSP在各个领域的广泛应用，让读者深刻理解DSP的实际价值。 第八章 数字信号处理应用实例 谱分析： 详细介绍利用FFT进行频谱分析的技术，包括短时傅里叶变换（STFT）和Welch方法，用于分析非平稳信号的频率随时间的变化。 语音信号处理： 语音信号的特点： 分析语音信号的声学特性，如基频、共振峰、声源模型等。 语音编码： 介绍不同类型的语音编码技术，如脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）、线性预测编码（LPC）等，解释它们如何压缩语音数据以实现高效传输和存储。 语音识别与合成： 简述语音识别和语音合成的基本原理，以及DSP在其中扮演的关键角色。 图像处理： 图像的数字化： 解释图像信号是如何被采样和量化的。 图像滤波： 介绍二维图像的滤波技术，包括低通滤波（平滑）、高通滤波（边缘检测）、中值滤波等，分析它们在图像去噪、增强和特征提取中的作用。 图像压缩： 介绍基于DSP的图像压缩技术，如离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩中的应用。 通信系统： 调制与解调： 阐述数字信号如何在通信系统中进行调制（如ASK, FSK, PSK, QAM）和解调。 信道编码与纠错： 简要介绍信道编码（如汉明码、卷积码）和纠错编码在提高通信可靠性中的作用。 自适应均衡： 解释自适应均衡技术如何补偿信道失真，提高通信速率和质量。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）信号分析： 介绍DSP在ECG信号去噪、QRS波群检测、心率计算等方面的应用。 脑电图（EEG）信号分析： 讲解DSP在EEG信号的滤波、特征提取、脑电波分类等方面的应用。 其他应用领域： 简要提及DSP在雷达、声纳、地震数据处理、机械振动分析、仪器仪表等领域的应用。 总结与展望 本书在梳理数字信号处理核心理论的基础上，通过丰富的实例和深入的分析，展示了DSP在现代科技中不可或缺的地位。从基础的信号与系统理论，到精密的滤波器设计，再到广泛的应用领域，本书力求为读者提供一个系统、实用且易于理解的学习路径。随着计算能力的不断提升和算法的持续创新，数字信号处理技术将继续在人工智能、物联网、5G通信等前沿领域发挥更加关键的作用。希望本书能够激发读者对数字信号处理的浓厚兴趣，并为他们未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性和前瞻性在我看来是平衡得恰到好处。很多技术书籍要么过于偏重基础理论的晦涩论述，读起来像是啃一本高深的教科书，要么就是一味追求前沿技术的“时髦”，结果新概念的根基不稳。但这本书巧妙地避开了这两个极端。在深入探讨现代技术如小波变换或者自适应滤波等内容时，它总是会回溯到傅里叶分析的基础上去巩固读者对频谱特性的理解。这种“扎根传统，面向未来”的叙事策略，使得书中的知识体系具有极强的生命力。此外，书中对不同技术路线的优缺点进行了非常客观的对比分析，而不是简单地推崇某一种“最佳”方案。这种中立且基于性能指标的评估，对于我们进行系统选型和方案决策时，提供了非常宝贵的参考维度，避免了盲目跟风的风险。

评分☆☆☆☆☆

我最近在忙一个关于图像增强的项目，急需一套能够提供足够理论支撑同时又具有实操指导意义的参考资料。翻阅这本书的某些章节时，那种旁征博引、深入浅出的叙述方式，真的让我有茅塞顿开的感觉。它不仅仅是堆砌公式，而是巧妙地将那些抽象的数学概念与实际的物理意义紧密地联系起来，比如在解释某种滤波器的设计原理时，作者会用非常形象的比喻来描述信号在频域中的“雕刻”过程，这种生动的讲解方式极大地降低了理解的门槛。我注意到，书中对一些经典算法的推导过程异常详尽，每一步的数学推导都清晰可见，没有那种“显而易见，略去不写”的傲慢态度。这对于我这种需要反复验证和理解底层逻辑的工程师来说，简直是福音，我不再需要到处去寻找零散的佐证材料来填补理解上的空隙，这本书几乎提供了一个自洽的知识闭环。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象，那种厚重且带着磨砂质感的封面，仿佛预示着里面内容的严谨与深度。我拿到手的时候，首先就被它传递出的一种专业气息所吸引，不是那种花里胡哨的现代设计，而是一种沉稳、可靠的学术工具书的风格。内页的纸张选择也很有考量，触感细腻，印刷字体清晰锐利，即便是长时间阅读那些密集的公式和图表，眼睛也不会感到过分疲劳。我尤其欣赏他们对章节标题和重要定义的排版方式，通常会使用不同的字体粗细或者加粗处理，这在快速查阅资料时显得极其友好，让人能迅速定位到自己需要的信息点。再说说目录结构，它逻辑性极强，从基础理论的铺陈到复杂算法的应用，层层递进，设计得像一个完善的知识阶梯，引导读者平稳地上升，而不是陡然面对一座难以逾越的高峰。这种对“阅读体验”的关注，显示出编者在学术内容之外，对知识传递载体的细致打磨，让人感到物有所值。

评分☆☆☆☆☆

从学习工具的角度来看，这本书在辅助自我提升方面的设计也值得称赞。虽然我还没有深入到练习题的环节，但光是翻阅书中那些结构化的章节总结和关键概念回顾部分，就能感受到编者希望读者能够主动构建知识框架的良苦用心。这些总结部分不是简单地罗列知识点，而是将不同章节的内容进行横向和纵向的关联，帮助读者在大脑中形成一张知识网络图，而不是一堆孤立的信息碎片。这种强调“连接”而非“记忆”的编排思路，对于培养一个成熟的工程师或研究人员的思维模式至关重要。它训练的不是应试能力，而是解决实际复杂问题的能力框架。总而言之，这是一部能让人静下心来，系统性构建专业知识体系的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书的参考资料部分做得极其扎实，堪称一份高质量的学术导航图。通常一本书的末尾部分我只会草草浏览，但这本书的参考文献列表我仔细看了一遍，发现它不仅涵盖了领域内的奠基性著作和里程碑式的期刊论文，还收录了不少近年来在顶级会议上发表的前沿成果。更贴心的是，有些关键的定理或公式旁边，会用小号字体标注出其原始出处，这对于希望深挖理论源头的钻研者来说，简直是如获至宝。这种对知识溯源的严谨态度，让我对作者群体的学术背景充满了敬意。它不仅仅是一本知识的集合，更像是一张通往整个领域核心研究的索引图谱，极大地拓展了我的学习广度和深度。