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☆☆☆☆☆

陈后金 著

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• 数学
• 傅里叶变换
• 滤波
• 系统分析

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040247213

商品编码：29729375382

包装：平装

出版时间：2008-10-01

基本信息

书名:数字信号处理(第2版)

定价：31.80元

售价：22.3元,便宜9.5元,折扣70

作者:陈后金

出版社：高等教育出版社

出版日期：2008-10-01

ISBN：9787040247213

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

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内容提要

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理（第2版）》这本书，顾名思义，是一本深入探讨数字信号处理理论与实践的权威著作。然而，它的内容并不仅仅局限于“数字信号处理”这四个字所能概括的范畴，而是如同一个精密的齿轮，驱动着信息时代的各个重要领域。这本书所涵盖的知识，如同一张宏大的地图，绘制出信号从采集、转换、分析到应用的完整旅程，并在这个过程中揭示了无数令人着迷的科学与技术奥秘。 在本书的开篇，作者首先为我们构建起数字信号处理的基石——信号的数学描述与基本概念。这里，我们学习如何将现实世界中连续变化的模拟信号转化为离散的数字序列。这不仅仅是一个简单的采样过程，更是信息数字化的起点。离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的引入，如同打开了信号频谱世界的大门。它们让我们看到隐藏在时间域波形下的频率成分，这对于理解信号的特性、识别噪声、进行滤波等至关重要。作者会详细讲解DFT和FFT的原理、算法及其在实际中的应用，例如音频分析、图像压缩等，让你深刻理解“听到”和“看到”背后的数学逻辑。 接下来，本书将笔触转向离散时间系统。我们学习如何用数学模型来描述和分析这些系统，例如如何判断一个系统是线性的、时不变的，以及它是因果的还是稳定的。Z变换作为一种强大的分析工具，在此章节中发挥着核心作用。它将离散时间信号和系统的分析从时域转移到复频域，使得原本复杂的卷积运算变得更加直观和易于处理，如同将一个复杂的迷宫变成了一张清晰的地图。作者会通过大量的例子，展示如何利用Z变换来分析系统的频率响应，设计滤波器，并理解系统的稳定性条件。 滤波器设计无疑是数字信号处理领域中至关重要的一环，本书对此给予了充足的篇幅。滤波器就像信号世界的“守门员”，能够选择性地允许某些频率的信号通过，同时阻止其他频率的信号。从最基础的低通、高通、带通和带阻滤波器，到更复杂的特定频率响应设计，作者将系统地介绍模拟滤波器原型及其离散化方法，如冲激响应不变法和双线性变换法。本书会详细讲解FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、优缺点以及它们各自适用的场景。在FIR滤波器方面，你会了解到窗函数法、频率采样法等，以及如何权衡滤波器的阶数、阻带衰减和过渡带宽度。对于IIR滤波器，则会深入探讨巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典逼近函数的离散化设计。滤波器设计章节的重点在于理论与实践的结合，让读者能够根据实际需求，设计出性能优良的数字滤波器。 离散傅里叶变换（DFT）的性质与应用是本书的另一大亮点。除了基础的FFT算法，本书还会深入探讨DFT在信号分析中的其他重要应用，例如谱估计。谱估计是了解信号频率成分概率分布的关键技术，在雷达、通信、生物医学信号分析等领域有着广泛的应用。作者将介绍多种谱估计方法，包括周期图法、改良周期图法、Welley法、AR模型谱估计等，并分析它们各自的优缺点和适用范围。此外，还会涉及相关分析，通过计算信号的自相关函数和互相关函数，来揭示信号的周期性、延迟以及两个信号之间的相似度。 现代谱分析部分将进一步拓展你的视野。在这里，我们不再仅仅满足于简单的频率成分分析，而是开始探索更复杂的信号模型和更先进的分析技术。例如，本书会介绍时频分析技术，如短时傅里叶变换（STFT）、小波变换。这些技术能够同时揭示信号在时间和频率两个维度上的变化特性，对于分析非平稳信号（如语音、音乐、地震波）至关重要。小波变换以其多分辨率分析的能力，能够精细地捕捉信号的局部特征，在图像压缩、去噪、模式识别等领域展现出强大的威力。 多速率信号处理是数字信号处理领域一个日益重要的分支，本书也会对这一内容进行详尽的阐述。多速率信号处理关注的是如何有效地改变信号的采样率，例如将信号升采样（插值）或降采样（抽取）。这在通信系统、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用，能够显著提高系统的效率和性能。作者会详细讲解插值器和抽取器的设计原理，以及多速率滤波器的结构和应用，让你理解如何对信号进行“加速”或“减速”，以满足不同处理环节的需求。 自适应信号处理则将数字信号处理的理论推向了更高的层次。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性进行自我调整，以达到最优的滤波效果，即使信号的统计特性随时间变化，也能保持良好的性能。本书会介绍多种自适应滤波器算法，如LMS（最小均方）算法及其变种，以及RLS（递归最小二乘）算法。这些算法广泛应用于噪声消除（如麦克风降噪）、回声消除（如电话会议）、信道均衡（如通信系统中消除信号失真）等场景。学习自适应信号处理，你将掌握如何让系统“自己学习”和“自我优化”，从而应对复杂的现实环境。 除了理论知识，本书还非常注重实际工程中的应用。作者会通过大量的实例，将前面介绍的理论知识与实际工程问题相结合。例如，在通信系统中，如何利用数字信号处理技术实现调制解调、信道编码、多路复用等；在图像处理中，如何运用滤波器进行锐化、模糊、边缘检测；在音频处理中，如何实现音频压缩、回声消除、音效合成等。这些实际应用案例，能够帮助读者将抽象的数学模型转化为具体的工程解决方案，理解数字信号处理在现代科技中的核心地位。 此外，本书还可能涉及一些高级主题，如最优滤波（如Kalman滤波器，用于估计状态变量）、随机信号分析、压缩感知等，这些内容将进一步深化读者对数字信号处理的理解，并为进一步的研究和应用打下坚实的基础。Kalman滤波器在导航、跟踪、信号估计等领域是不可或缺的工具，它能够融合多源信息，提供最优的状态估计。 总而言之，《数字信号处理（第2版）》这本书，不仅仅是一本技术手册，更像是一座知识的宝库。它循序渐进地引导读者从最基础的信号概念，逐步深入到复杂的系统分析、精妙的滤波器设计、前沿的时频分析和自适应技术，最终将这些理论知识应用于解决层出不穷的工程实际问题。阅读这本书，你将解锁理解和驾驭信息时代的强大钥匙，为你在通信、控制、计算机科学、电子工程等众多领域的发展铺平道路。它所提供的知识体系，是构建现代信息社会不可或缺的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量非常可靠，这一点是作为一本教材至关重要的优点。图表的清晰度极高，无论是脉冲响应的波形图还是频率响应的曲线图，都保证了视觉信息的准确传达，这在理解滤波器的阶跃响应或频率特性时起到了关键作用。书中的公式编号系统也设计得非常合理，使得在引用和回顾时非常方便。然而，我个人认为，虽然理论推导是核心，但在将这些理论与实际工程案例结合的“桥梁”部分，还可以做得更具说服力。比如，在讨论量化误差时，如果能穿插一个具体的ADC/DAC系统设计实例，并量化展示量化噪声对最终信噪比的影响，那将会更具冲击力。目前，很多关键的工程考量似乎只是被作为理论推导的附属品提及，而非贯穿始终的指导思想。总体而言，它是一本绝对值得拥有的经典，但其魅力需要读者投入时间去细细品味那些潜藏在严谨数学背后的工程智慧。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这套书在对理论的溯源和发展的脉络梳理上做到了极致。它没有满足于介绍当前的“标准做法”，而是深入挖掘了这些方法背后的历史背景和各种替代方案的优缺点，这对于想要从事DSP领域深入研究的人来说，价值无可估量。例如，书中对功率谱估计方法的分类和比较，清晰地展示了从经典周期图法到现代子空间方法的演进路径，让人对整个领域有一个宏大的历史视角。然而，这种广博也意味着它在某一特定领域的“深度挖掘”上，就显得相对平均化了。如果你是特定应用，比如语音增强或医学图像处理的专家，你可能会发现书中对这些前沿交叉领域的最新进展介绍得相对保守和基础，更偏向于奠定基础而非引领潮流。这本书更像是一本“百科全书式的参考书”，它能告诉你所有重要分支在哪里，但要成为某个分支的“探险家”，你还需要阅读后续的专业文献。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理（第2版）》真是一本让人又爱又恨的经典教材。初次翻开时，那种扑面而来的理论深度和公式的海洋，着实让人有些望而生畏。编排上，作者似乎更侧重于严谨的数学推导和系统的理论构建，对于像我这样，更偏向于工程应用和直观理解的初学者来说，前期的阅读体验并不算轻松。例如，在讲解Z变换和傅里叶分析时，很多细节的证明过程被详尽地呈现出来，这对于想深究原理的读者是极好的，但如果只是想快速掌握如何使用快速傅里叶变换（FFT）进行频谱分析，可能会觉得有些冗余和耗时。不过，一旦熬过了最初的理论壁垒，你会发现其逻辑的严密性是无与伦比的，它为你打下了一个极其坚实的基础，让你在后续接触更复杂的自适应滤波或非均匀采样理论时，都能找到清晰的逻辑源头。书中的习题设置也相当有挑战性，很多题目并非简单的公式代入，而是需要你对概念有深刻的理解才能着手。总的来说，它更像是一本“武功秘籍”，需要耐心修炼，才能领悟其精髓，绝非速成手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常“学术”，用词精准，逻辑链条清晰到几乎是无可辩驳的程度。它遵循的是一种自上而下的演绎推理结构，从最基本的离散时间信号的定义开始，一步步构建起整个数字信号处理的大厦。我欣赏作者在解释一些核心概念时所展现出的细致入微，比如对量化噪声和舍入误差的讨论，这些是很多初级教材会一笔带过、但对实际系统精度影响巨大的环节，在这本书里得到了足够的重视。但是，这种严谨的风格也使得阅读体验不够“友好”。它更像是在与一位学识渊博但略显古板的教授对话，很少使用生动的比喻或工程上的“小窍门”来帮助理解那些抽象的数学实体。对于我这种偏好“先看效果，再深究原理”的学习者而言，有时会感觉被困在了无穷无尽的符号运算中，渴望能有一个清晰的图示或者一个简洁的类比来打破这种僵局。不过，如果你能坚持下来，你会发现，这本书提供的理解深度是其他任何快速入门读物无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体印象是，它在概念的组织和知识的覆盖面上做到了非常全面的平衡，尤其是在对经典算法的阐述上，几乎无可挑剔。比如，它对FIR和IIR滤波器设计方法的对比，以及各种窗函数特性的详尽分析，都做得非常透彻，对比市面上其他只罗列公式的书籍，这本书简直是教科书级别的典范。然而，这种全面性也带来了一个小小的弊端，那就是在涉及新兴技术和软件实现方面略显保守。对于我们这些习惯了MATLAB或Python环境中进行实时验证的工程师来说，书中更多依赖于手算和理论分析的案例，使得我们必须花费额外的时间去寻找对应的工具箱函数和编程实现细节。我期待在更新的版本中，能看到更多关于基于FPGA的DSP实现思路，或者至少增加一些关于现代信号处理工具链的章节，毕竟理论是基础，但高效的工程落地能力同样重要。这本书是扎实的理论基石，但如果你指望它能直接告诉你“怎么敲代码跑起来”，那可能要多花点工夫去“翻译”这些优美的数学语言。