{RT}数字信号处理原理与方法研究-刘洋,张颖慧,那顺乌力吉 中国水利水电出版社 9787 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘洋，张颖慧，那顺乌力吉 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
• 刘洋
• 张颖慧
• 那顺乌力吉
• 中国水利水电出版社
• 9787
• 工程技术
• 高等教育
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店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517030508

商品编码：29733707727

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理原理与方法研究	作者	刘洋,张颖慧,那顺乌力吉
定价	76.00元	出版社	中国水利水电出版社
ISBN	9787517030508	出版日期	2015-07-01
字数		页码	343
版次	1	装帧	平装

内容简介

《数字信号处理原理与方法研究》共包括10章，主要内容有信号与数字信号处理、离散时间信号与系统、Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器的结构与有限字长效应、ⅡR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计、多采样率数字信号处理、数字信号处理的实现。 　　《数字信号处理原理与方法研究》理论紧扣实际、论述有据、逻辑连贯，应用内容涉及广泛、形象生动。可作为通信工程、电子信息工程、自动化、电子科学与技术、测控技术与仪器、电子信息科学与技术等专业的本科生教材，也可作为相关专业的技术人员的参考用书。

作者简介

刘洋，博士，副教授，硕士牛导师。现为中国青年科技工作者协会信息与电子科学专业委员会理事，中国电子学会会员。在国际重要学术期刊和会议上发表学术论文20余篇；主持国家自然科学基金项目1项，参加国家自然基金项目4项：2010年被授予内蒙占自治区“五一劳动奖章”。 　　 　　张颖慧，博士，讲师。2015年毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业获工学博士学位。在国际重要学术期刊和会议上发表学术论文数篇；参与多项国家重大专项与国家自然科学基金等项目。 　　 　　那顺乌力吉，硕士，讲师。2009年毕业于内蒙古大学信号与信息处理专业获工学硕士学位。主要研究领域为通信、信号与信息处理。参加多项国家自然基金项目和省级项目；在外期刊会议上发表学术论文10余篇。

目录

前言 章 绪论 1.1 信号、系统与信号处理 1.2 数字信号处理的特点及系统结构 1.3 数字信号处理的发展过程及前景分析 1.4 数字信号处理的应用领域 1.5 如何使用数字信号处理 第2章 离散时间信号与系统 2.1 离散时间信号 2.2 离散时间系统 2.3 常系数线性差分方程 2.4 信号的数字化处理方法 2.5 系统的频率响应 第3章 z变换 3.1 Z变换与收敛域 3.2 Z反变换 3.3 z变换与傅里叶变换的关系 3.4 利用Z变换求解差分方程 3.5 离散时间傅里叶变换（DTFT） 第4章 离散傅里叶变换（DFT） 4.1 傅里叶变换的形式 4.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFs） 4.3 离散傅里叶变换（DFT） 4.4 DFT的应用 4.5 二维离散傅里叶变换 第5章 快速傅里叶变换（FFT） 5.1 直接计算离散傅里叶变换的计算复杂度 5.2 按时间抽选的基一2FFT算法（库利一图基算法） 5.3 按频率抽选的基一2FFT算法（桑德一图基算法） 5.4 离散傅里叶反变换（IDFT）的高效算法 5.5 实序列的FFT算法 5.6 分裂基FFT算法 5.7 N为复合数的FFT算法 5.8 线性调频Z变换（Chirp-Z变换或CZT）算法 5.9 FFT的应用 第6章 数字滤波器的结构与有限字长效应 6.1 数字滤波器的基本概念与技术指标 6.2 数字滤波器的研究与表示方法 6.3 无限长单位冲激响应（ⅡR）滤波器的基本结构 6.4 有限长单位冲激响应（FIR）滤波器的基本结构 6.5 数字滤波器的格型结构 6.6 数字滤波器实现中的有限字长效应 第7章 ⅡR数字滤波器的设计 7.1 模拟滤波器的设计 7.2 ⅡR数字滤波器的间接设计方法 7.3 ⅡR数字滤波器的频率变换及MATLAB实现 7.4 ⅡR数字滤波器的直接设计方法 7.5 ⅡR数字滤波器的相位均衡 第8章 FIR数字滤波器的设计 8.1 线性相位FIR数字滤波器 8.2 窗函数法FIR数字滤波器设计 8.3 频率采样法FIR数字滤波器设计 8.4 线性相位FIR滤波器设计的优方法（等波纹逼近法） 8.5 简单整系数法设计FIR数字滤波器 8.6 FIR和ⅡR数字滤波器的比较 第9章 多采样率数字信号处理 9.1 多采样率的概念 9.2 序列的整数倍抽取和插值 9.3 有理倍数采样率转换 9.4 多采样转换滤波器的设计及实现 0章 数字信号处理的实现 10.1 数字信号处理的实现方法 10.2 数字信号处理器的速度 10.3 数字信号处理的误差 10.4 数字信号处理的应用 参考文献

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文摘

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序言

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探索现代通信与信息处理的基石：信号的奥秘与转换的艺术 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在接收、处理和发送海量的数据。从手机通话、高清视频，到医学影像、遥感监测，这一切都离不开一个核心的概念——信号。信号，是信息的载体，它以各种形式存在，记录着世界的变化。而如何有效地提取、分析、加工和利用这些信号，则构成了现代科学技术蓬勃发展的关键驱动力。本书旨在深入剖析数字信号处理（DSP）的精髓，揭示隐藏在数据流中的规律，掌握操控信息、实现高效处理的强大技术。 第一章：信号的本质与起源——从模拟到数字的飞跃 我们将从最基础的概念入手，理解什么是信号。信号不仅仅是声音或图像，更是一种随时间或空间变化的物理量，它蕴含着特定的信息。我们将探讨连续信号（模拟信号）的特性，如幅度和频率，以及它们在现实世界中的普遍存在。然而，随着计算机技术的飞速发展，对信号进行精确、灵活处理的需求日益增长，这促使了数字信号处理的诞生。 本章将详细阐述模拟信号向数字信号转化的必要性和关键步骤。我们将深入理解采样这一核心过程，即如何按照一定的频率从连续信号中提取离散的样本点。采样率的选择至关重要，它直接影响到我们能否完整地重构原始信号。奈奎斯特-香农采样定理将在这里得到详尽的解释，揭示了避免“混叠”失真、保证信号可重构的理论基础。 紧接着，我们将聚焦量化，这是将连续幅度的样本值映射到有限个离散电平的过程。量化误差是数字信号处理中不可避免的一个挑战，我们将分析不同量化方式（如均匀量化和非均匀量化）的优缺点，以及如何通过增加量化比特数来减小量化误差，提高信号的精度。 最后，我们还会简要介绍编码，即将量化后的数值信息转化为计算机能够识别和存储的二进制码。这一系列从模拟到数字的转化过程，是数字信号处理的基石，也为后续的复杂算法处理奠定了基础。理解这些基本概念，将帮助我们建立起对数字信号处理全貌的清晰认识。 第二章：离散时间系统——信号处理的“加工厂” 一旦信号被转化为数字形式，我们就可以利用各种数学工具对其进行分析和处理。本章将重点介绍离散时间系统（LTI系统），它们是信号处理的核心模型。我们将首先定义什么是离散时间信号，以及它们与连续时间信号的区别。 LTI系统的核心特征在于其线性和时不变的性质。线性意味着系统对信号的叠加效应保持一致，即“分开处理再合并”与“一起处理”的结果相同。时不变则表示系统的性质不随时间变化，输入信号的延迟不会改变输出信号的相对时间关系。这些性质使得LTI系统具有高度的可分析性和可预测性。 我们将引入卷积的概念，这是描述LTI系统如何响应输入信号的关键运算。卷积运算揭示了系统的“脉冲响应”，即系统对一个单位冲激信号的输出。通过脉冲响应，我们可以完全预测系统对任何输入信号的响应。本章将详细讲解卷积的计算方法，包括图解法和代数法，并探讨其在信号滤波、系统分析中的重要应用。 此外，我们将探讨LTI系统的系统函数（也称为传递函数）和零极点。通过系统函数，我们可以更简洁地分析系统的频率响应特性，理解系统对不同频率成分的放大或衰减作用。零极点的分布能够直观地反映系统的稳定性以及其对信号频率成分的影响，为系统设计和优化提供了重要的理论依据。 第三章：频域分析——揭示信号的“内在光谱” 我们日常感知到的信号往往是时域的体现，即信号随时间的变化。然而，许多信号的本质特征和关键信息，隐藏在其频谱中。本章将引导读者进入信号处理的“频域”，理解如何将信号从时域转换到频域，并从中提取有价值的信息。 傅里叶变换是连接时域和频域的桥梁。我们将深入理解傅里叶级数（用于周期信号）和傅里叶变换（用于非周期信号）的原理。傅里叶变换能够将一个复杂的时域信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加。通过傅里叶变换，我们可以看到信号在不同频率上的能量分布，从而识别出信号的主要频率成分，揭示隐藏的模式。 理解傅里叶变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积定理等，对于灵活运用该工具至关重要。我们将探讨这些性质在信号分析和处理中的实际意义。例如，通过傅里叶变换，我们可以非常直观地观察到低通滤波器如何“滤除”高频成分，或者带通滤波器如何“提取”特定频率范围内的信号。 除了经典的傅里叶变换，我们还将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。DFT是在数字信号处理中实际应用最广泛的频域分析工具，而FFT则极大地降低了计算复杂度，使得大规模信号的频域分析成为可能。我们将重点讲解FFT的原理和计算流程，以及它在谱分析、频谱监测、信号调制解调等领域的广泛应用。 第四章：数字滤波器设计——塑造信号的“听觉与视觉” 在实际的信号处理应用中，我们经常需要改变信号的频率特性，例如去除噪声、增强特定频率成分，或者隔离出我们感兴趣的信号。数字滤波器正是实现这些目标的强大工具。本章将详细介绍数字滤波器的原理、分类以及设计方法。 我们将区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常具有更低的阶数和更少的计算量，但可能存在非线性相位延迟。FIR滤波器则可以实现精确的线性相位响应，但通常需要更高的阶数。我们将分析这两种滤波器的结构、特性以及各自的适用场景。 本章将重点介绍两种主要的滤波器设计方法： 1. 模拟滤波器原型法：将成熟的模拟滤波器设计（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过特定的变换方法（如双线性变换）转换为数字滤波器。这种方法利用了现有模拟滤波器的良好设计理论。 2. 窗函数法：这是设计FIR滤波器最常用的方法之一。通过选择合适的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）来截断无限长的理想滤波器冲激响应，从而得到一个有限长的FIR滤波器。我们将分析不同窗函数的特性，以及它们如何影响滤波器的频率响应和过渡带宽度。 除了低通、高通、带通和带阻滤波器，我们还将触及更复杂的滤波器类型，如陷波滤波器、梳状滤波器等，并探讨它们在特定应用中的作用。通过滤波器设计，我们可以“塑造”信号，使其更符合我们的需求，从而在通信、音频、图像处理等领域发挥关键作用。 第五章：多速率信号处理——效率的“倍增器” 在许多实际的信号处理系统中，信号的采样率可能需要发生变化，例如在数字通信的基带处理中，或者在语音信号的处理中，我们可能需要降低采样率以减少数据量，或者提高采样率以获得更高的精度。多速率信号处理技术正是用于高效地改变信号的采样率。 本章将重点介绍两种基本的多速率运算：抽取（Decimation）和插值（Interpolation）。抽取是指将信号的采样率降低，例如每隔M个采样点取一个。插值则是相反的过程，将信号的采样率提高，通常是在相邻样本之间插入新的样本，然后通过低通滤波器进行平滑。 我们将深入分析抽取和插值过程中可能出现的混叠和走样问题，并介绍如何通过设计合适的低通滤波器来避免这些失真。我们将详细讲解抽取器和插值器的结构，以及它们在降低计算复杂度、提高系统效率方面的关键作用。 此外，我们还将介绍多速率滤波器组，这是一种能够将信号分解成多个子带，然后再进行重构的技术。例如，QMF（Quadrature Mirror Filter）滤波器组和LD（Lapped Differential）编码器等。这些技术在音频编码（如MP3）、图像压缩、以及各种通信系统中具有广泛的应用。理解多速率信号处理，能够帮助我们设计出更高效、更节省资源的信号处理系统。 第六章：自适应信号处理——“活”起来的信号处理器 传统的信号处理算法通常基于已知的信号模型和系统特性。然而，在许多复杂的现实环境中，信号的特性可能随时间发生变化，或者我们对系统的了解并不完全。这时，自适应信号处理技术就显得尤为重要。自适应信号处理算法能够根据接收到的信号，自动调整其内部参数，以达到最佳的性能。 本章将介绍自适应信号处理的核心思想。我们将重点讲解最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS）。LMS算法通过迭代的方式，不断调整滤波器的系数，以最小化误差信号的均方值。这种迭代优化过程使得算法能够逐渐适应信号的变化。 我们将深入分析LMS算法的收敛性、收敛速度以及稳定性。理解这些特性，有助于我们选择合适的步长参数，以平衡算法的收敛速度和稳态误差。 自适应信号处理的应用场景极为广泛，本章将重点介绍其中几个典型应用： 自适应滤波：用于噪声消除（例如，从语音信号中去除背景噪声）、回声消除（在电话会议系统中消除回声）、以及均衡（补偿信道失真）。 自适应均衡：在通信系统中，由于信道特性会随时间变化，自适应均衡器能够实时调整，以补偿信道的频率选择性衰落，提高通信的可靠性。 自适应预测：用于预测信号的未来值，在数据压缩、系统状态预测等方面具有重要应用。 通过学习自适应信号处理，我们将掌握构建能够“自我学习”和“自我优化”的信号处理系统的能力，这在动态变化的环境中至关重要。 结语 数字信号处理是一门博大精深的学科，它不仅是理论研究的宝库，更是实践应用的利器。本书通过对信号基础、系统模型、频域分析、滤波器设计、多速率处理以及自适应技术等核心内容的系统阐述，旨在为读者构建一个扎实的数字信号处理知识体系。掌握这些原理与方法，将使你能够深入理解现代通信、信息技术、人工智能等诸多领域背后的驱动力，并为你在更广阔的科技领域探索和创新奠定坚实的基础。从理解数据的本质，到掌控信息的流动，再到创造智能化的处理方式，数字信号处理将为你打开一扇通往未来的科技之门。

评分☆☆☆☆☆

我个人对教材的严谨性有着近乎苛刻的要求。在数学和物理领域，任何一个微小的概念混淆或推导错误，都可能导致后续学习的全面偏差。因此，在翻阅的过程中，我会特别关注那些关键定义和证明的细节。这本书在公式编号和引用标注上做得非常清晰，这显示出作者在细节校对上的用心程度。我看到很多定义都附带有严谨的数学背景说明，避免了那种“约定俗成”却缺乏清晰界定的模糊地带。此外，对于那些容易混淆的术语，比如功率谱密度和能量谱密度，作者是否给出了明确的区分和适用条件？这种对基础概念的深挖和辨析，是区分一本优秀教材和平庸参考书的关键所在。只有建立了绝对稳固的数学基石，我们才能在后续的复杂设计中游刃有余，不至于因为底层概念的模糊而动摇整个系统的设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅看起来相当可观，这通常意味着内容的广度和深度都有保障，但同时也带来了另一个挑战——如何平衡理论的详尽和阅读的效率？我特别留意了书中对于现代信号处理技术，比如自适应滤波或者小波分析等前沿领域的覆盖程度。如果仅仅是停留在上个世纪的经典理论，那么它的时效性就会大打折扣。我期望看到作者们能够在新兴算法和实际应用案例上投入足够的笔墨。我注意到其中似乎有一个章节专门讨论了在特定工业场景下，如何根据实际信号的特性来选择最优的滤波方案，这种“案例驱动”的教学方法，远比纯粹的理论推导来得实在。好的教材不仅要告诉你“是什么”，更重要的是要告诉你“为什么用它”和“怎么用它”。如果这本书能提供足够丰富的、与当前工业界需求紧密贴合的案例分析，那么它就不仅仅是一本学习教材，更是一本实用的工程参考手册。

评分☆☆☆☆☆

作为一名工程师，我最终衡量一本技术书籍价值的标准，在于它能否帮助我提升解决实际问题的能力。我很好奇这本书在习题设计上是如何配合理论学习的。如果只有那些纯粹的、孤立的数学计算题，那么学习的收获是有限的。我更倾向于那些需要综合运用多个章节知识、模拟真实系统约束的综合性大题。例如，书中是否提供了数据采集系统的完整建模练习，要求读者从噪声分析到滤波器设计、再到最终的量化处理，完成一个闭环的仿真或设计任务？这种“项目式学习”的驱动力是很强的。如果习题部分能够做到难度梯度合理，并且最终都能指向一个具体的工程目标，那么这本书的实用价值就大大提升了。毕竟，信号处理的魅力就在于它能够将抽象的数学转化为可操作的工程方案，而优秀的教材理应是实现这一转化的最佳催化剂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，立刻就给人一种专业而又沉稳的感觉。我拿到手的时候，首先就被它的装帧质量所吸引，纸张的质感非常细腻，拿在手里沉甸甸的，显然是出版社下了不少功夫。内页的排版布局也十分考究，字号大小适中，行距和页边距的处理都达到了教科书级别的标准，长时间阅读下来眼睛也不会感到过于疲劳。虽然我还没来得及深入研读具体内容，但仅仅是翻阅目录和章节标题，就能感受到作者们在体系构建上的深思熟虑。那些章节的逻辑衔接非常顺畅，从基础概念的引入，到复杂算法的推导，再到实际应用的探讨，仿佛为读者搭建了一条清晰的学习路径。特别是书中对一些经典公式的展示方式，清晰而规范，这对于我们这些需要反复查阅和推导的工科生来说，无疑是极大的便利。光是这份对阅读体验的重视，就足以让这本书在众多同类书籍中脱颖而出，让人有信心去投入时间去精读它。

评分☆☆☆☆☆

我比较关注的是作者们在阐述复杂理论时所采用的叙述方式。很多数字信号处理的书籍，一旦深入到傅里叶变换或者Z变换的深层理论时，就会变得晦涩难懂，充斥着过于抽象的数学符号，让人望而却步。我希望这本著作能够在这方面有所突破。从目前的初步印象来看，作者们似乎非常注重“可解释性”。他们没有仅仅停留在理论公式的罗列上，而是尝试用更贴近工程实际的语言去解释每一个数学步骤背后的物理意义和工程含义。比如，我看到其中一章在讲解采样定理时，似乎结合了时域和频域的直观对比图示，这种多维度、多角度的解释方法，对于初学者建立直观理解至关重要。理论的深度固然重要，但如果不能有效地传达给读者，那也只能是“象牙塔里的知识”。这本书的编排似乎在努力架起理论与实践之间的桥梁，让那些原本冰冷的数学工具，变得鲜活起来，具有了解决实际问题的生命力。