现代信号处理基础及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡宗福 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121181689

商品编码：29743700599

包装：平装

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名:现代信号处理基础及应用

定价：49.00元

售价：33.3元,便宜15.7元,折扣67

作者:胡宗福

出版社：电子工业出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787121181689

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

　　本书全面系统地介绍现代数字信号处理的基本概念、基本原理、基本方法及应用，思路清晰，由浅入深，用简洁的语言来阐述数学公式与*信号处理之间的对应关系，在内容上考虑了与本科学习课程的衔接。全书共9章，主要内容包括：*过程基础，*信号模型，*信号与系统，*的信号检测和信号参量估计，小二乘滤波器与卡尔曼滤波器，自适应滤波器，谱估计技术，时频分析与小波变换。本书还收集整理了一些例题和习题，便于读者理解和领会有关理论、技术和方法。教学用PPT相关资料可在华信教育资源网（>.hxedu..）下载。本书适合作为通信与信息相关专业的研究生和高年级本科生的教学用书或参考书，也可供从事信号处理相关工作的人员参考。

目录

章 随机过程基础1.1 随机事件及其概率1.1.1 随机现象1.1.2 随机事件及其概率1.2 随机变量及其概率分布1.2.1 随机变量及其概率分布1.2.2 常用的随机变量及其概率分布1.2.3 多维随机变量1.2.4 随机变量函数的分布1.3 随机变量的数字特征1.3.1 数学期望1.3.2 方差1.3.3 协方差与矩1.4 多维高斯(正态)分布1.4.1 二维高斯随机变量及其性质1.4.2 多维高斯随机变量及其性质1.5 随机过程及其统计特性1.5.1 随机过程1.5.2 随机过程的统计描述1.5.3 随机过程的数字特征1.6 平稳随机过程1.6.1 随机过程的各态历经性1.6.2 宽(广义)各态历经性1.6.3 各态历经平稳随机过程自相关函数的性质1.7 随机过程的联合概率分布和互相关函数1.7.1 两个随机过程的联合概率分布1.7.2 互相关函数及其性质1.8 正态随机过程1.8.1 正态随机过程的定义1.8.2 平稳正态随机过程习题第2章 随机信号模型2.1 随机信号分类2.2 谱分解定理与信号模型分类2.2.1 小相位序列2.2.2 谱分解定理2.2.3 信号参数模型的分类2.3 AR过程2.3.1 AR(1)模型2.3.2 AR(2)模型2.3.3 AR(p)模型2.4 MA过程2.5 ARMA过程2.6 平稳随机过程的一般线性表示2.6.1 平稳随机过程的一般线性表示2.6.2 各种线性模型之间的关系习题第3章 随机信号与系统3.1 信号与系统概述3.2 随机信号通过线性时不变系统3.3 随机序列通过线性时不变系统3.4 白噪声通过线性时不变系统3.4.1 白噪声3.4.2 系统输出的一般特性及等效噪声带宽3.4.3 白噪声通过理想低通系统3.4.4 白噪声通过理想带通系统3.4.5 白噪声通过具有高斯幅频特性的带通系统3.5 随机信号通过线性时变系统3.6 随机信号通过非线性系统3.6.1 直接计算法3.6.2 特征函数法3.6.3 普赖斯(Price)定理3.6.4 级数展开法小结习题第4章 噪声中的随机信号检测4.1 二元信号检测模型4.1.1 二元信号模型4.1.2 二元信号检测模型4.2 二元信号单样本判决准则4.2.1 大后验概率准则4.2.2 均错误概率准则4.2.3 贝叶斯平均风险小准则4.2.4 极大极小准则4.2.5 纽曼-皮尔逊(NP)准则4.2.6 似然比检验4.3 多样本假设检验与复合假设检验4.4 相关佳接收机与匹配滤波接收机4.4.1 相关佳接收机4.4.2 匹配滤波接收机4.5 接收机的性能4.5.1 二元通信系统4.5.2 雷达系统的佳接收机4.6 信号随机参量的检测4.6.1 信号随机相位检测4.6.2 信号随机相位与随机振幅检测4.6.3 信号随机相位与随机频率检测4.6.4 信号随机相位与随机到达时间检测……第5章 信号参量估计第6章 小二乘滤波器与卡尔曼滤波器第7章 自适应滤波器第8章 谱估计技术第9章 时频分析与小波变换参考文献

作者介绍

文摘

序言

《现代信号处理基础及应用》：解构数字世界，洞悉信息脉络 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据和信号所包围。从手机通信、高清电视，到医疗影像、地震监测，再到金融市场的波动、天体物理的观测，一切都在以信号的形式呈现和传递。理解这些信号的本质，掌握处理它们的方法，就如同获得了打开数字世界大门的钥匙。 《现代信号处理基础及应用》正是这样一本旨在引领读者深入探索信号处理这一核心技术领域，掌握其理论精髓并将其灵活应用于解决实际问题的著作。它并非一本包罗万象的技术大全，而是聚焦于信号处理领域最关键、最普遍适用的基础理论和方法，并通过丰富的应用实例，展现这些理论在现实世界中的强大威力。 一、 信号的本质与变换：从时域到频域的飞跃 本书的起点，是对“信号”这一概念的深入剖析。我们将从最基本的信号定义出发，区分连续信号与离散信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号。理解信号的这些基本属性，是后续一切分析和处理的前提。 随后，我们将迎来信号处理中最具革命性的工具之一——傅里叶变换。傅里叶变换的精妙之处在于，它能够将一个信号从其原始的“时域”表示，转化到“频域”表示。这就像把一个复杂的交响乐分解成它所包含的各种频率的纯音，让我们得以清晰地看到信号的频率成分、能量分布以及各个频率成分的相对强度。本书将详细介绍傅里叶变换的数学原理，包括连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）以及更适用于数字计算机处理的离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。通过对这些变换的透彻理解，读者将能够“听懂”信号的内在“声音”，识别其中的规律和特征。 除了傅里叶变换，小波变换作为一种更先进的信号分析工具，也将在书中得到重点阐述。与傅里叶变换只能提供全局的频率信息不同，小波变换能够在时间和频率两个维度上同时提供局部化的信息。这意味着，我们不仅能知道信号包含哪些频率，还能知道这些频率在哪个时间点出现，这对于分析非平稳信号，例如瞬时噪声、突变信号等，具有不可替代的优势。本书将介绍小波变换的基本原理、不同类型的小波基函数，以及它们在信号去噪、特征提取等方面的应用。 二、 滤波器设计与实现：塑造和净化信号的利器 信号在传输过程中，往往会受到各种噪声的干扰，或者我们需要提取信号中的特定频率成分，抑制其他不关心的频率。这时，滤波器就成为了信号处理的核心工具。本书将系统地介绍滤波器的设计与实现。 我们将从经典的模拟滤波器理论入手，介绍巴特沃斯、切比雪夫、贝塞尔等几种典型滤波器类型，理解它们在通带纹波、阻带衰减、相位响应等方面的特性差异。在此基础上，我们将重点转向数字滤波器。数字滤波器的设计是信号处理应用中最常见也最关键的部分。本书将详细讲解两种主要的数字滤波器设计方法：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 对于IIR滤波器，我们将探讨如何从模拟滤波器原型进行转换，以及其在实现相同的频率响应时，相较于FIR滤波器具有更高的效率。而对于FIR滤波器，我们将介绍窗函数法和频率采样法等设计方法，并强调其在稳定性、线性相位方面的优势，这在某些对相位失真敏感的应用中至关重要。 本书不仅会讲解滤波器的理论设计，更会关注其在实际系统中的实现。我们将介绍滤波器设计的常用工具和软件，并探讨在数字信号处理器（DSP）等硬件平台上实现滤波器的技巧和优化方法，帮助读者将理论知识转化为可执行的工程方案。 三、 采样理论与重构：从连续到离散的桥梁 现代信号处理大多基于数字信号，而数字信号来源于对连续信号的采样。采样理论是连接模拟世界和数字世界的关键桥梁。本书将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，理解采样频率与信号最高频率之间的关系，以及采样过高或过低可能带来的问题，如混叠（Aliasing）。 我们将详细介绍采样过程中的一些重要概念，如采样保持（Sample-and-Hold），以及不同采样方式（均匀采样、非均匀采样）的特点。在数字信号处理完成后，我们常常需要将离散信号重新恢复成连续信号，这个过程被称为信号重构。本书将介绍常用的信号重构方法，如辛金（Sinc）插值，并讨论在实际应用中，如何在理论精度和计算复杂度之间找到平衡。 四、 信号的估计与识别：揭示隐藏的信息 在许多应用中，我们不仅仅满足于对信号进行滤波和变换，更希望从信号中提取出有用的信息，例如估计信号的参数，或者识别信号的来源。本书将引入信号估计与识别的相关理论和方法。 我们将介绍最小均方误差（MMSE）估计和最大似然（ML）估计等统计学方法，用于从带有噪声的信号中估计出原始信号的参数。例如，在通信系统中，我们需要估计信号的载波频率和相位；在雷达系统中，需要估计目标的距离和速度。 此外，我们还将探讨模式识别与分类在信号处理中的应用。通过学习不同信号的特征，我们可以训练模型来识别信号的类型，例如语音识别、图像分类、疾病诊断中的生物信号分析等。本书将介绍一些基本的模式识别算法，以及它们在信号识别任务中的应用思路。 五、 典型应用领域：让理论落地生根 理论的价值在于其应用。本书的另一大亮点，在于通过一系列深入的典型应用案例，将上述信号处理理论贯穿起来，展现其在各个领域的强大生命力。 通信系统： 从基础的调制解调，到复杂的信道编码和均衡技术，信号处理是现代通信系统的核心。我们将探讨如何利用滤波器处理信号、如何利用FFT进行频谱分析、如何利用采样理论保证信息传输的准确性。 图像与视频处理： 图像的压缩、增强、去噪、特征提取，视频的运动估计、目标跟踪，都离不开信号处理的原理。我们将看到傅里叶变换如何用于图像压缩，小波变换如何用于图像去噪，以及滤波器在图像边缘检测中的作用。 音频信号处理： 音乐的合成、语音的识别与合成、音频的降噪与增强，都属于音频信号处理的范畴。我们将了解音频信号的频谱特性，以及如何利用滤波器设计均衡器，如何利用FFT分析语音的基频。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物信号的分析，对于疾病的诊断和治疗至关重要。我们将探讨如何利用滤波器去除生物信号中的噪声，如何利用傅里叶分析识别生物信号中的周期性特征。 其他领域： 此外，本书还将涉及地震信号分析、雷达与声纳信号处理、金融时间序列分析等多个领域的信号处理应用，展现信号处理技术的广泛性和通用性。 谁适合阅读这本书？ 《现代信号处理基础及应用》适合所有对数字世界背后的信息处理机制感到好奇，并希望掌握实用技术工具的读者。 电子信息、通信工程、计算机科学等相关专业的学生： 本书将为你们打下坚实的信号处理理论基础，为后续更深入的学习和研究提供清晰的指引。 从事相关技术领域的工程师和研究人员： 本书将帮助你们梳理和更新信号处理的知识体系，提供解决实际工程问题的思路和方法，提升工作效率。 对数据分析、模式识别、人工智能等领域感兴趣的跨学科学习者： 信号处理是许多现代数据科学技术的基础，掌握信号处理的知识将极大地扩展你们的应用范围。 任何希望深入理解现代科技运行原理，洞察信息时代脉络的读者： 本书将以清晰易懂的方式，为你揭示那些隐藏在各种高科技产品背后的数学与工程智慧。 本书力求在理论的严谨性和应用的实用性之间取得平衡，既有深入的数学推导，又不乏生动的工程案例。我们希望通过阅读本书，读者不仅能够理解“为什么”，更能掌握“怎么做”，从而能够独立运用信号处理的知识，去分析、去创造，去解决生活中和工作中的各种信号处理问题。 在这个信息飞速流转的时代，信号处理是一门不可或缺的“语言”。掌握这门语言，你将能更清晰地理解这个世界的运转逻辑，更有效地驾驭海量的信息。让我们一同踏上这场信号处理的探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉盛宴。封面采用了深邃的藏青色为主调，配以流动的银色线条勾勒出复杂的拓扑结构，仿佛将高深的理论具象化在了指尖。内页纸张的质感也非常出色，细腻光滑，即使用钢笔书写也不会洇墨，这对需要大量演算和笔记的读者来说简直是福音。排版上，作者和出版社显然下了不少功夫，字体选择经典且易于阅读，行距和段落间距的把握恰到好处，使得长篇的理论推导在视觉上也不会显得拥挤或令人疲惫。尤其是那些关键公式的标注，通常会用略粗的字体或者不同的颜色区分出来，清晰度极高，这极大地提升了阅读过程中的专注度和效率。对于需要反复查阅和深入学习的读者而言，一本好的教材，其物理载体的重要性不亚于内容本身，而这本书在这方面做到了近乎完美，拿在手上就能感受到出版方对读者的尊重与用心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织逻辑严密得令人赞叹。它没有一上来就抛出那些令人望而生畏的复杂矩阵运算，而是极其耐心地从最基础的傅里叶级数和变换讲起，逐步引入离散化、采样定理，最后才过渡到现代数字信号处理的核心——Z变换和FIR/IIR滤波器设计。这种由浅入深、层层递进的结构，使得一个信号处理的初学者也能构建起完整的知识体系框架，而不是仅仅记住零散的公式。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是先用一个非常直观、贴近实际工程的例子来铺垫，例如，讲解卷积时，会先用一个简单的图像模糊处理或音频混响的场景来解释其物理意义，然后再深入到数学本质。这种“先知其然，后知其所以然”的教学路径，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让人感觉理论并非空中楼阁，而是牢牢扎根于工程实践之上的。

评分☆☆☆☆☆

内容涵盖的广度与深度达到了一个近乎“百科全书”的水平，这一点着实令人佩服。从经典的线性时不变系统分析，到现代的随机信号处理，甚至连一些前沿的自适应滤波和小波分析都有涉及，可以说，它几乎涵盖了一个信号处理工程师职业生涯中会遇到的绝大多数核心工具。更难能可贵的是，作者在处理每一个主题时，都不满足于停留在教科书式的定义层面，而是深入挖掘了不同方法背后的数学原理和适用场景的取舍。例如，在比较不同窗函数（汉宁窗、海明窗等）的性能时，书中不仅给出了频率响应的图示，还详细分析了旁瓣抑制与主瓣宽度之间的权衡关系，这种细致入微的比较分析，对于指导实际项目中的参数选择至关重要，提供了非常实用的决策依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像一些学术著作那样板着脸孔，而是流露出一种老教授与学生面对面交流的亲切感。行文流畅自然，夹杂着一些精妙的比喻和历史背景的穿插，使得原本枯燥的数学推导过程变得生动起来。比如，在解释傅里叶变换的收敛性问题时，作者会用一个形象的故事来描述“信号在时间上无限长，其频谱才能无限精确”的概念，这种叙述方式极大地消除了初学者对抽象数学的畏惧感。尽管涉及大量高等数学和概率论的内容，但作者总能找到一种清晰且富有洞察力的方式来解释这些概念是如何融入信号处理这一特定领域的。读起来完全没有那种“翻译腔”或佶屈聱牙的生硬感，更像是在聆听一位经验丰富的行业前辈的娓娓道来，让人在不知不觉中就吸收了知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例题设计堪称教科书级别的典范，它们是理解抽象概念的桥梁和检验学习成果的试金石。与其他很多教材不同，这里的例题并非只是简单地套用公式，而是巧妙地设计成微型案例研究。初级的计算题帮助巩固基础运算，而中高级的分析题则常常需要读者综合运用前几章的知识点来解决一个小型综合问题。我特别喜欢书末章节后面附带的“思考与拓展”部分，这些题目往往没有给出直接的答案或详细的推导过程，而是引导读者去探索更深层次的性质或进行一定的理论证明，极大地激发了读者的主动探索欲和研究兴趣。它们更像是研究生的开题引导，而不是简单的课后作业，这对于培养独立研究能力非常有益。