信號處理原理與應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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靳希，楊爾濱，趙玲 編

圖書標籤:

• 信號處理
• 數字信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 圖像處理
• MATLAB
• 算法
• 係統分析
• 濾波
• 譜分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302185093

版次：2

商品編碼：10468516

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-11-01

用紙：膠版紙

頁數：368

字數：565000

內容簡介

《信號處理原理與應用（第2版）》簡明扼要地介紹瞭信號處理與綫性係統的理論和分析方法。全書共分9章，內容包括信號分析的基本概念、傅裏葉變換、序列及其Z變換、離散時間係統、離散傅裏葉變換、濾波器原理與設計、數字信號處理器（DSP）原理、數字信號處理技術的應用及MATLAB在信號處理中的應用等內容。書中第1～6章配有習題，第9章配有上機練習題，書末附有部分參考答案。
《信號處理原理與應用（第2版）》可作為電氣工程及其自動化專業的本科教材，也可作為電子信息工程、自動控製、計算機應用等專業的教材或參考書，同時也可供有關科技與工程技術人員自學參考。

目錄

第1章 信號分析的基本概念
1.1 引言
1.2 信號的概念及分類
1.3 典型信號與奇異信號
1.4 信號的分解
1.5 信號的基本運算
習題

第2章 傅裏葉變換
2.1 周期信號的頻譜分析——傅裏葉級數
2.2 周期矩形脈衝信號的頻譜
2.3 非周期信號的頻譜分析——傅裏葉變換
2.4 傅裏葉變換的基本性質
2.5 捲積定理
2.6 周期信號的傅裏葉變換
2.7 抽樣信號的傅裏葉變換
習題

第3章 序列及其Z變換
3.1 離散時間信號——序列
3.2 序列的Z變換
3.3 Z變換的性質和定理
3.4 Z反變換
3.5 Z變換與拉普拉斯變換
習題

第4章 離散時間係統
4.1 綫性時（移）不變離散係統及其數學模型
4.2 離散係統時域分析
4.3 離散係統Z域分析
4.4 離散係統的因果性、穩定性
4.5 離散係統的頻率響應
習題
第5章 離散傅裏葉變換
第6章 濾波器原理與設計
第7章 數學信號處理器（DSP）原理
第8章 數學信號處理技術的應用
第9章 MATLAB在信號處理中的應用
附錄
習題答案
參考文獻

精彩書摘

第1章 信號分析的基本概念
內容摘要
本章主要介紹信號處理理論中的一些基本概念，其中包括信號的描述方法及其分類；常用的典型信號及定義；信號的幾種常用分解方法，主要是正交函數分解方法，給齣完備正交函數集定義及其錶示信號的方法；信號的基本運算，其中重點是捲積和相關運算的方法。
1.1 引言
在人類社會活動中，人們經常以語言、文字、圖形及數據等方式傳播和接收消息，消息（message）可以認為是通過一定手段所錶達的感覺、思想和意見等。從維持生存及完成社會職能的角度來說，人類必須不停地進行各種消息的傳遞和交換。
為瞭有效地發送和利用消息，人們需要將消息轉換為易於處理和傳送的信號。信號（signal）是消息的載體，常常藉助某種便於處理、交換和傳輸的物理量作為運載手段。例如，汽車的汽笛聲和鍾樓的報時聲是聲信號，交通信號燈、光縴通導的激光束等是光信號，電颱發射的電磁波、衛星導航信號等屬於電信號。目前，在各種信號中，電信號是最便於傳輸、控製與處理的。在實際應用中，許多非電信號（如溫度、流量、壓力、速度、轉矩等）都可通過專用的傳感器轉換為電信號。因此，研究電信號具有重要意義。
早在19世紀，人們就開始嘗試利用電磁波為載體以電信號方式傳送消息。1837年莫爾斯（美）發明瞭電報，將字母和數字編碼後變成電信號傳送齣去。1876年貝爾（德）發明瞭電話，直接將聲音信號變成電信號沿導綫傳送。1865年麥剋斯韋（英）總結瞭前人的成果後，提齣瞭電磁波理論學說，並在1887年由赫茲（德）通過實驗加以證實，為無綫電科學奠定瞭理論基礎。1895年波波夫（俄）、馬可尼（意）同時實現瞭電信號的無綫傳送。這樣，經過各國科學傢的不懈努力，終於實現瞭利用電磁波傳送信號的理想。

前言/序言

《信號的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》 在這瞬息萬變的數字時代，信息以驚人的速度傳播和處理，而這一切的基石，正是那些肉眼不可見卻無處不在的“信號”。從我們耳畔的音樂、手機的通信，到醫療影像的診斷、遙感探測的未知，信號無處不在，它們承載著意義，驅動著科技的進步。本書《信號的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》正是為瞭揭示這些信號的本質，帶領讀者深入理解信號的生成、變換、分析以及最終的應用，從而構建起一座連接科學理論與工程實踐的橋梁。 第一部分：信號的語言——理論基礎的構建 任何一項復雜的科學技術，都離不開堅實的理論基礎。本書的第一部分，將為讀者打下紮實的信號處理理論基石，如同學習一門新語言，我們需要先掌握其語法和詞匯。 信號的本質與分類： 我們將從最根本的層麵齣發，探討什麼是信號，以及它們是如何産生的。信號可以被看作是物理量的隨時間或空間的函數，它們可以是有形的，也可以是抽象的。我們會詳細介紹連續時間信號與離散時間信號的區彆，周期信號與非周期信號的特性，能量信號與功率信號的能量和功率概念，以及奇信號與偶信號的對稱性。理解這些基本概念，是後續深入學習的起點。 傅裏葉變換的魔力： 傅裏葉變換是信號處理領域中最強大、最核心的工具之一。它能夠將一個信號從時域（時間維度）分解到頻域（頻率維度），讓我們看到信號在不同頻率上的成分。本書將循序漸進地介紹傅裏葉級數、傅裏葉變換以及離散傅裏葉變換（DFT）。我們會通過豐富的數學推導和直觀的圖形解釋，幫助讀者理解為何傅裏葉變換如此重要，以及它如何揭示信號的內在頻率結構。從正弦和餘弦波的疊加，到頻譜圖的解讀，再到頻率響應的概念，都將一一涵蓋。 捲積：信號的“記憶”與“影響”： 捲積是描述綫性時不變（LTI）係統如何響應輸入信號的核心運算。它揭示瞭係統對輸入信號的“記憶”和“影響”是如何纍積的。我們將深入講解捲積定理，並通過實例展示如何通過捲積來模擬濾波器、通信信道等各種係統的行為。理解捲積，意味著理解瞭“係統”與“信號”之間最基本的互動方式。 采樣理論：從連續到離散的橋梁： 在數字信號處理的世界裏，我們處理的信號是離散的，而現實世界中的信號往往是連續的。采樣理論，特彆是奈奎斯特-香農采樣定理，為我們提供瞭將連續信號轉換為離散信號的理論依據。本書將詳細闡述采樣定理的原理，解釋為何采樣率至關重要，以及過采樣和欠采樣的後果。同時，我們也會探討采樣過程中可能齣現的混疊現象及其避免方法，為數字信號的精確錶示奠定基礎。 Z變換：離散時間信號的頻率分析： 類似於傅裏葉變換在連續時間信號中的作用，Z變換是分析離散時間信號和係統的強大工具。它能夠將離散時間信號變換到Z域，方便地分析其頻率特性、穩定性和因果性。本書將詳細介紹Z變換的定義、性質，以及它在解決差分方程、理解離散係統頻率響應等方麵的應用。 第二部分：信號的轉換與增強——核心技術解析 掌握瞭理論基礎，我們便進入瞭信號處理的核心技術環節。這一部分將聚焦於各種信號的轉換、分析和增強技術，讓信號變得更有用、更清晰。 數字濾波器的設計與應用： 濾波器是信號處理中最常見的工具之一，它們能夠選擇性地通過或抑製信號的特定頻率成分。我們將詳細介紹兩種主要的數字濾波器類型：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。通過對濾波器設計方法（如巴特沃斯、切比雪夫、綫性相位FIR等）的深入剖析，以及對低通、高通、帶通、帶阻等典型濾波器的應用場景的展示，讀者將能夠根據實際需求選擇和設計閤適的濾波器。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 實際應用中，我們通常處理的是離散信號，因此DFT及其高效算法FFT顯得尤為重要。本書將詳細講解DFT的原理，並重點介紹FFT算法如何通過分治策略大幅度提高計算效率。我們將通過實例演示FFT在頻譜分析、信號去噪、數據壓縮等方麵的強大能力。 自適應信號處理：讓信號處理係統“學習”： 現實世界中的信號往往會受到未知或變化的噪聲乾擾，此時傳統的固定濾波器可能難以勝任。自適應信號處理技術應運而生，它能夠根據輸入的信號和噪聲的統計特性，實時調整濾波器參數，以達到最優的信號估計或噪聲抑製效果。本書將介紹幾種經典的自適應算法，如最小均方（LMS）算法和遞歸最小二乘（RLS）算法，並探討它們在迴聲消除、噪聲對消等實際應用中的優勢。 相關與互相關：信號的“相似度”測量： 相關和互相關是度量兩個信號之間相似性的重要工具。相關運算可以衡量一個信號在不同延遲下與自身有多相似，這對於信號檢測、目標跟蹤等非常有用。互相關則用於衡量兩個不同信號之間的相似度，在模式識彆、信號匹配等領域有著廣泛應用。我們將深入講解相關函數的性質，以及如何利用互相關函數來檢測特定信號的存在。 隨機信號分析：理解不確定性中的規律： 現實世界中的許多信號，如通信中的噪聲、生理信號等，都具有隨機性。理解和分析這些隨機信號，對於我們設計魯棒的係統至關重要。本書將介紹隨機過程的基本概念，如均值、方差、功率譜密度等，並講解如何利用這些工具來描述和分析隨機信號的特性。 第三部分：信號的應用之旅——賦能各行各業 理論與技術最終要落到實際應用中。本書的第三部分將展示信號處理技術如何在各個領域大放異彩，為讀者打開一扇扇通往真實世界應用的窗戶。 通信係統中的信號處理： 從最基本的電話通信到復雜的無綫網絡，信號處理在通信領域扮演著至關重要的角色。我們將探討信道編碼與解碼、調製與解調、信道均衡、多用戶接入等技術，揭示信號處理如何確保信息的可靠傳輸和高效利用。 圖像與視頻信號處理： 我們的視覺世界被大量的圖像和視頻信號所充斥。本書將介紹圖像的獲取、錶示、增強（如去噪、銳化）、復原、壓縮以及目標識彆等關鍵技術。我們將深入瞭解JPEG、MPEG等圖像視頻壓縮標準的信號處理原理，以及它們如何實現高效的數據存儲和傳輸。 音頻信號處理： 音樂、語音、聲納信號等都屬於音頻信號範疇。我們將探討音頻信號的采樣、量化、頻譜分析，以及在音頻信號處理中的重要應用，如語音識彆、音頻壓縮（如MP3）、語音增強、音樂信息檢索等。 生物醫學信號處理： 醫療領域離不開對生物醫學信號的精確分析，如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等。本書將介紹如何利用信號處理技術來提取這些信號中的關鍵特徵，進行疾病診斷、生理狀態監測，以及開發先進的醫療設備。 雷達與聲納信號處理： 雷達和聲納係統通過發射和接收電磁波或聲波來探測目標。我們將深入瞭解其信號産生、目標迴波的特性，以及如何利用信號處理技術來實現目標的檢測、距離和速度的測量、以及目標分類。 其他新興應用領域： 除瞭上述經典領域，信號處理技術還在不斷滲透到新的領域，如機器學習中的特徵提取、金融數據分析、環境保護中的傳感器網絡數據處理等。本書也將簡要介紹這些前沿應用，激發讀者的探索興趣。 學習方法與讀者收益： 本書在編寫過程中，力求做到理論嚴謹、講解清晰、實例豐富。每一章節都配有精煉的數學推導，並輔以大量的圖示和代碼示例，幫助讀者更好地理解抽象的數學概念。我們鼓勵讀者在閱讀過程中，動手實踐，利用提供的示例代碼，在自己的計算機上進行實驗，加深對信號處理技術的理解。 閱讀完《信號的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》，您將： 建立紮實的信號處理理論體係： 掌握信號的數學描述、變換方法和分析工具。 熟悉核心的信號處理技術： 能夠理解和應用濾波、變換、自適應等關鍵技術。 洞察信號處理在各領域的應用： 瞭解信號處理如何賦能通信、圖像、音頻、醫療等眾多行業。 培養解決實際問題的能力： 能夠將理論知識轉化為解決工程實際問題的有效方案。 無論您是電子工程、通信工程、計算機科學等相關專業的學生，還是對信號處理技術充滿好奇的研究者和工程師，《信號的奧秘：從理論到實踐的探索之旅》都將是您在這個信息爆炸時代，深入理解和駕馭“信號”這一核心語言的得力助手。讓我們一同踏上這場探索信號奧秘的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

作為一名對通信係統設計有濃厚興趣的學生，我一直希望找到一本能夠深入講解信號在現代通信鏈路中扮演的角色的書籍。我設想這本書能夠詳細闡述調製解調技術、信道編碼、多址技術等在實際通信係統中的具體實現，以及它們如何影響係統的性能和效率。閱讀過程中，我確實看到瞭一些關於信號傳輸和接收的章節，但其側重點似乎更多地放在瞭理論的推導和數學模型的建立上，而對於如何將這些理論轉化為具體的通信協議設計，或者如何通過硬件實現來優化信號的傳輸質量，則著墨不多。我特彆希望能看到一些關於5G、Wi-Fi等現代通信技術中信號處理的應用案例，例如OFDM、MIMO等技術的原理及其在係統中的作用，但這些內容似乎並沒有得到充分的展現。這讓我感到一絲遺憾，因為我希望能夠通過這本書，更直觀地理解信號處理在構建高速、可靠通信網絡中的關鍵作用，並從中獲得一些工程設計的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我對音頻信號處理的應用情有獨鍾，尤其是在音樂閤成、語音識彆和音頻增強等領域。我希望這本書能深入探討數字音頻信號的錶示、處理和閤成技術，包括采樣、量化、FFT在音頻分析中的應用，以及各種濾波器設計對音頻特性的影響。我曾設想書中會有關於音頻編解碼技術（如MP3、AAC）的原理介紹，或者關於數字信號處理器（DSP）在音頻處理中的具體應用實例。然而，在閱讀過程中，我發現雖然提到瞭數字信號的基本處理方法，但對於音頻信號特有的處理技術，例如感知編碼、迴聲消除、混響閤成等，並沒有進行詳盡的闡述。我希望能找到更多關於音頻信號在實際産品中應用的案例，例如智能音箱的語音交互、音樂播放器的音效處理，或者數字音頻工作站（DAW）中的信號處理插件。目前的閱讀體驗，讓我感覺這本書更側重於信號處理的普適性理論，而對於我所感興趣的音頻領域的深度應用，則需要進一步的挖掘和補充。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，那種沉靜的藍色和簡潔的排版，預示著它是一本嚴謹而富有深度的學術著作。當我拿到它的時候，就迫不及待地翻開，準備迎接一場關於信號處理的知識盛宴。然而，我原本期待的那些關於傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等核心理論的詳盡講解，以及它們在實際工程中如濾波器設計、頻譜分析等經典應用場景的深入剖析，似乎並沒有像預期的那樣集中呈現。書中的某些章節，雖然也提到瞭信號的基本概念，但很快就跳躍到瞭一個我尚不熟悉的領域，讓我感到有些措手不及。我曾設想，這本書會像一位循循善誘的老師，一步步帶領我從基礎理論的殿堂走嚮實際應用的廣闊天地，但目前的閱讀體驗，更像是在一個精心布置的花園裏漫步，雖然風景優美，卻難以找到我當初尋覓的那條通往核心知識的路徑。或許，是我對這本書的定位産生瞭某種誤解，又或者，我需要更加耐心地去挖掘它隱藏在字裏行間的精髓。我抱著學習的心態而來，希望在這本書中找到解決我實際工程問題的方法論，並對信號處理這門學科有一個更全麵、更係統的認知。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在生物醫學工程領域工作的研究者，我一直關注信號處理技術在生理信號監測和分析中的應用，例如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等。我期待這本書能夠提供一些關於這些特定領域信號處理方法的深入介紹，例如如何有效地從噪聲中提取有用的生物電信號，如何利用小波變換來分析瞬態的生理信號特徵，或者如何構建能夠進行疾病診斷的信號分類器。雖然書中確實提到瞭信號的去噪和特徵提取等通用技術，但對於生物醫學信號特有的挑戰和解決方案，例如肌電乾擾的抑製、基綫漂移的校正等，並未給予足夠的關注。我希望能看到更多與生物醫學信號相關的具體算法和應用案例，例如利用機器學習模型進行心律失常檢測，或者利用盲源分離技術來解析腦電信號的來源。目前，這本書的通用性雖然強，但對於我在生物醫學領域的特定需求，還有很大的拓展空間。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習在信號處理領域的應用充滿好奇，尤其是那些能夠實現智能化的特徵提取和模式識彆的算法。在購買這本書之前，我特意查閱瞭相關的介紹，瞭解到它可能會涵蓋一些前沿的技術。當我開始閱讀時，確實發現瞭一些關於數據驅動方法的內容，這讓我感到振奮。然而，我期望中那些能夠直接應用於我正在進行的數據分析項目的具體算法框架、代碼實現或者案例分析，卻顯得有些隱晦。書中對某些復雜算法的描述，雖然理論上嚴謹，但缺乏足夠的可操作性指導，讓我感覺自己像是站在一座知識的高塔下，雖然能看到塔頂的輝煌，卻找不到登上去的具體階梯。我非常希望能夠從中找到一些可以直接套用或者作為參考的實例，例如如何利用深度學習模型來優化現有的信號去噪算法，或者如何通過強化學習來動態調整濾波器參數。目前看來，這本書更多的是在探討一些更宏觀的理念和方法論，對於我這種渴望獲得“乾貨”的實踐者來說，還需要花費更多的時間去消化和轉化，纔能真正將其轉化為解決實際問題的工具。