数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐向宏，孙闽红 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• MATLAB
• 仿真
• 通信
• 图像处理
• 算法
• 工程
• 第二版

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040358834

版次：2

商品编码：11080849

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：321

字数：500000

正文语种：中文

内容简介

《数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版）》系统讨论数字信号处理的基本理论、基本算法和基本实现方法，注重基本概念、基本方法的讲解，压缩了繁琐的理论推导，所列举的大量典型示例注重理论联系实际，例题、习题紧扣基本概念、基本原理、基本方法的应用，内容通俗易懂、易教易学。
全书共9章，主要涉及离散时间系统的基本特征、连续时间信号的抽样、离散时间系统的变换域分析方法、离散时间系统结构、快速傅里叶变换（FFT）、IIR和FIR数字滤波器的理论和设计方法，以及多抽样率信号处理与多分辨率信号分析等内容。结合各章节的内容，介绍了相应的MATLAB信号处理工具箱函数，给出有关的仿真程序。
《数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版）》可作为大专院校电气信息类专业的教材，也可作为在通信工程、电子信息工程、自动控制工程、图像处理、语音处理等领域从事信号处理的科技工作者的参考书。

内页插图

目录

绪论
第1章 离散时间信号与系统
1.1 离散时间信号与序列运算
1.1.1 离散时间信号及表示方式
1.1.2 序列的运算
1.1.3 序列的能量、周期性以及几种常用序列
1.2 离散时间系统
1.2.1 线性时不变系统
1.2.2 单位冲激响应与系统响应
1.2.3 因果与稳定系统
1.3 连续时间信号的抽样
1.3.1 连续时间信号抽样的基本原理
1.3.2 抽样定理与连续信号的恢复
1.4 本章相关的MATLAB命令及应用
1.4.1 离散时间信号的MATLAB表示
1.4.2 离散时间信号运算的实现
1.4.3 差分方程的MATLAB求解
1.4.4 连续信号的离散与重构
小结
习题

第2章 离散时间系统的变换域分析-z变换
2.1 z变换与z逆变换
2.1.1 z变换的定义与收敛域
2.1.2 z逆变换
2.1.3 z变换的基本性质
2.2 离散时间系统的系统函数与系统特性的描述
2.3 系统的频率响应与系统滤波特性
2.4 z变换和拉氏变换的关系
2.5 本章相关的MATLAB命令及应用
2.5.1 z变换与z逆变换的MATLAB实现
2.5.2 有理多项式的部分分式展开与多项式的乘除
2.5.3 MATLAB对系统的描述及各系统模型的转换
2.5.4 离散LTI系统的时域响应与频率响应
小结
习题

第3章 离散时间系统的频域分析傅里叶变换
3.1 非周期序列的傅里叶变换及性质
3.1.1 非周期序列傅里叶变换
3.1.2 非周期序列傅里叶变换的性质
3.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS）及性质
3.3 有限长序列的离散傅里叶变换（DFT）
3.3.1 离散傅里叶变换（DFT）及性质
3.3.2 圆周卷积与有限长序列的线性卷积的关系
3.4 频域抽样理论
3.5 利用DFT对连续时间信号处理时应注意的问题
3.5.1 混叠失真与参数选择
3.5.2 频谱泄漏
3.5.3 栅栏效应
3.6 本章相关的MATLAB命令及应用
3.6.1 求系统幅度响应函数与相位响应函数
3.6.2 傅里叶变换的MATLAB实现
小结
习题

第4章 数字滤波器的基本结构
4.1 数字滤波器类型及结构表示方法
4.2 无限长单位冲激响应（ IIR）数字滤波器的基本结构与特点
4.3 有限长单位冲激响应（ FIR）数字滤波器的基本结构与特点
4.4 数字滤波器的格型结构
4.4.1 全零点FIR系统的格型结构
4.4.2 全极点IIR系统的格型结构
4.4.3 零极点IIR系统的格型结构
4.5 本章相关的MATLAB命令及应用
4.5.1 系统互联函数命令
4.5.2 系统不同结构的实现
4.5.3 系统格型结构的实现函数
小结
习题

第5章 快速傅里叶变换
5.1 快速计算DFT的改进途径
5.2 按时间抽选（DIT）的基-2 FFT算法
5.2.1 DIT-FFT算法的基本原理
5.2.2 DIT-FFT算法的特点
5.2.3 按时间抽选的FFT算法的其他形式流图
5.3 按频率抽选（DIF）的基-2 FFT算法
5.3.1 DIF-FFT算法的基本原理
……
第6章 无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器的设计方法
第7章 有限长单位冲激响应（ FIR）数字滤波器的设计方法
第8章 多抽样率信号处理与多分辨率信号分析
第9章 离散信号处理系统设计分析及有限字长效应

附录A 常用模拟低通滤波器设计方法
附录B MATLAB使用简介
参考文献

数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版） 简介 本书全面而深入地探讨了数字信号处理（DSP）的核心理论、关键实现技术以及实用的仿真方法。作为经典著作的第二版，它不仅巩固了数字信号处理领域的坚实基础，更紧随技术发展的步伐，引入了许多前沿概念和最新进展，旨在为读者提供一个系统、完整且贴合实际应用的学习框架。无论您是初学者希望构建扎实的理论根基，还是经验丰富的工程师寻求深化理解和掌握先进技术，亦或是研究人员探索新的算法与应用，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。 第一部分：基础理论与核心概念 本部分将从最基础的信号与系统概念入手，逐步构建起数字信号处理的理论框架。 连续时间信号与系统： 我们首先回顾和梳理连续时间信号的表示方法（如傅里叶级数、傅里叶变换）及其在 LTI（线性时不变）系统中的响应。理解连续时间信号和系统的性质是通往数字世界的重要桥梁。 采样定理与离散时间信号： 核心内容将围绕采样定理展开，深入剖析如何将连续时间信号转化为离散时间信号，以及采样频率、奈奎斯特率等关键概念。我们将详细探讨采样过程中可能出现的混叠现象及其避免方法，为后续的数字处理奠定基础。 离散时间信号与系统的基本性质： 介绍离散时间信号的表示（如序列）、基本运算（如卷积、差分）以及 LTI 离散时间系统的表示（如差分方程、脉冲响应）。我们将深入分析系统的稳定性、因果性等重要特性。 傅里叶分析工具： 本节将系统性地介绍数字信号处理中至关重要的傅里叶分析工具，包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其性质。我们将详尽阐述它们在信号频谱分析、系统频率响应理解等方面的作用，并为后续快速傅里叶变换（FFT）算法的引入铺平道路。 Z变换： Z变换是分析离散时间系统和信号的强大数学工具。我们将详细介绍Z变换的定义、收敛域、重要性质以及其在系统稳定性分析、零极点配置等方面的应用。通过Z变换，我们可以更直观地理解系统的动态行为。 第二部分：数字滤波器设计与分析 数字滤波器是数字信号处理应用的核心组成部分，本部分将聚焦于滤波器的原理、设计方法和性能分析。 滤波器基本概念与分类： 介绍滤波器的基本功能，如低通、高通、带通、带阻等，以及它们的理想特性。我们将区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器两大类，并分析它们各自的优缺点。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： 深入探讨IIR滤波器的设计方法。我们将介绍模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的转换方法，包括脉冲不变法、双线性变换法等，并详细分析不同设计方法的特点和适用场景。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： 重点介绍FIR滤波器的设计。我们将详细阐述窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、巴lett窗、布莱克曼窗）和频率采样法等常用设计技术，分析不同窗函数对滤波器性能的影响。此外，还将介绍更高级的Parks-McClellan算法，以获得最优的equiripple滤波器。 滤波器性能评价： 讨论如何评价数字滤波器的性能，包括通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位失真等关键指标。我们将讲解如何根据应用需求选择合适的滤波器类型和设计参数。 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是连接时域和频域的关键工具，而FFT则是高效计算DFT的算法。 DFT的性质与应用： 再次强调DFT在频域分析中的重要性，并复习其关键性质，如周期性、对称性、线性卷积与循环卷积的关系等。我们将展示DFT在信号频谱分析、系统辨识等方面的实际应用。 快速傅里叶变换（FFT）算法： 深入讲解FFT算法的原理，特别是其核心思想——分治法。我们将详细介绍Cooley-Tukey算法（按时间抽取和按频率抽取两种基本形式），并阐述其如何通过将N点DFT分解为多个较小点的DFT来显著降低计算复杂度。 FFT的应用： 探讨FFT在各种应用中的广泛使用，例如快速卷积、功率谱估计、相关分析等。理解FFT的计算效率对于实现实时数字信号处理至关重要。 第四部分：数字信号处理的实现技术与算法 本部分将转向数字信号处理在硬件和软件层面上的实现，以及一些重要的算法。 有限字长效应： 探讨在实际数字系统中，由于有限的表示精度而产生的误差，包括量化误差、溢出误差等。分析这些误差对系统性能的影响，并介绍降低有限字长效应的策略，如改变结构、噪声整形等。 多速率信号处理： 介绍多速率信号处理的概念，包括抽取（Decimation）和插值（Interpolation）。详细阐述如何通过改变信号的采样率来提高处理效率或满足特定应用需求，例如在数字通信和音频处理中。 自适应信号处理： 引入自适应信号处理的概念，即能够根据输入信号的统计特性自动调整其自身参数的系统。重点介绍最小均方（LMS）算法和归一化最小均方（NLMS）算法等常用的自适应滤波器算法，以及它们在噪声消除、信号均衡等方面的应用。 相关与卷积算法： 深入分析信号的相关性（Correlation）和卷积（Convolution）的计算方法，并重点介绍如何利用FFT来高效实现线性卷积和相关计算，这在模式识别、系统辨识等领域非常重要。 第五部分：数字信号处理的应用与仿真 本部分将结合实际应用场景，展示如何运用前面学到的原理和技术，并通过仿真工具进行验证。 信号分析与处理应用： 介绍数字信号处理在各种领域的实际应用，包括但不限于： 通信系统： 如调制解调、信道编码、均衡等。 音频信号处理： 如音频压缩（MP3, AAC）、回声消除、语音识别等。 图像与视频处理： 如图像压缩、滤波、特征提取等。 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）的分析等。 雷达与声纳信号处理： 如目标检测、距离估计、速度测量等。 仿真环境介绍与使用： 重点介绍常用的数字信号处理仿真工具，如MATLAB/Simulink、Python (SciPy, NumPy, Matplotlib)等。演示如何利用这些工具来实现和验证各种DSP算法，包括滤波器设计、FFT分析、系统建模等。 案例分析与实践： 提供一些具体的、贯穿全书的案例分析，例如设计一个低通滤波器来去除语音信号中的高频噪声，或者利用FFT分析一段音频信号的频谱特征。通过这些案例，读者可以巩固所学知识，并将理论与实践相结合。 总结 《数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版）》旨在为读者构建一个全面、系统且实用的数字信号处理知识体系。本书从基础理论出发，循序渐进地讲解了数字滤波器的设计与分析、DFT与FFT算法、以及各种实现技术和应用。通过丰富的理论推导、清晰的算法描述以及详实的仿真示例，本书将帮助读者深入理解数字信号处理的精髓，并能够将其应用于实际工程问题中，培养解决复杂问题的能力。无论是初学者入门，还是专业人士进阶，本书都将是您在数字信号处理领域探索与实践的理想伙伴。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对信号处理理论基础相对薄弱的初学者，在学习过程中，经常被那些抽象的数学公式搞得头晕目眩，很多时候只是死记硬背，根本不理解其内在的逻辑和物理意义。拿到这本《数字信号处理：原理、实现与仿真（第2版）》后，我抱着试一试的心态翻看了几页，惊喜地发现作者的讲解方式非常直观。他们似乎很擅长用类比和图形来解释复杂的概念，比如在讲解采样定理的时候，我发现他们用了一个非常生动的例子，让我瞬间就明白了奈奎斯特频率到底是怎么回事，以及为什么采样率不够会导致混叠。这种“化繁为简”的能力，对于像我这样的新手来说，简直是福音。而且，书中大量的图示和表格，让原本枯燥的理论变得生动起来，不再是冷冰冰的数学符号堆砌。我也注意到，书中在介绍一些算法的时候，会穿插一些实际应用的案例，比如在讲解FFT的时候，就提到了它在音频信号分析中的作用。这让我觉得，我学的这些知识不仅仅是考试的工具，更是未来解决实际问题的好帮手。目前，我还在努力消化前面几个章节，但初步的感受是，这本书真的能让我从“知其然”向“知其所以然”迈进。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书刚到手，还没来得及深入研读，但光是翻阅目录和前言，就觉得它来头不小。我之前接触过一些数字信号处理的书，有的过于理论化，读起来像是天书，有些又太过工程化，忽略了背后的数学原理，学起来总觉得隔靴搔痒。这本书的标题“原理、实现与仿真”倒是让我眼前一亮，似乎找到了一个能平衡这两者之间关系的不错选择。特别是“实现与仿真”这几个字，意味着它不仅仅是纸上谈兵，还会教你如何在实际中运用，甚至是通过代码来验证和探索。我最期待的是它在滤波器的设计和实现部分，是否能有清晰的讲解，比如FIR和IIR滤波器的设计方法，以及如何在MATLAB或者Python中进行仿真。毕竟，信号处理的很多应用都离不开滤波，而能否灵活设计和实现滤波器，是衡量一个人是否真正掌握了这门技术的重要标准。我还注意到书中提到了“自适应信号处理”这个章节，这部分内容相对来说比较深入，一般的入门书籍很少会涉及，如果这本书能对它进行比较系统的介绍，那简直就是太棒了，因为自适应滤波在通信、雷达、噪声消除等领域有着广泛的应用。初步的印象是，这本书可能比我之前看的其他资料更全面，也更贴近实际应用，希望能在我现有的知识基础上，帮我打开新的视野。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，正在进行与通信信号处理相关的课题研究。在日常的文献阅读和实验中，我经常会遇到一些对数字信号处理的深入理解的需求，尤其是在信号的调制解调、信道估计、均衡等关键环节。虽然我接触过不少相关的教材，但总觉得在某些细节的处理上不够清晰，或者对于一些新兴的技术介绍不够及时。这本书的“第2版”让我觉得它可能包含了最新的研究进展和更完善的论述。我非常希望它能对一些经典的调制解调技术，如ASK、FSK、PSK、QAM等，进行深入的原理分析，并详细阐述其在数字信号处理中的实现细节。同时，我特别关注书中是否会涉及更前沿的通信信号处理技术，比如OFDM、MIMO等，以及这些技术是如何利用数字信号处理的原理来克服通信中的挑战的。我期待书中能提供一些关于实际通信系统仿真的案例，能够让我模拟不同信道条件下的信号传输，并评估各种信号处理算法的性能。此外，对于一些复杂的信号处理问题，比如多用户检测、干扰抑制等，如果书中能有相关的模型和算法介绍，并给出相应的仿真指导，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够成为我研究过程中的重要参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着几年工作经验的嵌入式工程师，平时工作中经常会接触到一些需要进行信号采集和处理的任务，比如传感器数据的预处理、噪声的滤除、特征的提取等等。之前我都是通过查阅一些零散的技术文档和在线论坛来解决具体问题，但总感觉知识体系不够系统，有时候会遇到一些瓶颈，需要花费大量时间去摸索。这本书的出现，对我来说简直是雪中送炭。我最看重的是书中“实现与仿真”这部分内容，因为作为工程师，我们更关注如何将理论转化为实际的产品。我希望这本书能在常见的信号处理算法，如卷积、相关、傅里叶变换等方面，提供清晰的算法流程和伪代码，最好还能给出在不同开发环境下的实现建议，比如C语言在嵌入式系统中的应用。另外，书中对滤波器设计的详细介绍，如果能包含各种滤波器的优缺点分析，以及在实际应用中如何根据需求进行选择，那就太有价值了。我还希望书中能涉及一些关于实时信号处理的技巧和注意事项，比如如何优化算法以满足实时性要求，以及如何处理长序列信号等。毕竟，在资源受限的嵌入式设备上进行信号处理，对算法的效率和鲁棒性都有很高的要求。

评分☆☆☆☆☆

在数字信号处理领域，我一直是一个“理论派”，对各种数学推导和定理的理解相当深入，但往往在实际动手实践方面稍显薄弱。我经常能清晰地理解一个算法的数学原理，但将其转化为可执行的代码，或者在真实的信号环境下进行验证时，就会遇到不少困难。这本书的标题“原理、实现与仿真”正好契合了我的需求。我希望它能在我扎实的理论基础上，提供更具指导性的“实现”和“仿真”方法。我特别期待书中关于各种信号处理算法的MATLAB或Python代码示例，并且希望这些代码是完整、可运行的，并且有详细的注释，解释每一行代码的作用以及与理论的对应关系。此外，关于“仿真”的部分，我希望它能引导读者不仅仅是运行代码，更能通过改变参数、设置不同的仿真场景，来深入理解算法的特性和局限性。例如，在介绍FFT时，希望有关于信号长度、窗函数选择对频谱分析结果影响的仿真实验。我也很关注书中是否会涉及一些高级的信号处理技术，例如小波变换、盲源分离等，并希望能看到它们在仿真中的应用演示。这本书的出现，有望帮助我弥合理论与实践之间的鸿沟。