數字信號處理/普通高等教育“十二五”規劃教材 [Digital Signal Processing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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季秀霞，張小琴，楊定禮 等 編

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• DSP
• 傅裏葉變換
• 濾波器
• 十二五規劃

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118091502

版次：1

商品編碼：11388037

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十二五”規劃教材

外文名稱：Digital Signal Processing

開本：16開

齣版時間：2013-12-01

用紙：膠版紙

頁數：269

字數：430000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數字信號處理/普通高等教育“十二五”規劃教材》是為適應技術應用型本科院校教學的需要，針對數字信號處理課程教學基本要求和學生特點而編寫的，係統地講解瞭數字信號處理的基本原理、基本概念與基本分析方法。教材內容強化數字信號處理理論和性質的應用，簡化繁雜的公式推導過程，體現教材的應用性和工程性。
　　主要內容包括：時域離散信號和時域離散係統、時域離散信號和係統的頻域分析、Z變換、離散傅裏葉變換（DFT）、快速傅裏葉變換（FFT）、時域離散係統的實現、無限衝激響應數字濾波器的設計和有限衝激響應數字濾波器的設計。結閤各章內容，介紹瞭相應的MATLAB信號處理工具箱函數和相關的求解程序，並附有大量習題。
　　《數字信號處理/普通高等教育“十二五”規劃教材》可作為技術應用型本科院校工科通信工程、電子信息工程、自動化、電子科學與技術、測控技術與儀器以及理科電子信息科學與技術等專業的本科生教材或教學參考書，也可供相關專業的技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 離散時間信號與係統
1.1 引言
1.2 離散時間信號——序列
1.3 離散時間係統
1.4 綫性移不變係統
1.5 由差分方程描述離散時間係統
1.6 MATIAB仿真實例
本章小結
習題

第2章 傅裏葉變換
2.1 傅裏葉變換概述
2.2 綫性移不變係統的頻率響應
2.3 傅裏葉變換的性質
2.4 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第3章 Z變換
3.1 Z變換概述
3.2 Z變換的收斂域性質
3.3 Z反變換
3.4 Z變換的性質和定理
3.5 係統函數
3.6 Z變換與傅裏葉變換的關係
3.7 單邊Z變換
3.8 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第4章 連續時間信號的采樣
4.1 信號的理想采樣
4.2 采樣信號的頻譜
4.3 時域采樣定理
4.4 信號的恢復
4.5 連續時間信號的離散時間處理
4.6 離散時間信號的連續時間處理
4.7 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第5章 離散傅裏葉變換
5.1 周期序列
5.2 離散傅裏葉級數
5.3 離散傅裏葉變換的定義與性質
5.4 有限長序列的圓周捲積
5.5 DFT與Z變換、傅裏葉變換的關係
5.6 頻域采樣
5.7 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第6章 快速傅裏葉變換
6.1 引言
6.2 時間抽取基-2FFT算法
6.3 頻率抽取基-2FFT算法
6.4 FFT實現中的具體問題
6.5 離散傅裏葉反變換（IDFT）的計算方法
6.6 任意基數的FFT算法
6.7 綫性捲積的FFT算法
6.8 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第7章 IIR濾波器的設計
7.1 引言
7.2 常用模擬濾波器設計
7.3 通過模擬濾波器設計IIR數字濾波器
7.4 MATIAB仿真實例
本章小結
習題

第8章 FIR濾波器的設計
8.1 FIR濾波器的綫性相位
8.2 窗函數法設計FIR濾波器
8.3 頻率取樣法設計FIR濾波器
8.4 IIR和FIR數字濾波器比較
8.5 MATLAB仿真實例
本章小結
習題

第9章 離散時間係統的實現
9.1 係統的信號流圖錶示
9.2 FIR係統的網絡結構
9.3 IIR係統的網絡結構
本章小結
習題
附錄A 模擬濾波器設計參數
附錄B IIR濾波器的頻率變換設計法
附錄C IIR濾波器的計算機輔助設計方法
附錄D FIR濾波器的等波紋逼近設計方法
附錄E 有限字長效應
附錄F 離散餘弦變換（DCT）
附錄G 離散時間隨機信號
附錄H MATIAB信號處理工具
參考文獻

前言/序言

數字信號處理：揭示無形世界，解鎖無限可能 數字信號處理（Digital Signal Processing, DSP）是現代科學技術領域中一顆璀璨的明珠，它深刻地改變瞭我們感知、分析和操縱信息的方式。從手機通信到醫學影像，從自動駕駛到人工智能，DSP 的身影無處不在，構成瞭支撐這些前沿技術的核心骨架。它賦予瞭我們“看透”數據錶麵之下的本質，並在此基礎上進行智能化的改造和應用，從而創造齣更多前所未有的可能性。 DSP 的核心在於對離散時間信號進行數學運算和變換，以提取有用信息、去除噪聲、壓縮數據，或將其轉化為另一種便於理解和處理的形式。想象一下，當我們通過麥剋風錄製一段聲音，或者用相機捕捉一張照片時，這些原始的模擬信號是如何被轉化為一係列數字數據的？DSP 就是那個在幕後默默工作的魔法師，它將連續變化的現實世界“翻譯”成計算機能夠理解和操作的語言——二進製數字。 DSP 的演進與重要性 DSP 的概念並非憑空齣現，它根植於信息論、控製論、通信理論以及強大的數學工具，如傅裏葉變換。隨著計算機技術和集成電路的飛速發展，DSP 從理論研究走嚮瞭廣泛的工程應用。早期的 DSP 應用主要集中在通信領域，用於語音編碼、數據傳輸和噪聲抑製。然而，隨著數字技術的滲透，DSP 的應用領域不斷拓展，如今已成為幾乎所有電子和信息係統不可或缺的關鍵技術。 DSP 的重要性體現在其強大的信息處理能力上。通過對數字信號進行精細的分析和操作，我們可以： 提取關鍵信息： 例如，在語音識彆中，DSP 可以從復雜的聲學信號中分離齣人的語音，並將其轉化為文本；在醫學影像中，DSP 可以增強圖像對比度，突齣病竈區域。 去除噪聲和乾擾： 無論是音頻中的嘶嘶聲，還是圖像中的顆粒感，DSP 都可以通過濾波等技術將其有效去除，還原信號的真實麵貌。 壓縮數據： 在多媒體領域，DSP 能夠高效地壓縮音頻和視頻數據，使其能夠在有限的帶寬上傳輸或存儲，例如 MP3 和 JPEG 格式的背後都有 DSP 的功勞。 進行信號變換： 傅裏葉變換是 DSP 中最基本也最重要的工具之一，它能夠將信號從時域轉換到頻域，從而更容易地分析信號的頻率成分，進行濾波、調製解調等操作。 實現係統控製： 在自動駕駛、機器人等係統中，DSP 能夠實時處理傳感器數據，並根據預設算法做齣決策，控製執行機構的動作。 DSP 的核心概念與技術 要理解 DSP，需要掌握一係列核心概念和技術。這些技術構成瞭 DSP 的基石，也是解決各種工程問題的關鍵。 離散時間信號與係統： DSP 處理的對象是離散時間信號，即在時間和幅度上都離散的信號。這些信號通常由模擬信號采樣得到。離散時間係統則是對這些離散信號進行處理的數學模型。 采樣與量化： 將模擬信號轉換為數字信號的過程包括采樣和量化。采樣是將連續時間信號在離散時間點上取值，而量化則是將采樣得到的連續幅度值映射到有限的離散幅度級彆。采樣率和量化位數直接影響著數字信號的保真度。 傅裏葉變換係列（DFT、FFT）： 傅裏葉變換是 DSP 中最具革命性的概念之一。離散傅裏葉變換（DFT）能夠將一個離散時間信號分解為其各個頻率分量的疊加。快速傅裏葉變換（FFT）是 DFT 的一種高效計算算法，極大地降低瞭計算復雜度，使得實時頻譜分析成為可能。FFT 是許多 DSP 應用的“心髒”。 數字濾波： 數字濾波是 DSP 的核心應用之一，用於去除信號中的特定頻率成分，以達到去噪聲、增強特定頻率成分或信號整形的目的。常見的數字濾波器包括無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器，它們在性能和設計上各有特點。 捲積： 捲積是描述綫性時不變（LTI）係統對輸入信號響應的核心運算。在 DSP 中，係統輸齣信號可以錶示為輸入信號與係統衝激響應的捲積。 Z 變換： Z 變換是傅裏葉變換在離散時間係統分析中的推廣，它能夠將離散時間信號的時域錶示轉換到 Z 域，從而更方便地分析係統的穩定性和頻率響應。 自相關與互相關： 自相關函數描述瞭一個信號與其自身的相似性，常用於信號檢測、周期信號識彆等。互相關函數描述瞭兩個信號之間的相似性，常用於信號匹配、時延估計等。 自適應信號處理： 與傳統的固定濾波器不同，自適應信號處理技術能夠根據輸入信號的統計特性自動調整濾波器參數，以達到最佳的性能。這在噪聲抑製、迴聲消除等領域具有廣泛應用。 多速率信號處理： 多速率信號處理涉及對不同采樣率的信號進行處理，例如信號的升采樣和降采樣。這在通信係統、音頻處理等領域至關重要。 語音信號處理： 語音信號處理是 DSP 的一個重要分支，涉及語音的産生、感知、識彆、閤成、編碼和增強等。從語音助手到語音識彆係統，DSP 扮演著關鍵角色。 圖像信號處理： 圖像信號處理是將 DSP 技術應用於二維圖像，實現圖像的增強、去噪、分割、識彆、壓縮等。醫學影像、安防監控、計算機視覺等都離不開圖像信號處理。 DSP 的應用領域 DSP 的應用已經滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地影響著現代社會的發展。 通信係統： 手機、無綫網絡、衛星通信等都高度依賴 DSP 進行信號的調製解調、編碼解碼、信道估計和噪聲抑製，確保瞭高效可靠的通信。 音頻和視頻處理： MP3 播放器、數字電視、藍光播放器、音頻工作站等都利用 DSP 進行音頻壓縮、編碼、解碼、噪聲消除、音效處理以及視頻的壓縮、編碼、解碼、圖像增強等。 醫學影像： CT、MRI、超聲波等醫學成像設備都使用 DSP 技術來處理和重建圖像，以提供清晰的診斷信息。DSP 還可以用於圖像增強，突齣病竈。 消費電子産品： 數碼相機、智能手機、平闆電腦、遊戲機等都集成瞭 DSP 芯片，用於圖像和音頻的處理、人機交互的優化等。 工業自動化與控製： 機器人、伺服係統、傳感器信號處理等都需要 DSP 進行實時數據分析和控製，實現精確高效的自動化操作。 雷達與聲納係統： DSP 在雷達和聲納係統中用於目標檢測、跟蹤、距離和速度測量，以及環境噪聲的抑製。 生物醫學工程： 除瞭醫學影像，DSP 還應用於心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生理信號的分析，以及醫療器械的控製。 汽車電子： 自動駕駛係統中的傳感器數據處理、導航係統、車載娛樂係統、引擎控製單元（ECU）等都大量使用 DSP 技術。 科學研究： 在天文學、物理學、地質學等領域，DSP 被用於處理和分析海量的實驗數據，從中提取有價值的信息。 人工智能與機器學習： DSP 是許多人工智能和機器學習算法（如神經網絡、深度學習）在處理原始傳感器數據（如音頻、圖像、視頻）時的重要預處理和特徵提取工具。 DSP 的未來展望 隨著科技的不斷進步，DSP 的發展正朝著更高性能、更低功耗、更智能化和更廣泛的應用方嚮邁進。 高性能計算： 隨著數據量的爆炸式增長，對 DSP 的計算能力要求也越來越高。未來的 DSP 將集成更多核心，支持並行計算，以應對更復雜的算法和更大的數據集。 低功耗設計： 在移動設備和嵌入式係統中，低功耗是至關重要的。DSP 設計將更加注重能源效率，通過硬件優化和軟件算法的改進，實現更長的電池續航。 算法創新： 新的 DSP 算法不斷湧現，例如更高效的濾波器設計、更魯棒的自適應算法、更先進的多速率處理技術等，將進一步提升 DSP 的性能和應用範圍。 與人工智能的深度融閤： DSP 將與人工智能技術更加緊密地結閤，實現更智能化的信號分析和決策。例如，利用深度學習來優化信號去噪和特徵提取，或者將 DSP 作為 AI 模型部署在邊緣設備上的核心計算單元。 硬件加速： 專用 DSP 芯片（DSPs）以及集成在 FPGA、SoC 中的 DSP 模塊將繼續在高性能計算和低功耗應用中發揮重要作用。 量子信號處理： 盡管尚處於早期階段，但量子信號處理的研究正在探索如何利用量子力學原理來處理量子信息，未來可能為信息處理帶來革命性的變化。 總而言之，數字信號處理是一門既古老又充滿活力的學科，它不僅僅是一係列數學公式和算法的集閤，更是連接現實世界與數字世界、洞察信息本質、驅動技術創新的一門關鍵技術。掌握 DSP，意味著擁有瞭理解和改造我們所處信息時代的強大鑰匙，也為探索更加智能、高效、便捷的未來打開瞭無限可能的大門。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀這本書之前，我對數字信號處理這個科目抱持著一種“敬而遠之”的態度。覺得它要麼是高深莫測的數學理論，要麼是枯燥乏味的公式推導。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我的看法。它的文字風格非常親切，就像一位經驗豐富的工程師在和你分享他的心得體會。書中對於一些關鍵概念的解釋，常常會從實際問題齣發，例如，為什麼我們需要對信號進行采樣？采樣後的信號又會發生什麼？這些問題都被講解得非常生動有趣。我特彆喜歡書中關於“信號的譜分析”那一章節，它不僅僅介紹瞭傅裏葉變換，還結閤瞭聲音信號的頻譜分析，讓我能夠直觀地看到不同音符在頻譜圖上的錶現，這種沉浸式的學習體驗，遠比單純閱讀文字要有效得多。此外，書中對於一些算法的講解，也注重效率和實現細節，這對於想要將理論付諸實踐的讀者來說，非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

在我翻閱這本《數字信號處理》的過程中，給我留下深刻印象的是它對於數學工具的引入和運用。作者在講解時，並非一股腦地拋齣公式，而是先建立起一個直觀的物理模型或數學背景，然後再引入相應的數學工具來解決問題。例如，在介紹捲積定理時，書中花瞭相當的篇幅來解釋捲積操作的意義，以及它在係統響應中的作用，而不是直接給齣公式。這種由淺入深、層層遞進的講解方式，讓我能夠更好地理解公式背後的含義，而不是死記硬背。另外，書中對數字濾波器的講解也讓我受益匪淺。無論是FIR濾波器還是IIR濾波器，作者都詳細闡述瞭它們的原理、設計方法以及各自的優缺點，並結閤實際應用場景進行瞭分析。我尤其欣賞書中對於濾波器性能指標的解讀，比如通帶、阻帶、過渡帶的定義，以及紋波、衰減等概念，都講解得非常透徹。這些細節的打磨，讓我覺得這本書不僅僅是在傳授知識，更是在培養我的工程思維能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的那一刻，我最直觀的感受就是它的厚實與分量。翻開扉頁，濃厚的學術氣息撲麵而來，仿佛置身於知識的海洋。書中的章節劃分邏輯清晰，從最基礎的信號與係統概念入手，逐步深入到傅裏葉變換、Z變換等核心內容，再到濾波器設計、抽樣定理等實踐性較強的章節，編排得井井有條。我特彆喜歡書中在講解一些復雜概念時，會采用大量的圖示和錶格輔助說明，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。例如，在講解離散時間傅裏葉變換（DTFT）時，書中提供瞭不同信號的頻譜圖，直觀地展示瞭頻率域的特性，讓我一下子就豁然開朗。而且，書中提供的習題也很有代錶性，既有基礎的概念鞏固題，也有需要綜閤運用所學知識纔能解決的綜閤題，這對於檢驗學習效果非常有幫助。每次完成一道習題，都能感受到自己對數字信號處理理解的深化，這種成就感是難以言喻的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在進行相關領域研究的學生，平時接觸瞭許多不同版本的數字信號處理教材。而這本《數字信號處理》給我最大的驚喜在於它的全麵性和深度。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是花瞭相當大的篇幅來講解實際的工程應用。例如，在介紹自適應濾波器的章節，書中不僅詳細講解瞭LMS算法和RLS算法的原理，還給齣瞭它們在噪聲消除、迴聲消除等實際問題中的應用案例，並提供瞭僞代碼，方便讀者理解算法的實現過程。我尤其欣賞書中對小波變換的講解，這在許多入門級教材中是很少見的。小波變換在圖像處理、信號去噪等領域有著廣泛的應用，而本書對它的闡述，既有理論深度，又不乏工程實踐指導。這讓我覺得，這本書不僅適閤初學者打下堅實基礎，也能夠滿足有一定基礎的讀者深入學習的需求。書中的參考文獻列錶也非常豐富，為進一步的研究提供瞭很好的指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔明瞭，采用瞭經典的藍白配色，給人一種專業而沉穩的感覺。書名“數字信號處理”的字體較大，非常醒目，而副標題“普通高等教育‘十二五’規劃教材”則字體稍小，起到瞭補充說明的作用。整體而言，排版清晰，沒有多餘的花哨元素，符閤學術書籍的定位。我個人比較喜歡這種樸素的設計風格，專注於內容本身。在拿到這本書之前，我對數字信號處理這個領域其實是有些畏懼的，總覺得它充滿瞭各種復雜的公式和理論，難以理解。然而，這本書的問世，讓我看到瞭希望。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，用通俗易懂的語言，將抽象的概念具象化。我尤其欣賞作者在解釋原理時，穿插的各種實際應用案例，比如在音頻信號處理、圖像壓縮等方麵，都給齣瞭非常生動的例子。這些案例不僅幫助我理解瞭理論知識，更讓我看到瞭數字信號處理在現實世界中的巨大價值。此外，書中對於數學推導的講解也十分到位，既保留瞭嚴謹性，又注重邏輯的清晰性，讓人能夠一步步跟隨，不會感到迷失。