数字信号处理（第2版）学习指导与题解/全国教育科学“十一五”规划课题碱韭成果配套参考书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐向宏 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 学习指导
• 题解
• 教材配套
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育
• 全国教育科学规划课题
• 参考书

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040424294

版次：2

商品编码：11699190

包装：平装

丛书名： 全国教育科学“十一五”规划课题碱韭成果配套参考书

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：313

字数：500000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号处理（第2版）学习指导与题解/全国教育科学“十一五”规划课题碱韭成果配套参考书》内容包括学习要求、例题分析、教材习题解答、自测练习以及MATLAB在信号处理中的应用等。学习指导书紧扣教材内容，通过例题讲解，分析各章节的学习重点、难点以及需要理解、掌握和灵活运用的基本概念、基本原理和基本方法。全书共有127例例题分析，150题题解，6套自测练习。
　　《数字信号处理（第2版）学习指导与题解/全国教育科学“十一五”规划课题碱韭成果配套参考书》可作为高等院校通信工程、电子信息工程、自动化、信息工程等电气信息类专业的“数字信号处理”课程教学参考书，也可为相关专业研究生入学考试提供参考。

目录

绪论
0.1 概述
0.2 学习要点

第1章 离散时间信号与系统
1.1 学习要点
1.2 例题
1.3 习题解答

第2章 离散时间系统的变换域分析——z变换
2.1 学习要点
2.2 例题
2.3 习题解答

第3章 离散时间系统的频域分析——傅里叶变换
3.1 学习要点
3.2 例题
3.3 习题解答

第4章 数字滤波器的基本结构
4.1 学习要点
4.2 例题
4.3 习题解答

第5章 快速傅里叶变换
5.1 学习要点
5.2 例题
5.3 习题解答

第6章 无限长单位冲激响应（IIR）数字
滤波器的设计方法
6.1 学习要点
6.2 例题
6.3 习题解答

第7章 有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器的设计方法
7.1 学习要点
7.2 例题
7.3 习题解答

第8章 多抽样率信号处理与多分辨率信号分析
8.1 学习要点
8.2 例题
8.3 习题解答

第9章 离散信号处理系统设计分析及有限字长效应
9.1 学习要点
9.2 例题
9.3 习题解答

第10章 自测题及参考答案
10.1 自测题（一）及参考答案
10.2 自测题（二）及参考答案
10.3 自测题（三）及参考答案
10.4 自测题（四）及参考答案
10.5 自测题（五）及参考答案
10.6 自测题（六）及参考答案

第11章 MATLAB在信号处理中的应用
11.1 信号及其基本运算
11.2 线性时不变系统及响应
11.3 傅里叶变换
11.4 IIR数字滤波器设计
11.5 FIR数字滤波器设计
11.6 教材中涉及的MATLAB函数

参考文献

《信号的奥秘：探索数字信号处理的理论与实践》 一、 引言 我们生活在一个由信息构成的世界，而数字信号处理（DSP）正是解锁这些信息、理解其内在规律的关键技术。从我们耳边回响的音乐、屏幕上流动的视频，到医疗影像的诊断、通信系统的可靠传输，再到工业生产的自动化控制，DSP无处不在，默默地驱动着现代科技的进步。本书旨在为读者打开通往数字信号处理精彩世界的大门，系统地梳理其核心概念、 fundamental 理论、 essential 算法以及 practical 应用，帮助您深入理解信号的本质，掌握处理和分析数字信号的 powerful 工具。 二、 数字信号处理的核心概念与理论基石 数字信号处理的核心在于对离散时间信号（离散信号）进行数学分析和处理。与连续时间信号不同，离散信号是在特定时间点上采样的信号，其信息量是有限且可计算的。理解这一基本概念是 DSP 的起点。 1. 信号的表示与分类： 信号的定义： 信号是承载信息的物理量随时间或空间变化的函数。在数字信号处理中，我们关注的是经过采样和量化的离散信号。 信号的分类： 按时间域： 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。 按幅度域： 连续幅度信号与离散幅度信号（量化信号）。 按性质： 偶信号与奇信号，稳定信号与不稳定信号。 信号的运算： 信号的加、减、乘、移位、翻转等基本运算是理解和处理信号的基础。 2. 离散时间系统： 系统的定义： 系统是将输入信号转换为输出信号的数学模型或物理装置。 系统的分类： 按稳定性： 稳定系统与不稳定系统。 按因果性： 因果系统与非因果系统。 按线性与时不变性： 线性时不变（LTI）系统是最为重要的一类系统，其分析方法相对成熟。 按记忆性： 有记忆系统与无记忆系统。 LTI 系统的分析： 卷积是 LTI 系统分析的核心概念。输入信号与系统冲激响应的卷积等于系统的输出信号。理解卷积运算的几何意义和代数计算是掌握 LTI 系统行为的关键。 3. 傅里叶分析： 傅里叶级数： 将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的数学工具。它揭示了信号的频率成分。 傅里叶变换： 将非周期信号分解为连续的频率分量的数学工具。它能将信号从时域转换到频域，揭示信号的频谱特性。 离散时间傅里叶变换 (DTFT)： 针对离散时间信号的傅里叶变换。 离散傅里叶变换 (DFT)： 实际应用中最常用、最关键的傅里叶分析工具。DFT 将无限长的离散时间信号或有限长的离散信号的傅里叶变换，在离散的频率点上进行计算。DFT 是数字信号处理器计算的核心。 快速傅里叶变换 (FFT)： 高效计算 DFT 的算法。FFT 的出现极大地加速了信号处理的速度，使得许多原本无法实现的算法成为可能。 4. Z 变换： Z 变换的定义： Z 变换是将离散时间序列映射到复平面上的一个函数。它在分析和设计离散时间系统，尤其是在处理因果和稳定的 LTI 系统时，比 DTFT 更为方便。 收敛域 (ROC)： Z 变换的收敛域对于确定系统的性质（如因果性、稳定性）至关重要。 Z 变换与傅里叶变换的关系： 当 Z 变换的收敛域包含单位圆时，Z 变换在单位圆上的取值就等于 DTFT。 Z 变换的应用： 用于系统分析、系统稳定性判断、系统设计（如滤波器设计）等。 5. 滤波器理论： 滤波器的作用： 滤波器是一种用于选择或去除信号中特定频率分量的系统。 滤波器的分类： 按工作原理： 模拟滤波器与数字滤波器。 按频率响应： 低通滤波器（保留低频，衰减高频）、高通滤波器（保留高频，衰减低频）、带通滤波器（保留特定频带，衰减其他频带）、带阻滤波器（衰减特定频带，保留其他频带）。 按冲击响应： 有限冲激响应 (FIR) 滤波器与无限冲激响应 (IIR) 滤波器。 FIR 滤波器： 具有零相位延迟的优点，但设计需要更多的系数。 IIR 滤波器： 具有更少的系数，能够以较低的计算复杂度实现期望的频率响应，但存在相位失真。 滤波器设计方法： 窗函数法、频率采样法、双线性变换法、脉冲不变法等。 三、 关键算法与技术 在掌握了 DSP 的理论基础之后，理解并运用核心算法是实现具体信号处理任务的关键。 1. 卷积算法： 时域卷积： 直接根据定义计算两个离散序列的卷积，计算量较大。 频域卷积： 利用卷积定理，将时域卷积转化为频域乘法。结合 FFT，可以大大提高计算效率，尤其适用于长序列的卷积。 2. 傅里叶变换算法： 快速傅里叶变换 (FFT)： 如前所述，FFT 是计算 DFT 的高效算法，其核心思想是将一个 N 点的 DFT 分解成若干个较小的 DFT 的计算，大大降低了计算复杂度。常见的 FFT 算法包括蝶形算法。 3. 相关算法： 自相关函数： 衡量一个信号与其自身延迟版本之间的相似度，用于检测信号的周期性、平稳性等。 互相关函数： 衡量两个信号之间的相似度，用于信号检测、系统辨识、时延估计等。 4. 谱估计： 周期图法： 基于傅里叶变换估计信号的功率谱密度。 改进的周期图法： 如 Welch 法，通过对信号进行分段和加窗，降低了谱估计的方差。 参数化谱估计： 如 AR 模型、MA 模型、ARMA 模型等，假设信号由某种模型产生，通过估计模型参数来估计功率谱密度。 5. 滤波器设计与实现： FIR 滤波器设计： 窗口函数法（矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等）、频率采样法。 IIR 滤波器设计： 脉冲不变法、双线性变换法，需要将模拟滤波器设计的方法转换为数字滤波器。 滤波器实现： 直接形式、Canonic 形式、级联形式、并联形式等，选择合适的实现结构可以优化计算量和数值稳定性。 四、 数字信号处理的应用领域 数字信号处理的强大能力使其在众多领域发挥着不可或缺的作用。 1. 通信系统： 语音信号处理： 语音编码（MP3, AAC）、语音识别、语音合成、回声消除、降噪。 数据通信： 调制解调（QPSK, QAM）、信道编码、误码纠正、自适应均衡。 移动通信： 信号的发射、接收、多路复用、波束赋形。 2. 音频与图像处理： 音频处理： 音频压缩、音频特效（混响、均衡）、音频增强、音频水印。 图像处理： 图像压缩（JPEG）、图像增强（锐化、去噪）、图像复原、边缘检测、特征提取。 视频处理： 视频压缩（MPEG）、视频编码/解码、运动估计、视频特效。 3. 生物医学工程： 医学影像： CT、MRI、超声波成像的信号采集、重建与处理。 生理信号分析： 心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 的信号采集、去噪与特征提取，用于疾病诊断和监测。 医疗设备： 助听器、人工耳蜗、心律起搏器等。 4. 自动控制与仪器仪表： 工业自动化： 传感器信号处理、电机控制、机器人技术、过程控制。 仪器仪表： 测量信号的滤波、放大、数据采集与分析。 雷达与声纳： 目标检测、目标识别、距离与速度测量。 5. 其他领域： 金融工程： 金融数据的分析与预测。 地球物理： 地震信号分析。 军事应用： 信号情报、目标识别、导航系统。 五、 学习数字信号处理的建议 掌握数字信号处理需要理论与实践相结合。 扎实的数学基础： 线性代数、微积分、复变函数、概率论与数理统计是 DSP 学习的基石。 理解核心概念： 深入理解信号、系统、傅里叶分析、Z 变换等核心概念，避免死记硬背。 掌握关键算法： 熟练掌握 FFT、卷积、滤波器设计等常用算法。 重视理论联系实际： 通过编程实践，使用 MATLAB, Python (NumPy, SciPy) 等工具实现算法，加深理解。 关注前沿动态： DSP 领域不断发展，关注新的算法和应用，保持学习的热情。 六、 结语 数字信号处理是一门博大精深的学科，它为我们提供了强大的工具来理解和塑造我们周围的世界。本书从基础概念出发，层层递进，力求清晰地阐述 DSP 的核心理论和关键技术，并结合实际应用，希望能激发您对数字信号处理的浓厚兴趣，引导您踏上探索信号奥秘的精彩旅程。愿您在学习过程中，能够触类旁通，举一反三，最终成为一名优秀的数字信号处理工程师或研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理（第2版）学习指导与题解》真的是我近期最欣喜的“意外之喜”。说实话，刚拿到这本书的时候，并没有抱太高的期待，毕竟市面上这类辅导书多如牛毛，真正能做到深入浅出、点拨迷津的却少之又少。然而，翻开第一页，我就被它细致入微的讲解所吸引。书中的每一个概念，无论多么抽象，作者都通过生动形象的比喻和图示，将其掰开了揉碎了呈现在读者面前。我尤其欣赏它对傅里叶变换、Z变换以及滤波器设计等核心内容的阐述，不再是枯燥的公式堆砌，而是循序渐进地引导读者理解其背后的原理和应用场景。很多我曾经感到困惑不解的地方，在这本书的帮助下，瞬间茅塞顿开。更难得的是，书中提供的习题解答，不仅仅是给出答案，更重要的是它详尽地解析了每一步的解题思路和关键技巧，让我能够举一反三，真正掌握解题的方法，而不是死记硬背。这对于我这样想要系统性掌握数字信号处理知识的学生来说，简直是如获至宝，极大地增强了我学习的信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排方式给了我耳目一新的感觉。它不像市面上很多教材或者辅导书那样，上来就扔一堆复杂的理论和公式。相反，它更像是循循善诱的老师，从最基础的概念入手，逐步引导读者进入数字信号处理的殿堂。我尤其喜欢它在引入新知识点时，总是会先回顾相关的基础知识，或者从实际应用的角度来引入，让我能够更直观地理解这些理论的价值和意义。例如，在讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）时，它并没有直接给出复杂的定义，而是先从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，通过抽样等过程，自然地引出了DTFT的概念，并且用丰富的图例来展示不同信号的频谱特性，这比单纯背诵公式要有效得多。书中的习题设计也很有梯度，从基础概念的巩固，到综合应用的考察，涵盖了数字信号处理的各个方面，而且每道题的解析都力求清晰明了，即使是初学者也能看懂，并从中学习到解题的“套路”。总而言之，这本书的教学设计非常人性化，对于想要快速入门并扎实掌握数字信号处理知识的读者来说，绝对是值得强烈推荐的一本好书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它能够真正地“教”你思考，而不是简单地“告知”你答案。在翻阅的过程中，我深深体会到了这一点。作者并非将数字信号处理的知识点机械地罗列出来，而是通过一种引导式的教学方式，让你主动去探索和理解。每一个概念的引入，都带着清晰的逻辑链条，从“为什么”到“是什么”，再到“怎么做”，环环相扣。特别是那些看似枯燥的数学推导，在这本书中被赋予了生命力，作者总是会穿插一些工程应用的例子，让你明白这些理论推导的实际意义。在习题解答部分，我最欣赏的是它对于“非最优解”的讨论，以及对不同解法的比较分析。这让我明白，解决一个问题往往有多种途径，并且每种途径都有其适用范围和局限性。这样的讲解方式，不仅锻炼了我的独立思考能力，更重要的是培养了我分析和解决复杂问题的能力。对于我这样希望深入理解数字信号处理原理并将其应用于实践的读者而言，这本书的价值是毋庸置疑的，它是我学习道路上不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读数字信号处理相关专业的学生，我深知掌握好这门学科的重要性，同时也明白其难度所在。在接触到这本《数字信号处理（第2版）学习指导与题解》之前，我曾尝试过多种学习材料，但效果都不尽如人意。而这本书，则真正地成为了我学习过程中的“定海神针”。它不仅仅是一本习题集，更是一本能够帮助我深入理解数字信号处理精髓的“百科全书”。书中对理论知识的梳理非常清晰，重点突出，并且巧妙地将理论与习题紧密结合。每一个章节的习题都围绕着该章节的核心概念展开，解答部分更是详细解释了每一步的计算过程和背后的原理。让我印象深刻的是，它对于一些容易混淆的概念，例如卷积、相关、自相关等，都进行了非常细致的区分和阐述，并且通过大量的实例来加以说明。这不仅帮助我避免了常见的误区，更让我对这些概念有了更深刻的理解。这本书在梳理知识体系、攻克难点、提升解题能力方面，都起到了至关重要的作用，极大地提升了我的学习效率和效果。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本《数字信号处理（第2版）学习指导与题解》的时候，我最看重的是它的“题解”部分，希望能通过大量的练习来巩固课堂上的知识。但这本书带给我的远不止这些。它的内容深度和广度都让我惊喜。在例题解析中，作者并没有仅仅停留在计算结果，而是深入剖析了每一步的逻辑，以及背后所涉及的理论依据。很多时候，一道题的解答就能让我对一个重要的概念产生新的理解。书中还穿插了一些“拓展阅读”和“易错点提醒”的栏目，这些细节设计非常贴心，能够帮助我及时发现自己的薄弱环节，并加以弥补。例如，在讲解FIR滤波器设计时，它不仅提供了几种常见的设计方法，还对比了它们各自的优缺点，这让我能够根据实际需求选择最合适的方法。此外，书中的语言风格非常平实易懂，即使是遇到复杂的数学公式，作者也能用非常直观的方式去解释，大大降低了学习的门槛。对于想要在数字信号处理领域有所建树的读者来说，这本书无疑是提供了一个坚实的基础和有效的学习路径。