数字信号处理引论(基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版)/国外电子与电气工程技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·H.麦克莱伦罗纳德·W.谢... 编

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• 数学
• 算法

店铺： 火把图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111598633

商品编码：29500316873

开本：16

出版时间：2018-05-01

基本信息

• 商品名称：数字信号处理引论(基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版)/国外电子与电气工程技术丛书
• 作者：(美)詹姆斯·H.麦克莱伦//罗纳德·W.谢弗//马克·A.约德|译者:李勇//程伟
• 定价：89
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111598633

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-05-01
• 印刷时间：2018-05-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：319

编辑推荐语

詹姆斯·H.麦克莱伦、罗纳德·W.谢弗、马克·A.约德著的《数字信号处理引论（基于频谱和滤波器的分析方法原书第2版）》是模拟和数字信号的经典入门教材。第2版延续了**版清晰和直观的风格，介绍基本的数字信号处理概念，重点介绍离散时间信号和系统的内容，包含许多多媒体方面声音和图像处理的新主题，*新了DSP操作的MATALB函数，还新增了20多个MATLAB动画演示，以帮助读者*好地理解线性滤波、调幅、抽样原理，提高离散时间滤波及频谱分析等方面的应用能力。 本书适合电子信息工程、计算机工程、通信工程、自动化、信息工程、机械电子工程等相关专业作为教学用书。

内容提要

詹姆斯·H.麦克莱伦、罗纳德·W.谢弗、马克· A.约德著的《数字信号处理引论（基于频谱和滤波器 的分析方法原书第2版）》作为美国斯坦福大学、佐 治亚理工学院、罗斯霍曼理工学院的教材，基本涵盖 了数字信号处理课程的所有内容：从离散时间信号以 及系统的时域和频域分析，到FIR和IIR滤波器的设计 和分析；从z变换到离散时间傅里叶变换（DTFT）、 离散傅里叶级数（DFS）、离散傅里叶变换（DFT）和 快速傅里叶变换（FFT）；从基本的冲激信号、窗信 号和正弦信号分析，到工程领域的音频信号、调制信 号的分析。本书不仅内容丰富，还深刻揭示了傅里叶 变换的物理概念，结合工程实际信号的傅里叶变换及 频域分析，使难懂生涩的频域分析的理论概念通俗易 懂。本书适用的专业面很宽，可作为电子信息工程、 计算机工程、通信工程、自动化、信息工程、机械电 子工程等相关专业教材。
     第2版*新内容如下： 扩展了有关频谱的阐述以讨论频谱特性（例如时 延和频移特性），为后续学习DTFT和DFT奠定基础。
     新增了有关离散时间傅里叶变换（DTFT）、理想 滤波器和数字滤波器设计的内容，并详细介绍了FIR 滤波器设计的窗函数方法。
     新增了有关离散傅里叶变换（DFT）的内容。并 阐述了DFT和离散傅里叶级数（DFS）的关系。
     新增了有关频谱分析和谱图的内容。有助于理解 频率分辨率的加窗作用。
     扩充了章末习题，全书241道习题中新补充83道 ，修订86道。
    

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章　绪论
　1.1　信号的数学表示
　1.2　系统的数学表示
　1.3　系统的组成框图
　1.4　下一步做什么
第2章　正弦波
　2.1　音叉实验
　2.2　正弦和余弦函数简介
　2.3　正弦信号
　2.4　正弦信号的采样和波形图
　2.5　复指数和相量
　2.6　相量相加
　2.7　音叉的物理背景
　2.8　时间信号：超出公式描述
　2.9　小结和链接
　2.10　习题
第3章　频谱表示
　3.1　正弦波之和的频谱
　3.2　正弦振幅调制
　3.3　频谱操作
　3.4　周期信号波形
　3.5　傅里叶级数
　3.6　时间频率谱
　3.7　调频：啁啾信号
　3.8　小结和链接
　3.9　习题
第4章　采样与混叠
　4.1　采样
　4.2　采样与重构的频谱视图
　4.3　离散到连续的转换
　4.4　采样定理
　4.5　频闪演示
　4.6　小结和链接
　4.7　习题
第5章　FIR滤波器
　5.1　离散时间系统
　5.2　滑动平均滤波器
　5.3　通用FIR滤波器
　5.4　单位冲激响应和卷积
　5.5　FIR滤波器的实现
　5.6　线性时不变系统
　5.7　卷积和LTI系统
　5.8　级联LTI系统
　5.9　FIR滤波示例
　5.10　小结和链接
　5.11　习题
第6章　FIR滤波器的频率响应

数字信号处理：理论、方法与应用 本书旨在为读者提供数字信号处理（DSP）领域的全面入门，重点在于深入理解信号的本质、分析信号的工具以及处理信号的有效方法。我们将从信号的基本概念出发，逐步深入到数字信号处理的核心技术，并最终探讨其在各个领域的广泛应用。 第一部分：信号的本质与表示 在深入探讨数字信号处理之前，理解信号的构成和表示方式至关重要。本部分将从以下几个方面展开： 信号的定义与分类： 什么是信号？信号的物理意义是什么？我们将介绍连续时间信号和离散时间信号的概念，并讨论它们之间的关系。信号还可以根据其性质进行分类，例如周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、奇函数与偶函数信号等。这些分类有助于我们更深入地理解信号的特性。 信号的数学表示： 信号可以通过数学函数来描述。我们将介绍常用的信号模型，如指数信号、正弦信号、矩形脉冲信号、单位冲激信号（Dirac Delta函数）和单位阶跃信号。理解这些基本信号模型对于后续的分析至关重要。 离散信号的采样与量化： 连续信号要转换为数字信号，必须经过采样和量化过程。我们将详细介绍采样定理（Nyquist-Shannon采样定理），阐述采样频率与信号带宽的关系，以及欠采样和过采样的影响。量化则是将采样后的连续值转换为离散数值的过程，我们将讨论量化误差及其对信号质量的影响。 序列的表示与基本运算： 离散信号在时间上表现为序列。我们将介绍序列的基本表示方法，以及常见的序列运算，如移位、相加、相乘、翻转等。这些基本运算是构建更复杂信号处理算法的基础。 第二部分：信号的分析工具 要深入理解数字信号的内在规律，我们需要强大的分析工具。本部分将重点介绍两种核心的分析方法：傅里叶分析和Z变换。 傅里叶分析： 傅里叶分析是理解信号频率成分的关键。 连续时间傅里叶变换（CTFT）： 介绍如何将连续时间信号分解为其无穷多个正弦和余弦分量的叠加，从而揭示信号的频率频谱。我们将讨论傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积等。 傅里叶级数（FS）： 针对周期信号，傅里叶级数提供了一种将周期信号表示为一系列离散频率正弦和余弦分量的叠加的方法。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 将傅里叶分析扩展到离散时间信号。DTFT揭示了离散信号的连续频谱，但其计算通常是不可行的。 离散傅里叶变换（DFT）： 为了在计算机上进行实际计算，我们引入了DFT。DFT将无限的离散信号序列截断并进行周期化，得到有限长度的离散频谱。我们将讨论DFT的计算复杂度，以及快速傅里叶变换（FFT）算法如何有效地计算DFT。 频谱分析： 理解信号的频谱对于识别信号的特征、去除噪声、设计滤波器至关重要。我们将介绍功率谱密度（PSD）和幅度谱等概念，并讨论它们在信号分析中的应用。 Z变换： Z变换是分析离散时间系统和信号的强大工具，尤其在处理因果系统和稳定性分析方面具有重要作用。 Z变换的定义与性质： 介绍Z变换的定义，以及其重要的性质，如线性、时移、尺度变换、卷积等。 收敛域（ROC）： ROC是Z变换中一个非常重要的概念，它决定了Z变换的唯一性和系统的因果性、稳定性。我们将深入探讨ROC的性质及其对系统分析的影响。 逆Z变换： 介绍如何从Z变换表达式恢复原始的离散时间序列。 利用Z变换分析离散时间系统： Z变换为分析线性时不变（LTI）系统提供了简洁有效的方法，如传递函数、零极点分析等。 第三部分：数字滤波器的设计与应用 滤波器是数字信号处理中最核心、应用最广泛的工具之一。本部分将详细介绍数字滤波器的类型、设计原理以及实际应用。 滤波器的基本概念： 什么是滤波器？滤波器在信号处理中扮演什么角色？我们将介绍滤波器的基本功能，即选择性地允许或阻止特定频率范围的信号通过。 数字滤波器的分类： 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器具有无限长的冲激响应，其设计可以达到较高的频率选择性，但稳定性分析相对复杂。我们将介绍IIR滤波器的基本结构和设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器。 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器具有有限长度的冲激响应，其具有线性相位特性，稳定性容易保证，但设计相同性能的滤波器可能需要更高的阶数。我们将介绍FIR滤波器的基本结构和设计方法，如窗函数法、频率采样法和最优逼近法（Parks-McClellan算法）。 滤波器的性能指标： 评估滤波器性能的关键指标包括通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位响应等。我们将详细解释这些指标的含义以及它们如何影响滤波器设计。 滤波器设计流程： 从确定滤波器的技术指标（如通带截止频率、阻带截止频率、阻带衰减等）到选择滤波器类型，再到设计滤波器系数，最后进行仿真验证，我们将梳理完整的滤波器设计流程。 滤波器的应用： 数字滤波器在各个领域都有广泛的应用，包括： 噪声消除： 去除信号中的不期望的噪声，提高信号的信噪比。 信号增强： 突出信号中的有用成分，抑制干扰。 均衡： 补偿通信信道或存储介质引起的信号失真。 数据压缩： 通过去除冗余信息来减小数据量。 特征提取： 从信号中提取关键特征，用于模式识别和分类。 医学信号处理： 分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等。 通信系统： 调制解调、信道滤波等。 音频与图像处理： 音效处理、图像去噪、边缘检测等。 第四部分：信号处理的进阶主题与应用领域 在掌握了信号的基本分析方法和滤波器设计之后，我们将进一步探讨一些进阶主题，并展望数字信号处理在现代科技中的重要作用。 相关性分析： 信号的相关性反映了两个信号之间相似的程度。我们将介绍自相关函数和互相关函数，并讨论它们在信号检测、同步和模式识别中的应用。 卷积： 卷积是LTI系统分析的核心运算，它描述了输入信号通过系统后产生的输出信号。我们将深入理解卷积的计算方法及其在信号处理中的意义。 采样率转换： 改变数字信号的采样率是许多应用中常见的需求，例如音频处理中的变调、通信系统中的多速率信号处理等。我们将介绍抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的概念和基本方法。 现代数字信号处理技术概览： 简单介绍一些更高级的DSP技术，例如自适应滤波、小波分析、谱估计的高级方法等，以激发读者进一步学习的兴趣。 数字信号处理在各领域的应用实例： 进一步拓展滤波器的应用场景，并介绍DSP在通信、控制、生物医学工程、雷达、声纳、金融等领域的实际案例，展示DSP的强大生命力。 本书力求通过清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的实例，帮助读者建立起扎实的数字信号处理理论基础，并掌握分析和处理数字信号的实用技术。通过对频谱分析和滤波器设计的深入讲解，读者将能够理解信号的本质，并学会如何有效地利用滤波器来解决实际问题。我们希望本书能为有志于深入学习信号处理技术的读者提供一个坚实的起点，并激发他们在数字信号处理领域进行更深入的探索。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，这本书简直是一次“醍醐灌顶”的体验。之前接触过一些数字信号处理的资料，但总是觉得零散，难以形成系统性的认识。这本书以“频谱和滤波器”为切入点，构建了一个非常清晰的知识体系。它不像有些教材那样，一开始就抛出一堆复杂的数学公式，而是循序渐进，从最基本的概念讲起，让我能够逐步理解信号的内在规律。频谱分析部分，它用大量的图表和实例，生动地展示了信号在时域和频域之间的转换，让我能够直观地理解“信号的组成部分”。这一点对于我理解滤波器的作用至关重要。当了解到滤波器是如何“挑选”信号中的特定频率成分时，我感觉自己打开了新世界的大门。书中关于滤波器设计的讲解也十分到位，从各种经典的滤波器类型，到它们的设计原理和性能权衡，都讲得非常细致。而且，它不仅仅停留在理论，还结合了实际的应用，比如在通信、音频处理、图像处理等领域的应用案例，让我能够看到这些理论知识是如何在现实世界中发挥作用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“实战性”。我一直以为数字信号处理都是理论推导，很难和实际应用联系起来，直到我翻开这本书。它从一开始就紧紧围绕着“频谱分析”和“滤波器设计”这两个核心，用非常直观的方式解释了信号的频率特性。我特别喜欢它对傅里叶变换的讲解，不是简单地给出公式，而是用图示和比喻来帮助我理解信号的频谱到底是什么，以及为什么它如此重要。当我看到如何利用频谱分析来识别信号中的噪声，或者提取特定频率的成分时，我才真正体会到数字信号处理的强大。而滤波器部分，更是让我眼前一亮。它没有停留在理论层面，而是详细介绍了不同类型滤波器的设计方法和性能指标，并且提供了很多实际应用的例子，比如在音频信号处理中如何使用均衡器，在通信系统中如何抑制干扰。我感觉这本书就像一个工具箱，不仅教我理论，更给了我解决实际问题的“招式”。每一次阅读都能学到新的“技巧”，并且能立刻想到如何应用到自己的项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我之前一直觉得数字信号处理是个高深莫测的领域，理论太多，实践太少，看得我云里雾里。但是这本书完全打破了我的刻板印象。它不是那种枯燥乏味的教科书，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我理解核心概念。我特别喜欢它从频谱分析入手的方式，这让我能够直观地看到信号在不同频率上的表现，而不是仅仅停留在抽象的数学公式上。每一次的滤波讲解都伴随着清晰的图示和实际应用的案例，我能立刻明白为什么需要这种滤波器，以及它在实际工程中能解决什么问题。比如，它讲到低通滤波器时，不仅解释了它的原理，还用了很多通信系统中的例子，让我能联想到实际的收音机或者手机信号的衰减，这种联系感非常重要。而且，这本书的语言风格也很友好，没有使用太多晦涩难懂的术语，即使我是初学者，也能轻松跟上。我经常在做完一个章节的学习后，自己动手在matlab里实现一些简单的例子，书中的代码示例也给了我很大的启发。总的来说，这本书让我对数字信号处理的理解上升了一个新的层次，从“知其然”到“知其所以然”，我非常推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习数字信号处理时，总感觉理论和实践之间有一道看不见的鸿沟。这本书的出现，完美地架起了这座桥梁。它不仅仅是概念的堆砌，更注重方法的应用和思想的传达。频谱分析部分，作者没有直接丢给我一堆傅里叶变换的公式，而是通过可视化的方式，让我理解了信号的频率构成，这对于我理解各种滤波器的作用至关重要。比如，它详细解释了为什么在音频处理中需要使用高通滤波器来去除低频噪声，以及在图像处理中，低通滤波如何实现模糊效果。书中对各种滤波器的分类和设计原理也讲解得非常透彻，从Butterworth到Chebyshev，再到FIR滤波器，每一个的优缺点、适用场景都阐述得明明白白。我尤其欣赏它在讲解过程中，穿插了大量的实际工程应用场景，比如雷达信号处理、生物医学信号分析、甚至是手机通信系统中的信号调制解调。这些具体的例子让我不再觉得数字信号处理是象牙塔里的学问，而是与我们的生活息息相关的技术。这本书的排版也很人性化，章节的逻辑清晰，重点突出，很容易找到自己需要的内容。每一次的阅读都感觉在知识的海洋里又向前航行了一段距离。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于其独特的切入点——“频谱和滤波器”。我一直觉得数字信号处理是一个非常理论化的学科，但是这本书给了我一个全新的视角。它不是上来就讲各种复杂的公式和算法，而是从频谱分析入手，让我能够更直观地理解信号的组成和特性。我特别喜欢它在解释傅里叶变换时，不仅仅给出数学定义，还用形象的比喻和图示来帮助我理解信号在频率域的“样子”。这让我能够更好地理解为什么滤波是如此重要的一个环节。书中关于滤波器的讲解也十分深入，从不同类型的滤波器（如低通、高通、带通、带阻）的原理、设计方法，到它们在实际工程中的应用，都讲得非常清晰。我举个例子，它在讲到如何设计一个滤波器来去除音频信号中的特定噪声时，就结合了频谱分析的结果，让我能够理解为什么选择某个截止频率，以及如何通过调整滤波器参数来达到最佳效果。这种“理论结合实践”的方式，让我在学习过程中感到非常有成就感。