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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店铺： 博库网旗舰店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111598633

商品编码：29500326641

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

信号的宇宙：洞悉信息本质的钥匙 从晨曦的鸟鸣到夜空中闪烁的星辰，我们所处的宇宙无时无刻不被各种各样的信号所包裹。声音、图像、电磁波，乃至我们身体内部的生物电信号，它们都是信息传递的载体。理解这些信号的奥秘，洞悉它们背后隐藏的规律，是我们认识世界、改造世界的重要途径。 本书并非直接为您剖析一本具体的“数字信号处理引论”，而是将视角放宽，旨在引导您踏上一段关于“信号”本身的探索之旅。我们将一同揭开信号世界的神秘面纱，理解其基本构成，掌握分析其特性的方法，并窥探其在现代科技中扮演的关键角色。这并非一本枯燥的理论教科书，而更像是一次引人入胜的认知升级，帮助您建立起一套理解信息本质的通用思维框架。 一、信号的本质：从连续到离散的蜕变 自然界中的许多信号，例如一段平滑流淌的溪水，一个温柔的耳语，其变化是连续的，在时间维度上没有明确的界限。我们称之为“模拟信号”。然而，随着科技的发展，我们越来越依赖于计算机来处理和存储信息。计算机能够理解的语言并非连续变化，而是由一个个离散的“0”和“1”组成的。这就需要我们将连续的模拟信号转化为计算机能够处理的离散形式，这个过程被称为“采样”。 想象一下，你正在观看一部电影。电影画面其实是由一帧帧连续的图像通过快速播放而形成的，每一帧图像都是对现实世界连续画面的“采样”。同样，声音也是通过声波的振动传播，而我们接收到的声音信息，其实也是大脑对这些连续振动的“采样”和解读。 采样是将连续的时间信号在离散的时间点上进行取值。采样率，即每秒钟采样的次数，是影响信号保真度的关键因素。采样率越高，采样的点越多，越能接近原始连续信号的形态。然而，过高的采样率也会带来巨大的数据量，对存储和处理能力提出更高的要求。因此，在实际应用中，我们需要根据信号的特性和应用需求，选择合适的采样率，在信息保真度和数据效率之间取得平衡。 除了时间上的离散化，信号的空间信息也常常被离散化。例如，一张数字照片，就是对现实世界连续光照信息在二维平面上的离散化采样，形成一个个像素点。每个像素点都有其特定的位置和颜色值，这些离散的像素点组合起来，就构成了我们看到的完整图像。 二、信号的谱观：揭示隐藏的频率构成 任何看似复杂的信号，都可以被分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。这个深刻的洞察，是理解信号处理的核心基石。我们称这种分解为“频谱分析”。频谱分析就像一把钥匙，能够打开信号的“内部世界”，揭示其由哪些基本频率成分组成的，以及每个频率成分的强度如何。 想象一下，你听到一首美妙的音乐。这首音乐并非单一的声音，而是由各种乐器演奏出的不同音高（频率）的声音叠加而成。频谱分析可以告诉我们，这首音乐中包含了哪些主要的音符（频率），以及它们各自的响度（幅度）是多少。 傅里叶变换，是实现频谱分析的强大数学工具。它能够将一个时域信号（即信号随时间变化的表示）转换到频域，揭示其频率成分。通过频谱分析，我们可以发现信号中是否存在我们感兴趣的特定频率，或者是否存在一些我们希望去除的噪声频率。 为什么频谱分析如此重要？因为许多信号的特性，都与它们的频率构成密切相关。例如，人耳能够听到的声音频率范围是有限的，超过这个范围的声音我们便无法感知。无线电通信利用的就是不同频率的电磁波来传递信息。图像的细节和纹理，也与图像中不同频率的成分有关。通过频谱分析，我们可以更深入地理解信号的本质，并为后续的处理提供理论依据。 三、滤波器的魔力：选择性地保留或去除信息 在信号的世界里，我们常常需要进行“筛选”。有些信息是有用的，需要保留；有些信息则是干扰，需要去除。这就需要我们借助“滤波器”这个强大的工具。滤波器就像一个精密的筛子，能够根据信号的频率特性，选择性地允许某些频率通过，而阻止另一些频率通过。 滤波器可以大致分为两类：低通滤波器和高通滤波器。 低通滤波器：允许较低频率的信号通过，而衰减或阻止较高频率的信号。想象一下，你想听到一段舒缓的音乐，但其中夹杂着刺耳的高频噪音。使用低通滤波器，就可以有效地去除这些高频噪音，只留下柔和的低频乐声。在图像处理中，低通滤波可以用来平滑图像，去除细节中的毛刺，让画面看起来更柔和。 高通滤波器：允许较高频率的信号通过，而衰减或阻止较低频率的信号。例如，在声音信号中，低通滤波器可以去除一些低沉的背景噪声，而保留人声的高频部分，使声音更加清晰。在图像处理中，高通滤波器常用于检测图像的边缘和细节，突出图像的轮廓。 除了这两类基本滤波器，还有带通滤波器（允许特定频率范围通过）和带阻滤波器（阻止特定频率范围通过）等，它们在各种信号处理应用中发挥着至关重要的作用。 滤波器的设计是信号处理领域的一个重要分支。工程师需要根据具体的应用场景，设计出性能优良的滤波器，以达到最佳的信号处理效果。例如，在通信系统中，我们需要使用滤波器来分离不同的通信信道，避免信号之间的干扰。在音频设备中，均衡器（EQ）就是一种应用了滤波技术的装置，可以调整不同频率的声音响度，以达到更好的听感。 四、信号处理的应用：渗透于生活的方方面面 信号处理技术并非仅仅是理论上的概念，它早已深深地渗透到我们生活的方方面面，成为现代科技发展的基石。 通信技术：从我们每天使用的手机、互联网，到卫星通信，都离不开信号处理。信号的调制、解调、编码、解码，以及噪声的抑制，都是信号处理的核心任务。正是这些技术，才使得我们能够进行远距离、高质量的信息交流。 图像与视频处理：我们看到的数字电视、高清电影、智能手机拍摄的照片，都经过了复杂的信号处理。图像的压缩、增强、去噪、识别，以及视频的编码、传输，都依赖于先进的信号处理算法。 音频技术：音乐播放器、降噪耳机、语音识别系统，都与音频信号处理息息相关。通过信号处理，我们可以实现声音的录制、编辑、播放，甚至理解语音内容。 医疗诊断：医学影像技术，如X光、CT、MRI，都是通过对物理信号进行采集和处理，生成诊断所需的图像。心电图、脑电图等生理信号的分析，也离不开信号处理技术。 科学研究：在天文学、物理学、生物学等众多科学领域，信号处理都是不可或缺的工具。例如，分析望远镜接收到的天文信号，可以揭示宇宙的奥秘；分析粒子加速器产生的信号，可以探索物质的基本构成。 人工智能与机器学习：在人工智能领域，大量的输入数据以信号的形式存在，例如图像、文本、语音。信号处理技术是人工智能模型进行数据预处理、特征提取的关键步骤，为机器学习算法的学习和推理奠定基础。 五、数字信号处理的魅力：赋能未来 数字信号处理（DSP）是模拟信号处理向数字领域发展的必然结果。它将信号的采集、分析、处理和合成等环节，都在数字域中进行，极大地提高了处理的精度、灵活性和可靠性。数字信号处理的发展，使得许多曾经无法实现的复杂信号处理任务变得可行，极大地推动了科技的进步。 无论是更智能的语音助手，还是更高清的视频体验，亦或是更精准的医疗诊断，数字信号处理都在背后默默地发挥着关键作用。它不仅仅是一门技术，更是一种理解信息、操控信息、创造信息的能力。 希望这段关于“信号”的探索之旅，能够激发您对信息本质的兴趣，为您打开一扇认识世界的新视角。理解信号，就是理解信息，理解信息，就是走在科技前沿的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排感觉像是要直接将我“扔进”信号分析的深水区，而没有给我足够的时间去适应和学习游泳技巧。它从一开始就引入了傅立叶变换及其在分析周期和非周期信号中的应用，然后迅速过渡到离散傅立叶变换（DFT）和快速傅立叶变换（FFT）的原理。我原本以为“引论”二字意味着会有一个相对平缓的介绍过程，先从信号的基本概念、类型入手，再慢慢引入变换的工具。但这本书似乎认为读者已经熟悉了这些基础知识，直接就进入了信号频谱分析的核心。我对傅立叶变换的理解还比较浅显，这本书中的大量公式和推导，虽然详尽，但对我来说门槛很高，需要反复琢磨才能理解其数学上的意义。我渴望能够通过一些简单易懂的例子，来理解频谱分析如何揭示信号的内在特性，比如一个包含不同频率分量的合成信号，在时域和频域下分别是什么样子。这本书中的例子虽然也存在，但往往是比较复杂的信号，或者需要结合前面章节的知识才能完全理解。感觉它更像是一本写给有一定基础的工程师的参考书，而不是一本能够引导初学者入门的教材。我希望它能有更多的“热身”环节，让我能够循序渐进地掌握这些强大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在对特定领域进行深入剖析这一点上，确实做得非常扎实。它不仅仅是罗列概念，而是着重于通过频谱分析和滤波器设计这两个核心维度，来系统地阐释数字信号处理的原理。作者在讲解滤波器设计的部分，循序进境，从基本的巴特沃斯、切比雪夫滤波器，到更复杂的窗口设计法，都进行了详尽的数学推导和性能比较。我尤其喜欢它对不同滤波器类型的优缺点分析，以及在实际应用中如何根据具体需求做出选择的指导。书中的例子，虽然有时会显得有些抽象，但一旦你理解了背后的数学逻辑，就能体会到其严谨性。我印象深刻的是，书中对采样定理的讲解，不仅给出了理论证明，还结合了频谱混叠的现象进行了可视化说明，这使得我对奈奎斯特准则有了更深刻的认识。此外，关于FFT（快速傅里叶变换）算法的介绍，虽然没有深入到算法的细节推导，但它清晰地解释了FFT的原理和优势，以及在频谱分析中的应用。我尝试着去复现书中的一些计算示例，通过实际操作，加深了对理论知识的理解。这本书的优点在于其内容的深度和广度，它能够为读者提供一个扎实的理论基础，并引导读者思考实际工程中的问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我近期遇到的最令人头疼的教材了！一开始被“数字信号处理引论”这个名字吸引，觉得会是那种循序渐进、原理清晰的入门读物。然而，拿到手才发现，这“引论”二字简直是烟雾弹！内容深度直接拉满，上来就是各种高深的概念和复杂的数学推导，把我这个初学者直接打了个措手不及。我本来期待的是一个友好的向导，能带我一步步认识DSPs的世界，结果它更像是一本挑战极限的说明书，要求读者本身就已经具备相当的数学基础和工程直觉。那些图表和公式，我需要花大量的时间去理解其背后的含义，反复查阅资料才能勉强跟上思路。我总觉得，如果一开始能有一些更直观的例子，或者对核心概念的解释更“接地气”一些，读起来就不会这么吃力了。书里的案例分析虽然给出了，但往往是跳过了中间的很多关键步骤，直接展示了结果，这对于理解整个流程来说，帮助非常有限。感觉这本书更适合那些已经对信号处理有一定了解，想要深入钻研某个特定方向的读者，而不是真正意义上的“引论”。我现在每天都在和这本书“搏斗”，希望最终能有所收获，但过程确实比预想的要艰辛得多。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书中关于滤波器设计的具体实例深深吸引。它不仅仅停留在理论公式上，而是通过大量实际的滤波器设计案例，展示了如何在不同场景下构建满足特定要求的滤波器。例如，书中对低通、高通、带通和带阻滤波器的设计方法进行了详细的阐述，并对各种数字滤波器的类型，如FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器，进行了深入的比较和分析。我特别欣赏书中关于窗函数法在FIR滤波器设计中的应用，它解释了不同窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）如何影响滤波器的频率响应特性，以及如何根据所需阻带衰减和过渡带宽来选择合适的窗函数。此外，书中对IIR滤波器的设计，特别是直接型、级联型和并联型结构，也进行了清晰的讲解，并讨论了如何避免数值稳定性问题。通过对这些案例的研究，我不仅掌握了设计数字滤波器的具体步骤和技巧，更重要的是，我开始理解了滤波器在实际信号处理应用中的重要性，例如音频信号的降噪、图像信号的边缘检测等。这本书为我打开了通往实际工程应用的大门，让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的有效工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面和书名给我的感觉是，它应该是一本比较“温和”的教材，适合初学者建立对数字信号处理的初步认知。然而，实际翻阅后，我发现它的内容呈现方式更像是在“轰炸”读者。它直接进入了核心概念，比如Z变换、拉普拉斯变换的性质及其在离散系统中的应用，而对这些变换的由来和基础的复变函数知识的铺垫却显得不足。我本来是想通过这本书来理解信号的采样、量化过程是如何将模拟信号转化为数字信号的，以及在数字域中如何进行各种变换和分析，但书中关于这些基础知识的介绍，更多地是作为已知前提，而不是从零开始讲解。这让我感到有些困惑，特别是当它开始讨论离散时间卷积、系统函数等概念时，我需要花费大量的时间去查找相关的基础数学知识。我期待的是一种循序渐进的学习路径，能够先建立起对信号和系统的基本直观理解，再逐步深入到复杂的数学工具。但这本书似乎更倾向于直接展示工具和方法，而没有花太多笔墨去解释“为什么”要用这些工具，以及它们是如何一步步发展起来的。这使得我的学习过程充满了挑战，感觉像是在“填补漏洞”，而不是流畅地学习新知识。