信号处理教程 印勇 9787563522415 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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印勇 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品编码：29514361088

基本信息

书名：信号处理教程

定价：25.00元

作者：印勇

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：

ISBN：9787563522415

字数：

页码：213

版次：1

装帧：

开本：

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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信号的海洋：探索数据的奥秘与变换的艺术 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据包围。从手机通信、数字音频、医学影像到天文观测，无不依赖于对信号的精确捕捉、理解和处理。信号，作为承载信息的载体，是现代科技和社会运转的基石。而“信号处理”这门学科，则如同为我们打开了一扇通往数据深层奥秘的窗口，让我们能够看透纷繁复杂的信号表象，挖掘其内在规律，并对其进行巧妙的变换与重塑，以满足日益增长的应用需求。 信号处理，顾名思义，是对信号进行一系列操作和分析的科学与技术。它不仅仅是一门独立的学科，更是连接数学、物理、电子工程、计算机科学等多个领域的桥梁。它的核心在于研究信号的数学模型，以及如何通过各种算法和系统来改变信号的特性，例如滤波、压缩、增强、检测、估计等。掌握信号处理的原理与方法，就如同掌握了一套解读世界、创造可能性的通用语言。 第一章：信号的本质——理解我们触及的“信息” 要深入理解信号处理，首先需要对“信号”有一个清晰的概念。信号并非只是抽象的数学符号，它更是一种物理现象的量化表示。它可以是随时间变化的电压，如同我们声音信号在麦克风中的转换；可以是随空间变化的亮度，如同一张数字照片中的像素值；也可以是随频率变化的电磁波，如无线电信号的载体。 本章节将带您从最基本的层面认识信号。我们将探讨连续时间信号与离散时间信号的区别，它们各自的数学表示方法，以及它们在现实世界中的具体体现。例如，连续信号如模拟录音带中的声波，而离散信号则是我们熟悉的数字音频文件，其声音信息被分割成一个个离散的采样点。 我们还将深入研究信号的基本性质：周期性、奇偶性、能量与功率。理解这些性质，能够帮助我们更好地判断信号的特点，从而选择最合适的处理方法。例如，周期信号具有规律性的重复，这为我们进行频谱分析奠定了基础；而能量和功率的概念，则直接关系到信号的强度和数据传输的效率。 此外，信号的表示方法也是本章的重点。我们将介绍常用的信号表示形式，如波形图、时域图、频域图等。波形图直观地展示了信号随时间的变化，而频域图则揭示了信号的频率成分，这在许多应用中至关重要，例如音频降噪就是通过在频域中识别和去除不需要的频率成分来实现的。 第二章：系统的奥秘——信号变换的“加工厂” 信号本身只是原始数据，要使其发挥作用，需要通过“系统”进行处理。系统是信号处理的“加工厂”，它接收输入信号，经过一系列的变换，输出处理后的信号。理解系统的特性，是掌握信号处理的关键。 本章将聚焦于线性时不变（LTI）系统，这是信号处理中最基本也是最重要的系统模型。我们将探讨系统的线性性质，即系统的叠加原理，以及其时不变性质，即系统的响应不随时间的推移而改变。LTI系统之所以重要，是因为许多现实世界的系统都可以近似地用LTI系统来描述，并且其分析方法也相对成熟。 我们将深入研究LTI系统的两种重要表示方法：卷积和冲激响应。卷积是LTI系统分析的核心运算，它描述了系统如何对输入信号进行加权求和，从而产生输出信号。而冲激响应，则是LTI系统对一个极短脉冲（单位冲激）的响应，它完全表征了一个LTI系统的特性。通过了解一个系统的冲激响应，我们就能预测它对任何输入信号的响应。 此外，本章还将介绍系统的频率响应。频率响应描述了系统对不同频率信号的增益和相位的影响。这在设计滤波器时尤为重要，例如低通滤波器能够允许低频信号通过，而衰减高频信号，这在去除图像中的高频噪声时非常有用。 第三章：频域的魅力——解构信号的“组成乐章” 当我们能够理解信号的本质和系统的变换能力后，便可以开始探索信号处理中最具力量的工具之一——频域分析。许多时候，在时域中难以处理的问题，一旦转换到频域，便会变得异常清晰。 本章将引入傅里叶变换，这是将时域信号分解为其 constituent 频率成分的数学工具。我们将详细讲解傅里叶级数和傅里叶变换的原理，以及它们在理解信号频谱中的作用。傅里叶变换就像一把“频谱分析仪”，能够告诉我们信号中包含了哪些频率的正弦波，以及它们的强度。 我们将通过具体的例子来展示傅里叶变换的威力。例如，通过傅里叶变换，我们可以轻松地识别出一段音乐中的不同乐器发出的声音，或者检测出通信信号中的干扰。 除了连续傅里叶变换，我们还将介绍离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。DFT是用于分析离散时间信号的傅里叶变换，而FFT则是高效计算DFT的算法。FFT的出现，极大地推动了数字信号处理在计算机上的实际应用。 本章还将探讨傅里叶变换在信号滤波、频谱分析、信号压缩等方面的应用。例如，通过分析信号的频谱，我们可以设计出针对特定频率范围的滤波器，以达到降噪、信号分离等目的。 第四章：数字时代的信号处理——从连续到离散的跨越 随着数字技术的飞速发展，数字信号处理（DSP）已成为现代信号处理的主流。与模拟信号处理不同，数字信号处理是在计算机或专用DSP芯片上进行的，它具有更高的精度、灵活性和可重复性。 本章将详细介绍数字信号处理的关键概念。首先是采样定理，也称为奈奎斯特-香农采样定理，它指出了将连续时间信号转换为离散时间信号时，必须满足的采样速率要求，以避免信息丢失。 接着，我们将深入探讨数字滤波器。与模拟滤波器不同，数字滤波器是通过数字算法实现的，其设计更加灵活，可以实现各种复杂的功能。我们将介绍IIR（无限脉冲响应）滤波器和FIR（有限脉冲响应）滤波器，以及它们的设计方法和应用场景。 此外，本章还将介绍数字信号处理中的其他重要技术，如数字混叠、量化误差、数字信号的运算等。理解这些概念，有助于我们更好地在数字领域进行信号的处理与分析。 第五章：信号处理的应用——从理论到实践的飞跃 信号处理的魅力在于其广泛的应用。本章将通过一系列生动的案例，展示信号处理在各个领域的实际应用，让您深刻体会到理论知识如何在现实世界中发挥巨大的作用。 通信系统： 从手机通信到卫星通信，信号处理是无线通信的核心。它负责信号的调制、解调、编码、解码、纠错等，确保信息的高效、可靠传输。例如，您手机上的信号强度指示，以及通话的清晰度，都离得益于精密的信号处理技术。 音频与图像处理： 数字音频压缩（如MP3）和图像压缩（如JPEG），都严重依赖于信号处理的原理，以在保证一定质量的前提下减小文件大小。此外，音频降噪、回声消除、图像增强、目标检测等，都离不开信号处理的强大能力。 医学影像： CT、MRI、超声波等医学影像设备，都通过捕捉和处理身体发出的信号来形成图像，为疾病的诊断和治疗提供重要依据。信号处理在图像的重建、降噪和特征提取方面起着至关重要的作用。 控制系统： 在工业自动化、机器人技术等领域，信号处理被用于感知环境、分析状态，并根据处理结果来控制执行机构，实现精确的运动和操作。 其他领域： 此外，信号处理还广泛应用于雷达、声纳、地震勘探、生物信号分析（如心电图、脑电图）、金融数据分析等等。 结语：开启您的信号处理之旅 信号处理，是一门既有深厚理论基础，又充满实践活力的学科。它教会我们如何理解、分析和操控信息，如何从看似杂乱无章的数据中提取有价值的洞察，并如何创造更智能、更高效的系统。 通过本书的学习，您将掌握信号处理的基本原理，理解信号与系统的数学模型，熟悉时域与频域的分析方法，并初步了解数字信号处理的强大功能。这为您在未来的学习、研究或工作中，打开一扇通往更广阔技术领域的大门，让您能够更加自信地应对信息时代的挑战，并用您的智慧和知识，去创造属于您的精彩。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的编排逻辑简直是教科书级别的示范。它没有像一些老旧的教材那样，将连续时间信号和离散时间信号割裂开来，而是巧妙地搭建了一个统一的分析框架。从最基础的采样定理开始，每深入一个层次，作者都会回溯前一章的知识点进行调用和扩展，形成一个螺旋上升的学习曲线。我个人非常赞赏作者在引入现代信号处理工具时所采用的渐进式教学法。例如，在讲解快速傅里叶变换（FFT）时，它并没有直接抛出复杂的算法流程，而是先从离散傅里叶变换（DFT）的计算复杂度问题入手，自然而然地引出了FFT的必要性和基本思想。这种“提出问题—分析问题—解决问题”的叙事结构，极大地增强了阅读的连贯性和趣味性。而且，书中对各种数学工具（如拉普拉斯变换、Z变换）的应用边界和适用条件讨论得非常审慎，避免了读者在实际操作中产生知识的“错位感”。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深工程师的角度来看，这本书的实用价值是无可替代的。市面上的很多教材偏重理论推导，脱离了实际系统的约束和特性，读起来像是纯数学训练。但《信号处理教程》显然是在大量工程实践的基础上提炼出来的智慧结晶。书中对于数字滤波器实现的讨论，特别是有限冲击响应（FIR）和无限冲击响应（IIR）滤波器的设计流程，考虑到了量化误差、运算速度等实际工程中的痛点。它不仅告诉你“怎么设计”，更进一步告诉你“在实际硬件或软件平台上实现时需要注意什么”。这种深度和广度的结合，是区分一本优秀教材和普通参考书的关键所在。对我进行嵌入式系统信号处理模块开发时，书中提供的那些关于有限字长效应和溢出处理的建议，简直是雪中送炭，避免了我在调试阶段走很多弯路。它真正实现了理论指导实践的承诺。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着一种“试试看”的心态拿起了这本教材，毕竟市面上信号处理的书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的凤毛麟角。但这本书，确实在细节处理上体现了作者深厚的功力。我特别关注了书中关于随机信号处理的部分，这是很多入门教材容易一笔带过，或者讲解得过于单薄的地方。然而，这本书却给予了足够的篇幅来深入探讨功率谱密度、维纳滤波等核心概念。作者没有仅仅停留在定义层面，而是通过大量的工程实例，比如白噪声、带限信号的建模，让这些原本冰冷的统计概念变得鲜活起来。对我个人而言，最大的收获在于对滤波器设计思想的理解得到了升华。从巴特沃斯到切比雪夫，再到椭圆滤波器，每一种类型的特性、优缺点以及在不同应用场景下的适用性，都被剖析得淋漓尽致。这种宏观的架构和微观的细节把握，使得读者在面对实际的信号去噪或分析任务时，能够迅速定位到最合适的解决方案，而不是盲目套用公式。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号处理教程》真是让人茅塞顿开，尤其是对于初学者来说，它就像一座坚实的桥梁，将抽象的数学概念与实际的信号处理应用完美地连接了起来。作者的讲解方式非常清晰，没有那种高高在上的学术腔调，而是像一位经验丰富的老师在循循善诱。我记得第一次接触傅里叶变换时，脑袋里一团乱麻，各种积分和三角函数的组合看着就头疼。但是，翻开这本书的相应章节，通过那些精心设计的图示和由浅入深的推导过程，我竟然真的“看到”了信号在频域中的样子。它不仅仅是罗列公式，更重要的是解释了“为什么”要这么做，背后的物理意义是什么。书中对离散时间信号处理的讲解也格外到位，Z变换的引入非常自然，让我理解了它在处理数字系统时的核心地位。这本书的价值就在于，它既保证了理论的严谨性，又兼顾了工程实践的需求，让人在学习过程中充满信心，不再惧怕信号处理这个看似高深莫测的领域。我尤其欣赏它在选择例题和习题时所展现出的匠心，那些题目既能检验理解程度，又不会过于偏怪，非常适合用于课堂教学或者自学巩固。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量也值得称赞，这对于需要频繁查阅和演算的读者来说至关重要。墨迹清晰，图表绘制得极其精美，即便是复杂的波形图和频域特性曲线，也能一目了然，不会出现模糊不清、难以辨认的情况。我尤其喜欢作者在关键概念旁设置的“知识点回顾”或“工程启示”小栏目，这些小小的插曲往往能起到画龙点睛的作用，将复杂的理论知识点与生活或工业中的实际案例巧妙联系起来，极大地丰富了阅读的层次感。它让枯燥的公式学习过程变得不再那么沉闷，反而充满了探索的乐趣。总体而言，无论是对于高校学生作为主教材，还是对于希望系统回顾和提升自己信号处理能力的职场人士，这本书都提供了一个既扎实又易于接受的学习路径，绝对是值得反复研读的珍藏版工具书。