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陈后金，薛健，胡健著 著

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• 傅里叶变换
• 滤波
• 系统分析

店铺： 华文京典专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040247213

商品编码：29564805434

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名：数字信号处理(第2版)

定价：25.70元

作者：陈后金,薛健,胡健著

出版社：高等教育出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787040247213

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是2004年出版的北京交通大学陈后金主编《数字信号处理》一书的修订版。本书版于2001年被列为普通高等教育“十五”*规划教材，2003年被列为高等教育门精品课程教材建设计划精品项目。第2版被列为普通高等教育“十一五”*规划教材。
本书介绍数字信号处理的基本原理、基本分析方法和处理技术。简要介绍离散时间信号和系统的时域、频域和：域分析的基础理论，重点介绍离散Fourier变换的原理，以及DFT快速算法在信号处理中的应用，深入讨论IIR和FIR数字滤波器的设计方法。根据信息技术的发展，阐述*信号经典功率谱估计的基本理论，简要介绍多速率信号处理以及信号的小波分析。
本书内容丰富，强调基本理论、基本概念和基本方法，注重数学概念、物理概念和工程概念，并将计算机仿真软件MATLAB与教材内容紧密结合，增加了设计性、综合性和工程性的例题及习题。体现了经典与现代相结合，基本理论与工程技术相结合，解析方法与计算机辅助分析相结合。全书叙述深入浅出，条理清楚，概念清晰。
本书可作为通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理、生物医学工程等学科专业本科生教材，也可供有关领域的科技工作者自学参考。

目录

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章 离散信号与系统分析
1.1 离散时间信号
1.2 离散时间系统
1.3 离散时间信号的频域分析
1.4 离散时间系统的频域分析
1.5 离散时间信号的复频域分析
1.6 离散时间系统的复频域分析
1.7 全通滤波器与小相位系统
1.8 信号时域抽样与信号重建
1.9 利用MATLAB实现离散信号和系统分析
1.10 习题
1.11 MATLAB习题
第2章 离散Fourier变换
2.1 有限长序列的Fourier分析
2.2 离散Fourier变换的性质
2.3 离散Fourier变换与z变换的关系
2.4 利用DFT计算线性卷积
2.5 利用DFT分析连续周期信号的频谱
2.6 利用MATLAB实现信号DFT的计算
2.7 习题
2.8 MATLAB习题
第3章 离纸Fourier变换快速算法
3.1 基2时间抽取FFT算法
3.2 基2频率抽取FFT算法
3.3 实序列的DFT计算
3.4 IDFT的快速计算方法
3.5 基4时间抽取FFT算法
3.6 混合基FFT算法
3.7 习题
第4章 IIR数字滤波器的设计
4.1 模拟低通滤波器设计
4.2 模拟域频率变换
4.3 脉冲响应不变法
4.4 双线性变换法
4.5 IIR数字滤波器的基本结构
4.6 利用MATLAB设计IIR数字滤波器
4.7 习题
4.8 MATLAB习题
第5章 FIR数字滤波器的设计
5.1 线性相位FIR数字滤波器的特性
5.2 窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器
5.3 频率取样法设计线性相位FIR数字滤波器
5.4 线性相位FIR数字滤波器的优化设计
5.5 FIR数字滤波器的基本结构
5.6 利用MATLAB设计FIR数字滤波器
5.7 习题
5.8 MATLAB习题
第6章 功率估计
6.1 信号的特征描述
6.2 平稳序列通过LTI离散时间系统
6.3 估计质量的评价
6.4 自相关函数的估计
6.5 经典功率谱估计
6.6 现代功率谱估计
6.7 利用MATLAB实现信号的功率谱估计
6.8 习题
6.9 MATLAB习题
第7章 多速率信号处理基础
7.1 多速率系统中的基本单元
7.2 抽取滤波器和内插滤波器
7.3 多相分解
7.4 半带滤波器
7.5 两通道滤波器组
7.6 习题
7.7 MATLAB习题
第8章 信号时频分析与小波分析
8.1 短时Fourier变换
8.2 小波展开与小波变换
8.3 小波变换与多分辨分析
8.4 小波变换与滤波器组
8.5 基于小波的信号处理与应用
8.6 利用MATLAB实现信号小波分析
部分习题答案
参考文献

作者介绍

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陈后金博士，二级教授，博士生导师，*教学名师，北京交通大学国家电工电子实验教学蒸范中心主任，教育部电子电气基础课程教学指导分委员会委员，国家精品课程和国家双语教学示范课程“信号与系统”负责人，全国电路、信号与系统和电磁场教学与教材研究会副理事长。

文摘

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序言

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《信号的海洋：探索数字信号处理的奥秘（修订版）》 在现代科技飞速发展的浪潮中，数字信号处理（DSP）已成为一股不可或缺的驱动力。从我们每天使用的智能手机、高清电视，到医学影像、地震勘探、甚至是深邃的太空探索，DSP技术无处不在，默默地支撑着这些令人惊叹的成就。它如同我们解读世界、与世界互动的通用语言，帮助我们从纷繁杂乱的原始信息中提取出有价值的洞见，并将其转化为可识别、可利用的形态。 本书旨在为读者打开一扇通往数字信号处理广阔天地的大门。我们并非仅仅停留于理论的陈述，而是将重点放在概念的清晰阐释、核心原理的深度剖析，以及这些原理如何在实际应用中发挥作用。我们将带领您一步步理解那些看似抽象的数学模型，如何转化为解决现实问题的强大工具。 核心概念的基石：从离散到连续的桥梁 理解数字信号处理，首先需要建立对“信号”本身的认知。信号，最根本的定义，就是承载信息的物理量随时间或空间的变化。无论是声音的波动、光线的强度，还是温度的起伏，它们都可以被看作是信号。而数字信号处理，顾重道远，其核心在于对这些信号进行离散化和量化。 想象一下，我们如何捕捉一个连续变化的声波？自然界中的声波是连续且无限细分的，但计算机只能处理有限的、不连续的数据。数字信号处理的第一步，就是将这些连续的模拟信号按照一定的时间间隔进行“采样”，得到一系列离散的时间点上的信号值。这个过程就像用一把尺子去测量一个曲线，我们无法测量所有点，但通过在特定点上进行测量，我们可以近似地重构出曲线的形态。采样的频率至关重要，它决定了我们能够捕获多少原始信号的信息，过低的采样率可能导致信息的丢失，这便是著名的“奈奎斯特-香农采样定理”所阐述的关键。 采样之后，信号的值还需要被“量化”。连续的信号值可以取无穷多个数值，但数字系统只能表示有限的几个离散的数值。量化就是将连续的信号幅度映射到预设的离散的幅度级别上。这就像将一个连续变化的温度计读数，转换为“寒冷”、“凉爽”、“温暖”、“炎热”等几个等级。量化误差是数字信号处理中不可避免的一部分，但通过增加量化比特数，我们可以减小量化误差，提高信号的精度，使其更接近原始模拟信号。 离散时间信号与系统：数字世界的语言 一旦信号被离散化和量化，我们就进入了离散时间信号（DTS）的领域。这类信号以一系列独立的样本点表示，例如 $x[n]$，其中 $n$ 代表了离散的时间索引。理解DTS的性质，如奇偶性、周期性、能量和功率，是后续分析的基础。 与DTS相对应的是离散时间系统（DTS）。系统是将输入信号转化为输出信号的处理过程。在数字信号处理中，这类系统通常由一系列数学运算构成，这些运算作用于输入的离散样本点，生成新的离散样本点作为输出。 描述离散时间系统的核心工具之一是差分方程。差分方程通过描述当前输出与过去输入和过去输出之间的关系，精确地定义了系统的行为。例如，一个简单的滤波器可能用一个差分方程来表示：$y[n] = a y[n-1] + b x[n]$，其中 $y[n]$ 是当前输出，$x[n]$ 是当前输入，$y[n-1]$ 是上一时刻的输出，$a$ 和 $b$ 是系统参数。 为了更系统地分析和设计离散时间系统，我们引入了卷积的概念。卷积是描述线性时不变（LTI）系统输入-输出关系的数学运算。对于LTI系统，其输出是输入信号与系统脉冲响应的卷积。脉冲响应是系统对一个单位冲激信号（在 $n=0$ 时刻值为1，其他时刻为0）的响应。理解卷积，就像掌握了如何预测一个LTI系统在面对任何输入信号时的表现。 频率域的洞察：傅里叶分析的魔力 当信号在时域中显得复杂难解时，将其转换到频率域往往能揭示其内在的结构和规律。傅里叶分析便是实现这一转换的强大工具。 在连续时间信号领域，傅里叶级数和傅里叶变换将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。而在离散时间信号处理中，我们主要关注离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。 DTFT将一个无限长的离散时间信号分解为连续频率分量的叠加，它揭示了信号的频谱特性。然而，DTFT的结果是连续的，这对于计算机处理仍然不便。因此，我们引入了DFT。DFT是对DTFT的采样，它将一个有限长度的离散时间信号分解为有限个频率分量的叠加。DFT的结果是离散的频率样本，这使得我们能够利用计算机进行计算和分析。 DFT的计算复杂度较高，对于长序列，直接计算DFT会非常耗时。快速傅里叶变换（FFT）算法应运而生，它以一种巧妙的递归方式，极大地降低了DFT的计算量，使得傅里叶分析在实际应用中变得可行。 理解了傅里叶分析，我们就能更深入地理解信号的组成成分，例如一个音频信号中包含了哪些频率的声音，一个图像信号中包含了哪些空间频率的细节。这为信号的滤波、压缩、分析等应用奠定了基础。 滤波器设计：塑造信号的“精细工艺” 滤波器是数字信号处理中最常见也最重要的工具之一。它的作用就像一个“信号的筛子”，能够选择性地允许某些频率成分通过，而抑制或去除其他频率成分。根据滤波器对不同频率成分的处理方式，它们可以分为： 低通滤波器： 允许低频成分通过，衰减高频成分。 高通滤波器： 允许高频成分通过，衰减低频成分。 带通滤波器： 允许特定频率范围内的成分通过，衰减其他频率的成分。 带阻滤波器： 抑制特定频率范围内的成分，允许其他频率的成分通过。 在数字信号处理中，滤波器主要分为两大类： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 其脉冲响应是无限长的，通常使用差分方程来实现。IIR滤波器具有更高的运算效率，可以用较少的系统阶数实现特定的滤波特性。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 其脉冲响应是有限长的，通常可以通过直接的卷积实现。FIR滤波器具有线性相位特性，能够避免引入相位失真，这在某些应用中至关重要。 滤波器的设计涉及到选择合适的滤波器结构（如IIR或FIR），确定滤波器的阶数，以及设计满足特定频率响应要求的滤波器系数。这些设计过程需要用到滤波器设计理论和相应的工具，以便得到性能优良的滤波器。 采样定理与重构：从离散到连续的回归 虽然数字信号处理的核心在于对信号进行离散化，但在很多情况下，我们最终的目标是将处理后的数字信号重新转换为模拟信号，以便在实际设备中使用。这就需要采样定理和信号重构的技术。 如前所述，奈奎斯特-香农采样定理告诉我们，只要采样频率高于信号最高频率的两倍，我们就能从离散的样本点中无损地恢复出原始的连续信号。信号重构的过程，通常是通过插值技术来实现的。常见的插值方法包括零阶保持（Nearest Neighbor）、线性插值、以及更复杂的Sinc插值等。 理解信号的采样与重构，能够帮助我们理解数字系统中信号的完整生命周期，从模拟到数字，再从数字回到模拟，每一步都至关重要。 实际应用：DSP的无处不在 本书的最终目的，是将这些理论知识与实际应用紧密联系起来。数字信号处理技术渗透到了我们生活的方方面面： 通信系统： 手机通信、Wi-Fi、蓝牙等都依赖DSP进行信号的调制、解调、编码、解码、噪声抑制等。 音频处理： MP3、AAC等音频压缩格式，回声消除、降噪、均衡器等音频效果，都离不开DSP。 图像和视频处理： JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准，图像增强、去噪、特征提取、人脸识别等，都是DSP的应用范畴。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析，医学影像（CT、MRI）的重建，助听器的设计，都依赖DSP技术。 控制系统： 工业自动化、机器人控制、航空航天等领域的许多控制系统，都需要DSP来实时处理传感器数据并输出控制信号。 科学研究： 地震数据分析、天文信号处理、粒子物理实验数据处理等，都离不开强大的DSP能力。 通过本书的学习，您将能够理解这些应用背后的基本原理，并为进一步深入学习和掌握相关技术打下坚实的基础。我们希望这本书能够激发您对数字信号处理的兴趣，让您看到这个领域所蕴含的巨大潜力和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

对于我个人而言，这本书最像是一个耐心的、知识渊博的导师，它不会因为我反应稍慢而加速，也不会因为我提问重复而感到厌烦。在那些关于随机信号处理和谱估计的部分，作者的处理方式尤为高明，他没有直接抛出维纳-霍夫方程，而是先通过大量的统计学背景回顾，确保读者对白噪声、平稳性等概念理解透彻，然后才引出最优线性估计的推导。这种对先决条件的细致铺垫，极大地降低了理解复杂随机过程的心理门槛。当我合上书本，合上后我感受到的是知识点的完整闭环，而不是零散的片段。这本书的价值，在于它提供了一个能够自我修正和自我强化的学习框架，使得读者在未来面对新问题时，能够有效地调用已有的理论工具进行分析和求解，它真正实现了“授人以渔”的教育目标，远超了一本单纯的参考书的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度令人印象深刻，它不满足于仅仅停留在基础概念的罗列，而是深入到了许多现代数字信号处理领域的前沿应用和具体实现细节中。比如，在讨论滤波器设计时，作者不仅详尽对比了IIR和FIR的优劣及其设计标准，还花了相当大的篇幅去讲解了频率采样法和窗口函数法的具体计算步骤和误差分析，这对于工程实践者来说是极其宝贵的。更值得称赞的是，它似乎预料到了读者在学习过程中可能遇到的所有“为什么”，并在随后的章节中以一种循序渐进的方式加以解答，使得知识体系的构建非常牢固，而不是零散的知识点堆砌。我感觉自己像是在跟着一位经验极其丰富的导师，从最基本的离散时间系统理论开始，一步步攀登到现代自适应滤波和小波分析这些高阶主题，每一步都有扎实的理论基础作为支撑，完全不会有“知其然而不知其所以然”的困惑感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量简直是教科书级别的典范，厚实的纸张拿在手里就有一种沉甸甸的专业感，内页的黑白分明，图表的线条清晰锐利，即便是涉及到复杂的数学公式推导，那些希腊字母和上下标也毫不含糊，让人在长时间阅读中眼睛不容易疲劳。装帧设计上，虽然没有花哨的装饰，但那种沉稳的蓝色封面配合简洁的字体，透着一股经得起时间考验的学术气息，很适合放在书架上作为工具书长期参考。我特别欣赏作者在处理那些抽象概念时，对于插图的运用是如此的恰到好处，每一个流程图、每一个波形图都像是精心绘制的艺术品，它们不是简单地重复文字内容，而是用视觉语言在辅助解释那些晦涩难懂的原理，比如在讲解傅里叶变换时，那个三维频谱的动态示意图，即使是初次接触这个概念的人，也能立刻抓住其核心的旋转和叠加关系。这种对细节的极致追求，无疑提升了整本书的阅读体验，也体现了出版方在制作高标准专业教材上的匠心。

评分☆☆☆☆☆

这本书最出彩的地方在于它对“软件实现”和“实际工程问题”的关注程度远远超过了许多同类教材。很多教材在介绍完理论后就戛然而止，留给学习者的是一堆只能在纸面上成立的公式。但这一本则不同，它在讲解完线性卷积后，紧接着就讨论了快速傅里叶变换（FFT）的算法复杂度和实际加速效果，并且详细分析了有限字长效应在ADC/DAC中的影响，这是非常贴近工程实际的痛点。此外，书中还穿插了一些关于C语言或MATLAB代码片段的伪代码描述，虽然不是完整的程序，但这些片段足以让有编程经验的读者迅速将理论转化为可操作的模型。对于正在进行毕业设计或者初入DSP领域工作的工程师来说，这本书提供的不仅仅是理论指导，更像是一份带有实践路线图的“操作手册”，它成功地弥合了纯理论研究与工程应用之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在“学习”，不如说是在进行一场严谨的“思维体操”。作者的行文风格极其严谨，逻辑链条几乎找不到任何可以被挑剔的断裂点，每一个定理的引入都伴随着清晰的证明过程，即便是那些看起来像是“常识”的推论，作者也会给出明确的数学依据，这对于培养严谨的学术思维是至关重要的。我发现自己不仅记住了公式，更重要的是理解了公式背后的物理意义和数学限制条件。例如，在讲解Z变换时，收敛域的讨论被提升到了一个非常重要的地位，作者用多种方式强调了它对系统稳定性和因果性的决定性影响，这种强调不是说教，而是通过一系列紧密相连的例子自然而然地渗透出来。这本书的难度是毋庸置疑的，它要求读者有一定的数学基础，但一旦跨过初期的门槛，后续的阅读体验就会变得越来越顺畅，因为作者已经为你铺设好了一条清晰且坚实的思维路径。