9787564129026 数字信号处理——理论与应用(第2版) 东南大学出版社 傅一彪 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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傅一彪，孙兵著 著

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• 9787564129026

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出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564129026

商品编码：29591259452

包装：平装

出版时间：2011-07-01

基本信息

书名：数字信号处理——理论与应用(第2版)

定价：32.00元

作者：傅一彪,孙兵著

出版社：东南大学出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787564129026

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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随着半导体集成电路和计算机技术的迅速发展，数字信号处理的理论和技术已经应用到社会的各个方面，成为整个数字化技术的基础，“数字信号处理”也成为电子信息、通信、自动控制、机电、生物医学工程等本科专业的必修课程。如何针对本科专业特点，深入浅出地介绍数字信号处理基础理论，透彻地分析其中的物理概念，做到理论联系实际是非常具有挑战性的。俞一彪、孙兵编著的《数字信号处理——理论与应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基础理论、基本算法和基本应用。

内容提要

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俞一彪、孙兵编著的《数字信号处理——理论与应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基础理论、基本算法和基本应用。内容包括：离散时间信号与系统，傅立叶变换与频谱分析，离散傅立叶变换与快速算法，无限脉冲响应数字滤波器设计，有限脉冲响应数字滤波器设计，多采样率信号处理与小波变换，离散*信号处理。
书中注重物理概念的透彻分析与介绍，强调理论与实际应用的结合。
考虑到频谱分析在实际应用中的重要性，单独设置一章对频谱的概念和频谱分析的意义进行了详细的介绍。另外，还增加了短时傅立叶变换、多采样率信号处理、小渡变换以及离散*信号处理方面的新内容。通过大量例子说明了各种线性相位有限脉冲响应数字滤波器的设计方法以及信号处理的应用。书中配有丰富的例题和习题，主要章节配有实验指导书。
《数字信号处理——理论与应用(第2版)》可作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动控制、生物医学工程等本科专业的教材，也可供研究生及从事相关领域工作的工程技术人员阅读参考。

目录

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绪论1 离散时间信号与系统 1.1 连续时间信号的采样与量化 1.1.1 连续信号的采样 1.1.2 采样前后频谱的变化 1.1.3 量化 1.1.4 从采样信号恢复连续信号 1.2 离散时间信号——序列 1.2.1 典型的序列 1.2.2 周期序列 1.2.3 序列的运算 1.2.4 线性卷积 1.2.5 芋列的分解 1.2.6 序列的能量 1.2.7 多维序列 1.3 离散时间系统 1.3.1 离散时间系统的类型 1.3.2 离散时间系统的描述 1.4 Z变换 1.4.1 Z变换的定义及其收敛域 1.4.2 典型序列的Z变换 1.4.3 逆Z变换 1.4.4 Z变换的性质 1.4.5 Z变换与拉普拉斯变换的关系 1.5 离散时间系统的Z变换分析法 1.5.1 系统函数 1.5.2 逆系统 1.5.3 因果稳定系统的Z变换分析 1.5.4 离散时间系统的信号流图描述 1.6 本章小结 习题 实验 离散时间信号与系统分析2 傅立叶变换与频谱分析 2.1 离散信号的傅立叶变换 2.1.1 离散信号傅立叶变换的定义 2.1.2 离散信号的傅立叶反变换 2.1.3 离散信号的傅立叶变换与Z变换的关系 2.2 离散信号傅立叶变换的特点 2.2.1 对称特征 2.2.2 周期特征 2.2.3 线性特征 2.2.4 卷积特性 2.2.5 帕斯维尔定理 2.3 线性移不变系统的频率响应 2.4 系统函数零极点与频率响应的关系 2.5 离散信号频谱与模拟信号频谱之间的关系 2.5.1 模拟信号的傅立叶变换 2.5.2 离散时间傅立叶变换的导出 2.5.3 DTFT与FT的关系 2.6 频谱分析及应用 2.6.1 信号频谱的基本特征 2.6.2 系统频谱的基本特性 2.6.3 信号调制与解调 2.6.4 语音合成 2.6.5 图像增强 2.7 短时傅立叶变换分析 2.7.1 短时傅立叶变换的定义 2.7.2 短时傅立叶变换的特性 2.7.3 短时频谱的一种表示 2.8 本章小结 习题 实验 离散信号频谱分析与应用3 离散傅立叶变换与快速算法 3.1 周期信号的离散傅立叶级数表示 3.1.1 离散傅立叶级数 3.1.2 周期卷积 3.2 离散傅立叶变换 3.2.1 离散傅立叶变换的定义 3.2.2 离散傅立叶反变换 3.3 离散傅立叶变换的特性 3.3.1 有限长特性与频域采样定理 3.3.2 循环卷积特性 3.4 频率分辨率与时间分辨率 3.4.1 频率分辨率 3.4.2 时间分辨率 3.4.3 频率分辨率与时间分辨率的关系与协调 3.5 快速傅立叶变换 3.5.1 基于时选的快速傅立叶变换 3.5.2 基于频选的快速傅立叶变换 3.5.3 同址计算问题 3.5.4 离散傅立叶反变换的快速计算 3.6 离散傅立叶变换的应用 3.6.1 信号去噪 3.6.2 语音识别 3.6.3 图像纹理处理 3.6.4 利用FFT计算线性卷积 3.7 本章小结 习题 实验 基于DFT的信号识别系统4 无限脉冲响应数字滤波器设计 4.1 数字滤波器的性能指标 4.2 IIR数字滤波器的结构 4.2.1 直接Ⅰ型 4.2.2 直接Ⅱ型 4.2.3 级联型 4.2.4 并联型 4.2.5 全通滤波器 4.3 IIR滤波器的特性 4.3.1 巴特沃兹滤波器 4.3.2 切比雪夫滤波器 4.3.3 椭圆滤波器 4.4 模拟滤波器到数字滤波器的转换 4.4.1 脉冲响应不变法 4.4.2 双线性变换法 4.5 IIR滤波器设计的频率变换方法 4.5.1 模拟低通滤波器到各种数字滤波器的变换 4.5.2 数字低通滤波器到其他滤波器的变换 4.6 IIR滤波器实现与系数量化效应 4.6.1 IIR滤波器的实现 4.6.2 系数量化效应 4.7 IIR滤波器应用 4.7.1 彩超系统中的壁滤波器 4.7.2 DTMF双音频信号的合成 4.8 本章小结 习题 实验 IIR滤波器的设计5 有限脉冲响应数字滤波器设计 5.1 FIR数字滤波器的特点 5.1.1 基本特点 5.1.2 线性相位特点 5.1.3 线性相位FIR滤波器的实现条件 5.2 窗函数设计法 5.2.1 窗函数设计法原理 5.2.2 理想低通滤波器 5.2.3 矩形窗的设计特性 5.2.4 汉宁窗的设计特性 5.2.5 哈明窗的设计特性 5.2.6 布莱克曼窗的设计特性 5.2.7 凯泽窗的设计特性 5.2.8 窗函数设计法的进一步分析 5.3 利用凯泽窗设计FIR滤波器 5.3.1 低通滤波器设计 5.3.2 带通滤波器设计 5.3.3 高通滤波器设计 5.3.4 带阻滤波器设计 5.4 频率取样设计法 5.4.1 频率取样设计法原理 5.4.2 设计实例分析 5.5 等波纹逼近优化设计方法 5.5.1 小均方误差优化设计 5.5.2 等波纹逼近优化设计 5.6 系数量化效应与溢出控制 5.6.1 系数量化效应 5.6.2 溢出控制 5.7 FIR滤波器应用 5.7.1 信号去噪 5.7.2 信号的高频提升 5.7.3 图像去噪 5.8 本章小结 习题 实验 FIR滤波器设计与实现6 多采样率信号处理与小波变换 6.1 多采样率信号处理 6.1.1 序列的抽取与插值 6.1.2 序列的采样率降低处理 6.1.3 序列的采样率提升处理 6.2 多采样率处理的应用 6.2.1 带通信号的降采样处理 6.2.2 正交镜像滤波器组设计 6.2.3 树结构正交镜像滤波器组设计 6.2.4 倍频程分隔滤波器组设计 6.2.5 子带数据压缩编码 6.3 小波变换 6.3.1 连续小波变换 6.3.2 小波变换的时频特性 6.3.3 二进小波变换 6.3.4 多分辨率分析 6.3.5 Mallat算法 6.4 小波变换应用 6.4.1 离散小波变换的计算 6.4.2 信号去噪处理 6.4.3 图像数据压缩 6.4.4 语音信号基音检测 6.5 本章小结 习题7 离散信号处理 7.1 变量和过程 7.2 平稳信号 7.3 信号的A／D转换噪声和过采样处理 7.4 信号功率谱 7.5 线性系统对信号的响应 7.5.1 均值 7.5.2 自相关函数及功率谱 7.5.3 互相关函数和互功率谱密度 7.6 功率谱估计 7.6.1 谱估计方法种类 7.6.2 自相关函数的估计 7.6.3 互相关函数的估计 7.6.4 传统功率谱估计 7.6.5 模型谱估计 7.6.6 AR谱估计 7.6.7 大熵谱估计 7.6.8 Burg谱估计法 7.6.9 阶数的确定 7.7 维纳滤波与卡尔曼滤波 7.8 本章小结 习题附录 专业术语英汉对照参考文献

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：解码真实世界的语言 你是否曾好奇，手机如何捕捉你的声音并将其传递到千里之外？电视机又是如何将远方的新闻画面实时呈现在你眼前？音乐播放器如何播放出如此清晰动听的旋律？这些看似神奇的现象，背后都隐藏着一个共同的秘密——信号。而要真正理解这些信号，解码它们所蕴含的信息，就需要深入探究“信号”这门语言的奥秘。 我们身处一个由信号构成的世界。从物理世界的光线、声音、温度，到电子世界的信息流、通信协议，再到生物体内的电信号，无时无刻不在涌动。这些信号，如同无数条奔腾的河流，承载着关于现实世界的丰富信息。然而，这些原始信号往往是混乱、嘈杂、甚至失真的。它们就像未经提炼的原矿，想要从中挖掘出有价值的“黄金”，就必须掌握一套强大的提炼和分析技术。这就是“数字信号处理”——一门旨在将模拟世界转化为数字世界，并对数字信息进行高效处理和分析的科学与工程学科。 数字信号处理，究竟是什么？ 简单来说，数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）的核心是将现实世界中连续变化的模拟信号，通过采样和量化等过程，转换为计算机可以理解和处理的离散的数字信号。一旦信号被数字化，我们就可以利用强大的计算能力，对这些信号进行各种精密的加工和改造。这包括但不限于： 滤波 (Filtering): 就像用水泵过滤掉水中的杂质一样，数字信号处理可以去除信号中的噪声，提取我们感兴趣的特定频率成分，从而净化信号，提高其质量。想象一下，在嘈杂的餐厅里，你的耳朵能神奇地聚焦于你朋友的声音，这其中就蕴含着生物意义上的“滤波”机制。在数字领域，我们可以通过设计各种滤波器，实现更精确、更高效的信号分离。 变换 (Transformation): 信号往往以一种我们难以直接理解的形式存在。通过傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）等数学工具，我们可以将信号从时域（时间维度）转换到频域（频率维度），揭示其包含的频率信息。这就像将一首乐曲分解成不同的音符和它们的强度，让我们能更深入地理解音乐的构成。图像压缩、音频编码等技术都离不开这些变换。 压缩 (Compression): 原始的数字信号往往包含大量冗余信息，占据巨大的存储空间和传输带宽。数字信号处理技术可以有效地去除这些冗余，实现信号的压缩，例如我们在下载视频或音频文件时，常常会遇到MP3、AAC、H.264等格式，它们都采用了先进的信号压缩算法。 增强 (Enhancement): 即使是质量不佳的信号，通过数字信号处理也可以进行一定程度的增强，使其更易于分析或感知。例如，医学影像的处理可以使微小的病灶更清晰可见，音频处理可以消除回声，改善语音清晰度。 分析 (Analysis): 数字信号处理技术提供了丰富的工具来分析信号的特性，例如识别信号的模式、检测异常、估计信号的来源等等。在通信系统中，这可以用于识别不同的信号源；在工业领域，可以用于监测设备运行状态，预测故障。 数字信号处理的应用：无处不在的“信号魔法” 数字信号处理的应用领域之广泛，几乎渗透到现代社会的每一个角落。它不仅是信息技术的核心支撑，更是许多前沿科技发展的基石。 通信系统 (Communication Systems): 这是数字信号处理最核心的应用领域之一。无论是我们手中的智能手机、Wi-Fi网络，还是全球的互联网，都依赖于数字信号处理技术来传输、接收、调制、解调和纠错。信号的编码、解码、信道均衡、抗干扰等都离不开DSP。 音频与语音处理 (Audio and Speech Processing): 音乐的录制、编辑、播放，语音识别（例如智能助手）、语音合成、降噪、回声消除，都属于音频与语音处理的范畴。你对着手机说话，它能准确识别你的意图，这背后是复杂的语音信号处理在工作。 图像与视频处理 (Image and Video Processing): 数码相机捕捉到的画面、智能手机拍摄的视频、电视广播、电影制作，都离不开图像和视频的数字信号处理。图像的增强、去噪、锐化、色彩校正，以及视频的压缩、编解码、运动检测、人脸识别等，都依赖于DSP技术。 医学影像 (Medical Imaging): CT、MRI、X光、超声波等医学影像设备的成像过程，以及对这些影像的后期处理，都涉及大量的数字信号处理。DSP技术能够提高影像的清晰度，帮助医生更准确地诊断疾病。 控制系统 (Control Systems): 自动驾驶汽车、机器人、工业自动化生产线，都需要精确的传感器来感知环境，并将这些信息进行处理，最终控制执行机构的动作。DSP技术在这些系统中扮演着至关重要的角色。 雷达与声纳 (Radar and Sonar): 雷达用于探测目标的位置、速度和方向，声纳用于水下探测。这些系统通过发射和接收信号，并对反射信号进行复杂的处理，来获取目标信息，其核心就是数字信号处理。 科学研究 (Scientific Research): 在天文学、物理学、生物学、地质学等众多科学研究领域，科研人员需要处理和分析海量的实验数据，其中很多数据都以信号的形式存在。DSP技术是进行数据分析、模型构建和规律发现的有力工具。 为何深入学习数字信号处理？ 在信息爆炸的时代，理解和掌握数字信号处理技术，意味着你掌握了解读和创造数字世界语言的能力。它不仅仅是一门抽象的理论学科，更是解决现实世界问题的强大武器。 提升解决问题的能力: 学习DSP能够锻炼你的逻辑思维和数学分析能力，让你能够以更系统、更科学的方式来分析和解决复杂问题。 拓宽职业发展道路: 掌握DSP技术，可以在通信、电子、计算机、人工智能、多媒体、生物医学工程等众多领域找到广阔的就业机会。 理解现代科技的基石: 无论是你正在使用的智能手机，还是你观看的流媒体视频，亦或是你享受的数字音乐，背后都离不开DSP。深入理解DSP，就能更深刻地理解我们所处的数字时代。 激发创新与创造: 掌握了DSP的原理和方法，你将有能力去设计和实现新的信号处理算法，为未来的科技发展贡献力量。 信号的旅程，从模拟到数字，从感知到理解。数字信号处理，正是连接这两者的桥梁。它赋予我们力量，去驯服杂乱的信号，提取有价值的信息，创造更美好的数字生活。这是一场充满智慧与挑战的探索，等待着你加入，去揭示信号背后隐藏的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在理论推导的严谨性上做得非常出色。对于一些关键的定理和公式，作者并没有直接给出结论，而是循序渐进地展示了整个推导过程。这对于我这种喜欢追根究底的人来说，简直是福音。例如，在讲到卷积定理的时候，书中详细地给出了如何在时域和频域之间进行等价推导，并且解释了每一步的逻辑依据。这种严谨的推导方式，不仅让我理解了公式的由来，更重要的是，培养了我独立分析和解决问题的能力。当我遇到一些新的问题时，我不再仅仅依赖于套用公式，而是能够回溯到理论的根源，找到解决思路。书中还对各种变换的性质进行了详细的梳理和总结，比如傅里叶变换的线性性质、时移性质、频移性质等等，并且通过例证来加深读者的理解。此外，对于一些复杂的数学工具，比如复数、积分、微分等，书中也进行了必要的铺垫和回顾，使得读者能够更专注于数字信号处理本身的核心内容，而不用过多担心数学基础的薄弱。这种“授人以渔”的教学理念，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

对于那些希望深入理解数字信号处理核心原理的读者而言，这本书绝对是一部里程碑式的著作。作者在概念的引入上，总是从最基本、最朴素的原理讲起，然后层层递进，逐步引入复杂的数学模型和算法。这种由浅入深的讲解方式，让我在学习过程中很少感到困惑。例如，对于信号的采样定理，作者不仅仅是陈述了定理的内容，还花费了大量的篇幅去解释其背后的数学原理，包括吉布斯现象的产生原因以及如何避免。这种对细节的关注，让我对数字信号处理的理解更加深刻。书中还对各种滤波器进行了详细的分析，包括FIR滤波器和IIR滤波器，它们的设计原理、优缺点以及在不同场景下的适用性都做了细致的阐述。我尤其喜欢书中对窗函数方法的讲解，它不仅解释了不同窗函数的特性，还给出了在实际应用中如何选择合适的窗函数。总而言之，这本书以其严谨的理论体系、深入的数学推导和清晰的逻辑结构，为我构建了一个坚实的数字信号处理知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书在应用案例的丰富性和贴近性上，给我留下了深刻的印象。它不仅仅停留在理论的讲解，而是花费了大量的篇幅去展示数字信号处理在现实世界中的应用。从最基础的音频信号处理，比如降噪、回声消除，到更复杂的图像处理，比如边缘检测、滤波，再到通信系统中的调制解调，书中都提供了具体的实例和代码示例。我特别喜欢书中对通信系统讲解的部分，它将抽象的信号处理理论与具体的通信协议联系起来，让我对如何构建一个通信系统有了更直观的认识。书中还提到了很多前沿的应用，比如在生物医学信号处理中的应用，让我看到了数字信号处理的广阔前景。而且，书中提供的代码示例，都是可以直接运行的，并且配有详细的注释，这对于我这样想要动手实践的读者来说，提供了极大的便利。通过修改和运行这些代码，我能够更深入地理解算法的实际效果，并且能够根据自己的需求进行二次开发。这种理论与实践相结合的方式，让学习过程变得更加生动有趣，也更有成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我爱不释手，尤其是它对于概念的阐述，简直可以说是深入骨髓。比如，在信号的频谱分析部分，作者并没有停留在简单的傅里叶变换公式上，而是花了大量的篇幅去解释其物理意义，为何会出现频谱，不同频率分量代表什么，以及在实际应用中如何解读频谱图。我之前一直对频谱分析感到有些迷糊，总觉得公式背了很多，但理解不深。这本书的讲解，就像一层层剥洋葱，把核心概念挖得清清楚楚。它还用了很多生动的类比，比如将信号比作音乐，将频谱比作乐谱，这样一来，即使是初学者也能很快抓住精髓。而且，书中对离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的讲解，也做得相当到位。它不仅给出了算法流程，还细致地分析了FFT的计算量优势，以及在实际工程中为何必须使用FFT。书中还提供了很多图示，帮助读者直观理解信号的采样、量化过程，以及滤波器的工作原理。这些图示设计得非常精巧，能够快速抓住关键信息，避免了冗长的文字描述。整体而言，这本书在理论深度和易读性之间找到了一个绝佳的平衡点，对于我这样希望打下扎实理论基础的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计风格上来说，这本书也称得上是一本精品。纸张的质感非常好，印刷清晰，字体大小适中，长时间阅读也不会感到疲劳。章节之间的过渡自然流畅，逻辑性很强，让人能够很顺畅地阅读下去。我特别欣赏的是书中图表的运用。大量的示意图、流程图、波形图等，将抽象的数学概念和复杂的算法过程形象化，极大地降低了理解的难度。每一个图表都配有清晰的文字说明，能够让人一目了然。我曾经翻阅过一些技术书籍，排版混乱，图表模糊不清，阅读起来非常吃力，而这本书在这方面做得非常出色，让人赏心悦目。此外，书中还设置了一些“思考题”和“课后习题”，这些题目设计得既有深度又不失趣味性，能够帮助读者巩固所学知识，并激发进一步的思考。对于我这样喜欢挑战自己的人来说，这些习题是不可或缺的学习环节。总体来说，这本书的设计风格非常人性化，充分考虑到了读者的阅读体验。