9787564129026 數字信號處理——理論與應用(第2版) 東南大學齣版社 傅一彪 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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傅一彪，孫兵著 著

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齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564129026

商品編碼：29591259452

包裝：平裝

齣版時間：2011-07-01

基本信息

書名：數字信號處理——理論與應用(第2版)

定價：32.00元

作者：傅一彪,孫兵著

齣版社：東南大學齣版社

齣版日期：2011-07-01

ISBN：9787564129026

字數：

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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隨著半導體集成電路和計算機技術的迅速發展，數字信號處理的理論和技術已經應用到社會的各個方麵，成為整個數字化技術的基礎，“數字信號處理”也成為電子信息、通信、自動控製、機電、生物醫學工程等本科專業的必修課程。如何針對本科專業特點，深入淺齣地介紹數字信號處理基礎理論，透徹地分析其中的物理概念，做到理論聯係實際是非常具有挑戰性的。俞一彪、孫兵編著的《數字信號處理——理論與應用(第2版)》係統地介紹瞭數字信號處理的基礎理論、基本算法和基本應用。

內容提要

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俞一彪、孫兵編著的《數字信號處理——理論與應用(第2版)》係統地介紹瞭數字信號處理的基礎理論、基本算法和基本應用。內容包括：離散時間信號與係統，傅立葉變換與頻譜分析，離散傅立葉變換與快速算法，無限脈衝響應數字濾波器設計，有限脈衝響應數字濾波器設計，多采樣率信號處理與小波變換，離散*信號處理。
書中注重物理概念的透徹分析與介紹，強調理論與實際應用的結閤。
考慮到頻譜分析在實際應用中的重要性，單獨設置一章對頻譜的概念和頻譜分析的意義進行瞭詳細的介紹。另外，還增加瞭短時傅立葉變換、多采樣率信號處理、小渡變換以及離散*信號處理方麵的新內容。通過大量例子說明瞭各種綫性相位有限脈衝響應數字濾波器的設計方法以及信號處理的應用。書中配有豐富的例題和習題，主要章節配有實驗指導書。
《數字信號處理——理論與應用(第2版)》可作為高等院校電子信息工程、通信工程、自動控製、生物醫學工程等本科專業的教材，也可供研究生及從事相關領域工作的工程技術人員閱讀參考。

目錄

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緒論1 離散時間信號與係統 1.1 連續時間信號的采樣與量化 1.1.1 連續信號的采樣 1.1.2 采樣前後頻譜的變化 1.1.3 量化 1.1.4 從采樣信號恢復連續信號 1.2 離散時間信號——序列 1.2.1 典型的序列 1.2.2 周期序列 1.2.3 序列的運算 1.2.4 綫性捲積 1.2.5 芋列的分解 1.2.6 序列的能量 1.2.7 多維序列 1.3 離散時間係統 1.3.1 離散時間係統的類型 1.3.2 離散時間係統的描述 1.4 Z變換 1.4.1 Z變換的定義及其收斂域 1.4.2 典型序列的Z變換 1.4.3 逆Z變換 1.4.4 Z變換的性質 1.4.5 Z變換與拉普拉斯變換的關係 1.5 離散時間係統的Z變換分析法 1.5.1 係統函數 1.5.2 逆係統 1.5.3 因果穩定係統的Z變換分析 1.5.4 離散時間係統的信號流圖描述 1.6 本章小結 習題 實驗 離散時間信號與係統分析2 傅立葉變換與頻譜分析 2.1 離散信號的傅立葉變換 2.1.1 離散信號傅立葉變換的定義 2.1.2 離散信號的傅立葉反變換 2.1.3 離散信號的傅立葉變換與Z變換的關係 2.2 離散信號傅立葉變換的特點 2.2.1 對稱特徵 2.2.2 周期特徵 2.2.3 綫性特徵 2.2.4 捲積特性 2.2.5 帕斯維爾定理 2.3 綫性移不變係統的頻率響應 2.4 係統函數零極點與頻率響應的關係 2.5 離散信號頻譜與模擬信號頻譜之間的關係 2.5.1 模擬信號的傅立葉變換 2.5.2 離散時間傅立葉變換的導齣 2.5.3 DTFT與FT的關係 2.6 頻譜分析及應用 2.6.1 信號頻譜的基本特徵 2.6.2 係統頻譜的基本特性 2.6.3 信號調製與解調 2.6.4 語音閤成 2.6.5 圖像增強 2.7 短時傅立葉變換分析 2.7.1 短時傅立葉變換的定義 2.7.2 短時傅立葉變換的特性 2.7.3 短時頻譜的一種錶示 2.8 本章小結 習題 實驗 離散信號頻譜分析與應用3 離散傅立葉變換與快速算法 3.1 周期信號的離散傅立葉級數錶示 3.1.1 離散傅立葉級數 3.1.2 周期捲積 3.2 離散傅立葉變換 3.2.1 離散傅立葉變換的定義 3.2.2 離散傅立葉反變換 3.3 離散傅立葉變換的特性 3.3.1 有限長特性與頻域采樣定理 3.3.2 循環捲積特性 3.4 頻率分辨率與時間分辨率 3.4.1 頻率分辨率 3.4.2 時間分辨率 3.4.3 頻率分辨率與時間分辨率的關係與協調 3.5 快速傅立葉變換 3.5.1 基於時選的快速傅立葉變換 3.5.2 基於頻選的快速傅立葉變換 3.5.3 同址計算問題 3.5.4 離散傅立葉反變換的快速計算 3.6 離散傅立葉變換的應用 3.6.1 信號去噪 3.6.2 語音識彆 3.6.3 圖像紋理處理 3.6.4 利用FFT計算綫性捲積 3.7 本章小結 習題 實驗 基於DFT的信號識彆係統4 無限脈衝響應數字濾波器設計 4.1 數字濾波器的性能指標 4.2 IIR數字濾波器的結構 4.2.1 直接Ⅰ型 4.2.2 直接Ⅱ型 4.2.3 級聯型 4.2.4 並聯型 4.2.5 全通濾波器 4.3 IIR濾波器的特性 4.3.1 巴特沃茲濾波器 4.3.2 切比雪夫濾波器 4.3.3 橢圓濾波器 4.4 模擬濾波器到數字濾波器的轉換 4.4.1 脈衝響應不變法 4.4.2 雙綫性變換法 4.5 IIR濾波器設計的頻率變換方法 4.5.1 模擬低通濾波器到各種數字濾波器的變換 4.5.2 數字低通濾波器到其他濾波器的變換 4.6 IIR濾波器實現與係數量化效應 4.6.1 IIR濾波器的實現 4.6.2 係數量化效應 4.7 IIR濾波器應用 4.7.1 彩超係統中的壁濾波器 4.7.2 DTMF雙音頻信號的閤成 4.8 本章小結 習題 實驗 IIR濾波器的設計5 有限脈衝響應數字濾波器設計 5.1 FIR數字濾波器的特點 5.1.1 基本特點 5.1.2 綫性相位特點 5.1.3 綫性相位FIR濾波器的實現條件 5.2 窗函數設計法 5.2.1 窗函數設計法原理 5.2.2 理想低通濾波器 5.2.3 矩形窗的設計特性 5.2.4 漢寜窗的設計特性 5.2.5 哈明窗的設計特性 5.2.6 布萊剋曼窗的設計特性 5.2.7 凱澤窗的設計特性 5.2.8 窗函數設計法的進一步分析 5.3 利用凱澤窗設計FIR濾波器 5.3.1 低通濾波器設計 5.3.2 帶通濾波器設計 5.3.3 高通濾波器設計 5.3.4 帶阻濾波器設計 5.4 頻率取樣設計法 5.4.1 頻率取樣設計法原理 5.4.2 設計實例分析 5.5 等波紋逼近優化設計方法 5.5.1 小均方誤差優化設計 5.5.2 等波紋逼近優化設計 5.6 係數量化效應與溢齣控製 5.6.1 係數量化效應 5.6.2 溢齣控製 5.7 FIR濾波器應用 5.7.1 信號去噪 5.7.2 信號的高頻提升 5.7.3 圖像去噪 5.8 本章小結 習題 實驗 FIR濾波器設計與實現6 多采樣率信號處理與小波變換 6.1 多采樣率信號處理 6.1.1 序列的抽取與插值 6.1.2 序列的采樣率降低處理 6.1.3 序列的采樣率提升處理 6.2 多采樣率處理的應用 6.2.1 帶通信號的降采樣處理 6.2.2 正交鏡像濾波器組設計 6.2.3 樹結構正交鏡像濾波器組設計 6.2.4 倍頻程分隔濾波器組設計 6.2.5 子帶數據壓縮編碼 6.3 小波變換 6.3.1 連續小波變換 6.3.2 小波變換的時頻特性 6.3.3 二進小波變換 6.3.4 多分辨率分析 6.3.5 Mallat算法 6.4 小波變換應用 6.4.1 離散小波變換的計算 6.4.2 信號去噪處理 6.4.3 圖像數據壓縮 6.4.4 語音信號基音檢測 6.5 本章小結 習題7 離散信號處理 7.1 變量和過程 7.2 平穩信號 7.3 信號的A／D轉換噪聲和過采樣處理 7.4 信號功率譜 7.5 綫性係統對信號的響應 7.5.1 均值 7.5.2 自相關函數及功率譜 7.5.3 互相關函數和互功率譜密度 7.6 功率譜估計 7.6.1 譜估計方法種類 7.6.2 自相關函數的估計 7.6.3 互相關函數的估計 7.6.4 傳統功率譜估計 7.6.5 模型譜估計 7.6.6 AR譜估計 7.6.7 大熵譜估計 7.6.8 Burg譜估計法 7.6.9 階數的確定 7.7 維納濾波與卡爾曼濾波 7.8 本章小結 習題附錄 專業術語英漢對照參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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信號的海洋：解碼真實世界的語言 你是否曾好奇，手機如何捕捉你的聲音並將其傳遞到韆裏之外？電視機又是如何將遠方的新聞畫麵實時呈現在你眼前？音樂播放器如何播放齣如此清晰動聽的鏇律？這些看似神奇的現象，背後都隱藏著一個共同的秘密——信號。而要真正理解這些信號，解碼它們所蘊含的信息，就需要深入探究“信號”這門語言的奧秘。 我們身處一個由信號構成的世界。從物理世界的光綫、聲音、溫度，到電子世界的信息流、通信協議，再到生物體內的電信號，無時無刻不在湧動。這些信號，如同無數條奔騰的河流，承載著關於現實世界的豐富信息。然而，這些原始信號往往是混亂、嘈雜、甚至失真的。它們就像未經提煉的原礦，想要從中挖掘齣有價值的“黃金”，就必須掌握一套強大的提煉和分析技術。這就是“數字信號處理”——一門旨在將模擬世界轉化為數字世界，並對數字信息進行高效處理和分析的科學與工程學科。 數字信號處理，究竟是什麼？ 簡單來說，數字信號處理（Digital Signal Processing, DSP）的核心是將現實世界中連續變化的模擬信號，通過采樣和量化等過程，轉換為計算機可以理解和處理的離散的數字信號。一旦信號被數字化，我們就可以利用強大的計算能力，對這些信號進行各種精密的加工和改造。這包括但不限於： 濾波 (Filtering): 就像用水泵過濾掉水中的雜質一樣，數字信號處理可以去除信號中的噪聲，提取我們感興趣的特定頻率成分，從而淨化信號，提高其質量。想象一下，在嘈雜的餐廳裏，你的耳朵能神奇地聚焦於你朋友的聲音，這其中就蘊含著生物意義上的“濾波”機製。在數字領域，我們可以通過設計各種濾波器，實現更精確、更高效的信號分離。 變換 (Transformation): 信號往往以一種我們難以直接理解的形式存在。通過傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）等數學工具，我們可以將信號從時域（時間維度）轉換到頻域（頻率維度），揭示其包含的頻率信息。這就像將一首樂麯分解成不同的音符和它們的強度，讓我們能更深入地理解音樂的構成。圖像壓縮、音頻編碼等技術都離不開這些變換。 壓縮 (Compression): 原始的數字信號往往包含大量冗餘信息，占據巨大的存儲空間和傳輸帶寬。數字信號處理技術可以有效地去除這些冗餘，實現信號的壓縮，例如我們在下載視頻或音頻文件時，常常會遇到MP3、AAC、H.264等格式，它們都采用瞭先進的信號壓縮算法。 增強 (Enhancement): 即使是質量不佳的信號，通過數字信號處理也可以進行一定程度的增強，使其更易於分析或感知。例如，醫學影像的處理可以使微小的病竈更清晰可見，音頻處理可以消除迴聲，改善語音清晰度。 分析 (Analysis): 數字信號處理技術提供瞭豐富的工具來分析信號的特性，例如識彆信號的模式、檢測異常、估計信號的來源等等。在通信係統中，這可以用於識彆不同的信號源；在工業領域，可以用於監測設備運行狀態，預測故障。 數字信號處理的應用：無處不在的“信號魔法” 數字信號處理的應用領域之廣泛，幾乎滲透到現代社會的每一個角落。它不僅是信息技術的核心支撐，更是許多前沿科技發展的基石。 通信係統 (Communication Systems): 這是數字信號處理最核心的應用領域之一。無論是我們手中的智能手機、Wi-Fi網絡，還是全球的互聯網，都依賴於數字信號處理技術來傳輸、接收、調製、解調和糾錯。信號的編碼、解碼、信道均衡、抗乾擾等都離不開DSP。 音頻與語音處理 (Audio and Speech Processing): 音樂的錄製、編輯、播放，語音識彆（例如智能助手）、語音閤成、降噪、迴聲消除，都屬於音頻與語音處理的範疇。你對著手機說話，它能準確識彆你的意圖，這背後是復雜的語音信號處理在工作。 圖像與視頻處理 (Image and Video Processing): 數碼相機捕捉到的畫麵、智能手機拍攝的視頻、電視廣播、電影製作，都離不開圖像和視頻的數字信號處理。圖像的增強、去噪、銳化、色彩校正，以及視頻的壓縮、編解碼、運動檢測、人臉識彆等，都依賴於DSP技術。 醫學影像 (Medical Imaging): CT、MRI、X光、超聲波等醫學影像設備的成像過程，以及對這些影像的後期處理，都涉及大量的數字信號處理。DSP技術能夠提高影像的清晰度，幫助醫生更準確地診斷疾病。 控製係統 (Control Systems): 自動駕駛汽車、機器人、工業自動化生産綫，都需要精確的傳感器來感知環境，並將這些信息進行處理，最終控製執行機構的動作。DSP技術在這些係統中扮演著至關重要的角色。 雷達與聲納 (Radar and Sonar): 雷達用於探測目標的位置、速度和方嚮，聲納用於水下探測。這些係統通過發射和接收信號，並對反射信號進行復雜的處理，來獲取目標信息，其核心就是數字信號處理。 科學研究 (Scientific Research): 在天文學、物理學、生物學、地質學等眾多科學研究領域，科研人員需要處理和分析海量的實驗數據，其中很多數據都以信號的形式存在。DSP技術是進行數據分析、模型構建和規律發現的有力工具。 為何深入學習數字信號處理？ 在信息爆炸的時代，理解和掌握數字信號處理技術，意味著你掌握瞭解讀和創造數字世界語言的能力。它不僅僅是一門抽象的理論學科，更是解決現實世界問題的強大武器。 提升解決問題的能力: 學習DSP能夠鍛煉你的邏輯思維和數學分析能力，讓你能夠以更係統、更科學的方式來分析和解決復雜問題。 拓寬職業發展道路: 掌握DSP技術，可以在通信、電子、計算機、人工智能、多媒體、生物醫學工程等眾多領域找到廣闊的就業機會。 理解現代科技的基石: 無論是你正在使用的智能手機，還是你觀看的流媒體視頻，亦或是你享受的數字音樂，背後都離不開DSP。深入理解DSP，就能更深刻地理解我們所處的數字時代。 激發創新與創造: 掌握瞭DSP的原理和方法，你將有能力去設計和實現新的信號處理算法，為未來的科技發展貢獻力量。 信號的旅程，從模擬到數字，從感知到理解。數字信號處理，正是連接這兩者的橋梁。它賦予我們力量，去馴服雜亂的信號，提取有價值的信息，創造更美好的數字生活。這是一場充滿智慧與挑戰的探索，等待著你加入，去揭示信號背後隱藏的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

從排版和設計風格上來說，這本書也稱得上是一本精品。紙張的質感非常好，印刷清晰，字體大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。章節之間的過渡自然流暢，邏輯性很強，讓人能夠很順暢地閱讀下去。我特彆欣賞的是書中圖錶的運用。大量的示意圖、流程圖、波形圖等，將抽象的數學概念和復雜的算法過程形象化，極大地降低瞭理解的難度。每一個圖錶都配有清晰的文字說明，能夠讓人一目瞭然。我曾經翻閱過一些技術書籍，排版混亂，圖錶模糊不清，閱讀起來非常吃力，而這本書在這方麵做得非常齣色，讓人賞心悅目。此外，書中還設置瞭一些“思考題”和“課後習題”，這些題目設計得既有深度又不失趣味性，能夠幫助讀者鞏固所學知識，並激發進一步的思考。對於我這樣喜歡挑戰自己的人來說，這些習題是不可或缺的學習環節。總體來說，這本書的設計風格非常人性化，充分考慮到瞭讀者的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在理論推導的嚴謹性上做得非常齣色。對於一些關鍵的定理和公式，作者並沒有直接給齣結論，而是循序漸進地展示瞭整個推導過程。這對於我這種喜歡追根究底的人來說，簡直是福音。例如，在講到捲積定理的時候，書中詳細地給齣瞭如何在時域和頻域之間進行等價推導，並且解釋瞭每一步的邏輯依據。這種嚴謹的推導方式，不僅讓我理解瞭公式的由來，更重要的是，培養瞭我獨立分析和解決問題的能力。當我遇到一些新的問題時，我不再僅僅依賴於套用公式，而是能夠迴溯到理論的根源，找到解決思路。書中還對各種變換的性質進行瞭詳細的梳理和總結，比如傅裏葉變換的綫性性質、時移性質、頻移性質等等，並且通過例證來加深讀者的理解。此外，對於一些復雜的數學工具，比如復數、積分、微分等，書中也進行瞭必要的鋪墊和迴顧，使得讀者能夠更專注於數字信號處理本身的核心內容，而不用過多擔心數學基礎的薄弱。這種“授人以漁”的教學理念，讓我覺得這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書在應用案例的豐富性和貼近性上，給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅停留在理論的講解，而是花費瞭大量的篇幅去展示數字信號處理在現實世界中的應用。從最基礎的音頻信號處理，比如降噪、迴聲消除，到更復雜的圖像處理，比如邊緣檢測、濾波，再到通信係統中的調製解調，書中都提供瞭具體的實例和代碼示例。我特彆喜歡書中對通信係統講解的部分，它將抽象的信號處理理論與具體的通信協議聯係起來，讓我對如何構建一個通信係統有瞭更直觀的認識。書中還提到瞭很多前沿的應用，比如在生物醫學信號處理中的應用，讓我看到瞭數字信號處理的廣闊前景。而且，書中提供的代碼示例，都是可以直接運行的，並且配有詳細的注釋，這對於我這樣想要動手實踐的讀者來說，提供瞭極大的便利。通過修改和運行這些代碼，我能夠更深入地理解算法的實際效果，並且能夠根據自己的需求進行二次開發。這種理論與實踐相結閤的方式，讓學習過程變得更加生動有趣，也更有成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我愛不釋手，尤其是它對於概念的闡述，簡直可以說是深入骨髓。比如，在信號的頻譜分析部分，作者並沒有停留在簡單的傅裏葉變換公式上，而是花瞭大量的篇幅去解釋其物理意義，為何會齣現頻譜，不同頻率分量代錶什麼，以及在實際應用中如何解讀頻譜圖。我之前一直對頻譜分析感到有些迷糊，總覺得公式背瞭很多，但理解不深。這本書的講解，就像一層層剝洋蔥，把核心概念挖得清清楚楚。它還用瞭很多生動的類比，比如將信號比作音樂，將頻譜比作樂譜，這樣一來，即使是初學者也能很快抓住精髓。而且，書中對離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）的講解，也做得相當到位。它不僅給齣瞭算法流程，還細緻地分析瞭FFT的計算量優勢，以及在實際工程中為何必須使用FFT。書中還提供瞭很多圖示，幫助讀者直觀理解信號的采樣、量化過程，以及濾波器的工作原理。這些圖示設計得非常精巧，能夠快速抓住關鍵信息，避免瞭冗長的文字描述。整體而言，這本書在理論深度和易讀性之間找到瞭一個絕佳的平衡點，對於我這樣希望打下紮實理論基礎的讀者來說，絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

對於那些希望深入理解數字信號處理核心原理的讀者而言，這本書絕對是一部裏程碑式的著作。作者在概念的引入上，總是從最基本、最樸素的原理講起，然後層層遞進，逐步引入復雜的數學模型和算法。這種由淺入深的講解方式，讓我在學習過程中很少感到睏惑。例如，對於信號的采樣定理，作者不僅僅是陳述瞭定理的內容，還花費瞭大量的篇幅去解釋其背後的數學原理，包括吉布斯現象的産生原因以及如何避免。這種對細節的關注，讓我對數字信號處理的理解更加深刻。書中還對各種濾波器進行瞭詳細的分析，包括FIR濾波器和IIR濾波器，它們的設計原理、優缺點以及在不同場景下的適用性都做瞭細緻的闡述。我尤其喜歡書中對窗函數方法的講解，它不僅解釋瞭不同窗函數的特性，還給齣瞭在實際應用中如何選擇閤適的窗函數。總而言之，這本書以其嚴謹的理論體係、深入的數學推導和清晰的邏輯結構，為我構建瞭一個堅實的數字信號處理知識框架。