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程佩青 著

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• 教程
• 第四版
• 高等教育

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302283133

商品编码：29594302007

包装：平装

出版时间：2013-02-01

基本信息

书名：数字信号处理教程(第四版)(配光盘)

定价：69.00元

作者：程佩青

出版社：清华大学出版社

出版日期：2013-02-01

ISBN：9787302283133

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

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近年来，数字信号处理的理论得到快速发展，其应用领域也日益广泛。作为电子信息类专业重要的专业基础课程，数字信号处理的学科内容在不断充实和完善，从而推动教材内容也随之进行充实和更新。

本书历经多个版本，受到广大读者的认可，被众多高校采用作为教材。为适应学科发展，结合教学实践，且参考一些外教材，作者充实了教材内容，完善了表达方式，改进了教材的可读性，更便于自学，充实了例题和习题，更加实用。

本书特色：

1. 归纳梳理了教材内容，充实和完善了基础理论、基本概念、基本分析和设计方法，突出学习要点。
2. 分析论述条理清晰、深入浅出，可读性强，便于教学，便于自学。
3. 改写并充实了数字滤波器设计各章的相关内容，新加了一章介绍几种特殊应用滤波器。
4. 充实了大量的习题和例题，涵盖面更广、实用性更强，有助于读者理解，也方便读者选择。
5. 增加了信号处理中广为应用的MATLAB函数及相关例题的内容，以解决实际问题。
6. 辅助教学光盘既可以用来投影演示，又可以单独作自学或复习之用，对于提高学习能力，增强学习效果很有助益。

推荐阅读：

内容提要

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　　《数字信号处理教程（第4版）》系统地讨论了数字信号处理的基础理论、基本概念、基本分析方法、算法、设计。全书共10章，包括四部分内容。部分是离散时间信号（序列）与系统的基本概念和时域、频域（包括z变换域）的分析方法与算法，包括离散傅里叶变换及其快速算法，模拟信号用数字信号处理的原理方法，这包括、2、3、4章的内容；第二部分为各种IIR及FIR数字滤波器的基本概念、理论、结构与设计方法，这包括第5、6、7、8章；第三部分为多抽样率数字信号处理的基础理论，这是第9章的内容；第四部分为数字信号处理实现中的有限字长效应，这是0章的内容。
　　《数字信号处理教程（第4版）》把每章的主要内容所涉及的MATLAB函数和相关例题放在该章的后部分，这样使读者既能增强对基本理论的掌握，又能学会用MATLAB来解决实际问题，尤其是稍为复杂的应用问题。
　　本书条理清楚，论述深入浅出，有较多的例题，便于自学。
　　《数字信号处理教程（第4版）》可作为大学本专科院校通信工程、电子信息工程、信息工程等专业的教材，也可供从事这些专业及相近专业数字信号处理的科学研究工作者和工程技术人员作为参考书。

目录

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绪论
章 离散时间信号与系统
　1.1 离散时间信号——序列
　　1.1.1 离散时间信号——序列
　　1.1.2 序列的运算
　　1.1.3 序列的卷积和
　　1.1.4 序列的相关性
　　1.1.5 几种常用典型序列
　　1.1.6 序列的周期性
　　1.1.7 用单位抽样序列表示任意序列
　1.2 线性移不变系统
　　1.2.1 离散时间线性系统
　　1.2.2 离散时间移不变系统
　　1.2.3 离散时间线性移不变系统（LSI系统）
　　1.2.4 因果系统
　　1.2.5 稳定系统
　1.3 常系数线性差分方程——时域离散系统的输入、输出表示法
　1.4 连续时间信号的抽样
　　1.4.1 模拟信号的抽样
　　1.4.2 时域抽样定理
　　1.4.3 带通信号的抽样
　　1.4.4 连续时间信号xn（t）及其理想抽样信号x（t）以及离散时间抽样序列x（n）的关系
　　1.4.5 信号的重建（抽样的恢复）
　　1.4.6 实际抽样
　　1.4.7 正弦型信号的抽样
　1.5 本章部分内容涉及的MATLAB函数及例题
　习题
第2章 z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）
　2.1 序列的z变换
　　2.1.1 z变换的定义
　　2.1.2 z变换的收敛域
　　2.1.3 4种典型序列的z变换的收敛域
　　2.1.4 z反变换一围线积分法（留数法），部分分式法及长除法（幂级数法）
　　2.1.5 z变换的性质与定理
　　2.1.6 利用z变换求解差分方程
　2.2 离散时间傅里叶变换（DTFT）-序列的傅里叶变换
　　2.2.1 序列傅里叶变换定义
　　2.2.2 序列傅里叶变换的收敛性-DTFT的存在条件
　　2.2.3 序列傅里叶变换的主要性质
　　2.2.4 序列及其傅里叶变换的一些对称性质
　　2.2.5 周期性序列的傅里叶变换
　2.3模拟信号x（t）、理想抽样信号x（t）、序列x（n）以及它们的拉普拉斯变换z变换、傅里叶变换的关系，s平面到z平面的映射
　2.4 离散线性移不变（LSI）系统的频域表征
　　2.4.1 LSI系统的描述
　　2.4.2 LSI系统的因果、稳定条件
　　2.4.3 LSI系统的频率响应H（ejw）的特点
　　2.4.4 频率响应的几何确定法
　　2.4.5 无限长单位冲激响应（IIR）系统与有限长单位冲激响应（FIR）系统
　2.5 本章部分内容涉及的MATLAB函数及例题习题
第3章 离散傅里叶变换（DFT）
　3.1 傅里叶变换的四种可能形式
　3.2 周期序列的傅里叶级数——离散傅里叶级数（DFS）
　　3.2.1 DFS的定义
　　3.2.2 DFS的性质
　3.3 离散傅里叶变换（DFT）-有限长序列的离散频域表示
　　3.3.1 DFT的定义、DFT与DFS、DTFT及z变换的关系
　　3.3.2 模拟信号时域、频域都抽样后，对应的模拟频率与频域一个周期中的抽样点数N及抽样频率厂；的关系
　　3.3.3 DFT隐含的周期性
　3.4 DFT的主要性质
　　3.4.1 线性
　　3.4.2 圆周移位性质
　　3.4.3 圆周共轭对称性质
　　3.4.4 圆周翻褶序列及其DFT
　　3.4.5 对偶性
　……
第4章 快速傅里叶变换（FFT）
第5章 数字滤波器的基本结构
第6章 几种特殊滤波器及简单一、二阶数字滤波器设计
第7章 无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器设计方法
第8章 有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器设计方法
第9章 序列的抽取与插值——多抽样率数字信号处理基础
0章 数字信号处理中的有限字长效应
参考文献
本书所附“数字信号处理多媒体CAI教程”光盘简介

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的脉动：深入探索数字信号处理》 一、 什么是数字信号处理？ 信号，是信息在空间或时间上的载体。无论是我们日常交谈的声音、眼前变化的图像、身体健康的生理指标，还是天气的风云变幻，抑或是宇宙深处的奥秘，它们都以各种形式的信号存在。而数字信号处理（DSP），则是一门致力于研究如何对这些信号进行采集、转换、分析、修改和重构的科学与技术。它将连续变化的模拟信号转化为离散的数字序列，然后利用强大的计算能力对其进行一系列的数学运算，最终实现对信号的理解、增强、压缩、去噪、识别等复杂功能。 想象一下，你正在收听一段美妙的音乐。这音乐在空气中是以声波这种模拟信号的形式传播的。要让电脑或手机播放这段音乐，首先需要一个麦克风将声波转化为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将其变成一系列的数字0和1。数字信号处理技术就介入了这个环节，它负责将这些数字化的声音信号进行处理，例如去除背景的嘈杂声，增强人声的清晰度，或者对声音进行压缩以节省存储空间。当我们按下播放键，这些处理过的数字信号又通过数模转换器（DAC）还原成模拟电信号，再经过扬声器播放出来，成为我们耳中听到的音乐。 DSP的触角几乎延伸到了现代科技的每一个角落。从我们每天使用的智能手机、高清电视、数码相机，到医疗领域的医学影像分析、心脏监视器，再到通信领域的基站、卫星通信，以及工业自动化、汽车电子、航空航天、科学研究等等，DSP技术都扮演着至关重要的角色。它使得信息的传递更加高效、数据的分析更加精准、设备的性能更加强大。 二、 数字信号处理的核心概念与技术 要深入理解数字信号处理，我们需要掌握一系列核心的概念和技术： 1. 信号的数字化：采样与量化 模拟信号是连续变化的，而数字信号是离散的。将模拟信号转化为数字信号的过程，主要包括两个关键步骤： 采样（Sampling）： 这是一个将连续时间信号在离散时间点上进行“拍照”的过程。根据奈奎斯特-香农采样定理，为了能够无失真地重建原始信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。例如，CD音质音频的采样率为44.1kHz，意味着每秒钟对声音信号进行44100次采样。 量化（Quantization）： 采样得到的数值是在一个连续的范围内变化的，而数字系统只能表示有限的离散数值。量化是将采样值映射到预设的离散电平集合上的过程。例如，一个16位的ADC可以将一个连续的模拟电压范围映射到65536个离散的数字级别。量化过程会引入量化误差，但通过提高量化比特数可以减小误差。 2. 离散时间信号与系统 一旦信号被数字化，我们就进入了离散时间信号的世界。这类信号的特点是它们只在特定的、离散的时间点上取值。相应的，对这些离散信号进行处理的系统也被称为离散时间系统。 线性时不变（LTI）系统： 这是DSP中最重要的一类系统。LTI系统具有叠加性和时移不变性，这意味着系统的响应与输入信号的叠加成正比，并且输入信号的延迟会导致输出信号的相同延迟。LTI系统的核心在于其单位冲激响应（Impulse Response）。任何LTI系统的输出都可以通过输入信号与单位冲激响应的卷积（Convolution）来计算。卷积是DSP中最基本也是最强大的运算之一，它揭示了系统对输入信号的“记忆”和“影响”。 3. 傅里叶变换：信号的频率域分析 将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域）是DSP的另一大基石。傅里叶变换（Fourier Transform）就是实现这一转换的强大工具。 傅里叶级数（Fourier Series）： 用于分析周期信号，将其分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 用于分析非周期信号，将其分解为无穷多频率的正弦和余弦波的叠加。它能够揭示信号中包含的各种频率成分及其强度，从而让我们理解信号的“构成”。 离散傅里叶变换（DFT）： 这是在数字信号处理中最常使用的傅里叶变换形式，用于分析有限长度的离散时间信号。 快速傅里叶变换（FFT）： FFT是一种高效计算DFT的算法，极大地降低了计算复杂度，使得在实际应用中进行频谱分析成为可能。 通过傅里叶变换，我们可以看到信号的“频谱图”，就像我们看到一道彩虹，每一种颜色代表一个频率的强度。这对于识别信号的特征、去除噪声、设计滤波器等都至关重要。 4. 滤波器：信号的“选择器” 滤波器是DSP中用于改变信号频谱，去除不需要的频率成分，或者增强特定频率成分的模块。它们就像一个“信号的收音机”，可以让你只听到你想要听的那个频率的“电台”。 无限冲激响应（IIR）滤波器： 其单位冲激响应是无限长的，通常具有较低的计算复杂度，但可能存在稳定性问题。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 其单位冲激响应是有限长的，总是稳定的，并且可以精确地设计线性相位响应，这在许多应用中非常重要。 滤波器设计的目标是根据特定的频率响应要求，找到一组滤波器系数，使得滤波器能够有效地实现预期的信号处理功能。 5. 其他重要的DSP概念与技术 除了上述核心概念，DSP还包含许多其他重要的技术和理论： Z变换（Z-Transform）： 类似于连续时间信号的拉普拉斯变换，Z变换是分析离散时间信号和系统的强大工具，尤其适用于分析LTI系统。 卷积定理（Convolution Theorem）： 强调了在时域的卷积运算对应于频域的乘积运算，这极大地简化了LTI系统的分析。 功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）： 描述了信号功率在频率上的分布，用于分析随机信号的频率特性。 自相关函数与互相关函数： 用于分析信号的相似性、周期性以及两个信号之间的关系。 离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）： 能够同时在时间和频率上进行信号分析，尤其适用于分析非平稳信号和信号的局部特征。 自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）： 信号处理系统能够根据输入信号的变化自动调整其参数，以实现最优的性能。例如，自适应噪声消除（ANC）技术。 数字信号处理器（DSP芯片）： 专用的集成电路，设计用于高效地执行DSP算法，广泛应用于嵌入式系统和实时处理。 三、 数字信号处理的应用领域 数字信号处理技术的广泛应用，深刻地改变了我们的生活和科技发展的轨迹。以下是一些代表性的应用领域： 通信系统： 手机通信（语音编码、信道编码、调制解调）、无线通信、卫星通信、光纤通信，都离不开DSP技术来实现高效、可靠的信息传输。 音频与语音处理： MP3、AAC等音频编码格式，语音识别、语音合成、回声消除、降噪，音乐信号处理（均衡、混响、特效），智能音箱等。 图像与视频处理： 数码相机、摄像机（图像压缩JPEG/MPEG、去噪、锐化、增强），医学影像（CT、MRI、X光），人脸识别、目标检测、视频监控。 控制系统： 工业自动化、机器人控制、汽车引擎控制、飞行控制等，都需要DSP对传感器信号进行实时处理和反馈。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析，医学影像处理，医疗仪器（如助听器）的信号处理。 雷达与声纳： 目标检测、距离和速度测量、环境探测。 数据采集与测量： 科学仪器中的信号采集与分析，工业过程的监测与控制。 金融与经济： 金融数据分析、预测模型。 消费电子： 智能手机、平板电脑、电视、游戏机、数码相机等几乎所有现代电子产品都集成了DSP技术。 四、 学习数字信号处理的意义 学习数字信号处理，不仅是掌握一门技术，更是打开了理解现代科技运作方式的一扇窗户。它能够： 提升工程素养： 深入理解信号的本质，掌握处理信息的方法，为解决复杂的工程问题打下坚实基础。 培养创新能力： 掌握DSP的原理和工具，可以为开发新的应用、设计更优化的算法提供可能性。 拓展职业前景： DSP工程师在通信、电子、计算机、生物医学等众多领域都有着广阔的就业机会。 理解日常生活中的科技： 了解DSP，能够让你更深刻地理解我们周围的许多科技产品是如何工作的，例如你的手机如何清晰地通话，你的相机如何拍出高质量的照片。 数字信号处理，是一门充满魅力且极其实用的学科。它赋予了我们“听懂”、“看清”、“感知”和“操控”信息的能力，是推动现代信息社会发展的核心技术之一。通过对其基本原理和高级应用的探索，我们能更好地驾驭信息时代的浪潮。

评分☆☆☆☆☆

细节严谨，一丝不苟 作为一本经过多次修订的第四版教程，《数字信号处理教程》在细节处理上展现出了极高的严谨性。我注意到，书中每一个公式的推导都非常清晰，每一步逻辑都衔接得当，几乎找不到任何含糊不清或者容易引起误解的地方。即使是对于一些复杂的数学证明，作者也尽量简化，力求让读者能够理解其核心思想。此外，书中对术语的定义也非常规范，并统一了符号表示，这在学习一门新学科时尤为重要，能够避免因混淆术语而产生的学习障碍。我特别欣赏书中对于一些容易出错的细节的强调，例如在进行离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的转换时，书中会特别提醒注意采样频率和时间间隔的关系。正是这些细致入微的讲解，让我能够更扎实地掌握数字信号处理的基本概念，为后续更深入的学习打下了坚实的基础。这种对细节的关注，也体现了作者在教学上的良苦用心。

评分☆☆☆☆☆

深入探索，醍醐灌顶 随着阅读的深入，我发现《数字信号处理教程（第四版）》绝非一本浅尝辄止的入门读物。作者在基础概念讲解透彻的基础上，更是对一些核心算法和技术进行了深度剖析。我印象最深刻的是关于滤波器设计的部分，从经典的巴特沃斯、切比雪夫滤波器，到更高级的各种窗函数设计方法，书中都给出了详尽的原理推导和设计步骤。让我惊喜的是，书中并非仅仅罗列公式，而是深入讲解了每种设计方法的优缺点、适用场景以及背后的权衡，这对于理解不同滤波器之间的差异以及如何根据实际需求选择最合适的滤波器至关重要。更难得的是，书中还提供了大量的图示和仿真结果，直观地展示了滤波器对信号的影响，这比单纯的文字描述要有效得多。我尝试着跟着书中的例子，用配套的光盘中的软件进行了一些简单的仿真，结果与书中的描述高度吻合，这给了我极大的信心。通过对这些章节的学习，我感觉自己对数字滤波的理解上升到了一个新的高度，能够更自如地分析和设计各种滤波系统了。

评分☆☆☆☆☆

脉络清晰，知识体系构建 《数字信号处理教程（第四版）》最让我印象深刻的是其清晰而完整的知识体系构建。从最基础的离散时间信号和系统入手，逐步过渡到傅里叶分析、Z变换，再到采样定理、滤波器的设计与实现，最后延伸到更高级的主题，如自适应滤波、谱估计等，整个教程的逻辑线索非常清晰，就像一张精心绘制的知识地图，指引着读者一步步深入。每当我觉得对某个概念理解不够透彻时，翻阅前后章节，往往能找到相关的铺垫或延伸，帮助我将零散的知识点串联起来，形成一个完整的认知体系。这种系统化的讲解方式，避免了学习过程中容易出现的“只见树木不见森林”的情况，让我能够从宏观上把握数字信号处理的整体框架。配合光盘中的资源，我也能找到一些对学习非常有帮助的补充材料，这进一步巩固了书中内容的价值。我感觉通过这本书的学习，我不仅仅是学会了几个算法，而是建立起了一个关于数字信号处理的扎实理论基础和全面的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

实践为王，理论升华 这本书最让我赞叹的一点，就是它将理论知识与实践应用完美地结合在了一起。《数字信号处理教程（第四版）》并不仅仅满足于讲解抽象的理论，而是将大量的篇幅用在了如何将这些理论付诸实践上。书中的案例分析非常贴近实际工程中的问题，从语音信号处理到图像信号处理，再到通信系统中的一些关键技术，都给出了清晰的解决方案和实现思路。最让我受益匪浅的是关于FFT（快速傅里叶变换）及其应用的章节。书中详细讲解了FFT的算法原理，并提供了如何在实际项目中利用FFT进行频谱分析、信号滤波、甚至调制解调的示例。配合光盘提供的开发环境和例程，我能够亲手实现书中提到的算法，观察其运行效果。这种“理论-实践-验证”的学习模式，让我不仅仅是“知道”了，更是“做到”了。它帮助我将书本上的知识融会贯通，转化为解决实际问题的能力。我感觉自己不再是那个只会背公式的学生，而是能够真正运用DSP技术去解决工程难题的实践者。

评分☆☆☆☆☆

初窥门径，惊叹连连 收到这本《数字信号处理教程（第四版）》着实让我激动不已，从封面设计到印刷质量，都透着一股严谨与厚重。我是一名初涉数字信号处理领域的学生，之前仅有一些基础的数学和信号理论知识，对这个庞大而精深的学科总是有些畏手畏脚。然而，翻开这本书的第一页，一种豁然开朗的感觉便油然而生。作者的文字如同向导，循序渐进地引导着我穿越抽象的数学符号，触摸到信号处理的核心脉络。那些曾经让我望而却步的傅里叶变换、Z变换等概念，在这里变得生动而形象，不再是冰冷的公式，而是解决实际问题的有力工具。每一章节的讲解都逻辑清晰，层层递进，仿佛在为我搭建一座通往知识殿堂的坚实阶梯。尤其值得称赞的是，书中穿插的许多案例分析，让我得以窥见这些理论在现实世界中的应用，比如音频降噪、图像压缩等，极大地激发了我学习的兴趣和动力。虽然我才刚刚开始阅读，但这本书所展现出的深度和广度，以及其对初学者的友好程度，已经让我对接下来的学习充满期待。我坚信，这将是我DSP学习道路上不可或缺的良师益友。