數字信號處理教程(第四版)(配光盤) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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程佩青 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 圖像處理
• MATLAB
• 算法
• 教程
• 第四版
• 高等教育

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302283133

商品編碼：29594302007

包裝：平裝

齣版時間：2013-02-01

基本信息

書名：數字信號處理教程(第四版)(配光盤)

定價：69.00元

作者：程佩青

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2013-02-01

ISBN：9787302283133

字數：

頁碼：

版次：5

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.599kg

編輯推薦

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近年來，數字信號處理的理論得到快速發展，其應用領域也日益廣泛。作為電子信息類專業重要的專業基礎課程，數字信號處理的學科內容在不斷充實和完善，從而推動教材內容也隨之進行充實和更新。

本書曆經多個版本，受到廣大讀者的認可，被眾多高校采用作為教材。為適應學科發展，結閤教學實踐，且參考一些外教材，作者充實瞭教材內容，完善瞭錶達方式，改進瞭教材的可讀性，更便於自學，充實瞭例題和習題，更加實用。

本書特色：

1. 歸納梳理瞭教材內容，充實和完善瞭基礎理論、基本概念、基本分析和設計方法，突齣學習要點。
2. 分析論述條理清晰、深入淺齣，可讀性強，便於教學，便於自學。
3. 改寫並充實瞭數字濾波器設計各章的相關內容，新加瞭一章介紹幾種特殊應用濾波器。
4. 充實瞭大量的習題和例題，涵蓋麵更廣、實用性更強，有助於讀者理解，也方便讀者選擇。
5. 增加瞭信號處理中廣為應用的MATLAB函數及相關例題的內容，以解決實際問題。
6. 輔助教學光盤既可以用來投影演示，又可以單獨作自學或復習之用，對於提高學習能力，增強學習效果很有助益。

推薦閱讀：

內容提要

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　　《數字信號處理教程（第4版）》係統地討論瞭數字信號處理的基礎理論、基本概念、基本分析方法、算法、設計。全書共10章，包括四部分內容。部分是離散時間信號（序列）與係統的基本概念和時域、頻域（包括z變換域）的分析方法與算法，包括離散傅裏葉變換及其快速算法，模擬信號用數字信號處理的原理方法，這包括、2、3、4章的內容；第二部分為各種IIR及FIR數字濾波器的基本概念、理論、結構與設計方法，這包括第5、6、7、8章；第三部分為多抽樣率數字信號處理的基礎理論，這是第9章的內容；第四部分為數字信號處理實現中的有限字長效應，這是0章的內容。
　　《數字信號處理教程（第4版）》把每章的主要內容所涉及的MATLAB函數和相關例題放在該章的後部分，這樣使讀者既能增強對基本理論的掌握，又能學會用MATLAB來解決實際問題，尤其是稍為復雜的應用問題。
　　本書條理清楚，論述深入淺齣，有較多的例題，便於自學。
　　《數字信號處理教程（第4版）》可作為大學本專科院校通信工程、電子信息工程、信息工程等專業的教材，也可供從事這些專業及相近專業數字信號處理的科學研究工作者和工程技術人員作為參考書。

目錄

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緒論
章 離散時間信號與係統
　1.1 離散時間信號——序列
　　1.1.1 離散時間信號——序列
　　1.1.2 序列的運算
　　1.1.3 序列的捲積和
　　1.1.4 序列的相關性
　　1.1.5 幾種常用典型序列
　　1.1.6 序列的周期性
　　1.1.7 用單位抽樣序列錶示任意序列
　1.2 綫性移不變係統
　　1.2.1 離散時間綫性係統
　　1.2.2 離散時間移不變係統
　　1.2.3 離散時間綫性移不變係統（LSI係統）
　　1.2.4 因果係統
　　1.2.5 穩定係統
　1.3 常係數綫性差分方程——時域離散係統的輸入、輸齣錶示法
　1.4 連續時間信號的抽樣
　　1.4.1 模擬信號的抽樣
　　1.4.2 時域抽樣定理
　　1.4.3 帶通信號的抽樣
　　1.4.4 連續時間信號xn（t）及其理想抽樣信號x（t）以及離散時間抽樣序列x（n）的關係
　　1.4.5 信號的重建（抽樣的恢復）
　　1.4.6 實際抽樣
　　1.4.7 正弦型信號的抽樣
　1.5 本章部分內容涉及的MATLAB函數及例題
　習題
第2章 z變換與離散時間傅裏葉變換（DTFT）
　2.1 序列的z變換
　　2.1.1 z變換的定義
　　2.1.2 z變換的收斂域
　　2.1.3 4種典型序列的z變換的收斂域
　　2.1.4 z反變換一圍綫積分法（留數法），部分分式法及長除法（冪級數法）
　　2.1.5 z變換的性質與定理
　　2.1.6 利用z變換求解差分方程
　2.2 離散時間傅裏葉變換（DTFT）-序列的傅裏葉變換
　　2.2.1 序列傅裏葉變換定義
　　2.2.2 序列傅裏葉變換的收斂性-DTFT的存在條件
　　2.2.3 序列傅裏葉變換的主要性質
　　2.2.4 序列及其傅裏葉變換的一些對稱性質
　　2.2.5 周期性序列的傅裏葉變換
　2.3模擬信號x（t）、理想抽樣信號x（t）、序列x（n）以及它們的拉普拉斯變換z變換、傅裏葉變換的關係，s平麵到z平麵的映射
　2.4 離散綫性移不變（LSI）係統的頻域錶徵
　　2.4.1 LSI係統的描述
　　2.4.2 LSI係統的因果、穩定條件
　　2.4.3 LSI係統的頻率響應H（ejw）的特點
　　2.4.4 頻率響應的幾何確定法
　　2.4.5 無限長單位衝激響應（IIR）係統與有限長單位衝激響應（FIR）係統
　2.5 本章部分內容涉及的MATLAB函數及例題習題
第3章 離散傅裏葉變換（DFT）
　3.1 傅裏葉變換的四種可能形式
　3.2 周期序列的傅裏葉級數——離散傅裏葉級數（DFS）
　　3.2.1 DFS的定義
　　3.2.2 DFS的性質
　3.3 離散傅裏葉變換（DFT）-有限長序列的離散頻域錶示
　　3.3.1 DFT的定義、DFT與DFS、DTFT及z變換的關係
　　3.3.2 模擬信號時域、頻域都抽樣後，對應的模擬頻率與頻域一個周期中的抽樣點數N及抽樣頻率廠；的關係
　　3.3.3 DFT隱含的周期性
　3.4 DFT的主要性質
　　3.4.1 綫性
　　3.4.2 圓周移位性質
　　3.4.3 圓周共軛對稱性質
　　3.4.4 圓周翻褶序列及其DFT
　　3.4.5 對偶性
　……
第4章 快速傅裏葉變換（FFT）
第5章 數字濾波器的基本結構
第6章 幾種特殊濾波器及簡單一、二階數字濾波器設計
第7章 無限長單位衝激響應（IIR）數字濾波器設計方法
第8章 有限長單位衝激響應（FIR）數字濾波器設計方法
第9章 序列的抽取與插值——多抽樣率數字信號處理基礎
0章 數字信號處理中的有限字長效應
參考文獻
本書所附“數字信號處理多媒體CAI教程”光盤簡介

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的脈動：深入探索數字信號處理》 一、 什麼是數字信號處理？ 信號，是信息在空間或時間上的載體。無論是我們日常交談的聲音、眼前變化的圖像、身體健康的生理指標，還是天氣的風雲變幻，抑或是宇宙深處的奧秘，它們都以各種形式的信號存在。而數字信號處理（DSP），則是一門緻力於研究如何對這些信號進行采集、轉換、分析、修改和重構的科學與技術。它將連續變化的模擬信號轉化為離散的數字序列，然後利用強大的計算能力對其進行一係列的數學運算，最終實現對信號的理解、增強、壓縮、去噪、識彆等復雜功能。 想象一下，你正在收聽一段美妙的音樂。這音樂在空氣中是以聲波這種模擬信號的形式傳播的。要讓電腦或手機播放這段音樂，首先需要一個麥剋風將聲波轉化為電信號，然後通過模數轉換器（ADC）將其變成一係列的數字0和1。數字信號處理技術就介入瞭這個環節，它負責將這些數字化的聲音信號進行處理，例如去除背景的嘈雜聲，增強人聲的清晰度，或者對聲音進行壓縮以節省存儲空間。當我們按下播放鍵，這些處理過的數字信號又通過數模轉換器（DAC）還原成模擬電信號，再經過揚聲器播放齣來，成為我們耳中聽到的音樂。 DSP的觸角幾乎延伸到瞭現代科技的每一個角落。從我們每天使用的智能手機、高清電視、數碼相機，到醫療領域的醫學影像分析、心髒監視器，再到通信領域的基站、衛星通信，以及工業自動化、汽車電子、航空航天、科學研究等等，DSP技術都扮演著至關重要的角色。它使得信息的傳遞更加高效、數據的分析更加精準、設備的性能更加強大。 二、 數字信號處理的核心概念與技術 要深入理解數字信號處理，我們需要掌握一係列核心的概念和技術： 1. 信號的數字化：采樣與量化 模擬信號是連續變化的，而數字信號是離散的。將模擬信號轉化為數字信號的過程，主要包括兩個關鍵步驟： 采樣（Sampling）： 這是一個將連續時間信號在離散時間點上進行“拍照”的過程。根據奈奎斯特-香農采樣定理，為瞭能夠無失真地重建原始信號，采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。例如，CD音質音頻的采樣率為44.1kHz，意味著每秒鍾對聲音信號進行44100次采樣。 量化（Quantization）： 采樣得到的數值是在一個連續的範圍內變化的，而數字係統隻能錶示有限的離散數值。量化是將采樣值映射到預設的離散電平集閤上的過程。例如，一個16位的ADC可以將一個連續的模擬電壓範圍映射到65536個離散的數字級彆。量化過程會引入量化誤差，但通過提高量化比特數可以減小誤差。 2. 離散時間信號與係統 一旦信號被數字化，我們就進入瞭離散時間信號的世界。這類信號的特點是它們隻在特定的、離散的時間點上取值。相應的，對這些離散信號進行處理的係統也被稱為離散時間係統。 綫性時不變（LTI）係統： 這是DSP中最重要的一類係統。LTI係統具有疊加性和時移不變性，這意味著係統的響應與輸入信號的疊加成正比，並且輸入信號的延遲會導緻輸齣信號的相同延遲。LTI係統的核心在於其單位衝激響應（Impulse Response）。任何LTI係統的輸齣都可以通過輸入信號與單位衝激響應的捲積（Convolution）來計算。捲積是DSP中最基本也是最強大的運算之一，它揭示瞭係統對輸入信號的“記憶”和“影響”。 3. 傅裏葉變換：信號的頻率域分析 將信號從時域（時間域）轉換到頻域（頻率域）是DSP的另一大基石。傅裏葉變換（Fourier Transform）就是實現這一轉換的強大工具。 傅裏葉級數（Fourier Series）： 用於分析周期信號，將其分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。 傅裏葉變換（Fourier Transform）： 用於分析非周期信號，將其分解為無窮多頻率的正弦和餘弦波的疊加。它能夠揭示信號中包含的各種頻率成分及其強度，從而讓我們理解信號的“構成”。 離散傅裏葉變換（DFT）： 這是在數字信號處理中最常使用的傅裏葉變換形式，用於分析有限長度的離散時間信號。 快速傅裏葉變換（FFT）： FFT是一種高效計算DFT的算法，極大地降低瞭計算復雜度，使得在實際應用中進行頻譜分析成為可能。 通過傅裏葉變換，我們可以看到信號的“頻譜圖”，就像我們看到一道彩虹，每一種顔色代錶一個頻率的強度。這對於識彆信號的特徵、去除噪聲、設計濾波器等都至關重要。 4. 濾波器：信號的“選擇器” 濾波器是DSP中用於改變信號頻譜，去除不需要的頻率成分，或者增強特定頻率成分的模塊。它們就像一個“信號的收音機”，可以讓你隻聽到你想要聽的那個頻率的“電颱”。 無限衝激響應（IIR）濾波器： 其單位衝激響應是無限長的，通常具有較低的計算復雜度，但可能存在穩定性問題。 有限衝激響應（FIR）濾波器： 其單位衝激響應是有限長的，總是穩定的，並且可以精確地設計綫性相位響應，這在許多應用中非常重要。 濾波器設計的目標是根據特定的頻率響應要求，找到一組濾波器係數，使得濾波器能夠有效地實現預期的信號處理功能。 5. 其他重要的DSP概念與技術 除瞭上述核心概念，DSP還包含許多其他重要的技術和理論： Z變換（Z-Transform）： 類似於連續時間信號的拉普拉斯變換，Z變換是分析離散時間信號和係統的強大工具，尤其適用於分析LTI係統。 捲積定理（Convolution Theorem）： 強調瞭在時域的捲積運算對應於頻域的乘積運算，這極大地簡化瞭LTI係統的分析。 功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）： 描述瞭信號功率在頻率上的分布，用於分析隨機信號的頻率特性。 自相關函數與互相關函數： 用於分析信號的相似性、周期性以及兩個信號之間的關係。 離散小波變換（Discrete Wavelet Transform, DWT）： 能夠同時在時間和頻率上進行信號分析，尤其適用於分析非平穩信號和信號的局部特徵。 自適應信號處理（Adaptive Signal Processing）： 信號處理係統能夠根據輸入信號的變化自動調整其參數，以實現最優的性能。例如，自適應噪聲消除（ANC）技術。 數字信號處理器（DSP芯片）： 專用的集成電路，設計用於高效地執行DSP算法，廣泛應用於嵌入式係統和實時處理。 三、 數字信號處理的應用領域 數字信號處理技術的廣泛應用，深刻地改變瞭我們的生活和科技發展的軌跡。以下是一些代錶性的應用領域： 通信係統： 手機通信（語音編碼、信道編碼、調製解調）、無綫通信、衛星通信、光縴通信，都離不開DSP技術來實現高效、可靠的信息傳輸。 音頻與語音處理： MP3、AAC等音頻編碼格式，語音識彆、語音閤成、迴聲消除、降噪，音樂信號處理（均衡、混響、特效），智能音箱等。 圖像與視頻處理： 數碼相機、攝像機（圖像壓縮JPEG/MPEG、去噪、銳化、增強），醫學影像（CT、MRI、X光），人臉識彆、目標檢測、視頻監控。 控製係統： 工業自動化、機器人控製、汽車引擎控製、飛行控製等，都需要DSP對傳感器信號進行實時處理和反饋。 生物醫學工程： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）信號分析，醫學影像處理，醫療儀器（如助聽器）的信號處理。 雷達與聲納： 目標檢測、距離和速度測量、環境探測。 數據采集與測量： 科學儀器中的信號采集與分析，工業過程的監測與控製。 金融與經濟： 金融數據分析、預測模型。 消費電子： 智能手機、平闆電腦、電視、遊戲機、數碼相機等幾乎所有現代電子産品都集成瞭DSP技術。 四、 學習數字信號處理的意義 學習數字信號處理，不僅是掌握一門技術，更是打開瞭理解現代科技運作方式的一扇窗戶。它能夠： 提升工程素養： 深入理解信號的本質，掌握處理信息的方法，為解決復雜的工程問題打下堅實基礎。 培養創新能力： 掌握DSP的原理和工具，可以為開發新的應用、設計更優化的算法提供可能性。 拓展職業前景： DSP工程師在通信、電子、計算機、生物醫學等眾多領域都有著廣闊的就業機會。 理解日常生活中的科技： 瞭解DSP，能夠讓你更深刻地理解我們周圍的許多科技産品是如何工作的，例如你的手機如何清晰地通話，你的相機如何拍齣高質量的照片。 數字信號處理，是一門充滿魅力且極其實用的學科。它賦予瞭我們“聽懂”、“看清”、“感知”和“操控”信息的能力，是推動現代信息社會發展的核心技術之一。通過對其基本原理和高級應用的探索，我們能更好地駕馭信息時代的浪潮。

評分☆☆☆☆☆

深入探索，醍醐灌頂 隨著閱讀的深入，我發現《數字信號處理教程（第四版）》絕非一本淺嘗輒止的入門讀物。作者在基礎概念講解透徹的基礎上，更是對一些核心算法和技術進行瞭深度剖析。我印象最深刻的是關於濾波器設計的部分，從經典的巴特沃斯、切比雪夫濾波器，到更高級的各種窗函數設計方法，書中都給齣瞭詳盡的原理推導和設計步驟。讓我驚喜的是，書中並非僅僅羅列公式，而是深入講解瞭每種設計方法的優缺點、適用場景以及背後的權衡，這對於理解不同濾波器之間的差異以及如何根據實際需求選擇最閤適的濾波器至關重要。更難得的是，書中還提供瞭大量的圖示和仿真結果，直觀地展示瞭濾波器對信號的影響，這比單純的文字描述要有效得多。我嘗試著跟著書中的例子，用配套的光盤中的軟件進行瞭一些簡單的仿真，結果與書中的描述高度吻閤，這給瞭我極大的信心。通過對這些章節的學習，我感覺自己對數字濾波的理解上升到瞭一個新的高度，能夠更自如地分析和設計各種濾波係統瞭。

評分☆☆☆☆☆

初窺門徑，驚嘆連連 收到這本《數字信號處理教程（第四版）》著實讓我激動不已，從封麵設計到印刷質量，都透著一股嚴謹與厚重。我是一名初涉數字信號處理領域的學生，之前僅有一些基礎的數學和信號理論知識，對這個龐大而精深的學科總是有些畏手畏腳。然而，翻開這本書的第一頁，一種豁然開朗的感覺便油然而生。作者的文字如同嚮導，循序漸進地引導著我穿越抽象的數學符號，觸摸到信號處理的核心脈絡。那些曾經讓我望而卻步的傅裏葉變換、Z變換等概念，在這裏變得生動而形象，不再是冰冷的公式，而是解決實際問題的有力工具。每一章節的講解都邏輯清晰，層層遞進，仿佛在為我搭建一座通往知識殿堂的堅實階梯。尤其值得稱贊的是，書中穿插的許多案例分析，讓我得以窺見這些理論在現實世界中的應用，比如音頻降噪、圖像壓縮等，極大地激發瞭我學習的興趣和動力。雖然我纔剛剛開始閱讀，但這本書所展現齣的深度和廣度，以及其對初學者的友好程度，已經讓我對接下來的學習充滿期待。我堅信，這將是我DSP學習道路上不可或缺的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

實踐為王，理論升華 這本書最讓我贊嘆的一點，就是它將理論知識與實踐應用完美地結閤在瞭一起。《數字信號處理教程（第四版）》並不僅僅滿足於講解抽象的理論，而是將大量的篇幅用在瞭如何將這些理論付諸實踐上。書中的案例分析非常貼近實際工程中的問題，從語音信號處理到圖像信號處理，再到通信係統中的一些關鍵技術，都給齣瞭清晰的解決方案和實現思路。最讓我受益匪淺的是關於FFT（快速傅裏葉變換）及其應用的章節。書中詳細講解瞭FFT的算法原理，並提供瞭如何在實際項目中利用FFT進行頻譜分析、信號濾波、甚至調製解調的示例。配閤光盤提供的開發環境和例程，我能夠親手實現書中提到的算法，觀察其運行效果。這種“理論-實踐-驗證”的學習模式，讓我不僅僅是“知道”瞭，更是“做到”瞭。它幫助我將書本上的知識融會貫通，轉化為解決實際問題的能力。我感覺自己不再是那個隻會背公式的學生，而是能夠真正運用DSP技術去解決工程難題的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

細節嚴謹，一絲不苟 作為一本經過多次修訂的第四版教程，《數字信號處理教程》在細節處理上展現齣瞭極高的嚴謹性。我注意到，書中每一個公式的推導都非常清晰，每一步邏輯都銜接得當，幾乎找不到任何含糊不清或者容易引起誤解的地方。即使是對於一些復雜的數學證明，作者也盡量簡化，力求讓讀者能夠理解其核心思想。此外，書中對術語的定義也非常規範，並統一瞭符號錶示，這在學習一門新學科時尤為重要，能夠避免因混淆術語而産生的學習障礙。我特彆欣賞書中對於一些容易齣錯的細節的強調，例如在進行離散時間傅裏葉變換（DTFT）和離散傅裏葉變換（DFT）的轉換時，書中會特彆提醒注意采樣頻率和時間間隔的關係。正是這些細緻入微的講解，讓我能夠更紮實地掌握數字信號處理的基本概念，為後續更深入的學習打下瞭堅實的基礎。這種對細節的關注，也體現瞭作者在教學上的良苦用心。

評分☆☆☆☆☆

脈絡清晰，知識體係構建 《數字信號處理教程（第四版）》最讓我印象深刻的是其清晰而完整的知識體係構建。從最基礎的離散時間信號和係統入手，逐步過渡到傅裏葉分析、Z變換，再到采樣定理、濾波器的設計與實現，最後延伸到更高級的主題，如自適應濾波、譜估計等，整個教程的邏輯綫索非常清晰，就像一張精心繪製的知識地圖，指引著讀者一步步深入。每當我覺得對某個概念理解不夠透徹時，翻閱前後章節，往往能找到相關的鋪墊或延伸，幫助我將零散的知識點串聯起來，形成一個完整的認知體係。這種係統化的講解方式，避免瞭學習過程中容易齣現的“隻見樹木不見森林”的情況，讓我能夠從宏觀上把握數字信號處理的整體框架。配閤光盤中的資源，我也能找到一些對學習非常有幫助的補充材料，這進一步鞏固瞭書中內容的價值。我感覺通過這本書的學習，我不僅僅是學會瞭幾個算法，而是建立起瞭一個關於數字信號處理的紮實理論基礎和全麵的知識框架。