数字信号处理 9787563511211 北京邮电大学出版社有限公司 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王凤文，舒冬梅，赵宏才著 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563511211

商品编码：29595110121

包装：平装

出版时间：2007-06-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：32.00元

作者：王凤文,舒冬梅,赵宏才著

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2007-06-01

ISBN：9787563511211

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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本书分为上下两篇：上篇为数字信号处理技术的理论基础,包括连续时间系统分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的频域分析、离散时间信号与系统的数字频域分析、IIR数字滤波器设计和FIR数字滤波器设计7章内容；下篇为数字信号处理技术的实现与应用，包括TMS302C54x的指令系统、DSP应用程序设计和DSP接口设计与应用实例。
　　书中给出了大量的习题、例题和MATLAB仿真实例，在部分章的后面还给出了建议实验内容和实验的设计思路。
　　本书适合自动化学科《数字信号处理》课程选用教材。

目录

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上篇 数字信号处理技术的理论基础
　第1章　连续时间信号分析
　 1.1 概述
　 1.2　连续时间信号的时域分析
　1.2.1　信号的分类
　 1.2.2　典型信号
　 1.2.3　信号的基本运算
　 1.2.4　奇异信号
　 1.2.5　信号的分解
　 1.2.6　线性相关
　 1.3　连续时间信号的频域分析
　　 1.3.1　周期信号的频谱
　 　 1.3.2　非周期信号的频谱
　 　1.3.3　傅里叶变换的基本性质
　　 1.3.4　周期信号的傅里叶变换
　　 1.3.5　信号的能量谱和功率谱
　　1.4　采样及采样定理
　 1.4.1 时域采样
　 1.4.2　频域采样
　 1.5　连续时间信号的s域分析
　 1.5.1　双边拉氏变换及其收敛域
　 1.5.2　单边拉氏变换及其基本性质
　 1.5.3　单边拉氏反变换
　 1.5.4 由X（s）的零、极点分布确定信号的时域特性
　1.5.5　单边拉氏变换与傅里叶变换的关系
　习题和实验指导
　第2章　连续时间系统分析
　 2.1　概述
　　 2.1.1　信号与系统的关系
　 　2.1.2 系统分析
　 2.2　线性时不变连续时间系统的时域分析
　 2.2.1　线性时不变连续时间系统
　 2.2.2　线性时不变连续时间系统的响应
　 2.3　线性时不变连续时间系统的S域分析
　 2.3.1　用单边拉氏变换求系统的响应
　 2.3.2 系统函数
　 2.4　线性时不变连续时间系统的频域分析
　 2.4.1 系统的频率响应特性
　 2.4.2　系统的滤波特性
　　2.5　无失真传输
　 　 2.5.1　失真的概念
　 　2.5.2　无失真传输的条件　
　　习题和实验指导
　第3章 离散时间信号与系统时域分析
　 3.1 概述
　 3.1.1　数字信号处理系统的基本组成
　 3.1.2　数字信号处理的主要特点
　 3.1.3　数字信号处理的学科概貌
　 3.2　离散时间信号的时域分析
　 3.2.1　离散时间信号——序列
　3.2.2　序列的基本运算
　 3.2.3　典型序列
　 3.2.4　序列的周期性
　 3.2.5　共轭对称序列和共轭反对称序列
　 3.3　线性移不变离散时间系统时域分析
　 3.3.1　线性移不变离散时间系统
　 3.3.2　单位采样响应
3.3.3　线性移不变离散时间系统的完全响应
　　习题和实验指导
　第4章　离散时间信号与系统频域分析
　 4.1 z变换
　 　4.1.1 z变换的定义及其收敛域
　　 4.1.2 z变换的基本性质和定理
　　 4.1.3 z反变换
　 4.2　离散时间信号的频域分析
　　　……
　第5章　离散时间信号与系统数字频域分析
　第6章　IIR数字滤波器设计
下篇 数字信号处理技术的实现与应用
　第8章 TMS320C54x数字信号处理器
　第9章 TMS320C54x的指令系统
　第10章 TMS320C54x的接口与应用设计
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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探索数字世界的声音奥秘：现代信号处理的原理与实践 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种数字信号所包围，从手机通信、高清影音，到医疗影像、科学探测，数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）技术已深入到现代生活的方方面面，成为支撑信息社会运转的关键技术之一。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析数字信号处理的核心概念、基本原理以及在工程实践中的广泛应用，带领您一同踏上探索数字世界声音奥秘的旅程。 一、 数字信号处理的基石：从模拟到数字的飞跃 本书首先将从最基础的概念入手，详细阐述数字信号处理的起源及其重要性。我们将追溯信号处理的发展历程，对比模拟信号与数字信号的特性，深入理解为何数字信号处理能够在现代科技中占据如此重要的地位。 信号的本质与分类： 什么是信号？它是如何承载信息的？我们将讨论不同类型的信号，包括时间连续信号、时间离散信号、幅度连续信号和幅度离散信号。理解这些基本分类是后续深入学习的基础。 采样与量化： 从模拟信号到数字信号的转化过程中，采样和量化是两个至关重要的步骤。我们将详细讲解采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），解释其在避免信号失真中的关键作用，并探讨过采样和欠采样的影响。同时，量化过程将被深入剖析，分析量化误差的来源及其对信号精度的影响，介绍不同的量化方法，如均匀量化和非均匀量化。 离散时间信号的表示与性质： 数字信号处理的对象是离散时间信号。本书将系统介绍离散时间信号的数学表示方法，如序列、冲激序列、单位阶跃序列等。我们将深入探讨离散时间信号的各种基本性质，包括线性、时移不变性、因果性、周期性、对称性等，这些性质直接关系到系统的分析和设计。 二、 核心工具与数学模型：傅里叶分析与Z变换的威力 数字信号处理的强大分析能力很大程度上源于其独特的数学工具。本书将重点介绍两种核心的变换方法：傅里叶分析和Z变换，它们为我们理解信号的频率特性和系统行为提供了强大的理论框架。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 信号的频率成分是理解其特性的关键。我们将详细讲解离散傅里叶变换（DFT）的原理，揭示它如何将时域信号分解为其各个频率分量的叠加。在此基础上，我们将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，阐述其高效计算DFT的原理和优势，以及在实际应用中的广泛意义。FFT是现代数字信号处理中不可或缺的算法，其效率的提升极大地推动了DSP技术的发展。 傅里叶级数与傅里叶变换： 为了更全面地理解信号的频谱特性，本书还将回顾和讲解连续时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换，建立从连续域到离散域的联系，加深对信号频率分析的理解。 Z变换： Z变换是分析离散时间系统和信号的另一个强大工具。我们将深入讲解Z变换的定义、性质以及其在求解差分方程、系统稳定性分析中的应用。通过Z变换，我们可以将复杂的时域运算转化为简单的代数运算，极大地简化了系统分析和设计过程。本书还将讨论收敛域（ROC）的概念，以及它如何影响Z变换的唯一性和系统稳定性。 三、 数字滤波器设计：塑造信号的频率特征 滤波器是数字信号处理中最常用的基本单元之一，其核心功能是通过选择性地允许或抑制某些频率成分来改变信号的频谱特性。本书将详细介绍数字滤波器的设计原理和实现方法。 滤波器的基本概念与分类： 我们将首先介绍滤波器的基本概念，包括频率响应、通带、阻带、截止频率等。然后，我们将对滤波器进行分类，主要介绍两种类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并分析它们各自的优缺点。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： IIR滤波器通常具有较低的阶数和计算复杂度，但可能存在线性相位特性差的问题。本书将讲解几种经典的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器，并介绍如何将模拟滤波器原型映射到数字域。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器具有线性相位特性，这在许多应用中非常重要，例如音频处理和通信系统。我们将重点介绍FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法，并探讨不同窗函数对滤波器性能的影响。 滤波器性能评估： 滤波器设计完成后，如何评估其性能？本书将介绍常用的性能指标，如幅度响应、相位响应、阻带衰减、过渡带宽度等，并指导读者如何根据具体应用需求选择合适的滤波器类型和设计参数。 四、 数字信号处理的应用领域：从理论到实践的飞跃 数字信号处理技术并非仅仅停留在理论层面，它已经渗透到我们生活中的各个角落。本书将通过一系列生动的实例，展示DSP在不同领域的实际应用。 通信系统： 在现代通信系统中，DSP扮演着至关重要的角色。我们将探讨其在调制解调、信道编码、均衡、噪声抑制等方面的应用，例如CDMA、OFDM等关键通信技术。 音频与图像处理： 从MP3压缩到人脸识别，DSP技术为我们带来了丰富多彩的视听体验。本书将介绍其在音频编码（如AAC、Dolby Digital）、降噪、回声消除，以及图像压缩（如JPEG）、边缘检测、特征提取等方面的应用。 生物医学工程： DSP在医疗诊断和治疗中发挥着越来越大的作用。我们将了解其在心电图（ECG）分析、脑电图（EEG）信号处理、医学影像重建（如CT、MRI）以及假肢控制等方面的应用。 控制系统与仪器仪表： 在工业自动化和科学测量领域，DSP同样不可或缺。我们将讨论其在电机控制、传感器数据处理、精密测量等方面的应用。 其他新兴领域： 随着技术的发展，DSP的应用领域还在不断拓展，例如人工智能（AI）中的特征工程、语音识别、自然语言处理，以及物联网（IoT）中的传感器数据融合和边缘计算等。 五、 进阶话题与未来展望 为了帮助读者建立更深厚的理论基础，并为进一步的学习和研究铺平道路，本书还将触及一些进阶话题。 多速率信号处理： 在一些复杂的信号处理系统中，需要对不同采样率的信号进行处理，这就涉及到了多速率信号处理技术。我们将介绍降采样、升采样以及多速率滤波器的基本概念和应用。 自适应信号处理： 在信号特性随时间变化的场景下，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最佳的处理效果。我们将介绍自适应滤波器的基本原理和常见的算法，如LMS算法。 高性能计算与硬件实现： 实际的DSP应用往往需要高效的计算能力。本书将简要介绍DSP处理器（DSP Processor）的概念，以及将算法映射到硬件实现所面临的挑战和方法，例如浮点运算与定点运算的权衡。 DSP的未来发展趋势： 随着人工智能、机器学习等技术的快速发展，DSP与这些领域的交叉融合将是未来的重要方向。我们将展望DSP在更智能、更高效的系统中所扮演的角色。 结语 数字信号处理是一门既有深厚理论基础又充满实践活力的学科。本书力求在内容的广度和深度上达到平衡，既能帮助初学者建立坚实的理论框架，也能为有一定基础的读者提供更深入的理解。通过对本书的学习，您将不仅能够掌握数字信号处理的核心概念和工具，更能深刻理解其在现代科技和社会发展中的关键作用，为您的学习、研究和职业发展打下坚实的基础。我们相信，您将在这段探索数字世界的声音奥秘的旅程中，获得丰富的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

最近在学习数字信号处理，想找一本能打牢基础的书。这本书的封面设计就很吸引我，感觉比较专业。拿到书后，发现里面的内容编排得很有条理。从最基础的离散时间信号和系统开始，一步步讲解傅里叶变换、卷积等核心概念。我特别喜欢书中对于“卷积”这个概念的讲解，作者用了好几个不同的例子来解释，有信号的叠加，也有系统的响应，让我从不同角度理解了这个重要操作。而且，书中不仅仅是理论，还穿插了很多代码示例，虽然我不是编程专业，但这些代码让我对算法的实现有了更直观的认识，感觉离实际应用更近了一步。我最近在学习关于滤波器设计的内容，书中详细介绍了FIR和IIR滤波器的不同类型，以及它们的Butterworth、Chebyshev等设计方法。虽然有些公式看起来有点复杂，但是作者都会一步步地推导，并且会解释每一步的含义，这一点对我来说非常有帮助。我感觉这本书的编排很适合自学，即使遇到不懂的地方，也可以翻回前面相关的章节进行回顾，或者参考后面的附录和参考文献。总的来说，这本书的理论讲解很扎实，实践性也很强，是一本非常值得推荐的入门级读物。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在数字信号处理的教学方面做出了很多创新性的尝试。我注意到书中大量使用了图示和表格来辅助讲解，这大大降低了理解难度。比如，在介绍信号的频谱分析时，作者用了一系列的图来展示不同类型信号的频谱特性，这种可视化手段比单纯的公式更能帮助我建立直观的认识。另外，本书在内容的组织上也很有特色，它并没有严格按照传统的“信号——系统——变换”的顺序来展开，而是将一些与实际应用紧密相关的章节提前，例如在介绍基础概念的同时，就引入了一些简单的信号滤波和去噪的例子，这让我一开始就能感受到信号处理的乐趣和实用性。我印象特别深刻的是，书中有一个章节专门讨论了采样率的选择对信号保真度的影响，并且通过实际的声波和图像的例子，直观地展示了欠采样和过采样的后果，这让我对采样理论有了更深刻的理解。此外，作者还穿插了一些关于信号处理在通信、医疗、工业控制等领域应用的案例分析，这让我看到了这个学科广阔的应用前景。这本书的优点在于它不仅能够传授知识，更能激发学习者的兴趣和探索欲，让学习过程充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，在学习过程中不可避免地会接触到一些相对深入的理论知识。之前也看过几本数字信号处理的书籍，但总觉得它们要么过于偏重理论，要么内容零散，难以形成一个完整的知识体系。这次偶然的机会接触到这本书，才真正体会到了什么叫做“教科书”级别的著作。这本书在理论深度上做得非常到位，它不仅阐述了各种算法的原理，更深入地探讨了其数学推导过程，这对于需要进行学术研究的我来说至关重要。例如，在讨论FFT算法的时候，作者不仅给出了经典的Cooley-Tukey算法，还详细分析了蝶形运算的由来，以及如何通过分治策略来优化计算复杂度，这种深入浅出的讲解方式让我受益匪浅。此外，书中还包含了很多关于系统辨识、谱估计等前沿领域的介绍，这为我今后的研究方向提供了很多启发。最让我印象深刻的是，书中对各种算法的优缺点、适用范围以及在不同条件下的性能表现都进行了详尽的对比分析，这使得我在选择和应用算法时，能够更加明智和高效。总而言之，这是一本非常适合有一定基础，希望进一步提升理论素养的读者的书籍，它能够帮助你构建起扎实的数字信号处理理论框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的工程师，我经常需要面对各种信号处理的问题。在工作中，我常常会遇到一些棘手的信号分析和处理任务，但又苦于没有系统性的理论指导。这本书的出现，就像是为我量身打造的一本“字典”和“工具书”。它涵盖了数字信号处理的方方面面，从基础理论到高级应用，几乎无所不包。我尤其欣赏书中对于各种算法的讲解，作者不仅仅是给出公式，更是深入剖析了算法背后的逻辑和思想，并且详细解释了它们在实际工程中的应用细节。例如，在介绍自适应滤波器的章节，书中详细阐述了LMS算法、RLS算法的原理和收敛性分析，并且给出了如何在实际系统中实现这些算法的指导。这本书对于我在处理实际工程问题时，提供了非常有价值的参考。书中还包含了很多关于数字信号处理在实际工程中的应用案例，比如在通信系统中的均衡、在雷达系统中的目标检测、在医疗设备中的信号采集和分析等等，这些案例让我能够将书本上的理论知识与实际工作相结合，从而解决更复杂的问题。总而言之，这是一本非常实用、非常有价值的参考书，对于所有从事信号处理相关工作的工程师来说，都具有很高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》简直是为我量身定做的！我一直对信号处理这个领域充满了好奇，但又觉得它抽象难懂，像一团迷雾。直到我翻开了这本书，才觉得拨云见日。从最基础的采样定理、离散傅里叶变换开始，作者循序渐进地讲解，每一个概念都配有清晰的图示和生动的例子，让我这个初学者也能轻松理解。尤其是在介绍Z变换的部分，通过类比电路分析，将原本枯燥的数学公式变得直观易懂。书中还穿插了大量的实际应用案例，比如音频信号的处理、图像的压缩等等，这让我切实感受到了数字信号处理在现实生活中的强大力量。我记得其中一个章节详细讲解了FIR和IIR滤波器的设计，通过对比它们的优缺点，以及在不同场景下的适用性，我豁然开朗，终于明白了为什么在实际工程中会有多种滤波器选择。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在手把手地教导你，没有任何说教的味道，更多的是一种引导和启发。读这本书的过程，就像是在进行一场智力探险，每一次的理解都让我充满成就感。我迫不及待地想深入学习后面的章节，去探索更多关于滤波器组、自适应滤波等高级内容，相信这本书一定会成为我学习道路上的重要伙伴。