正版世信号处理教程9787563522415印勇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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印勇 著

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• 9787563522415
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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品编码：29596287546

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基本信息

书名：信号处理教程

定价：25.00元

作者：印勇

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：

ISBN：9787563522415

字数：

页码：213

版次：1

装帧：

开本：

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编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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跨越时空的智慧之声：音乐的科学、技术与艺术 本书将带您踏上一段穿越时空的奇妙旅程，探索构成音乐本质的科学原理、塑造音乐体验的技术演进以及赋予音乐灵魂的艺术表现。我们并非专注于某个特定的教程或教科书，而是致力于勾勒出“声音”——这个人类最古老、最普遍的沟通和情感表达方式——的宏大图景。我们将从物理学的基本定律出发，解析声波的生成、传播与感知，逐步深入到我们如何理解和处理这些复杂的声信号，最终触及音乐创作、演奏、录制、传播及欣赏的各个环节。 第一章：声音的物理学基石 一切音乐的根源都离不开物理学。本章将从最基本的声波概念入手。您将了解到，声音是一种介质（如空气、水或固体）中的机械波，由物体的振动产生。我们将深入探讨波的特性，包括频率（决定音高）、振幅（决定响度）、波长以及它们之间的关系。通过一系列生动形象的例子，我们将解释谐波、泛音以及它们如何塑造乐器的独特音色，为何同一音高的钢琴声和吉他声听起来如此不同。 我们还将研究声音的传播方式，包括声速、反射、折射、衍射和干涉等现象。您将理解回声的形成机制，以及声波在不同介质中的行为差异。共振的概念将被深入剖析，揭示为何某些物体在特定频率下会强烈振动，以及这在乐器设计和声学空间处理中的重要性。 为了让抽象的物理概念更加直观，本章将穿插介绍一些经典的声学实验和观察，例如著名的“共鸣管”实验，以及历史上科学家们是如何一步步揭示声音的奥秘的。同时，我们也会初步触及人类听觉系统的物理学基础，为后续章节中更深入的生理学和心理学分析打下基础。 第二章：声音的感知与生理学 声音从物理波转化为我们大脑中的听觉体验，是一个复杂而精妙的生理过程。本章将聚焦于人类的听觉系统，从耳朵的结构开始，解析声波如何被收集、放大并转化为神经信号。我们将详细介绍外耳、中耳和内耳的各个组成部分，以及它们在声音传导和转换过程中的功能。 您将了解到鼓膜、听小骨、耳蜗等关键结构的运作方式。特别是耳蜗内部的毛细胞，它们是感受不同频率振动的“传感器”，其振动会触发神经冲动，最终传递到大脑的听觉皮层。我们将探讨听觉阈值、响度感知（分贝的由来）、音高感知（频率与主观音高的关系）以及音色感知（我们如何区分不同的声源）的生理学机制。 本章还将涉及听觉的生理限制，例如听觉适应、掩蔽效应（一种声音如何影响另一种声音的感知）以及人耳对不同频率范围的敏感度差异。我们还将简要介绍声音在空间定位中的作用，即我们如何利用双耳的听觉差异来判断声源的方向和距离。 为了帮助理解，本章会引入一些神经科学的研究成果，解释大脑是如何对听觉信号进行处理和解释的，包括听觉通路、听觉皮层的分工以及听觉记忆的形成。我们将强调，我们对音乐的感受，不仅仅是物理信号的接收，更是大脑对这些信号进行高级整合和解读的结果。 第三章：音乐信号的处理与分析 将物理的声波转化为可供分析、操作和理解的“信号”，是音乐科学与技术的核心。本章将深入探讨声音信号的数字化过程以及常用的信号处理技术，这些技术是现代音乐制作、音频工程和声音研究的基础。 我们将从模拟信号和数字信号的概念开始，讲解采样率、量化深度等数字音频的关键参数。您将了解为何我们需要将连续的声波离散化，以及这些参数如何影响数字音频的质量和保真度。傅里叶变换（FFT）将是本章的重点，我们将解释它是如何将一个复杂的声音信号分解成一系列简单的正弦波（频率分量）的，这对于理解声音的频谱构成至关重要。 频率分析、时域分析和时频分析等信号处理方法将被详细介绍。您将学习如何通过频谱图来可视化声音的频率成分随时间的变化，从而分析音乐的音高、和声和音色动态。我们将探讨滤波器（低通、高通、带通）的工作原理及其在音频处理中的应用，例如去除噪音、强调特定频率或改变音色。 此外，本章还将涉及一些更高级的信号处理技术，如压缩、扩展、均衡（EQ）、混响、延迟等效果器的原理和应用。这些技术是如何被音乐家和工程师用来塑造声音的动态、空间感和情感色彩的。我们还将初步介绍一些用于语音识别和音乐信息检索的信号处理技术，展示声音分析在更广泛领域的应用。 第四章：音乐的数字化与存储 随着数字技术的飞速发展，音乐的数字化和存储方式发生了革命性的变化。本章将追溯这一过程，并探讨不同的数字音频格式及其特点。 我们将从早期的数字录音技术谈起，介绍CD（Compact Disc）等里程碑式的产品如何将模拟音乐带入数字时代。您将了解CD的编码方式，如PCM（Pulse Code Modulation）以及它的采样率和量化深度。 随后，我们将深入探讨现代数字音频文件格式，包括无损格式（如FLAC、ALAC）和损失格式（如MP3、AAC）。我们将详细解释“有损压缩”的原理，即如何通过去除人耳难以察觉的声音信息来减小文件大小，以及不同损失格式的优缺点和适用场景。 本章还将关注音频编码和解码的过程，以及数字音频在互联网上的传播，如流媒体技术。我们将探讨现代音乐流媒体平台的工作原理，以及它们如何利用高效的编码技术和网络协议，为用户提供高质量的音乐体验。 此外，我们还将触及数字音频的存储介质，从光盘到硬盘，再到云存储，以及它们在存储容量、访问速度和数据持久性方面的演进。这些技术的进步，使得海量的音乐资源得以被保存和分享，深刻地改变了我们获取和聆听音乐的方式。 第五章：音乐的创作与制作 音乐的创作与制作是一个融合了艺术灵感、技术手段和专业知识的复杂过程。本章将带领您了解现代音乐创作和制作的流程，以及其中涉及的关键技术和工具。 我们将从音乐理论的基础开始，简要介绍音阶、和弦、旋律和节奏等音乐元素，以及它们如何相互作用构成音乐作品。然后，我们将聚焦于数字音乐工作站（DAW）——这是现代音乐制作的核心工具。您将了解DAW的功能，包括多轨录音、MIDI编程、虚拟乐器、音频效果处理以及混音和母带处理。 本章将详细介绍虚拟乐器（VSTi）的概念，以及它们如何模拟真实乐器的声音，甚至创造出全新的音色。您将了解到采样技术的重要性，以及如何通过采样来构建丰富的音乐素材。 混音（Mixing）的过程将被深入剖析，包括如何平衡不同乐器和人声的音量、声像、均衡和动态，以创造出清晰、饱满、富有层次感的整体声音。母带处理（Mastering）则被视为最后一道关卡，它通过对混音后的音频进行整体的音量、动态和频率调整，以确保音乐在各种播放设备上都能呈现出最佳的效果，并符合商业发布的标准。 此外，本章还将探讨音乐制作中的一些新兴技术，例如人工智能在音乐创作中的应用、空间音频（Spatial Audio）技术如何创造更沉浸式的听觉体验，以及沉浸式音乐制作的未来趋势。 第六章：音乐的传播与体验 音乐的生命力在于它的传播与分享，以及它带给听众的情感体验。本章将探讨音乐是如何从创作者的手中传播到世界各地，以及技术如何影响我们的音乐体验。 我们将回顾音乐传播方式的演进，从早期的乐谱传播、唱片，到广播、磁带，再到今天的数字流媒体。您将了解不同传播媒介的特点，以及它们如何塑造了不同时代人们的音乐消费习惯。 本章将重点关注数字音乐的传播，包括流媒体平台的商业模式、内容分发网络（CDN）的作用，以及音乐版权和盗版问题。我们还将探讨社交媒体在音乐推广和粉丝互动中的角色。 除了技术层面，本章还将深入探讨音乐的感官体验。我们将讨论影响音乐欣赏的因素，包括音响设备（耳机、音箱）、聆听环境（房间声学）以及听众自身的情绪状态和文化背景。 最后，本章将展望音乐体验的未来，例如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）在音乐演出和沉浸式音乐体验中的应用。我们将思考，随着技术的不断进步，音乐将如何继续触动我们的心灵，并深刻影响我们的生活。 结语 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解声音和音乐背后蕴含的科学、技术和艺术。我们希望通过这些探索，您能够更深刻地欣赏音乐的魅力，理解其创作的艰辛，并体会科技如何不断拓展音乐的可能性。这趟旅程没有终点，声音的奥秘，音乐的艺术，将永远是人类探索不尽的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从时域到频域的思维转变 坦白说，从时域分析转向频域分析，对我来说是一个巨大的思维挑战。一开始，我习惯于在时间线上观察信号的变化，看到信号的幅值随时间如何起伏。但当傅里叶变换出现时，一切都颠覆了。突然之间，我需要学会用“频率”这个维度来审视信号，理解信号是由哪些不同频率的成分组成的，以及它们各自的“能量”有多大。这种从“看信号怎么随时间变化”到“看信号包含了哪些频率”的转变，真的需要一个过程来适应。很多时候，我会盯着时域图和频域图发呆，试图在它们之间找到内在的联系。例如，一个突然出现的脉冲信号，在时域上是一个尖峰，但在频域上却可能包含非常宽的频率成分，这又是为什么？我开始意识到，有些在时域上难以分析的问题，在频域上可能会变得异常清晰。比如，判断一个信号中是否存在特定频率的干扰，在频域图上一览无余。我正在努力训练自己，在面对新的信号处理问题时，能够迅速判断出应该从时域还是频域入手，选择最有效的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

学习信号处理的困惑与顿悟 最近在学习信号处理过程中，我常常陷入一种“似懂非懂”的状态。理论公式推导得头头是道，但一旦遇到实际问题，又感觉无从下手。比如，关于系统响应的概念，线性时不变系统，卷积定理，这些都学了一遍，但如何将这些抽象的概念应用到具体的系统设计中，去预测一个系统的输出，或者设计一个能够实现特定功能的系统，我感觉自己还是停留在比较浅的层面。我尝试着去阅读一些应用型的文献，看看别人是如何利用信号处理技术解决实际问题的，比如在图像去噪、语音识别等领域。我发现，很多时候，成功的应用并不是单纯地套用课本上的公式，而是需要结合对具体问题的深入理解，对信号特性的准确把握，以及对各种算法优缺点的权衡。这种“知其然，更要知其所以然”的学习方式，让我感到一种强烈的需求。我渴望能够有更多的实践机会，通过实际操作来加深对理论的理解，也希望能找到一些能够点拨迷津的资源，帮助我突破当前的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

探索信号处理算法的精妙之处 在深入学习信号处理的过程中，我越来越被各种精巧的算法所吸引。从基础的滤波器设计，到更高级的自适应滤波、谱估计方法，每一个算法的背后都蕴含着数学家的智慧和工程上的巧妙设计。我对于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）之间的关系尤其着迷。DFT的计算量如此庞大，而FFT则以一种指数级的速度提升了计算效率，这其中的数学原理是如何实现的？我试图去理解FFT的蝶形运算，以及它如何将一个大问题分解成若干个小问题逐层递归。这种算法层面的优化，对于实际应用中的实时处理能力至关重要。此外，我还开始接触一些谱估计的算法，比如周期图法、Welch法，它们如何能够更精确地估计出信号的功率谱密度？不同的方法在计算复杂度和估计精度上有什么权衡？这些问题都让我对信号处理的理论深度和工程实用性有了更深的认识。我发现，学习信号处理不仅仅是记忆公式，更是理解算法背后的逻辑和思想，并且能够根据实际需求选择和调整最合适的算法。

评分☆☆☆☆☆

深入理解数字信号处理的挑战与乐趣 进入数字信号处理的世界，就像是踏入了一个由0和1构成的奇妙宇宙。这里的一切都变得离散化，采样率、量化误差这些新概念层出不穷。我尤其对采样定理感到好奇，为什么存在一个“奈奎斯特频率”，一旦信号的频率超过了这个阈值，就会发生混叠，导致信息丢失？这就像是在描述一个信息传输的物理极限，非常有意思。再往后学习，涉及到滤波器的设计，各种巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器的名字听起来就让人头大，它们各自的频率响应特性、阻带衰减、通带纹波有什么区别？如何根据实际需求选择最合适的滤波器？这需要结合大量的数学计算和对滤波器性能的深刻理解。有时候，我会觉得自己在做一道复杂的数学题，但又明白这背后是解决实际信号问题的关键。我尝试着在MATLAB等工具中模拟一些简单的滤波器，观察不同滤波器对信号的滤波效果，虽然生成的代码可能有些生涩，但看到自己的代码能够“净化”信号，还是很有成就感的。这种从理论到实践的转化过程，充满了挑战，也充满了探索的乐趣，让我对接下来的学习充满期待。

评分☆☆☆☆☆

关于信号处理学习的那些思考 最近一直在琢磨信号处理这门课，感觉内容实在太庞杂了，从最基础的时域分析，到傅里叶变换、拉普拉斯变换，再到Z变换，还有各种滤波器的设计和实现，每一样都像一个巨大的知识黑洞，需要投入大量的时间和精力去啃。尤其是在学习傅里叶变换的时候，一开始真的很难理解那个“分解”的概念，为什么一个复杂的信号可以分解成那么多简单的正弦波的叠加？虽然课本上给出了数学推导，但那种直观的理解总觉得欠缺了点什么。我尝试着去搜索一些可视化工具，看看不同频率的正弦波是如何组合成各种波形的，这种直观的感受确实能帮助理解，但要真正掌握它，还得靠反复的练习和思考。而且，很多时候，课本上的例子都是理想化的，现实世界中的信号往往充满噪声，如何有效地去除噪声，保留有用信息，又是另一门大学问。这让我开始反思，是不是只盯着书本上的理论公式，而忽略了实际应用场景，所以才会觉得学起来这么吃力？也许，我需要多去了解一些信号处理在通信、医疗、音频等领域的实际案例，看看那些理论是如何落地生根，解决实际问题的。这样，学习的动力会不会更足一些？