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何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋 著

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出版社： 7-04

ISBN：9787040257465

商品编码：29692219559

包装：平装

出版时间：2009-02-01

基本信息

书名:数字信号处理

定价：42.70元

售价：29.0元,便宜13.7元,折扣67

作者:何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋

出版社：7-04

出版日期：2009-02-01

ISBN：9787040257465

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版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.522kg

编辑推荐

内容提要

　　本书系统地论述了数字信号处理的基本理论、基本技术和应用，着重讨论离散时间信号基本的分析和处理方法。全书共九章，、二、三、四章介绍离散时间信号与系统的基本理论及分析方法，同时密切联系数字信号处理中的一些具体问题展开讨论，包括离散时间信号与系统，序列的傅里叶变换、Z变换、离散傅里叶变换及其快速计算方法，离散傅里叶变换的一些重要应用。第五、六、七章介绍数字滤波器的基本理论、设计方法及滤波器的运算结构。第八章主要介绍了数字信号处理在通信中的应用，以给读者一些启发和思考，期望对专业课的学习和实际的工作有所帮助。第九章介绍了本书的上机实验，并简要介绍了MATLAB编程及实验中常用的函数，以便读者参考。本书条理清楚，叙述深入浅出，并有丰富的例题和大量习题，便于学习和理解。
　　本书可作为高等学校电气信息类各专业数字信号处理课程的教材，也可作为相关专业的研究生及相关学科领域的科技人员的参考书。

目录

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 几种常用序列
　　1.1.2 序列的基本运算
　　1.1.3 序列的周期性
　　1.1.4 序列的能量
　1.2 线性时（移）不变系统
　　1.2.1 线性系统
　　1.2.2 时不变系统
　　1.2.3 线性时不变系统输入输出的关系
　　1.2.4 系统的因果性和稳定性
　1.3 线性时不变系统的输入输出描述法一线性常系数差分方程
　　1.3.1 线性常系数差分方程
　　1.3.2 线性常系数差分方程的求解
　1.4 连续时间信号的采样
　　1.4.1 理想采样
　　1.4.2 实际采样
　　1.4.3 正弦信号的采样
　习题

第二章　离散时间信号与系统的频域分析
　2.1 序列的傅里叶变换
　　2.1.1 序列傅里叶变换的定义
　　2.1.2 序列傅里叶变换的性质
　2.2 z变换
　　2.2.1 z变换的定义
　　2.2.2 z变换的收敛域
　　2.2.3 几种序列z变换的收敛域
　2.3 z逆变换
　　2.3.1 幂级数展开法（长除法）
　　2.3.2 部分分式法
　　2.3.3 围线积分法
　2.4 z变换的基本性质与定理
　2.5 序列的z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
　2.6 离散系统的系统函数与频率响应
　　2.6.1 系统函数的定义
　　2.6.2 系统函数的收敛域
　　2,6.3 系统函数与差分方程的关系
　　2.6.4 系统的频率响应
　2.7 全通系统与小相位系统
　　2.7.1 全通系统
　　2.7.2 小相位系统
　习题

第三章　离散傅里叶变换
　3.1 几种傅里叶变换的形式
　　3.1.1 连续时间非周期信号的傅里叶变换
　　3.1.2 连续时间周期信号的傅里叶变换
　　3.1.3 离散时间非周期信号的傅里叶变换——序列的傅里叶变换
　　3.1.4 离散时间周期信号的傅里叶变换
　3.2 周期序列的离散傅里叶级数
　　3.2.1 离散傅里叶级数的获得
　　3.2.2 频域采样理论
　　3.2.3 离散傅里叶级数的性质
　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 从离散傅里叶级数到离散傅里叶变换
　　3.3.2 有限长序列的DFT与z变换，傅里叶变换的关系
　　3.3.3 由序列的DFT表达其z变换及傅里叶变换
　　3.3.4 补零DFT
　3.4 离散傅里叶变换的性质
　　3.4.1 线性
　　3.4.2 循环移位
　　3.4.3 循环卷积
　　3.4.4 对称性
　　3.4.5 DFT形式下的帕塞瓦尔（Parseval）定理
　　3.4.6 循环相关
　3.5 有限长序列的循环卷积与线性卷积的关系
　习题

第四章　离散傅里叶变换的计算与应用
　4.1 离散傅里叶变换的高效计算思路
　4.2 按时间抽取（DIT）的基-2FFT算法
　　4.2.1 算法原理
　　4.2.2 DIT-FFT算法的运算量
　　4.2.3 按时间抽取的基-2FFT算法的运算特点及编程思想
　　4.2.4 按时间抽取的基-2FFT算法的其他形式流图
　4.3 按频率抽取（DIF）的基-2FFT算法
　　4.3.1 算法原理
　　4.3.2 DIF-FFT算法特点及与DIT-FFT算法的异同
　　4.3.3 按频率抽取法与按时间抽取法运算流图的关系
　4.4 离散傅里叶逆变换（IDFT）的快速计算方法
　4.5 N为复合数的FFT算法
　4.6 分裂基FFT算法
　　4.6.1 按频率抽取的基-4FFT算法
　　4.6.2 分裂基FFT算法的原理
　　4.6.3 分裂基FFT算法的运算量
　4.7 线性调频z变换（Chirp-z变换）算法
　　4.7.1 算法原理
　　4.7.2 线性调频z变换的实现
　4.8 实序列的FFT算法
　　4.8.1 利用一次N点复序列的FFT计算两个N点实序列的FFT
　　4.8.2 利用一次N点复序列的FFT计算2N点实序列的FFT
　4.9 用DFT的快速算法（FFT）实现线性卷积及线性相关
　　4.9.1 用DFT（FFT）实现线性卷积
　　4.9.2 分段卷积
　　4.9.3 快速相关
　4.1 0用DFT的快速算法（FFT）对信号进行频谱分析
　　4.1 0.1 用DFT（FFT）对连续时间非周期信号进行频谱分析
　　4.1 0.2 用DFT（FFT）对连续时间信号进行频谱分析时的几个问题
　习题

第五章　无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的设计
　5.1 数字滤波器的基本概念
　　5.1.1 数字滤波原理
　　5.1.2 数字滤波器的分类
　　5.1.3 数字滤波器的技术要求
　　5.1.4 数字滤波器的设计概述
　5.2 模拟滤波器的设计
　　5.2.1 模拟低通滤波器的技术指标及逼近方法
　　5.2.2 巴特沃思低通滤波器
　　5.2.3 切比雪夫低通滤波器
　　5.2.4 模拟滤波器的频率变换——模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
　5.3 用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器
　　5.3.1 变换原理
　　5.3.2 混叠失真
　　5.3.3 用脉冲响应不变法设计数字滤波器
　　5.3.4 主要特点
　5.4 双线性变换法
　　5.4.1 变换原理
　　5.4.2 逼近情况
　　5.4.3 主要优缺点
　　5.4.4 用双线性变换法设计数字滤波器
　　5.4.5 设计举例
　5.5 设计IIR数字滤波器的频率变换法
　　5.5.1 用模拟域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　　5.5.2 用数字域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　5.6 IIR数字滤波器的计算机辅助优化设计
　　5.6.1 频域方误差设计
　　5.6.2 时域方误差设计
　5.7 IIR数字滤波器的相位均衡
　　5.7.1 全通滤波器的群时延特性
　　5.7.2 IIR数字滤波器的群时延均衡
　习题

第六章　有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的设计
　6.1 线性相位FIR数字滤波器的特点
　　6.1.1 线性相位条件
　　6.1.2 线性相位特点
　　6.1.3 幅度函数的特点
　　6.1.4 零点位置
　6.2 用窗函数法设计FIR滤波器
　　6.2.1 窗函数设计法的基本思想
　　6.2.2 加窗处理对FIR滤波器幅频特性的影响
　　6.2.3 几种常用窗函数
　　6.2.4 窗函数法的设计步骤
　6.3 用频率采样法设计FIR滤波器
　　6.3.1 频率采样设计法的基本思想
　　6.3.2 线性相位的约束
　　6.3.3 逼近误差及其改进措施
　6.4 FIR数字滤波器的优化设计
　　6.4.1 数学模型
　　6.4.2 利用切比雪夫优一致逼近准则设计线性相位FIR滤波器
　6.5 IIR与FIR滤波器的比较
　习题

第七章　数字滤波器的结构
　7.1 数字滤波器结构的表示方法
　　7.1.1 用信号流图表示数字滤波器结构
　　7.1.2 用梅森（Mason）公式求数字网络的系统函数H（z）
　7.2 无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的基本结构
　　7.2.1 直接Ⅰ型
　　7.2.2 直接Ⅱ型（典范型）
　　7.2.3 级联型
　　7.2.4 并联型
　　7.2.5 转置形式
　7.3 有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的基本结构
　　7.3.1 横截型（卷积型、直接型）
　　7.3.2 级联型
　　7.3.3 线性相位FIR滤波器的结构
　　7.3.4 频率采样型结构
　7.4 梳状滤波器的结构
　7.5 数字滤波器的格型结构
　　7.5.1 全零点（FIR）滤波器的格型结构
　　7.5.2 全极点（IIR）滤波器的格型结构
　7.6 数字滤波器实现中的误差
　　7.6.1 量化误差
　　7.6.2 乘积误差的影响
　　7.6.3 极限环振荡
　习题

第八章　数字信号处理在通信中的应用
　8.1 数字信号处理在通信信号中的应用
　　8.1.1 数字振荡器
　　8.1.2 离散解析信号
　　8.1.3 双音多频（DTMF）信号产生与检测
　　8.1.4 正弦信号的线谱分析
　8.2 数字信号处理在通信信号传输中的应用
　　8.2.1 伪随机序列的产生
　　8.2.2 数字匹配滤波器
　　8.2.3 离散多音传输
　　8.2.4 扩频通信的概念
　　8.2.5 正交频分复用（OFDM）的概念
　8.3 自适应滤波概念及应用
　　8.3.1 自适应滤波的概念
　　8.3.2 自适应滤波在通信中的应用简介

第九章　上机实验
　9.1 关于实验用计算机语言
　9.2 实验一离散时间信号
　9.3 实验二用FFT进行谱分析
　9.4 实验三用DFlT（FFT）实现快速卷积
　9.5 实验四用双线性变换法设计IlR数字滤波器
　9.6 实验五用窗函数法设计FIR数字滤波器
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《奇迹在指尖：现代艺术与科技的交融》 简介 这并非一本讲述信号如何被转换、滤波或压缩的教科书。恰恰相反，《奇迹在指尖》深入探索的是一个更为迷人且充满想象力的领域：当人类最古老、最纯粹的创造力——艺术，与我们这个时代最前沿、最迅猛发展的科技——相遇，会激荡出怎样惊心动魄的火花？本书旨在揭示，在数字浪潮的洗礼下，艺术的边界正在被如何打破，创作的维度又在怎样被重塑。 我们正身处一个前所未有的时代，科技的力量不再仅仅是工具，它已化身为艺术家手中挥洒色彩的画笔，雕琢思想的刻刀，乃至编织现实的丝线。从宏伟的数字雕塑到沉浸式的虚拟现实艺术装置，从算法生成的抽象画作到由人工智能谱写的情感旋律，科技正以前所未有的深度和广度渗透进艺术的肌理。本书将带领读者穿越时空，审视这段激动人心的交融史，追溯从早期计算机艺术的萌芽，到如今人工智能绘画、三维打印雕塑、生物艺术等前沿领域的蓬勃发展。 内容梗概 第一章：像素的觉醒——艺术与计算的初次对话 在本章中，我们将回到上世纪中叶，那个充满理想主义与技术乐观主义的时代。当计算机从冰冷的庞然大物逐渐走向小型化，艺术家们便开始尝试用它来“画画”。本章将回顾那些早期探索者，他们如何克服技术上的重重困难，利用简单的几何图形和像素排列，创作出最早的数字艺术作品。我们将探究那些开创性的作品，例如曼·雷（Man Ray）的电子摄影实验，本·拉波斯基（Ben Laposky）的“电子抽象画”，以及早期计算机动画的尝试。这一阶段的艺术，充满了对新媒介的好奇与探索，也预示着未来艺术创作无限的可能性。我们将重点分析这些作品的技术局限性如何反过来激发艺术家的创造性，以及这种“像素的觉醒”如何为后来的数字艺术奠定了基础。 第二章：虚拟的画布——三维建模与沉浸式体验的崛起 随着计算机图形学技术的飞速发展，三维建模不再是遥不可及的专业领域，而是成为了艺术家构建想象世界的重要工具。本章将深入探讨三维建模技术如何在雕塑、建筑、动画和装置艺术等领域引发革命。我们将介绍诸如ZBrush、Blender等软件如何赋予艺术家塑造复杂形体、模拟光影效果的强大能力。更重要的是，我们将关注“沉浸式体验”的艺术实践。从早期的虚拟现实（VR）艺术展，到如今利用增强现实（AR）技术在现实空间中叠加数字艺术元素，艺术家们正试图模糊虚拟与现实的界限，让观众不再是旁观者，而是置身于艺术作品的中心。本书将通过分析具体的艺术项目，例如利用VR技术构建的叙事空间，AR艺术在城市公共空间的介入，来展现科技如何创造全新的观赏方式和艺术语境。 第三章：生命的编码——生物艺术与科技的伦理边界 本章将触及一个更为敏感且充满争议的领域：生物艺术。当基因工程、组织培养、合成生物学等生命科学技术被艺术家用来创作时，艺术的定义和伦理边界被前所未有地挑战。我们将介绍那些大胆的艺术家，他们如何利用生物材料，如活体组织、基因序列，甚至微生物，来创作具有生命力、能够生长、演变甚至死亡的作品。例如，迪米特里斯·查塔吉奥蒂斯（Dimitris Charalampopoulos）的“基因纹身”，爱德华多·卡茨（Eduardo Kac）的“GFP兔子”等案例，将引发我们对生命、创造以及人类在自然界中角色的深刻反思。本章将详细探讨这些作品的技术原理，艺术家创作的意图，以及它们所引发的关于生命伦理、科学的边界以及艺术的社会责任等重要议题。 第四章：算法的灵魂——人工智能的创造力与共情 毫无疑问，人工智能（AI）是当前科技领域最热门的话题之一，而它在艺术领域的应用更是日新月异。本章将聚焦于AI如何参与到艺术创作的各个环节，从辅助创作到独立生成。我们将介绍那些基于机器学习的绘画、音乐、诗歌生成器，并分析它们是如何通过学习海量的艺术数据，生成出令人惊叹的作品。本书将深入探讨AI创作的机制，例如生成对抗网络（GANs）等技术在图像生成中的应用，以及AI如何模仿、学习甚至超越人类的艺术风格。更重要的是，我们将探讨AI是否拥有真正的“创造力”，以及它能否产生“情感”或“共情”。通过分析AI创作的艺术品，以及艺术家与AI的合作模式，本章将引导读者思考人与机器在创造过程中的关系，以及未来艺术生态的演变。 第五章：数据的诗篇——交互艺术与大数据叙事 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它也可以成为艺术表达的载体。本章将探索交互艺术的魅力，以及大数据如何被转化为引人入胜的艺术叙事。我们将介绍那些利用传感器、实时数据流，通过观众的互动来动态生成或改变的艺术装置。例如，根据城市交通流量实时变化的灯光雕塑，或者根据社交媒体情感数据生成动态影像的作品。本书将分析这些作品如何利用数据可视化技术，将抽象的数据转化为直观的、可感知的艺术体验。此外，我们还将探讨大数据在讲故事方面的潜力，艺术家如何通过分析海量的数据，挖掘隐藏的模式和故事，并以创新的方式呈现给观众，从而引发公众对社会现象、人际关系乃至宏观趋势的思考。 第六章：艺术的未来进行时——科技与创新的无限可能 在本书的最后一章，我们将放眼未来，展望科技与艺术融合的无限可能性。从更精密的生物工程技术应用于艺术创作，到量子计算为艺术媒介带来的全新维度；从去中心化技术（如区块链）为数字艺术确权和交易带来的变革，到脑机接口技术可能实现的直接意识创作。我们将探讨新兴科技，如3D生物打印、基因编辑在艺术领域的潜在应用，以及它们可能引发的新的审美体验和艺术形式。本章还将关注科技对艺术教育、艺术市场以及艺术与社会互动方式的深远影响。本书将鼓励读者积极思考，科技不仅是艺术的工具，更是激发灵感、拓展边界、重塑我们感知世界和表达自我的强大力量，而未来的艺术，将是一个充满奇迹和无限惊喜的领域。 结语 《奇迹在指尖：现代艺术与科技的交融》并非旨在提供技术操作指南，而是希望成为一座桥梁，连接起您对艺术的想象与对科技的认知。它是一次视觉与思想的盛宴，邀请您一同探索，当人类的智慧与机器的潜力交织，会绽放出怎样令人惊叹的“奇迹”。这本书将帮助您以全新的视角审视我们身边的世界，发现隐藏在数字洪流中的艺术之美，并激发您对未来创造力的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

天哪，这本书简直是为我量身定做的！我一直对那些看不见摸不着的信号是怎么被“驯服”和“解读”的充满好奇，而这本书，就像一把精密的瑞士军刀，把数字信号处理这门深奥的艺术，拆解得清晰透彻。作者的叙事方式非常具有画面感，仿佛我不是在阅读枯燥的公式，而是在跟随一位经验丰富的工程师，一步步走进信号的微观世界。尤其是在讲解傅里叶变换那几章，那种层层递进的逻辑推导，让我原本模糊的概念豁然开朗。我特别喜欢它对于实际案例的穿插，比如音频压缩和图像识别中的应用，这让理论不再是空中楼阁，而是能够切实解决问题的利器。读完后，我感觉自己像是获得了一双“透视眼”，能看到数据流背后隐藏的规律和结构。这本书的排版也十分友好，图表的质量极高，即便是一些复杂的波形图和频谱分析，也能一目了然。对于我这种渴望深入理解底层原理的学习者来说，简直是宝藏级别的参考书，强烈推荐给所有对信息科学感兴趣的同仁们！

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是一个非常注重阅读体验的人，如果一本书排版混乱、逻辑跳跃，我可能读两页就想放弃了。然而，这本《数字信号处理》在结构设计上堪称典范。它的章节划分极其清晰，从最基础的离散时间信号和系统开始，稳步过渡到变换域分析，再到滤波器设计和实现，每一步都像搭建精密的乐高积木，层层叠加，逻辑严密，让你完全不会迷失在知识的海洋里。更让我赞叹的是，作者在引入新概念时，总是会先回顾前一个章节的相关知识点，这种不断的知识串联，使得整体的学习脉络非常清晰，有效避免了“学了后面忘了前面”的尴尬情况。而且，书中的术语定义精准且统一，这在处理如此专业的领域时至关重要。对于需要构建扎实理论基础的研究生来说，这本书无疑提供了一个近乎完美的学习框架，它的知识密度高，但阅读起来却出奇地流畅自然，体现了作者深厚的学术功底和卓越的表达能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在职的嵌入式软件工程师，工作内容经常需要和实时数据流打交道，但之前我对DSP的理解一直停留在应用层面，缺乏系统的理论支撑。说实话，我抱着试试看的心态买了这本书，没想到它给了我一个巨大的惊喜。它没有沉溺于过多的理论证明，而是把重点放在了如何将理论转化为高效可行的代码实现上。书中对于离散时间系统、卷积和相关性的讲解，直接对应了我日常工作中遇到的信号预处理难题。作者在介绍算法时，总会附带讨论其计算复杂度以及在有限字长处理器上的实现注意事项，这对于我们工程人员来说，简直是雪中送炭。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的闭环思维，贯穿始终。书中的习题设计也非常巧妙，很多都是开放性的问题，引导你去思考不同的实现路径和性能权衡。我已经把它放在工位最显眼的地方，随时可以翻阅，它已经从一本教材，变成了一本实用的工程手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对技术书籍有点望而生畏，总觉得充满了晦涩难懂的数学符号。但是这本《数字信号处理》彻底颠覆了我的刻板印象。它的行文风格极其接地气，完全没有那种高高在上的学者腔调。作者像是我的一个耐心极好的学长，用最日常的语言，把那些原本听起来冷冰冰的算法讲得生动有趣。印象最深的是它对Z变换的讲解，用到了大量的类比，比如把系统看作一个“黑箱”，输入和输出之间的关系如何通过变换来简化分析。这种贴近生活的解释方式，极大地降低了学习门槛。更难能可贵的是，书中对各种滤波器的设计理念和取舍之间的权衡分析得非常到位，不再是简单的“会用”，而是“知道为什么这么用”。读完之后，我不再满足于调用现成的库函数，而是开始思考如何根据特定需求去优化参数，这种思维模式的转变，价值千金。这本书无疑是自学者的福音，它构建的知识体系坚实而又灵活。

评分☆☆☆☆☆

自从开始接触机器学习中的序列数据处理后，我就意识到自己对信号处理的理解存在巨大鸿沟。我之前找了几本号称“入门”的书，结果要么是数学公式堆砌，要么就是浅尝辄止，根本无法建立起深刻的认识。这本书的出现，完美地填补了我的空白。它最吸引我的地方在于，它不仅讲了“是什么”，更深入地探讨了“为什么”和“如何优化”。特别是关于随机信号处理的部分，作者用非常精炼的语言解释了功率谱密度和维纳-霍夫曼滤波器的核心思想，这些都是我过去一直感到困惑的难点。它并没有回避理论的复杂性，但却总能找到一个最恰当的比喻或视角来解释核心概念，让你在感到挑战的同时，也充满了“我能搞定”的自信。这本书的深度和广度都达到了一个极高的平衡点，对于想要从应用层面迈向理论研究的读者来说，它提供了从地面起飞所需的强大推力。我感觉我的知识体系在这个领域被彻底重塑了，收获远远超出了我的预期。