数字信号处理教程(第四版)——经典版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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程佩青著 著

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• 第四版
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店铺： 广影图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302405719

商品编码：29692811826

包装：平装

出版时间：2015-08-01

基本信息

书名:数字信号处理教程(第四版)——经典版

定价：49.5元

售价：33.7元,便宜15.8元,折扣68

作者:程佩青著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2015-08-01

ISBN：9787302405719

字数：819000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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，且参考一些国内外教材，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）在编写方式上做了全面及重大的改变，即在全书都采用将内容分条目的论述方式，使得脉络更加清晰； 对基础理论、概念及基本分析方法又加注了“学习重点”的提示。使读者在学习时感到更加顺畅，更容易掌握内容。

（2）对每章内容，分别作了归纳、补充、整理、改动，使得其内容更加充实、完整，论述更加流畅、透彻。

（3）增加了大量例题，覆盖面更广，凡是设计方面的内容，都有一个或多个例题，这对理解、消化和掌握课程内容，掌握分析和设计方法都很有助益。

 （4）适应教材内容的充实和完善，各章习题都有一定的改动和补充，补充了一些必须用MATLAB来实现的习题。提供给读者更多的练习机会和选择余地。

内容提要

本书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9章，包括四个部分。部分是离散时间信号（序列）与系统的时域、频域的分析，包括、2章的内容； 第二部分是离散傅里叶变换及其快速算法，包括第3、4章的内容； 第三部分是IIR及FIR数字滤波器的理论、结构与算法，包括第5~7章的内容； 第四部分是多抽样数字信号处理的基础理论以及数字滤波器实现中的有限字长效应，包括第8、9章的内容。

本书以条目式方法论述，条理清晰，内容充实，讨论全面，深入浅出，并有大量的例题和习题，便于教学，便于自学。

本书可作为大学本专科院校通信工程、信息工程、电子信息工程、自动控制等专业的教材，也可供从事这些专业及相近的理工科专业的科学研究和工程技术人员作为参考书。

目录

作者介绍

程佩青 北京信息科技大学原电子技术与通信系主任。1958年毕业于清华大学无线电系“无线电技术”专业。1956—1986年在清华大学无线电系（无线电电子学系）、电子系工作。1986年到北京信息工程学院（现北京信息科技大学）创建通信工程系（后改名电子技术与通信系）并任系主任。长期从事通信、信号与信息处理的教学和科研工作。讲授过无线电基础、高频电子线路、数字滤波器、数字信号处理、电视接收机原理、数字信号处理（二）（选修）等课程。给清华大学、中国科技大学研究生院、北京广播学院（现中国传媒大学）的研究生多次讲数字信号处理原理与应用（二）（统计信号处理为主）课程。著有《信息与系统（合编）》、《数字滤波与快速傅里叶变换》、《数字信号处理教程（一、二、三版）》（此书被评为校教材）、《数字信号处理分析与解答》、《晶体管电视机原理（合著）》、《高频电子线路》等教材。译有《多维数字信号处理（合译）》等4种著作。参与研发的“SCA-4数据传输机”曾获国防科委奖。

文摘

序言

随着信息、通信、计算机科学与技术的迅速发展，数字信号处理已成为各大专院校相关专业的专业基础必修课程。作者所著《数字信号处理教程》多年来被许多高校采用，受到读者认可。为使教材内容更加充实完善，表达方式更便于教学，便于自学，便于掌握和应用，作者决定对第三版教材进行修订和改写，形成本教材——第四版（经典版）。作者认为数字信号处理课程的核心内容应是“一个基础，两个支柱”，一个基础是离散时间信号与离散时间系统的时域与频域的分析，两个支柱是离散傅里叶变换及其快速算法以及数字滤波器的理论和设计。本书的指导思想是围绕这个核心内容，对第三版教材进行充实和补充。具体修改如下：

1. 重要的是在编写方式上做了全面及重大的改变，即在全书的论述中都采用将内容分条目（1,2,…）的论述方式，使得脉络更加清晰； 同时，对以基础理论、概念及基本分析方法为主的前5章又加注了“学习重点”的提示。这样的处理方式，可使读者在学习（包括自学）时感到更加顺畅，更容易掌握内容。

2. 对每章内容，尤其是对核心部分的三章（第3,6,7章）内容，都按上述核心内容要求，分别作了归纳、补充、整理、改动，使得其内容更加充实、完整，论述更加流畅、透彻。

（1） 章离散时间信号与系统。补充了相关性及其计算方法的内容，同时重点讨论了线性卷积和线性相关，并分别用一小节来论述；增加了利用向量�渤朔ń�行有限长序列卷积计算的内容，这极有利于编程运算； 重点讨论了数字频率ω这一基本概念； 增加带通信号的抽样一小节； 增加了能量信号与功率信号的描述。

（2） 第2章z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）。补充了单边z变换下的移位，同时增加了利用z变换求解差分方程一小节，讨论了利用单边z变换求系统的零输入响应、零输入状态；改写了傅里叶变换的对称性，使读者理解时变得更为流畅； 对模拟信号、理想抽样、信号、序列及它们的频率域、复频率域（s域、z域）之间的关系作了归纳。作者认为，归纳和综合也是一种重要的学习方法。

（3） 第3章离散傅里叶变换（DFT）。增加了用矩阵表示DFT的内容，有利于编程计算； 深入讨论了DFT（通过FFT算法）在计算线性卷积、线性相关上的应用； 全面深入讨论了DFT在模拟信号频谱分析上的应用，包括参量的选择，频率分辨率的定义及其与其他参量的关系，处理过程中可能产生的三种误差（失真）以及解决办法。

（4） 第4章快速傅里叶变换（FFT）。给出了重叠相加法和重叠保留法的FFT实现步骤。

（5） 第5章数字滤波器的基本结构。为适应MATLAB上的编程要求，将一些结构参数的表示方法做了调整，对各种结构的特点做了更深入的讨论。

（6） 第6章无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器设计方法。对本章大部分内容都做了改写、完善和充实，主要有： 对小相位系统及全通系统补充了很多重要内容，对它们的特点和应用做了深入的改写、论述，增加了对切贝雪夫Ⅱ型滤波的分析与设计方法的论述；增加了“模拟频域频带变换”一节内容； 讨论了三种IIR数字滤波器设计方案，给出实用的设计步骤和清晰的设计流程图。

（7） 第7章有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器设计方法。对窗函数法设计线性相位FIR滤波器进行了改写和充实，增加了“理想低通、带通、带阻、高通的线性相位数字滤波器的表达式”一小节，以便于设计；对窗函数设计线性相位微分器及希尔伯特变换器（90°移相器）这一小节全部做了改写，并做了较深入的讨论，完善和补充了很多内容和例子；在频率抽样法设计线性相位FIR滤波器中增加了一节设计步骤及举例的内容； 此外，对这一章还做了不少补充和改写。

（8） 第8章序列的抽取与插值——多抽样率数字信号处理基础。在单级及多级抽取论述中，给出了各级防混叠滤波器技术指标的分配方案。

（9） 考虑到FFT作为计算工具已有成熟的标准模块，故删除第4章FFT中基��4及分裂基算法，但作为科技工作者，对一些重要技术问题，不但要知结果，更要知如何得到这个结果，因而仍保留第4章中其他FFT算法的分析； 将第9章中IIR滤波器的定点运算中的溢出振荡及FFT算法的有限字长效应两部分删除。

3. 增加了大量例题，覆盖面更广，凡是设计方面的内容，都有一个或多个例题，这对理解、消化和掌握课程内容，掌握分析和设计方法都很有助益。

4. 适应教材内容的充实和完善，各章习题都有一定的改动和补充，补充了一些必须用MATLAB来实现的习题。习题量增加了14%，提供给读者更多的练习机会和选择余地。

全书共有9章，可分为四个部分。

部分是章和第2章。此两章是数字信号处理的基础内容，即上面提到的一个基础。它引出了一系列基本概念，例如数字频率、频谱混叠、常用典型序列、线性移（时）不变系统、因果性、稳定性、抽样等；也涉及一些基本方法，例如相关函数、卷积和、零极点分析、周期序列与非周期序列的傅里叶变换、z变换及z反变换等。

第二部分是第3章和第4章。离散傅里变换（DFT）是数字信号处理的两大支柱之一，它不仅是重要的理论支柱，也是许多领域的技术支撑和重要工具，起着“承前启后”的作用，在线性滤波、相关分析，尤其是谱分析时都是极为重要的工具。本书对DFT的基本理论、性质、特点及应用都做了较深入的论述。DFT的重要性还在于它有行之有效的快速算法FFT的帮助。

第三部分是第5~第7章，这三章是数字信号处理的另一大支柱，讨论的是数字滤波器设计内容，同样，数字滤波器不但有重要的理论意义，而且在实际应用中有主要的价值。这三章讨论了IIR及FIR数字滤波器的基本结构、IIR滤波器三种设计方法，讨论了各种模拟滤波器之间、数字滤波之间以及它们两者之间的频带变换方法；讨论了线性相位FIR滤波器、微分器及希尔伯特变换器（90°移相器）的三种设计方法，即窗函数法、频率抽样法及优化Park�睲cclellan算法。

第四部分是第8和第9章。第8章讨论多抽样率数字信号处理的基础知识，包括抽取、插值及有理数抽样率变换基本理论及其流图结构，变抽样率的多级实现等。抽样率转换用于多种媒体传输中以及其他一些希望改变抽样频率的应用中。第9章讨论数字信号处理的有限字长效应，包括A/D变换，系数，以及运算中的有限字长效应。这两章标上“*”号，是供选择的内容。

本书的主要特点是主要和重要的内容讨论全面深入，内容充实，逻辑性强，条目脉络清晰，深入浅出，有大量的精选例题，便于教、便于学，尤其便于自学； 配合177道习题另有《数字信号处理教程习题分析与解答（第4版）》一书，可作为解题时的提示和校对工具。

考虑到有不少院校（包括使用过本书第三版的部分院校）在学习本课程之前已经学过MATLAB，因而本书没有包含MATLAB的内容。本书第四版（经典版）在论述方式，内容充实度，讨论深度，例题的精选度上都完全优于第三版教材，而且更适于教学、自学。因此，作者认为它更适于这些院校使用。

期望本教材对相关读者有更大的帮助，并受到读者的欢迎。

本书在编写过程中参考了一些文献（见书后所列“参考文献”）的编写思路，参考或采用了其中一些内容的思路、例题和习题，特此向这些文献的作者致以衷心的感谢。

限于作者水平，书中定有不妥之处，恳切欢迎广大读者批评指正。

本书的建议学时为54或64两种，书中有“*”部分内容视各院校情况可选学或不学。作者认为教学大纲要求的内容并不是全要讲授的，有的要求应该由学生自学来掌握。 

作者

2015年6月

信号的奥秘与处理的艺术：一次深入探索之旅 在现代科技日新月异的浪潮中，我们每天都在与海量的信息进行着前所未有的互动。从手机里的每一次通话、每一次视频播放，到医学影像中的细微病灶、再到天文学家捕捉到的宇宙深处微弱信号，这一切的背后，都离不开一个核心的概念——信号。而如何理解、分析、并且有效地利用这些信号，则构成了“信号处理”这一学科的精髓。 本书并非一本介绍特定书籍内容的指南，而是旨在带领读者踏上一段激动人心的信号处理探索之旅。我们将深入剖析信号的本质，揭示其丰富的信息内涵；我们将学习各种强大的处理工具与方法，理解它们如何从看似杂乱无章的原始数据中提取出有价值的洞察；我们将追溯信号处理技术在各个领域的广泛应用，感受它们如何塑造我们今天的生活，并为未来的科技进步奠定基石。 第一篇：信号的语言——理解与描述 在旅程的起点，我们需要掌握理解信号的语言。信号，简而言之，是随时间或其他独立变量变化的量，它承载着信息。它们可以以各种形式存在：电信号（如声音、无线电波）、图像信号（如照片、X光片）、时间序列数据（如股票价格、地震波）等等。 我们会从最基础的概念入手，学习如何区分连续信号与离散信号。连续信号在时间和幅度上都是连续的，如同平滑流淌的河流。而离散信号则是在时间和幅度上都呈阶梯状，这是我们在数字世界中接触最多的信号形式，例如计算机处理的音频或图像数据。 接着，我们将深入探讨信号的时域和频域特性。在时域中，我们直接观察信号随时间的变化，就像聆听一段旋律的起伏。而在频域中，我们则将信号分解为其包含的各种频率成分，如同分析一段音乐是由哪些音高组合而成。这一转换至关重要，因为它揭示了信号隐藏的周期性、带宽等关键信息。傅里叶变换，这个信号处理领域的“瑞士军刀”，将是我们在频域探索中的核心工具。我们将理解其基本原理，并学习如何利用它来分析信号的频谱，识别噪声，以及理解信号的带宽限制。 我们还会接触到周期信号与非周期信号的概念。周期信号会规律性地重复自身，具有明确的频率成分。而非周期信号则没有这种规律性。傅里叶级数将帮助我们理解如何用一系列正弦和余弦波来表示和分析周期信号。 此外，能量信号与功率信号是区分信号特性的另一种方式。能量信号的总能量是有限的，例如一个短暂的脉冲。而功率信号则是在无限时间内拥有有限的平均功率，例如持续的声音信号。理解这两者的区别，对于选择合适的处理方法至关重要。 第二篇：信号的净化——过滤与增强 一旦我们理解了信号的语言，接下来就需要学习如何“净化”它们，让信息更加清晰、准确。在现实世界中，信号往往会受到各种干扰，这些干扰被称为噪声。噪声的存在会掩盖真实信号，导致信息丢失或误读。信号处理技术的一大重要目标就是有效地去除噪声，增强信号，或者提取感兴趣的特定信号成分。 滤波器是实现这一目标的核心器件。我们将深入了解不同类型的滤波器，包括低通滤波器（只允许低频信号通过）、高通滤波器（只允许高频信号通过）、带通滤波器（允许特定频带内的信号通过）以及带阻滤波器（阻止特定频带内的信号通过）。我们将学习如何设计和选择合适的滤波器，以达到去除特定频段噪声，保留目标信号的目的。 我们还会探讨线性滤波器与非线性滤波器。线性滤波器满足叠加原理，易于分析和设计。非线性滤波器则更为强大，能够处理更复杂的信号变换，但分析起来也更具挑战性。 卷积是滤波器设计与分析中一个极其重要的概念。它描述了输入信号与滤波器特性之间的相互作用，决定了滤波后的输出信号。我们将深入理解卷积的数学意义，并学习如何通过它来预测滤波器的效果。 在噪声抑制方面，我们将学习谱减法、维纳滤波等经典算法。这些算法通过估计噪声的频谱，并将其从原始信号的频谱中减去，从而达到净化信号的目的。 第三篇：信号的转化——变换与表示 信号处理不仅仅是过滤和增强，还包括将信号从一种表示形式转换为另一种，以便于分析或处理。傅里叶变换是我们已经接触过的，它将信号从时域转换到频域。但它并非唯一的变换工具。 拉普拉斯变换和Z变换是处理连续和离散时间系统的重要工具。它们能够将复杂的微分方程或差分方程转化为代数方程，极大地简化了系统分析。Z变换尤其在数字信号处理中扮演着核心角色，它将离散时间序列转换为复变量z的函数，方便我们分析系统的稳定性、频率响应等特性。 离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）是将傅里叶变换应用于离散信号的关键。DFT将有限长度的离散信号分解成有限数量的频率分量。而FFT则是DFT的一种高效算法，大大降低了计算复杂度，使得对大量数据进行频谱分析成为可能。 此外，我们还将探讨小波变换。与傅里叶变换只能提供信号在不同频率上的信息不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部化信息。这使得它在分析非平稳信号、检测信号中的瞬时特征等方面具有独特的优势，例如在图像压缩、语音识别等领域有广泛应用。 第四篇：信号的应用——无处不在的科技力量 信号处理技术并非纸上谈兵，它们早已深入我们生活的方方面面，驱动着现代科技的飞速发展。 在通信领域，从手机通信、卫星通信到无线网络，信号的调制、解调、编码、解码等过程都离不开信号处理。我们能够听到清晰的语音，看到流畅的视频，正是信号处理技术在幕后辛勤工作的结果。数字信号的采样、量化等关键步骤，更是实现了模拟信号到数字信号的桥梁，为信息的高效传输和存储奠定了基础。 在医学领域，医学影像处理是信号处理的重要应用。CT、MRI、超声波等成像技术产生的原始数据需要经过复杂的信号处理才能呈现出清晰的图像，帮助医生诊断疾病。心电图、脑电图等生理信号的分析，也依赖于先进的信号处理算法来识别异常。 在音频和图像处理领域，语音识别、图像压缩、人脸识别、降噪等技术，都是信号处理的杰出成果。我们使用的MP3、JPEG格式，背后都凝聚着精密的信号处理算法。 在控制系统领域，传感器采集的数据需要经过信号处理才能反馈给控制器，实现精确的控制。例如，自动驾驶汽车中的各种传感器数据，都需要经过实时高效的信号处理才能做出精准的驾驶决策。 在科学研究领域，从天文学家分析遥远的星系信号，到地质学家研究地震波，再到粒子物理学家解读高能粒子探测器的数据，信号处理都是不可或缺的工具。 结语：持续探索，开启未来 信号处理是一个广阔而深邃的领域，它既有坚实的理论基础，又充满着创新的活力。本次旅程只是一个起点，它向我们展示了信号处理的魅力和力量。理解信号的本质，掌握处理的艺术，将为我们打开一扇通往更多未知领域的大门。 随着计算能力的不断提升和算法的持续演进，信号处理的应用边界将不断拓展。从人工智能、机器学习到大数据分析，信号处理都将扮演越来越重要的角色。希望这段探索之旅能够激发你对信号处理的浓厚兴趣，引导你继续深入学习，去发现更多关于信号的奥秘，去创造更多属于未来的科技奇迹。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计简直是艺术品级别的，清晰度高得惊人，尤其是一些涉及到卷积运算和频谱分析的图形，线条流畅，色彩分明，使得复杂的概念在视觉上得到了极大的简化。我过去在阅读其他DSP教材时，经常因为图示模糊不清而不得不自己动手画图来辅助理解，但这本书完全没有这个问题。举个例子，讲解窗函数截断效应时，书中展示的理想冲击函数与不同窗函数（如汉宁窗、海明窗）相乘后，其频谱泄漏的对比图，简直是教科书级别的示范，让人一眼就能捕捉到关键信息。此外，作者在叙述风格上，保持了一种严谨而不失亲和力的语调，像是一位经验丰富的老教授在耐心指导，而不是冷冰冰的理论堆砌。当你被某个复杂的概念卡住时，翻到相关的讲解部分，总能找到一句精妙的比喻或者一个巧妙的类比来疏通思路。这对于自学者来说，是无价的财富，它极大地降低了DSP这门学科的学习门槛。

评分☆☆☆☆☆

我从这本书中学到的最重要的一课是关于DSP系统的“建模”哲学。作者反复强调，数字信号处理本质上是在对连续世界的物理现象进行采样、量化和近似建模的过程。这种思想贯穿始终，从采样定理的物理意义，到滤波器对信号的“形状”修改，无不体现了这一点。它教会我如何用数学的语言去描述一个物理过程，然后用数字工具去逼近或实现这个描述。书中关于功率谱密度（PSD）估计的部分，比如如何使用周期图法并结合Welch平均法来平滑方差，讲解得极其透彻，不仅解释了为什么需要平均，还定量分析了这种操作带来的分辨率损失。这种从物理现象到数学模型，再到数字实现的完整思维链，极大地提升了我分析和解决新问题的能力。这本书不只是一本工具书，更是一本思维训练手册。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在算法实现细节上的深度。很多教材在讲完理论公式后就戛然而止，留给读者去自己摸索代码实现中的陷阱。然而，这本书的亮点在于它不仅给出了理论推导，还对关键算法，比如快速傅里叶变换（FFT）的蝶形运算、以及Lattice结构的解耦特性，进行了非常细致的流程化描述。它甚至触及了定点运算对量化噪声的影响，这对于嵌入式系统开发人员来说，是避免实际工程中灾难性错误的指南。我尤其欣赏它对量化误差和溢出问题的讨论，这些“脏活累活”往往是理论教科书会避开的，但恰恰是它们决定了算法在真实世界中的成败。通过阅读这部分内容，我对软件定义的数字系统如何与有限精度的硬件交互有了更深层次的理解，这比单纯停留在浮点运算的理想模型中要实用得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书在系统辨识和自适应滤波器的介绍上，展现了极高的前瞻性和实用性。它没有将这些内容仅仅作为选修的附加章节，而是将其纳入了核心体系进行构建。例如，在介绍LMS算法时，作者详细分析了步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的相互制约关系，并巧妙地引入了次梯度下降法的思想作为背景支撑。更让我惊喜的是，书中还引入了最小二乘（LS）方法的思想作为对比，帮助读者理解为什么在某些环境下，LS方法比LMS表现得更为稳健，尽管计算量更大。这种对不同算法族群的深入比较，使得读者能够建立起一个立体的知识网络，而不是孤立地掌握某一个算法。对于从事噪声消除、回声消除等实时处理领域的工程师而言，这本书提供的理论框架和工具箱是非常扎实的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，尤其是在理解傅里叶变换的直观意义上，相比我之前看的那些枯燥的教科书，它深入浅出地剖析了信号的频域特性。我特别欣赏作者在讲解离散时间信号和系统时，那种循序渐进的逻辑构建，让人感觉每一步推导都是水到渠成，而不是硬生生地灌输公式。比如，书中对Z变换的介绍，不仅仅是停留在代数运算层面，更重要的是阐述了它在稳定性分析和系统设计中的核心作用，这一点对于工程实践至关重要。我记得有个章节专门讨论了FIR滤波器和IIR滤波器的设计权衡，作者没有简单地说哪个更好，而是非常细致地对比了各自的优缺点、计算复杂度以及在特定应用场景下的适用性，这种平衡的视角极大地拓宽了我的设计思路。读完后，我感觉自己对数字滤波器的设计不再是盲目套用公式，而是真正理解了背后的数学原理和工程取舍。这本书的案例选择也很贴合实际，很多例子都是从真实的传感器数据或通信系统中抽象出来的，增强了学习的代入感。