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赵健 等 著

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• 傅里叶变换
• 滤波
• 系统分析

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302277217

商品编码：29704807873

包装：平装

出版时间：2011-11-01

基本信息

书名:数字信号处理(第2版)

：29.00元

售价：19.7元,便宜9.3元,折扣67

作者:赵健 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-11-01

ISBN：9787302277217

字数：

页码：246

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

内容提要

《数字信号处理（第2版）》系统地介绍了数字信号处理的基本理论和算法，并简单介绍了高速数字信号处理器。本书主要内容包括离散时间信号和离散时间系统、离散傅里叶变换和系统频率响应、z变换及系统函数、系统的网络结构、有限长序列的离散傅里叶变换、快速傅里叶变换（fft）算法、数字滤波器设计和数字信号处理的应用。
《数字信号处理（第2版）》的重点放在基本理论和基本概念上，强调对基本理论中的物理概念的透彻理解。同时尽量反映数字信号处理的新发展；每章后附本章要点，有利于读者抓住重点。精选的习题便于读者检验所学内容。
《数字信号处理（第2版）》可作为大学本科院校电子、通信和计算机等相关专业教材和参考书，也可作为工程技术人员的自学参考书。

目录

章 绪论
n1.1 数字信号处理的基本概念
n1.2 数字信号处理的应用
n1.3 数字信号处理的研究内容
n1.4 matlab在信号处理中的应用简介
n第2章 离散时间信号和离散时间系统
n2.1 离散时间信号——序列
n2.1.1 序列的定义
n2.1.2 常用的基本序列
n2.1.3 序列的基本运算
n2.2 离散时间系统
n2.2.1 系统定义
n2.2.2 线性离散时间系统
n2.2.3 时不变离散时间系统
n2.2.4 线性时不变离散系统
n2.2.5 离散卷积的计算
n2.2.6 离散卷积的运算规律
n2.3 系统的稳定性和因果性
n2.3.1 稳定性
n2.3.2 因果性
n2.4 离散时间信号和系统的频域表示
n2.4.1 线性时不变系统对复指数序列-的响应
n2.4.2 频率响应
n2.4.3 序列的离散时间傅里叶变换
n2.4.4 描述系统输入和输出关系的频域方法
n2.5 序列的离散时间傅里叶变换的性质
n2.6 连续时间信号的采样
n2.6.1 采样的基本概念
n2.6.2 采样过程中频谱的变化
n2.6.3 低通信号采样定理
n2.6.4 信号恢复
n2.6.5 窄带信号采样定理
n2.7 z变换
n2.7.1 z变换的定义和收敛域
n2.7.2 z变换的性质和定理
n2.8 系统函数
n2.8.1 系统函数定义
n2.8.2 通过系统函数描述系统特性
n2.8.3 通过系统函数估算频率响应
n2.9 系统的网络结构
n2.9.1 信号流图的表示
n2.9.2 信号流图的转置定理
n2.9.3 无限冲激响应（iir）系统的网络结构
n2.9.4 有限冲激响应（fir）系统的网络结构
n2.9.5 方框图的表示
n2.9.6 方框图的等效
n2.9.7 无限冲激响应（iir）系统的方框图结构
n2.9.8 有限冲激响应（fir）系统的方框图结构
n2.10 离散时间信号与系统的matlab表示
n2.10.1 离散时间信号的表示和运算
n2.10.2 离散时间信号的频域变换
n2.10.3 离散时间系统的表示
n2.10.4 离散时间系统的输入输出关系
n2.10.5 离散时间系统的网络结构
n习题
n第3章 离散傅里叶变换
n3.1 离散傅里叶级数
n3.1.1 有限长序列的离散频域表示
n3.1.2 dfs的性质
n3.2 离散傅里叶变换
n3.2.1 离散傅里叶变换的定义
n3.2.2 dft的性质
n3.2.3 有限长序列的线性卷积和圆周卷积
n3.2.4 x（是）与z变换x（z）、序列傅里叶变换x（ejw）之间的关系
n3.3 频域采样理论
n3.4 频率分辨率与dft参数的选择
n3.5 离散傅里叶变换的matlab实现
n习题
n第4章 快速傅里叶变换
n4.1 dft的运算特点
n4.2 基2-fft算法
n4.2.1 按时间抽取基2-fft算法
n4.2.2 按频率抽取基2-fft算法
n4.3 1dft的快速算法
n4.4 基4-fft算法
n4.5 实序列的fft算法
n4.6 fft的程序设计流程
n4.7 fft的matlab实现
n习题
n第5章 数字滤波器设计
n5.1 数字滤波器的基本概念
n5.2 11r数字滤波器设计
n5.2.1 模拟滤波器设计
n5.2.2 冲激响应不变法
n5.2.3 双线性映射法
n5.2.4 11r数字滤波器的频率变换设计法（高通、带通和带阻数字滤波器设计）
n5.2.5 11r数字滤波器的直接设计法
n5.3 fir数字滤波器设计
n5.3.1 fir数字滤波器的线性相位特性
n5.3.2 窗函数设计法
n5.3.3 频率采样设计法
n5.3.4 切比雪夫逼近设计法
n5.4 11r数字滤波器与fir数字滤波器比较
n5.5 数字滤波器设计的matlab实现
n5.5.1 11r数字滤波器的matlab实现
n5.5.2 fir数字滤波器的matlab实现
n习题
n第6章 数字信号处理应用
n6.1 静态数字图像数据压缩技术
n6.1.1 jpeg压缩概述
n6.1.2 离散余弦变换
n6.1.3 量化
n6.1.4 z字形排列
n6.1.5 dpcm编码
n6.1.6 rle编码
n6.1.7 熵编码
n6.1.8 jpeg文件格式
n6.1.9 jpeg编码器matlab实现
n6.2 心电信号处理技术
n6.2.1 心电信号概述
n6.2.2 心电信号特点
n6.2.3 心电信号去噪
n6.3 语音信号处理技术
n6.3.1 语音信号处理概述
n6.3.2 语音信号中的时域特征
n6.3.3 语音信号中的频域特征
n6.3.4 语音信号识别
n6.4 无线通信调制技术
n6.4.1 无线通信概述
n6.4.2 ofdm基本原理
n6.4.3 ofdm系统结构
n6.4.4 ofdm技术特点
n6.5 数字信号处理的硬件实现
n6.5.1 数字信号处理硬件平台
n6.5.2 基于fpga的数字信号处理实现
n6.5.3 基于dsp的数字信号处理实现
n附录a 模拟器滤波器设计参数表
n附录b 切比雪夫滤波器设计参数表
n附录c matlab主要命令函数表
n参考文献

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理（第2版）》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）理论框架与实践指南。内容涵盖了数字信号处理的核心概念、关键算法、实现技术以及广泛的应用领域，特别适合从事通信、控制、音频、图像、雷达、医疗仪器等行业的工程师、研究人员以及相关专业的高年级本科生和研究生。 第一部分：基础理论与离散信号分析 本书的开篇将引领读者步入数字信号处理的殿堂，从最基本的概念出发，奠定坚实的理论基础。 信号与系统的基本概念： 我们将从连续时间信号与离散时间信号的定义、分类入手，深入剖析信号的幅度、相位、频率、能量、功率等重要特性。对于系统，我们将详细阐述其基本性质，如线性（LTI）、时不变（LTI）、因果性、稳定性等，并探讨如何利用这些性质来分析和描述系统的行为。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 作为连接时域和频域的关键工具，DTFT的原理、性质及其计算方法将得到详尽的阐述。我们将演示如何利用DTFT来分析离散信号的频谱特性，理解信号的频率成分构成，并为后续的滤波设计和系统分析奠定基础。 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，我们还将回顾连续时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换。虽然本书主要聚焦于数字信号，但对连续信号傅里叶分析的复习有助于读者理解离散化过程中可能出现的采样定理及其意义。 采样定理： 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤。我们将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，解释其物理意义，并分析过采样和欠采样的后果。此外，还会介绍一些采样方法的变种，如脉冲采样、零阶保持采样等，以及它们在实际应用中的特点。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT是DTFT在有限长信号上的离散化形式，是实际应用中最常用的变换。本书将详细介绍DFT的定义、性质，并重点讲解其高效计算算法——FFT。我们将分析FFT的原理，如蝶形运算，以及其在不同长度输入下的复杂度优势。理解FFT不仅是高效处理数字信号的关键，也是许多现代信号处理算法的基础。 Z变换： Z变换是分析离散时间LTI系统频率响应的另一种强大工具。本书将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的意义，以及其重要的性质，如线性、时移、乘法等。通过Z变换，我们可以更方便地分析系统的稳定性、频率响应以及设计数字滤波器。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是数字信号处理的核心组成部分，用于提取或抑制信号的特定频率成分。本部分将深入探讨数字滤波器的设计与实现。 数字滤波器的基本概念： 我们将区分FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器，阐述它们各自的优点和缺点。读者将了解滤波器的幅频响应、相频响应、群延迟等关键指标，以及它们如何影响信号的处理效果。 FIR滤波器设计： FIR滤波器因其线性相位特性和易于实现而受到青睐。本书将介绍几种常用的FIR滤波器设计方法，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。我们将详细讲解各种窗函数的特性，以及它们如何影响滤波器的过渡带宽度和阻带衰减。此外，还将介绍Parks-McClellan算法等更高级的设计方法，用于优化滤波器性能。 IIR滤波器设计： IIR滤波器通常能以较低的阶数实现与FIR滤波器相似的性能，但其设计和稳定性分析更为复杂。本书将介绍几种将模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）转换为数字滤波器的常用方法，包括脉冲不变法、双线性变换法等。我们将分析这些方法的原理、适用范围以及可能带来的误差。 滤波器实现结构： 了解滤波器的理论设计后，本书将进一步探讨滤波器的实际实现方式。我们将介绍直接型、规范型（如梯形、转置梯形）等FIR和IIR滤波器的结构。这些结构的选择会影响计算复杂度、数值稳定性以及硬件实现效率。 滤波器性能评估： 设计完滤波器后，如何评估其性能至关重要。我们将介绍如何通过幅度响应、相位响应、阻带衰减、通带纹波等指标来评价滤波器的设计效果，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。 第三部分：自适应信号处理 自适应信号处理技术能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，从而在变化的环境中保持最优性能。 自适应滤波器的基本原理： 本部分将介绍自适应滤波器的核心思想，即通过迭代算法不断更新滤波器系数，以最小化某个代价函数（通常是误差信号的均方值）。 最小均方（LMS）算法： LMS算法是最经典、最简单也最常用的自适应算法之一。我们将详细讲解LMS算法的原理、收敛性分析、步长参数的选择以及其在噪声消除、回声消除等应用中的优势。 递归最小二乘（RLS）算法： RLS算法相比LMS算法具有更快的收敛速度，但计算复杂度更高。本书将介绍RLS算法的原理、矩阵形式以及其在需要快速收敛的应用场景中的价值。 自适应滤波器的应用： 我们将列举并深入分析自适应滤波器在通信系统中的信道均衡、噪声消除、回声消除，以及在生物医学信号处理中的应用。 第四部分：多速率信号处理 多速率信号处理是指在信号处理过程中，对信号的采样率进行改变。这在通信、音频和图像处理等领域有着广泛的应用。 抽取（Decimation）与插值（Interpolation）： 我们将详细介绍如何通过抽取降低信号的采样率，以及如何通过插值提高信号的采样率。我们将分析不同抽取和插值方法的原理、优缺点，以及它们对信号频谱的影响。 多速率滤波器组： 滤波器组是实现多速率信号处理的关键。本书将介绍理想滤波器组、QMF（Quadrature Mirror Filter）滤波器组等，并探讨其在信号压缩、子带编码等应用中的原理。 多速率信号处理的应用： 我们将探讨多速率信号处理在数字通信（如调制解调）、音频编码（如MP3）、图像处理（如图像缩放）等领域的实际应用。 第五部分：傅里叶分析的高级主题 在本部分，我们将进一步拓展傅里叶分析在数字信号处理中的应用。 功率谱密度（PSD）与自相关函数： 我们将介绍随机信号的统计特性，包括自相关函数和互相关函数。并在此基础上，深入探讨功率谱密度（PSD）的概念，理解信号的功率在频域的分布。 谱估计方法： 针对信号的统计特性未知或变化的情况，我们将介绍各种谱估计方法，包括经典谱估计（如周期图法）和现代谱估计（如Welch法、多窗法、AR模型谱估计、MUSIC算法等）。我们将分析这些方法的原理、性能指标和适用场景。 第六部分：参数估计与信号检测 信号处理的一个重要方面是对信号中的未知参数进行估计，以及对信号是否存在进行判断。 线性参数估计： 本节将介绍如何使用最小二乘法等技术来估计线性模型中的未知参数，例如在信号拟合中的应用。 维纳滤波器： 维纳滤波器是设计最优线性滤波器以在存在噪声的情况下估计原始信号的经典方法。我们将详细讲解维纳滤波器的原理、推导过程以及其在信号增强和预测中的作用。 卡尔曼滤波器： 卡尔曼滤波器是一种递推最优状态估计算法，在动态系统中具有广泛的应用。我们将介绍卡尔曼滤波器的基本原理、递推方程以及其在目标跟踪、导航等领域的应用。 信号检测理论： 我们将介绍二元假设检验的基本概念，如概率密度函数、似然比检验、ROC曲线等。并探讨如何基于统计模型对信号是否存在进行检测，这在雷达、通信等领域至关重要。 第七部分：数字信号处理的应用 本书的最后部分将聚焦于数字信号处理在各个工程领域的实际应用，通过具体案例展示理论知识的价值。 通信系统： 数字信号处理在现代通信系统中扮演着核心角色。我们将探讨其在调制解调、信道编码、均衡、多用户检测等方面的应用。 音频信号处理： 包括语音识别、语音合成、音频压缩、音频增强、音效处理等。 图像与视频处理： 包括图像增强、图像复原、图像压缩、目标检测、视频编码等。 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与处理、医学影像重建等。 其他应用领域： 如雷达信号处理、控制系统、传感器网络等。 学习本书将帮助您： 深刻理解数字信号处理的数学原理和核心算法。 掌握设计和实现各种数字滤波器的技术。 了解自适应信号处理和多速率信号处理的原理与应用。 熟悉参数估计和信号检测的基本方法。 认识数字信号处理在众多工程领域的强大应用能力。 本书的编写力求清晰、严谨，并配有丰富的图例和数学推导，同时兼顾理论的深度与实践的可操作性，旨在成为读者学习和应用数字信号处理的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很朴素，线条感很强，一看就知道内容是偏向理论和技术性的。翻开目录，里面的章节划分非常清晰，从最基础的离散时间信号和系统分析讲起，循序渐进地深入到傅里叶分析、Z变换等核心概念。对于初学者来说，这种结构非常友好，能帮助建立扎实的理论基础。书中对每个概念的推导过程都写得非常详尽，几乎没有跳步，这对于我们这些非科班出身，需要啃下硬骨头的人来说，简直是福音。我特别欣赏作者在讲解卷积和滤波器的部分，使用了大量的图示和直观的比喻，让原本抽象的数学概念变得生动起来。虽然有些地方的数学公式看起来有点吓人，但只要跟着作者的思路一步步推导，最终都能豁然开朗。这本书的习题设置也很有层次感，从基础练习到复杂的综合应用题都有涵盖，非常适合用来检验学习成果，也为后续深入研究打下了坚实的基础。总的来说，这是一本非常值得推荐的入门教材。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，就像是进行一次结构严谨的学术漫步。作者的叙事逻辑非常清晰，仿佛在引导读者穿梭于数字信号处理的各个领域。最让我赞叹的是其对“随机信号处理”这一章节的处理。在很多教材中，这一块往往被简单带过，但这本书却投入了大量篇幅来详细阐述维纳滤波器、卡尔曼滤波器的基础思想和推导过程。作者并没有直接给出复杂的公式，而是先从最优线性估计的本质出发，逐步构建起这些强大工具的理论框架。这种“由浅入深，由简入繁”的讲解方式，使得原本被视为高深莫测的随机过程分析变得可以触及。而且，书中在讲解这些高级内容时，依然保持了极高的数学严谨性，没有为了简化而牺牲掉关键的数学细节。读完这一部分，我对如何处理带有噪声的真实信号有了全新的认识，极大地拓宽了我的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常“硬核”，直击要害，没有太多花哨的修饰，完全是以一种严谨的学术态度来组织内容的。从一开始的采样定理到后来的数字滤波器设计，每一个环节都建立在坚实的数学基础之上。我个人认为，这本书更适合已经有一定信号处理背景的读者进行二次学习和深化理解。它不会手把手地教你如何使用某个软件工具箱，而是侧重于让你理解为什么这个算法有效，其性能的理论极限在哪里。书中对IIR和FIR滤波器的设计准则，以及双线性变换法的推导过程，写得极为透彻，这对于理解滤波器的稳定性和频率响应特性至关重要。在阅读过程中，我发现自己需要频繁地查阅高等数学和复变函数的相关知识，这反而促使我回顾和巩固了这些基础知识，算是一个意外的收获。这本书的价值在于它提供了一个坚不可摧的理论框架，让你能够站在更高的视角去审视和设计信号处理系统。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的“工程实践”导向性感到非常满意。虽然理论基础非常扎实，但作者明显没有止步于纯粹的数学讨论。在讲解完数字滤波器设计后，书中紧接着就引入了如量化效应、溢出问题等在实际硬件实现中必须面对的挑战。这些内容往往是很多理论教科书会忽略的“细节”，但恰恰是这些细节决定了一个算法在真实世界中能否成功运行。比如，书中对定点运算对滤波器性能影响的分析，就显得尤为宝贵。此外，在讲解快速傅里叶变换（FFT）时，不仅给出了蝶形运算的结构，还深入分析了运算复杂度，并讨论了不同FFT算法的优劣。这种将理论深度与工程实践紧密结合的写法，让这本书的实用价值大大提升，它不仅仅是在“教知识”，更是在“传授经验”，指导读者如何从理论走向应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让人印象深刻。我以前读过一些相关的书籍，但总觉得在某些高级主题上讲解不够深入，要么就是过于侧重于工具的应用而忽略了背后的原理。然而，这本书在这方面做得非常出色。例如，在讨论谱估计方法时，它不仅介绍了经典的周期图法和参数化方法，还对现代谱分析技术，比如多分辨率分析和高分辨率谱估计，进行了深入的探讨和比较。作者对这些方法的理论背景、优缺点以及适用场景都做了详尽的分析。尤其是在讨论小波变换时，给出的例子和应用场景非常贴合实际工程问题，这对于希望将理论应用于实际项目的工程师来说，是极大的帮助。书中的数学推导严谨且逻辑缜密，即便是一些复杂的定理证明，作者也能用清晰的语言进行阐述，大大降低了理解难度。这本书更像是一本工具书，当你遇到具体的信号处理难题时，随时可以翻阅并从中找到启发。