正版现货 数字信号处理的MATLAB实现(第二版)(含光盘) 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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万永革 著

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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030339904

商品编码：29716662330

包装：平装

出版时间：2016-04-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理的MATLAB实现(第二版)(含光盘)
作者	万永革
定价	59.0元
出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030339904
出版日期	2016-04-01
字数	620
页码
版次	31
装帧	平装
开本	B5
商品重量	0.763Kg

内容简介

作者简介

目录

编辑推荐

导语_点评_推荐词

文摘

序言

序言

《信号的魔术师：解锁数字信号的奥秘》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，信号无处不在，它们以各种形式存在于我们的生活之中——从手机通信的声波，到医学影像的X射线，再到天文学探测的射电波。而“数字信号处理”（Digital Signal Processing, DSP）正是我们理解、分析、改造这些复杂信号的关键技术。本书将带您踏上一段引人入胜的探索之旅，深入揭示数字信号处理的核心原理、经典算法及其在现实世界中的广泛应用。 本书并非一本枯燥的理论教材，而是旨在培养读者对数字信号处理的直观理解和动手实践能力。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的理论框架，并始终强调理论与实践的结合。您将学习如何将抽象的数学模型转化为具体的信号处理流程，如何利用强大的计算工具对信号进行分析和操作，以及如何设计和实现各种高效的信号处理算法。 第一部分：数字信号处理的基础 在旅程的开端，我们将为您夯实数字信号处理的坚实基础。您将首先接触到“信号”这一概念的本质，理解模拟信号与数字信号的区别，以及数字信号处理为何如此重要。我们将详细阐述信号的采样过程，包括采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的精妙之处，以及它如何决定了我们能够准确重构原始信号的关键。同时，您还将深入了解量化（Quantization）的原理，理解模数转换（ADC）过程中信息的损失和精度的问题。 接着，我们将引入离散时间信号（Discrete-Time Signal）和离散时间系统（Discrete-Time System）的概念，这是数字信号处理的核心载体。您将学习如何用数学语言描述这些信号和系统，包括序列（Sequence）、差分方程（Difference Equation）等。同时，我们还将探讨线性时不变系统（Linear Time-Invariant System, LTI）这一最重要的系统模型，理解其卷积（Convolution）的性质，以及它如何决定了系统的输出。 此外，傅里叶变换（Fourier Transform）是理解信号频谱特性的基石。本书将深入浅出地讲解傅里叶级数（Fourier Series）和傅里叶变换的原理，揭示信号在频域的分布特性。您将理解不同频率分量如何叠加构成复杂的信号，以及频谱分析在信号识别和滤波中的重要作用。我们将引导您理解离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）的强大威力，它们是如何极大地加速信号的频谱分析过程，并在实际应用中发挥核心作用。 第二部分：数字信号处理的核心算法 掌握了基础理论后，我们将进入更具实践意义的核心算法部分。您将学习到数字滤波器（Digital Filter）的设计和实现。滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一，它能够有选择地允许或阻止特定频率的信号通过，从而实现信号的增强、噪声抑制或特征提取。我们将详细介绍两种主要的滤波器类型：无限冲激响应滤波器（Infinite Impulse Response, IIR Filter）和有限冲激响应滤波器（Finite Impulse Response, FIR Filter）。您将理解它们各自的优缺点，以及如何根据具体应用场景选择和设计滤波器。我们会深入探讨巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）等经典IIR滤波器设计方法，以及窗函数法（Windowing Method）、频率采样法（Frequency Sampling Method）等FIR滤波器设计技术。 除了滤波，信号的分析和特征提取也是数字信号处理的关键任务。您将学习到短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）以及其更先进的形式——小波变换（Wavelet Transform）。STFT能够分析信号在不同时间窗口内的频谱变化，而小波变换则能同时提供信号在时间和频率上的局部信息，尤其适合处理非平稳信号。您将理解它们是如何克服传统傅里叶变换在分析瞬态信号时的局限性，并应用于语音、图像等领域。 本书还将深入介绍自适应信号处理（Adaptive Signal Processing）的概念。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的处理效果。您将了解最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法和递归最小均方（Recursive Least Squares, RLS）算法等经典的自适应滤波算法，以及它们在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域的应用。 第三部分：数字信号处理的应用领域 理论与算法的学习最终将落脚于实际应用。本书将带领您探索数字信号处理在各个前沿领域的精彩应用。 通信系统： 从您手中的智能手机到全球互联网，数字信号处理是现代通信的生命线。您将理解调制解调（Modulation and Demodulation）的原理，如何将信息编码成信号并在信道中传输，以及如何从接收到的信号中准确恢复原始信息。您还将学习到信源编码（Source Coding）和信道编码（Channel Coding）技术，它们是如何在保证信息完整性的前提下，最大程度地压缩数据量或抵抗传输过程中的干扰。 图像和视频处理： 您看到的清晰照片、流畅的视频，都离不开数字信号处理的强大支持。我们将探讨图像的采样、量化和压缩技术，例如JPEG和MPEG标准背后的原理。您还将学习到图像的滤波、边缘检测、特征提取等技术，这些都是实现图像识别、目标跟踪、增强现实等功能的基础。 音频处理： 音乐的录制、编辑、压缩，语音的识别、合成，都依赖于精密的数字信号处理算法。您将了解音频信号的采样率、比特深度等概念，以及MP3等音频压缩格式是如何在保证听觉效果的前提下减小文件大小的。同时，您也将接触到语音增强、声纹识别、音乐信息检索等技术。 生物医学工程： 在医疗健康领域，数字信号处理发挥着越来越重要的作用。您将了解心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的采集和分析，如何利用信号处理技术进行疾病诊断和监测。医学影像（如CT、MRI）的处理和重建，也是数字信号处理的重要应用方向。 控制系统： 数字信号处理在现代控制系统中扮演着核心角色，用于分析传感器信号，设计控制器，实现精确的系统调节。例如，在自动驾驶汽车、机器人等领域，DSP技术能够实时处理传感器数据，做出决策并控制执行器。 本书特色： 本书的编写力求做到： 概念清晰，逻辑严谨： 理论推导清晰，数学公式的引入伴随直观的解释，帮助读者理解其物理意义。 例证丰富，循序渐进： 结合大量实际案例和具体的计算示例，让抽象的理论变得生动易懂。 实践导向，注重应用： 强调算法的实现和在不同领域的应用，培养读者的工程实践能力。 语言生动，易于阅读： 避免过于专业化和晦涩的术语，力求让不同背景的读者都能轻松入门。 通过学习本书，您将不再仅仅将信号视为抽象的数据，而是能够理解它们背后的规律，掌握操控它们的力量，成为数字信号处理领域的“魔术师”，解锁更多科技创新的可能性。无论您是电子工程、通信工程、计算机科学专业的学生，还是对信号处理技术感兴趣的研究者和工程师，本书都将是您宝贵的参考资料和得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量绝对是业界上乘。作为一本理工科教材，清晰度至关重要，而这本的图表质量非常高。我特别留意了那些关于信号波形和频谱图的插图，线条锐利，色彩区分明确，即便是复杂的时域/频域对比图，也能一眼看出关键信息点。这极大地减轻了阅读疲劳。更重要的是，书中的代码片段在正文中的嵌入方式非常自然，没有出现那种为了凑页数而生硬插入大段代码块的情况。代码的格式化标准统一，变量命名也符合工程习惯，这让我在对照书本进行输入和修改时，几乎没有遇到过因为格式问题导致的编译错误。这种对细节的关注，体现了出版社和作者团队的专业素养。对于需要长期翻阅和参考的工具书来说，良好的物理载体和视觉体验，是保证学习效率的隐形功臣。我甚至觉得，如果只看电子版，可能会错过很多细节上的美感和便利性。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种初学者量身定做的，拿到手的时候，就被它详尽的章节划分和清晰的逻辑结构吸引住了。我一直觉得数字信号处理这门课理论性太强，公式推导看得我头晕眼花，但这本书的作者似乎深谙此道，他们没有把重点仅仅放在那些晦涩的数学公式上，而是非常巧妙地将理论与实际应用紧密结合起来。特别是前几章，对于傅里叶变换、Z变换这些基础概念的阐述，简直是教科书级别的清晰。举个例子，讲到卷积时，它不是直接丢出一个积分公式，而是通过一个生动的例子，比如一个系统对输入信号的响应过程，来逐步引导读者理解“为什么”需要卷积，以及“如何”用它来分析系统特性。然后，它会很自然地过渡到MATLAB的具体实现，每一步的代码都有详尽的注释，即便是对MATLAB不那么熟练的人，也能很快上手跑通例子。这种由浅入深、理论指导实践的编写方式，极大地增强了学习的信心。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是在积极地探索和验证这些信号处理的神奇之处。可以说，它为我打开了理解数字世界的一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一个已经工作几年，但感觉理论基础有些生疏的工程师，这次为了应对一个项目需求，不得不重新拾起DSP的内容。市面上很多参考书要么过于偏重理论的纯粹性，代码只是点缀，要么就是代码堆砌，缺乏对背后原理的深入剖析。然而，这本引进的教材（我猜是经过国内专家优化的）找到了一个极佳的平衡点。它在讲解如FIR/IIR滤波器设计时，不仅给出了标准的窗函数法和双线性变换法，还非常细致地展示了在MATLAB环境中，如何利用`designfilt`函数，通过调整关键参数（如通带截止频率、阻带衰减度）来观察滤波器特性图的变化。最让我印象深刻的是关于谱分析的部分，它没有止步于简单的FFT，而是深入探讨了周期图估计、Welch法等高级技术，并对比了它们在处理噪声信号时的优劣。这种对比性的分析，对于需要做实际工程判断的我来说，价值千金。它教会我“在什么场景下该用什么工具”，而不是简单地“如何使用工具”。光盘里的例程也组织得非常好，可以直接用于快速验证和调试自己的算法模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我觉得在于它构建了一个完整的学习闭环，远超出了单纯的“一本工具书”的范畴。它不仅仅教你“怎么用MATLAB做信号处理”，更深层次地引导你思考“如何用MATLAB来验证和优化你对信号处理理论的理解”。例如，在讲授自适应滤波器的LMS算法时，它不仅给出了标准化的迭代公式，还设计了一组实验，让读者去调整步长参数 $mu$，观察收敛速度和稳态误差之间的权衡关系。这种实验驱动的学习模式，使抽象的收敛性分析变得具象化、可触摸。我甚至可以根据书中的思路，灵活地将这些代码块移植到我的实际项目框架中进行初步验证。这本书没有故弄玄虚，也没有过度简化；它以一种谦逊而严谨的态度，将复杂的DSP技术“翻译”成了MATLAB语言，确实是近年来在工程应用类书籍中，难得的佳作。我强烈推荐给所有希望从理论走向实践的信号处理学习者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初购买这本书是带着一丝怀疑的，因为“含光盘”在今天的数字时代听起来有点过时了，而且市面上关于MATLAB工具书很多，质量参差不齐。但这本书真正打动我的地方，在于它对“实现”二字的深度挖掘。很多书讲到快速傅里叶变换（FFT）就戛然而止，认为调用内置函数即可。但这本书的作者显然不满足于此，他们用相当大的篇幅，清晰地展示了基2-DIT（按时间抽取）FFT算法的蝶形运算过程，并且提供了完整的、从头开始编写的MATLAB代码。这对于我这种对算法细节有洁癖的人来说，简直是如获至宝。通过亲手实现，我对FFT的复杂度和内在的并行性有了更直观的认识。此外，书中对于实时系统仿真和量化效应的讨论，也远远超出了普通入门教材的范畴。它似乎在暗示读者，工程上的挑战往往不在于理论的掌握，而在于如何高效、稳定地将理论转化为可执行的代码。