数据时代下的数字信号处理关键技术研究 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517063094

商品编码：29727112162

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数据时代下的数字信号处理关键技术研究 电子与通信 书籍
作者：	黄羿，马新强著
定价：	78.0
出版社：	中国水利水电出版社
出版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
印次：
版次：
装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书主要对数据时代下的数字信号处理关键技术进行了研究，主要内容包括：时域离散信号和系统的傅立页变换分析、Z变换与离散系统的频域分析、平稳随机信号处理及功率谱估计、连续小波变换、离散傅里页变换及其快速计算、多抽样率数字信号处理技术等。

《数字信号处理：理论、算法与应用》 内容梗概： 本书系统地阐述了数字信号处理（DSP）的核心理论、关键算法及其在电子与通信领域的广泛应用。从基础的离散时间信号与系统分析出发，深入探讨了傅里叶变换、Z变换等时频域分析工具，详细介绍了采样定理、量化误差等数字信号转换过程中的关键概念。在算法层面，本书全面覆盖了有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计方法，详尽讲解了离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现算法——快速傅里叶变换（FFT）。此外，本书还重点介绍了自适应滤波器的原理与实现，以及谱估计、自相关函数、互相关函数等信号分析技术。在应用部分，本书结合电子与通信工程的实际需求，深入剖析了数字信号处理在通信系统（如调制解调、信道编码）、音频与图像处理（如压缩、增强、识别）、雷达与声纳系统、生物医学信号处理等领域的关键技术与实现细节，并通过大量的实例和案例研究，帮助读者理解理论知识的实际落地，掌握解决工程问题的能力。 详细内容介绍： 第一部分：数字信号处理基础 第一章：离散时间信号与系统 1.1 信号的分类与表示： 详细介绍了连续时间信号与离散时间信号的概念、周期信号、谐波信号、单位阶跃信号、单位冲激信号等基本信号的性质与数学表示。强调了离散时间信号在数字处理中的基础地位。 1.2 离散时间系统： 阐述了线性时不变（LTI）系统、因果系统、稳定系统等基本概念，以及系统的基本性质（叠加性、移位不变性）。介绍了描述LTI系统的差分方程和脉冲响应。 1.3 卷积和： 深入讲解了卷积和作为LTI系统基本运算的重要性，推导了输出信号与输入信号、脉冲响应之间的卷积关系，并通过算例演示了其计算过程。 1.4 系统的稳定性与因果性： 详细分析了BIBO（有界输入，有界输出）稳定性判据，以及系统因果性的数学条件，帮助读者理解系统在实际应用中的可行性。 第二章：傅里叶变换与Z变换 2.1 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 介绍了DTFT作为将离散时间信号分解为复指数序列的方法，阐述了其频谱分析的意义，并推导了其基本性质。 2.2 傅里叶级数： 讲解了周期离散时间信号的傅里叶级数表示，以及其与DTFT的关系。 2.3 离散傅里叶变换（DFT）： 详细介绍了DFT作为DTFT在离散频率点上的采样，是实际数字处理的核心工具。推导了DFT的定义、性质，并分析了其与DTFT的联系与区别。 2.4 Z变换： 引入Z变换作为分析离散时间系统和信号的重要工具，推导了Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念，并详细阐述了Z变换的性质，如线性、时移、尺度变换、卷积性质等。 2.5 逆Z变换： 介绍了求解逆Z变换的常用方法，包括部分分式展开法、留数法、移位性质法等，以从Z域表达式恢复时域信号。 2.6 连续时间信号到离散时间信号的采样： 重点阐述了采样定理（奈奎斯特定理），分析了欠采样、理想采样、脉冲采样、阶梯采样等不同采样方式，并深入讲解了混叠现象的产生原因及避免方法。 2.7 量化与编码： 讨论了模拟信号转换为数字信号过程中的量化过程，介绍了量化误差的来源、均方误差的计算，以及均匀量化、非均匀量化等量化策略。 第二部分：数字信号处理算法 第三章：数字滤波器设计 3.1 数字滤波器的类型与性能指标： 区分了低通、高通、带通、带阻等滤波器类型，并详细介绍了通带、阻带、过渡带、截止频率、幅频响应、相频响应、群延迟等关键性能指标。 3.2 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计： 3.2.1 FIR滤波器的基本原理： 阐述了FIR滤波器不包含反馈，其冲激响应是有限长的特点，以及其稳定性容易保证的优势。 3.2.2 FIR滤波器设计方法： 详细介绍了窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的设计原理、优点与缺点；介绍了频率采样法；重点讲解了最优FIR滤波器设计方法——Parks-McClellan算法，并给出了其应用实例。 3.3 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： 3.3.1 IIR滤波器的基本原理： 介绍了IIR滤波器包含反馈，其冲激响应是无限长的特点，以及其在实现相同幅频响应时所需阶数较低的优势。 3.3.2 IIR滤波器设计方法： 详细介绍了从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到数字IIR滤波器的转换方法，包括脉冲不变法、双线性变换法，并分析了各种方法的特点及适用场景。 3.4 线性相位FIR滤波器： 深入研究了具有线性相位的FIR滤波器的性质、设计方法，以及其在信号保真度要求高的应用中的重要性。 第四章：快速傅里叶变换（FFT） 4.1 DFT的计算复杂度： 分析了直接计算DFT的计算复杂度为O(N^2)，在实际应用中效率较低。 4.2 FFT算法概述： 介绍了FFT算法的核心思想，即利用DFT的对称性、周期性进行分解，大幅降低计算量。 4.3 基-2 FFT算法（Cooley-Tukey算法）： 详细推导了按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）的基-2 FFT算法，给出了蝶形运算的原理和实现步骤，并分析了其计算复杂度为O(N log N)。 4.4 其他FFT算法： 简要介绍了混合基FFT、滑动窗FFT等其他FFT算法，以适应不同序列长度的需求。 4.5 FFT在信号处理中的应用： 阐述了FFT在谱分析、卷积计算、相关计算等方面的应用。 第五章：谱估计与相关分析 5.1 功率谱密度（PSD）： 介绍了随机信号的功率谱密度概念，及其在分析信号频率成分能量分布中的作用。 5.2 周期图法： 讲解了基于DFT计算信号的周期图，作为PSD的估计方法，并分析了其方差大、平滑度差的问题。 5.3 改进的周期图法（Welch法）： 介绍了Welch法通过对信号分段、加窗、平均来降低周期图估计的方差，提高谱估计的平滑性。 5.4 参数化谱估计方法： 简要介绍了AR模型、MA模型、ARMA模型等参数化方法在谱估计中的应用。 5.5 自相关函数与互相关函数： 详细阐述了自相关函数描述信号自身统计特性随时间的变化，互相关函数描述两个信号之间相似性随时间延迟的变化。 5.6 相关函数的性质与应用： 分析了相关函数的性质，以及其在信号检测、同步、滤波、系统辨识等方面的应用。 第六章：自适应滤波 6.1 自适应滤波器的基本原理： 介绍了自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波系数，以实现特定目标的滤波功能。 6.2 最小均方（LMS）算法： 详细讲解了LMS算法，包括其基本原理、迭代更新公式、收敛性分析，以及其作为最简单、应用最广泛的自适应算法的特点。 6.3 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍了RLS算法，相比LMS算法，RLS算法具有更快的收敛速度，但计算复杂度更高。 6.4 自适应滤波器的应用： 重点介绍了自适应滤波器在噪声消除、均衡、预测、干扰抑制等方面的应用。 第三部分：数字信号处理在电子与通信领域的应用 第七章：通信系统中的数字信号处理 7.1 调制与解调： 详细阐述了数字调制技术（ASK、FSK、PSK、QAM等）的原理、频谱特性，以及相应的解调技术。重点分析了数字信号处理在数字解调中的核心作用，如匹配滤波、最佳估计等。 7.2 信道编码与解码： 介绍了纠错编码的基本概念，如海明码、卷积码、Turbo码、LDPC码等，并分析了数字信号处理在译码过程中的应用，如何通过信号判决、最大似然估计等技术来恢复原始信息。 7.3 滤波器在通信系统中的应用： 深入分析了匹配滤波器在信号检测中的作用，以及抗混叠滤波器、抗频谱泄漏滤波器在信号采集和传输过程中的重要性。 7.4 均衡技术： 讲解了通信信道引起的信号失真，以及数字均衡器（如DFE）如何利用信号处理技术来补偿信道影响，提高通信质量。 7.5 谱分析在通信系统中的应用： 分析了频谱分析在信道评估、信号监测、干扰分析等通信工程问题中的应用。 第八章：音频与图像处理中的数字信号处理 8.1 数字音频处理： 8.1.1 数字音频采样与量化： 再次强调了音频信号的采样率、量化位数对音质的影响。 8.1.2 音频压缩技术： 讲解了无损压缩（如FLAC）和有损压缩（如MP3、AAC）的基本原理，以及其在心理声学模型和变换编码（如DCT、MDCT）方面的应用。 8.1.3 音频效果处理： 介绍了数字信号处理在混响、均衡、噪声抑制、语音增强等方面的应用。 8.2 数字图像处理： 8.2.1 数字图像的表示与变换： 讲解了图像的像素表示、二维离散傅里叶变换、小波变换等，及其在图像分析和压缩中的作用。 8.2.2 图像增强： 介绍了基于空域和频域的图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸、滤波（平滑、锐化）等。 8.2.3 图像压缩： 详细讲解了JPEG、MPEG等图像压缩标准中使用的DCT、量化、熵编码等关键技术。 8.2.4 图像识别与分割： 简要介绍了基于特征提取和模式识别的图像分析技术。 第九章：雷达与声纳系统中的数字信号处理 9.1 雷达信号处理： 重点介绍了脉冲压缩技术（匹配滤波）、多普勒处理（FFT用于速度测量）、目标检测（CFAR，恒虚警率检测）、目标跟踪等核心技术。 9.2 声纳信号处理： 阐述了声纳信号的特点，以及其在目标检测、距离估计、速度测量、声源定位等方面的信号处理方法，与雷达信号处理有共通之处。 9.3 阵列信号处理： 介绍了多传感器（如天线阵、麦克风阵）的信号处理技术，如波束形成、源分离等，用于提高方向分辨能力和信噪比。 第十章：生物医学信号处理中的数字信号处理 10.1 生物医学信号的特点： 介绍了心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物信号的低信噪比、非平稳性等特点。 10.2 信号滤波与降噪： 重点讲解了如何利用数字滤波器去除生物信号中的噪声和干扰，如肌电干扰、电源线干扰等。 10.3 特征提取与模式识别： 介绍了从生物信号中提取关键特征（如QRS波群、P波、T波在ECG中），以及利用模式识别技术进行疾病诊断和生理状态监测。 10.4 谱分析在生物医学中的应用： 分析了脑电图（EEG）的频段分析（如Alpha、Beta、Theta波）在睡眠研究、癫痫诊断中的应用。 本书特色： 理论严谨，逻辑清晰： 从基础概念到高级算法，循序渐进，构建完整的理论体系。 算法详尽，注重实现： 详细介绍各类经典算法的原理、推导及计算过程，为实际工程应用奠定基础。 应用广泛，贴近工程： 紧密结合电子与通信领域的实际需求，通过丰富的案例研究，展现DSP的强大能力。 数学工具完备： 涵盖了傅里叶变换、Z变换等核心数学工具，并强调其在信号处理中的应用。 图文并茂，易于理解： 通过图示和示意图，形象地解释抽象概念，降低学习难度。 适合读者： 电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术等相关专业的本科生、研究生。 从事通信、电子、自动化、嵌入式系统、信号处理等领域的研究与开发工程师。 对数字信号处理技术感兴趣的科研人员与爱好者。 本书力求为读者提供一个系统、深入、实用的数字信号处理学习平台，帮助其掌握核心理论，精通关键算法，并能将其应用于解决实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计倒是相当不错，纸张质量摸起来手感很好，字体清晰，图表绘制得也很规范，这无疑提升了阅读体验。不过，内容组织逻辑上，我发现它在不同章节间的衔接上略显生硬。前几章对采样定理、量化噪声的讨论，逻辑链条非常清晰，循序渐进，让人感觉思路非常顺畅。但突然间，在讲完经典的快速傅里叶变换（FFT）之后，马上跳跃到了自适应滤波器的LMS算法，中间似乎缺少了一个过渡性的章节，比如对频域处理在现代通信系统中的具体应用案例的介绍。这种内容的跳跃性，使得读者在构建知识体系时，需要自己花费额外的精力去搭建桥梁。我个人更倾向于那种“螺旋上升”式的结构，即在介绍完一个核心工具后，立刻展示其在某个典型应用场景（比如雷达信号处理或语音增强）中的应用，然后再引入下一个更复杂的工具。这本书在这方面显得有些“两张皮”，理论章节和应用章节之间仿佛是两个独立的个体，各自为政，未能形成一个紧密咬合、相互促进的知识网络。这种结构上的不流畅，在快速阅读需要抓住重点时，确实造成了一些阅读上的小障碍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献列表给我留下了非常深刻的印象——它极其详尽，覆盖了从经典文献到近几年的重要会议论文，这表明作者在资料搜集和学术溯源方面下了巨大的功夫。然而，这种详尽有时也带来了一种“堆砌感”。书中引用了大量的权威文献，但很多引用的地方，似乎只是为了佐证某个基本概念，而不是用于深入探讨某个有争议或前沿的观点。例如，在讨论小波变换在去噪中的应用时，列举了十几篇相关的经典论文，但最终给出的去噪流程却是一个非常基础且成熟的模型，没有展示出如何根据不同的噪声特性（如高斯白噪声与非平稳噪声）对小波阈值选择策略进行自适应调整的创新点。我更希望看到的是，作者能够批判性地筛选这些文献，提炼出最核心、最有影响力的思想脉络，并在行文中展现出自己独特的理解和批判视角，而不是仅仅做一个文献的搬运工。这种信息过载而缺乏明确导向的引用方式，反而可能让读者在面对浩如烟海的资料时，感到迷茫，不知该从何处深入探究起。

评分☆☆☆☆☆

从语言风格上来说，这本书的行文风格非常严谨、规范，学术气息浓厚，对于理解复杂的数学推导过程，无疑是有帮助的。每一个定义、每一个定理的引入都遵循着清晰的逻辑链条，很少出现口语化或模棱两可的表述。这一点对于准备参加严格的学术考试的读者来说，是极大的福音。但是，这种极致的严谨性，也使得阅读过程略显沉闷和枯燥。在介绍像调制解调这样的核心通信技术时，如果能穿插一些历史上的关键突破，或者当前某个主流标准（比如5G NR）中是如何巧妙地应用这些理论的“幕后故事”，相信会极大地激发读者的学习热情。纯粹的数学推导和公式演算，对于初学者来说，容易造成认知疲劳，让人难以长时间保持专注。我个人期待的是，能在保持学术深度的同时，适当加入一些生动的案例分析或者行业趣闻，用更具感染力的叙述方式，将那些看似冰冷的公式与现实世界的复杂挑战联系起来，让知识“活”起来，而不仅仅是静静地躺在纸面上等待被解析。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最大的期待就是能看到一些对当前工业界热点技术，比如AI驱动的信号处理、边缘计算中的低功耗算法实现，有没有独到的见解和深入的探讨。坦白说，这本书在理论基础的阐述上确实扎实，很多经典的傅里叶分析、滤波设计原理被梳理得井井有条，对于初学者来说，无疑是一本很好的入门砖。然而，当我翻到后面涉及具体应用和前沿方向的部分时，感觉深度有所欠缺。比如，在谈及大规模MIMO系统中的信道估计时，仅仅停留在传统的最小二乘法和MMSE方法，对于近年来流行的基于深度学习的稀疏感知和重构技术，介绍得过于简略，像是点到为止，没有深入到算法的细节、收敛性分析，更没有提供可操作的代码示例或者仿真结果对比。我期待的是能看到作者如何结合最新的研究成果，对这些前沿问题提出系统性的解决方案或至少是深入的批判性分析，而不是仅仅罗列教科书上的知识点。这种“理论丰满，实践骨感”的感觉，让我在合上书本时，总觉得意犹未尽，好像错过了真正能让人眼前一亮的“干货”。对于那些已经对基础理论有扎实掌握的工程师和研究生来说，这本书的“新意”和“实战价值”可能无法完全满足他们的求知欲和职业发展需求。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在嵌入式系统领域摸爬滚打的工程师，我购买这本书的初衷是想深入了解如何在资源受限的平台上高效地实现复杂的数字信号处理算法。我特别关注书中对于算法的计算复杂度分析以及实现优化策略的描述。遗憾的是，书中虽然提到了某些算法的复杂度，比如卷积的复杂度分析，但大多停留在数学公式层面，缺乏对现代处理器架构，特别是DSP和FPGA并行处理能力的深度结合。例如，对于FIR滤波器的实现，书中没有详细探讨定点运算的精度损失问题，也没有提及如何利用SIMD指令集或者流水线技术来提升运算吞吐量。我对这些“贴近硬件”的优化细节非常感兴趣，因为在实际项目中，最终的性能往往取决于这些底层实现的精妙程度。这本书更像是一本面向学术研究的教材，侧重于“是什么”和“为什么”，而对于“怎么做才能跑得更快、更省电”这一关键问题，着墨不多，这使得它对于我这样的应用型技术人员来说，价值大打折扣。如果能增加一个专门章节，讨论高效率的定点化设计流程和代码优化技巧，那这本书的实用价值将得到质的飞跃。