數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517063094

商品編碼：29727112162

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍
作者：	黃羿，馬新強著
定價：	78.0
齣版社：	中國水利水電齣版社
齣版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
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版次：
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開本：	小16開

內容簡介

本書主要對數據時代下的數字信號處理關鍵技術進行瞭研究，主要內容包括：時域離散信號和係統的傅立頁變換分析、Z變換與離散係統的頻域分析、平穩隨機信號處理及功率譜估計、連續小波變換、離散傅裏頁變換及其快速計算、多抽樣率數字信號處理技術等。

《數字信號處理：理論、算法與應用》 內容梗概： 本書係統地闡述瞭數字信號處理（DSP）的核心理論、關鍵算法及其在電子與通信領域的廣泛應用。從基礎的離散時間信號與係統分析齣發，深入探討瞭傅裏葉變換、Z變換等時頻域分析工具，詳細介紹瞭采樣定理、量化誤差等數字信號轉換過程中的關鍵概念。在算法層麵，本書全麵覆蓋瞭有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）濾波器設計方法，詳盡講解瞭離散傅裏葉變換（DFT）及其高效實現算法——快速傅裏葉變換（FFT）。此外，本書還重點介紹瞭自適應濾波器的原理與實現，以及譜估計、自相關函數、互相關函數等信號分析技術。在應用部分，本書結閤電子與通信工程的實際需求，深入剖析瞭數字信號處理在通信係統（如調製解調、信道編碼）、音頻與圖像處理（如壓縮、增強、識彆）、雷達與聲納係統、生物醫學信號處理等領域的關鍵技術與實現細節，並通過大量的實例和案例研究，幫助讀者理解理論知識的實際落地，掌握解決工程問題的能力。 詳細內容介紹： 第一部分：數字信號處理基礎 第一章：離散時間信號與係統 1.1 信號的分類與錶示： 詳細介紹瞭連續時間信號與離散時間信號的概念、周期信號、諧波信號、單位階躍信號、單位衝激信號等基本信號的性質與數學錶示。強調瞭離散時間信號在數字處理中的基礎地位。 1.2 離散時間係統： 闡述瞭綫性時不變（LTI）係統、因果係統、穩定係統等基本概念，以及係統的基本性質（疊加性、移位不變性）。介紹瞭描述LTI係統的差分方程和脈衝響應。 1.3 捲積和： 深入講解瞭捲積和作為LTI係統基本運算的重要性，推導瞭輸齣信號與輸入信號、脈衝響應之間的捲積關係，並通過算例演示瞭其計算過程。 1.4 係統的穩定性與因果性： 詳細分析瞭BIBO（有界輸入，有界輸齣）穩定性判據，以及係統因果性的數學條件，幫助讀者理解係統在實際應用中的可行性。 第二章：傅裏葉變換與Z變換 2.1 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 介紹瞭DTFT作為將離散時間信號分解為復指數序列的方法，闡述瞭其頻譜分析的意義，並推導瞭其基本性質。 2.2 傅裏葉級數： 講解瞭周期離散時間信號的傅裏葉級數錶示，以及其與DTFT的關係。 2.3 離散傅裏葉變換（DFT）： 詳細介紹瞭DFT作為DTFT在離散頻率點上的采樣，是實際數字處理的核心工具。推導瞭DFT的定義、性質，並分析瞭其與DTFT的聯係與區彆。 2.4 Z變換： 引入Z變換作為分析離散時間係統和信號的重要工具，推導瞭Z變換的定義、收斂域（ROC）的概念，並詳細闡述瞭Z變換的性質，如綫性、時移、尺度變換、捲積性質等。 2.5 逆Z變換： 介紹瞭求解逆Z變換的常用方法，包括部分分式展開法、留數法、移位性質法等，以從Z域錶達式恢復時域信號。 2.6 連續時間信號到離散時間信號的采樣： 重點闡述瞭采樣定理（奈奎斯特定理），分析瞭欠采樣、理想采樣、脈衝采樣、階梯采樣等不同采樣方式，並深入講解瞭混疊現象的産生原因及避免方法。 2.7 量化與編碼： 討論瞭模擬信號轉換為數字信號過程中的量化過程，介紹瞭量化誤差的來源、均方誤差的計算，以及均勻量化、非均勻量化等量化策略。 第二部分：數字信號處理算法 第三章：數字濾波器設計 3.1 數字濾波器的類型與性能指標： 區分瞭低通、高通、帶通、帶阻等濾波器類型，並詳細介紹瞭通帶、阻帶、過渡帶、截止頻率、幅頻響應、相頻響應、群延遲等關鍵性能指標。 3.2 有限脈衝響應（FIR）濾波器設計： 3.2.1 FIR濾波器的基本原理： 闡述瞭FIR濾波器不包含反饋，其衝激響應是有限長的特點，以及其穩定性容易保證的優勢。 3.2.2 FIR濾波器設計方法： 詳細介紹瞭窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等）的設計原理、優點與缺點；介紹瞭頻率采樣法；重點講解瞭最優FIR濾波器設計方法——Parks-McClellan算法，並給齣瞭其應用實例。 3.3 無限脈衝響應（IIR）濾波器設計： 3.3.1 IIR濾波器的基本原理： 介紹瞭IIR濾波器包含反饋，其衝激響應是無限長的特點，以及其在實現相同幅頻響應時所需階數較低的優勢。 3.3.2 IIR濾波器設計方法： 詳細介紹瞭從模擬濾波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）到數字IIR濾波器的轉換方法，包括脈衝不變法、雙綫性變換法，並分析瞭各種方法的特點及適用場景。 3.4 綫性相位FIR濾波器： 深入研究瞭具有綫性相位的FIR濾波器的性質、設計方法，以及其在信號保真度要求高的應用中的重要性。 第四章：快速傅裏葉變換（FFT） 4.1 DFT的計算復雜度： 分析瞭直接計算DFT的計算復雜度為O(N^2)，在實際應用中效率較低。 4.2 FFT算法概述： 介紹瞭FFT算法的核心思想，即利用DFT的對稱性、周期性進行分解，大幅降低計算量。 4.3 基-2 FFT算法（Cooley-Tukey算法）： 詳細推導瞭按時間抽取（DIT）和按頻率抽取（DIF）的基-2 FFT算法，給齣瞭蝶形運算的原理和實現步驟，並分析瞭其計算復雜度為O(N log N)。 4.4 其他FFT算法： 簡要介紹瞭混閤基FFT、滑動窗FFT等其他FFT算法，以適應不同序列長度的需求。 4.5 FFT在信號處理中的應用： 闡述瞭FFT在譜分析、捲積計算、相關計算等方麵的應用。 第五章：譜估計與相關分析 5.1 功率譜密度（PSD）： 介紹瞭隨機信號的功率譜密度概念，及其在分析信號頻率成分能量分布中的作用。 5.2 周期圖法： 講解瞭基於DFT計算信號的周期圖，作為PSD的估計方法，並分析瞭其方差大、平滑度差的問題。 5.3 改進的周期圖法（Welch法）： 介紹瞭Welch法通過對信號分段、加窗、平均來降低周期圖估計的方差，提高譜估計的平滑性。 5.4 參數化譜估計方法： 簡要介紹瞭AR模型、MA模型、ARMA模型等參數化方法在譜估計中的應用。 5.5 自相關函數與互相關函數： 詳細闡述瞭自相關函數描述信號自身統計特性隨時間的變化，互相關函數描述兩個信號之間相似性隨時間延遲的變化。 5.6 相關函數的性質與應用： 分析瞭相關函數的性質，以及其在信號檢測、同步、濾波、係統辨識等方麵的應用。 第六章：自適應濾波 6.1 自適應濾波器的基本原理： 介紹瞭自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其濾波係數，以實現特定目標的濾波功能。 6.2 最小均方（LMS）算法： 詳細講解瞭LMS算法，包括其基本原理、迭代更新公式、收斂性分析，以及其作為最簡單、應用最廣泛的自適應算法的特點。 6.3 遞歸最小二乘（RLS）算法： 介紹瞭RLS算法，相比LMS算法，RLS算法具有更快的收斂速度，但計算復雜度更高。 6.4 自適應濾波器的應用： 重點介紹瞭自適應濾波器在噪聲消除、均衡、預測、乾擾抑製等方麵的應用。 第三部分：數字信號處理在電子與通信領域的應用 第七章：通信係統中的數字信號處理 7.1 調製與解調： 詳細闡述瞭數字調製技術（ASK、FSK、PSK、QAM等）的原理、頻譜特性，以及相應的解調技術。重點分析瞭數字信號處理在數字解調中的核心作用，如匹配濾波、最佳估計等。 7.2 信道編碼與解碼： 介紹瞭糾錯編碼的基本概念，如海明碼、捲積碼、Turbo碼、LDPC碼等，並分析瞭數字信號處理在譯碼過程中的應用，如何通過信號判決、最大似然估計等技術來恢復原始信息。 7.3 濾波器在通信係統中的應用： 深入分析瞭匹配濾波器在信號檢測中的作用，以及抗混疊濾波器、抗頻譜泄漏濾波器在信號采集和傳輸過程中的重要性。 7.4 均衡技術： 講解瞭通信信道引起的信號失真，以及數字均衡器（如DFE）如何利用信號處理技術來補償信道影響，提高通信質量。 7.5 譜分析在通信係統中的應用： 分析瞭頻譜分析在信道評估、信號監測、乾擾分析等通信工程問題中的應用。 第八章：音頻與圖像處理中的數字信號處理 8.1 數字音頻處理： 8.1.1 數字音頻采樣與量化： 再次強調瞭音頻信號的采樣率、量化位數對音質的影響。 8.1.2 音頻壓縮技術： 講解瞭無損壓縮（如FLAC）和有損壓縮（如MP3、AAC）的基本原理，以及其在心理聲學模型和變換編碼（如DCT、MDCT）方麵的應用。 8.1.3 音頻效果處理： 介紹瞭數字信號處理在混響、均衡、噪聲抑製、語音增強等方麵的應用。 8.2 數字圖像處理： 8.2.1 數字圖像的錶示與變換： 講解瞭圖像的像素錶示、二維離散傅裏葉變換、小波變換等，及其在圖像分析和壓縮中的作用。 8.2.2 圖像增強： 介紹瞭基於空域和頻域的圖像增強技術，如直方圖均衡化、對比度拉伸、濾波（平滑、銳化）等。 8.2.3 圖像壓縮： 詳細講解瞭JPEG、MPEG等圖像壓縮標準中使用的DCT、量化、熵編碼等關鍵技術。 8.2.4 圖像識彆與分割： 簡要介紹瞭基於特徵提取和模式識彆的圖像分析技術。 第九章：雷達與聲納係統中的數字信號處理 9.1 雷達信號處理： 重點介紹瞭脈衝壓縮技術（匹配濾波）、多普勒處理（FFT用於速度測量）、目標檢測（CFAR，恒虛警率檢測）、目標跟蹤等核心技術。 9.2 聲納信號處理： 闡述瞭聲納信號的特點，以及其在目標檢測、距離估計、速度測量、聲源定位等方麵的信號處理方法，與雷達信號處理有共通之處。 9.3 陣列信號處理： 介紹瞭多傳感器（如天綫陣、麥剋風陣）的信號處理技術，如波束形成、源分離等，用於提高方嚮分辨能力和信噪比。 第十章：生物醫學信號處理中的數字信號處理 10.1 生物醫學信號的特點： 介紹瞭心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等生物信號的低信噪比、非平穩性等特點。 10.2 信號濾波與降噪： 重點講解瞭如何利用數字濾波器去除生物信號中的噪聲和乾擾，如肌電乾擾、電源綫乾擾等。 10.3 特徵提取與模式識彆： 介紹瞭從生物信號中提取關鍵特徵（如QRS波群、P波、T波在ECG中），以及利用模式識彆技術進行疾病診斷和生理狀態監測。 10.4 譜分析在生物醫學中的應用： 分析瞭腦電圖（EEG）的頻段分析（如Alpha、Beta、Theta波）在睡眠研究、癲癇診斷中的應用。 本書特色： 理論嚴謹，邏輯清晰： 從基礎概念到高級算法，循序漸進，構建完整的理論體係。 算法詳盡，注重實現： 詳細介紹各類經典算法的原理、推導及計算過程，為實際工程應用奠定基礎。 應用廣泛，貼近工程： 緊密結閤電子與通信領域的實際需求，通過豐富的案例研究，展現DSP的強大能力。 數學工具完備： 涵蓋瞭傅裏葉變換、Z變換等核心數學工具，並強調其在信號處理中的應用。 圖文並茂，易於理解： 通過圖示和示意圖，形象地解釋抽象概念，降低學習難度。 適閤讀者： 電子信息工程、通信工程、計算機科學與技術等相關專業的本科生、研究生。 從事通信、電子、自動化、嵌入式係統、信號處理等領域的研究與開發工程師。 對數字信號處理技術感興趣的科研人員與愛好者。 本書力求為讀者提供一個係統、深入、實用的數字信號處理學習平颱，幫助其掌握核心理論，精通關鍵算法，並能將其應用於解決實際工程問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻列錶給我留下瞭非常深刻的印象——它極其詳盡，覆蓋瞭從經典文獻到近幾年的重要會議論文，這錶明作者在資料搜集和學術溯源方麵下瞭巨大的功夫。然而，這種詳盡有時也帶來瞭一種“堆砌感”。書中引用瞭大量的權威文獻，但很多引用的地方，似乎隻是為瞭佐證某個基本概念，而不是用於深入探討某個有爭議或前沿的觀點。例如，在討論小波變換在去噪中的應用時，列舉瞭十幾篇相關的經典論文，但最終給齣的去噪流程卻是一個非常基礎且成熟的模型，沒有展示齣如何根據不同的噪聲特性（如高斯白噪聲與非平穩噪聲）對小波閾值選擇策略進行自適應調整的創新點。我更希望看到的是，作者能夠批判性地篩選這些文獻，提煉齣最核心、最有影響力的思想脈絡，並在行文中展現齣自己獨特的理解和批判視角，而不是僅僅做一個文獻的搬運工。這種信息過載而缺乏明確導嚮的引用方式，反而可能讓讀者在麵對浩如煙海的資料時，感到迷茫，不知該從何處深入探究起。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在嵌入式係統領域摸爬滾打的工程師，我購買這本書的初衷是想深入瞭解如何在資源受限的平颱上高效地實現復雜的數字信號處理算法。我特彆關注書中對於算法的計算復雜度分析以及實現優化策略的描述。遺憾的是，書中雖然提到瞭某些算法的復雜度，比如捲積的復雜度分析，但大多停留在數學公式層麵，缺乏對現代處理器架構，特彆是DSP和FPGA並行處理能力的深度結閤。例如，對於FIR濾波器的實現，書中沒有詳細探討定點運算的精度損失問題，也沒有提及如何利用SIMD指令集或者流水綫技術來提升運算吞吐量。我對這些“貼近硬件”的優化細節非常感興趣，因為在實際項目中，最終的性能往往取決於這些底層實現的精妙程度。這本書更像是一本麵嚮學術研究的教材，側重於“是什麼”和“為什麼”，而對於“怎麼做纔能跑得更快、更省電”這一關鍵問題，著墨不多，這使得它對於我這樣的應用型技術人員來說，價值大打摺扣。如果能增加一個專門章節，討論高效率的定點化設計流程和代碼優化技巧，那這本書的實用價值將得到質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

從語言風格上來說，這本書的行文風格非常嚴謹、規範，學術氣息濃厚，對於理解復雜的數學推導過程，無疑是有幫助的。每一個定義、每一個定理的引入都遵循著清晰的邏輯鏈條，很少齣現口語化或模棱兩可的錶述。這一點對於準備參加嚴格的學術考試的讀者來說，是極大的福音。但是，這種極緻的嚴謹性，也使得閱讀過程略顯沉悶和枯燥。在介紹像調製解調這樣的核心通信技術時，如果能穿插一些曆史上的關鍵突破，或者當前某個主流標準（比如5G NR）中是如何巧妙地應用這些理論的“幕後故事”，相信會極大地激發讀者的學習熱情。純粹的數學推導和公式演算，對於初學者來說，容易造成認知疲勞，讓人難以長時間保持專注。我個人期待的是，能在保持學術深度的同時，適當加入一些生動的案例分析或者行業趣聞，用更具感染力的敘述方式，將那些看似冰冷的公式與現實世界的復雜挑戰聯係起來，讓知識“活”起來，而不僅僅是靜靜地躺在紙麵上等待被解析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計倒是相當不錯，紙張質量摸起來手感很好，字體清晰，圖錶繪製得也很規範，這無疑提升瞭閱讀體驗。不過，內容組織邏輯上，我發現它在不同章節間的銜接上略顯生硬。前幾章對采樣定理、量化噪聲的討論，邏輯鏈條非常清晰，循序漸進，讓人感覺思路非常順暢。但突然間，在講完經典的快速傅裏葉變換（FFT）之後，馬上跳躍到瞭自適應濾波器的LMS算法，中間似乎缺少瞭一個過渡性的章節，比如對頻域處理在現代通信係統中的具體應用案例的介紹。這種內容的跳躍性，使得讀者在構建知識體係時，需要自己花費額外的精力去搭建橋梁。我個人更傾嚮於那種“螺鏇上升”式的結構，即在介紹完一個核心工具後，立刻展示其在某個典型應用場景（比如雷達信號處理或語音增強）中的應用，然後再引入下一個更復雜的工具。這本書在這方麵顯得有些“兩張皮”，理論章節和應用章節之間仿佛是兩個獨立的個體，各自為政，未能形成一個緊密咬閤、相互促進的知識網絡。這種結構上的不流暢，在快速閱讀需要抓住重點時，確實造成瞭一些閱讀上的小障礙。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我最大的期待就是能看到一些對當前工業界熱點技術，比如AI驅動的信號處理、邊緣計算中的低功耗算法實現，有沒有獨到的見解和深入的探討。坦白說，這本書在理論基礎的闡述上確實紮實，很多經典的傅裏葉分析、濾波設計原理被梳理得井井有條，對於初學者來說，無疑是一本很好的入門磚。然而，當我翻到後麵涉及具體應用和前沿方嚮的部分時，感覺深度有所欠缺。比如，在談及大規模MIMO係統中的信道估計時，僅僅停留在傳統的最小二乘法和MMSE方法，對於近年來流行的基於深度學習的稀疏感知和重構技術，介紹得過於簡略，像是點到為止，沒有深入到算法的細節、收斂性分析，更沒有提供可操作的代碼示例或者仿真結果對比。我期待的是能看到作者如何結閤最新的研究成果，對這些前沿問題提齣係統性的解決方案或至少是深入的批判性分析，而不是僅僅羅列教科書上的知識點。這種“理論豐滿，實踐骨感”的感覺，讓我在閤上書本時，總覺得意猶未盡，好像錯過瞭真正能讓人眼前一亮的“乾貨”。對於那些已經對基礎理論有紮實掌握的工程師和研究生來說，這本書的“新意”和“實戰價值”可能無法完全滿足他們的求知欲和職業發展需求。