具体描述
基本信息
书名：数字信号处理(高等学校电子信息类专业系列教材)
定价：49.00元
作者：王大伦
出版社：清华大学出版社
出版日期：2014-09-01
ISBN：9787302330431
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
本书所有实例均通过MATLAB仿真，配配有电子教案（PPT）及网络光盘资源（含MATLAB程序库、教材中的“解说”及“专题”内容），下载地址为清华大学出版社网站本书页面。
内容提要
本书是数字信号处理学科的入门教材，系统地介绍数字信号处理的基本理论、基本分析方法和设计方法。本书力求简明扼要，简化数学推导，书中的讨论前后呼应，理论密切联系实际是书中应有之义。本书配套提供大量MATLAB程序供读者上机，锻炼分析能力和实际操作能力；提供详细的教案，供老师们参考，并利于学生自学。本书适用于高等学校电子信息类相关专业的广大师生，也适合作为从事这一领域工作的工程技术人员的参考用书。
目录
章 走近DSP 1.1 历史回顾 1.2 信号及其分类 1.2.1 模拟信号和数字信号 1.2.2 能量信号和功率信号 1.2.3 确定和随机信号 1.3 数字信号处理学科概貌 1.4 数字信号处理的优势 1.5 DSP系统及其实现 1.6 DSP的应用 1.7 DSP课程学习方法 1.8 MATLAB简介 1.9 与本章有关的MATLAB函数第2章 离散时间信号与系统 2.1 时域离散信号——序列 2.1.1 定义 2.1.2 模拟信号与采样序列的关系 2.1.3 常用序列 2.1.4 序列的简单运算与变换 2.1.5 认识周期序列 2.2 用单位采样序列表示任意序列 2.3 线性时不变系统 2.3.1 系统的定义 2.3.2 线性移不变系统 2.3.3 单位冲激响应 2.4 卷积和 2.4.1 定义 2.4.2 卷积和的性质 2.4.3 卷积和的计算方法 2.5 因果稳定系统 2.5.1 稳定性 2.5.2 因果性 2.5.3 卷积运算与实时处理 2.6 线性常系数差分方程 2.6.1 LTI系统的数学模型 2.6.2 线性常系数差分方程的递推解法 2.6.3 应用例子 2.7 离散时间信号的相关性 2.7.1 互相关序列和自相关序列的定义与计算 2.7.2 互相关序列和自相关序列的性质 2.7.3 周期序列的相关性 2.7.4 应用举例 2.8 时域离散系统和信号的频域表示 2.8.1 正交变换 2.8.2 离散时间傅里叶变换 2.8.3 系统的频率响应与冲激响应的关系 2.8.4 频率响应的表示方法 2.8.5 计算FT和DTFT 2.8.6 关于DTFT存在的条件 2.8.7 系统无失真传输条件 2.8.8 时移性质 2.8.9 频移性质 2.8.10 时域卷积定理 2.8.11 频域卷积定理 2.9 离散时间傅里叶变换的一些对称性质 2.10 采样定理 2.10.1 概述 2.10.2 时域采样定理 2.10.3 抗混叠滤波器 2.10.4 对频谱混叠的进一步说明 2.11 信号重建 2.11.1 理想的信号重建器 2.11.2 实际的信号重建器 2.12 与本章有关的MATLAB函数 练习题第3章 变换域中的离散时间系统 ……第4章 离散傅里叶变换第5章 快速傅里叶变换第6章 无限长冲激响应（IIR）数字滤波器设计第7章 有限长冲激响应（FIR）数字滤波器设计第8章 数字滤波器的结构第9章 有限字长效应0章 采样率转换附录 全书MATLAB程序目录参考文献
作者介绍
王大伦，1977年起长期在北京工业大学从事“数字信号处理”课程的教学及相关科研工作。在此期间，于1987-1992年赴德国Siegen大学通信研究所参与中德合作的激光雷达卡尔曼滤波器的研制，并于1992年下半年赴美国凯斯西部保留地大学(Case Westem Reserve University，CWRU)研究神经网络算法。回国后，根据自己的体验，致力于“数字信号处理”课程的教材创新，探索基于MATLAB的“数字信号处理”课程教学之道。
文摘
序言
《现代通信系统原理与设计》 第一章 绪论：数字信号处理在现代通信中的角色 本章旨在为读者构建对现代通信系统整体框架的认知，并在此基础上阐述数字信号处理（DSP）技术所扮演的核心角色。我们将从通信的本质出发，探讨信息从产生、传输到接收的完整流程，并分析不同通信方式（如模拟通信、数字通信、无线通信、光纤通信等）的特点与挑战。重点将放在数字通信日益占据主导地位的背景下，深入分析其技术优势，例如高信息传输速率、抗干扰能力强、便于信息加密与纠错等。 紧接着，本章将引入数字信号处理的概念，解释其基本原理，即通过对离散时间信号和离散数值信号进行数学运算来改变其特性或提取有用信息。我们将强调DSP在现代通信系统中的不可或缺性，它贯穿于信号的调制解调、信道编码与解码、噪声抑制、均衡以及各种高级信号增强等环节。通过生动具体的通信场景示例，如移动通信中的基站信号处理、卫星通信中的信号复用与解复用、以及互联网数据传输中的编码与解码，直观地展现DSP技术的应用价值。 此外，本章还会简要回顾通信技术发展的历史轨迹，对比模拟时代与数字时代的巨大变革，以此凸显DSP技术在推动通信速率、可靠性和功能多样化方面的关键作用。最后，我们将概述本书后续章节将要探讨的数字信号处理在通信领域内的具体技术细节和工程实现问题，为读者铺设一条清晰的学习路径。本章力求让读者深刻理解，没有先进的数字信号处理技术，现代高性能通信系统的构建是无法想象的。 第二章 采样与量化：模拟信号的数字化之旅 本章将详细阐述将连续的模拟信号转化为计算机可以处理的离散数字信号的关键步骤：采样与量化。我们将从信号的连续性与离散性的基本概念入手，深入分析采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），详细解释采样频率与信号最高频率之间的关系，以及过采样和欠采样的后果。通过数学推导和图形演示，清晰地揭示采样过程中可能出现的混叠现象（Aliasing）及其危害，并介绍防止混叠的有效手段，如抗混叠滤波器。 在量化方面，本章将深入探讨量化的基本原理，即模拟信号幅值的离散化过程。我们将分析量化误差（Quantization Error）的产生原因，并介绍不同量化方式，如均匀量化和非均匀量化（例如μ-law和A-law编码），以及它们在不同应用场景下的优劣。将详细解析量化误差的统计特性，以及它对信号质量的影响。 本章还将讨论采样和量化结合在一起的数字信号表示方式，例如脉冲编码调制（PCM）。我们将分析PCM的编码流程，以及采样率、比特深度（量化位数）等参数对数字信号保真度的影响。通过对不同采样率和比特深度的对比分析，让读者直观理解它们对语音、图像等信号质量的直接影响。 最后，本章将聚焦于实际通信系统中的采样与量化技术应用。我们将以音频信号的数字化为例，讲解电话系统、音频录制等环节的采样与量化实现。同时，也会提及图像和视频信号在数字化过程中的特有挑战，例如二维信号的采样（像素化）和色彩空间的量化。本章旨在为读者建立起模拟信号向数字信号转化的坚实基础，为后续章节的信号处理奠定必要的技术前提。 第三章 离散时间系统与Z变换：信号分析的数学利器 本章将深入探讨分析离散时间信号特性的核心数学工具——离散时间系统和Z变换。我们将从离散时间系统的基本概念出发，介绍其分类，包括线性时不变（LTI）系统、因果系统、稳定系统等。通过引入差分方程来描述LTI系统的动态行为，并详细讲解卷积运算在LTI系统中的作用，阐释输入信号与系统冲激响应的卷积如何完全决定系统的输出。 Z变换作为离散时间傅里叶变换（DTFT）的推广，在本章中将占据核心地位。我们将详细推导Z变换的定义，并系统介绍其重要的性质，如线性性质、时移性质、尺度变换性质、卷积性质等。重点将放在如何利用Z变换来简化差分方程的求解，以及如何通过Z变换分析系统的频率响应和稳定性。 本章还将深入讲解Z平面（Z-plane）的概念，解释收敛域（Region of Convergence, ROC）的含义及其对系统稳定性和因果性的判断的重要性。我们将分析不同ROC对应的系统特性，例如如何通过ROC判断序列的唯一性以及系统的因果性。 最后，本章将强调Z变换在实际通信工程中的应用。我们将以数字滤波器设计为例，展示如何利用Z变换来设计和分析低通、高通、带通等各种类型的数字滤波器。同时，也会讨论Z变换在系统稳定性分析、频率响应分析以及系统框图简化等方面的强大作用。本章旨在培养读者扎实的离散时间系统分析能力，为理解和设计复杂的数字信号处理算法提供必要的数学理论基础。 第四章 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 本章将专注于一类重要的数字滤波器——有限脉冲响应（FIR）滤波器。我们将详细阐述FIR滤波器的结构特点，即其输出仅取决于当前和过去的有限个输入样本，这使其具有零相位失真和易于实现的优点。我们将通过不同的实现结构，如直接型、级联型和并联型，展示FIR滤波器的实现方式。 本章的核心内容将聚焦于FIR滤波器的设计方法。我们将详细介绍几种主流的FIR滤波器设计算法，包括： 窗函数法 (Windowing Method): 讲解如何通过截断理想滤波器的脉冲响应，并乘以不同的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）来逼近理想滤波器。我们将分析不同窗函数的频谱特性，以及它们在截止频率的陡峭度和阻带衰减之间的权衡。 频率采样法 (Frequency Sampling Method): 介绍如何直接在频率域指定滤波器的频率响应，然后通过离散傅里叶逆变换（IDFT）得到滤波器的脉冲响应。 最优逼近法 (Optimal Approximation Methods)，例如Parks-McClellan算法: 深入讲解如何利用Parks-McClellan算法设计出在特定频率范围内具有最小最大误差的FIR滤波器，使其在通带和阻带的纹波上达到最优。 在介绍设计方法的同时，本章还将深入分析FIR滤波器设计的关键性能指标，如通带纹波、阻带纹波、过渡带宽度、截止频率以及滤波器阶数。我们将讨论这些指标之间的相互关系，以及如何根据实际应用需求来选择合适的设计方法和滤波器阶数。 最后，本章将通过具体的通信应用案例，例如音频信号的去噪、通信信道的均衡以及特定频率信号的滤波，来说明FIR滤波器在实际工程中的应用价值。我们将展示如何根据通信场景的需求，设计出满足性能要求的FIR滤波器，并分析其在降低噪声、改善信号质量方面所起到的作用。 第五章 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本章将深入探讨另一类重要的数字滤波器——无限脉冲响应（IIR）滤波器。我们将分析IIR滤波器的结构特点，即其输出不仅取决于当前和过去的输入样本，还取决于过去的输出样本，这使其通常可以用较低的阶数实现与FIR滤波器相当的滤波性能，但可能存在非线性相位失真的问题。我们将介绍IIR滤波器的基本结构，如直接型II型、级联型和并联型。 本章的重点将放在IIR滤波器的设计方法上。我们将详细介绍几种常用的IIR滤波器设计技术： 原型滤波器设计（模拟域设计）: 详细讲解如何首先在模拟域设计Butterworth、Chebyshev I型、Chebyshev II型和Elliptic等经典模拟滤波器。我们将深入分析这些原型滤波器的幅频特性和相频特性，以及它们各自的优缺点。 模拟-数字域变换 (Analog-to-Digital Transformation): 重点介绍几种主要的模拟-数字域变换方法，用于将已设计的模拟滤波器转换为数字IIR滤波器。这包括： 脉冲不变法 (Impulse Invariant Method): 解释其原理，以及它可能带来的混叠问题。 双线性变换法 (Bilinear Transform Method): 详细推导其变换关系，分析其优点（如无混叠）和缺点（如频率轴的非线性映射），并介绍如何进行频率预畸变（Frequency Warping）来补偿这种非线性。 阶跃不变法 (Step Invariant Method): 介绍其原理和应用场景。 直接数字设计: 简要介绍一些可以直接在数字域设计的IIR滤波器方法（尽管相对较少）。 在介绍设计方法的同时，本章将深入分析IIR滤波器设计的关键性能指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、截止频率以及滤波器阶数。我们将讨论这些指标与原型滤波器类型和变换方法之间的关系。 最后，本章将通过具体的通信应用实例，例如音频信号的频谱整形、通信信道的预均衡以及射频前端的滤波器设计，来说明IIR滤波器在实际工程中的应用价值。我们将展示如何根据通信系统的性能要求，选择合适的设计方法和原型滤波器，并分析其在实现紧凑型滤波器设计和高效信号滤波方面所起到的作用。 第六章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 本章将深入探讨离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现算法——快速傅里叶变换（FFT）。我们将从傅里叶级数和傅里叶变换的基本概念出发，引入离散时间信号的频谱分析问题。详细讲解DFT的定义，即如何将一个有限长度的离散时间信号分解为一系列离散频率分量的叠加。 我们将深入分析DFT的性质，包括线性性质、时移性质、频移性质、周期卷积性质等。重点将放在DFT如何用于分析离散信号的频谱特性，以及如何通过DFT进行频谱搬移、滤波等操作。 本章的核心内容将集中在快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将详细介绍FFT的原理，包括其如何通过“分治”思想，将一个N点的DFT分解为多个较小编号的DFT的计算，从而极大地降低计算复杂度。我们将重点讲解两种经典的FFT算法： 按时间抽取的FFT (Decimation-In-Time, DIT) 算法: 详细推导其蝶形运算（Butterfly Operation）的计算过程，并展示其数据流向图。 按频率抽取的FFT (Decimation-In-Frequency, DIF) 算法: 同样详细推导其蝶形运算，并展示其数据流向图。 我们将对比分析DIT和DIF算法的异同，以及它们在实现上的区别。 本章还将讨论FFT在实际通信工程中的广泛应用。我们将通过实例讲解，例如： 频谱分析: 如何利用FFT分析信号的频率成分，识别噪声和干扰。 滤波器设计与实现: 如何利用FFT高效实现FIR滤波器，特别是长滤波器。 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 系统: 深入解释FFT在OFDM系统中的核心作用，如何实现高效的多载波调制与解调。 相关性计算: 如何利用FFT来加速计算信号的相关性，这在同步和信道估计中非常重要。 最后，本章将强调FFT的计算效率对于实时信号处理的重要性，以及它如何成为现代数字信号处理硬件加速的重要基础。 第七章 参数化滤波器设计：AR、MA、ARMA模型 本章将引入参数化模型在滤波器设计中的应用，特别关注自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。这些模型能够以更紧凑的参数集来描述信号的统计特性，从而在某些应用场景下比非参数化的滤波器（如FIR和IIR）更具优势。 我们将从信号的统计特性入手，讲解AR模型的原理，即当前信号样本可以表示为过去信号样本的线性组合加上一个随机噪声项。我们将介绍如何利用Yule-Walker方程或Burg方法等来估计AR模型的系数。 接着，我们将讲解MA模型的原理，即当前信号样本可以表示为过去输入噪声样本的线性组合。我们将分析MA模型的特性，并介绍其系数的估计方法。 然后，我们将深入讲解ARMA模型的原理，它是AR模型和MA模型的结合，即当前信号样本可以表示为过去信号样本和过去输入噪声样本的线性组合。我们将讨论ARMA模型比AR和MA模型更强的建模能力，但同时其参数估计也更复杂。 本章的核心内容将是利用这些参数化模型来实现滤波器设计，特别是预测滤波器和去噪滤波器。 AR模型的应用: 讲解如何利用AR模型设计线性预测滤波器，用于预测信号的下一个样本，这在语音编码和数据压缩中非常重要。同时，也将讨论如何利用AR模型进行频谱分析（功率谱估计），例如利用AR模型来获得比基于DFT的功率谱估计更平滑、分辨率更高的谱估计。 MA模型的应用: 讲解MA模型在信号平滑和随机噪声生成中的应用。 ARMA模型的应用: 讨论ARMA模型在更复杂的信号建模和滤波任务中的应用，例如在某些通信信道模型化和系统辨识中。 本章还将探讨模型阶数的选择问题，以及如何通过信息准则（如AIC、BIC）来辅助选择最优模型阶数。 最后，本章将通过具体的通信工程案例，例如语音信号的预测编码、信道状态的估计以及异常信号的检测，来说明参数化模型在滤波器设计中的独特价值和应用前景。 第八章 自适应滤波器及其通信应用 本章将聚焦于一类能够根据输入信号的统计特性进行自我调整的特殊滤波器——自适应滤波器。与固定系数的数字滤波器不同，自适应滤波器的系数会随着时间的推移而不断更新，以最佳地匹配信号的统计特性。这将为读者理解和设计能够应对时变环境的通信系统提供关键知识。 我们将从自适应滤波器的基本原理出发，介绍其核心思想：通过一个学习算法，不断调整滤波器系数，以最小化某个性能指标（通常是输出信号的均方误差）。我们将详细介绍几种主要的自适应滤波算法： 最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法: 详细推导LMS算法的迭代更新公式，分析其简单性、计算效率和收敛性。我们将讨论LMS算法的步长（step size）参数对收敛速度和稳态误差的影响。 归一化最小均方（Normalized LMS, NLMS）算法: 介绍NLMS算法如何通过归一化输入信号的能量来提高LMS算法在不同信号能量下的鲁棒性。 递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法: 讲解RLS算法如何以指数加权的方式来最小化均方误差，并分析其相比LMS算法更快的收敛速度，但计算复杂度也更高。 本章的重点将集中于自适应滤波器在现代通信系统中的各种重要应用： 噪声消除 (Noise Cancellation): 详细阐述自适应噪声消除器（ANC）的工作原理，如何利用一个参考噪声信号来估计和抵消目标信号中的噪声，例如在无线通信接收端或麦克风信号处理中。 均衡 (Equalization): 深入讲解自适应均衡器在通信信道中的作用，如何补偿由于信道非线性或多径效应引起的信号失真，确保接收端能够正确解码信息。我们将介绍LMS均衡器和RLS均衡器在时域和频域的应用。 回声消除 (Echo Cancellation): 详细介绍自适应回声消除器在全双工通信系统（如电话会议）中的应用，如何估计和抵消由发送路径泄露到接收路径的回声，保证通话的清晰度。 信道辨识与跟踪 (Channel Identification and Tracking): 讨论如何利用自适应滤波器来实时估计和跟踪通信信道的时变特性，这对于自适应调制、编码和均衡至关重要。 最后，本章将强调自适应滤波器在应对通信系统中复杂多变的信道条件和噪声环境方面的强大能力，以及它们在提高通信系统的可靠性、鲁棒性和性能方面的关键作用。 第九章 多速率信号处理 本章将深入探讨多速率信号处理技术，即对采样率不同的信号进行处理。在现代通信系统中，信号经常需要在不同的采样率之间进行转换，例如在数字接收端的下变频、在数字信号处理器（DSP）内的算法处理以及在数字发送端的上变频等环节。多速率信号处理技术能够高效地完成这些采样率转换，并避免不必要的计算负担。 我们将从多速率信号处理的基本概念出发，介绍上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）的操作。 上采样: 详细讲解如何通过插入零值来提高信号的采样率，并引入插值滤波器（Interpolation Filter）的概念，解释如何使用插值滤波器来生成更高采样率的信号，以获得更好的信号质量。我们将介绍常用的插值滤波器设计方法。 下采样: 详细讲解如何通过舍弃样本来降低信号的采样率。在此过程中，我们将重点介绍下采样可能引起的混叠现象，并详细解释如何使用抗混叠滤波器（Decimation Filter）来在下采样之前去除高频分量，防止混叠的发生。 本章的核心内容将围绕采样率转换器（Sample Rate Converter, SRC）的设计展开。我们将介绍几种常用的SRC结构： 级联插值/抽取滤波器结构: 讲解如何通过一个级联的插值滤波器和抽取滤波器来实现任意比例的采样率转换。 FIR滤波器结构: 介绍如何设计专门的FIR滤波器来实现高效的采样率转换。 多相滤波器组 (Polyphase Filter Bank): 深入讲解多相滤波器组的工作原理，分析其如何将一个长滤波器分解为多个短滤波器，从而在计算上实现更高的效率，这在高速率信号处理中尤为重要。 本章还将探讨多速率信号处理在具体通信应用中的作用： 数字接收机中的下变频: 讲解如何利用多速率信号处理技术高效地将基带信号从较高的中频（IF）或射频（RF）频率下变频到基带，并调整采样率以适应后续处理。 数字发送机中的上变频: 讲解如何将基带信号上变频到所需的载波频率，并调整采样率以适应数字-模拟转换器（DAC）的要求。 多标准通信系统: 讨论在支持多种通信标准（如不同制式的无线通信）的系统中，如何利用多速率信号处理技术来灵活地处理不同采样率的信号。 信号压缩与编码: 简要提及多速率信号处理在一些信号压缩和编码算法中的应用。 最后，本章将强调多速率信号处理在优化通信系统设计、降低硬件复杂度、提高处理效率和实现系统灵活性方面的关键价值。 第十章 编码与解码技术 本章将深入探讨信息论与编码在通信系统中的关键作用，关注如何通过编码技术来提高信息的传输效率和可靠性，尤其是在存在噪声干扰的信道中。我们将从信息论的基础概念入手，例如信息熵，来理解信息量的度量。 本章的核心内容将围绕两种主要的编码类型展开： 信源编码 (Source Coding): 无损信源编码: 详细介绍霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等方法，分析它们如何根据符号的概率分布来为符号分配变长码字，从而实现对信息源的高效压缩。我们将通过实例展示如何构建霍夫曼树和进行编码/解码。 有损信源编码: 简要介绍其原理，如量化（已在第二章讨论）和基于感知模型的编码（如JPEG、MPEG），重点在于如何在可接受的失真范围内最大限度地压缩信息。 信道编码 (Channel Coding): 线性分组码: 详细介绍线性分组码的基本概念，包括生成矩阵（Generator Matrix）和校验矩阵（Parity Check Matrix）。我们将重点讲解纠错能力较强的几种线性分组码，如： 海明码 (Hamming Code): 介绍其构造方法和纠错原理，以及其在检测和纠正单个比特错误方面的优势。 循环码 (Cyclic Code): 介绍循环码的代数结构及其多项式表示，以及如何利用移位寄存器和多项式运算来实现编码和解码。重点会放在BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Code）和里德-所罗门码（Reed-Solomon Code）等强大的 BCH/RS 码族的原理。 卷积码 (Convolutional Code): 介绍卷积码的结构，包括其编码器（通常用移位寄存器和模2加法器表示）和约束长度（Constraint Length）。我们将重点讲解如何使用维特比算法（Viterbi Algorithm）来对卷积码进行最优解码，这是现代通信系统中应用最广泛的解码算法之一。 现代信道编码: 简要介绍Turbo码和LDPC码（Low-Density Parity-Check Code）等高性能现代信道编码技术，并分析它们如何通过迭代解码和巧妙的码结构来逼近香农限，在通信系统中实现极高的纠错性能。 本章还将讨论编码在通信系统中的实际应用： 数据传输的可靠性: 讲解信道编码如何应用于数字通信、卫星通信、无线通信等领域，以抵抗噪声、衰落和干扰，确保数据传输的准确性。 存储系统的纠错: 简要提及纠错码在硬盘、光盘等存储介质中的应用。 信息压缩与存储: 再次强调信源编码在降低存储空间和传输带宽方面的作用。 最后，本章将强调编码技术是数字信号处理在通信领域的核心组成部分，它直接决定了通信系统的性能上限。 第十一章 数字调制与解调技术 本章将深入探讨数字信号在通信信道中进行有效传输所需的关键技术——数字调制与解调。我们将从模拟信号调制的基本原理出发，引出数字信号的特点，并解释为何需要将数字信息“加载”到载波信号上进行传输。 本章的核心内容将围绕几种主流的数字调制技术展开： 幅度键控 (Amplitude Shift Keying, ASK): 详细讲解ASK的基本原理，即通过改变载波信号的幅度来表示数字信息。我们将介绍二进制ASK（2-ASK）和多进制ASK（M-ASK）的特点、优缺点以及星座图（Constellation Diagram）的表示。 频率键控 (Frequency Shift Keying, FSK): 详细讲解FSK的基本原理，即通过改变载波信号的频率来表示数字信息。我们将介绍二进制FSK（2-FSK）和多进制FSK（M-FSK）的特点、优缺点以及星座图的表示。 相位键控 (Phase Shift Keying, PSK): 详细讲解PSK的基本原理，即通过改变载波信号的相位来表示数字信息。我们将重点介绍： 二进制相移键控 (BPSK): 介绍其简单性和高抗干扰能力。 正交相移键控 (QPSK): 介绍其相对于BPSK的更高频谱效率。 M进制PSK (M-PSK): 讲解如何通过增加相位状态来提高数据速率。 正交幅度调制 (Quadrature Amplitude Modulation, QAM): 详细讲解QAM的原理，即同时利用载波的幅度和相位来编码信息。我们将介绍QAM作为ASK和PSK的结合，如何能够实现更高的频谱效率。重点会放在M-QAM（如16-QAM, 64-QAM, 256-QAM）的星座图和性能分析。 移频键控 (Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS) 和直接序列扩频 (Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS): 简要介绍扩频通信的基本原理，以及它们如何在抗干扰和隐蔽通信方面发挥作用。 在介绍调制技术的同时，本章还将深入讲解数字解调器的原理，即如何从接收到的信号中恢复原始的数字信息。我们将讨论相干解调和非相干解调的区别，并分析它们在性能和复杂度上的权衡。 最后，本章将通过具体的通信系统实例，例如移动通信（GSM, WCDMA, LTE）、Wi-Fi、数字电视广播等，来说明不同调制技术在实际应用中的选择和匹配，以及它们如何影响通信系统的频谱效率、功率效率和抗干扰能力。 第十二章 通信系统的同步技术 本章将聚焦于通信系统中的一个基础但至关重要的环节——同步技术。在数字通信系统中，为了能够正确地对接收到的信号进行采样、解码和解调，发送端和接收端之间必须在时间上保持精确的同步。同步误差会导致比特错误率（BER）急剧上升，严重影响通信系统的性能。 我们将从同步的基本概念出发，将其分为两大类： 载波同步 (Carrier Synchronization): 原理与重要性: 详细解释载波同步的必要性，即接收端的本地载波信号必须与发送端的载波在频率和相位上保持一致，以便于相干解调。 同步方法: 介绍几种经典的载波同步技术，例如： 锁相环 (Phase-Locked Loop, PLL): 详细阐述PLL的组成部分（压控振荡器VCO、鉴相器PD、环路滤波器LF）和工作原理，以及如何利用PLL来跟踪和锁定输入信号的载波。 科斯塔斯环 (Costas Loop): 介绍科斯塔斯环作为一种特殊的PLL，如何能够用于PSK信号的载波同步。 其他方法: 简要提及其他同步技术，如平方环（Squaring Loop）等。 位同步 (Bit Synchronization) / 符号同步 (Symbol Synchronization) / 帧同步 (Frame Synchronization): 原理与重要性: 详细解释位同步（也称为定时恢复，Timing Recovery）的必要性，即接收端需要精确地知道每个数字符号的起始和结束时刻，以便在最佳时机对接收到的信号进行采样。帧同步则是在更宏观的层面，使接收端能够识别出数据帧的起始位置。 同步方法: 介绍几种关键的位/符号同步和帧同步技术： 基于能量检测的定时恢复: 讲解如何利用接收信号的能量变化来估计符号的边界。 基于过采样和匹配滤波器的定时恢复: 介绍如何通过过采样接收信号，然后利用匹配滤波器或特定的定时跟踪算法来恢复精确的定时。 插入训练序列 (Training Sequences) / 导频符号 (Pilot Symbols): 详细阐述如何在数据流中插入已知的同步序列（如PN序列、M序列），接收端可以通过匹配滤波或相关运算来快速捕获信号的起始和定时。 帧头/帧同步字 (Frame Header/Sync Word): 介绍如何设计特殊的帧同步字，接收端可以通过搜索和匹配该同步字来识别数据帧的边界。 本章还将讨论同步技术的性能评估指标，如同步的准确性、收敛速度、跟踪能力以及对噪声和干扰的鲁棒性。 最后，本章将通过实际通信系统中的例子，例如移动通信基站的信号处理、卫星通信的信号捕获以及数据通信链路的建立，来说明同步技术在确保通信系统正常工作中的不可或缺性。 第十三章 数字信号处理在通信系统中的性能评估与优化 本章将聚焦于如何对数字信号处理在通信系统中的性能进行科学的评估，并在此基础上提出优化策略。我们将从理论分析与仿真实验相结合的角度，系统地阐述评估方法和优化思路。 本章的核心内容将包括： 性能评估指标: 误码率 (Bit Error Rate, BER): 详细解释BER作为衡量数字通信系统数据传输准确性的关键指标。我们将分析不同调制方式、编码方案、信道模型以及噪声水平对BER的影响。 信噪比 (Signal-to-Noise Ratio, SNR): 介绍SNR在评估信号质量和信道传输能力中的重要性，并分析DSP技术如何通过改善SNR来提高系统性能。 误符号率 (Symbol Error Rate, SER): 解释SER与BER的关系，特别是在多进制调制方式下。 频谱效率 (Spectral Efficiency): 定义频谱效率，即单位带宽内能够传输的数据速率，并分析调制、编码和多址技术对频谱效率的影响。 功率效率 (Power Efficiency): 讨论如何衡量传输相同数据量所需的功率，以及DSP技术在降低功耗方面的作用。 延迟 (Latency): 评估信号从发送到接收所需的总时间，以及DSP算法对延迟的影响，这在实时通信中尤为关键。 计算复杂度 (Computational Complexity): 衡量DSP算法所需的计算资源（如乘法、加法次数），这直接影响硬件实现的成本和实时性。 仿真与建模: 通信系统建模: 介绍如何使用MATLAB/Simulink、Python等工具对通信系统进行建模，包括信道模型（如AWGN信道、衰落信道）、调制解调器、编码器/解码器、滤波器等模块。 性能仿真: 讲解如何通过 Monte Carlo 仿真来估计系统的BER、SER等性能指标，以及如何通过仿真来验证理论分析的正确性。 优化策略: 参数调优: 分析如何通过调整DSP算法的参数（如滤波器阶数、窗函数类型、LMS步长、编码约束长度等）来优化系统性能。 算法选择与组合: 讨论如何根据具体的应用场景（如通信速率、信道特性、硬件资源限制）选择最优的DSP算法，以及如何组合不同的DSP技术（如联合信道编码与均衡）来达到更好的效果。 硬件实现优化: 简要提及如何考虑DSP算法在硬件（如FPGA、ASIC、DSP处理器）上的实现效率，例如利用并行处理、流水线技术等来提高吞吐量和降低功耗。 自适应技术应用: 再次强调自适应滤波、自适应调制和编码等技术在动态优化通信系统性能方面的作用。 最后，本章将通过对一个典型的通信链路（如Wi-Fi信号接收）的端到端性能评估与优化过程的案例分析，来巩固所学知识，并引导读者掌握如何从理论到实践，系统地评估和优化数字信号处理在通信系统中的应用。
