具體描述
基本信息
書名：數字信號處理(高等學校電子信息類專業係列教材)
定價：49.00元
作者：王大倫
齣版社：清華大學齣版社
齣版日期：2014-09-01
ISBN：9787302330431
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯推薦
本書所有實例均通過MATLAB仿真，配配有電子教案（PPT）及網絡光盤資源（含MATLAB程序庫、教材中的“解說”及“專題”內容），下載地址為清華大學齣版社網站本書頁麵。
內容提要
本書是數字信號處理學科的入門教材，係統地介紹數字信號處理的基本理論、基本分析方法和設計方法。本書力求簡明扼要，簡化數學推導，書中的討論前後呼應，理論密切聯係實際是書中應有之義。本書配套提供大量MATLAB程序供讀者上機，鍛煉分析能力和實際操作能力；提供詳細的教案，供老師們參考，並利於學生自學。本書適用於高等學校電子信息類相關專業的廣大師生，也適閤作為從事這一領域工作的工程技術人員的參考用書。
目錄
章 走近DSP 1.1 曆史迴顧 1.2 信號及其分類 1.2.1 模擬信號和數字信號 1.2.2 能量信號和功率信號 1.2.3 確定和隨機信號 1.3 數字信號處理學科概貌 1.4 數字信號處理的優勢 1.5 DSP係統及其實現 1.6 DSP的應用 1.7 DSP課程學習方法 1.8 MATLAB簡介 1.9 與本章有關的MATLAB函數第2章 離散時間信號與係統 2.1 時域離散信號——序列 2.1.1 定義 2.1.2 模擬信號與采樣序列的關係 2.1.3 常用序列 2.1.4 序列的簡單運算與變換 2.1.5 認識周期序列 2.2 用單位采樣序列錶示任意序列 2.3 綫性時不變係統 2.3.1 係統的定義 2.3.2 綫性移不變係統 2.3.3 單位衝激響應 2.4 捲積和 2.4.1 定義 2.4.2 捲積和的性質 2.4.3 捲積和的計算方法 2.5 因果穩定係統 2.5.1 穩定性 2.5.2 因果性 2.5.3 捲積運算與實時處理 2.6 綫性常係數差分方程 2.6.1 LTI係統的數學模型 2.6.2 綫性常係數差分方程的遞推解法 2.6.3 應用例子 2.7 離散時間信號的相關性 2.7.1 互相關序列和自相關序列的定義與計算 2.7.2 互相關序列和自相關序列的性質 2.7.3 周期序列的相關性 2.7.4 應用舉例 2.8 時域離散係統和信號的頻域錶示 2.8.1 正交變換 2.8.2 離散時間傅裏葉變換 2.8.3 係統的頻率響應與衝激響應的關係 2.8.4 頻率響應的錶示方法 2.8.5 計算FT和DTFT 2.8.6 關於DTFT存在的條件 2.8.7 係統無失真傳輸條件 2.8.8 時移性質 2.8.9 頻移性質 2.8.10 時域捲積定理 2.8.11 頻域捲積定理 2.9 離散時間傅裏葉變換的一些對稱性質 2.10 采樣定理 2.10.1 概述 2.10.2 時域采樣定理 2.10.3 抗混疊濾波器 2.10.4 對頻譜混疊的進一步說明 2.11 信號重建 2.11.1 理想的信號重建器 2.11.2 實際的信號重建器 2.12 與本章有關的MATLAB函數 練習題第3章 變換域中的離散時間係統 ……第4章 離散傅裏葉變換第5章 快速傅裏葉變換第6章 無限長衝激響應（IIR）數字濾波器設計第7章 有限長衝激響應（FIR）數字濾波器設計第8章 數字濾波器的結構第9章 有限字長效應0章 采樣率轉換附錄 全書MATLAB程序目錄參考文獻
作者介紹
王大倫，1977年起長期在北京工業大學從事“數字信號處理”課程的教學及相關科研工作。在此期間，於1987-1992年赴德國Siegen大學通信研究所參與中德閤作的激光雷達卡爾曼濾波器的研製，並於1992年下半年赴美國凱斯西部保留地大學(Case Westem Reserve University，CWRU)研究神經網絡算法。迴國後，根據自己的體驗，緻力於“數字信號處理”課程的教材創新，探索基於MATLAB的“數字信號處理”課程教學之道。
文摘
序言
《現代通信係統原理與設計》 第一章 緒論：數字信號處理在現代通信中的角色 本章旨在為讀者構建對現代通信係統整體框架的認知，並在此基礎上闡述數字信號處理（DSP）技術所扮演的核心角色。我們將從通信的本質齣發，探討信息從産生、傳輸到接收的完整流程，並分析不同通信方式（如模擬通信、數字通信、無綫通信、光縴通信等）的特點與挑戰。重點將放在數字通信日益占據主導地位的背景下，深入分析其技術優勢，例如高信息傳輸速率、抗乾擾能力強、便於信息加密與糾錯等。 緊接著，本章將引入數字信號處理的概念，解釋其基本原理，即通過對離散時間信號和離散數值信號進行數學運算來改變其特性或提取有用信息。我們將強調DSP在現代通信係統中的不可或缺性，它貫穿於信號的調製解調、信道編碼與解碼、噪聲抑製、均衡以及各種高級信號增強等環節。通過生動具體的通信場景示例，如移動通信中的基站信號處理、衛星通信中的信號復用與解復用、以及互聯網數據傳輸中的編碼與解碼，直觀地展現DSP技術的應用價值。 此外，本章還會簡要迴顧通信技術發展的曆史軌跡，對比模擬時代與數字時代的巨大變革，以此凸顯DSP技術在推動通信速率、可靠性和功能多樣化方麵的關鍵作用。最後，我們將概述本書後續章節將要探討的數字信號處理在通信領域內的具體技術細節和工程實現問題，為讀者鋪設一條清晰的學習路徑。本章力求讓讀者深刻理解，沒有先進的數字信號處理技術，現代高性能通信係統的構建是無法想象的。 第二章 采樣與量化：模擬信號的數字化之旅 本章將詳細闡述將連續的模擬信號轉化為計算機可以處理的離散數字信號的關鍵步驟：采樣與量化。我們將從信號的連續性與離散性的基本概念入手，深入分析采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理），詳細解釋采樣頻率與信號最高頻率之間的關係，以及過采樣和欠采樣的後果。通過數學推導和圖形演示，清晰地揭示采樣過程中可能齣現的混疊現象（Aliasing）及其危害，並介紹防止混疊的有效手段，如抗混疊濾波器。 在量化方麵，本章將深入探討量化的基本原理，即模擬信號幅值的離散化過程。我們將分析量化誤差（Quantization Error）的産生原因，並介紹不同量化方式，如均勻量化和非均勻量化（例如μ-law和A-law編碼），以及它們在不同應用場景下的優劣。將詳細解析量化誤差的統計特性，以及它對信號質量的影響。 本章還將討論采樣和量化結閤在一起的數字信號錶示方式，例如脈衝編碼調製（PCM）。我們將分析PCM的編碼流程，以及采樣率、比特深度（量化位數）等參數對數字信號保真度的影響。通過對不同采樣率和比特深度的對比分析，讓讀者直觀理解它們對語音、圖像等信號質量的直接影響。 最後，本章將聚焦於實際通信係統中的采樣與量化技術應用。我們將以音頻信號的數字化為例，講解電話係統、音頻錄製等環節的采樣與量化實現。同時，也會提及圖像和視頻信號在數字化過程中的特有挑戰，例如二維信號的采樣（像素化）和色彩空間的量化。本章旨在為讀者建立起模擬信號嚮數字信號轉化的堅實基礎，為後續章節的信號處理奠定必要的技術前提。 第三章 離散時間係統與Z變換：信號分析的數學利器 本章將深入探討分析離散時間信號特性的核心數學工具——離散時間係統和Z變換。我們將從離散時間係統的基本概念齣發，介紹其分類，包括綫性時不變（LTI）係統、因果係統、穩定係統等。通過引入差分方程來描述LTI係統的動態行為，並詳細講解捲積運算在LTI係統中的作用，闡釋輸入信號與係統衝激響應的捲積如何完全決定係統的輸齣。 Z變換作為離散時間傅裏葉變換（DTFT）的推廣，在本章中將占據核心地位。我們將詳細推導Z變換的定義，並係統介紹其重要的性質，如綫性性質、時移性質、尺度變換性質、捲積性質等。重點將放在如何利用Z變換來簡化差分方程的求解，以及如何通過Z變換分析係統的頻率響應和穩定性。 本章還將深入講解Z平麵（Z-plane）的概念，解釋收斂域（Region of Convergence, ROC）的含義及其對係統穩定性和因果性的判斷的重要性。我們將分析不同ROC對應的係統特性，例如如何通過ROC判斷序列的唯一性以及係統的因果性。 最後，本章將強調Z變換在實際通信工程中的應用。我們將以數字濾波器設計為例，展示如何利用Z變換來設計和分析低通、高通、帶通等各種類型的數字濾波器。同時，也會討論Z變換在係統穩定性分析、頻率響應分析以及係統框圖簡化等方麵的強大作用。本章旨在培養讀者紮實的離散時間係統分析能力，為理解和設計復雜的數字信號處理算法提供必要的數學理論基礎。 第四章 有限脈衝響應（FIR）濾波器設計 本章將專注於一類重要的數字濾波器——有限脈衝響應（FIR）濾波器。我們將詳細闡述FIR濾波器的結構特點，即其輸齣僅取決於當前和過去的有限個輸入樣本，這使其具有零相位失真和易於實現的優點。我們將通過不同的實現結構，如直接型、級聯型和並聯型，展示FIR濾波器的實現方式。 本章的核心內容將聚焦於FIR濾波器的設計方法。我們將詳細介紹幾種主流的FIR濾波器設計算法，包括： 窗函數法 (Windowing Method): 講解如何通過截斷理想濾波器的脈衝響應，並乘以不同的窗函數（如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等）來逼近理想濾波器。我們將分析不同窗函數的頻譜特性，以及它們在截止頻率的陡峭度和阻帶衰減之間的權衡。 頻率采樣法 (Frequency Sampling Method): 介紹如何直接在頻率域指定濾波器的頻率響應，然後通過離散傅裏葉逆變換（IDFT）得到濾波器的脈衝響應。 最優逼近法 (Optimal Approximation Methods)，例如Parks-McClellan算法: 深入講解如何利用Parks-McClellan算法設計齣在特定頻率範圍內具有最小最大誤差的FIR濾波器，使其在通帶和阻帶的紋波上達到最優。 在介紹設計方法的同時，本章還將深入分析FIR濾波器設計的關鍵性能指標，如通帶紋波、阻帶紋波、過渡帶寬度、截止頻率以及濾波器階數。我們將討論這些指標之間的相互關係，以及如何根據實際應用需求來選擇閤適的設計方法和濾波器階數。 最後，本章將通過具體的通信應用案例，例如音頻信號的去噪、通信信道的均衡以及特定頻率信號的濾波，來說明FIR濾波器在實際工程中的應用價值。我們將展示如何根據通信場景的需求，設計齣滿足性能要求的FIR濾波器，並分析其在降低噪聲、改善信號質量方麵所起到的作用。 第五章 無限脈衝響應（IIR）濾波器設計 本章將深入探討另一類重要的數字濾波器——無限脈衝響應（IIR）濾波器。我們將分析IIR濾波器的結構特點，即其輸齣不僅取決於當前和過去的輸入樣本，還取決於過去的輸齣樣本，這使其通常可以用較低的階數實現與FIR濾波器相當的濾波性能，但可能存在非綫性相位失真的問題。我們將介紹IIR濾波器的基本結構，如直接型II型、級聯型和並聯型。 本章的重點將放在IIR濾波器的設計方法上。我們將詳細介紹幾種常用的IIR濾波器設計技術： 原型濾波器設計（模擬域設計）: 詳細講解如何首先在模擬域設計Butterworth、Chebyshev I型、Chebyshev II型和Elliptic等經典模擬濾波器。我們將深入分析這些原型濾波器的幅頻特性和相頻特性，以及它們各自的優缺點。 模擬-數字域變換 (Analog-to-Digital Transformation): 重點介紹幾種主要的模擬-數字域變換方法，用於將已設計的模擬濾波器轉換為數字IIR濾波器。這包括： 脈衝不變法 (Impulse Invariant Method): 解釋其原理，以及它可能帶來的混疊問題。 雙綫性變換法 (Bilinear Transform Method): 詳細推導其變換關係，分析其優點（如無混疊）和缺點（如頻率軸的非綫性映射），並介紹如何進行頻率預畸變（Frequency Warping）來補償這種非綫性。 階躍不變法 (Step Invariant Method): 介紹其原理和應用場景。 直接數字設計: 簡要介紹一些可以直接在數字域設計的IIR濾波器方法（盡管相對較少）。 在介紹設計方法的同時，本章將深入分析IIR濾波器設計的關鍵性能指標，如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度、截止頻率以及濾波器階數。我們將討論這些指標與原型濾波器類型和變換方法之間的關係。 最後，本章將通過具體的通信應用實例，例如音頻信號的頻譜整形、通信信道的預均衡以及射頻前端的濾波器設計，來說明IIR濾波器在實際工程中的應用價值。我們將展示如何根據通信係統的性能要求，選擇閤適的設計方法和原型濾波器，並分析其在實現緊湊型濾波器設計和高效信號濾波方麵所起到的作用。 第六章 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 本章將深入探討離散傅裏葉變換（DFT）及其高效實現算法——快速傅裏葉變換（FFT）。我們將從傅裏葉級數和傅裏葉變換的基本概念齣發，引入離散時間信號的頻譜分析問題。詳細講解DFT的定義，即如何將一個有限長度的離散時間信號分解為一係列離散頻率分量的疊加。 我們將深入分析DFT的性質，包括綫性性質、時移性質、頻移性質、周期捲積性質等。重點將放在DFT如何用於分析離散信號的頻譜特性，以及如何通過DFT進行頻譜搬移、濾波等操作。 本章的核心內容將集中在快速傅裏葉變換（FFT）算法。我們將詳細介紹FFT的原理，包括其如何通過“分治”思想，將一個N點的DFT分解為多個較小編號的DFT的計算，從而極大地降低計算復雜度。我們將重點講解兩種經典的FFT算法： 按時間抽取的FFT (Decimation-In-Time, DIT) 算法: 詳細推導其蝶形運算（Butterfly Operation）的計算過程，並展示其數據流嚮圖。 按頻率抽取的FFT (Decimation-In-Frequency, DIF) 算法: 同樣詳細推導其蝶形運算，並展示其數據流嚮圖。 我們將對比分析DIT和DIF算法的異同，以及它們在實現上的區彆。 本章還將討論FFT在實際通信工程中的廣泛應用。我們將通過實例講解，例如： 頻譜分析: 如何利用FFT分析信號的頻率成分，識彆噪聲和乾擾。 濾波器設計與實現: 如何利用FFT高效實現FIR濾波器，特彆是長濾波器。 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 係統: 深入解釋FFT在OFDM係統中的核心作用，如何實現高效的多載波調製與解調。 相關性計算: 如何利用FFT來加速計算信號的相關性，這在同步和信道估計中非常重要。 最後，本章將強調FFT的計算效率對於實時信號處理的重要性，以及它如何成為現代數字信號處理硬件加速的重要基礎。 第七章 參數化濾波器設計：AR、MA、ARMA模型 本章將引入參數化模型在濾波器設計中的應用，特彆關注自迴歸（AR）、移動平均（MA）和自迴歸移動平均（ARMA）模型。這些模型能夠以更緊湊的參數集來描述信號的統計特性，從而在某些應用場景下比非參數化的濾波器（如FIR和IIR）更具優勢。 我們將從信號的統計特性入手，講解AR模型的原理，即當前信號樣本可以錶示為過去信號樣本的綫性組閤加上一個隨機噪聲項。我們將介紹如何利用Yule-Walker方程或Burg方法等來估計AR模型的係數。 接著，我們將講解MA模型的原理，即當前信號樣本可以錶示為過去輸入噪聲樣本的綫性組閤。我們將分析MA模型的特性，並介紹其係數的估計方法。 然後，我們將深入講解ARMA模型的原理，它是AR模型和MA模型的結閤，即當前信號樣本可以錶示為過去信號樣本和過去輸入噪聲樣本的綫性組閤。我們將討論ARMA模型比AR和MA模型更強的建模能力，但同時其參數估計也更復雜。 本章的核心內容將是利用這些參數化模型來實現濾波器設計，特彆是預測濾波器和去噪濾波器。 AR模型的應用: 講解如何利用AR模型設計綫性預測濾波器，用於預測信號的下一個樣本，這在語音編碼和數據壓縮中非常重要。同時，也將討論如何利用AR模型進行頻譜分析（功率譜估計），例如利用AR模型來獲得比基於DFT的功率譜估計更平滑、分辨率更高的譜估計。 MA模型的應用: 講解MA模型在信號平滑和隨機噪聲生成中的應用。 ARMA模型的應用: 討論ARMA模型在更復雜的信號建模和濾波任務中的應用，例如在某些通信信道模型化和係統辨識中。 本章還將探討模型階數的選擇問題，以及如何通過信息準則（如AIC、BIC）來輔助選擇最優模型階數。 最後，本章將通過具體的通信工程案例，例如語音信號的預測編碼、信道狀態的估計以及異常信號的檢測，來說明參數化模型在濾波器設計中的獨特價值和應用前景。 第八章 自適應濾波器及其通信應用 本章將聚焦於一類能夠根據輸入信號的統計特性進行自我調整的特殊濾波器——自適應濾波器。與固定係數的數字濾波器不同，自適應濾波器的係數會隨著時間的推移而不斷更新，以最佳地匹配信號的統計特性。這將為讀者理解和設計能夠應對時變環境的通信係統提供關鍵知識。 我們將從自適應濾波器的基本原理齣發，介紹其核心思想：通過一個學習算法，不斷調整濾波器係數，以最小化某個性能指標（通常是輸齣信號的均方誤差）。我們將詳細介紹幾種主要的自適應濾波算法： 最小均方（Least Mean Squares, LMS）算法: 詳細推導LMS算法的迭代更新公式，分析其簡單性、計算效率和收斂性。我們將討論LMS算法的步長（step size）參數對收斂速度和穩態誤差的影響。 歸一化最小均方（Normalized LMS, NLMS）算法: 介紹NLMS算法如何通過歸一化輸入信號的能量來提高LMS算法在不同信號能量下的魯棒性。 遞歸最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法: 講解RLS算法如何以指數加權的方式來最小化均方誤差，並分析其相比LMS算法更快的收斂速度，但計算復雜度也更高。 本章的重點將集中於自適應濾波器在現代通信係統中的各種重要應用： 噪聲消除 (Noise Cancellation): 詳細闡述自適應噪聲消除器（ANC）的工作原理，如何利用一個參考噪聲信號來估計和抵消目標信號中的噪聲，例如在無綫通信接收端或麥剋風信號處理中。 均衡 (Equalization): 深入講解自適應均衡器在通信信道中的作用，如何補償由於信道非綫性或多徑效應引起的信號失真，確保接收端能夠正確解碼信息。我們將介紹LMS均衡器和RLS均衡器在時域和頻域的應用。 迴聲消除 (Echo Cancellation): 詳細介紹自適應迴聲消除器在全雙工通信係統（如電話會議）中的應用，如何估計和抵消由發送路徑泄露到接收路徑的迴聲，保證通話的清晰度。 信道辨識與跟蹤 (Channel Identification and Tracking): 討論如何利用自適應濾波器來實時估計和跟蹤通信信道的時變特性，這對於自適應調製、編碼和均衡至關重要。 最後，本章將強調自適應濾波器在應對通信係統中復雜多變的信道條件和噪聲環境方麵的強大能力，以及它們在提高通信係統的可靠性、魯棒性和性能方麵的關鍵作用。 第九章 多速率信號處理 本章將深入探討多速率信號處理技術，即對采樣率不同的信號進行處理。在現代通信係統中，信號經常需要在不同的采樣率之間進行轉換，例如在數字接收端的下變頻、在數字信號處理器（DSP）內的算法處理以及在數字發送端的上變頻等環節。多速率信號處理技術能夠高效地完成這些采樣率轉換，並避免不必要的計算負擔。 我們將從多速率信號處理的基本概念齣發，介紹上采樣（Upsampling）和下采樣（Downsampling）的操作。 上采樣: 詳細講解如何通過插入零值來提高信號的采樣率，並引入插值濾波器（Interpolation Filter）的概念，解釋如何使用插值濾波器來生成更高采樣率的信號，以獲得更好的信號質量。我們將介紹常用的插值濾波器設計方法。 下采樣: 詳細講解如何通過捨棄樣本來降低信號的采樣率。在此過程中，我們將重點介紹下采樣可能引起的混疊現象，並詳細解釋如何使用抗混疊濾波器（Decimation Filter）來在下采樣之前去除高頻分量，防止混疊的發生。 本章的核心內容將圍繞采樣率轉換器（Sample Rate Converter, SRC）的設計展開。我們將介紹幾種常用的SRC結構： 級聯插值/抽取濾波器結構: 講解如何通過一個級聯的插值濾波器和抽取濾波器來實現任意比例的采樣率轉換。 FIR濾波器結構: 介紹如何設計專門的FIR濾波器來實現高效的采樣率轉換。 多相濾波器組 (Polyphase Filter Bank): 深入講解多相濾波器組的工作原理，分析其如何將一個長濾波器分解為多個短濾波器，從而在計算上實現更高的效率，這在高速率信號處理中尤為重要。 本章還將探討多速率信號處理在具體通信應用中的作用： 數字接收機中的下變頻: 講解如何利用多速率信號處理技術高效地將基帶信號從較高的中頻（IF）或射頻（RF）頻率下變頻到基帶，並調整采樣率以適應後續處理。 數字發送機中的上變頻: 講解如何將基帶信號上變頻到所需的載波頻率，並調整采樣率以適應數字-模擬轉換器（DAC）的要求。 多標準通信係統: 討論在支持多種通信標準（如不同製式的無綫通信）的係統中，如何利用多速率信號處理技術來靈活地處理不同采樣率的信號。 信號壓縮與編碼: 簡要提及多速率信號處理在一些信號壓縮和編碼算法中的應用。 最後，本章將強調多速率信號處理在優化通信係統設計、降低硬件復雜度、提高處理效率和實現係統靈活性方麵的關鍵價值。 第十章 編碼與解碼技術 本章將深入探討信息論與編碼在通信係統中的關鍵作用，關注如何通過編碼技術來提高信息的傳輸效率和可靠性，尤其是在存在噪聲乾擾的信道中。我們將從信息論的基礎概念入手，例如信息熵，來理解信息量的度量。 本章的核心內容將圍繞兩種主要的編碼類型展開： 信源編碼 (Source Coding): 無損信源編碼: 詳細介紹霍夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding）等方法，分析它們如何根據符號的概率分布來為符號分配變長碼字，從而實現對信息源的高效壓縮。我們將通過實例展示如何構建霍夫曼樹和進行編碼/解碼。 有損信源編碼: 簡要介紹其原理，如量化（已在第二章討論）和基於感知模型的編碼（如JPEG、MPEG），重點在於如何在可接受的失真範圍內最大限度地壓縮信息。 信道編碼 (Channel Coding): 綫性分組碼: 詳細介紹綫性分組碼的基本概念，包括生成矩陣（Generator Matrix）和校驗矩陣（Parity Check Matrix）。我們將重點講解糾錯能力較強的幾種綫性分組碼，如： 海明碼 (Hamming Code): 介紹其構造方法和糾錯原理，以及其在檢測和糾正單個比特錯誤方麵的優勢。 循環碼 (Cyclic Code): 介紹循環碼的代數結構及其多項式錶示，以及如何利用移位寄存器和多項式運算來實現編碼和解碼。重點會放在BCH碼（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Code）和裏德-所羅門碼（Reed-Solomon Code）等強大的 BCH/RS 碼族的原理。 捲積碼 (Convolutional Code): 介紹捲積碼的結構，包括其編碼器（通常用移位寄存器和模2加法器錶示）和約束長度（Constraint Length）。我們將重點講解如何使用維特比算法（Viterbi Algorithm）來對捲積碼進行最優解碼，這是現代通信係統中應用最廣泛的解碼算法之一。 現代信道編碼: 簡要介紹Turbo碼和LDPC碼（Low-Density Parity-Check Code）等高性能現代信道編碼技術，並分析它們如何通過迭代解碼和巧妙的碼結構來逼近香農限，在通信係統中實現極高的糾錯性能。 本章還將討論編碼在通信係統中的實際應用： 數據傳輸的可靠性: 講解信道編碼如何應用於數字通信、衛星通信、無綫通信等領域，以抵抗噪聲、衰落和乾擾，確保數據傳輸的準確性。 存儲係統的糾錯: 簡要提及糾錯碼在硬盤、光盤等存儲介質中的應用。 信息壓縮與存儲: 再次強調信源編碼在降低存儲空間和傳輸帶寬方麵的作用。 最後，本章將強調編碼技術是數字信號處理在通信領域的核心組成部分，它直接決定瞭通信係統的性能上限。 第十一章 數字調製與解調技術 本章將深入探討數字信號在通信信道中進行有效傳輸所需的關鍵技術——數字調製與解調。我們將從模擬信號調製的基本原理齣發，引齣數字信號的特點，並解釋為何需要將數字信息“加載”到載波信號上進行傳輸。 本章的核心內容將圍繞幾種主流的數字調製技術展開： 幅度鍵控 (Amplitude Shift Keying, ASK): 詳細講解ASK的基本原理，即通過改變載波信號的幅度來錶示數字信息。我們將介紹二進製ASK（2-ASK）和多進製ASK（M-ASK）的特點、優缺點以及星座圖（Constellation Diagram）的錶示。 頻率鍵控 (Frequency Shift Keying, FSK): 詳細講解FSK的基本原理，即通過改變載波信號的頻率來錶示數字信息。我們將介紹二進製FSK（2-FSK）和多進製FSK（M-FSK）的特點、優缺點以及星座圖的錶示。 相位鍵控 (Phase Shift Keying, PSK): 詳細講解PSK的基本原理，即通過改變載波信號的相位來錶示數字信息。我們將重點介紹： 二進製相移鍵控 (BPSK): 介紹其簡單性和高抗乾擾能力。 正交相移鍵控 (QPSK): 介紹其相對於BPSK的更高頻譜效率。 M進製PSK (M-PSK): 講解如何通過增加相位狀態來提高數據速率。 正交幅度調製 (Quadrature Amplitude Modulation, QAM): 詳細講解QAM的原理，即同時利用載波的幅度和相位來編碼信息。我們將介紹QAM作為ASK和PSK的結閤，如何能夠實現更高的頻譜效率。重點會放在M-QAM（如16-QAM, 64-QAM, 256-QAM）的星座圖和性能分析。 移頻鍵控 (Frequency Hopping Spread Spectrum, FHSS) 和直接序列擴頻 (Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS): 簡要介紹擴頻通信的基本原理，以及它們如何在抗乾擾和隱蔽通信方麵發揮作用。 在介紹調製技術的同時，本章還將深入講解數字解調器的原理，即如何從接收到的信號中恢復原始的數字信息。我們將討論相乾解調和非相乾解調的區彆，並分析它們在性能和復雜度上的權衡。 最後，本章將通過具體的通信係統實例，例如移動通信（GSM, WCDMA, LTE）、Wi-Fi、數字電視廣播等，來說明不同調製技術在實際應用中的選擇和匹配，以及它們如何影響通信係統的頻譜效率、功率效率和抗乾擾能力。 第十二章 通信係統的同步技術 本章將聚焦於通信係統中的一個基礎但至關重要的環節——同步技術。在數字通信係統中，為瞭能夠正確地對接收到的信號進行采樣、解碼和解調，發送端和接收端之間必須在時間上保持精確的同步。同步誤差會導緻比特錯誤率（BER）急劇上升，嚴重影響通信係統的性能。 我們將從同步的基本概念齣發，將其分為兩大類： 載波同步 (Carrier Synchronization): 原理與重要性: 詳細解釋載波同步的必要性，即接收端的本地載波信號必須與發送端的載波在頻率和相位上保持一緻，以便於相乾解調。 同步方法: 介紹幾種經典的載波同步技術，例如： 鎖相環 (Phase-Locked Loop, PLL): 詳細闡述PLL的組成部分（壓控振蕩器VCO、鑒相器PD、環路濾波器LF）和工作原理，以及如何利用PLL來跟蹤和鎖定輸入信號的載波。 科斯塔斯環 (Costas Loop): 介紹科斯塔斯環作為一種特殊的PLL，如何能夠用於PSK信號的載波同步。 其他方法: 簡要提及其他同步技術，如平方環（Squaring Loop）等。 位同步 (Bit Synchronization) / 符號同步 (Symbol Synchronization) / 幀同步 (Frame Synchronization): 原理與重要性: 詳細解釋位同步（也稱為定時恢復，Timing Recovery）的必要性，即接收端需要精確地知道每個數字符號的起始和結束時刻，以便在最佳時機對接收到的信號進行采樣。幀同步則是在更宏觀的層麵，使接收端能夠識彆齣數據幀的起始位置。 同步方法: 介紹幾種關鍵的位/符號同步和幀同步技術： 基於能量檢測的定時恢復: 講解如何利用接收信號的能量變化來估計符號的邊界。 基於過采樣和匹配濾波器的定時恢復: 介紹如何通過過采樣接收信號，然後利用匹配濾波器或特定的定時跟蹤算法來恢復精確的定時。 插入訓練序列 (Training Sequences) / 導頻符號 (Pilot Symbols): 詳細闡述如何在數據流中插入已知的同步序列（如PN序列、M序列），接收端可以通過匹配濾波或相關運算來快速捕獲信號的起始和定時。 幀頭/幀同步字 (Frame Header/Sync Word): 介紹如何設計特殊的幀同步字，接收端可以通過搜索和匹配該同步字來識彆數據幀的邊界。 本章還將討論同步技術的性能評估指標，如同步的準確性、收斂速度、跟蹤能力以及對噪聲和乾擾的魯棒性。 最後，本章將通過實際通信係統中的例子，例如移動通信基站的信號處理、衛星通信的信號捕獲以及數據通信鏈路的建立，來說明同步技術在確保通信係統正常工作中的不可或缺性。 第十三章 數字信號處理在通信係統中的性能評估與優化 本章將聚焦於如何對數字信號處理在通信係統中的性能進行科學的評估，並在此基礎上提齣優化策略。我們將從理論分析與仿真實驗相結閤的角度，係統地闡述評估方法和優化思路。 本章的核心內容將包括： 性能評估指標: 誤碼率 (Bit Error Rate, BER): 詳細解釋BER作為衡量數字通信係統數據傳輸準確性的關鍵指標。我們將分析不同調製方式、編碼方案、信道模型以及噪聲水平對BER的影響。 信噪比 (Signal-to-Noise Ratio, SNR): 介紹SNR在評估信號質量和信道傳輸能力中的重要性，並分析DSP技術如何通過改善SNR來提高係統性能。 誤符號率 (Symbol Error Rate, SER): 解釋SER與BER的關係，特彆是在多進製調製方式下。 頻譜效率 (Spectral Efficiency): 定義頻譜效率，即單位帶寬內能夠傳輸的數據速率，並分析調製、編碼和多址技術對頻譜效率的影響。 功率效率 (Power Efficiency): 討論如何衡量傳輸相同數據量所需的功率，以及DSP技術在降低功耗方麵的作用。 延遲 (Latency): 評估信號從發送到接收所需的總時間，以及DSP算法對延遲的影響，這在實時通信中尤為關鍵。 計算復雜度 (Computational Complexity): 衡量DSP算法所需的計算資源（如乘法、加法次數），這直接影響硬件實現的成本和實時性。 仿真與建模: 通信係統建模: 介紹如何使用MATLAB/Simulink、Python等工具對通信係統進行建模，包括信道模型（如AWGN信道、衰落信道）、調製解調器、編碼器/解碼器、濾波器等模塊。 性能仿真: 講解如何通過 Monte Carlo 仿真來估計係統的BER、SER等性能指標，以及如何通過仿真來驗證理論分析的正確性。 優化策略: 參數調優: 分析如何通過調整DSP算法的參數（如濾波器階數、窗函數類型、LMS步長、編碼約束長度等）來優化係統性能。 算法選擇與組閤: 討論如何根據具體的應用場景（如通信速率、信道特性、硬件資源限製）選擇最優的DSP算法，以及如何組閤不同的DSP技術（如聯閤信道編碼與均衡）來達到更好的效果。 硬件實現優化: 簡要提及如何考慮DSP算法在硬件（如FPGA、ASIC、DSP處理器）上的實現效率，例如利用並行處理、流水綫技術等來提高吞吐量和降低功耗。 自適應技術應用: 再次強調自適應濾波、自適應調製和編碼等技術在動態優化通信係統性能方麵的作用。 最後，本章將通過對一個典型的通信鏈路（如Wi-Fi信號接收）的端到端性能評估與優化過程的案例分析，來鞏固所學知識，並引導讀者掌握如何從理論到實踐，係統地評估和優化數字信號處理在通信係統中的應用。
