数字信号处理教学指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡学龙，吴镇扬 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040219647

商品编码：29729372472

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名:数字信号处理教学指导书

定价：18.20元

售价：12.7元,便宜5.5元,折扣69

作者:胡学龙,吴镇扬

出版社：高等教育出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787040219647

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

编辑推荐

内容提要

本书是吴镇扬教授编写的普通高等教育“十五”*规划教材、江苏省高等学校精品教材《数字信号处理》配套的教学指导书。东南大学“数字信号处理”是首届国家精品课程，扬州大学“数字信号处理”为江苏省高等学校精品课程。本教材配合国家和省级精品课程的建设，反映了作者从事数字信号处理教学和科研的体验。本书基础理论与应用背景并重，特别注重培养对基本概念、基本方法和基本技能的掌握，是一本很实用的教学指导书，与教科书配套使用，将会使教科书和本教学指导书起到良好的互补作用。
本教学指导书包括：教学要求、重点难点、例题分析、部分教科书习题解答和附录等。教学要求包括对本课程需要理解、掌握和灵活运用知识点的基本要求和教学内容。重点难点、例题分析部分分章对数字信号处理的基本概念、基本方法和基本技能进行阐述并通过例题和MATLAB程序强化学生对“三基”的掌握程度。教科书习题答案提供了教科书部分习题答案，两套模拟试题提供了样卷和参考答案，供读者测试掌握课程知识点的水平。附录包括了常用术语的中英文对照表、MATLAB常用信号处理库函数，这些对读者阅读本学科的外文文献、使用MATLAB解决实际问题都大有益处。作者还建立了配套的教学资源网站以使本书提供更多的教学资源为读者服务。
本书可供普通高等学校电气信息（含电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、电子科学与技术和自动化）以及仪器表类专业使用，也可作为相关学科、专业研究生入学考试的参考书籍。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理：理论与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个深入而全面的数字信号处理（DSP）学习体验，内容涵盖了DSP的基础理论、核心算法、关键技术以及在实际工程中的应用。本书力求将抽象的数学概念与生动的工程实例相结合，帮助读者不仅理解DSP的“是什么”，更能掌握DSP的“怎么用”，最终培养解决实际问题的能力。 第一部分：数字信号处理基础 信号与系统概述： 信号的定义与分类： 介绍连续时间信号与离散时间信号的区别，包括周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本概念。重点阐述了离散时间信号在数字处理中的核心地位，以及如何将连续信号采样转化为离散信号。 系统的定义与分类： 讲解线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、齐次性、时不变性。介绍因果系统、稳定系统等重要概念，并分析其对系统输出特性的影响。 LTI系统的冲激响应： 深入探讨LTI系统的冲激响应在系统分析和描述中的关键作用。通过卷积运算，阐明系统输入与冲激响应如何共同决定系统的输出。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： DTFT的定义与性质： 详细介绍DTFT的数学定义，并推导其重要的性质，如线性、时移、频移、时域尺度变换、共轭对称性、帕塞瓦尔定理等。强调DTFT在分析离散时间信号频谱特性方面的不可替代性。 DTFT的应用： 通过实例演示DTFT如何用于分析信号的频率成分，以及如何理解系统频率响应。例如，如何通过DTFT分析一个低通滤波器的频率选择特性。 离散傅里叶级数（DFS）与离散傅里叶变换（DFT）： DFS的引入： 介绍DFS用于周期离散时间信号的频谱分析，并阐述其与DTFT的关系，即DFT可以看作是DFS在有限区间上的采样。 DFT的定义与性质： 详细讲解DFT的数学公式，以及其重要的性质，包括线性、时移、频移、周期性、共轭对称性、卷积定理、相关定理等。特别强调DFT在计算机实现中的便利性。 DFT的应用： 阐述DFT在实际工程中的广泛应用，如频谱分析、滤波、相关运算等。通过具体例子说明如何利用DFT求解信号的频谱。 快速傅里叶变换（FFT）： FFT的原理： 深入讲解FFT算法的由来及其重要性，重点介绍Cooley-Tukey算法等常用的FFT实现方法，如按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本结构。阐述FFT如何通过“分治”思想，将DFT的计算复杂度从$O(N^2)$降低到$O(N log N)$。 FFT的实现与优化： 讨论FFT算法在实际应用中的实现细节，包括蝶形运算、内存访问模式以及各种优化策略，以提高计算效率。 第二部分：数字滤波器设计 数字滤波器的基本概念： 滤波器的作用与分类： 解释滤波器在信号处理中的核心作用，即抑制或增强特定频率范围内的信号成分。详细介绍滤波器按照频率响应分类的四种基本类型：低通、高通、带通、带阻滤波器。 FIR与IIR滤波器的比较： 深入对比有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器在系统结构、稳定性、线性相位、设计复杂度、计算量以及对系统存储资源要求等方面的优缺点，帮助读者根据实际需求选择合适的滤波器类型。 FIR滤波器设计： 窗函数法： 详细介绍窗函数法作为一种简单有效的FIR滤波器设计方法。讲解常用的窗函数，如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等，并分析不同窗函数对滤波器频率响应（如过渡带宽度、阻带衰减）的影响。推导使用窗函数法设计FIR滤波器的步骤。 频率采样法： 介绍频率采样法，通过直接在离散傅里叶变换域指定滤波器的频率响应来实现设计。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 阐述Parks-McClellan算法（也称为Remez交换算法）作为一种设计最优FIR滤波器的经典方法。详细介绍该算法的原理，以及如何通过迭代逼近实现最优的滤波器性能，即在特定频带内达到最小的最大幅度误差。 IIR滤波器设计： 模拟滤波器预设计： 介绍IIR滤波器设计通常先从设计模拟原型滤波器开始，如巴特沃斯、切比雪夫（I型和II型）、椭圆滤波器等。分析这些模拟原型滤波器在通带纹波、阻带衰减、过渡带陡峭度等方面的特性。 脉冲响应不变法： 讲解脉冲响应不变法，通过将模拟滤波器的冲激响应离散化来获得数字滤波器。分析该方法在保证频率响应形状方面的特点。 双线性变换法： 详细介绍双线性变换法，这是一种常用的将模拟滤波器频率响应映射到数字滤波器频率响应的方法。分析双线性变换可能导致的频率轴非线性畸变（频率压缩）及其处理方式。 IIR滤波器的稳定性与相位特性： 讨论IIR滤波器设计中需要特别关注的稳定性和相位特性问题。 第三部分：采样理论与数据采集 采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）： 采样定理的阐述： 详细解释采样定理的核心内容：要无失真地从采样信号中恢复原始连续信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（即奈奎斯特速率）。 奈奎斯特频率与混叠： 深入分析奈奎斯特频率的概念，以及采样频率低于奈奎斯特速率时产生的混叠现象。通过图示和数学推导，形象地展示混叠是如何导致信息丢失和失真的。 抗混叠滤波器的作用： 强调在实际采样过程中，使用抗混叠滤波器（通常为低通滤波器）在采样之前去除高于奈奎斯特频率的成分，以避免混叠的发生。 重采样（Rate Conversion）： 上采样（Upsampling）： 讲解上采样是如何增加信号的采样率，通常通过在原始样本之间插入零值来实现。分析上采样后的频谱特性，以及为何需要低通滤波器来抑制虚假频谱。 下采样（Downsampling）： 讲解下采样是如何降低信号的采样率，通过丢弃部分样本来实现。分析下采样前进行低通滤波的重要性，以避免混叠。 分数因子重采样： 介绍通过级联上采样和下采样来实现任意分数因子的采样率转换，并讨论其在实际应用中的价值，如音频格式转换、数据压缩等。 量化与量化误差： 模数转换（ADC）： 简要介绍模数转换器的基本工作原理，即连续信号的采样和量化过程。 量化器的作用： 解释量化器如何将连续的采样值映射到有限的离散值集合。 量化误差的产生与特性： 详细分析量化误差的来源，并将其建模为与输入信号不相关的随机噪声。讨论量化误差的均值、方差以及其对信噪比（SNR）的影响。 提高量化精度的策略： 介绍提高量化精度的常用方法，如增加量化比特数、使用过采样结合数字滤波等。 第四部分：数字信号处理的应用 语音信号处理： 语音信号的特性： 分析语音信号的时域和频域特性，如基音频率、共振峰、声道模型等。 语音编码： 介绍常用的语音编码技术，如脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）、线性预测编码（LPC）等，以及它们在降低数据速率方面的作用。 语音识别与合成： 简述语音识别（将语音转换为文本）和语音合成（将文本转换为语音）的基本原理，以及DSP在其中的关键作用，如特征提取、模型匹配等。 图像与视频信号处理： 图像与视频信号的表示： 介绍图像和视频信号在数字域的表示方式（像素、帧），以及它们的时空特性。 图像增强与恢复： 讲解图像增强技术，如对比度调整、锐化、去噪等。介绍图像恢复技术，如去模糊、去除周期性噪声等。 图像压缩： 讨论无损压缩（如Huffman编码）和有损压缩（如离散余弦变换DCT、小波变换）在图像和视频压缩中的应用，以及它们如何通过去除冗余信息来减小数据量。 边缘检测与特征提取： 介绍常用的边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）和图像特征提取技术，它们在计算机视觉中的基础作用。 通信系统中的DSP应用： 调制与解调： 讲解数字通信中常见的调制技术（如ASK, FSK, PSK, QAM）及其在DSP中的实现，以及相应的解调过程。 信道编码与解码： 介绍纠错编码（如海明码、卷积码、Turbo码）在DSP中的实现，以提高通信的可靠性。 均衡技术： 讨论在有损信道中，DSP如何通过均衡技术来补偿信号失真，提高接收端的信号质量。 自适应滤波： 讲解自适应滤波器如何在通信系统中动态地跟踪信道变化，例如在回声消除、噪声抑制等场景的应用。 其他应用领域： 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与滤波。 仪器仪表与控制系统： 如传感器信号的处理、反馈控制中的滤波与校正。 音频信号处理： 如音频特效、降噪、混响等。 第五部分：DSP处理器与实现 DSP处理器架构： 专用DSP芯片的特点： 介绍专门为DSP任务设计的处理器（如TI C6000系列，ARM Cortex-M系列中的DSP扩展）的特点，如哈佛架构、MAC单元、指令集优化等，以及它们如何提高信号处理的效率。 片上系统（SoC）： 讨论DSP在SoC中的集成，以及与其他处理单元（CPU、GPU）的协同工作。 软件实现与硬件加速： 高级语言实现： 介绍使用C/C++等高级语言在通用处理器上实现DSP算法的技巧和注意事项。 汇编语言优化： 讨论针对特定DSP指令集进行汇编语言优化，以榨取硬件性能。 硬件加速技术： 介绍FPGA、ASIC等硬件加速器在处理高性能DSP任务中的应用，以及如何通过硬件并行性来大幅提升处理速度。 本书的编写风格注重逻辑清晰、循序渐进，并辅以丰富的图示和数学推导。每一章节都力求在理论讲解的基础上，提供实际的工程应用案例，使读者能够更好地将所学知识应用于实际问题。本书适合电子工程、通信工程、计算机科学以及相关专业的本科生、研究生，以及从事相关技术领域的工程师和研究人员阅读。通过本书的学习，读者将能够掌握数字信号处理的核心理论和技术，并具备独立分析和解决复杂信号处理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理教学指导书》的出现，简直是为我这种在DSP学习的泥沼里挣扎的本科生带来了希望的曙光。我得说，我之前啃那些厚厚的、充满晦涩数学推导的教材时，脑子里简直是一团浆糊。公式像迷宫一样，定理的证明更是云里高山，每次读完都感觉自己掌握了一些东西，但一到实际应用或者上机实现，立刻就露馅了。这本书的厉害之处就在于，它仿佛一位经验丰富的老教授，知道我们学生最容易卡在哪里，然后用一种非常接地气的方式把那些抽象的概念给“翻译”过来。比如，在讲到Z变换的时候，它不是一股脑地抛出那些复杂的积分和求和，而是先用一个非常直观的例子，比如对一个简单的阶跃信号做变换，然后用图形化的方式展示极点和零点对系统响应的影响。那种“豁然开朗”的感觉，是我在其他地方鲜少体会到的。尤其欣赏它在每一个章节后都会附带的“实验引导”，这些引导不是简单的习题，而是直接指向MATLAB或Python实现的具体步骤，让理论和实践之间不再有巨大的鸿沟。我感觉自己终于可以把书本上的知识真正“跑”起来了，而不是仅仅停留在纸面上。这本书，对于那些希望真正掌握DSP核心思想，而不是只会背公式的理工科学生来说，绝对是不可多得的良伴，它的价值远超一本普通的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作几年、但感觉理论基础不够扎实的在职工程师，我对技术类书籍的要求是极为苛刻的：必须高效、务实、直击痛点。市面上很多所谓的“进阶”书籍，要么是炒冷饭，要么就是把硕士阶段的内容堆砌上来，根本不考虑我们工程应用中的实际需求，比如实时性、资源限制下的算法优化等。然而，这本《数字信号处理教学指导书》给我的感觉却是耳目一新。它在讲解傅里叶变换、滤波器设计这些基础模块时，并没有停留在那套标准化的教材叙事上，而是迅速地切入到了工程实现的“陷阱”和“技巧”。举例来说，它深入探讨了有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器在功耗和延迟上的权衡，并且给出了非常实用的设计准则，而不是仅仅停留在满足特定频率响应的数学解法上。更重要的是，它似乎很清楚我们这些“中年”学习者的学习节奏，内容组织紧凑，跳过了那些过于基础的、可以从其他渠道快速获取的背景知识，直接聚焦于那些在实际项目代码中需要反复查阅和验证的关键点。这种精准打击的学习体验，大大提高了我的学习效率，让我感觉重新回到了一个高效的学习状态中，对于提升现有项目的算法鲁棒性非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数学公式有一定抗性的学习者，但同时又对底层的物理世界运行机制充满好奇心。因此，我倾向于那些能将抽象数学语言“翻译”成更接近人类直觉理解的工具书。这本书在这方面的处理堪称艺术。它对于傅里叶级数和傅里叶变换的引入，不是直接跳到欧拉公式，而是从周期延拓和信号的合成角度出发，用了大量的笔墨去解释“为什么我们需要频率域”这个哲学性问题。这种对“为什么”的充分探讨，比单纯讲解“怎么做”更吸引我。书中对滤波器的讲解，也极具特色，它将巴特沃斯、切比雪夫等不同类型的IIR滤波器，比喻成在频率响应曲线上不同的“设计风格”，清晰地展示了通带纹波和阻带衰减之间的“零和博弈”。阅读过程中，我仿佛能与一位循循善诱的导师进行对话，他总是在关键时刻抛出一个反问或者一个对比，引导我去主动思考，而不是被动接受。这种主动参与式的阅读体验，让知识的吸收变得更加深刻和持久，这本书真正做到了让读者“理解”而不是“记忆”数字信号处理的精髓。

评分☆☆☆☆☆

坦率地讲，我在大学里选修DSP课程时，那门课的老师讲得实在太过学术化，很多我们认为很重要的实际问题（比如量化误差、浮点运算到定点运算的转换问题）根本没有提及，导致我毕业后在嵌入式系统领域遇到算法移植时，频频碰壁。因此，我带着一种“补课”的心态来翻阅这本《数字信号处理教学指导书》，期望它能填补我知识体系中的那些“工程黑洞”。这本书的表现超出了我的预期。它有一个专门的章节深入剖析了数字系统的非理想性，特别是当采样率和位宽受到限制时，信号失真会如何发生以及如何通过一些简单的工程手段来缓解。最让我惊喜的是，它讨论了如何利用DSP芯片的特性来优化算法的执行效率，比如如何有效地使用查找表（Look-up Tables）来替代复杂的计算，这在纯理论教材中是绝对看不到的。这本书真正做到了理论联系实际，它没有回避那些令人头疼的“工程妥协”，反而将这些妥协视为设计过程的一部分来讲解，极大地拓宽了我对数字信号处理这门学科的认知边界，让我明白DSP的精髓不仅仅在于数学，更在于如何在约束条件下找到最优的工程解。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的排版和内容逻辑安排，简直是教科书级别的示范。我最近几年买了不少关于各种工程学科的指导书，很多要么是字体小得像蚂蚁，要么是图表与文字分散在不同页面，阅读体验极差，读起来非常费神。但这本《数字信号处理教学指导书》在视觉上就非常舒服，关键公式加粗突出，图示的清晰度极高，而且色彩搭配也很合理，有效地引导了读者的视线。从结构上看，它似乎遵循了一种“先建立直觉，后推导细节，再应用实例”的黄金三角模式。比如在讲解卷积时，它不是上来就给那个复杂的求和公式，而是先用两个简短的动画描述（虽然是静态图，但设计感十足）来展示“滑动和相乘再相加”的过程，这种对概念的“图形化记忆锚点”的建立，远比死记硬背有效得多。我感觉作者对教学法的理解非常深刻，他不是在写一本知识的堆砌品，而是在设计一套循序渐进的学习路径。对于自学者而言，这种结构清晰、逻辑严密的指导，是避免走弯路、保持学习动力的关键所在，我几乎没有遇到需要反复回溯才能理解下一段内容的困境。