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靳希，杨尔滨，赵玲著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302185093

商品编码：29729522975

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名:信号处理原理与应用(第2版)

：39.00元

售价：26.5元,便宜12.5元,折扣67

作者:靳希,杨尔滨,赵玲著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787302185093

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

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内容提要

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本书简明扼要地介绍了信号处理与线性系统的理论和分析方法。全书共分9章，内容包括信号分析的基本概念、傅里叶变换、序列及其Z变换、离散时间系统、离散傅里叶变换、滤波器原理与设计、数字信号处理器（DSP）原理、数字信号处理技术的应用及MATLAB在信号处理中的应用等内容。书中～6章配有习题，第9章配有上机练习题，书末附有部分参考答案。
　　本书可作为电气工程及其自动化专业的本科教材，也可作为电子信息工程、自动控制、计算机应用等专业的教材或参考书，同时也可供有关科技与工程技术人员自学参考。

目录

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章　信号分析的基本概念
　1.1　引言　
　1.2　信号的概念及分类　
　1.3　典型信号与奇异信号　
　1.4　信号的分解　
　1.5　信号的基本运算　
　习题　
第2章　傅里叶变换　
　2.1　周期信号的频谱分析——傅里叶级数　
　2.2　周期矩形脉冲信号的频谱　
　2.3　非周期信号的频谱分析——傅里叶变换　
　2.4　傅里叶变换的基本性质　
　2.5　卷积定理　
　2.6　周期信号的傅里叶变换　
　2.7　抽样信号的傅里叶变换　
　习题　
第3章　序列及其Z变换　
　3.1　离散时间信号——序列　
　3.2　序列的Z变换
　3.3　Z变换的性质和定理
　3.4　Z反变换　
　3.5　Z变换与拉普拉斯变换
　习题
第4章　离散时间系统　
　4.1　线性时（移）不变离散系统及其数学模型　　　
　4.2　离散系统时域分析
　4.3　离散系统Z域分析
　4.4　离散系统的因果性、稳定性
　4.5　离散系统的频率响应
　习题
第5章　离散傅里叶变换　
第6章　滤波器原理与设计
第7章　数学信号处理器（DSP）原理
第8章　数学信号处理技术的应用
第9章　MATLAB在信号处理中的应用
附录
习题答案
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号处理原理与应用（第2版）》 内容概述 本书系统深入地阐述了现代信号处理的核心理论、基本方法及其在各个领域的广泛应用。内容涵盖了从基础概念到高级技术的全面知识体系，旨在帮助读者构建扎实的信号处理理论基础，并掌握解决实际工程问题的能力。 第一部分：信号处理基础理论 本部分首先奠定坚实的数学与信号基础。 绪论： 介绍信号的定义、分类（模拟信号、数字信号，周期信号、非周期信号，连续时间信号、离散时间信号等），以及信号处理在科学技术和社会发展中的重要地位和作用。阐述了信号处理的基本任务，如信号的表示、变换、分析、滤波、估计、复原、压缩和合成等。 傅里叶分析： 深入讲解傅里叶级数和傅里叶变换，揭示信号的频谱特性。详细讨论了周期信号的傅里叶级数展开，非周期信号的傅里叶变换，以及它们之间的联系。重点讲解了傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积、微分、积分等，这些性质是理解和应用傅里叶变换的关键。引入了傅里叶变换在分析信号频率成分、理解系统响应方面的作用。 拉普拉斯变换与Z变换： 介绍拉普拉斯变换及其性质，用于分析连续时间系统，尤其是在处理稳定性、瞬态响应和稳态响应方面。随后，详细讲解Z变换，这是分析离散时间系统的强大工具。深入阐述了Z变换的收敛域（ROC）概念，以及它在描述离散系统因果性、稳定性中的重要性。详细介绍了Z变换的性质，如线性、时移、乘法、卷积等，并将其与傅里叶变换联系起来，展示它们在不同领域的作用。 卷积与相关： 深入探讨卷积运算，它是分析线性时不变（LTI）系统输出与输入之间关系的数学核心。详细阐述了连续时间和离散时间系统的卷积计算方法。同时，介绍了相关运算，包括自相关和互相关，它们在信号检测、模式识别、时间延迟估计等方面的应用。 概率论与随机信号： 引入概率论的基本概念，包括随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望、方差等。详细讲解了平稳随机过程，包括宽平稳和狭平稳，以及它们的自相关函数和功率谱密度（PSD）的概念。深入讨论了高斯过程、泊松过程等常见的随机过程模型，以及它们在通信、噪声分析等领域的应用。 第二部分：离散时间信号处理 本部分专注于数字信号的处理技术。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 详尽介绍DFT，它是将离散时间信号的时域表示转换为频域表示的核心工具。详细讲解了DFT的性质，包括线性、周期性、时域/频域采样对称性、卷积定理等。重点介绍了FFT算法，包括蝶形运算和分治思想，以及不同FFT算法（如Cooley-Tukey算法）的实现细节和计算效率优势。强调了FFT在实际计算中的重要性。 离散时间系统： 深入分析离散时间系统的模型，包括差分方程、系统函数、脉冲响应等。详细讨论了线性时不变（LTI）离散时间系统的特性，包括因果性、稳定性、可观性、能控性等。通过系统函数，分析系统的频率响应和瞬态响应。 数字滤波器设计： 详细介绍了数字滤波器的分类，包括无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器设计： 讲解了利用模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过双线性变换等方法设计IIR数字滤波器。分析了IIR滤波器的优点（高阶和低阶都可以实现高选择性）和缺点（可能存在非线性相位）。 FIR滤波器设计： 介绍了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）设计FIR滤波器，以及最优逼近法（如Remez-Exchange算法）设计具有特定幅频特性的FIR滤波器。分析了FIR滤波器的优点（线性相位、易于实现、稳定性好）和缺点（设计难度可能较高，需要更高阶数实现较高选择性）。 采样与量化： 详细阐述了采样定理（Nyquist-Shannon采样定理），解释了理想采样、实际采样（保持器）以及过采样和欠采样的影响。深入讨论了量化过程，包括均匀量化和非均匀量化，以及量化误差的产生和抑制方法。分析了量化噪声对信号精度的影响。 第三部分：信号处理的应用 本部分将理论知识应用于实际问题。 自适应信号处理： 介绍自适应滤波器的基本原理，包括最速下降法、最小均方（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等。重点分析了自适应滤波器在噪声消除、回声消除、均衡、信道辨识等方面的应用。 谱估计： 探讨了多种谱估计方法，包括非参数谱估计（如周期图法、Welch法、Bartlett法）和参数谱估计（如AR模型、MA模型、ARMA模型）。分析了不同方法的优缺点和适用场景。 多速率信号处理： 介绍信号的升采样和降采样技术，以及它们在信号处理中的作用。详细讨论了抽取（decimation）和插值（interpolation），以及多速率滤波器的设计和应用，如抗混叠滤波器。 小波分析： 引入小波变换的概念，与傅里叶变换进行对比，强调其在时间和频率局部化分析的优势。介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。展示了小波分析在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的应用。 通信系统中的信号处理： 阐述了信号处理在现代通信系统中的关键作用，包括调制解调、信道编码、均衡、多用户检测、MIMO系统等。 图像和音频信号处理： 介绍信号处理在图像增强、去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）以及音频信号的去噪、语音识别、音频压缩（如MP3）等方面的具体应用。 生物医学信号处理： 探讨了心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的特点及其处理方法，包括噪声滤波、特征提取、模式识别等。 其他应用领域： 简要介绍信号处理在雷达、声纳、地震勘探、金融信号分析、机械故障诊断等领域的研究和应用进展。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解信号的基本概念、分类及其数学描述。 熟练掌握傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等核心数学工具。 理解卷积和相关运算在系统分析中的作用。 掌握离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理和应用。 理解离散时间系统的特性，并能进行分析和设计。 掌握数字滤波器（IIR和FIR）的设计方法和性能评估。 理解采样和量化过程中产生的误差及其处理。 掌握自适应信号处理的基本算法和应用。 了解多种谱估计方法及其特点。 熟悉多速率信号处理、小波分析等现代信号处理技术。 初步了解信号处理在通信、图像、音频、生物医学等多个工程领域的实际应用。 本书适合高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业本科生、研究生，以及从事相关领域工程技术研究和开发的科研人员与工程师阅读。对于希望系统学习信号处理理论和应用的研究者而言，本书提供了全面而深入的指导。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本《高级控制理论中的信号分析》的过程，更像是一场思维的体操训练。这本书的切入点非常独特，它不是传统的控制理论书籍，而是聚焦于如何利用信号处理的视角来理解和优化复杂的反馈系统。书中对于状态空间表示法的应用和推广令人印象深刻，如何通过对系统输入的阶跃响应或脉冲响应进行频谱分解，进而推断系统的稳定性和可控性，这些高级技巧的讲解非常到位。作者的语言风格偏向于学术的严谨与逻辑的紧密，几乎没有多余的叙述，每一个公式的推导都直指核心。我特别欣赏它对非线性控制系统中信号失真的分析，引入了李雅普诺夫稳定性理论与信号谱分析的交叉融合，这在很多基础教材中是看不到的深度。然而，也正因其深度，使得阅读体验略显“硬核”，初学者可能会感到压力巨大，需要相当的数学功底才能跟上作者的节奏。对于那些希望在自动化和机器人领域寻求突破的工程师来说，这本书提供了一种全新的、更高维度的思考框架。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《通信系统原理详解》，我立刻被其宏大的叙事结构所吸引。这本书没有将重点仅仅放在信号本身，而是将信号处理置于整个通信链路的背景之下进行考察，这使得读者能够更全面地理解信号处理技术在信息传输中的战略地位。它对调制解调技术的描述详尽而透彻，无论是传统的AM/FM，还是现代的OFDM技术，作者都给予了充分的篇幅进行深入剖析，尤其是在抗干扰能力和频谱效率的对比分析上，见解独到。我特别喜欢其中关于信道编码理论的阐述，像是纠错码的构造与译码过程，作者用清晰的代数方法和图示推导，使得原本晦涩难懂的错误概率曲线计算变得可以被掌握。唯一让我感到有些吃力的地方是它对高斯噪声模型的处理，虽然严谨，但对于非专业背景的读者来说，可能需要反复阅读才能完全消化其中的概率论基础。尽管如此，对于志在成为通信领域专家的读者而言，这本书无疑是案头必备的工具书，其内容的深度和广度都达到了行业前沿水平。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《声学与振动测量技术》的评价是：细节决定成败。这本书的核心价值在于它对手动和自动测量设备的实际操作流程进行了详尽的指导，这在很多侧重理论的书籍中是缺失的。作者对麦克风、加速度计等传感器的选型标准、误差来源以及校准步骤的讲解细致入微，几乎是一本操作手册。比如，在进行混响时间测量时，书中对声源激发方式（如枪响或扫频信号）的选择及其对测量结果的影响进行了细致的讨论，这些都是经验性的知识点，却被系统地记录了下来。振动分析部分，它清晰地解释了模态分析的基本原理，如何通过频率响应函数来识别结构的固有频率和阻尼比，并配有大量的实际频谱图作为佐证。阅读过程中，我感觉自己仿佛在资深工程师的指导下进行现场测试。如果说有什么可以改进的地方，或许是对于超声波和水下声学信号处理的讨论可以再扩展一些，但就其核心的结构动力学和环境噪声处理范畴而言，这本书的实用价值极高，是工程实践者不可多得的好帮手。

评分☆☆☆☆☆

这本新近购入的《数字信号处理导论》真是让我大开眼界，特别是它对傅里叶变换和Z变换的讲解，深入浅出，即便是初次接触这些复杂数学工具的读者，也能迅速建立起直观的认识。作者似乎非常擅长将抽象的概念与实际工程问题相结合，比如在介绍滤波器设计时，不仅仅停留在理论公式的堆砌，而是结合了音频降噪和图像增强的实际案例，使得原本枯燥的课程变得生动有趣。我尤其欣赏它在讲解离散时间系统时所采用的循序渐进的逻辑，从基本的采样定理开始，逐步过渡到更高级的频率分析方法，使得知识体系的构建非常扎实。书中的图示和例题质量极高，很多图表都精确地展示了信号在不同域（时域、频域）中的变化情况，这对于理解系统响应至关重要。不过，如果能再增加一些关于现代嵌入式系统中实时信号处理的硬件实现细节，那就更加完美了，毕竟理论和实践的结合才是硬道理。总体来说，这是一本极佳的入门教材，为后续深入学习奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买《生物医学信号处理基础》这本书时，是抱着将理论知识应用到实际数据分析的期望的。这本书的实用性远超我的预期，它聚焦于如何从嘈杂的生理信号中提取有价值的信息。例如，在心电图（ECG）信号分析章节，作者详细介绍了基线漂移的去除方法，并对比了小波变换和经验模态分解（EMD）在R波检测上的优劣，这种对比分析极大地拓宽了我的思路。书中的编程示例，虽然大多使用MATLAB，但代码结构清晰，注释详尽，让我能够轻易地将算法迁移到Python等其他环境中进行验证和修改。它对脑电图（EEG）中常见伪影的识别和处理也进行了系统的归纳，这对于实际数据预处理工作至关重要。唯一美中不足的是，对于更前沿的深度学习在生物信号分类中的应用，内容略显单薄，更多地集中在传统的特征工程方法上。但总体而言，这本书为跨界学习者提供了一个非常平稳的过渡平台，成功架起了信号处理与生命科学之间的桥梁。