数字信号处理——原理、实现及应用(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高西全，丁玉美，阔永红 著

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• 滤波
• 傅里叶变换

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121107641

商品编码：29736002548

包装：平装

出版时间：2010-06-01

基本信息

书名:数字信号处理——原理、实现及应用(第2版)

定价：35.00元

售价：23.8元,便宜11.2元,折扣68

作者:高西全,丁玉美,阔永红

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-06-01

ISBN：9787121107641

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书为普通高等教育“十一五”*规划教材。
本书系统地介绍了数字信号处理的基本原理、算法及其软硬件实现方法。主要讲述时域离散信号与系统的基本概念和时域、频域的分析方法。重点介绍离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法。介绍模拟信号数字处理原理与方法、多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法，数字信号处理的典型应用。
结合各章的内容，介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数，并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序。各章中安排了丰富的例题、习题和上机题。
本书适合作为高等学校电子信息类专业和相近专业本科生教材，也可以作为相关专业科技人员的参考书。

目录

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绪论
0.1 数字信号处理的基本内容
0.2 数字信号处理的实现方法
0.3 数字信号处理的主要优点
章 时域离散信号和系统
1.1 引言
1.2 模拟信号、时域离散信号和数字信号
　　1.2.1 时域离散信号和数字信号
　　1.2.2 时域离散信号的表示方法
　　1.2.3 常用时域离散信号
1.3 时域离散系统
　　1.3.1 线性时不变时域离散系统
　　1.3.2 线性时不变系统输出和输入之间的关系
　　1.3.3 系统的因果性和稳定性
1.4 时域离散系统的输入输出描述法——线性常系
　　数差分方程
　　1.4.1 线性常系数差分方程
　　1.4.2 线性常系数差分方程的递推解法
　　1.4.3 用MATLAB求解差分方程
　　1.4.4 应用举例——滑动平均滤波器
习题与上机题
第2章 时域离散信号和系统的频域分析
2.1 引言
2.2 时域离散信号的傅里叶变换
　　2.2.1 时域离散信号的傅里叶变换的定义
　　2.2.2 周期信号的离散傅里叶级数
　　2.2.3 周期信号的傅里叶变换
　　2.2.4 时域离散信号傅里叶变换的性质
2.3 时域离散信号的Z变换
　　2.3.1 时域离散信号Z变换的定义及其与傅里
　　　　叶变换的关系
　　2.3.2 Z变换的收敛域与序列特性之间的关系
　　2.3.3 逆Z变换
　　2.3.4 Z变换的性质和定理
2.4 利用Z变换对信号和系统进行分析
　　2.4.1 系统的传输函数和系统函数
　　2.4.2 根据系统函数的极点分布分析系统的因
　　　　果性和稳定性
　　2.4.3 用Z变换求解系统的输出响应
　　2.4.4 系统稳定性的测定及稳定时间的计算
　　2.4.5 根据系统的零、极点分布分析系统的
　　　　频率特性
习题与上机题
第3章 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）
3.1 离散傅里叶变换的定义及物理意义
　　3.1.1 DFT定义
　　3.1.2 DFT与ZT、FT、DFS的关系
　　3.1.3 DFT的矩阵表示
　　3.1.4 用MATLAB计算序列的DFT
3.2 DFT的主要性质
3.3 频域采样
3.4 DFT的快速算法——快速傅里叶变换（FFT）
　　3.4.1 直接计算DFT的特点及减少运算量的基本途径
　　3.4.2 基2 FFT算法
3.5 DFT（FFT）应用举例
　　3.5.1 用DFT（FFT）计算两个有限长序列的
　　　　线性卷积
　　3.5.2 用DFT计算有限长序列与无限长序列的
　　　　线性卷积（85）
　　3.5.3 用DFT对序列进行谱分析
习题与上机题
第4章 模拟信号数字处理
4.1 模拟信号数字处理原理方框图
4.2 模拟信号与数字信号的相互转换
　　4.2.1 时域采样定理
　　4.2.2 带通信号的采样
　　4.2.3 A/D变换器
　　4.2.4 将数字信号转换成模拟信号
4.3 对数字信号处理部分的设计考虑
4.4 线性模拟系统的数字模拟
4.5 模拟信号的频谱分析
　　4.5.1 公式推导及参数选择
　　4.5.2 用DFT（FFT）对模拟信号进行谱分析的误差
　　4.5.3 用DFT（FFT）对周期信号进行谱分析
习题与上机题
第5章 数字滤波器的基本概念及一些特殊滤波器
5.1 数字滤波器的基本概念
5.2 理想数字滤波器
　　5.2.1 理想数字滤波器的特点及分类
　　5.2.2 理想滤波器的近似实现
5.3 简单滤波器的设计
　　5.3.1 一阶数字滤波器
　　5.3.2 二阶数字滤波器
　　5.3.3 低通到高通的简单变换
5.4 数字谐振器
5.5 数字陷波器
5.6 全通滤波器
5.7 小相位滤波器
5.8 梳状滤波器
5.9 正弦波发生器
习题与上机题
第6章 IIR数字滤波器（IIRDF）设计
6.1 模拟滤波器设计
　　6.1.1 模拟滤波器设计指标
　　6.1.2 巴特沃思模拟低通滤波器设计
　　6.1.3 切比雪夫（Chebyshev）滤波器设计
　　6.1.4 椭圆滤波器
　　6.1.5 贝塞尔（Bessel）滤波器设计
　　6.1.6 用MATLAB设计模拟滤波器
　　6.1.7 五种类型模拟滤波器的比较
　　6.1.8 频率变换与高通、带通及带阻滤波器设计
6.2 IIR数字滤波器设计
　　6.2.1 用脉冲响应不变法设计IIRDF
　　6.2.2 用双线性变换法设计IIRDF
　　6.2.3 高通、带通和带阻IIRDF
　　6.2.4 IIRDF的频率变换
习题与上机题
第7章 FIR数字滤波器（FIRDF）设计
7.1 线性相位FIRDF及其特点
7.2 用窗函数法设计FIRDF
　　7.2.1 用窗函数法设计FIRDF的基本方法
　　7.2.2 窗函数法的设计性能分析
　　7.2.3 典型窗函数介绍
　　7.2.4 用窗函数法设计FIRDF的步骤及
　　　　MATLAB设计函数（192）
7.3 利用频率采样法设计FIRDF
　　7.3.1 频率采样设计法的基本概念
　　7.3.2 设计线性相位特性FIRDF时，频域
　　　　采样H (k)的设置原则
　　7.3.3 逼近误差及改进措施
7.4 利用等波纹佳逼近法设计FIRDF
　　7.4.1 等波纹佳逼近法的基本思想
　　7.4.2 remez和remezord函数介绍
　　7.4.3 FIR希尔伯特变换器和FIR数字微分器设计
7.5 FIRDF与IIRDF的比较
习题与上机题
第8章 时域离散系统的实现
8.1 引言
8.2 FIR网络结构
　　8.2.1 FIR直接型结构和级联型结构
　　8.2.2 线性相位结构
　　8.2.3 FIR频率采样结构
　　8.2.4 快速卷积法
8.3 IIR网络结构
　　8.3.1 IIR直接型网络结构
　　8.3.2 IIR级联型网络结构
　　8.3.3 IIR并联型网络结构
　　8.3.4 转置型网络结构
8.4 格型网络结构
　　8.4.1 全零点格型网络结构
　　8.4.2 全极点格型网络结构
8.5 用软件实现各种网络结构
8.6 数字信号处理中的量化效应
　　8.6.1 量化及量化误差
　　8.6.2 A/D变换器中的量化效应
　　8.6.3 系数量化效应
　　8.6.4 运算中的量化效应
8.7 滤波器设计与分析工具
习题与上机题
第9章 多采样率数字信号处理
9.1 引言
9.2 整数因子抽取
9.3 整数因子内插
9.4 按有理数因子I/D的采样率转换
9.5 采样率转换滤波器的高效实现方法
　　9.5.1 直接型FIR滤波器结构
　　9.5.2 多相滤波器结构
9.6 采样率转换系统的多级实现
9.7 采样率转换器的MATLAB实现
9.8 采样率转换在数字语音系统中的应用
　　9.8.1 数字语音系统中的信号采样过程及
　　　　其存在的问题
　　9.8.2 数字语音系统中改进的A/D转换方案
　　9.8.3 接收端D/A转换器的改进方案
习题与上机题
0章 数字信号处理应用举例
10.1 引言
10.2 数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用
10.3 数字信号处理在音乐信号处理中的应用
　　 10.3.1 时域处理
　　 10.3.2 频域处理
附录A MATLAB信号处理工具箱函数表
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《模拟信号的艺术与科学：从基础到前沿》 引言： 在浩瀚的信息时代，我们耳畔的音乐、眼前流畅的视频、手中通信的便捷，无不建立在对信息信号的精确捕捉、处理和传输之上。而这一切的起点，往往源于对自然界中丰富多彩的模拟信号的深刻理解和巧妙运用。本书《模拟信号的艺术与科学：从基础到前沿》正是这样一部致力于揭示模拟信号世界奥秘的著作。它并非一本技术手册，而是对模拟信号这一古老而又充满活力的领域的一次全面而深入的探索，旨在引导读者穿越模拟信号的海洋，领略其内在的优雅逻辑，掌握其精妙的实现技艺，并洞悉其在当今科技浪潮中的不朽应用。 第一部分：模拟信号的基石——理论的殿堂 本书的开篇，我们将一同潜入模拟信号的理论根基。模拟信号，作为信息传递的最初载体，其本质在于连续性和无限可分性。理解其数学模型至关重要。傅里叶分析，作为分析周期信号和非周期信号的强大工具，将引领我们看到信号的频率域构成，如同解剖一把小提琴，既能听到悠扬的旋律，也能辨析出构成旋律的各个音符及其强度。我们将深入探讨正弦波、方波、锯齿波等基本波形，理解它们的幅值、频率、相位等关键参数如何共同塑造信号的特性。 频率域的视角将进一步拓展到功率谱密度和能量谱密度的概念。功率谱密度描述了信号的功率在频率上的分布，对于理解噪声的影响和信号的能量归属至关重要；能量谱密度则揭示了瞬时信号的能量在频率上的分布。这些概念不仅是理论的基石，更是后续信号分析和设计的有力支撑。 信号的另一个重要属性是其统计特性。我们将审视随机信号的建模，包括平稳随机过程和非平稳随机过程。高斯分布、泊松分布等概率分布将帮助我们理解信号在随机干扰下的行为。自相关函数和互相关函数将揭示信号自身的统计规律以及不同信号之间的统计关联性，这在信号检测、估计和滤波等领域有着不可替代的作用。 此外，卷积定理将作为信号系统分析的核心工具之一，深入探讨系统的冲激响应如何决定系统的输出。理解线性时不变（LTI）系统是模拟信号处理的关键，我们将从时域和频域两个维度来分析LTI系统的特性，以及如何通过分析系统的传递函数来预测和设计系统的行为。 第二部分：模拟信号的实现——电路的语言 理论的殿堂固然壮丽，但将抽象的概念转化为实际的器件和电路，才能让模拟信号焕发生机。本书的第二部分将聚焦于模拟信号的处理和实现，从基础的运算电路到复杂的集成系统。 首先，我们将回顾和深入理解运算放大器（Op-amp）这一模拟电路中的“瑞士军刀”。从最基本的同相、反相放大器，到差分放大器、积分器、微分器，每一个电路都将帮助我们理解运算放大器如何在信号的幅度、频率和波形上进行精确的操作。滤波器的设计是模拟信号处理的重中之重。我们将系统地介绍低通、高通、带通和带阻滤波器，并探讨巴特沃沃斯、切比雪夫、贝塞尔等不同滤波器的设计原则和特性曲线，理解它们在抑制不需要的频率成分、提取特定频率信号方面的差异与优势。 对于需要将连续信号转化为离散信号的场合，采样理论将是绕不开的话题。奈奎斯特-香农采样定理将以其严谨的数学证明，揭示采样率与原始信号带宽之间的关系，并深入讨论采样过程中可能出现的混叠现象及其解决方案。保持器（Sample-and-Hold）电路作为采样过程中的重要组成部分，也将被细致分析。 在信号的生成方面，振荡器电路的原理将得到详细阐述。从RC振荡器到LC振荡器，再到晶体振荡器，我们将理解不同振荡器如何利用反馈机制产生稳定且具有特定频率的周期信号。 此外，本书还将触及一些更高级的模拟电路主题，例如混频器（Mixer）在频率变换中的作用，解调器（Demodulator）在恢复信息信号中的关键地位，以及各种模拟信号测量仪器（如示波器、频谱分析仪）的工作原理，帮助读者构建一个完整的模拟信号处理链条的具象认识。 第三部分：模拟信号的应用——世界的脉搏 模拟信号的处理并非仅仅是学术的探讨，它们是连接我们与物理世界的桥梁，是支撑现代科技发展的基石。本书的第三部分将带领读者走进模拟信号的广阔应用领域，从通信到医疗，从工业控制到科学研究。 在通信领域，模拟信号的处理是信息传输的核心。本书将探讨调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等模拟调制技术，理解它们如何将信息信号叠加到高频载波上，以便于远距离传输。在接收端，解调技术如何从混合信号中提取出原始信息，也将得到深入解析。无线电通信、广播电视系统等都离不开这些模拟信号处理的基本原理。 在音频和视频处理领域，模拟信号更是直接的体现。高质量的音频放大器、均衡器、混响器等效果设备，都依赖于精密的模拟电路设计。对声音的细腻处理，无论是音乐制作还是现场扩音，都离不开对模拟信号的精妙控制。 在测量和仪器仪表领域，模拟信号处理发挥着至关重要的作用。各种传感器将物理量（如温度、压力、光照）转化为模拟电信号，而这些信号经过放大、滤波、处理后，才能被读取和分析。从万用表的电压电流测量，到精密示波器对信号波形的捕捉，都体现了模拟信号处理的强大能力。 在工业控制领域，模拟信号依然扮演着重要角色。 PID（比例-积分-微分）控制器作为一种经典的控制算法，其模拟实现电路能够实时地根据传感器反馈的模拟信号，对执行机构进行精确的控制，从而稳定和优化工业生产过程。 在生物医学工程领域，模拟信号处理同样不可或缺。心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号，本质上都是微弱的模拟电信号，需要经过高精度、低噪声的模拟放大和滤波电路，才能被有效地采集和分析，为疾病的诊断和治疗提供依据。 结论： 《模拟信号的艺术与科学：从基础到前沿》并非一本孤立的技术教材，它力图将读者带入一个生动而富有挑战的知识领域。通过对模拟信号理论的深刻剖析，对电路实现的细致讲解，以及对其广泛应用的全面展示，本书旨在培养读者对模拟信号处理的直觉理解和解决实际问题的能力。 尽管数字化技术日新月异，但模拟信号作为连接真实世界的桥梁，其重要性从未减弱。理解和掌握模拟信号的处理，不仅是电子工程、通信工程等专业领域从业者的必备技能，更是任何希望深入理解现代科技运作方式的读者所不可或缺的知识。本书希望能激发读者对模拟信号世界的好奇心，引领他们在这一充满魅力的领域中不断探索，发现更深层次的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，这本书的难度曲线设置得有些陡峭了。尽管它试图面面俱到，但这种求全的倾向反而让初次接触DSP的人感到不知所措。很多基础概念的铺垫不够充分，像是默认读者已经具备了扎实的线性代数和概率论基础。特别是当涉及到Z变换和拉普拉斯变换在离散系统中的联系与区别时，作者的论述虽然准确，但对于刚接触“离散”这个概念的学生来说，缺乏必要的过渡和类比。我希望作者能在某些关键的数学工具引入时，能提供更多来自直觉的解释，而不是直接抛出复杂的公式。例如，在讲解窗函数对频谱泄漏的影响时，如果能用更生动的频谱图变化来辅助说明，而不是仅仅停留在数学定义上，效果会好很多。这本书更像是一本面向有一定基础的研究生参考书，而不是一本真正意义上的入门教材。它的严谨性是优点，但易用性和亲和力方面，确实有提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书在“应用”这一块的覆盖面虽然广，但深度上总觉得差点火候。它罗列了语音处理、图像增强、雷达信号等多个应用领域，让你知道DSP技术可以干什么，但真正深入到某个特定应用场景的核心挑战时，笔墨就显得有些单薄了。举个例子，在涉及自适应滤波器的章节，虽然讲解了LMS和RLS算法的推导，但在应用于实际的噪声消除场景时，例如如何根据环境噪声的统计特性动态调整步长参数，书中的讨论就显得比较表层了。我希望看到的是更贴近工业界前沿的应用案例分析，比如，在5G通信系统中，如何利用高效的滤波和变换技术来满足极低延迟的要求；或者在医疗影像设备中，如何平衡计算复杂度和重建质量。目前的“应用”部分，更像是一个“知识点地图”，而不是一个“能力培养指南”。它为你指明了方向，但没有手把手地带你走过那条最难爬的山路。对于追求最新应用技术的读者，这本书可能需要搭配更多专业领域的深度文献一起阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本号称“原理、实现及应用”的巨著，拿到手的时候，我心里其实是挺忐忑的。毕竟数字信号处理（DSP）这块，听起来就够硬核，很多教材要么是理论推导得让人头晕眼花，要么是代码实现得晦涩难懂，很少有能做到两者兼顾的。我当初买它，主要是冲着“第2版”去的，希望能在前版的基础上看到更多与时俱进的内容，特别是近几年兴起的机器学习在信号处理中的应用，或者更先进的滤波器设计算法。然而，当我翻开前几章时，那种经典的、教科书式的叙述方式扑面而来，虽然严谨，但阅读体验上缺乏一些“现代感”。例如，对于傅里叶变换的介绍，虽然全面，但总觉得可以加入更多直观的图示或者与实际工程问题的关联，让我这个非科班出身的工程师能更快地建立起感性认识。特别是关于快速傅里叶变换（FFT）的章节，虽然原理讲得清楚，但对于不同FFT算法的性能对比分析，感觉略显单薄，没有深入挖掘不同硬件平台下选择特定算法的考量。这本书在基础概念的夯实上无疑是下了大功夫的，但对于如何“用”起来，特别是如何将理论知识快速转化为解决实际工程难题的工具，给读者的指引感觉还可以更具操作性一些。我期待的不仅仅是“是什么”，更是“怎么办”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量是值得称赞的，纸张的质感很好，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳，这对于一本厚厚的参考书来说非常重要。不过，内容上，我个人更关注的是那些“实现”层面的细节，比如在使用MATLAB或Python进行仿真验证时，作者是如何组织代码结构的。遗憾的是，书中提供的代码示例，虽然功能完整，但更多是作为理论的辅助证明，缺乏对软件工程实践的考量。比如，如何编写可复用、模块化的DSP代码，如何进行高效的内存管理，以及在嵌入式系统上进行实时DSP时需要注意的陷阱，这些“工程实践的血泪史”在书中几乎找不到。我希望能看到作者用实际项目驱动的方式来讲解，而不是仅仅停留在数学公式和离散系统的抽象层面。对于希望从学术理论跨越到工程实践的读者来说，这本书的“实现”部分更像是一份理论实现的指南，而非一份实战手册。我花了大量时间去自行补充这些工程化的知识点，这在一定程度上削弱了原书的整体价值感。

评分☆☆☆☆☆

翻阅全书，我最大的感受是它在算法的“新旧交替”上的平衡处理得不够理想。作为“第2版”，我本期望能看到大量对新兴算法，特别是与人工智能结合紧密的信号处理方法的深入介绍。例如，深度学习在谱分析、特征提取方面的突破性进展，或者一些基于神经网络的非线性滤波器的设计思路。然而，书中的核心内容依然紧紧围绕着经典的FIR/IIR滤波器、谱分析方法等传统技术展开。这固然保证了理论的经典性和稳定性，但对于急需将所学知识应用到当前最热门技术领域的读者来说，会感到知识的“保质期”有所缩短。它更像是一部经典的百科全书，系统而全面地记录了DSP领域的“黄金时代”，但对于正在发生的“数字革命”的浪潮，似乎捕捉和反映得不够及时和深刻。因此，如果你想打下一个极其扎实的传统DSP基础，它无疑是可靠的选择；但若你想紧跟行业前沿脉搏，可能还需要在其他更侧重应用和新技术的资料中寻找补充。