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刘洋，张颖慧，那顺乌力吉 著

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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517030508

商品编码：29742316748

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理原理与方法研究
作者	刘洋,张颖慧,那顺乌力吉
定价	76.00元
出版社	中国水利水电出版社
ISBN	9787517030508
出版日期	2015-07-01
字数
页码	343
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

《数字信号处理原理与方法研究》共包括10章，主要内容有信号与数字信号处理、离散时间信号与系统、Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器的结构与有限字长效应、ⅡR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计、多采样率数字信号处理、数字信号处理的实现。 　　《数字信号处理原理与方法研究》理论紧扣实际、论述有据、逻辑连贯，应用内容涉及广泛、形象生动。可作为通信工程、电子信息工程、自动化、电子科学与技术、测控技术与仪器、电子信息科学与技术等专业的本科生教材，也可作为相关专业的技术人员的参考用书。

作者简介

刘洋，博士，副教授，硕士牛导师。现为中国青年科技工作者协会信息与电子科学专业委员会理事，中国电子学会会员。在国际国内重要学术期刊和会议上发表学术论文20余篇；主持国家自然科学基金项目1项，参加国家自然基金项目4项：2010年被授予内蒙占自治区“五一劳动奖章”。 　　 　　张颖慧，博士，讲师。2015年毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业获工学博士学位。在国际国内重要学术期刊和会议上发表学术论文数篇；参与多项国家重大专项与国家自然科学基金等项目。 　　 　　那顺乌力吉，硕士，讲师。2009年毕业于内蒙古大学信号与信息处理专业获工学硕士学位。主要研究领域为通信、信号与信息处理。参加多项国家自然基金项目和省级项目；在国内外期刊会议上发表学术论文10余篇。

目录

前言 第1章 绪论 1.1 信号、系统与信号处理 1.2 数字信号处理的特点及系统结构 1.3 数字信号处理的发展过程及前景分析 1.4 数字信号处理的应用领域 1.5 如何使用数字信号处理 第2章 离散时间信号与系统 2.1 离散时间信号 2.2 离散时间系统 2.3 常系数线性差分方程 2.4 信号的数字化处理方法 2.5 系统的频率响应 第3章 z变换 3.1 Z变换与收敛域 3.2 Z反变换 3.3 z变换与傅里叶变换的关系 3.4 利用Z变换求解差分方程 3.5 离散时间傅里叶变换（DTFT） 第4章 离散傅里叶变换（DFT） 4.1 傅里叶变换的形式 4.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFs） 4.3 离散傅里叶变换（DFT） 4.4 DFT的应用 4.5 二维离散傅里叶变换 第5章 快速傅里叶变换（FFT） 5.1 直接计算离散傅里叶变换的计算复杂度 5.2 按时间抽选的基一2FFT算法（库利一图基算法） 5.3 按频率抽选的基一2FFT算法（桑德一图基算法） 5.4 离散傅里叶反变换（IDFT）的高效算法 5.5 实序列的FFT算法 5.6 分裂基FFT算法 5.7 N为复合数的FFT算法 5.8 线性调频Z变换（Chirp-Z变换或CZT）算法 5.9 FFT的应用 第6章 数字滤波器的结构与有限字长效应 6.1 数字滤波器的基本概念与技术指标 6.2 数字滤波器的研究与表示方法 6.3 无限长单位冲激响应（ⅡR）滤波器的基本结构 6.4 有限长单位冲激响应（FIR）滤波器的基本结构 6.5 数字滤波器的格型结构 6.6 数字滤波器实现中的有限字长效应 第7章 ⅡR数字滤波器的设计 7.1 模拟滤波器的设计 7.2 ⅡR数字滤波器的间接设计方法 7.3 ⅡR数字滤波器的频率变换及MATLAB实现 7.4 ⅡR数字滤波器的直接设计方法 7.5 ⅡR数字滤波器的相位均衡 第8章 FIR数字滤波器的设计 8.1 线性相位FIR数字滤波器 8.2 窗函数法FIR数字滤波器设计 8.3 频率采样法FIR数字滤波器设计 8.4 线性相位FIR滤波器设计的优方法（等波纹逼近法） 8.5 简单整系数法设计FIR数字滤波器 8.6 FIR和ⅡR数字滤波器的比较 第9章 多采样率数字信号处理 9.1 多采样率的概念 9.2 序列的整数倍抽取和插值 9.3 有理倍数采样率转换 9.4 多采样转换滤波器的设计及实现 第10章 数字信号处理的实现 10.1 数字信号处理的实现方法 10.2 数字信号处理器的速度 10.3 数字信号处理的误差 10.4 数字信号处理的应用 参考文献

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文摘

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序言

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信号的律动与解码：探索数字世界的奥秘 我们生活在一个被信号层层包裹的世界。从清晨唤醒你的闹钟，到夜晚点亮你家的灯光，再到手机屏幕上跳跃的文字和图像，无不承载着信息的载体——信号。而这些信号，在穿越时空、进行传递和处理的过程中，往往需要被转化为一种更稳定、更易于操作的形式，以便于我们理解、分析和应用。这便是“数字信号”的魅力所在。 这本书，将带领你踏上一段深度探索数字信号处理（DSP）原理与方法的奇妙旅程。它并非简单罗列枯燥的公式和算法，而是致力于揭示隐藏在数字世界深处的规律，让你理解信号如何被“捕获”、“变形”并最终“讲述”其内在的故事。我们将从最基础的信号概念入手，逐步深入到数字信号处理的核心技术，用严谨的理论结合生动的实例，为你勾勒出数字信号处理的全景图。 第一篇：信号的诞生与数字化的桥梁 在踏入数字领域之前，我们首先需要理解“信号”的本质。何为信号？它不仅仅是电磁波的振荡，更是物理世界中各种可测量、可记录的量。温度、压力、声音、图像、生物电信号……它们都以模拟信号的形式存在，连续地变化，就像一条平滑的曲线。然而，模拟信号在传输和存储过程中容易受到噪声的干扰，且难以进行复杂的计算和处理。 正是为了克服这些局限，我们引入了“采样”和“量化”这两个关键步骤，将模拟信号转化为数字信号。你可以将采样想象成在一张连续的画作上，按照固定的时间间隔，在不同的点上“拍照”。这些“照片”捕捉了信号在特定时刻的状态。而量化，则像是将这些“照片”中的颜色细微差别进行分类和编号，将其转化为有限的离散数值。这个过程，如同将一条连续的河流，分割成一个个独立的、有编号的水滴。 理解采样率、奈奎斯特定理等基本概念，对于掌握信号数字化的过程至关重要。我们将深入探讨，为何采样率的选择直接影响着我们能否准确地还原原始信号，以及过采样、欠采样的潜在问题。量化过程中的量化误差，又是如何影响信号的精度，以及如何通过增加量化比特数来减小误差。我们将以声音信号为例，生动展示采样和量化如何将一段连续的语音转化为一串串可以被计算机识别和处理的二进制代码。 第二篇：数字信号的特性与变换的魔法 一旦信号被数字化，它就展现出了与模拟信号截然不同的特性。离散性、周期性、非周期性……这些新的属性赋予了数字信号独特的“语言”。理解这些特性，是深入分析信号内在规律的基础。 我们还将引入一系列强大的数学工具，来揭示数字信号的频率域特征。傅里叶变换，堪称数字信号处理的“万能钥匙”。它能够将时域中的信号分解成不同频率的正弦和余弦分量的叠加，让我们看到信号“由什么频率组成”。就像一位高明的音乐鉴赏家，能够听出乐曲中包含了多少种乐器的声音，以及每种乐器的音量大小。我们将详细讲解离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT），让你领略其强大的数据压缩和频谱分析能力。 除了傅里叶变换，拉普拉斯变换和Z变换也是处理连续时间和离散时间系统的重要工具。它们能够将复杂的微分方程或差分方程转化为代数方程，简化系统的分析和设计。我们将探讨这些变换在系统稳定性分析、滤波器设计等方面的应用，帮助你理解系统是如何响应不同输入信号的。 第三篇：滤波的艺术：信号的“净化”与“增强” 在信号的传播过程中，噪声几乎是不可避免的。这些随机的干扰信号，往往会模糊我们想要提取的信息。滤波，就是数字信号处理中一种至关重要的“净化”技术。它能够有选择性地去除信号中不需要的频率成分，同时保留我们关心的频率成分。 我们将详细介绍两种主要的滤波技术：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器以其结构紧凑、计算效率高而著称，但其设计过程相对复杂，并且存在稳定性问题。FIR滤波器则以其线性相位特性和易于实现而受到青睐，但通常需要更高的阶数才能达到与IIR滤波器相似的滤波效果。 你将了解到，如何根据实际需求，设计不同类型的滤波器，例如低通滤波器（只允许低频信号通过）、高通滤波器（只允许高频信号通过）、带通滤波器（只允许特定频段的信号通过）和带阻滤波器（阻止特定频段的信号通过）。我们将结合图像处理中的降噪应用，以及音频处理中的音效增强，让你直观地感受到滤波技术的神奇力量。 第四篇：系统分析与设计：构建信号处理的“大脑” 数字信号处理不仅关乎对单个信号的分析，更在于如何设计和理解能够处理这些信号的“系统”。一个系统，可以看作是一个对输入信号进行一系列数学运算，并产生输出信号的“黑盒子”。 我们将在这一部分深入研究线性时不变（LTI）系统的基本性质。稳定性和因果性是衡量一个系统好坏的重要指标。我们将通过卷积运算，来描述LTI系统如何处理输入信号，以及系统自身的冲激响应函数（h(n)）如何刻画系统的行为。 此外，你还将接触到系统函数（H(z)）的概念，它能够更简洁地描述LTI系统的频率响应特性，并用于系统的稳定性分析和设计。我们将探讨如何利用系统函数来设计满足特定要求的滤波器，以及如何分析系统的频率选择性。 第五篇：现代数字信号处理的拓展与应用 随着技术的飞速发展，数字信号处理的应用领域也在不断拓展。除了传统的通信、音频、图像处理，它还在生物医学工程、金融分析、人工智能等领域发挥着越来越重要的作用。 我们将简要介绍一些现代数字信号处理的拓展技术。例如，自适应信号处理，它能够根据输入信号的变化自动调整系统的参数，以达到最佳的处理效果，在通信中的噪声消除和信道均衡方面有着广泛应用。小波变换，作为一种能够同时在时间和频率域进行分析的工具，在图像压缩、信号去噪和特征提取等方面展现出独特的优势。 最后，本书还将展望数字信号处理在未来的发展趋势，例如在机器学习、深度学习中的核心作用，以及在5G通信、物联网等新兴技术中的关键地位。 这本书将为你带来什么？ 通过系统地学习本书的内容，你将： 构建坚实的理论基础： 深刻理解数字信号处理的核心原理，为进一步的学习和研究打下坚实的基础。 掌握实用的分析工具： 熟悉傅里叶变换、Z变换等数学工具，能够分析和理解各种信号的特性。 学会设计与优化： 掌握滤波器设计、系统分析等关键技术，能够根据实际需求设计和优化信号处理系统。 开阔应用视野： 了解数字信号处理在通信、音频、图像、生物医学等众多领域的广泛应用，激发创新灵感。 提升解决问题的能力： 能够运用数字信号处理的知识，分析和解决实际工程问题。 无论你是希望深入理解数字信号处理的理论精髓，还是希望掌握这项技术在实际工程中的应用，这本书都将是你不可多得的良师益友。让我们一起，走进这个由数字信号构成的精彩世界，解锁信号的律动，解码信息的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当考究，封面采用了一种哑光质感的材质，手感非常扎实，摸上去有一种沉静而专业的氛围。纸张的选用也看得出是用心了，略带米黄的色调，既保护了视力，又让阅读过程变得更加舒适。特别是字体排版，行距和字号都经过了精心的平衡，即便是长时间盯着复杂的公式和图表看，也不会感到过于疲劳。我尤其欣赏它在内容组织上的那种逻辑递进感，从最基础的采样理论讲起，一步步深入到傅里叶变换、Z变换的应用，整个脉络清晰得像是一张精心绘制的地图。作者在解释那些抽象概念时，总是能找到非常贴切的日常类比，这对于初学者来说简直是救星。举个例子，他描述卷积操作时，不是直接抛出数学定义，而是通过一个动态的“滑动窗口”来形象化地展示输入信号是如何与系统响应相互作用的，这一点我给满分。这本书的配图质量也高得出奇，那些频域和时域的波形图，线条清晰，色彩区分明确，很多教科书上的插图模糊不清，但这本书的图表简直可以作为标准范本拿去印刷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像传统教科书那样冷冰冰的公式堆砌，而是带有一种温和而坚定的引导性。作者在构建知识体系时，总是在关键转折点插入一些历史回顾或者方法论的演变过程。例如，在介绍快速傅里叶变换（FFT）时，他并没有直接上蝶形运算的图解，而是先花了一段篇幅讲述了DFT计算量巨大的历史瓶颈，以及Cooley-Tukey算法的革命性意义。这种叙事方式极大地增强了阅读的代入感和理解的深度，让人感觉自己不是在被动接收知识，而是在参与一次知识的“考古”与“重建”过程。这种人文关怀在技术书籍中是相当罕见的，它让枯燥的数学推导充满了生命力和背景故事，极大地降低了学习的心理门槛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实例和习题部分，简直就是一本实战手册。很多理论性的著作，读完后总有一种“纸上谈兵”的感觉，但这本书在这方面做得非常出色。它不是那种只给出几个简单算术题的类型，而是大量采用了与实际工程问题紧密结合的场景。例如，在讲解FIR滤波器设计时，它不仅展示了窗口法的基本计算，还紧接着提供了一个模拟航空航道数据降噪的案例，要求读者使用频率采样法和最小二乘法设计滤波器，并对比两者的性能指标——尤其是过渡带宽度和通带纹波的差异。更棒的是，书的配套资源中似乎包含了部分的MATLAB代码框架，虽然我没有细究具体实现，但光是看到这些工程化的思考路径，就足以让人跃跃欲试。对于那些渴望从理论知识跨越到工程实践的读者来说，这本书提供了绝佳的“桥梁”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在某些高阶专题上的处理，展现出了作者超越主流教材的视野。特别是在讨论非均匀采样和稀疏采样的章节，它没有局限于传统的Nyquist-Shannon理论的框架内打转。作者深入探讨了压缩感知（Compressed Sensing）的数学基础，包括RIP条件和基追踪算法的收敛性分析，这在很多DSP入门或进阶教材中是基本不会涉及的深度。这种将信号处理与现代信息论、优化理论进行交叉融合的视角，让整本书的格局一下子打开了。它不再仅仅是关于“如何处理已采样的信号”，而是上升到了“如何更有效地获取信号”的哲学层面。对于希望在DSP领域进行更深层次研究或者从事前沿算法开发的人士来说，这本书提供了一个非常坚实且具有前瞻性的理论基石。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的理论深度确实达到了一个令人敬畏的水平。它并没有停留在对标准教材内容的简单复述上，而是深入挖掘了一些前沿和深层次的学术探讨。比如，在讨论随机过程在信号处理中的应用时，它没有满足于讲解维纳滤波的基础模型，而是引入了卡尔曼滤波的扩展形式及其在非线性系统中的局限性分析。这种对“为什么”和“在什么条件下”的追问，体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。我特别喜欢其中关于“采样定理的局限性与超分辨技术”的那一章，作者没有回避高斯白噪声环境下信号恢复的固有难题，反而坦诚地探讨了正则化方法如何在高维空间中权衡偏差与方差，这种坦诚的学术讨论，远比那些只讲成功案例的教材来得更有价值。读完这一部分，我感觉自己像是跟随一位经验丰富的导师进行了一次高强度的智力攀登，虽然过程烧脑，但收获是立竿见影的。