基本信息
书名:数字信号处理
定价:32.00元
作者:王凤文,舒冬梅,赵宏才著
出版社:北京邮电大学出版社有限公司
出版日期:2007-06-01
ISBN:9787563511211
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:
商品重量:0.540kg
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内容提要
本书分为上下两篇:上篇为数字信号处理技术的理论基础,包括连续时间系统分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的频域分析、离散时间信号与系统的数字频域分析、IIR数字滤波器设计和FIR数字滤波器设计7章内容;下篇为数字信号处理技术的实现与应用,包括TMS302C54x的指令系统、DSP应用程序设计和DSP接口设计与应用实例。
书中给出了大量的习题、例题和MATLAB仿真实例,在部分章的后面还给出了建议实验内容和实验的设计思路。
本书适合自动化学科《数字信号处理》课程选用教材。
目录
上篇 数字信号处理技术的理论基础
章 连续时间信号分析
1.1 概述
1.2 连续时间信号的时域分析
1.2.1 信号的分类
1.2.2 典型信号
1.2.3 信号的基本运算
1.2.4 奇异信号
1.2.5 信号的分解
1.2.6 线性相关
1.3 连续时间信号的频域分析
1.3.1 周期信号的频谱
1.3.2 非周期信号的频谱
1.3.3 傅里叶变换的基本性质
1.3.4 周期信号的傅里叶变换
1.3.5 信号的能量谱和功率谱
1.4 采样及采样定理
1.4.1 时域采样
1.4.2 频域采样
1.5 连续时间信号的s域分析
1.5.1 双边拉氏变换及其收敛域
1.5.2 单边拉氏变换及其基本性质
1.5.3 单边拉氏反变换
1.5.4 由X(s)的零、极点分布确定信号的时域特性
1.5.5 单边拉氏变换与傅里叶变换的关系
习题和实验指导
第2章 连续时间系统分析
2.1 概述
2.1.1 信号与系统的关系
2.1.2 系统分析
2.2 线性时不变连续时间系统的时域分析
2.2.1 线性时不变连续时间系统
2.2.2 线性时不变连续时间系统的响应
2.3 线性时不变连续时间系统的S域分析
2.3.1 用单边拉氏变换求系统的响应
2.3.2 系统函数
2.4 线性时不变连续时间系统的频域分析
2.4.1 系统的频率响应特性
2.4.2 系统的滤波特性
2.5 无失真传输
2.5.1 失真的概念
2.5.2 无失真传输的条件
习题和实验指导
第3章 离散时间信号与系统时域分析
3.1 概述
3.1.1 数字信号处理系统的基本组成
3.1.2 数字信号处理的主要特点
3.1.3 数字信号处理的学科概貌
3.2 离散时间信号的时域分析
3.2.1 离散时间信号——序列
3.2.2 序列的基本运算
3.2.3 典型序列
3.2.4 序列的周期性
3.2.5 共轭对称序列和共轭反对称序列
3.3 线性移不变离散时间系统时域分析
3.3.1 线性移不变离散时间系统
3.3.2 单位采样响应
3.3.3 线性移不变离散时间系统的完全响应
习题和实验指导
第4章 离散时间信号与系统频域分析
4.1 z变换
4.1.1 z变换的定义及其收敛域
4.1.2 z变换的基本性质和定理
4.1.3 z反变换
4.2 离散时间信号的频域分析
……
第5章 离散时间信号与系统数字频域分析
第6章 IIR数字滤波器设计
下篇 数字信号处理技术的实现与应用
第8章 TMS320C54x数字信号处理器
第9章 TMS320C54x的指令系统
0章 TMS320C54x的接口与应用设计
参考文献
作者介绍
文摘
序言
这本书的排版和图示给我留下了相当好的第一印象。清晰的章节划分,合理的公式推导,以及恰到好处的图表,都预示着这是一本经过精心编排的学术著作。作为一名对数字信号处理感兴趣的业余爱好者,我尤其看重书中对数学概念的解释是否直观易懂。我一直对“卷积”这个概念感到有些抽象,它在信号处理中无处不在,但其几何意义和物理含义却不容易把握。我希望这本书能通过生动的图示和生活化的例子,帮助我理解卷积操作的本质,例如它如何表示一个系统对输入信号的响应。另外,我也对书中关于“相关”和“互相关”的内容充满期待。它们在模式识别、目标检测等领域有着广泛的应用,我希望能够清晰地理解它们与卷积之间的关系,以及如何在实际问题中加以运用。
评分我是一名已经接触过一些信号处理基础知识的学生,正在寻求一本能够深化理解、拓展视野的书籍。我希望这本书不仅能巩固我已有的知识,更能引入一些前沿的课题和应用。我特别留意到目录中可能包含的自适应信号处理部分。我一直很好奇,那些能够根据环境变化自动调整参数的系统,比如自适应均衡器或自适应滤波器,它们是如何做到“学习”和“适应”的?书中能否深入剖析这些自适应算法的原理,比如最小均方误差(LMS)算法或递归最小二乘(RLS)算法,并展示它们在实际通信系统或控制系统中的应用案例?同时,我也对现代信号处理技术,如多速率信号处理、谱估计方法等方面的内容有所期待。如果书中能提供一些关于这些领域的深入探讨,并且附带相应的MATLAB或Python代码示例,那将是对我非常有价值的学习资源。
评分这本书的封面设计简洁而富有科技感,予人一种严谨而专业的印象。拿到手中,纸张的质感相当不错,厚实且不易反光,翻阅起来非常舒适。我一直对“数字信号处理”这个领域充满好奇,总觉得它隐藏着连接现实世界与数字世界的神秘力量,从手机通信到医学影像,再到我们日常接触的各种电子设备,似乎都离不开它的身影。然而,在真正接触这本书之前,我对此领域的认知仅限于一些非常模糊的概念,比如“采样”、“量化”这些听起来有些高深但又似乎触手可及的术语。我尤其期待书中能用通俗易懂的语言,将这些抽象的概念具象化,让我能真正理解它们是如何在幕后工作的。例如,我一直很好奇,为什么手机能清晰地捕捉到我的声音,同时又能过滤掉周围嘈杂的环境音?这种“智能”的声音处理过程,背后究竟隐藏着怎样的数学原理和算法?这本书能否为我揭示这些奥秘,让我不再是旁观者,而是能窥见一斑的探索者,是我最大的期待。
评分我是一名对信号处理充满热情的初学者,一直以来都渴望找到一本能够系统性地讲解数字信号处理核心概念的书籍。读过一些相关的科普文章,虽然略有启发,但总觉得像是在大海捞针,缺乏一条清晰的学习脉络。这本书的出现,在我看来,正是填补了这一重要的空白。我特别关注书中对于傅里叶变换的讲解,我知道这是数字信号处理的基石,但一直对其背后的数学推导感到困惑。我希望书中能够循序渐进地引导读者理解其原理,而不仅仅是罗列公式。比如,是否能通过直观的图示,或者一些生活中的类比,来帮助我们理解一个复杂信号是如何被分解成无数个简单的正弦波的?同时,我对于滤波器设计的部分也抱有极大的兴趣。我们每天都在使用各种电子产品,其中很多都涉及到信号的过滤,比如音频设备中的降噪功能,或者通信系统中的抗干扰技术。这些看似神奇的功能,是如何通过设计特定的滤波器来实现的呢?书中能否提供一些实际的例子,让我们看到理论是如何转化为实际应用的,这将极大地增强我的学习动力和理解深度。
评分这本书的目录结构给我留下了深刻的印象,它似乎将一个庞大而复杂的领域,划分成了若干个逻辑清晰、循序渐进的章节。从基础的采样理论,到更高级的滤波器设计和变换方法,整个体系显得非常完整。我尤其关注关于离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)的部分。我知道FFT是DFT的一种高效算法,在实际应用中扮演着至关重要的角色,但其背后的原理和实现细节,一直是我想深入了解的。这本书能否以一种严谨又不失趣味的方式,讲解FFT的分解思想和蝶形运算,让我不仅知其然,更能知其所以然?此外,我还在期待书中对于离散小波变换(DWT)的介绍。近年来,小波变换在图像压缩、信号去噪等领域展现出强大的能力,我非常想了解它与傅里叶变换的区别与联系,以及它在处理非平稳信号方面的独特优势。如果书中能提供一些生动的图例和代码示例,来辅助讲解这些算法,那将是极大的福音。
评分这本书的厚度和内容密度,让我觉得它是一本可以反复研读的宝藏。我一直对数字信号处理在图像和视频处理中的应用非常感兴趣,而这本书似乎触及了这一领域。我特别期待书中关于“二维离散傅里叶变换”(2D DFT)和“二维离散余弦变换”(2D DCT)的讲解。我知道它们是图像压缩和特征提取的基础,但其原理和计算方式,我还有待深入理解。例如,我是否能从书中了解到,2D DFT如何将图像分解成不同频率的二维正弦波分量,以及2D DCT是如何在图像压缩中扮演关键角色的?同时,我也对书中可能涉及的“图像滤波”技术感兴趣。我希望能够理解,如何通过各种滤波器,如高斯滤波器、拉普拉斯滤波器等,来实现图像的平滑、锐化或者边缘检测。如果书中能提供一些直观的图像示例,来展示这些滤波器的效果,那将是极大的启发。
评分这本书的整体设计,从封面到内页,都透着一股扎实的研究和教学功底。我一直对数字信号处理在通信工程中的应用感到好奇,尤其是关于“信道估计”和“均衡”的部分。我希望这本书能够深入浅出地解释,在有噪声和失真的通信信道中,我们如何通过数字信号处理技术来恢复原始信号。例如,我是否能从书中了解到,如何利用一些特定的算法来估计信道的特性,并设计相应的均衡器来补偿信道的失真?此外,我也对书中可能包含的“相关滤波”和“匹配滤波”内容充满期待。我知道它们在信号检测和参数估计方面有着重要的应用,比如在雷达系统中,如何利用匹配滤波器来检测微弱的信号。如果书中能提供一些实际的案例分析,并辅以清晰的数学推导,那将极大地增强我对此领域理解的深度。
评分这本书的语言风格,在保持学术严谨性的同时,也兼顾了可读性,让我感觉学习过程并非枯燥乏味。我一直对“短时傅里叶变换”(STFT)和“多分辨率分析”(MRA)在处理非平稳信号方面的优势感到好奇。非平稳信号,比如语音信号或生物电信号,其频率成分会随时间变化,传统的傅里叶变换难以有效地捕捉这种动态变化。我希望这本书能清晰地解释STFT的原理,包括窗口函数的选择和滑动,以及它如何提供时间和频率的局部信息。同时,我也对多分辨率分析,尤其是小波变换,在处理此类信号方面的独特之处抱有浓厚的兴趣。如果书中能通过生动的例子,比如分析一段语音的基频变化,或者监测一段心电图的异常信号,来展示这些技术的实际应用,那将极大地激发我的学习热情。
评分这本书的语言风格给我留下了一种严谨而又亲切的感受。在阅读过程中,我感觉作者仿佛是一位经验丰富的老师,在循循善诱地引导着我。我特别关注书中对于“Z变换”的讲解。我知道Z变换是离散时间系统分析的重要工具,类似于连续时间系统中的拉普拉斯变换,但其背后的数学推导和应用,我还需要进一步的梳理。我希望书中能清晰地阐述Z变换的定义、收敛域的概念,以及它在分析离散时间系统稳定性、频率响应等方面的作用。同时,我也对书中关于“离散卷积”和“线性卷积”的内容抱有浓厚的兴趣。理解这两种卷积的差异,以及如何在有限长序列的情况下进行高效计算,对于实际的系统设计和仿真至关重要。如果书中能提供一些具体的编程示例,来演示这些概念的实现,将非常有帮助。
评分我一直认为,数字信号处理是连接理论与实践的桥梁,而一本好的教材,应该能够在这两者之间找到精妙的平衡。这本书的章节安排,从基础概念到高级应用,似乎都遵循着这一原则。我特别期待书中对于“功率谱密度”和“能量谱密度”的讲解。我知道它们是描述信号频率成分的重要工具,但如何理解它们的物理意义,以及它们在信号分析中的具体应用,我还有待深入学习。例如,我是否能从书中了解到,如何利用功率谱密度来识别一个信号的周期性成分,或者如何通过它来分析一个系统的频率响应?此外,我也对书中可能包含的“谱分析”技术感兴趣。在现代科学研究和工程实践中,从噪声中提取有用信号,或者分析随机信号的特性,都需要依赖强大的谱分析工具。我希望这本书能提供一些关于快速傅里叶变换(FFT)在谱分析中的具体应用,以及一些更高级的谱估计算法,例如 Welch 方法或 Burg 方法。
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