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杨会成 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118079791

商品编码：29858845224

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：33.00元

作者：杨会成

出版社：国防工业出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787118079791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.699kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《普通高等院校电子信息类“十二五”规划教材：数字信号处理》就数字信号处理的基本理论、算法和实现进行了系统全面的论述。全书共分11章。、2章简要介绍了离散时间信号与离散时间系统的基本理论，第3、4、5章讨论了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），第6、7、8章介绍了数字滤波器的基本结构和设计，第9、10章是多采样率数字信号处理和有限字长效应，1章简单介绍了数字信号处理的硬件实现及DSP芯片的基本原理。
　　本书体系缜密、概念清楚、推导详细，可作为电子信息工程、通信工程、计算机应用、微电子、自动化、仪器工程等专业本科生和研究生的教材，也可以作为从事信号处理有关领域的科研工作者的理论参考书。

目录

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绪论
章 离散时间信号与离散时间系统
1.1 离散时间信号的基本概念
1.1.1 离散信号概述
1.1.2 典型离散信号
1.1.3 离散信号的运算
1.2 离散时间系统的概念
1.2.1 线性系统
1.2.2 时不变系统
1.3 线性时不变系统的输入／输出关系
1.4 线性时不变系统的频率响应
1.5 常系数线性差分方程
1.5.1 常系数线性差分方程的定义
1.5.2 常系数线性差分方程的求解
1.6 连续时间信号的抽样
1.6.1 理想抽样
1.6.2 实际抽样
1.6.3 正弦抽样
1.7 与本章内容有关的MATLAB文件
小结
习题

第2章 时域离散信号和系统的z域分析
2.1 Z变换的定义
2.2 Z变换的收敛域
2.3 Z变换的基本性质和定理
2.4 逆Z变换
2.5 利用Z变换解差分方程
2.6 利用Z变换分析信号与系统的频域特性
2.6.1 系统函数
2.6.2 分析系统的因果性和稳定性
2.6.3 频率响应的几何确定法
2.6.4 无限长单位冲激响应系统与有限长单位冲激响应系统
2.7 全通系统与小相位系统
2.7.1 全通系统
2.7.2 小相位系统
2.8 与本章内容有关的MATLAB文件
小结
习题

第3章 傅里叶变换
3.1 连续时间信号的傅里叶变换
3.1.1 连续时间信号的傅里叶级数
3.1.2 连续非周期信号的傅里叶变换
3.1.3 傅里叶级数和傅里叶变换的区别与联系
3.2 离散时间信号的傅里叶变换
3.2.1 DTFT的定义
3.2.2 DTFT的性质
3.2.3 典型信号的DTFT
3.3 离散时间周期的信号的傅里叶级数
小结
习题

第4章 离散傅里叶变换
4.1 周期序列
4.1.1 周期离散信号的定义
4.1.2 周期序列的循环移位
4.1.3 序列的卷积
4.2 周期序列的傅里叶级数及变换
4.2.1 周期序列的傅里叶级数
4.2.2 周期序列的傅里叶变换
4.3 离散傅里叶变换的定义及物理意义
4.3.1 DFT的定义
4.3.2 DFT的物理意义
4.4 离散傅里叶变换的基本性质
4.4.1 DFT的周期性
4.4.2 DFT的线性
4.4.3 DFT的时移和频移
4.4.4 DFT的圆卷积
4.4.5 DFT的共轭性
……
第5章 快速傅里叶变换
第6章 数字滤滤器的基本结构
第7章 IIR数字滤波器设计
第8章 FIR数字滤波器的设计
第9章 多采样率数字信号处理
0章 数字信号处理中的有限字长效应
1章 数字信号处理的硬件实现简介
附录 部分MATLAB命令名称
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理：探索信息之海的奥秘》 书籍简介 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围。从通讯信号到生物识别，从图像识别到音频处理，这些看似杂乱无章的数据背后，隐藏着无数有价值的信息。而要从中提取、理解、甚至创造信息，离不开一门至关重要的学科——数字信号处理。 《数字信号处理：探索信息之海的奥秘》并非一本枯燥的教科书，而是一场引领读者深入数字信号处理核心世界的奇妙旅程。它以清晰的脉络、生动的案例和深入浅出的讲解，将这门复杂而迷人的学科呈现在您面前。无论您是初涉数字世界的研究者、渴望提升专业技能的工程师，还是对科技前沿充满好奇的爱好者，本书都将为您打开一扇通往信息处理奥秘的大门。 本书的核心价值在于，它不仅仅停留在理论的讲解，更注重将抽象的概念与实际应用紧密结合。通过丰富的实例，您将看到数字信号处理在现实世界中是如何发挥作用的，又是如何悄无声息地改变着我们的生活。 内容梗概 本书的开篇，我们将从最基础的概念入手，为您构建起扎实的理论基石。 信号的本质与分类： 什么是信号？它们是如何产生的？我们将从模拟信号和数字信号的区别出发，深入探讨信号的各种类型，包括时间连续信号、时间离散信号、周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。理解信号的本质，是掌握数字信号处理的第一步。 采样与量化： 将连续的模拟信号转化为数字信号，需要经过采样和量化两个关键过程。我们将详细讲解采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），阐述采样频率对信号保真度的重要影响，并探讨过采样和欠采样的后果。在量化方面，我们将分析量化误差的产生原因，以及不同量化精度对信号质量的影响，并介绍均匀量化和非均匀量化的原理和应用。 数字信号处理的基本工具： 傅里叶变换系列： 傅里叶变换是理解信号频谱特性的核心工具。本书将系统介绍傅里叶级数、傅里叶变换、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。您将学会如何通过频谱分析来理解信号的频率成分，从而实现滤波、调制等操作。 Z变换： Z变换是分析和设计离散时间系统的重要数学工具，尤其适用于描述和分析线性时不变（LTI）系统。我们将深入探讨Z变换的性质、收敛域（ROC）的概念，以及如何利用Z变换来分析系统的稳定性、频率响应等关键特性。 卷积： 卷积是描述LTI系统输出与输入之间关系的基本运算。本书将详细讲解一维和多维卷积的概念、计算方法以及其在信号系统中的重要应用，如系统响应的计算、滤波器的设计等。 数字滤波器设计： 滤波器是数字信号处理中最常见的应用之一。我们将详细介绍两种主要的滤波器类型： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 重点讲解IIR滤波器的设计原理，包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等经典类型，以及它们的特点和设计方法。我们将分析IIR滤波器设计中的稳定性问题和相位失真问题。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 介绍FIR滤波器的优点，如线性相位特性，并详细讲解其设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将分析不同窗函数对滤波器性能的影响。 数字信号处理的经典应用： 噪声抑制与信号增强： 学习如何利用滤波器去除信号中的噪声，提高信号的信噪比，使有用信息更加清晰。我们将探讨不同类型的噪声及其对应的滤波策略。 特征提取与模式识别： 掌握如何从复杂的信号中提取出关键的特征，用于识别和分类。例如，在语音识别中，我们将看到梅尔频率倒谱系数（MFCC）等特征是如何被提取的。 数据压缩： 了解数字信号处理如何实现数据的高效压缩，从而节省存储空间和传输带宽。我们将介绍离散余弦变换（DCT）在图像和视频压缩中的应用，以及小波变换在信号压缩中的优势。 通信系统： 数字信号处理在现代通信系统中扮演着至关重要的角色。我们将探讨调制解调技术、信道编码、均衡技术等，这些都是保证通信质量和效率的关键。 图像与视频处理： 从图像的增强、去噪、锐化，到特征检测、边缘提取，再到人脸识别、目标跟踪，本书将揭示数字信号处理在图像与视频领域的核心技术。 音频信号处理： 探索数字信号处理在音频领域的广泛应用，包括音频降噪、回声消除、音效增强、语音合成、音乐信息检索等。 高级主题与前沿展望： 自适应信号处理： 介绍自适应滤波器的工作原理，如最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLMS）算法，以及它们在噪声消除、信道均衡等领域的应用。 多速率信号处理： 讲解如何对不同采样率的信号进行处理，如信号的升采样和降采样，这在数字通信和音频处理中尤为重要。 小波变换： 介绍小波变换相较于傅里叶变换在时频分析上的优势，以及它在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的应用。 机器学习与信号处理的结合： 探讨当前热门的机器学习技术如何与数字信号处理相结合，以解决更复杂、更智能的信号处理问题。 本书特色 理论与实践并重： 每一项理论概念都配有详细的解释和相关的实际应用案例，让您深刻理解理论的价值。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级应用，本书的章节安排合理，能够引导读者逐步深入，建立完整的知识体系。 丰富的图示与示例： 大量清晰的图表、波形图和示意图，将抽象的概念可视化，帮助读者更好地理解。 算法原理的深入剖析： 对于重要的算法，本书不仅介绍其应用，更深入剖析其背后的数学原理和计算过程。 贴近时代的技术前沿： 关注数字信号处理领域的最新发展趋势，为读者提供前瞻性的视野。 谁适合阅读本书 计算机科学与技术、电子工程、通信工程、自动化等相关专业的在校学生： 本书将是您掌握数字信号处理核心知识的绝佳参考。 从事相关技术领域的工程师与研究人员： 本书将帮助您巩固基础，拓展思路，解决实际工程问题。 对信息技术、人工智能、数据科学感兴趣的爱好者： 本书将为您揭示数字信号处理的神奇之处，让您了解科技背后的驱动力。 任何希望深入理解现代科技运行原理的读者： 数字信号处理无处不在，理解它，就是理解我们所处的数字时代。 《数字信号处理：探索信息之海的奥秘》将带您领略数字信号处理的无限魅力，激发您探索信息世界的无限可能。本书不仅是您学术研究的得力助手，更是您职业发展道路上的忠实伙伴。让我们一起，潜入信息之海，发掘那些不为人知的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我一直对声学和音频工程有着浓厚的兴趣，但想要真正深入理解其中的原理，就绕不开数字信号处理。《数字信号处理》这本书，简直就是为我这样的爱好者量身定做的。它没有一上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是从最基本的采样和量化开始，一点点地构建起数字信号处理的宏大图景。最让我惊喜的是，书中对各种信号变换的解释，尤其是Z变换，竟然能够如此通俗易懂。我以前在其他教材上看到Z变换，总是感觉像是在看天书，但这本书用非常形象的比喻和贴切的例子，将它与傅里叶变换联系起来，并且深入浅出地解释了它在系统分析中的强大作用。我对书中关于滤波器设计的部分印象特别深刻，它不仅仅是讲解了FIR和IIR滤波器的结构和设计方法，更重要的是，它详细阐述了在实际音频处理中，不同类型滤波器的应用场景和效果。例如，书中对均衡器、混响效果器等实际音频效果的原理分析，让我对平时使用的音乐制作软件有了更深刻的理解。我甚至尝试着根据书中的指导，用一些简单的编程语言实现了一些基本的滤波算法，效果出乎意料地好。这本书的魅力在于，它能够将理论知识转化为可以直接应用的实践技巧，让读者在学习的过程中就感受到成就感。它不仅仅是一本书，更是一个通往音频处理专业世界的大门，让我看到了无限的可能性。我相信，通过这本书的学习，我将能够更自信地进行音频处理和声音设计。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对生物医学信号分析领域充满好奇的学生，我一直觉得DSP是一个非常重要的但又难以捉摸的领域。《数字信号处理》这本书，为我打开了这扇大门，并且让我看到了它在这个领域的巨大潜力。书中关于心电图（ECG）、脑电图（EEG）等典型生物医学信号的分析方法，让我印象深刻。例如，在讲解心电信号去噪时，书中不仅介绍了如何去除电源线干扰，还深入探讨了如何识别和去除肌电噪声等更为复杂的干扰。作者通过实际的案例分析，展示了如何利用滤波技术来突出心电信号中的QRS波群，以及如何进行心率的准确计算。这让我对DSP技术在医疗诊断中的应用有了非常直观的认识。此外，书中对小波变换在分析非平稳信号方面的应用，也让我看到了它在分析EEG信号的瞬态特征方面的优势。通过小波变换，我们可以同时获得信号的时间和频率信息，这对于识别脑电波中的异常模式至关重要。这本书让我认识到，DSP不仅仅是数学的堆砌，更是解决实际问题的有力工具，尤其是在医疗健康领域，它能够帮助我们更精确地诊断疾病，提高治疗效果。它不仅仅是一本技术书籍，更是一份对人类健康的贡献。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据分析的深度很大程度上取决于对信号本质的理解。《数字信号处理》这本书，让我对“信号”这个概念有了前所未有的深刻认识。在处理海量数据时，我们常常会遇到各种噪声和干扰，如何有效地提取出有用的信息，正是DSP技术的用武之地。这本书在讲解信号去噪方面的内容，让我受益匪浅。它不仅仅是介绍了低通、高通等基本滤波器的概念，更深入地探讨了像小波变换这样的高级信号分析工具，以及它们在去除周期性噪声、奇异点等方面所展现出的强大能力。作者用非常形象的比喻，将小波变换比作“信号的显微镜”，能够揭示信号在不同尺度上的细节特征。这让我对如何在大数据集中寻找潜在的模式和异常值有了全新的视角。书中对谱分析的讲解，也极大地拓展了我的思路。通过将信号分解到不同的频率成分，我们可以更清晰地了解信号的周期性、共振特性等，这对于金融时间序列分析、生物医学信号分析等领域都具有极其重要的意义。作者在介绍各种谱估计方法时，也注意到了不同方法的优缺点以及适用的场景，这使得我在实际应用中能够做出更明智的选择。总而言之，这本书为我打开了一扇理解数据内在规律的大门，让我不再仅仅是“看到”数据，而是能够“理解”数据背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《数字信号处理》这本书时，我并没有抱太大期望，因为我之前阅读过一些关于DSP的书籍，它们大多枯燥乏味，难以理解。然而，这本书完全颠覆了我的认知。作者的写作风格非常独特，他能够将一些原本非常抽象和复杂的数学概念，用非常生动形象的比喻和贴切的实例来解释，让人耳目一新。例如，在讲解采样定理时，他用“猫捉老鼠”的比喻来形象地说明采样频率与信号频率的关系，让人一下子就明白了其中的道理。这种“接地气”的讲解方式，让我在阅读过程中充满了惊喜。而且，书中对各种数字信号处理算法的介绍，也都是围绕实际应用展开的。例如，在讲解谱分析时，作者不仅仅介绍了FFT算法，还结合了实际的语音信号分析和图像处理的应用，让我看到了这些算法在现实世界中的强大威力。这本书的魅力在于，它不仅仅是教你“是什么”，更是教你“为什么”，以及“如何去做”。它不仅提升了我对数字信号处理的理论认识，更重要的是，它激发了我动手实践的欲望。我相信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和应用数字信号处理技术，为我的工作和学习带来新的突破。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在嵌入式系统领域工作多年的开发者，我一直觉得自己在信号处理方面存在一些理论上的短板。《数字信号处理》这本书的到来，无疑填补了我的这一空白。我一直对微处理器如何处理传感器采集到的原始数据感到好奇，而这本书恰恰提供了一个完美的框架来理解这一切。作者在讲解离散时间系统时，用非常简洁的语言和清晰的框图，将系统的输入、输出、状态转移等概念阐述得明明白白。特别是对卷积运算的讲解，它不仅仅是数学上的操作，更是揭示了系统对输入信号的“记忆”和“累加”过程，这对于理解嵌入式系统中信号的传递和处理至关重要。书中对自适应滤波器的介绍，更是让我眼前一亮。在一些需要实时调整参数的应用场景，比如噪声消除或者回声消除，自适应滤波器的作用是不可替代的。作者通过一些具体的案例，例如在通信系统中如何使用LMS算法来跟踪信号的特性，让我对这些复杂的算法有了全新的认识。它不是简单地给出算法公式，而是深入探讨了算法的收敛性、鲁棒性等关键问题，这些都是在实际工程中必须考虑的。这本书让我更加理解了为什么很多嵌入式系统需要专门的DSP芯片，以及DSP芯片在处理高精度、实时性要求高的信号时所具备的优势。它不仅提升了我对理论的认知，也让我对如何设计更高效、更智能的嵌入式系统有了更清晰的方向。

评分☆☆☆☆☆

对于任何想要深入理解现代通信系统的人来说，《数字信号处理》这本书绝对是必读的经典。我一直对无线通信中的各种调制解调技术感到好奇，而DSP正是这一切的核心。这本书在讲解调制解调技术时，将理论与实践完美地结合。在介绍数字调制技术时，作者不仅仅罗列了ASK、FSK、PSK、QAM等基本调制方式，更详细地阐述了它们在频域和时域的表现，以及在抗干扰能力、频谱效率等方面的权衡。让我印象特别深刻的是，书中对OFDM（正交频分复用）技术的讲解。OFDM是现代无线通信，如Wi-Fi和4G/5G的关键技术，而这本书用非常清晰的图示和数学推导，将其核心原理，如FFT/IFFT的应用，子载波的划分，以及如何克服多径衰落等，都讲解得淋漓尽致。这让我对通信工程师是如何设计如此复杂的系统有了豁然开朗的感觉。此外，书中关于信道编码和解码的部分，也为理解通信的可靠性提供了坚实的理论基础。从纠错码的设计原理到译码算法的实现，作者都做了深入浅出的介绍。总而言之，这本书不仅让我对通信系统的底层原理有了更深刻的认识，也为我未来深入研究通信技术奠定了坚实的基础。它让我看到了信号处理在现代科技中的巨大力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近几年读过的最令人振奋的技术书籍之一。我是一位在通信领域摸爬滚打多年的工程师，多年来接触过各种理论和实践，但《数字信号处理》这本书让我眼前一亮，并且彻底改变了我对许多看似基础的概念的理解。作者的叙述方式非常独到，他不是简单地罗列公式和定理，而是将抽象的数学概念与实际应用场景紧密结合。例如，在讲解滤波器设计的部分，我原本以为只是枯燥的数学推导，但作者却用生动的例子，从音频处理到图像压缩，将不同滤波器类型的作用和优劣势娓娓道来，让我仿佛置身于一个数字信号处理的奇妙世界。我尤其欣赏的是他对傅里叶变换的阐述，这绝对是DSP领域的核心，但往往也是让初学者头疼的部分。这本书用非常直观的方式，从时域到频域的转换，从离散傅里叶变换的引入到快速傅里叶变换的原理，层层递进，甚至还穿插了一些历史故事和早期研究者的探索过程，这使得整个学习过程充满了趣味性，并且能够建立起深刻的理解。它不仅仅是提供知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。在书中，我找到了对许多我在实际工作中遇到的难题的全新解读，也启发了我一些新的思路和方法。这本书的排版也做得非常用心，图文并茂，公式清晰，让我阅读起来非常流畅。即便是一些非常复杂的算法，作者也能通过精炼的文字和清晰的图示，让读者能够逐步理解其内在逻辑。总而言之，如果你是一位对数字信号处理领域感兴趣的工程师、研究者，或者甚至是想深入了解这个领域学生，这本书绝对不容错过。它不仅是一本教科书，更是一位良师益友，能够引领你在这个迷人的领域中探索前行。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的技术书籍，应该能够引发读者的思考，并鼓励他们去探索。《数字信号处理》这本书，无疑做到了这一点。它不仅仅是传授知识，更是在引导读者形成一种科学的研究方法。我特别欣赏作者在讲解一些复杂概念时，所采用的“由浅入深，循序渐进”的策略。例如，在介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）时，作者并没有直接跳到DFT，而是先从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，然后逐步过渡到离散时间信号，最后才引出DTFT。这种逻辑清晰的讲解方式，让我在理解每一个概念时都感到游刃有余。而且，书中对不同概念之间的联系和区别的阐述，也做得非常到位。例如，在讲解Z变换和傅里叶变换的关系时，作者不仅给出了数学上的推导，还从物理意义上解释了它们之间的联系，这让我能够更深刻地理解它们在系统分析中的作用。这本书的价值在于，它不仅仅是提供了答案，更重要的是，它教会了我如何去寻找答案，以及如何去思考问题。它激发了我对数字信号处理领域更深层次的探索欲望，让我愿意花更多的时间去研究这个迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的科学书籍不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的培养。《数字信号处理》这本书，无疑做到了这一点。它并非一本简单的参考书，而是像一位循循善诱的导师，引导读者一步步深入理解数字信号处理的奥秘。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶变换时所采用的“物理意义”导向的方法。不同于其他教材可能直接从数学公式入手，这本书将傅里叶变换的出现与声音的分解、信号的周期性等直观现象联系起来，让读者能够从感性的层面去理解它。这种 pendekatan 使得原本抽象的数学概念变得鲜活起来。而且，书中对离散傅里叶变换（DFT）的引入，以及如何通过快速傅里叶变换（FFT）来提高计算效率，都讲解得非常细致。作者不仅仅提供了算法的流程图，还深入分析了FFT算法的递归结构和蝶形运算，这让我对算法的效率提升有了更直观的认识。在实际应用中，FFT算法的效率提升对于处理大规模信号至关重要。这本书的价值在于，它能够让你不仅仅“会用”这些工具，更能“理解”它们为什么能够工作，以及它们背后的原理是什么。它培养的是一种解决问题的能力，一种从根源上理解技术的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理解一个系统的运行机制，需要从其最基础的组成部分入手。《数字信号处理》这本书，恰恰提供了这样一个视角，帮助我深入理解了数字系统中信息是如何被处理和转换的。书中对采样定理的讲解，让我明白了模拟信号转换为数字信号时，为何需要遵循特定的采样率，以及过采样和欠采样的潜在问题。作者通过生动的图示，解释了频谱混叠现象，这对于理解数字系统的频率响应至关重要。更令我惊喜的是，书中对量化噪声的讨论。我们都知道，数字信号的精度是有限的，但量化噪声是如何产生的，以及如何通过过采样和噪声整形技术来降低其影响，这本书都给出了清晰的解释。这对于在设计高精度数据采集系统时，至关重要。此外，书中对数字滤波器设计方法的详尽介绍，特别是对频率响应、幅频特性和相频特性的分析，让我能够更好地理解滤波器在信号去噪、信号增强等方面的作用。它不仅仅是提供了一些设计公式，更重要的是，它教会了我如何根据实际需求来选择和设计合适的滤波器。总而言之，这本书让我对数字信号的处理过程有了更全面、更深入的理解，也让我对构建高效、可靠的数字系统有了更清晰的认识。