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张维玺 等 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 频谱分析
• 图像处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111346869

版次：1

商品编码：10792914

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育电气工程与自动化（应用型）“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：218

正文语种：中文

内容简介

　　数字信号处理是从20世纪60年代以来，随着现代信息科学和计算机技术的进步与集成电路技术的发展而迅速发展起来的一门新兴学科。数字信号处理在各个方面得到了广泛应用，其重要性在多个领域中日益体现。数字信号处理是信息工程、电子科学、通信工程等电子信息类专业必须掌握的专业基础知识和必修内容。因此，数字信号处理这门课程得到了高度的重视，几乎所有的工科院校都开设了这门课程，国内外也出版了很多的教材。而本书作为工科类电气信息各专业本科二、三年级的教材，着重基本原理的阐述，力求使基本概念与工程技术紧密联系，保持经典性与先进性之间的协调。本书包括五部分内容：第一部分包括前两章和第9章，内容是离散时间信号与系统的基础理论；第二部分包括第3、4章，讨论的是快速傅里叶变换算法；第三部分包括第5、6、7章，讨论的是IIR及FIR型数字滤波器的设计；第8章构成第四部分，讨论有限字长效应，是数字信号处理的误差分析基础；第10章是实验，构成第五部分。本书主要作为大专院校电气信息类专业的教材，或者作为相近专业选修课教材；也可作为有关科技人员在数字信号处理方面的参考书。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 数字信号处理的理论
1.2.1 信号
1.2.2 系统
1.2.3 数字信号处理的理论
1.3 数字信号处理的实现
1.4 数字信号处理的应用
1.4.1 数字信号处理系统的突出优点
1.4.2 数字信号处理的典型应用
本章小结
习题
第2章 离散时间信号与z变换
2.1 采样
2.1.1 信号的采样
2.1.2 采样定理
2.1.3 折叠频率与奈奎斯特（Nyquist）频率
2.1.4 信号的恢复
2.1.5 采样内插公式
2.2 离散时间信号
2.2.1 序列的表示法
2.2.2 序列的运算规则及符号表示
2.2.3 常用的典型序列
2.3 离散时间系统与差分方程
2.3.1 离散时间系统及卷积运算
2.3.2 卷积运算的基本规律
2.3.3 系统的稳定性和因果性
2.3.4 常系数线性差分方程
2.4 z变换
2.4.1 z变换的定义
2.4.2 z变换的收敛域
2.5 z变换的定理与特性
2.5.1 线性特性
2.5.2 序列的移位
2.5.3 乘指数序列
2.5.4 X（z）的微分
2.5.5 复数序列的共轭
2.5.6 初值定理
2.5.7终值定理
2.5.8序列的卷积
2.5.9序列乘积的z变换——复卷积定理
2.5.1 0帕塞瓦（Parseval）定理
2.6 拉普拉斯变换，傅里叶变换及z变换
2.6.1 序列的z变换与拉普拉斯变换的关系
2.6.2 序列的z变换与傅里叶变换的关系
2.6.3 序列的傅里叶变换与拉普拉斯变换（双边）的关系
2.7系统函数
2.7.1 系统函数的定义
2.7.2 系统函数和差分方程的关系
2.7.3 系统函数的收敛域
2.7.4 系统频率响应的几何确定法
2.7.5 无限长单位脉冲响应（IIR）系统与有限长单位脉冲响应（FIR）系统
本章小结
习题
第3章 离散傅里叶变换（DFT）
3.1 离散傅里叶级数变换（DFS）
3.1.1 离散傅里叶级数变换引入
3.1.2 离散傅里叶级数的主要性质
3.2 离散傅里叶变换的定义和性质
3.2.1 离散傅里叶变换的定义
3.2.2 离散傅里叶变换的性质
3.3 频域取样
3.3.1 对X（z）取样时取样点数的限制
3.3.2 X（z）的内插公式
3.4 离散傅里叶变换的应用
3.4.1 用DFT计算线性卷积
3.4.2 用DFT对信号进行谱分析
本章小结
习题
第4章 快速傅里叶变换
4.1 引言
4.2 基��2时域抽选（DIT）FFT算法
4.2.1 算法原理
4.2.2 运算特点
4.2.3 矩阵分解表示
4.2.4 编程思想
4.2.5 硬件实现
4.3 基��2频域抽选（DIF）FFT算法
4.4 离散傅里叶反变换（IDFT）的快速算法
4.5 任意基FFT算法
4.5.1 抽选分解的一般原理
4.5.2 基4DIF FFT算法
4.6 调频z变换
4.6.1 问题的提出
4.6.2 算法原理
4.6.3 CZT的实现步骤
4.6.4 CZT运算量的估算
4.6.5 CZT算法的特点
4.7其他的快速计算方法
4.7.1 重叠相加法
4.7.2 重叠保留法
4.7.3 线性卷积的FFT算法
本章小结
习题
第5章 无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器设计
5.1 IIR滤波器设计的特点
5.2 模拟滤波器的设计
5.2.1 由幅度响应函数来确定系统函数
5.2.2 巴特沃思低通逼近
5.2.3 切比雪夫低通逼近
5.3 IIR滤波器设计的特点
5.4 脉冲响应不变法
5.4.1 变换原理
5.4.2 混叠失真
5.4.3 模拟滤波器的数字化方法
5.5 双线性变换法
5.5.1 变换原理
5.5.2 逼近的情况
5.5.3 模拟滤波器的数字化方法
5.6 滤波器的频率变换法
5.6.1 模拟低通滤波器变换成数字低通滤波器
5.6.2 模拟低通滤波器变换成数字高通滤波器
5.6.3 模拟低通滤波器变换成数字带通滤波器
5.6.4 模拟低通滤波器变换成数字带阻滤波器
5.7 滤波器的z平面变换法
5.7.1 数字低通变换成数字低通
5.7.2 数字低通变换成数字高通
5.7.3 数字低通变换成数字带通
5.7.4 数字低通变换成数字带阻
本章小结
习题
第6章 有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器设计
6.1 线性相位FIR滤波器的特点
6.1.1 线性相位特性
6.1.2 幅度响应特性
6.1.3 线性相位FIR滤波器的零点位置
6.1.4 举例
6.2 窗口法
6.2.1 窗口法的基本思想
6.2.2 理论分析
6.2.3 几种常用窗函数
6.2.4 设计方法小结
6.3 频率采样法
6.3.1 线性相位的约束
6.3.2 逼近误差及其改进措施
6.4 IIR与FIR滤波器的比较
本章小结
习题
第7章 数字滤波器的基本结构
7.1 数字滤波器的表示方法
7.2 IIR滤波器的结构
7.2.1 直接型结构
7.2.2 基本二阶节的级联结构和并联结构
7.3 FIR滤波器的结构
7.3.1 横截型结构
7.3.2 级联型结构
7.3.3 频率抽样型结构
7.3.4 快速卷积型结构
本章小结
习题
第8章 数字信号处理中的误差与量化效应
8.1 二进制算法与运算误差
8.1.1 定点制表示及运算误差
8.1.2 浮点制表示及运算误差
8.1.3 负数表示法
8.1.4 截尾与舍入产生的误差
8.2 A�睤转换的量化效应
8.2.1 A�睤转换量化噪声的定义
8.2.2 量化噪声通过线性系统
8.3 FFT定点制运算中的有限字长效应
8.3.1 输出信噪比
8.3.2 改善信噪比的方法
8.4 FFT浮点制运算中的有限字长效应
8.5 系数量化对数字滤波器的影响
8.5.1 滤波网络中系数的量化效应
8.5.2 滤波网络中运算的量化效应
8.6 系数量化对FFT的影响
本章小结
习题
第9章 离散时间系统的状态空间分析
9.1 引言
9.2 离散时间系统的状态空间描述
9.3 离散时间系统的状态空间方程的建立
9.4 状态空间方程的z域求解
9.5 离散时间系统的状态空间方程的时间域求解
9.6 离散时间系统的稳定性
9.7离散时间系统的状态空间分析法
本章小结
习题
第10章 实验
10.1 MATLAB软件简介
10.2 实验一离散时间信号的产生
10.3 实验二离散时间LTI系统的时域分析
10.4 实验三离散时间信号的频域分析
10.5 实验四离散时间LTI系统的z域分析
10.6 实验五FFT算法与应用
10.7 实验六IIR数字滤波器的设计
10.8 实验七FIR数字滤波器的设计
附录 MATLAB主要命令函数表
参考文献

前言/序言

聆听世界的脉搏：信号与系统的奥秘，从认知到应用 你是否曾好奇，那些无声无息间传递着信息的力量，究竟是如何运作的？从你指尖轻触屏幕引发的细微电流，到远方朋友一句温柔的问候穿越时空而来，再到医疗影像中捕捉生命细微的病灶，这一切的背后，都涌动着一种看不见却至关重要的力量——信号。而理解和驾驭这股力量，则需要我们深入探索“信号与系统”这个精妙绝伦的领域。 这本书并非聚焦于高深的数学公式或晦涩的算法推导，而是旨在为你揭开信号与系统那迷人的面纱，让你从全新的视角去认知我们身处的世界。我们将从最基础的概念出发，用清晰易懂的语言，结合生动形象的比喻和贴近生活的实例，引领你一步步走进这个奇妙的殿堂。 第一章：信号的语言——窥探世界的细微之处 想象一下，世界就像一本用各种“信号”写成的书。这些信号，可以是声音的起伏，可以是光线的明暗，可以是温度的变化，可以是心脏跳动的节奏，甚至可以是脑电波的律动。我们将首先学习如何“阅读”这些信号，理解它们的基本属性： 信号的种类： 你会了解到，信号并非千篇一律。有些信号是连续变化的，就像一条平滑的河流；有些则是离散的，像是一串跳动的音符。我们会区分模拟信号与数字信号，理解它们各自的特点以及为何数字信号在现代社会中占据如此重要的地位。 信号的表征： 如何用数学语言来描述这些信号？我们将学习如何将信号表示为时间或空间的函数，理解幅度、相位、频率等基本概念，就像给每一种信号赋予了独特的“身份证”。 信号的运算： 信号之间并非孤立存在，它们可以进行各种有趣的“互动”。我们会学习信号的加、减、乘、移位、翻转等基本运算，这些看似简单的操作，却是后续更复杂处理的基石。例如，你会在理解信号移位时，恍然大悟为何一段录音可以被“暂停”或“快进”。 第二章：系统的魔法——改变与塑造信号的艺术 如果说信号是世界的语言，那么系统就是解读和加工这些语言的“翻译官”和“魔法师”。系统接收输入信号，经过一系列处理，最终输出改变后的信号。我们将探索系统的奥秘： 系统的定义与分类： 什么是系统？它可以是一个简单的滤波器，也可以是复杂的通信链路，甚至是我们的眼睛和耳朵。我们会学习如何识别一个系统，并了解线性系统、时不变系统等重要的系统模型。理解线性系统，你将明白为何通过叠加原理，我们可以分析复杂的信号传输过程。 系统的基本特性： 系统并非随心所欲地改变信号，它们拥有一些固有的“性格”。我们将深入理解系统的因果性、稳定性、记忆性等特性。例如，一个“因果”系统意味着它的输出只取决于过去和现在的输入，这与我们的直觉相符，也保证了系统的合理性。 系统的建模： 如何用数学模型来描述一个系统？我们将接触到差分方程和微分方程，它们如同系统的“基因图谱”，精确地描绘了系统的工作机制。通过这些模型，我们能够预测系统对不同信号的反应，甚至设计出满足特定需求的系统。 第三章：时域的脉动——信号与系统的动态演进 我们将深入时域，直接观察信号和系统在时间维度上的变化。这一章节将带你领略信号和系统的动态之美： 卷积： 这是信号与系统领域的核心概念之一，也是理解系统如何“塑造”信号的关键。我们将通过生动的比喻，比如一个“滚动的窗户”，来理解卷积操作的本质。它揭示了当一个信号通过一个具有特定“响应”的系统时，输出信号是如何一步步形成的。这就像理解一个音效处理器如何根据其预设的“回声”效果，来改变原始声音。 系统响应： 不同的输入信号会引发系统怎样的反应？我们将研究零输入响应和零状态响应，理解系统自身的“惯性”以及外部信号对其的影响。这有助于我们理解一个系统在受到突发信号干扰后的恢复过程，或者在持续信号输入下的稳态表现。 第四章：频域的乐章——从振动到和谐的蜕变 如果说时域让我们看到信号的“样子”，那么频域则让我们听到信号的“声音”。我们将进入频域，以全新的维度来审视信号与系统： 傅里叶变换： 这是打开频域大门的钥匙。我们将用通俗易懂的方式，理解傅里叶变换如何将一个复杂的信号分解成一系列简单的正弦波（或余弦波）的叠加。就像一位音乐家能够分辨出一首乐曲中包含的各种不同音高的音符一样，傅里叶变换让我们看到信号的“成分”——它由哪些频率的“纯音”组成，每个“纯音”的“音量”（幅度）和“相位”如何。 频谱分析： 信号的频域“肖像”——频谱，将为我们揭示信号的本质特征。我们将学习如何分析信号的幅度谱和相位谱，理解为何有些信号只包含低频成分，而另一些则包含丰富的高频信息。这就像通过观察光谱，我们可以了解不同物质的构成。 频率响应： 系统在不同频率的信号面前，表现出怎样的“偏好”？我们将学习频率响应的概念，理解它如何描述系统对不同频率成分的“放大”或“衰减”作用。这为我们设计滤波器、调整音响效果提供了理论基础。 第五章：离散的智慧——数字世界的基石 在当今数字化的时代，离散信号和系统无处不在。本章将聚焦于数字世界： 采样： 如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号？我们将深入理解采样定理，明白为何我们需要以足够的“速度”去“捕捉”信号，才能保证信息的完整性。这就像你想要清晰地拍摄运动物体，必须提高相机的快门速度。 量化： 将采样后的连续数值转化为有限的离散数值。我们将理解量化的过程，以及它可能带来的误差。 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT)： 面对数字信号，我们如何进行频域分析？我们将介绍DFT，并重点讲解其高效的实现算法——FFT。FFT的出现，极大地推动了数字信号处理的发展，使得在计算机上进行复杂的频域分析成为可能。 第六章：现代应用的展望——信号与系统如何改变生活 在掌握了信号与系统的基本原理后，我们将把目光投向广阔的应用领域。你将惊叹于这些理论如何在现实世界中发挥巨大的作用： 通信系统： 从手机通话到互联网数据传输，信号与系统是通信的灵魂。我们将初步了解调制、解调、信道编码等概念，理解信号是如何被“打包”并安全可靠地送达目的地。 图像与视频处理： 你所看到的每一张照片，每一段视频，都经过了精密的信号处理。我们将探讨图像去噪、边缘检测、图像压缩等技术，理解它们如何让我们的视觉体验更加美好。 音频信号处理： 音乐播放、语音识别、降噪技术，都离不开信号与系统的支持。我们将了解音频信号的特点，以及如何对其进行增强和处理。 生物医学工程： 从心电图 (ECG) 到核磁共振成像 (MRI)，信号与系统在医疗诊断和治疗中扮演着关键角色。我们将了解生物信号的采集与分析，以及如何从中提取有价值的健康信息。 控制系统： 自动驾驶汽车、工业机器人，这些智能化的系统都依赖于精确的控制算法，而这些算法的设计离不开信号与系统的理论基础。 这本书的宗旨是让你成为一个“懂信号”的人。 我们不会强迫你记住复杂的公式，而是引导你理解背后的逻辑和思想。当你再次听到一段美妙的音乐，看到一张清晰的照片，或者使用任何一个现代化的电子设备时，你都能会心一笑，因为你已经掌握了隐藏在其背后，那股让世界运转的无形的力量——信号与系统的奥秘。 让我们一起，从聆听世界的脉搏开始，探索信号与系统带给我们的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理》给我带来的最大惊喜，在于它能够将抽象的理论与丰富的实际应用场景紧密结合。我尤其喜欢书中关于语音信号处理的章节。当我看到如何利用傅里叶变换来分析语音的频谱特征，进而实现语音识别和语音合成时，我感到非常震撼。书中不仅仅是枯燥的数学公式，还穿插了大量的实例，比如如何去除语音中的噪声，如何进行语音编码，甚至是模拟出不同人的声音。这些内容让我觉得，信号处理不再是实验室里冰冷的理论，而是能够实实在在地改变我们生活、提升用户体验的技术。我甚至开始尝试用书中的一些思路去分析我自己的录音，虽然还比较浅显，但已经能感受到其中的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我翻开《数字信号处理》这本书时，我预设它会是一本充斥着晦涩难懂公式的学术著作。然而，读完之后，我发现我的想法大错特错了。书中在讲解复杂的概念时，总是能巧妙地运用各种比喻和图示，将抽象的数学原理变得生动易懂。我特别欣赏作者在讲解脉冲响应和卷积的部分，通过一个非常形象的比喻，让我一下子就抓住了这两个核心概念的本质。这对于我这样非数学专业背景的读者来说，简直是福音。这本书让我觉得，即使是看似高深的数字信号处理，也并非遥不可及，通过合理的讲解，每个人都能从中领略到它的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《数字信号处理》这本书，我拿到手的时候，心里是既期待又忐忑的。期待的是，我一直对声音、图像这些背后的数字世界充满好奇，想知道它们是如何被捕捉、分析和处理的。信号处理这个概念听起来就很神秘，感觉像是打开了通往新世界的大门。我一直觉得，我们每天接触到的各种音频、视频，甚至很多科技产品的核心功能，都离不开这些看不见的“信号”。比如，手机里的通话质量、相机里的图像清晰度、音乐播放器里的音效增强，这些背后一定有非常精妙的算法在支撑。而这本书的书名，直接点明了主题，让我觉得它应该能解答我很多关于“数字世界”的疑问。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数字信号处理》这本书，我最大的感受就是它在技术细节上的深度挖掘。我印象特别深刻的是关于滤波器设计的那一部分。作者花了大量的篇幅去讲解不同类型滤波器的原理，比如FIR和IIR滤波器，它们各自的优缺点，以及如何在实际应用中根据需求选择合适的滤波器。书中提供的数学推导非常严谨，从 Z 变换到频率响应，每一步都清晰明了。我之前也接触过一些信号处理的入门知识，但总觉得不够深入，无法真正理解其中的奥妙。这本书让我有机会去深入理解数字滤波器是如何从理论走向实践的，也让我明白了为什么不同的场景下需要使用不同特性的滤波器。

评分☆☆☆☆☆

《数字信号处理》这本书，在我看来，是一本非常扎实的参考手册。我并非专门从事信号处理领域的开发者，但由于工作需要，经常会接触到一些与此相关的项目。每次遇到棘手的问题，我都会翻开这本书。最让我印象深刻的是它对离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的详细阐述。书中不仅仅给出了公式，还深入剖析了这些算法的计算复杂度，以及如何在实际中优化计算效率。这对于我理解和实现一些信号分析算法非常有帮助。而且，书中对采样定理、量化误差等基础概念的解释也非常到位，让我能够更清晰地认识到数字信号处理的局限性和需要注意的关键点。