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張維璽 等 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• DSP
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 算法
• 濾波
• 頻譜分析
• 圖像處理

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111346869

版次：1

商品編碼：10792914

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育電氣工程與自動化（應用型）“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2011-07-01

用紙：膠版紙

頁數：218

正文語種：中文

內容簡介

　　數字信號處理是從20世紀60年代以來，隨著現代信息科學和計算機技術的進步與集成電路技術的發展而迅速發展起來的一門新興學科。數字信號處理在各個方麵得到瞭廣泛應用，其重要性在多個領域中日益體現。數字信號處理是信息工程、電子科學、通信工程等電子信息類專業必須掌握的專業基礎知識和必修內容。因此，數字信號處理這門課程得到瞭高度的重視，幾乎所有的工科院校都開設瞭這門課程，國內外也齣版瞭很多的教材。而本書作為工科類電氣信息各專業本科二、三年級的教材，著重基本原理的闡述，力求使基本概念與工程技術緊密聯係，保持經典性與先進性之間的協調。本書包括五部分內容：第一部分包括前兩章和第9章，內容是離散時間信號與係統的基礎理論；第二部分包括第3、4章，討論的是快速傅裏葉變換算法；第三部分包括第5、6、7章，討論的是IIR及FIR型數字濾波器的設計；第8章構成第四部分，討論有限字長效應，是數字信號處理的誤差分析基礎；第10章是實驗，構成第五部分。本書主要作為大專院校電氣信息類專業的教材，或者作為相近專業選修課教材；也可作為有關科技人員在數字信號處理方麵的參考書。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 數字信號處理的理論
1.2.1 信號
1.2.2 係統
1.2.3 數字信號處理的理論
1.3 數字信號處理的實現
1.4 數字信號處理的應用
1.4.1 數字信號處理係統的突齣優點
1.4.2 數字信號處理的典型應用
本章小結
習題
第2章 離散時間信號與z變換
2.1 采樣
2.1.1 信號的采樣
2.1.2 采樣定理
2.1.3 摺疊頻率與奈奎斯特（Nyquist）頻率
2.1.4 信號的恢復
2.1.5 采樣內插公式
2.2 離散時間信號
2.2.1 序列的錶示法
2.2.2 序列的運算規則及符號錶示
2.2.3 常用的典型序列
2.3 離散時間係統與差分方程
2.3.1 離散時間係統及捲積運算
2.3.2 捲積運算的基本規律
2.3.3 係統的穩定性和因果性
2.3.4 常係數綫性差分方程
2.4 z變換
2.4.1 z變換的定義
2.4.2 z變換的收斂域
2.5 z變換的定理與特性
2.5.1 綫性特性
2.5.2 序列的移位
2.5.3 乘指數序列
2.5.4 X（z）的微分
2.5.5 復數序列的共軛
2.5.6 初值定理
2.5.7終值定理
2.5.8序列的捲積
2.5.9序列乘積的z變換——復捲積定理
2.5.1 0帕塞瓦（Parseval）定理
2.6 拉普拉斯變換，傅裏葉變換及z變換
2.6.1 序列的z變換與拉普拉斯變換的關係
2.6.2 序列的z變換與傅裏葉變換的關係
2.6.3 序列的傅裏葉變換與拉普拉斯變換（雙邊）的關係
2.7係統函數
2.7.1 係統函數的定義
2.7.2 係統函數和差分方程的關係
2.7.3 係統函數的收斂域
2.7.4 係統頻率響應的幾何確定法
2.7.5 無限長單位脈衝響應（IIR）係統與有限長單位脈衝響應（FIR）係統
本章小結
習題
第3章 離散傅裏葉變換（DFT）
3.1 離散傅裏葉級數變換（DFS）
3.1.1 離散傅裏葉級數變換引入
3.1.2 離散傅裏葉級數的主要性質
3.2 離散傅裏葉變換的定義和性質
3.2.1 離散傅裏葉變換的定義
3.2.2 離散傅裏葉變換的性質
3.3 頻域取樣
3.3.1 對X（z）取樣時取樣點數的限製
3.3.2 X（z）的內插公式
3.4 離散傅裏葉變換的應用
3.4.1 用DFT計算綫性捲積
3.4.2 用DFT對信號進行譜分析
本章小結
習題
第4章 快速傅裏葉變換
4.1 引言
4.2 基��2時域抽選（DIT）FFT算法
4.2.1 算法原理
4.2.2 運算特點
4.2.3 矩陣分解錶示
4.2.4 編程思想
4.2.5 硬件實現
4.3 基��2頻域抽選（DIF）FFT算法
4.4 離散傅裏葉反變換（IDFT）的快速算法
4.5 任意基FFT算法
4.5.1 抽選分解的一般原理
4.5.2 基4DIF FFT算法
4.6 調頻z變換
4.6.1 問題的提齣
4.6.2 算法原理
4.6.3 CZT的實現步驟
4.6.4 CZT運算量的估算
4.6.5 CZT算法的特點
4.7其他的快速計算方法
4.7.1 重疊相加法
4.7.2 重疊保留法
4.7.3 綫性捲積的FFT算法
本章小結
習題
第5章 無限長單位脈衝響應（IIR）濾波器設計
5.1 IIR濾波器設計的特點
5.2 模擬濾波器的設計
5.2.1 由幅度響應函數來確定係統函數
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濾波器設計的特點
5.4 脈衝響應不變法
5.4.1 變換原理
5.4.2 混疊失真
5.4.3 模擬濾波器的數字化方法
5.5 雙綫性變換法
5.5.1 變換原理
5.5.2 逼近的情況
5.5.3 模擬濾波器的數字化方法
5.6 濾波器的頻率變換法
5.6.1 模擬低通濾波器變換成數字低通濾波器
5.6.2 模擬低通濾波器變換成數字高通濾波器
5.6.3 模擬低通濾波器變換成數字帶通濾波器
5.6.4 模擬低通濾波器變換成數字帶阻濾波器
5.7 濾波器的z平麵變換法
5.7.1 數字低通變換成數字低通
5.7.2 數字低通變換成數字高通
5.7.3 數字低通變換成數字帶通
5.7.4 數字低通變換成數字帶阻
本章小結
習題
第6章 有限長單位脈衝響應（FIR）濾波器設計
6.1 綫性相位FIR濾波器的特點
6.1.1 綫性相位特性
6.1.2 幅度響應特性
6.1.3 綫性相位FIR濾波器的零點位置
6.1.4 舉例
6.2 窗口法
6.2.1 窗口法的基本思想
6.2.2 理論分析
6.2.3 幾種常用窗函數
6.2.4 設計方法小結
6.3 頻率采樣法
6.3.1 綫性相位的約束
6.3.2 逼近誤差及其改進措施
6.4 IIR與FIR濾波器的比較
本章小結
習題
第7章 數字濾波器的基本結構
7.1 數字濾波器的錶示方法
7.2 IIR濾波器的結構
7.2.1 直接型結構
7.2.2 基本二階節的級聯結構和並聯結構
7.3 FIR濾波器的結構
7.3.1 橫截型結構
7.3.2 級聯型結構
7.3.3 頻率抽樣型結構
7.3.4 快速捲積型結構
本章小結
習題
第8章 數字信號處理中的誤差與量化效應
8.1 二進製算法與運算誤差
8.1.1 定點製錶示及運算誤差
8.1.2 浮點製錶示及運算誤差
8.1.3 負數錶示法
8.1.4 截尾與捨入産生的誤差
8.2 A�睤轉換的量化效應
8.2.1 A�睤轉換量化噪聲的定義
8.2.2 量化噪聲通過綫性係統
8.3 FFT定點製運算中的有限字長效應
8.3.1 輸齣信噪比
8.3.2 改善信噪比的方法
8.4 FFT浮點製運算中的有限字長效應
8.5 係數量化對數字濾波器的影響
8.5.1 濾波網絡中係數的量化效應
8.5.2 濾波網絡中運算的量化效應
8.6 係數量化對FFT的影響
本章小結
習題
第9章 離散時間係統的狀態空間分析
9.1 引言
9.2 離散時間係統的狀態空間描述
9.3 離散時間係統的狀態空間方程的建立
9.4 狀態空間方程的z域求解
9.5 離散時間係統的狀態空間方程的時間域求解
9.6 離散時間係統的穩定性
9.7離散時間係統的狀態空間分析法
本章小結
習題
第10章 實驗
10.1 MATLAB軟件簡介
10.2 實驗一離散時間信號的産生
10.3 實驗二離散時間LTI係統的時域分析
10.4 實驗三離散時間信號的頻域分析
10.5 實驗四離散時間LTI係統的z域分析
10.6 實驗五FFT算法與應用
10.7 實驗六IIR數字濾波器的設計
10.8 實驗七FIR數字濾波器的設計
附錄 MATLAB主要命令函數錶
參考文獻

前言/序言

聆聽世界的脈搏：信號與係統的奧秘，從認知到應用 你是否曾好奇，那些無聲無息間傳遞著信息的力量，究竟是如何運作的？從你指尖輕觸屏幕引發的細微電流，到遠方朋友一句溫柔的問候穿越時空而來，再到醫療影像中捕捉生命細微的病竈，這一切的背後，都湧動著一種看不見卻至關重要的力量——信號。而理解和駕馭這股力量，則需要我們深入探索“信號與係統”這個精妙絕倫的領域。 這本書並非聚焦於高深的數學公式或晦澀的算法推導，而是旨在為你揭開信號與係統那迷人的麵紗，讓你從全新的視角去認知我們身處的世界。我們將從最基礎的概念齣發，用清晰易懂的語言，結閤生動形象的比喻和貼近生活的實例，引領你一步步走進這個奇妙的殿堂。 第一章：信號的語言——窺探世界的細微之處 想象一下，世界就像一本用各種“信號”寫成的書。這些信號，可以是聲音的起伏，可以是光綫的明暗，可以是溫度的變化，可以是心髒跳動的節奏，甚至可以是腦電波的律動。我們將首先學習如何“閱讀”這些信號，理解它們的基本屬性： 信號的種類： 你會瞭解到，信號並非韆篇一律。有些信號是連續變化的，就像一條平滑的河流；有些則是離散的，像是一串跳動的音符。我們會區分模擬信號與數字信號，理解它們各自的特點以及為何數字信號在現代社會中占據如此重要的地位。 信號的錶徵： 如何用數學語言來描述這些信號？我們將學習如何將信號錶示為時間或空間的函數，理解幅度、相位、頻率等基本概念，就像給每一種信號賦予瞭獨特的“身份證”。 信號的運算： 信號之間並非孤立存在，它們可以進行各種有趣的“互動”。我們會學習信號的加、減、乘、移位、翻轉等基本運算，這些看似簡單的操作，卻是後續更復雜處理的基石。例如，你會在理解信號移位時，恍然大悟為何一段錄音可以被“暫停”或“快進”。 第二章：係統的魔法——改變與塑造信號的藝術 如果說信號是世界的語言，那麼係統就是解讀和加工這些語言的“翻譯官”和“魔法師”。係統接收輸入信號，經過一係列處理，最終輸齣改變後的信號。我們將探索係統的奧秘： 係統的定義與分類： 什麼是係統？它可以是一個簡單的濾波器，也可以是復雜的通信鏈路，甚至是我們的眼睛和耳朵。我們會學習如何識彆一個係統，並瞭解綫性係統、時不變係統等重要的係統模型。理解綫性係統，你將明白為何通過疊加原理，我們可以分析復雜的信號傳輸過程。 係統的基本特性： 係統並非隨心所欲地改變信號，它們擁有一些固有的“性格”。我們將深入理解係統的因果性、穩定性、記憶性等特性。例如，一個“因果”係統意味著它的輸齣隻取決於過去和現在的輸入，這與我們的直覺相符，也保證瞭係統的閤理性。 係統的建模： 如何用數學模型來描述一個係統？我們將接觸到差分方程和微分方程，它們如同係統的“基因圖譜”，精確地描繪瞭係統的工作機製。通過這些模型，我們能夠預測係統對不同信號的反應，甚至設計齣滿足特定需求的係統。 第三章：時域的脈動——信號與係統的動態演進 我們將深入時域，直接觀察信號和係統在時間維度上的變化。這一章節將帶你領略信號和係統的動態之美： 捲積： 這是信號與係統領域的核心概念之一，也是理解係統如何“塑造”信號的關鍵。我們將通過生動的比喻，比如一個“滾動的窗戶”，來理解捲積操作的本質。它揭示瞭當一個信號通過一個具有特定“響應”的係統時，輸齣信號是如何一步步形成的。這就像理解一個音效處理器如何根據其預設的“迴聲”效果，來改變原始聲音。 係統響應： 不同的輸入信號會引發係統怎樣的反應？我們將研究零輸入響應和零狀態響應，理解係統自身的“慣性”以及外部信號對其的影響。這有助於我們理解一個係統在受到突發信號乾擾後的恢復過程，或者在持續信號輸入下的穩態錶現。 第四章：頻域的樂章——從振動到和諧的蛻變 如果說時域讓我們看到信號的“樣子”，那麼頻域則讓我們聽到信號的“聲音”。我們將進入頻域，以全新的維度來審視信號與係統： 傅裏葉變換： 這是打開頻域大門的鑰匙。我們將用通俗易懂的方式，理解傅裏葉變換如何將一個復雜的信號分解成一係列簡單的正弦波（或餘弦波）的疊加。就像一位音樂傢能夠分辨齣一首樂麯中包含的各種不同音高的音符一樣，傅裏葉變換讓我們看到信號的“成分”——它由哪些頻率的“純音”組成，每個“純音”的“音量”（幅度）和“相位”如何。 頻譜分析： 信號的頻域“肖像”——頻譜，將為我們揭示信號的本質特徵。我們將學習如何分析信號的幅度譜和相位譜，理解為何有些信號隻包含低頻成分，而另一些則包含豐富的高頻信息。這就像通過觀察光譜，我們可以瞭解不同物質的構成。 頻率響應： 係統在不同頻率的信號麵前，錶現齣怎樣的“偏好”？我們將學習頻率響應的概念，理解它如何描述係統對不同頻率成分的“放大”或“衰減”作用。這為我們設計濾波器、調整音響效果提供瞭理論基礎。 第五章：離散的智慧——數字世界的基石 在當今數字化的時代，離散信號和係統無處不在。本章將聚焦於數字世界： 采樣： 如何將連續的模擬信號轉化為離散的數字信號？我們將深入理解采樣定理，明白為何我們需要以足夠的“速度”去“捕捉”信號，纔能保證信息的完整性。這就像你想要清晰地拍攝運動物體，必須提高相機的快門速度。 量化： 將采樣後的連續數值轉化為有限的離散數值。我們將理解量化的過程，以及它可能帶來的誤差。 離散傅裏葉變換 (DFT) 與快速傅裏葉變換 (FFT)： 麵對數字信號，我們如何進行頻域分析？我們將介紹DFT，並重點講解其高效的實現算法——FFT。FFT的齣現，極大地推動瞭數字信號處理的發展，使得在計算機上進行復雜的頻域分析成為可能。 第六章：現代應用的展望——信號與係統如何改變生活 在掌握瞭信號與係統的基本原理後，我們將把目光投嚮廣闊的應用領域。你將驚嘆於這些理論如何在現實世界中發揮巨大的作用： 通信係統： 從手機通話到互聯網數據傳輸，信號與係統是通信的靈魂。我們將初步瞭解調製、解調、信道編碼等概念，理解信號是如何被“打包”並安全可靠地送達目的地。 圖像與視頻處理： 你所看到的每一張照片，每一段視頻，都經過瞭精密的信號處理。我們將探討圖像去噪、邊緣檢測、圖像壓縮等技術，理解它們如何讓我們的視覺體驗更加美好。 音頻信號處理： 音樂播放、語音識彆、降噪技術，都離不開信號與係統的支持。我們將瞭解音頻信號的特點，以及如何對其進行增強和處理。 生物醫學工程： 從心電圖 (ECG) 到核磁共振成像 (MRI)，信號與係統在醫療診斷和治療中扮演著關鍵角色。我們將瞭解生物信號的采集與分析，以及如何從中提取有價值的健康信息。 控製係統： 自動駕駛汽車、工業機器人，這些智能化的係統都依賴於精確的控製算法，而這些算法的設計離不開信號與係統的理論基礎。 這本書的宗旨是讓你成為一個“懂信號”的人。 我們不會強迫你記住復雜的公式，而是引導你理解背後的邏輯和思想。當你再次聽到一段美妙的音樂，看到一張清晰的照片，或者使用任何一個現代化的電子設備時，你都能會心一笑，因為你已經掌握瞭隱藏在其背後，那股讓世界運轉的無形的力量——信號與係統的奧秘。 讓我們一起，從聆聽世界的脈搏開始，探索信號與係統帶給我們的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理》這本書，在我看來，是一本非常紮實的參考手冊。我並非專門從事信號處理領域的開發者，但由於工作需要，經常會接觸到一些與此相關的項目。每次遇到棘手的問題，我都會翻開這本書。最讓我印象深刻的是它對離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）的詳細闡述。書中不僅僅給齣瞭公式，還深入剖析瞭這些算法的計算復雜度，以及如何在實際中優化計算效率。這對於我理解和實現一些信號分析算法非常有幫助。而且，書中對采樣定理、量化誤差等基礎概念的解釋也非常到位，讓我能夠更清晰地認識到數字信號處理的局限性和需要注意的關鍵點。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字信號處理》給我帶來的最大驚喜，在於它能夠將抽象的理論與豐富的實際應用場景緊密結閤。我尤其喜歡書中關於語音信號處理的章節。當我看到如何利用傅裏葉變換來分析語音的頻譜特徵，進而實現語音識彆和語音閤成時，我感到非常震撼。書中不僅僅是枯燥的數學公式，還穿插瞭大量的實例，比如如何去除語音中的噪聲，如何進行語音編碼，甚至是模擬齣不同人的聲音。這些內容讓我覺得，信號處理不再是實驗室裏冰冷的理論，而是能夠實實在在地改變我們生活、提升用戶體驗的技術。我甚至開始嘗試用書中的一些思路去分析我自己的錄音，雖然還比較淺顯，但已經能感受到其中的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我翻開《數字信號處理》這本書時，我預設它會是一本充斥著晦澀難懂公式的學術著作。然而，讀完之後，我發現我的想法大錯特錯瞭。書中在講解復雜的概念時，總是能巧妙地運用各種比喻和圖示，將抽象的數學原理變得生動易懂。我特彆欣賞作者在講解脈衝響應和捲積的部分，通過一個非常形象的比喻，讓我一下子就抓住瞭這兩個核心概念的本質。這對於我這樣非數學專業背景的讀者來說，簡直是福音。這本書讓我覺得，即使是看似高深的數字信號處理，也並非遙不可及，通過閤理的講解，每個人都能從中領略到它的魅力。

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理》這本書，我拿到手的時候，心裏是既期待又忐忑的。期待的是，我一直對聲音、圖像這些背後的數字世界充滿好奇，想知道它們是如何被捕捉、分析和處理的。信號處理這個概念聽起來就很神秘，感覺像是打開瞭通往新世界的大門。我一直覺得，我們每天接觸到的各種音頻、視頻，甚至很多科技産品的核心功能，都離不開這些看不見的“信號”。比如，手機裏的通話質量、相機裏的圖像清晰度、音樂播放器裏的音效增強，這些背後一定有非常精妙的算法在支撐。而這本書的書名，直接點明瞭主題，讓我覺得它應該能解答我很多關於“數字世界”的疑問。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數字信號處理》這本書，我最大的感受就是它在技術細節上的深度挖掘。我印象特彆深刻的是關於濾波器設計的那一部分。作者花瞭大量的篇幅去講解不同類型濾波器的原理，比如FIR和IIR濾波器，它們各自的優缺點，以及如何在實際應用中根據需求選擇閤適的濾波器。書中提供的數學推導非常嚴謹，從 Z 變換到頻率響應，每一步都清晰明瞭。我之前也接觸過一些信號處理的入門知識，但總覺得不夠深入，無法真正理解其中的奧妙。這本書讓我有機會去深入理解數字濾波器是如何從理論走嚮實踐的，也讓我明白瞭為什麼不同的場景下需要使用不同特性的濾波器。