数字信号处理实验与学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋宇飞，潘子宇，魏峘 著

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• 数字信号处理
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• 实验指导
• 学习指导
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• Simulink
• 通信工程
• 电子工程
• 高等教育
• 理工科

店铺： 润轩泽辕图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302284123

商品编码：29286570390

包装：平装

出版时间：2012-08-01

基本信息

书名：数字信号处理实验与学习指导

：28元

作者：宋宇飞,潘子宇,魏峘

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-08-01

ISBN：9787302284123

字数：333000

页码：212

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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　　安排了基本实验与综合实验，有助于加深理解数字信号处理的基本原理，并熟悉MATLAB的应用。
　　系统梳理了数字信号处理的基本概念和理论线索，并详细分析了典型例题和部分习题，方便课后的系统练习和巩固基本知识。

内容提要

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　　本书是立足于工程应用型本科的教学实践而编写的数字信号处理实验与学习指导教材。
　　《高等学校应用型特色规划教材：数字信号处理实验与学习指导》是主教材《数字信号处理》的教辅材料，分为实验指导篇与学习指导篇。实验指导篇根据数字信号处理的基本概念与原理、重要算法与应用，安排了基本实验与综合实验，方便学生上机练习，以加深理解数字信号处理的基本原理，并熟悉MATLAB的应用；学习指导篇贴近数字信号处理的基本知识点与理论体系，系统梳理数字信号处理的基本概念和理论线索，并详细分析典型例题和部分习题，方便学生进行课后的系统练习和巩固基本知识。
　　本书可作为电子信息类本科专业的教材和其他相关专业的教学参考书，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的奇妙之旅：从原理到应用的探索》 在这信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种各样的信号所包围。从清晨广播的音乐，到夜晚电视屏幕上的图像，再到手机中传递的语音和数据，每一个瞬间都充满了信号的律动。然而，这些信号是如何被产生、传输、处理和理解的呢？它们又是如何被转化为我们能够感知和利用的信息的呢？《信号的奇妙之旅：从原理到应用的探索》将带您踏上一段引人入胜的探索之旅，揭示信号世界的奥秘，让您不仅理解“是什么”，更能深入探究“为什么”和“如何”。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是以一种更加生动、直观的方式，带领读者走进信号处理的宏大领域。我们不只是罗列公式和定理，而是通过生动的案例、清晰的图示和循序渐进的讲解，帮助您构建起坚实的理论基础，并逐步掌握分析和处理信号的强大工具。我们的目标是让您在轻松愉快的阅读体验中，领略信号处理的魅力，并将其应用于现实世界的各种挑战。 第一篇：信号的语言——理解世界的基础 万事万物皆有其“语言”，而信号，就是我们理解这个物理世界和数字世界最基本的语言。在本篇中，我们将从最基础的概念入手，为您搭建起认识信号的基石。 什么是信号？ 我们将从不同维度剖析信号的本质：它是时间的函数？是空间的函数？抑或是某种物理量的变化？您将了解到，信号可以是连续的，也可以是离散的；可以是模拟的，也可以是数字的。通过对不同类型信号的辨析，例如声波、光波、电信号、温度变化等，您将建立起对信号普遍性的深刻认识。 信号的构成要素： 任何信号的背后，都蕴藏着丰富的信息。我们将深入探讨信号的“基本元素”，包括幅度（代表强度）、频率（代表变化快慢）、相位（代表起始位置）等关键属性。您将理解，正是这些看似简单的属性，共同描绘了信号的特征，并承载着我们想要传递的信息。 信号的分类与特性： 信号的世界纷繁复杂，但可以通过一些重要的分类方法来梳理。本书将详细介绍周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号、能量信号与功率信号等基本分类，并阐述它们各自的数学模型和特性。例如，您将学习到如何用傅里叶级数和傅里叶变换来分解和分析周期性信号，从而揭示其内在的频率成分，为后续的信号处理打下基础。 从模拟到数字：信息转化的桥梁 现实世界中的许多信号是模拟的，而数字计算和处理的强大能力，使得将模拟信号转化为数字信号成为可能。在本篇的最后，我们将介绍采样、量化和编码等关键步骤，解释模拟信号如何被“数字化”，以及在这个过程中可能发生的失真与误差。您将理解，为什么数字信号处理能够如此高效且精确地执行各种复杂任务。 第二篇：信号的分析工具——洞察信号的本质 理解了信号的基本概念后，我们需要强大的分析工具来深入剖析信号的内在结构和特性。《信号的奇妙之旅》将为您一一介绍这些关键的分析方法。 时域分析：信号在时间维度上的展现 最直观的信号分析方法就是观察它在时间维度上的变化。我们将介绍如何通过绘制信号波形、计算信号的平均值、均方值等统计量来理解信号的整体行为。此外，卷积运算作为信号系统分析的核心，也将被详细讲解，它能够帮助我们理解一个系统对输入信号的影响，以及两个信号的相互作用。 频域分析：揭示信号的频率构成 许多信号的特性，从时域上看可能显得复杂，但在频域上却能清晰地展现出来。傅里叶变换是频域分析的基石，它将信号从时间域的表示转换到频率域，让我们看到信号由哪些不同频率的正弦波或余弦波组成。本书将引导您理解傅里叶变换的直观意义，以及它在信号去噪、频谱分析等方面的巨大作用。您将学会如何解读频谱图，并从中提取有价值的信息。 拉普拉斯变换与Z变换：系统分析的利器 对于 LTI（线性时不变）系统，拉普拉斯变换和Z变换提供了更加强大的分析框架。拉普拉斯变换适用于连续时间系统，而Z变换则适用于离散时间系统。我们将详细讲解这两种变换的数学原理、性质以及它们在系统稳定性分析、频率响应计算等方面的应用。您将理解，为何它们能够简化复杂系统的分析过程。 其他重要的分析视角： 除了上述核心工具，我们还将触及其他一些重要的信号分析方法，例如小波变换，它能够提供时频联合的分析能力，尤其适合分析非平稳信号。通过这些多角度的分析，您将能够更全面、更深入地理解信号的本质。 第三篇：信号的处理技术——改变与优化信号 理解信号只是第一步，更重要的是如何通过各种技术来处理和优化信号，以达到特定的目的。《信号的奇妙之旅》将带您走进信号处理的实践领域。 滤波：选择与分离信号的艺术 噪声是信号处理中常见的挑战。滤波技术就像一个“筛子”，能够去除不需要的噪声，保留有用的信号成分。我们将详细介绍不同类型的滤波器，例如低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在实际中的应用，如音频降噪、图像平滑等。您将学习到如何根据信号特性选择合适的滤波器，并理解其工作原理。 采样与重建：模拟与数字之间的灵活转换 采样是将连续信号转化为离散信号的关键过程，而采样定理（奈奎斯特定理）是理解这一过程的基础。我们将深入探讨采样率对信号信息完整性的影响，以及如何进行信号的重建，从离散样本中恢复原始的连续信号。 模数（A/D）和数模（D/A）转换：连接真实世界与数字世界的桥梁 深入解析模数（A/D）转换器和数模（D/A）转换器的工作原理，包括它们的结构、性能指标以及在实际应用中的选择。您将理解，这些器件是如何在模拟世界和数字世界之间进行数据交换的。 调制与解调：信息的有效传输 信息的有效传输往往需要将原始信号“调制”到更高的频率上，以适应传输介质的特性。本书将介绍各种调制技术，如幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM），以及相应的解调技术。您将理解，这如何使得无线通信、电视广播等成为可能。 信号压缩：高效存储与传输 在数据量日益庞大的今天，信号压缩技术显得尤为重要。我们将探讨无损压缩和有损压缩的基本原理，以及JPEG（图像）和MP3（音频）等典型压缩算法的应用。您将理解，如何在保证可接受的质量前提下，显著减小信号的数据量。 第四篇：信号处理的应用——赋能现代生活 信号处理并非仅仅是理论，它已经渗透到现代生活的方方面面，深刻地影响着我们的生活方式。在本篇中，我们将聚焦信号处理的实际应用，让您看到理论如何转化为现实。 通信系统：连接世界的数字脉搏 从手机通话到互联网数据传输，通信系统是信号处理最重要的应用领域之一。我们将探讨无线通信、光纤通信、卫星通信等技术中信号的产生、传输、接收和处理过程，以及如何利用信号处理技术实现高速、可靠的通信。 图像与视频处理：捕捉与呈现视觉信息 图像和视频是重要的信息载体，而信号处理技术在其中扮演着至关重要的角色。您将了解到图像的采集、增强、去噪、压缩，以及视频的编码、传输和播放等技术。本书将展示信号处理如何让模糊的画面变得清晰，让海量视频数据得以高效存储和传输。 音频处理：声音的科学与艺术 音乐、语音、声纳……声音的世界同样离不开信号处理。我们将深入探讨音频信号的采集、录制、播放、降噪、效果处理，以及语音识别、合成等技术。您将理解，如何通过信号处理技术来美化声音、理解语音，甚至创造新的声音。 医疗健康：守护生命的信号 在医疗领域，信号处理的应用同样广泛而关键。心电图（ECG）、脑电图（EEG）、医学影像（X射线、CT、MRI）等都依赖于信号处理技术进行采集、分析和诊断。本书将揭示信号处理如何帮助医生诊断疾病、监测患者健康状况。 其他前沿领域： 此外，我们还将触及其他一些激动人心的应用领域，例如自动驾驶中的传感器信号处理、人工智能中的模式识别、金融市场的信号分析等等。 学习的旅程，不止于此 《信号的奇妙之旅：从原理到应用的探索》旨在为您提供一个全面而深入的信号处理学习体验。我们相信，通过对本书内容的理解和掌握，您将能够： 建立起对信号世界的深刻认知： 从宏观到微观，您将全面理解信号的本质、特性和分类。 掌握核心的信号分析工具： 您将能够运用时域、频域等多种工具，深入洞察信号的内在结构。 理解并应用关键的信号处理技术： 您将学会如何通过滤波、采样、压缩等技术来优化和处理信号。 认识信号处理在现代科技中的重要作用： 您将看到信号处理如何驱动着通信、影像、医疗等众多领域的创新与发展。 这不仅仅是一本书，更是一扇通往信号处理世界的窗口。我们鼓励您在阅读过程中积极思考，尝试将所学知识与实际生活中的现象联系起来。愿您在这段奇妙的旅程中，收获知识，激发灵感，并为未来的学习和探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触数字信号处理（DSP）领域的学生，我一直在寻找一本能够系统地、循序渐进地引导我掌握这门学科的教材。市面上同类书籍繁多，但很多要么过于理论化，要么缺乏实际操作的指导，让我无从下手。《数字信号处理实验与学习指导》的出现，可以说是解决了我的燃眉之急。这本书的结构安排非常合理，从最基础的采样定理、离散傅里叶变换（DFT）讲起，逐步深入到滤波器设计、FFT算法以及更高级的DSP应用。尤其让我惊喜的是，它并没有仅仅停留在理论层面，而是将大量的实验指导穿插其中。每一个理论知识点之后，都紧跟着配套的实验内容，并且提供了详细的实验步骤、预期结果以及对实验现象的深入分析。这对于像我这样动手能力需要加强的学习者来说，简直是福音。我可以通过亲手实践，将抽象的数学公式和概念转化为直观的感受，从而加深理解。书中的图示也相当清晰，配合文字说明，使得复杂的概念变得易于理解。例如，在讲解FIR滤波器设计时，书中不仅给出了几种经典的设计方法（如窗函数法、频率采样法），还提供了使用MATLAB等工具进行实现的具体代码示例。我跟着书中的指导，一步步完成了第一个FIR滤波器的设计和仿真，看着滤波器的频率响应曲线逐渐呈现出我预期的形状，那种成就感是无法言喻的。这本书就像一位循循善诱的良师益友，耐心地陪伴我走过DSP学习的每一个阶段。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对信号处理理论非常感兴趣的数学系学生，一直以来都觉得DSP领域充满了迷人的数学之美。在寻找相关读物时，《数字信号处理实验与学习指导》以其独特的视角吸引了我。这本书并没有回避DSP核心的数学理论，反而将其作为基石，并在此之上构建了完整的学习体系。书中对离散时间系统、卷积、线性卷积、循环卷积等基本概念的阐述，逻辑清晰，层层递进，让我充分领略到数学在信号分析中的强大力量。尤其是关于滤波器设计的部分，书中不仅介绍了Butterworth、Chebyshev等经典滤波器类型，还从数学推导的角度，解释了它们的设计原理和特性。例如，在讨论IIR滤波器时，书中详细讲解了如何从模拟滤波器原型出发，通过双线性变换等方法得到数字滤波器，这一过程充满了精妙的数学技巧。虽然书中也包含实验指导，但我更侧重于其中的理论阐述。对我而言，这些实验指导更像是对理论的最佳佐证，通过模拟不同的信号和参数，我可以直观地验证数学模型的有效性。这本书的严谨性和系统性，极大地满足了我对DSP理论深度的追求，也让我更加坚信数学是理解和掌握DSP技术的关键。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和机器学习领域充满热情的学习者，最近在深入研究语音识别和图像处理相关的技术。我深知DSP是这些领域不可或缺的基础。在寻找合适的学习资料时，《数字信号处理实验与学习指导》凭借其出色的内容组织和丰富的实例，成为了我眼中的亮点。这本书在DSP理论的基础上，非常巧妙地引入了许多与现代AI技术紧密相关的概念。例如，在介绍卷积的概念时，书中不仅解释了其在信号处理中的基本作用，还暗示了它在卷积神经网络（CNN）中的重要性。在讨论了滤波器设计之后，书中还涉及了一些自适应滤波器的内容，这对于理解许多机器学习中的自适应算法非常有帮助。这本书的实验部分更是让我眼前一亮，它提供了许多将DSP技术应用于实际问题的案例，比如利用DSP技术对音频信号进行特征提取，这为我后续进行语音识别模型的训练提供了非常有价值的思路。书中的参考文献和进一步阅读的建议也十分有价值，引导我去探索更广阔的DSP应用领域。总而言之，这本书为我打下了坚实的DSP基础，让我能够更自信地迈入AI技术更深层次的学习。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着一定DSP基础的在职工程师，这次阅读《数字信号处理实验与学习指导》完全是为了系统性地梳理和巩固已有的知识，并期望能够从中获得一些新的视角或更深入的理解。事实证明，这本书在这方面做得相当出色。它并非简单地罗列公式，而是深入剖析了每个概念背后的物理意义和工程实现上的考量。例如，在讨论Z变换和傅里叶变换的关系时，书中不仅给出了严谨的数学推导，还结合了实际信号的频谱特性，阐述了不同变换域的优势和适用场景。最令我印象深刻的是关于噪声抑制和信号去噪的部分。书中详细介绍了多种经典的去噪算法，如维纳滤波、小波去噪等，并且通过丰富的实例，展示了这些算法在实际信号处理中的应用效果。通过书中的指导，我尝试用不同的算法对一段含有噪声的音频信号进行处理，并对比了处理前后的波形和频谱图。这种直观的对比分析，让我对各种算法的优劣有了更深刻的认识。此外，书中对DSP芯片的选型和应用也进行了一些探讨，虽然不是非常深入，但也为我提供了一个初步的了解方向。对于我这样希望将理论知识与实际工程问题相结合的工程师来说，这本书提供了一个很好的平台，让我能够重新审视并提升自己的DSP技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的电子信息工程专业的学生，我对《数字信号处理实验与学习指导》这本书的初印象是“实用”二字。在我们的课程设置中，DSP是一个重要的组成部分，但往往理论与实践存在脱节。很多时候，我们掌握了理论知识，却不知道如何将其转化为实际的电路或者代码。这本书恰好填补了这一空白。它将理论知识与实际操作紧密结合，每一章的理论讲解后，都附带了相应的实验项目，而且这些实验项目都非常贴近实际应用。例如，在学习了FFT算法后，书中指导我们如何利用Arduino等开发板，通过采集真实世界的信号（如声音）并进行FFT分析，从而观察信号的频谱特征。这个过程让我第一次真切地感受到，原来那些抽象的数学公式，竟然能如此生动地呈现在我们眼前。书中的代码示例也十分丰富，涵盖了C语言、MATLAB等多种编程语言，并且都经过了精心的设计和测试，可以直接拿来运行和修改。这大大降低了我们进行实验的门槛，让我们能够更专注于理解算法本身。这本书让我对DSP的学习不再是枯燥的理论堆砌，而是充满探索和实践的乐趣。