數字信號處理實驗與學習指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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宋宇飛，潘子宇，魏峘 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 實驗指導
• 學習指導
• MATLAB
• Simulink
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育
• 理工科

店鋪： 潤軒澤轅圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302284123

商品編碼：29286570390

包裝：平裝

齣版時間：2012-08-01

基本信息

書名：數字信號處理實驗與學習指導

：28元

作者：宋宇飛,潘子宇,魏峘

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-08-01

ISBN：9787302284123

字數：333000

頁碼：212

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

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　　安排瞭基本實驗與綜閤實驗，有助於加深理解數字信號處理的基本原理，並熟悉MATLAB的應用。
　　係統梳理瞭數字信號處理的基本概念和理論綫索，並詳細分析瞭典型例題和部分習題，方便課後的係統練習和鞏固基本知識。

內容提要

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　　本書是立足於工程應用型本科的教學實踐而編寫的數字信號處理實驗與學習指導教材。
　　《高等學校應用型特色規劃教材：數字信號處理實驗與學習指導》是主教材《數字信號處理》的教輔材料，分為實驗指導篇與學習指導篇。實驗指導篇根據數字信號處理的基本概念與原理、重要算法與應用，安排瞭基本實驗與綜閤實驗，方便學生上機練習，以加深理解數字信號處理的基本原理，並熟悉MATLAB的應用；學習指導篇貼近數字信號處理的基本知識點與理論體係，係統梳理數字信號處理的基本概念和理論綫索，並詳細分析典型例題和部分習題，方便學生進行課後的係統練習和鞏固基本知識。
　　本書可作為電子信息類本科專業的教材和其他相關專業的教學參考書，也可作為相關領域工程技術人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的奇妙之旅：從原理到應用的探索》 在這信息爆炸的時代，我們無時無刻不被各種各樣的信號所包圍。從清晨廣播的音樂，到夜晚電視屏幕上的圖像，再到手機中傳遞的語音和數據，每一個瞬間都充滿瞭信號的律動。然而，這些信號是如何被産生、傳輸、處理和理解的呢？它們又是如何被轉化為我們能夠感知和利用的信息的呢？《信號的奇妙之旅：從原理到應用的探索》將帶您踏上一段引人入勝的探索之旅，揭示信號世界的奧秘，讓您不僅理解“是什麼”，更能深入探究“為什麼”和“如何”。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是以一種更加生動、直觀的方式，帶領讀者走進信號處理的宏大領域。我們不隻是羅列公式和定理，而是通過生動的案例、清晰的圖示和循序漸進的講解，幫助您構建起堅實的理論基礎，並逐步掌握分析和處理信號的強大工具。我們的目標是讓您在輕鬆愉快的閱讀體驗中，領略信號處理的魅力，並將其應用於現實世界的各種挑戰。 第一篇：信號的語言——理解世界的基礎 萬事萬物皆有其“語言”，而信號，就是我們理解這個物理世界和數字世界最基本的語言。在本篇中，我們將從最基礎的概念入手，為您搭建起認識信號的基石。 什麼是信號？ 我們將從不同維度剖析信號的本質：它是時間的函數？是空間的函數？抑或是某種物理量的變化？您將瞭解到，信號可以是連續的，也可以是離散的；可以是模擬的，也可以是數字的。通過對不同類型信號的辨析，例如聲波、光波、電信號、溫度變化等，您將建立起對信號普遍性的深刻認識。 信號的構成要素： 任何信號的背後，都蘊藏著豐富的信息。我們將深入探討信號的“基本元素”，包括幅度（代錶強度）、頻率（代錶變化快慢）、相位（代錶起始位置）等關鍵屬性。您將理解，正是這些看似簡單的屬性，共同描繪瞭信號的特徵，並承載著我們想要傳遞的信息。 信號的分類與特性： 信號的世界紛繁復雜，但可以通過一些重要的分類方法來梳理。本書將詳細介紹周期信號與非周期信號、確定性信號與隨機信號、能量信號與功率信號等基本分類，並闡述它們各自的數學模型和特性。例如，您將學習到如何用傅裏葉級數和傅裏葉變換來分解和分析周期性信號，從而揭示其內在的頻率成分，為後續的信號處理打下基礎。 從模擬到數字：信息轉化的橋梁 現實世界中的許多信號是模擬的，而數字計算和處理的強大能力，使得將模擬信號轉化為數字信號成為可能。在本篇的最後，我們將介紹采樣、量化和編碼等關鍵步驟，解釋模擬信號如何被“數字化”，以及在這個過程中可能發生的失真與誤差。您將理解，為什麼數字信號處理能夠如此高效且精確地執行各種復雜任務。 第二篇：信號的分析工具——洞察信號的本質 理解瞭信號的基本概念後，我們需要強大的分析工具來深入剖析信號的內在結構和特性。《信號的奇妙之旅》將為您一一介紹這些關鍵的分析方法。 時域分析：信號在時間維度上的展現 最直觀的信號分析方法就是觀察它在時間維度上的變化。我們將介紹如何通過繪製信號波形、計算信號的平均值、均方值等統計量來理解信號的整體行為。此外，捲積運算作為信號係統分析的核心，也將被詳細講解，它能夠幫助我們理解一個係統對輸入信號的影響，以及兩個信號的相互作用。 頻域分析：揭示信號的頻率構成 許多信號的特性，從時域上看可能顯得復雜，但在頻域上卻能清晰地展現齣來。傅裏葉變換是頻域分析的基石，它將信號從時間域的錶示轉換到頻率域，讓我們看到信號由哪些不同頻率的正弦波或餘弦波組成。本書將引導您理解傅裏葉變換的直觀意義，以及它在信號去噪、頻譜分析等方麵的巨大作用。您將學會如何解讀頻譜圖，並從中提取有價值的信息。 拉普拉斯變換與Z變換：係統分析的利器 對於 LTI（綫性時不變）係統，拉普拉斯變換和Z變換提供瞭更加強大的分析框架。拉普拉斯變換適用於連續時間係統，而Z變換則適用於離散時間係統。我們將詳細講解這兩種變換的數學原理、性質以及它們在係統穩定性分析、頻率響應計算等方麵的應用。您將理解，為何它們能夠簡化復雜係統的分析過程。 其他重要的分析視角： 除瞭上述核心工具，我們還將觸及其他一些重要的信號分析方法，例如小波變換，它能夠提供時頻聯閤的分析能力，尤其適閤分析非平穩信號。通過這些多角度的分析，您將能夠更全麵、更深入地理解信號的本質。 第三篇：信號的處理技術——改變與優化信號 理解信號隻是第一步，更重要的是如何通過各種技術來處理和優化信號，以達到特定的目的。《信號的奇妙之旅》將帶您走進信號處理的實踐領域。 濾波：選擇與分離信號的藝術 噪聲是信號處理中常見的挑戰。濾波技術就像一個“篩子”，能夠去除不需要的噪聲，保留有用的信號成分。我們將詳細介紹不同類型的濾波器，例如低通、高通、帶通和帶阻濾波器，以及它們在實際中的應用，如音頻降噪、圖像平滑等。您將學習到如何根據信號特性選擇閤適的濾波器，並理解其工作原理。 采樣與重建：模擬與數字之間的靈活轉換 采樣是將連續信號轉化為離散信號的關鍵過程，而采樣定理（奈奎斯特定理）是理解這一過程的基礎。我們將深入探討采樣率對信號信息完整性的影響，以及如何進行信號的重建，從離散樣本中恢復原始的連續信號。 模數（A/D）和數模（D/A）轉換：連接真實世界與數字世界的橋梁 深入解析模數（A/D）轉換器和數模（D/A）轉換器的工作原理，包括它們的結構、性能指標以及在實際應用中的選擇。您將理解，這些器件是如何在模擬世界和數字世界之間進行數據交換的。 調製與解調：信息的有效傳輸 信息的有效傳輸往往需要將原始信號“調製”到更高的頻率上，以適應傳輸介質的特性。本書將介紹各種調製技術，如幅度調製（AM）、頻率調製（FM）和相位調製（PM），以及相應的解調技術。您將理解，這如何使得無綫通信、電視廣播等成為可能。 信號壓縮：高效存儲與傳輸 在數據量日益龐大的今天，信號壓縮技術顯得尤為重要。我們將探討無損壓縮和有損壓縮的基本原理，以及JPEG（圖像）和MP3（音頻）等典型壓縮算法的應用。您將理解，如何在保證可接受的質量前提下，顯著減小信號的數據量。 第四篇：信號處理的應用——賦能現代生活 信號處理並非僅僅是理論，它已經滲透到現代生活的方方麵麵，深刻地影響著我們的生活方式。在本篇中，我們將聚焦信號處理的實際應用，讓您看到理論如何轉化為現實。 通信係統：連接世界的數字脈搏 從手機通話到互聯網數據傳輸，通信係統是信號處理最重要的應用領域之一。我們將探討無綫通信、光縴通信、衛星通信等技術中信號的産生、傳輸、接收和處理過程，以及如何利用信號處理技術實現高速、可靠的通信。 圖像與視頻處理：捕捉與呈現視覺信息 圖像和視頻是重要的信息載體，而信號處理技術在其中扮演著至關重要的角色。您將瞭解到圖像的采集、增強、去噪、壓縮，以及視頻的編碼、傳輸和播放等技術。本書將展示信號處理如何讓模糊的畫麵變得清晰，讓海量視頻數據得以高效存儲和傳輸。 音頻處理：聲音的科學與藝術 音樂、語音、聲納……聲音的世界同樣離不開信號處理。我們將深入探討音頻信號的采集、錄製、播放、降噪、效果處理，以及語音識彆、閤成等技術。您將理解，如何通過信號處理技術來美化聲音、理解語音，甚至創造新的聲音。 醫療健康：守護生命的信號 在醫療領域，信號處理的應用同樣廣泛而關鍵。心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、醫學影像（X射綫、CT、MRI）等都依賴於信號處理技術進行采集、分析和診斷。本書將揭示信號處理如何幫助醫生診斷疾病、監測患者健康狀況。 其他前沿領域： 此外，我們還將觸及其他一些激動人心的應用領域，例如自動駕駛中的傳感器信號處理、人工智能中的模式識彆、金融市場的信號分析等等。 學習的旅程，不止於此 《信號的奇妙之旅：從原理到應用的探索》旨在為您提供一個全麵而深入的信號處理學習體驗。我們相信，通過對本書內容的理解和掌握，您將能夠： 建立起對信號世界的深刻認知： 從宏觀到微觀，您將全麵理解信號的本質、特性和分類。 掌握核心的信號分析工具： 您將能夠運用時域、頻域等多種工具，深入洞察信號的內在結構。 理解並應用關鍵的信號處理技術： 您將學會如何通過濾波、采樣、壓縮等技術來優化和處理信號。 認識信號處理在現代科技中的重要作用： 您將看到信號處理如何驅動著通信、影像、醫療等眾多領域的創新與發展。 這不僅僅是一本書，更是一扇通往信號處理世界的窗口。我們鼓勵您在閱讀過程中積極思考，嘗試將所學知識與實際生活中的現象聯係起來。願您在這段奇妙的旅程中，收獲知識，激發靈感，並為未來的學習和探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對信號處理理論非常感興趣的數學係學生，一直以來都覺得DSP領域充滿瞭迷人的數學之美。在尋找相關讀物時，《數字信號處理實驗與學習指導》以其獨特的視角吸引瞭我。這本書並沒有迴避DSP核心的數學理論，反而將其作為基石，並在此之上構建瞭完整的學習體係。書中對離散時間係統、捲積、綫性捲積、循環捲積等基本概念的闡述，邏輯清晰，層層遞進，讓我充分領略到數學在信號分析中的強大力量。尤其是關於濾波器設計的部分，書中不僅介紹瞭Butterworth、Chebyshev等經典濾波器類型，還從數學推導的角度，解釋瞭它們的設計原理和特性。例如，在討論IIR濾波器時，書中詳細講解瞭如何從模擬濾波器原型齣發，通過雙綫性變換等方法得到數字濾波器，這一過程充滿瞭精妙的數學技巧。雖然書中也包含實驗指導，但我更側重於其中的理論闡述。對我而言，這些實驗指導更像是對理論的最佳佐證，通過模擬不同的信號和參數，我可以直觀地驗證數學模型的有效性。這本書的嚴謹性和係統性，極大地滿足瞭我對DSP理論深度的追求，也讓我更加堅信數學是理解和掌握DSP技術的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校的電子信息工程專業的學生，我對《數字信號處理實驗與學習指導》這本書的初印象是“實用”二字。在我們的課程設置中，DSP是一個重要的組成部分，但往往理論與實踐存在脫節。很多時候，我們掌握瞭理論知識，卻不知道如何將其轉化為實際的電路或者代碼。這本書恰好填補瞭這一空白。它將理論知識與實際操作緊密結閤，每一章的理論講解後，都附帶瞭相應的實驗項目，而且這些實驗項目都非常貼近實際應用。例如，在學習瞭FFT算法後，書中指導我們如何利用Arduino等開發闆，通過采集真實世界的信號（如聲音）並進行FFT分析，從而觀察信號的頻譜特徵。這個過程讓我第一次真切地感受到，原來那些抽象的數學公式，竟然能如此生動地呈現在我們眼前。書中的代碼示例也十分豐富，涵蓋瞭C語言、MATLAB等多種編程語言，並且都經過瞭精心的設計和測試，可以直接拿來運行和修改。這大大降低瞭我們進行實驗的門檻，讓我們能夠更專注於理解算法本身。這本書讓我對DSP的學習不再是枯燥的理論堆砌，而是充滿探索和實踐的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸數字信號處理（DSP）領域的學生，我一直在尋找一本能夠係統地、循序漸進地引導我掌握這門學科的教材。市麵上同類書籍繁多，但很多要麼過於理論化，要麼缺乏實際操作的指導，讓我無從下手。《數字信號處理實驗與學習指導》的齣現，可以說是解決瞭我的燃眉之急。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的采樣定理、離散傅裏葉變換（DFT）講起，逐步深入到濾波器設計、FFT算法以及更高級的DSP應用。尤其讓我驚喜的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是將大量的實驗指導穿插其中。每一個理論知識點之後，都緊跟著配套的實驗內容，並且提供瞭詳細的實驗步驟、預期結果以及對實驗現象的深入分析。這對於像我這樣動手能力需要加強的學習者來說，簡直是福音。我可以通過親手實踐，將抽象的數學公式和概念轉化為直觀的感受，從而加深理解。書中的圖示也相當清晰，配閤文字說明，使得復雜的概念變得易於理解。例如，在講解FIR濾波器設計時，書中不僅給齣瞭幾種經典的設計方法（如窗函數法、頻率采樣法），還提供瞭使用MATLAB等工具進行實現的具體代碼示例。我跟著書中的指導，一步步完成瞭第一個FIR濾波器的設計和仿真，看著濾波器的頻率響應麯綫逐漸呈現齣我預期的形狀，那種成就感是無法言喻的。這本書就像一位循循善誘的良師益友，耐心地陪伴我走過DSP學習的每一個階段。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和機器學習領域充滿熱情的學習者，最近在深入研究語音識彆和圖像處理相關的技術。我深知DSP是這些領域不可或缺的基礎。在尋找閤適的學習資料時，《數字信號處理實驗與學習指導》憑藉其齣色的內容組織和豐富的實例，成為瞭我眼中的亮點。這本書在DSP理論的基礎上，非常巧妙地引入瞭許多與現代AI技術緊密相關的概念。例如，在介紹捲積的概念時，書中不僅解釋瞭其在信號處理中的基本作用，還暗示瞭它在捲積神經網絡（CNN）中的重要性。在討論瞭濾波器設計之後，書中還涉及瞭一些自適應濾波器的內容，這對於理解許多機器學習中的自適應算法非常有幫助。這本書的實驗部分更是讓我眼前一亮，它提供瞭許多將DSP技術應用於實際問題的案例，比如利用DSP技術對音頻信號進行特徵提取，這為我後續進行語音識彆模型的訓練提供瞭非常有價值的思路。書中的參考文獻和進一步閱讀的建議也十分有價值，引導我去探索更廣闊的DSP應用領域。總而言之，這本書為我打下瞭堅實的DSP基礎，讓我能夠更自信地邁入AI技術更深層次的學習。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著一定DSP基礎的在職工程師，這次閱讀《數字信號處理實驗與學習指導》完全是為瞭係統性地梳理和鞏固已有的知識，並期望能夠從中獲得一些新的視角或更深入的理解。事實證明，這本書在這方麵做得相當齣色。它並非簡單地羅列公式，而是深入剖析瞭每個概念背後的物理意義和工程實現上的考量。例如，在討論Z變換和傅裏葉變換的關係時，書中不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還結閤瞭實際信號的頻譜特性，闡述瞭不同變換域的優勢和適用場景。最令我印象深刻的是關於噪聲抑製和信號去噪的部分。書中詳細介紹瞭多種經典的去噪算法，如維納濾波、小波去噪等，並且通過豐富的實例，展示瞭這些算法在實際信號處理中的應用效果。通過書中的指導，我嘗試用不同的算法對一段含有噪聲的音頻信號進行處理，並對比瞭處理前後的波形和頻譜圖。這種直觀的對比分析，讓我對各種算法的優劣有瞭更深刻的認識。此外，書中對DSP芯片的選型和應用也進行瞭一些探討，雖然不是非常深入，但也為我提供瞭一個初步的瞭解方嚮。對於我這樣希望將理論知識與實際工程問題相結閤的工程師來說，這本書提供瞭一個很好的平颱，讓我能夠重新審視並提升自己的DSP技能。