信号处理原理与应用(第2版) 靳希,杨尔滨,赵玲著 9787302185093 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

靳希，杨尔滨，赵玲著 著

图书标签:

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

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302185093

商品编码：29301305324

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名：信号处理原理与应用(第2版)

定价：39.00元

作者：靳希,杨尔滨,赵玲著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787302185093

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.599kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书简明扼要地介绍了信号处理与线性系统的理论和分析方法。全书共分9章，内容包括信号分析的基本概念、傅里叶变换、序列及其Z变换、离散时间系统、离散傅里叶变换、滤波器原理与设计、数字信号处理器（DSP）原理、数字信号处理技术的应用及MATLAB在信号处理中的应用等内容。书中～6章配有习题，第9章配有上机练习题，书末附有部分参考答案。
　　本书可作为电气工程及其自动化专业的本科教材，也可作为电子信息工程、自动控制、计算机应用等专业的教材或参考书，同时也可供有关科技与工程技术人员自学参考。

目录

---

章　信号分析的基本概念
　1.1　引言　
　1.2　信号的概念及分类　
　1.3　典型信号与奇异信号　
　1.4　信号的分解　
　1.5　信号的基本运算　
　习题　
第2章　傅里叶变换　
　2.1　周期信号的频谱分析——傅里叶级数　
　2.2　周期矩形脉冲信号的频谱　
　2.3　非周期信号的频谱分析——傅里叶变换　
　2.4　傅里叶变换的基本性质　
　2.5　卷积定理　
　2.6　周期信号的傅里叶变换　
　2.7　抽样信号的傅里叶变换　
　习题　
第3章　序列及其Z变换　
　3.1　离散时间信号——序列　
　3.2　序列的Z变换
　3.3　Z变换的性质和定理
　3.4　Z反变换　
　3.5　Z变换与拉普拉斯变换
　习题
第4章　离散时间系统　
　4.1　线性时（移）不变离散系统及其数学模型　　　
　4.2　离散系统时域分析
　4.3　离散系统Z域分析
　4.4　离散系统的因果性、稳定性
　4.5　离散系统的频率响应
　习题
第5章　离散傅里叶变换　
第6章　滤波器原理与设计
第7章　数学信号处理器（DSP）原理
第8章　数学信号处理技术的应用
第9章　MATLAB在信号处理中的应用
附录
习题答案
参考文献

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

现代通信的基石：探索信号世界的奥秘 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据包围。从手机通信、电视广播，到医学影像、雷达探测，再到金融交易、科学研究，一切信息的传递、处理与解读，都离不开一个核心的概念——信号。信号，如同信息的载体，承载着我们想要传递的意义。而对这些信号进行高效、精准的分析和处理，则是现代科技发展不可或缺的关键。本书将带领您深入探索信号处理的深邃领域，揭示其背后的数学原理，并展示其在各个尖端领域的精彩应用。 一、信号的世界：从连续到离散的蜕变 信号，可以被看作是随时间、空间或其他独立变量变化的物理量，它携带着我们想要表达的信息。在自然界中，许多信号是连续变化的，例如声波、光波、温度变化等。这些连续信号在时间和幅度上都可以取任意值，我们称之为模拟信号。然而，在计算机和现代电子设备中，信息的存储、传输和处理通常是在离散的条件下进行的。因此，将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，就成为信号处理的第一步。 本书将从信号的基本概念入手，为您详细介绍各种常见的信号类型，如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。您将理解傅里叶级数和傅里叶变换的强大威力，它能够将复杂的信号分解成一系列简单的正弦波分量，揭示信号在频域上的特征。这一过程，如同将一首交响乐的复杂旋律分解成各个乐器的演奏，使得我们能够更深入地理解信号的本质。 我们还将探讨抽样定理，它是连接连续信号和离散信号的桥梁。抽样定理告诉我们，只要以足够高的频率对连续信号进行采样，就可以无损地恢复原始信号。您将了解不同类型的抽样，以及它们在实际应用中的优缺点。此外，量化过程——将连续的幅度值映射到有限个离散的电平——也是数字信号处理的重要环节，它将决定信号的精度和数据的大小。 二、系统的哲学：理解信号的“消化”与“转化” 信号处理的核心在于“系统”。系统是对输入信号进行处理，产生输出信号的装置或算法。这些系统可以是简单的滤波器，也可以是复杂的通信调制解调器。理解系统的特性，是掌握信号处理的关键。 本书将系统分为线性系统和非线性系统，并着重介绍线性时不变（LTI）系统。LTI系统具有叠加性和时移不变性，其特性可以用一个至关重要的数学工具——卷积——来描述。您将深入理解卷积的含义，它代表了系统对输入信号的“累积响应”。通过卷积，我们可以预测任何LTI系统对任意输入信号的输出。 冲激响应是描述LTI系统特性的另一个关键概念。它是在输入为单位冲激信号时系统的输出。了解一个LTI系统的冲激响应，就相当于掌握了它的“基因图谱”，可以推导出其对任何信号的响应。本书将详细讲解如何利用冲激响应和卷积来分析和设计各种LTI系统。 此外，我们还将探讨系统的频率响应。它描述了系统对不同频率信号的增益和相位变化。通过频率响应，我们可以直观地了解系统是放大还是衰减特定频率的信号，是延迟还是提前特定频率的信号。这将为我们设计滤波器、均衡器等提供理论基础。 三、滤波的艺术：去除噪声，提取精华 在实际的信号处理过程中，信号往往会受到各种噪声的干扰，使得信息的准确提取变得困难。滤波器，作为信号处理中最基本也是最重要的工具之一，其主要作用就是去除噪声，保留有用的信号成分，或者提取信号中的特定频率成分。 本书将详细介绍两大类滤波器：连续时间滤波器和离散时间滤波器。对于连续时间滤波器，我们将探讨巴特沃斯、切比雪夫、贝塞尔等经典滤波器设计方法，了解它们各自的优缺点，以及如何在幅频特性和相位特性之间进行权衡。 对于数字信号处理而言，离散时间滤波器更为关键。我们将重点讲解无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器结构紧凑，计算量小，但可能存在稳定性问题；FIR滤波器具有良好的线性相位特性，易于实现，但可能需要较高的阶数。您将学习如何根据具体的应用需求，选择和设计合适的数字滤波器。 从低通滤波器（只允许低频信号通过）到高通滤波器（只允许高频信号通过），再到带通滤波器（只允许特定频带内的信号通过）和带憬滤波器（阻止特定频带内的信号通过），各种滤波器在通信、音频、图像处理等领域扮演着至关重要的角色。 四、变换的魔力：洞察信号的隐藏维度 除了时域分析，我们还需要借助变换来从不同的角度观察信号。傅里叶变换将信号从时域转换到频域，揭示了信号的频率成分。然而，傅里叶变换会丢失信号的局部信息，无法得知某个频率成分在何时出现。 为了解决这个问题，短时傅里叶变换（STFT）应运而生。它将信号分割成许多短时段，并对每个短时段进行傅里叶变换，从而在一定程度上兼顾了时间和频率的分辨率。您将了解STFT的原理、时频分辨率的权衡，以及其在语音处理、音频分析等领域的应用。 离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）则是处理离散时间信号的强大工具。DFT将一个有限长度的离散时间序列转换到离散频率序列，而FFT则是计算DFT的一种高效算法，极大地降低了计算复杂度，使得大规模的数字信号处理成为可能。 本书还将介绍Z变换，它是连续时间傅里叶变换在离散时间系统分析中的推广。Z变换能够方便地分析离散时间系统的稳定性、频率响应等特性，是设计和分析数字滤波器、数字控制器等不可或缺的数学工具。 五、统计的智慧：在不确定中寻找规律 现实世界中的许多信号并非确定性的，而是充满随机性的。例如，通信信道中的噪声，传感器测量中的误差，生物医学信号中的随机波动等。信号处理与统计学紧密结合，利用统计学的工具来分析和处理这些随机信号，是现代信号处理的重要分支。 本书将介绍随机信号的基本概念，如概率密度函数、自相关函数、互相关函数等。您将理解平稳随机过程的含义，以及如何利用其统计特性来描述信号的行为。 谱估计，是将随机信号在频域上进行分析，以了解其能量分布在不同频率上的情况。我们将探讨经典谱估计方法，如周期图法、Welch法，以及更先进的现代谱估计方法，如Burg法、LCMV法等。这些方法在雷达信号分析、地震波分析、经济时间序列分析等领域有着广泛的应用。 维纳滤波，是统计信号处理中的经典算法，它能够在已知信号和噪声的统计特性的情况下，设计出最优滤波器，以最小化输出信号的均方误差。您将学习维纳滤波的原理及其在噪声抑制、信号预测等方面的应用。 六、应用的辉煌：信号处理的无限可能 信号处理的理论最终是为了解决实际问题，其应用领域之广泛，几乎覆盖了现代科技的方方面面。 在通信领域，信号处理是无线通信、光纤通信、卫星通信等技术的核心。从信号的编码、调制、解调，到信道均衡、多用户检测，再到信噪比的提升和误码率的降低，无不体现着信号处理的精妙。5G、6G等新一代通信技术的发展，更是对信号处理提出了更高的要求。 在信息技术领域，信号处理在音频和视频编码（如MP3、H.264/H.265）、图像处理（如锐化、降噪、边缘检测）、模式识别（如人脸识别、语音识别）等方面发挥着关键作用。互联网的普及和多媒体技术的飞速发展，离不开高效的信号处理技术。 在医学领域，信号处理技术极大地推动了医学诊断和治疗的进步。例如，心电图（ECG）和脑电图（EEG）的分析，核磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）的图像重建，超声波信号的处理，都依赖于复杂的信号处理算法。 在工业和科学研究领域，信号处理的应用同样无处不在。雷达和声纳系统利用信号处理来探测目标；地震勘探和地质研究通过分析地震波信号来了解地下结构；天文学利用信号处理来分析来自宇宙深处的微弱信号；机械故障诊断通过分析振动信号来预测设备故障；金融市场分析也开始借鉴信号处理的技术来捕捉市场动态。 本书将通过具体的案例和实例，生动地展示信号处理在这些领域的应用，让您深刻体会到理论知识的实践价值。 结语 信号处理，是一门既深刻又实用的学科。它不仅是理解现代电子技术、通信系统、信息科学的基础，更是探索未知世界、解决复杂问题的强大武器。通过对本书内容的学习，您将掌握分析和处理信号的基本原理和方法，理解各种信号处理技术的数学基础，并对信号处理在各个尖端领域的广泛应用有深入的认识。这不仅是知识的积累，更是打开信息时代大门的一把钥匙，让您能够更敏锐地洞察数字世界的运行规律，并在未来的科技浪潮中，发挥您的智慧和创造力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑编排堪称一绝。作者没有急于抛出复杂的数学公式，而是从最基础的信号概念入手，层层递进。比如，在介绍完连续时间信号和离散时间信号的差异后，立刻引出了采样定理，并用生动的例子解释了为什么会出现混叠现象。这种“先有理解，后有理论”的教学思路，让我这个初学者也能轻松跟上节奏。 我个人对书中关于傅里叶级数和傅里叶变换的讲解印象特别深刻。作者花了相当大的篇幅去解释不同类型的傅里叶变换（如连续傅里叶变换、离散傅里叶变换、离散时间傅里叶变换）之间的联系与区别，并结合了信号的时域和频域特性进行对比分析。通过图示，我能直观地看到一个信号在不同域下的表现形式，这对于理解信号的频谱特性至关重要。 在系统分析部分，书中对线性时不变（LTI）系统的定义、性质以及响应分析给予了充分的重视。卷积的概念是理解LTI系统的关键，书中对此进行了非常细致的推导和阐释，并且给出了多种计算卷积的方法。我尤其喜欢书中关于系统函数和零极点图的讲解，它们能够直观地反映系统的频率响应特性，是分析系统稳定性和性能的重要工具。 此外，书中在介绍完基础理论后，还花了相当大的篇幅来讨论信号处理在通信、音频、图像等领域的实际应用。我最感兴趣的是其中关于数字滤波器设计的部分，从FIR和IIR滤波器的基本结构到各种设计算法，比如窗函数法、频率采样法、SPARTAN法等，都有详尽的介绍。书中还提供了很多可以运行的例子，让我能够通过实践来加深理解。 总的来说，这本书在概念的引入、理论的阐述以及应用的展示上都做得非常出色。它的结构清晰，语言流畅，对于想要系统学习信号处理知识的读者来说，是一本不可多得的参考书。即使是已经有一些基础的读者，也能从中获得新的启发和更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，它不是那种简单堆砌公式的书。作者在讲解每一部分内容时，都会先阐述其背景和意义，让我们知道为什么要学习这个概念，以及它在实际中有什么用途。比如，在介绍傅里叶变换之前，就先讲了信号的频谱分析有多么重要，以及傅里叶变换是如何帮助我们从频域角度理解信号的。 我对书中关于采样和量化理论的讲解尤其感到满意。作者清晰地解释了奈奎斯特采样定理，并且详细论述了欠采样和过采样可能带来的问题。对于量化误差，书中也进行了深入的分析，包括量化噪声的统计特性以及如何通过增加量化位数来减小误差。这部分内容对于理解数字信号处理的基础非常关键。 书中在讲解各种变换（傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换）时，不仅给出了它们的数学定义，还强调了它们各自的应用场景和优缺点。比如，傅里叶变换主要用于分析连续时间信号的频域特性，而Z变换则适用于分析离散时间系统。书中还详细对比了不同变换域之间的关系，让读者能够建立起一个完整的知识体系。 我还很欣赏书中关于随机信号处理的部分。作者从随机变量和随机过程的基本概念讲起，逐步深入到自相关函数、互相关函数、功率谱密度等重要概念。这些概念在很多实际应用中都扮演着核心角色，比如信号检测、系统辨识等等。书中还提供了相关的统计分析方法，让读者能够处理更复杂的信号。 这本书的语言风格严谨而清晰，既有理论的深度，又不失实践的可操作性。对于我这种需要将理论知识应用于实际项目的人来说，这本书提供了非常宝贵的指导。它让我能够更加自信地去处理各种信号处理问题，也为我未来的深入研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是它的“实在”。不像有些理论书籍那样空泛，这本书从一开始就落到了实处，从最基础的信号模型开始，一步步构建起信号处理的整个知识框架。它对于信号的分类、分解，以及如何用数学工具来描述信号的特性，都进行了非常详尽的说明。 我特别喜欢书中关于卷积积分和卷积和的讲解。作者用多种方式来解释这两个核心概念，包括图解法、代数法等等，让我能够从不同的角度去理解它的意义。而且，书中非常强调卷积在LTI系统响应分析中的作用，这对于理解系统的行为至关重要。 书中关于离散傅里叶变换（DFT）的讲解也非常出色。作者不仅解释了DFT的定义，还深入分析了其计算复杂度，并介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法的原理。FFT算法是数字信号处理领域的一个里程碑，理解它的原理对于高效地处理离散信号至关重要。书中提供的例程也让我能够亲手验证FFT的强大之处。 我还有一点非常看重的是，这本书在讲解完基础理论后，没有停下脚步，而是花了大量篇幅来讨论信号处理在通信、雷达、医疗等领域的应用。比如，在通信系统中，书中讲解了如何利用信号处理技术实现调制、解调、信道编码等功能。这让我看到了信号处理技术是如何改变我们生活的。 总体而言，这是一本非常扎实、实用且富有启发性的教材。它不仅能够帮助我理解信号处理的原理，更能让我看到这些原理如何在实际工程中发挥作用。对于任何希望在信号处理领域有所建树的人来说，这本书都绝对值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织非常人性化。作者在引入一个新概念时，往往会先给出一个生活中的例子或者一个实际的应用场景，然后再引出相关的数学原理。这种方式大大降低了学习门槛，也让我觉得信号处理并非高不可攀的数学理论，而是与我们生活息息相关的技术。 我尤其欣赏书中关于系统函数和频率响应的讲解。作者通过零极点图，非常直观地展示了系统的频率特性，以及它们如何影响信号的传输和处理。这部分内容对于理解滤波器的设计和分析非常有帮助。书中还详细介绍了各种经典滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的设计方法和特性。 此外，书中对随机信号的处理也进行了深入的探讨。作者从随机变量和随机过程的概率论基础讲起，然后引入了功率谱密度、自相关函数等概念，并讨论了如何利用这些工具来分析和处理含噪声的信号。这部分内容对于理解雷达、声纳以及通信系统中的信号检测问题至关重要。 我对书中关于信号压缩和恢复的章节也颇感兴趣。作者介绍了多种信号压缩技术，比如预测编码、变换编码等，以及信号恢复的原理，如最小均方误差估计等。这些技术在现代数字媒体和数据传输中扮演着越来越重要的角色。 总而言之，这是一本非常全面的信号处理教材，它将理论知识与实际应用完美地结合在了一起。通过阅读这本书，我不仅巩固了已有的知识，还学到了许多新的技术和应用。这本书是我在信号处理学习道路上不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，这本书简直是我学习信号处理的“圣经”！从一开始对傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换这些基本概念的陌生和畏惧，到逐渐理解其背后的数学原理和物理意义，这本书循序渐进的讲解方式功不可没。尤其是关于离散时间信号的表示、卷积以及系统特性的分析，书中通过大量的图示和实例，将抽象的概念具象化，让我能够清晰地把握每一步的推导过程。 我特别喜欢书中关于滤波器设计的那部分内容。无论是IIR滤波器还是FIR滤波器，书中都详细介绍了它们的原理、设计方法以及各自的优缺点。在理解了巴特沃斯、切比雪夫、贝塞尔等几种典型滤波器类型的设计思路后，我还能结合实际应用场景，选择最合适的滤波器。书中还提供了一些MATLAB的程序示例，让我能够亲手实践，验证理论知识，这对于我巩固学习效果非常有帮助。 这本书在应用方面的讲解也十分到位。它不仅仅局限于理论推导，更是将信号处理技术与实际工程问题紧密结合。从音频信号的去噪、语音信号的压缩，到图像信号的处理、通信系统的调制解调，书中都给出了详细的阐述和分析。这让我深刻体会到信号处理在现代科技中的重要作用，也激发了我进一步深入研究的兴趣。 书中的某些章节，比如关于随机信号和谱估计的部分，一开始确实需要花费一些时间去理解。但一旦掌握了其中的核心概念，比如功率谱密度、自相关函数等，再回过头来看，就会觉得豁然开朗。作者的讲解虽然深入，但并不晦涩，对于非数学专业背景的学生来说，也能逐步消化。特别是关于谱估计的各种方法，如周期图法、Welch法等，书中都有清晰的对比和分析，便于读者选择。 总而言之，这本书是一本集理论深度与实践广度于一体的优秀教材。它不仅能够帮助我扎实掌握信号处理的基本理论，还能引导我将其应用于解决实际工程问题。无论是作为一本入门教材，还是作为一本进阶参考书，它都能够满足读者的需求。强力推荐给所有对信号处理感兴趣的同学和工程师！