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方勇 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302228868

商品编码：29457568099

包装：平装

出版时间：2010-08-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：29.00元

作者：方勇

出版社：清华大学出版社

出版日期：2010-08-01

ISBN：9787302228868

字数：

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《数字信号处理：原理与实践（第2版）/21世纪高等学校电子信息工程规划教材》全面而又系统地介绍了数字信号处理的基本理论和基本方法，《数字信号处理：原理与实践（第2版）/21世纪高等学校电子信息工程规划教材》适宜作为高等院校信息、通信、电子类专业本科生数字信号处理课程的教材，也可供从事数字信号处理工作的工程技术人员参考。

href='#' target='_blank'>数字信号处理学习指导与习题详解（21世纪高等学校电子信息工程规划教材）

目录

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章 数字信号处理概念
1.1 概述
1.1.1 数字信号
1.1.2 数字信号处理及实现方法
1.1.3 数字信号处理的特点
1.1.4 数字信号处理的应用
1.2 数字信号处理仿真工具MATLAB简介
1.2.1 MATLAB与数字信号处理
1.2.2 序列运算、Z变换及系统响应的仿真算法
1.2.3 MATLAB应用举例
1.3 本章小结
习题
第2章 信号的傅里叶变换与分析
2.1 离散时间序列的傅里叶变换
2.1.1 DTFT的定义
2.1.2 DTFT的性质
2.2 周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示式
2.2.1 离散傅里叶级数
2.2.2 傅里叶变换表示式
2.2.3 离散信号的傅里叶变换与模拟信号的傅里叶变换的关系
2.2.4 离散信号的傅里叶变换应用——语音合成
2.3 有限长序列的离散傅里叶变换
2.3.1 DFT的定义
2.3.2 DFT与Z变换、DTFT的关系
2.3.3 DFT的隐含周期性
2.3.4 DFT的性质
2.4 频域采样定理
2.5 快速傅里叶变换
2.5.1 FFT的基本思想
2.5.2 时域抽取法基2FFT基本原理
2.5.3 频域抽取法基2FFT基本原理
2.5.4 DFT的高效算法
2.5.5 大点数FFT算法的快速并行实现
2.6 DFT的应用
2.6.1 计算线性卷积
2.6.2 信号的谱分析
2.6.3 实际应用举例
2.7 本章小结
习题
第3章 数字滤波器设计
3.1 数字滤波系统的基本网络结构
3.1.1 数字滤波系统的基本概念
3.1.2 FIR滤波系统的基本网络结构
3.1.3 FIR滤波系统的基本网络结构
3.1.4 线性相位FIR滤波器零点分布特点
3.2 数字滤波器的基本概念
3.2.1 频率选择性滤波器
3.2.2 滤波器的技术指标
3.2.3 数字滤波器的设计方法
3.3 FIR型滤波器的设计
3.3.1 模拟低通滤波器
3.3.2 巴特沃斯低通滤波器的设计
3.3.3 模拟滤波器的频率转换——模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
3.3.4 模拟与数字滤波器的转换方法
3.4 FIR型滤波器的设计
3.4.1 线性相位FIR滤波器及其特点
3.4.2 利用窗函数法设计FIR滤波器
3.4.3 利用频率采样法设计FIR滤波器
3.4.4 FIR滤波器的优等波纹设计法
3.5 有限字长效应
3.5.1 数的表示方法对量化的影响
3.5.2 A／D转换的量化效应
3.5.3 数字滤波器的有限字长效应
3.5.4 FFT运算中的有限字长效应
3.6 本章小结
习题
第4章 信号的小波变换与分析
4.1 小波变换
4.1.1 小波的基本概念
4.1.2 小波分析
4.1.3 小波分析与傅里叶分析的区别
4.2 连续小波变换
4.2.1 连续小波变换的定义
4.2.2 连续小波变换的性质
4.2.3 几种常用信号的连续小波变换
4.2.4 连续小波变换的应用举例
4.3 离散小波变换与多分辨率分析
4.3.1 离散小波变换与多分辨率分析的基本概念
4.3.2 快速离散小波变换的塔形算法
4.4 离散小波变换的应用
4.4.1 数据压缩
4.4.2 信号消噪
4.5 本章小结
第5章 数字信号处理器
5.1 引言
5.2 数字信号处理器的特点
5.2.1 功能特点
5.2.2 结构特点
5.2.3 典型的数字信号处理器
5.3 DSP选型
5.4 DSP系统开发
5.4.1 DSP应用系统组成
5.4.2 DSP应用系统的开发流程
5.5 部分数字信号处理器简介
5.6 本章小结
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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数字信号处理：理论、算法与应用 引言 数字信号处理（DSP）是信息时代的核心技术之一，它以数学方法为基础，对离散化的信号进行分析、变换、增强、压缩、识别等操作。从音频、视频的处理到通信系统、医学影像、科学仪器，DSP的身影无处不在，深刻地影响着我们的生活和科技进步。本书旨在系统、深入地阐述数字信号处理的理论基础、核心算法以及实际应用，为读者构建一个全面而扎实的DSP知识体系。 第一篇：信号与系统的数学基础 在深入DSP的细节之前，我们首先需要掌握其赖以生存的数学工具。本篇将为您梳理信号与系统的基本概念，为后续内容的学习打下坚实的基础。 信号的数学表示与分类： 我们将从连续时间信号和离散时间信号的定义出发，探讨周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本分类。理解这些分类对于分析信号的特性以及选择合适的处理方法至关重要。我们将介绍傅里叶级数和傅里叶变换在描述周期和非周期信号频谱方面的作用，以及拉普拉斯变换和Z变换在分析连续和离散系统瞬态响应中的重要性。 卷积： 卷积是DSP中最基本也是最重要的运算之一，它描述了线性时不变（LTI）系统对输入信号的响应。本书将详细介绍卷积的定义、计算方法（包括图解法和解析法），以及其在系统分析中的应用。我们将深入探讨卷积定理，展示其在频域和时域分析中的等价性。 系统性质： 线性、时不变性、因果性、稳定性是描述系统行为的关键性质。我们将通过具体的例子，深入剖析这些性质的数学定义及其物理意义。例如，我们将探讨如何判断一个系统是否是线性的，如何检验其时不变性，以及因果性和稳定性对系统实现的约束。 傅里叶变换及其性质： 傅里叶变换是分析信号频谱的核心工具，能够将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。本书将详细介绍傅里叶变换的定义、性质（如线性、时移、频移、尺度变换、帕塞瓦尔定理等），以及其在信号分析中的各种应用，例如频率成分的提取、滤波器的设计等。 离散傅里叶变换（DFT）及其性质： 对于实际的数字信号处理，我们使用的是离散傅里叶变换（DFT）。我们将详细介绍DFT的定义、性质，以及其与连续傅里叶变换的关系。特别地，我们将深入讨论DFT的计算复杂度问题，为后续快速傅里叶变换（FFT）的学习做铺垫。 Z变换及其性质： Z变换是离散时间信号与系统的核心分析工具，它在离散时间领域扮演着类似于拉普拉斯变换在连续时间领域的作用。我们将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念、以及其重要的性质，如线性、时移、积分、微分、初值定理和终值定理。Z变换能够将差分方程转化为代数方程，极大地简化了系统的分析和设计。 第二篇：数字滤波器设计与分析 数字滤波器是DSP中最核心的应用之一，它能够选择性地通过或阻止某些频率成分的信号，从而达到信号增强、去噪、信号分离等目的。本篇将深入探讨数字滤波器的理论、设计方法与性能分析。 滤波器基本概念： 我们将介绍滤波器的分类，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们的幅频响应和相频响应的特点。理解这些基本概念是设计和选择滤波器的前提。 无限冲激响应（IIR）滤波器： IIR滤波器具有结构简单、计算量小、对某些频率响应要求高的设计易于实现的优点。我们将详细介绍IIR滤波器的基本结构，包括直接型、级联型、并联型。我们将重点讲解将模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）转换为数字IIR滤波器的常用方法，如脉冲不变法和双线性变换法，并分析它们各自的优缺点。 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器具有相位响应线性、系统稳定性容易保证的优点，在许多应用中是首选。我们将详细介绍FIR滤波器的基本结构，并深入探讨FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。我们将分析不同窗函数对滤波器性能的影响，以及如何根据特定需求选择合适的窗函数。 滤波器性能评价： 滤波器的性能评价是衡量滤波器好坏的关键。我们将介绍通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度、相位失真等评价指标，并阐述如何通过这些指标来评估和比较不同滤波器的设计。 第三篇：数字信号处理的算法与技术 除了滤波器设计，DSP还包含着一系列强大的算法和技术，它们能够高效地处理和分析数字信号，解决各种复杂的工程问题。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 虽然在第一篇中我们已经介绍了DFT，但其计算复杂度高昂。本篇将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，包括Cooley-Tukey算法等，详细阐述其原理、蝶形运算以及降低计算量的原理。我们将讨论FFT在频谱分析、卷积计算等方面的巨大优势，并给出实际应用示例。 相关与卷积： 我们将深入探讨信号的相关性分析，包括自相关和互相关。相关分析在信号检测、模式识别、系统辨识等领域有着广泛的应用。我们将再次回顾卷积运算，并结合FFT介绍如何高效地计算两个序列的卷积，这在系统输出计算和滤波器实现中至关重要。 谱估计： 谱估计是指从含噪观测数据中估计信号的功率谱密度。我们将介绍多种谱估计方法，包括经典谱估计（如周期图法、修正周期图法）和现代谱估计（如Welch法、Bartlett法），以及参数化谱估计方法（如AR、MA、ARMA模型）。我们将分析不同方法的优缺点以及适用场景。 自适应滤波： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到最佳的滤波效果。我们将介绍最小均方（LMS）算法、归一化LMS算法、递归最小二乘（RLS）算法等常用的自适应滤波算法，并探讨其在噪声消除、信号均衡、回声消除等方面的应用。 第四篇：数字信号处理的应用领域 数字信号处理技术的广泛应用是其重要性的体现。本篇将聚焦于DSP在各个领域的实际应用，帮助读者理解理论知识如何转化为解决实际问题的工具。 通信系统： 在现代通信系统中，DSP扮演着不可或缺的角色。我们将探讨其在调制解调、信道编码、均衡、多速率信号处理（如抽取和插值）等方面的应用。例如，在移动通信中，DSP用于实现数字基带信号的处理，包括数据传输、语音编码、信道估计与补偿等。 音频信号处理： 从数字音乐的制作、播放到语音识别、语音合成，DSP都发挥着核心作用。我们将介绍音频信号的采样、量化、压缩（如MP3、AAC），以及音频效果（如混响、均衡）、噪声抑制等技术。 图像与视频信号处理： 数字图像与视频的处理同样离不开DSP。我们将探讨图像的增强、复原、分割、压缩（如JPEG、MPEG），以及视频的运动估计、帧间编码等。医学影像（如CT、MRI）的处理也是DSP的重要应用领域。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物医学信号的采集、分析和诊断，都依赖于DSP技术。我们将介绍如何利用DSP技术从复杂的生物医学信号中提取有用的信息，用于疾病的诊断和监测。 其他应用： 除了上述领域，DSP还在雷达、声纳、仪器仪表、控制系统、数据采集等众多领域有着广泛的应用。我们将简要介绍这些领域的典型应用案例，以展示DSP技术的广度和深度。 结论 数字信号处理是一门充满活力且不断发展的学科。本书力求以清晰的逻辑、详实的理论和丰富的实例，带领读者走进DSP的世界。通过对信号与系统基础、滤波器设计与分析、核心算法以及典型应用领域的深入探讨，我们希望能够帮助读者建立起对DSP的全面认识，并为其在未来的学习和工作中应用DSP技术打下坚实的基础。掌握了数字信号处理的知识，也就掌握了驾驭信息洪流的关键工具。

评分☆☆☆☆☆

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