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周素华，刘刚，孙山林 著

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• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 傅里叶变换
• 离散数学

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568237543

商品编码：29545144424

包装：平装

出版时间：2017-02-01

基本信息

书名：数字信号处理基础

定价：42.00元

作者：周素华,刘刚,孙山林

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2017-02-01

ISBN：9787568237543

字数：

页码：175

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字信号处理基础》系统地讲解了数字信号处理的基础知识，全书共有8章，论述了数字信号处理的基本概念，离散时间信号与离散系统的时域、频域（包括离散时间傅里叶变换和z变换域）的分析与算法，离散傅里叶变换及其快速算法，IIR和FIR数字滤波器的基本概念、理论、设计方法与实现。《数字信号处理基础》注重基础，深入浅出，条理清楚，有较多的例题，并配有应用实例，利于加深对理论的理解。
　　《数字信号处理基础》既可作为应用型本科院校电子信息类专业和相近专业的教材，也可作为从事数字信号处理的工程技术人员的参考资料。

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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《信号的时空之旅：从混沌到秩序的探索》 本书并非一本晦涩难懂的理论教科书，而是一次引人入胜的信号探索之旅。它将带领读者穿越宏观与微观的边界，揭示信号在自然界、工程领域乃至我们日常生活中扮演的关键角色。我们将从最基本的声音、图像、电磁波等现象出发，逐步深入到它们如何被捕捉、编码、传输和处理的奥秘。 第一部分：信号的感知与表达——看见与听见世界的语言 我们生活在一个被信号包围的世界。清晨的鸟鸣，孩童的笑声，日落的霞光，夜晚的星辰，手机的震动，电脑的屏幕……这一切都是信号。本书将从感知信号的源头开始，探讨人类是如何通过视觉、听觉等感官来接收和理解这些自然界赋予我们的“语言”。 声音的波澜： 我们将学习声音是如何以声波的形式在空气中传播，理解频率、振幅、相位等基本属性如何决定我们听到的音高、响度和音色。从简单的单音到复杂的乐曲，我们会看到声音信号的丰富多彩。还将触及人耳对声音的感知机制，以及声音信号在音乐、通信、超声成像等领域的应用。 光影的舞蹈： 光，作为我们获取外界信息最重要的媒介，同样是一种信号。我们将探索可见光频谱，了解不同颜色的光所对应的频率和波长。从相机的成像原理，到屏幕的显示技术，再到我们如何识别物体，光信号的转化和处理无处不在。 电磁的脉动： 除了可见光，还有无数我们看不见的电磁波在宇宙中穿梭，它们承载着无线电、微波、X射线等信息。本书将介绍电磁波谱，以及它们在通信、医疗、天文学等领域的广泛应用。理解电磁波的传播特性，是理解无线通信、雷达等技术的基石。 非周期与周期： 信号并非总是规律的。我们会区分周期性信号（如正弦波）和非周期性信号（如短暂的脉冲）。理解它们的区别，对于分析和处理不同类型的信号至关重要。例如，一段简单的语音信号，其内部包含了大量非周期性的信息，而一个稳定的时钟信号则是典型的周期性信号。 离散与连续： 现实世界中的信号往往是连续变化的，但为了进行计算和处理，我们需要将其转化为离散的数值。本书将介绍采样和量化的基本概念，理解为何以及如何将连续的模拟信号转化为计算机可以理解的数字信号。这就像将一条流畅的河流切分成一个个水滴，以便逐个测量和分析。 第二部分：信号的分析与变换——解构与重构的智慧 一旦信号被捕捉并转化为离散的数据，我们便可以运用各种数学工具来深入分析它的特性。这一部分将揭示信号内部隐藏的规律，并学习如何将其分解和重构。 时域的叙事： 在时域中，我们直接观察信号随时间（或空间）的变化。波形图、幅度随时间的变化曲线，都是时域的直观展现。我们将学习如何从时域波形中提取关键信息，如信号的峰值、平均值、能量等。 频域的洞察： 傅里叶变换是信号分析的“瑞士军刀”。本书将以直观易懂的方式介绍傅里叶变换的概念，它能将一个复杂的信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加。就像将一首交响乐分解成各种乐器的单独演奏一样，频域分析能让我们看到信号的“音乐构成”。我们将学习如何识别信号中的主要频率成分，以及这些成分如何影响信号的整体特性。 滤波的艺术： 滤镜在图像处理中耳熟能详，但在信号处理中，滤波更是无处不在。本书将介绍不同类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，以及它们在去除噪声、提取特定频率成分方面的作用。例如，我们在听音乐时，可以通过均衡器来调整不同频段的声音，这本质上就是一种滤波操作。 卷积的连接： 卷积是描述两个信号相互作用的基本运算，在系统响应分析中扮演着核心角色。我们将通过生动的例子，理解卷积如何反映一个系统对输入信号的处理过程。从简单的拉伸、平移到更复杂的加权求和，卷积揭示了输入与输出之间的“因果”关系。 相关性的探索： 相关性分析可以帮助我们找到不同信号之间的相似性，以及一个信号在不同时间点上的重复模式。我们将学习如何利用相关性来检测信号、匹配模式，甚至预测未来的趋势。 第三部分：信号的变换与编码——信息的压缩与保护 将原始信号转化为适合传输、存储或处理的形式，是信号处理的重要目标。这一部分将聚焦于各种信号变换和编码技术。 离散余弦变换 (DCT)： DCT是JPEG图像压缩的核心技术之一。我们将了解DCT如何将信号在时域的能量集中到少数几个低频系数上，从而实现高效的数据压缩。 小波变换的精妙： 相比于傅里叶变换，小波变换能够同时提供时间和频率上的局部信息。我们将探讨小波变换如何在不同尺度上分析信号，这对于分析非平稳信号（如语音、地震波）尤为重要。 香农的信息论基石： 信息论是理解信号编码和传输效率的理论基础。我们将介绍信息熵的概念，以及香农采样定理如何指导我们进行有效的模拟信号数字化。 编码的秘密： 为了保证信息在传输过程中不丢失或出错，我们需要对信号进行编码。本书将介绍不同类型的编码，如纠错码，以及它们如何在数据传输和存储中扮演“守护者”的角色。 压缩的智慧： 如何在不明显损失信息的前提下，减小信号的数据量？我们将探讨各种信号压缩算法的原理，从无损压缩到有损压缩，理解它们各自的优缺点和适用场景。 第四部分：信号的应用与未来——编织未来的无限可能 信号无处不在，其应用也渗透到现代社会的方方面面。本部分将通过一系列生动的案例，展现信号处理的强大力量，并展望其未来的发展趋势。 通信的动脉： 从手机通话到互联网数据传输，信号处理是现代通信系统的核心。我们将探讨无线通信、光纤通信等领域是如何利用信号处理技术实现高效可靠的信息传递。 成像的眼睛： 医学成像（X光、CT、MRI）、遥感成像、甚至我们手中的数码相机，都离不开信号处理。我们将了解如何从原始采集到的信号中重建出清晰可辨的图像。 音频的魔术： 音乐合成、语音识别、降噪技术、立体声效果……这些都依赖于精妙的音频信号处理。 传感与控制的神经： 各种传感器（温度、压力、运动等）采集到的信号，经过处理后被用于工业自动化、机器人控制、自动驾驶等领域。 大数据时代的信号： 随着数据量的爆炸式增长，如何有效地提取、分析和理解海量信号数据，成为新的挑战。机器学习、人工智能与信号处理的结合，将是未来的重要发展方向。 本书力求通过通俗易懂的语言、丰富的实例和形象的比喻，将信号处理这一看似“高深”的领域变得触手可及。它适合所有对信息世界运作方式感到好奇的读者，无论您是否具备深厚的数学背景。它将帮助您理解我们生活中的无数“信号”，并激发您探索更广阔的技术疆域的兴趣。准备好，加入这场信号的奇妙旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

《数字信号处理基础》给我最大的感受是其逻辑的严谨性和内容的全面性。这本书就像一个精心设计的导航系统，指引我一步步深入数字信号处理的世界。从基本的离散时间信号和系统性质的介绍，到傅里叶级数、傅里叶变换的推导，再到Z变换的深入讲解，每个概念的引入都自然而然，层层递进，丝毫不会让人感到突兀。作者对于每个概念的定义都非常精确，并且给出了充分的数学证明，这对于我这种追求严谨性的读者来说，是非常重要的。书中对于卷积、相关等核心运算的讲解更是细致入微，配以大量的图示，让我能够清晰地理解它们在时域和频域的含义。我特别欣赏书中关于滤波器理论的章节，它系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理、性能指标以及设计方法，并且对各种滤波器类型进行了详细的比较，让我能够根据不同的应用场景选择合适的滤波器。此外，书中还涉及了功率谱估计、相关分析等进阶内容，这使得这本书的覆盖面非常广，能够满足不同层次读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我之前接触过一些信号处理的概念，但总感觉抓不住核心，理解起来断断续续的。翻开《数字信号处理基础》后，我仿佛找到了那把解锁新世界的钥匙。作者的讲解深入浅出，从最基础的采样定理、离散傅里叶变换开始，一步步构建起清晰的知识体系。尤其是关于傅里叶变换的章节，用了很多直观的比喻和图示，让我这个初学者也能轻松理解频谱分析的奥妙。书中还穿插了大量的实际应用案例，比如音频处理、图像压缩等，这让我看到了理论与实践的紧密联系，也激发了我进一步探索的兴趣。我尤其喜欢书中关于滤波器设计的部分，各种经典滤波器（巴特沃斯、切比雪夫等）的原理和实现方法都讲得非常透彻，还附带了MATLAB代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的人来说简直是福音。通过跟着书中的例子敲代码，我不仅巩固了知识，还学会了如何用工具来解决实际问题。读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场令人愉悦的探索之旅，让我对数字信号处理这个领域产生了前所未有的热情和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性是我最看重的一点，而《数字信号处理基础》在这方面做得相当出色。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本能够指导实践的工具书。书中提供的许多算法原理，都配有清晰的伪代码或者直接的MATLAB/Python实现示例。我跟着书中的例子，在我的开发环境中跑了很多遍，不仅验证了理论的正确性，还让我对算法的实际运行效果有了直观的体会。比如，在学习FIR滤波器设计时，我尝试了不同的窗函数和阶数，观察滤波器的频率响应变化，这让我深刻理解了窗函数对滤波器性能的影响。书中对于FFT算法的讲解，不仅仅停留在数学公式上，还强调了其在实际应用中的效率优势，并且给出了如何利用FFT进行频谱分析的完整流程。我尤其喜欢书中关于信号采样和重建的章节，作者详细解释了奈奎斯特采样定理的重要性，以及在实际操作中可能遇到的过采样、欠采样等问题，并给出了相应的解决方案。这对于我进行实际信号采集和处理非常有指导意义。这本书让我感觉，数字信号处理不再是遥不可及的理论，而是可以切实应用到我的工作中的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在信号处理领域摸爬滚打多年的工程师来说，《数字信号处理基础》依然提供了不少惊喜。虽然我对大部分核心概念都相当熟悉，但书中对一些细节的深入挖掘和对新兴技术趋势的勾勒，还是让我耳目一新。例如，在讨论自适应滤波器的章节，作者不仅回顾了经典的LMS算法，还对RLS算法及其改进型进行了详细的阐述，并且讨论了其在噪声消除、信道均衡等方面的最新应用。这一点对我非常有价值，因为我正在负责一个需要复杂滤波算法的项目，这本书提供的参考和思路，让我对优化现有算法有了新的方向。另外，书中关于小波变换的部分，虽然篇幅不算特别长，但其对小波变换在信号去噪、特征提取等方面的介绍，以及与傅里叶变换的对比分析，都非常到位。我尤其赞赏作者在书中加入了一些关于快速算法的讨论，比如FFT的各种变种，这些对于提高算法效率至关重要，也是我们在实际工程中必须考虑的因素。总的来说，这本书对于有一定基础的读者来说，既能起到温故知新的作用，也能提供一些前沿的思考和实用的指导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到《数字信号处理基础》的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟“基础”二字有时意味着枯燥和陈旧。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它以一种非常生动有趣的方式，将原本抽象的数学概念变得触手可及。我印象最深刻的是关于Z变换的部分，作者没有直接抛出复杂的公式，而是先从离散时间系统的单位冲激响应入手，层层递进，最终引出Z变换的强大之处，让我这个数学底子不算特别扎实的读者也能理解其精髓。书中穿插的很多历史故事和名人轶事，也让学习过程变得更加轻松愉快，仿佛在与一位学识渊博的朋友交谈。更重要的是，这本书并没有仅仅停留在理论层面，它还花了大量篇幅介绍了一些实际的数字信号处理系统，比如数字通信系统中的关键模块，以及语音信号处理的基本流程。这些内容让我能够将书本上的知识与实际应用联系起来，对整个信号处理流程有了更全面的认识。对于那些想要入门数字信号处理，但又害怕枯燥理论的读者来说，这本书绝对是一个绝佳的选择。