信号处理教程 印勇 9787563522415 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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印勇 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品编码：29572556672

基本信息

书名：信号处理教程

定价：25.00元

作者：印勇

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：

ISBN：9787563522415

字数：

页码：213

版次：1

装帧：

开本：

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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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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《信号处理教程》—— 探索信息世界的奥秘 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着我们所感知和交流的一切。从微小的语音波形到浩瀚的宇宙电波，从生理的脑电信号到经济的市场波动，信号是理解和驾驭这个复杂世界的关键。本书《信号处理教程》将带您深入探索信号处理这一核心技术领域，揭示其背后深刻的理论原理和广泛的应用前景。 一、 信号与系统：一切的基石 信号处理的旅程始于对“信号”和“系统”的理解。信号，本质上是随时间、空间或其他独立变量变化的物理量，例如电压、电流、声音、图像等。它们可以是有规律的周期信号，也可以是杂乱无章的随机信号。而系统，则是对信号进行变换或处理的实体，它可以是电子电路、数字滤波器、通信链路，甚至是生物体内的神经网络。 本书将首先介绍不同类型的信号，区分确定性信号和随机信号，周期信号和非周期信号，能量信号和功率信号。我们将学习如何用数学语言来描述这些信号，例如使用积分、求和、三角函数展开（傅里叶级数）等工具。 随后，我们将深入研究“系统”的特性。系统的“线性”和“时不变”是两个至关重要的概念。线性系统遵循叠加原理，即输入信号的线性组合所产生的输出信号，等于各输入信号分别作用于系统时产生的输出信号的线性组合。时不变系统则意味着系统的特性不随时间改变，即相同的输入信号在不同时刻作用于系统，会得到相同的输出信号。满足这两个特性的系统被称为线性时不变（LTI）系统，它们在信号处理中占据核心地位，因为其行为可以用卷积定理等强大的数学工具来精确描述。 理解LTI系统的关键在于其“冲激响应”（impulse response）。冲激响应是系统对单位冲激信号（狄拉克冲激函数）的响应。一旦我们知道了系统的冲激响应，就可以通过卷积运算（convolution）来计算任何输入信号对该系统的响应。本书将详细讲解卷积的定义、计算方法以及其在信号系统分析中的重要作用。 二、 傅里叶分析：揭示信号的频率构成 信号的本质不仅仅是其时间域的形态，更在于其蕴含的频率信息。傅里叶分析是信号处理中最强大、最核心的工具之一，它允许我们将一个复杂的信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。这就像把一首交响乐分解成各个乐器的单独演奏，让我们能更深入地理解音乐的结构。 本书将从傅里叶级数（Fourier Series）开始，介绍如何将周期信号表示为一系列不同频率（基频的整数倍）的正弦和余弦分量的叠加。我们还将学习傅里叶变换（Fourier Transform），这是傅里叶级数的推广，可以将非周期信号也分解成无限频率范围内的连续频谱。傅里叶变换揭示了信号的“频谱”——信号在不同频率上的能量分布。 理解傅里叶变换对于理解滤波、调制、频谱分析等许多信号处理技术至关重要。我们将学习如何计算常见信号的傅里叶变换，以及傅里叶变换在时域和频域之间的对应关系。例如，信号的时域相乘对应于频域的卷积，信号的积分对应于频域的除法（在频率不为零的情况下）。 对于离散信号，我们还将学习离散时间傅里叶变换（DTFT）和更常用的离散傅里叶变换（DFT）。DFT是计算机处理信号的基础，它将无限信号的傅里叶变换在有限的时间和频率范围内进行离散化，为数字信号处理提供了理论依据。快速傅里叶变换（FFT）算法的引入，极大地加速了DFT的计算，使得复杂的信号处理任务在计算机上成为可能。 三、 采样定理：模拟与数字的桥梁 现实世界中的信号大多是模拟的，而现代信号处理技术则依赖于数字计算。采样定理（Nyquist-Shannon sampling theorem）是连接模拟信号和数字信号的关键桥梁。它告诉我们，如果我们想从一个模拟信号中准确地恢复出原始信号，那么采样的频率必须是信号最高频率的两倍以上。 本书将详细阐述采样定理的原理，解释为何必须满足这个采样速率要求。我们将学习采样过程中的“混叠”（aliasing）现象，以及如何通过抗混叠滤波器来避免它。同时，我们还将探讨“奈奎斯特频率”（Nyquist frequency）的概念，即允许的最大信号频率。 理解采样定理对于设计数字滤波器、ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）至关重要。它直接影响到我们能够采集和处理的信号的质量和带宽。 四、 数字滤波器：信号的“净化器”与“增强器” 数字滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，它们能够选择性地允许某些频率成分通过，同时抑制另一些频率成分。这就像一个“声音均衡器”，可以增强低音或削弱高音。 本书将详细介绍两种主要的数字滤波器类型：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：利用反馈机制，其冲激响应理论上是无限长的。IIR滤波器通常在设计时所需的阶数较低，计算量较小，因此在实现时更有效率。我们将学习如何设计Butterworth、Chebyshev等类型的IIR滤波器。 FIR滤波器：其冲激响应是有限长的，没有反馈。FIR滤波器具有线性相位特性，这在一些对信号相位失真敏感的应用中尤为重要，例如音频和图像处理。我们将学习窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计方法。 我们将深入探讨滤波器的设计过程，包括如何根据应用需求（例如低通、高通、带通、带阻滤波）来选择滤波器类型和设计参数。同时，本书还将介绍滤波器在噪声消除、信号增强、特征提取等方面的具体应用。 五、 相关与卷积：洞察信号之间的联系 在许多应用中，我们不仅要分析单个信号，还需要研究不同信号之间的关系。相关（correlation）和卷积（convolution）是两种用于衡量信号相似度和系统响应的重要运算。 相关：测量两个信号之间的相似程度，常用于模式识别、目标检测、雷达信号处理等领域。例如，互相关（cross-correlation）可以用来找到一个已知信号在另一个更长信号中的出现位置。自相关（auto-correlation）则用于分析单个信号的周期性和随机性。 卷积：前面已述，是描述LTI系统输出与输入关系的运算。 本书将详细介绍相关和卷积的定义、性质以及计算方法。我们将学习如何利用相关性来检测特定模式，以及卷积在系统分析中的核心作用。 六、 随机信号与噪声：应对不确定性 现实世界中的信号往往受到各种随机因素的影响，产生“噪声”。噪声是信号处理中的一个普遍挑战，它会降低信号的质量，影响信息的准确传递。 本书将介绍随机信号的基本概念，包括概率密度函数（PDF）、均值、方差、自相关函数等。我们将学习如何描述和分析随机信号，例如窄带高斯白噪声（AWGN）。 如何有效地处理噪声是信号处理的关键问题之一。我们将学习各种滤波技术，例如维纳滤波（Wiener filter），它能在一定程度上最优地估计出无噪声信号。卡尔曼滤波（Kalman filter）则是在动态系统中进行状态估计和噪声抑制的强大工具，广泛应用于导航、跟踪和控制系统。 七、 应用领域：信号处理的无限可能 信号处理技术渗透到我们生活的方方面面，本书将通过介绍若干典型应用，来展示信号处理的强大能力： 通信系统：信号的调制、解调、编码、解码、信道估计等都离不开信号处理。从手机通信到卫星通信，信号处理是信息高效传输的基石。 音频处理：语音识别、音乐合成、音频压缩（如MP3）、回声消除、降噪等都属于音频信号处理的范畴。 图像与视频处理：图像增强、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）、视频编码等。 生物医学信号处理：心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生理信号的分析和诊断。 雷达与声纳：目标检测、距离和速度测量。 金融信号分析：股票价格预测、市场趋势分析。 控制系统：系统辨识、控制器设计。 通过学习本书，您将不仅掌握信号处理的核心理论，更能体会到这些理论在解决实际问题中的巨大价值。 总结 《信号处理教程》旨在为读者提供一个系统、深入的学习平台，帮助您建立坚实的信号处理知识体系。本书从最基础的信号与系统概念出发，逐步深入到傅里叶分析、采样定理、数字滤波器、随机信号处理等关键领域，并通过丰富的应用实例，展现信号处理的实际魅力。无论您是电子信息、通信工程、计算机科学专业的学生，还是对信号处理感兴趣的研究人员或工程师，本书都将是您探索信息世界、解决复杂问题的得力助手。掌握信号处理，就是掌握理解和塑造未来信息世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关领域摸爬滚打多年的从业者，我对优质的技术书籍有着非常高的要求。这本书给我带来了许多惊喜。首先，其内容的前沿性和系统性毋庸置疑，作者在梳理经典理论的同时，也对近年来发展迅猛的新技术和新方法进行了深入浅出的介绍，这对于保持技术敏感度和前瞻性至关重要。书中对数学推导的严谨性把握得恰到好处，既保证了理论的精确性，又避免了过度深奥而让读者望而却步。我尤其欣赏的是其对概念的解释方式，往往能够从多个角度切入，并通过类比和实例来加深理解，这一点对于复杂技术书籍而言尤为难得。此外，书中提供的一些参考资料和延伸阅读的建议，也为我提供了进一步探索的宝贵线索。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被这本书所吸引，很大程度上是因为它在理论深度和实践指导性之间找到了一个极佳的平衡点。它不是那种只停留在象牙塔里的理论著作，而是能够将抽象的数学模型与实际工程应用紧密联系起来。书中的案例分析非常详实，能够让我清晰地看到信号处理技术是如何解决现实世界中的各种问题的。作者的行文风格非常流畅，逻辑清晰，仿佛有一位资深的工程师在旁边悉心指导。每一个概念的引入，每一次算法的讲解，都伴随着深刻的洞察和独到的见解。我尤其欣赏作者在处理某些棘手问题时的思路，能够从根本上揭示问题的本质，并提供切实可行的解决方案。这本书无疑为我在解决实际工程问题时提供了宝贵的指导和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁却不失专业感，深邃的蓝色背景点缀着抽象的波形图案，仿佛预示着书中将要展开的信号处理的奥秘。当翻开第一页，一股油墨的清香混合着纸张特有的质感扑面而来，让人立刻沉浸到学习的氛围中。序言部分，作者字里行间流露出的对信号处理这门学科的热情与严谨，让我对这本书的品质有了初步的信心。虽然我才刚开始涉猎，但作者在开篇就娓娓道来，从信号的基本概念出发，循序渐进地引导读者进入这个既抽象又充满实际应用价值的领域。语言的组织非常到位，没有晦涩难懂的术语堆砌，而是用相对通俗易懂的语言，将复杂的原理一一拆解，让我这个初学者也能窥见其门径。配图也非常恰当，无论是概念图还是示意图，都清晰明了，有效地辅助理解。这让我对后续的学习充满了期待，相信这本书会成为我探索信号处理世界的一盏明灯。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够清晰剖析复杂概念的教材情有独钟，而这本书恰恰满足了我的这一需求。它并非那种只罗列公式和定理的干枯读物，而是充满了启发性的思考和对实际应用的深入探讨。阅读过程中，我仿佛与一位经验丰富的导师对话，他不仅告诉我“是什么”，更重要的是教会我“为什么”。书中对各个章节的逻辑衔接处理得非常巧妙，前后的知识点相互呼应，形成一个有机的整体。这种结构性的编排，让我在学习过程中不会感到迷失，也更容易构建起完整的知识体系。书中的例子设计得也非常贴切，涵盖了从经典到现代的各种应用场景，让我能够真切地感受到信号处理在现实世界中的强大力量。这种理论与实践相结合的学习方式，不仅提高了我的学习效率，更激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量都堪称上乘，拿在手中便能感受到其厚重与精良。我特别喜欢书中的图表设计，它们不仅美观，而且信息量大，能够用最直观的方式呈现复杂的信号特征和处理过程。对于一些关键的概念和算法，书中都配有详细的推导过程和清晰的解释，这让我能够真正理解其背后的原理，而不是停留在死记硬背的层面。作者在行文中展现出的深厚功底和教学热情，让原本可能枯燥的理论知识变得生动有趣。即使是对于一些初学者可能会觉得困难的部分，作者也通过巧妙的引导和循序渐进的讲解，让学习过程变得更加平缓和易于接受。