多速率数字信号处理和滤波器组理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王光宇著 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030388902

商品编码：29692252513

包装：平装

出版时间：2013-11-01

基本信息

书名:多速率数字信号处理和滤波器组理论

：68.00元

售价：46.2元,便宜21.8元,折扣67

作者:王光宇著

出版社：科学出版社

出版日期：2013-11-01

ISBN：9787030388902

字数：313000

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

王光宇编著的《多速率数字信号处理和滤波器组理论》全面系统地论述了多速率数字信号处理和滤波器组的基本原理，包括时变和非时变滤波器组。《多速率数字信号处理和滤波器组理论》可供研究和工程部门从事数字信号处理和通信技术工作的广大科技人员参考，也可供高等学校相关专业的高年级学生、研究生学习参考。

内容提要

王光宇编著的《多速率数字信号处理和滤波器组理论》全面系统地论述了多速率数字信号处理和滤波器组的基本原理，包括时变和非时变滤波器组。全书共十章，包括离散时间系统和滤波器、多速率系统的组成单元、多通道滤波器组、多通道滤波器组的相关理论、M通道DFT滤波器组、余弦调制滤波器组、时变滤波器组的基本理论、一般的时变滤波器组、M通道时变滤波器组、时变余弦滤波器组。
　　《多速率数字信号处理和滤波器组理论》可供研究和工程部门从事数字信号处理和通信技术工作的广大科技人员参考，也可供高等学校相关专业的高年级学生、研究生学习参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

多速率数字信号处理与滤波器组理论 图书简介 本书深入探讨了多速率数字信号处理（MRDSP）和滤波器组（Filter Banks）这两个在现代信号处理领域占据核心地位的理论与技术。作者以严谨的数学推导和丰富的工程实例，系统地阐述了多速率信号处理的原理、设计方法及其在通信、音频、图像、雷达等领域的广泛应用，并详细介绍了各种滤波器组结构，包括无失真滤波器组、半带滤波器组、QMF、PQMF、Lifting Scheme等，以及它们在信号压缩、信号复用、系统分析等方面的性能优势。 第一部分：多速率数字信号处理基础 本部分首先从概念入手，清晰地定义了多速率信号处理的核心思想——即在信号处理的不同阶段使用不同的采样率。这与传统的单速率处理方式形成了鲜明对比，后者通常要求整个处理链条保持相同的采样率。多速率处理的出现，极大地提高了系统的效率和灵活性。 信号的升采样（Upsampling）： 详细介绍了升采样（也称插值）操作，即增加信号的采样点数。通过引入零值，将信号的采样率提高M倍（M为升采样因子）。重点讲解了零填充插值（Zero-stuffing Interpolation）的局限性，并引出了更为实用的带通插值（Bandpass Interpolation）和全带插值（All-pass Interpolation）的概念。理论上，零填充插值会在频域引入不期望的镜像频谱，因此需要设计合适的插值滤波器（Interpolation Filter）来抑制这些镜像，恢复原始信号在更高采样率下的表示。本书详细推导了插值滤波器设计的一般准则，包括通带、阻带的频率响应要求，以及幅度衰减与过渡带宽度之间的权衡。 信号的降采样（Downsampling）： 阐述了降采样（也称抽取）操作，即减少信号的采样点数。通过丢弃部分采样点，将信号的采样率降低N倍（N为降采样因子）。特别强调了降采样操作的本质是时域上的周期性截断，这在频域会产生频谱的“折叠”现象。因此，在降采样之前，必须进行抗混叠滤波（Anti-aliasing Filtering），以避免高频分量在频谱折叠后混入低频区域，造成信息失真。本书提供了多种抗混叠滤波器（Decimation Filter）的设计方法，并分析了不同滤波器类型（如FIR、IIR）对性能的影响。 升采样与降采样器的串联与互换： 探讨了升采样器和降采样器的组合使用。通过分析和推导，揭示了升采样器和降采样器的顺序互换对整体系统输出的影响。特别提出了“多速率信号处理的等效模型”，即在某些情况下，升采样器和降采样器的顺序可以互换，这对于简化系统结构、降低计算复杂度具有重要意义。本书通过详细的数学证明，给出了可互换的条件，并分析了不同顺序下的等效滤波器。 多速率系统的分析与综合： 介绍了几种通用的多速率系统分析方法，包括时域分析、频域分析以及Z域分析。重点介绍了利用多速率信号处理理论来分析复杂通信系统、编码/解码系统中的信号流和频谱特性。同时，也探讨了多速率系统的综合设计问题，即如何根据给定的系统要求，设计合适的多速率处理模块。 第二部分：滤波器组理论与设计 本部分将视角转向更为复杂的滤波器组结构，它们是多速率信号处理的强大工具，能够将输入信号分解成多个子带，并在这些子带上进行独立处理，然后再将处理后的子带信号重构为原始信号。 滤波器组的基本概念与分类： 引入了滤波器组的核心思想——信号的分解与重构。滤波器组可以看作是一组协同工作的滤波器，它们将输入信号划分到不同的频率子带。根据分解和重构的特性，滤波器组被分为多种类型，包括理想滤波器组、无失真滤波器组（Perfect Reconstruction Filter Banks, PRFB）、近似无失真滤波器组（Near-Perfect Reconstruction Filter Banks, NPRFB）等。 无失真滤波器组（PRFB）： 详细阐述了实现信号无失真重构的条件。理论上，一个滤波器组要实现无失真重构，需要满足一系列严格的数学约束。本书深入探讨了这些约束条件，并重点介绍了实现PRFB的几种经典方法。 QMF（Quadrature Mirror Filter）滤波器组： QMF是最早提出的实现无失真重构的滤波器组之一，其主要特点是滤波器的设计相互正交。本书详细分析了QMF滤波器组的结构、设计方程以及优缺点。尽管QMF在实现无失真重构方面有一定局限性，但它为后续更复杂的滤波器组奠定了基础。 PQMF（Pseudo-Quadrature Mirror Filter）滤波器组： PQMF是对QMF的改进，通过引入额外的相位信息，可以实现更严格的无失真重构。本书深入探讨了PQMF的结构和设计方法。 DCT（Discrete Cosine Transform）滤波器组： 探讨了基于DCT变换的滤波器组，分析了其在信号处理中的优势，尤其是在压缩领域。 半带滤波器组（Half-band Filter Banks）： 介绍了半带滤波器组的特殊结构和性质。半带滤波器组的通带和阻带的边界位于采样频率的一半，这使得它们在很多应用中具有独特的优势。本书详细分析了半带滤波器组的设计方法及其在特定场景下的应用。 Lifting Scheme（提升方案）： Lifting Scheme是一种高效、灵活的滤波器组设计和实现方法，它能够以更少的计算量实现高精度的信号分解与重构。本书系统地介绍了Lifting Scheme的基本原理，包括预测（Predict）和更新（Update）操作，并详细讲解了如何利用Lifting Scheme设计各种滤波器组，包括QMF、PRFB等。Lifting Scheme的优势在于其迭代性和模块化，易于在硬件上实现，并且能够有效地实现整数变换，在图像压缩（如JPEG 2000）中发挥了关键作用。 多相表示（Polyphase Representation）： 介绍了多相表示法，这是理解和分析滤波器组非常重要的数学工具。通过将滤波器表示成一组子滤波器的组合，多相表示法能够极大地简化滤波器组的数学分析和设计过程。本书详细阐述了如何将任意滤波器表示成多相形式，并利用多相表示来推导滤波器组的重构条件和设计方法。 滤波器组的应用： 详细探讨了滤波器组在各个领域的实际应用。 信号压缩： 介绍了滤波器组如何用于信号的分解和量化，从而实现高效的信号压缩。例如，在音频压缩（如MP3、AAC）和图像压缩（如JPEG 2000）中，滤波器组扮演着至关重要的角色。 信号复用与多址： 阐述了滤波器组如何用于将信号分配到不同的频率通道，实现多路信号的复用，以及在OFDM（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）等通信系统中，滤波器组可以用于子载波的生成与解调。 系统分析与仿真： 探讨了如何利用滤波器组来分析复杂系统的频率响应特性，以及在仿真环境中快速准确地模拟多速率信号的处理过程。 传感器阵列处理： 简要介绍了滤波器组在传感器阵列信号处理中的应用，例如波束形成等。 第三部分：高级主题与前沿研究 本部分将进一步拓展多速率数字信号处理和滤波器组的理论深度，并触及一些前沿的研究方向。 无整数变换（Integer Transform）的滤波器组： 重点介绍了在Lifting Scheme框架下，如何设计能够实现无损整数到整数映射的滤波器组。这在对数据精度要求极高或者资源受限的应用场景中尤为重要，例如在嵌入式系统或对存储空间有限的场景下，整数变换可以避免浮点运算带来的精度损失和额外的存储开销。 非均匀采样与多速率处理： 探讨了在采样率不均匀或者随时间变化的情况下，如何进行多速率信号的处理。这涉及到更复杂的采样理论和滤波技术。 自适应滤波器组（Adaptive Filter Banks）： 介绍了如何设计能够根据信号特性自适应调整其参数的滤波器组。这使得滤波器组能够更好地适应时变信号或噪声环境，提高处理性能。 小波变换与滤波器组的关系： 深入分析了离散小波变换（DWT）与滤波器组之间的紧密联系。实际上，很多小波变换都可以看作是特定的滤波器组结构。本书将阐述如何从滤波器组的角度理解和设计小波变换，以及如何利用小波变换的性质来设计优良的滤波器组。 稀疏表示与滤波器组： 探讨了稀疏表示理论在滤波器组设计中的应用，以及如何利用滤波器组来提取信号的稀疏表示。 与机器学习的结合： 简要展望了多速率数字信号处理和滤波器组理论在机器学习领域的潜在应用，例如在特征提取、数据降维等方面。 本书特点： 理论严谨，推导详尽： 作者在数学推导上力求严谨，为读者提供扎实的理论基础。 实例丰富，工程导向： 结合大量的工程实例，帮助读者理解抽象的理论概念，并将其应用于实际问题。 结构清晰，循序渐进： 全书结构逻辑清晰，从基础概念到高级主题，由浅入深，便于读者逐步掌握。 内容全面，覆盖广泛： 涵盖了多速率数字信号处理和滤波器组理论的各个重要方面，为相关领域的研究者和工程师提供一本权威的参考书。 语言流畅，易于理解： 作者力求用清晰流畅的语言进行表述，尽管涉及大量数学公式，但整体上易于理解。 本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师。通过阅读本书，读者将能够深入理解多速率数字信号处理和滤波器组的精髓，并掌握其在实际工程问题中的应用方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一本探讨高级信号处理主题的专著，我非常欣赏作者在“滤波器组设计”章节所花费的心思。特别是关于最小相位设计和广义采样理论的阐述，展现了作者深厚的学术功底。书中对不同类型滤波器组（如 দ্বি相，三相，以及更高阶的多相结构）的性能指标对比分析，提供了清晰的量化标准，这对于工程师在选择合适的结构时是非常宝贵的参考信息。然而，我发现书中对“实际实现”的讨论仍然停留在理论层面。例如，在讨论大规模并行结构时，如何有效管理时钟域、如何处理数据对齐和同步问题，这些在真实的硬件描述语言（HDL）设计中至关重要的问题，在书中几乎没有涉及。换句话说，它完美地回答了“为什么这样做是正确的”，但对于“如何用FPGA或DSP高效地实现它”这个问题，则显得力不从心。这种理论与硬件实现之间的鸿沟，是许多先进信号处理书籍共同的遗憾，这本书也没能完全跨越。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，说实话，有些地方让人感到跳跃性太大。前面对傅里叶变换和Z变换的基础回顾还算扎实，为后续内容打下了必要的数学基础，这对于我这样需要重新梳理基础知识的读者来说是友好的。但一旦进入到诸如奇异函数展开或模L重构理论这些更偏向于纯数学的部分，叙述风格立刻变得极其学术化，大量使用了较为晦涩的数学符号和复杂的矩阵运算，让人感觉像是直接从一篇顶级期刊的论文中摘录出来的段落，缺乏必要的过渡和白话解释。这种风格的转变使得阅读体验不是特别连贯。我更希望看到的是一种循序渐进的引导，将高深的理论概念与具体的工程问题紧密地联系起来，而不是将理论和实践生硬地割裂开。如果能在讨论完某种滤波器组的特性后，立即跟进一个简短的、直观的例子来展示其优势和局限性，本书的实用价值会大大提升。目前的感觉是，它更倾向于成为一本理论参考手册，而非一本实用的工程教材。

评分☆☆☆☆☆

这本《多速率数字信号处理和滤波器组理论》读完后，我的感受颇为复杂。从整体上看，它试图构建一个严谨的理论框架，但这框架的某些部分显得过于抽象，对于初学者来说，可能是一道难以逾越的门槛。书中对采样率转换的数学推导相当详尽，这一点值得称赞，它清晰地展示了如何从理论层面理解多相分解和插值/抽取过程的内在机理。然而，在实际应用案例的选取上，感觉深度和广度略显不足。例如，在介绍实际的通信系统或音频处理应用时，很多地方只是点到为止，缺少更深入的系统级仿真分析或具体代码层面的指导。这使得读者在合上书本，准备将理论付诸实践时，可能会感到有些手足无措。尤其是在涉及滤波器组设计，特别是正交性和完美重建的讨论部分，虽然理论推导很扎实，但对于如何根据实际信道特性来优化滤波器系数的章节，却显得笔墨较轻。我期待看到更多关于非理想条件下的鲁棒性分析，比如器件非线性和量化噪声对多速率系统的实际影响，这本书在这方面的探讨还不够深入，留下了不少想象空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书在某些边缘领域——比如欠定系统中的多速率处理应用——的探讨，展现出了一种超越主流教材的广阔视野。作者没有满足于讲解标准的抽取和插值，而是将触角延伸到了更具挑战性的信号分离和信息恢复问题上，这让我感到耳目一新。这种对前沿研究方向的把握和介绍，使得这本书不仅仅是一本基础教程，更像是一份指向未来研究方向的地图。但正是这种“前沿性”，导致了其内容在不同章节间的成熟度不一。有些章节内容非常成熟和详尽，而另一些讨论，特别是涉及到最新的算法变体时，似乎还处于初步探索阶段，缺乏足够的数据支撑和对比分析，使得读者很难判断这些新方法的实际可行性和优越性。总而言之，这本书的价值在于其理论深度和对研究热点的覆盖面，但如果能对不同成熟度的内容进行更明确的区分和更详尽的论证，它将成为一本无可替代的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量，坦白说，是拖后腿的地方。在处理涉及频谱混叠和重建误差的图形时，很多图例的清晰度非常低，颜色对比度不足，有些甚至出现了印刷模糊，这极大地影响了对关键概念的理解速度。想象一下，当你正在努力区分不同采样率下信号的频谱泄漏模式时，一张模糊不清的图表带来的挫败感是多么强烈。此外，公式的编号系统也显得有些混乱，在引用跨章节的公式时，读者需要花费额外的时间在前后翻阅来确认上下文的依赖关系。对于一本涉及大量数学公式和复杂图表的专业书籍来说，视觉呈现的质量直接关系到读者的学习效率和体验。如果出版社能够在后续的再版中，着重优化这些图形的质量，并规范化符号和公式的引用逻辑，这本书的价值将会有质的飞跃。目前这种粗糙的视觉呈现，多少有些配不上其内容的深度。