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唐向宏 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040202243

商品编码：29692657672

包装：平装

出版时间：2006-12-01

基本信息

书名:数字信号处理(赠授课用电子教案)

：28.40元

售价：19.3元,便宜9.1元,折扣67

作者:唐向宏

出版社：高等教育出版社

出版日期：2006-12-01

ISBN：9787040202243

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.409kg

编辑推荐

内容提要

本书系统讨论数字信号处理的基本理论、基本算法和基本实现方法，注重基本概念、基本方法的讲解，压缩了繁琐的理论推导，所列举的大量典型示例注重理论联系实际，例题、习题紧扣基本概念、基本原理、基本方法的应用，内容通俗易懂、易教易学。
全书共8章，主要涉及离散时间系统的基本特征、连续时间信号的抽样、离散时间系统的变换域分析方法、离散系统结构、快速傅里叶变换（FFT） 以及IIR和FIR数字滤波器的理论和设计方法等内容。结合各章节的内容，介绍了相应的MATLAB信号处理工具箱函数，给出有关的仿真程序。
本书可作为大专院校电气信息类专业的教材，也可作为在通信工程、电子信息工程、自动控制工程、图像处理、语音处理等领域从事信号处理的科技工作者的参考书。

目录

绪论
章 离散时间信号与系统
1.1 离散时间信号与序列运算
1.2 离散时间系统
1.3 连续时间信号的抽样
1.4 本章相关的MATLAB命令及应用
小结
习题
第2章 离散系统的变换域分析——z变换
2.1 Z变换与Z逆变换
2.2 离散系统的系统函数与系统特性的描述
2.3 系统的频率响应与系统滤波特性
2.4 Z变换和拉氏变换的关系
2.5 本章相关的MATLAB命令及应用
小结
习题
第3章 离散系统的频域分析——傅里叶变换
3.1 非周期序列的傅里叶变换及性质
3.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS）及性质
3.3 有限长序列的离散傅里叶变换（DFT）
3.4 频域抽样理论
3.5 利用DFT对连续时间信号处理时应注意的问题
3.6 本章相关的 MATLAB命令及应用
小结
习题
第4章 数字滤波器的基本结构
4.1 数字滤波器类型及结构表示访求
4.2 无限长单位冲激响应（IIR）滤波器的基本结构与特点
4.3 有限长单位冲激响应（FIR）滤波器的基本结构与特点
4.4 数字滤波器的格型结构
4.5 本章相关的MATLAB命令及应用
小结
习题
第5章 快速傅里叶变换
5.1 快速计算DFT的改进途径
5.2 按时间抽选（DIT）的基-2FFT算法
5.3 按频率抽选（DIF）的基-1FFT算法
5.4 离散傅里叶逆变换（IDFT）的快速算法
5.5 数字信号处理的FFT实验
5.6 线性调叔Z变换（Chirp-z变换）算法
5.7 本章相关的MATLAB命令及应用
小结
习题
第6章 无限长单位冲激响应（IIR）数字滤波器的设计方法
6.1 数字滤波器的设计步骤
6.2 模拟滤波器的数字化设计IIR数字滤波器
6.3 频率变换法设计IIR数字滤波器——模拟域频率变换法
6.4 频率变换法设计IIR数字滤波器——数字域频率变换法
6.5 本章相关的MATLAB命令及应用
小结
习题
第7章 有限长单位冲激响应（FIR）数字滤波器的设计方法
第8章 离散信号处理系统设计分析及有限字长效应
附录A 常用模拟低通滤波器设计方法
附录B MATLAB使用简介
参考文献

作者介绍

文摘

序言

数字信号处理（赠授课用电子教案） 一、 引言 在信息爆炸的时代，数字信号处理（DSP）已成为一门核心技术，深刻影响着通信、音频、视频、医疗、科研等各个领域。从我们日常使用的手机、电视，到精密复杂的医疗成像设备、高精度导航系统，背后都离不开对数字信号的精妙处理。本书旨在系统、深入地介绍数字信号处理的基本原理、核心算法及其在实际中的应用，为读者构建坚实的理论基础和实践能力。 本书的独特之处在于，我们不仅仅提供了丰富的理论知识，还贴心附赠了专门为授课设计的电子教案。这套电子教案涵盖了章节重点、教学思路、习题解析、实验指导等内容，能够极大地便利教师的教学工作，使课堂更加生动高效；同时，对于自学读者而言，电子教案也提供了清晰的学习路径和重要的提示，能够帮助读者更好地理解和掌握书中的知识。 二、 数字信号处理概述 数字信号处理是研究如何用数字计算机和数字电路对信号进行分析、变换、恢复、增强、压缩、识别等操作的学科。它与模拟信号处理相比，具有精度高、稳定性好、易于实现复杂功能、便于存储和传输等优势，因此在现代科技领域占据了不可替代的地位。 1. 信号的分类 连续信号（模拟信号）：信号在时间和幅度上都是连续变化的，例如我们耳朵听到的声音、相机捕捉的光线。 离散信号（数字信号）：信号在时间和幅度上都是离散的，通常是通过对连续信号进行采样（时域离散化）和量化（幅度离散化）得到的。 2. 数字信号处理系统的基本组成 一个典型的数字信号处理系统通常包括以下几个部分： 信号源：产生需要处理的原始信号。 模数转换器（ADC）：将模拟信号转换为数字信号。 数字信号处理器（DSP）：执行各种数字信号处理算法。 数模转换器（DAC）：将处理后的数字信号转换回模拟信号（如果需要）。 输出设备：显示或播放处理后的信号。 3. 数字信号处理的意义与应用 DSP技术的普及极大地推动了科技进步和社会发展。其应用领域几乎覆盖了所有与信号相关的行业： 通信系统：移动通信、互联网、卫星通信中的信号调制解调、信道编码、噪声抑制等。 音频处理：MP3压缩、降噪、回声消除、语音识别、音频特效等。 图像与视频处理：图像压缩（JPEG, MPEG）、图像增强、目标识别、人脸识别、视频编解码等。 医疗领域：医学影像分析（CT, MRI）、生物信号处理（心电图ECG, 脑电图EEG）、药物研发等。 科学研究：地震波分析、天文信号处理、粒子物理实验数据分析等。 自动控制：传感器信号处理、控制器设计等。 三、 离散时间信号与系统 理解数字信号处理，首先需要掌握离散时间信号的数学描述以及它们所遵循的基本规律。 1. 离散时间信号的表示 序列（Sequence）：离散时间信号通常表示为一列数值，用 $x[n]$ 表示，其中 $n$ 是离散时间索引。 基本序列： 单位脉冲序列（Unit Impulse Sequence）：$delta[n] = {1 ext{ if } n=0, 0 ext{ otherwise}}$。它是离散信号的基础，许多信号可以表示为脉冲序列的加权和。 单位阶跃序列（Unit Step Sequence）：$u[n] = {1 ext{ if } n ge 0, 0 ext{ otherwise}}$。 指数序列（Exponential Sequence）：$a^n u[n]$。 正弦/余弦序列（Sinusoidal Sequences）：$A cos(omega_0 n + phi)$ 或 $A sin(omega_0 n + phi)$。 序列运算：加法、乘法、移位、翻转、尺度变换等。 2. 离散时间系统的表示 系统（System）：接收输入信号，产生输出信号的变换器。 线性时不变（LTI）系统：这是数字信号处理中最重要的一类系统，其性质包括： 叠加性（Superposition）：对多个输入的响应之和等于各个输入单独响应之和。 时移不变性（Time-Invariance）：输入信号的延迟等于输出信号的相应延迟。 卷积（Convolution）：LTI系统的核心运算。输入信号与系统冲激响应的卷积决定了系统的输出。 离散卷积公式：$y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$。 3. 离散时间系统的基本分类 因果性（Causality）：系统的输出仅依赖于当前及过去的输入。 稳定性（Stability）：对于任意有界的输入，系统的输出也是有界的。 记忆性（Memory）：系统是否需要存储过去的输入信息。 可逆性（Reversibility）：系统是否可以被其逆系统所抵消。 递推性（Recursiveness）：系统的输出是否依赖于过去的输出（反馈）。 四、 傅里叶分析 傅里叶分析是理解和分析信号频谱特性的强大工具，也是数字信号处理的核心数学理论之一。 1. 傅里叶级数（Fourier Series） 用于表示周期信号。一个周期信号可以表示为一系列正弦和余弦分量的线性组合。 连续时间傅里叶级数（CTFS）：适用于连续时间周期信号。 离散时间傅里叶级数（DTFS）：适用于离散时间周期信号。 2. 傅里叶变换（Fourier Transform） 用于表示非周期信号的频谱特性。它将信号从时域变换到频域。 连续时间傅里叶变换（CTFT）：将连续时间信号变换到连续频域。 离散时间傅里叶变换（DTFT）：将离散时间（非周期）信号变换到连续频域（周期）。这是理解数字信号频谱的关键。 $X(e^{jomega}) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$ 傅里叶变换的性质：线性、时移、频移、卷积定理、微分/差分性质等，这些性质在信号处理中非常有用。 3. 离散傅里叶变换（DFT） DFT是将一个有限长的离散时间信号变换到离散频域。它是计算机实现傅里叶分析的基础。 DFT定义：对于长度为 $N$ 的信号 $x[n]$（$0 le n le N-1$），其DFT为： $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2pi kn/N}$, $0 le k le N-1$ IDFT（离散傅里叶逆变换）：将频域的DFT结果转换回时域。 快速傅里叶变换（FFT）：一种高效计算DFT的算法，极大地降低了计算复杂度，使得大规模的频谱分析成为可能。 五、 Z变换 Z变换是离散时间信号和小波信号分析的通用工具，它将离散时间信号映射到一个复变量 $z$ 的复平面上，从而提供了比DTFT更强大的分析能力，特别是在系统分析方面。 1. Z变换的定义 单边Z变换：$X(z) = sum_{n=0}^{infty} x[n] z^{-n}$ 双边Z变换：$X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$ 收敛域（ROC）：Z变换收敛的 $z$ 平面区域。ROC是Z变换的一个重要属性，它决定了逆Z变换的唯一性，并与系统的因果性和稳定性直接相关。 2. Z变换的性质 Z变换具有许多重要的性质，使得它在系统分析中非常方便： 线性性 时移性 尺度变换 卷积定理：在Z域，时域的卷积对应于频域的乘积。 差分方程与Z变换：线性常系数差分方程（LCCD）可以很容易地通过Z变换转化为代数方程，从而方便地求解系统响应。 3. LTI系统的Z变换分析 系统函数（Transfer Function）：对于LTI系统，其系统函数 $H(z)$ 定义为零输入下输出的Z变换与输入的Z变换之比。 $H(z) = Y(z) / X(z)$ 系统函数与冲激响应：系统函数 $H(z)$ 是系统冲激响应 $h[n]$ 的Z变换。 系统稳定性与因果性：通过分析系统函数的极点（poles）在复平面上的位置，可以判断系统的稳定性。如果所有极点都在单位圆内，则系统稳定。如果系统函数没有负指数项，则系统是因果的。 六、 数字滤波器设计 滤波器是数字信号处理中非常重要的组成部分，用于选择性地去除或保留信号中的某些频率成分。 1. 滤波器的基本概念 理想滤波器：在通带内完全允许信号通过，在阻带内完全阻止信号通过，在截止频率处有无限陡峭的过渡。 实际滤波器：由于物理和数学上的限制，实际滤波器只能逼近理想滤波器，存在通带纹波、阻带衰减、过渡带等。 2. 数字滤波器的分类 无限冲激响应（IIR）滤波器：其冲激响应理论上是无限长的，通常使用递归结构实现，计算量较小，对滤波器性能要求较高时常用。 有限冲激响应（FIR）滤波器：其冲激响应是有限长的，不使用递归结构，具有线性相位特性，易于实现，稳定性好，但需要更多的系数来实现相同的频率响应。 3. 滤波器设计方法 IIR滤波器设计： 模拟滤波器原型法：如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）滤波器，通过模拟滤波器的设计再进行脉冲不变法或双线性变换法映射到数字域。 直接设计法：如窗函数法（用于FIR）、频率采样法等。 FIR滤波器设计： 窗函数法：通过截断无限长的理想滤波器频谱得到有限长度的滤波器系数。常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等。 频率采样法：直接在频域指定滤波器频率响应，然后通过IDFT得到时域系数。 最优化设计法：如Parks-McClellan算法，可以设计出在特定误差范围内最佳的FIR滤波器。 七、 数字信号处理的应用实例 本书的理论知识最终将通过具体的应用实例得以体现，帮助读者理解DSP如何在实际中发挥作用。 1. 通信系统中的DSP 调制与解调：AM, FM, PSK, QAM等信号的生成与恢复。 信道编码与解码：纠错码的设计与实现，提高传输可靠性。 均衡器：补偿信道失真，提高信号质量。 自适应滤波器：用于噪声消除、回声消除、信号预测等。 2. 音频信号处理 音频编解码：MP3, AAC等有损压缩算法。 音频效果处理：混响、均衡、压缩、降噪等。 语音识别与合成：将语音信号转换为文本，或将文本转换为语音。 3. 图像与视频处理 图像增强：对比度增强、锐化、去模糊。 图像压缩：JPEG, PNG等。 视频编解码：MPEG, H.264等。 目标检测与跟踪。 八、 总结与展望 数字信号处理是一门快速发展且应用广泛的学科。本书从基础理论到核心算法，再到实际应用，力求为读者提供一个全面而深入的学习体验。所附赠的授课用电子教案，更是旨在降低学习门槛，提高教学效率，使理论与实践相结合。 未来，随着硬件计算能力的不断提升和算法的不断创新，数字信号处理将在人工智能、物联网、5G/6G通信、生物医学工程等前沿领域扮演越来越重要的角色。掌握数字信号处理的核心技术，将为读者在这些新兴领域的发展奠定坚实的基础。 希望本书及配套教案能成为您学习和探索数字信号处理世界的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织结构非常逻辑严密，体现了作者深厚的教学功底。我尤其赞赏它对“连续时间信号”和“离散时间信号”的过渡处理。很多教材往往在介绍完连续信号的拉普拉斯变换后，就仓促地跳到Z变换和离散系统，中间的桥梁搭建得非常薄弱，导致读者对“离散化”的本质理解不深。这本书花费了相当的篇幅，用大量的对比图和数学推导来展示这种“时域离散化”和“频域映射”是如何自然发生的。这种循序渐进、步步为营的编排，使得我对信号处理的全局观建立得非常稳固，而不是零散地记忆各个变换的公式。每次学习一个新概念，都能清晰地看到它与前面知识点的联系，这对于构建牢固的知识体系至关重要。读完一章后，会有一种“原来如此，一切都是环环相扣的”豁然开朗的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上醒目的白色字体，既有学术的严谨感，又不失现代的简洁。初次拿到手里时，能感觉到纸张的分量，不是那种轻飘飘的感觉，而是很有质感的，这让人对里面的内容充满了期待。我记得当时是在一个非常嘈杂的咖啡馆里翻开的，但书页在手中那种扎实的触感，似乎能瞬间将我从外界的喧嚣中抽离出来，专注到文字本身。内页的排版也做得非常用心，字体大小适中，行距合理，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。特别欣赏的是，作者在关键概念的阐述旁，常常会用一些小图标或者不同的颜色来突出重点，这种视觉引导非常有效，帮助读者快速抓住核心要点。这种对细节的打磨，体现了出版方在教材制作上的专业和对读者的尊重。我个人觉得，对于一本技术类书籍来说，良好的阅读体验是成功的一半，而这本书显然在这方面下足了功夫，光是翻阅的愉悦感，就足以让人想要立刻投入学习之中。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这类技术书籍时，最看重的是它是否能提供一个完整的学习生态，而不仅仅是一本死板的教材。这本书在这方面给我带来了惊喜。书中的内容设计似乎是为自学者量身定做的。比如，在每一个核心章节的末尾，都设置了不同难度的练习题，这些题目不仅仅是简单的计算，很多还涉及到了对概念的深入理解和应用场景的分析。更重要的是，它提供了一个清晰的学习路径指引。我感觉作者仿佛站在我的身后，时刻提醒着我“在进行下一步学习前，请确保你已经掌握了XX点”。这种结构上的引导，极大地增强了自学时的自信心和方向感。它不是强行灌输知识，而更像是一个经验丰富的导师，带着你一步步穿越迷雾，到达知识的高地，这种陪伴感，在厚厚的技术书中是相当难得的品质。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作多年的软件工程师，我目前正在转岗到嵌入式系统领域，需要快速恶补DSP的基础知识以便理解底层算法的实现。我发现这本书的理论深度是完全够用的，但它的“工程化”视角尤其吸引我。很多教科书在推导完公式后就戛然而止，留给读者自己去琢磨如何将其映射到实际的硬件资源限制中去。这本书则不然，它在讲解完快速傅里叶变换（FFT）的原理后，紧接着就讨论了FFT在定点运算系统中的精度损失和优化技巧，甚至提到了流水线操作对计算效率的影响。这种与实际硬件资源和实时性约束紧密结合的论述方式，对我这种需要立刻将知识转化为生产力的人来说，价值巨大。它不仅仅是告诉我“怎么算”，更重要的是在告诉我“在资源有限的情况下，应该如何高效地、正确地计算”。这种面向应用的深度剖析，是很多偏重理论的教材所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的电子信息专业本科生，这本书是我暑期预习数字信号处理（DSP）课程时选用的参考资料。坦白说，我之前对DSP这个领域是相当畏惧的，感觉公式多、概念抽象，像是高墙难以逾越。然而，这本书的叙事方式却出乎意料地平易近人。它没有一上来就抛出复杂的傅里叶变换或Z变换，而是从一个非常直观的“为什么要对信号进行数字化处理”的工程问题出发，层层递进。举例来说，当讲到采样定理时，作者引用了一个关于音乐录制和图像分辨率的生动类比，让我立刻明白了“欠采样”带来的后果，而不是死记硬背数学公式。作者在解释卷积和滤波器设计时，更是大量运用了图形化的解释，那些动态的波形变化图，比纯文字的描述要清晰一百倍。对我这种偏向实践和视觉学习的人来说，这种教学方法简直是醍醐灌顶，极大地降低了我对DSP的恐惧感，让我感受到了理论背后的实用价值。