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傅一彪，孙兵著 著

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出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564129026

商品编码：29695267288

包装：平装

出版时间：2011-07-01

基本信息

书名:数字信号处理——理论与应用(第2版)

定价：32.00元

售价：21.8元,便宜10.2元,折扣68

作者:傅一彪,孙兵著

出版社：东南大学出版社

出版日期：2011-07-01

ISBN：9787564129026

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

随着半导体集成电路和计算机技术的迅速发展，数字信号处理的理论和技术已经应用到社会的各个方面，成为整个数字化技术的基础，“数字信号处理”也成为电子信息、通信、自动控制、机电、生物医学工程等本科专业的必修课程。如何针对本科专业特点，深入浅出地介绍数字信号处理基础理论，透彻地分析其中的物理概念，做到理论联系实际是非常具有挑战性的。俞一彪、孙兵编著的《数字信号处理——理论与应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基础理论、基本算法和基本应用。

内容提要

俞一彪、孙兵编著的《数字信号处理——理论与应用(第2版)》系统地介绍了数字信号处理的基础理论、基本算法和基本应用。内容包括：离散时间信号与系统，傅立叶变换与频谱分析，离散傅立叶变换与快速算法，无限脉冲响应数字滤波器设计，有限脉冲响应数字滤波器设计，多采样率信号处理与小波变换，离散*信号处理。
书中注重物理概念的透彻分析与介绍，强调理论与实际应用的结合。
考虑到频谱分析在实际应用中的重要性，单独设置一章对频谱的概念和频谱分析的意义进行了详细的介绍。另外，还增加了短时傅立叶变换、多采样率信号处理、小渡变换以及离散*信号处理方面的新内容。通过大量例子说明了各种线性相位有限脉冲响应数字滤波器的设计方法以及信号处理的应用。书中配有丰富的例题和习题，主要章节配有实验指导书。
《数字信号处理——理论与应用(第2版)》可作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动控制、生物医学工程等本科专业的教材，也可供研究生及从事相关领域工作的工程技术人员阅读参考。

目录

绪论1 离散时间信号与系统 1.1 连续时间信号的采样与量化 1.1.1 连续信号的采样 1.1.2 采样前后频谱的变化 1.1.3 量化 1.1.4 从采样信号恢复连续信号 1.2 离散时间信号——序列 1.2.1 典型的序列 1.2.2 周期序列 1.2.3 序列的运算 1.2.4 线性卷积 1.2.5 芋列的分解 1.2.6 序列的能量 1.2.7 多维序列 1.3 离散时间系统 1.3.1 离散时间系统的类型 1.3.2 离散时间系统的描述 1.4 Z变换 1.4.1 Z变换的定义及其收敛域 1.4.2 典型序列的Z变换 1.4.3 逆Z变换 1.4.4 Z变换的性质 1.4.5 Z变换与拉普拉斯变换的关系 1.5 离散时间系统的Z变换分析法 1.5.1 系统函数 1.5.2 逆系统 1.5.3 因果稳定系统的Z变换分析 1.5.4 离散时间系统的信号流图描述 1.6 本章小结 习题 实验 离散时间信号与系统分析2 傅立叶变换与频谱分析 2.1 离散信号的傅立叶变换 2.1.1 离散信号傅立叶变换的定义 2.1.2 离散信号的傅立叶反变换 2.1.3 离散信号的傅立叶变换与Z变换的关系 2.2 离散信号傅立叶变换的特点 2.2.1 对称特征 2.2.2 周期特征 2.2.3 线性特征 2.2.4 卷积特性 2.2.5 帕斯维尔定理 2.3 线性移不变系统的频率响应 2.4 系统函数零极点与频率响应的关系 2.5 离散信号频谱与模拟信号频谱之间的关系 2.5.1 模拟信号的傅立叶变换 2.5.2 离散时间傅立叶变换的导出 2.5.3 DTFT与FT的关系 2.6 频谱分析及应用 2.6.1 信号频谱的基本特征 2.6.2 系统频谱的基本特性 2.6.3 信号调制与解调 2.6.4 语音合成 2.6.5 图像增强 2.7 短时傅立叶变换分析 2.7.1 短时傅立叶变换的定义 2.7.2 短时傅立叶变换的特性 2.7.3 短时频谱的一种表示 2.8 本章小结 习题 实验 离散信号频谱分析与应用3 离散傅立叶变换与快速算法 3.1 周期信号的离散傅立叶级数表示 3.1.1 离散傅立叶级数 3.1.2 周期卷积 3.2 离散傅立叶变换 3.2.1 离散傅立叶变换的定义 3.2.2 离散傅立叶反变换 3.3 离散傅立叶变换的特性 3.3.1 有限长特性与频域采样定理 3.3.2 循环卷积特性 3.4 频率分辨率与时间分辨率 3.4.1 频率分辨率 3.4.2 时间分辨率 3.4.3 频率分辨率与时间分辨率的关系与协调 3.5 快速傅立叶变换 3.5.1 基于时选的快速傅立叶变换 3.5.2 基于频选的快速傅立叶变换 3.5.3 同址计算问题 3.5.4 离散傅立叶反变换的快速计算 3.6 离散傅立叶变换的应用 3.6.1 信号去噪 3.6.2 语音识别 3.6.3 图像纹理处理 3.6.4 利用FFT计算线性卷积 3.7 本章小结 习题 实验 基于DFT的信号识别系统4 无限脉冲响应数字滤波器设计 4.1 数字滤波器的性能指标 4.2 IIR数字滤波器的结构 4.2.1 直接Ⅰ型 4.2.2 直接Ⅱ型 4.2.3 级联型 4.2.4 并联型 4.2.5 全通滤波器 4.3 IIR滤波器的特性 4.3.1 巴特沃兹滤波器 4.3.2 切比雪夫滤波器 4.3.3 椭圆滤波器 4.4 模拟滤波器到数字滤波器的转换 4.4.1 脉冲响应不变法 4.4.2 双线性变换法 4.5 IIR滤波器设计的频率变换方法 4.5.1 模拟低通滤波器到各种数字滤波器的变换 4.5.2 数字低通滤波器到其他滤波器的变换 4.6 IIR滤波器实现与系数量化效应 4.6.1 IIR滤波器的实现 4.6.2 系数量化效应 4.7 IIR滤波器应用 4.7.1 彩超系统中的壁滤波器 4.7.2 DTMF双音频信号的合成 4.8 本章小结 习题 实验 IIR滤波器的设计5 有限脉冲响应数字滤波器设计 5.1 FIR数字滤波器的特点 5.1.1 基本特点 5.1.2 线性相位特点 5.1.3 线性相位FIR滤波器的实现条件 5.2 窗函数设计法 5.2.1 窗函数设计法原理 5.2.2 理想低通滤波器 5.2.3 矩形窗的设计特性 5.2.4 汉宁窗的设计特性 5.2.5 哈明窗的设计特性 5.2.6 布莱克曼窗的设计特性 5.2.7 凯泽窗的设计特性 5.2.8 窗函数设计法的进一步分析 5.3 利用凯泽窗设计FIR滤波器 5.3.1 低通滤波器设计 5.3.2 带通滤波器设计 5.3.3 高通滤波器设计 5.3.4 带阻滤波器设计 5.4 频率取样设计法 5.4.1 频率取样设计法原理 5.4.2 设计实例分析 5.5 等波纹逼近优化设计方法 5.5.1 小均方误差优化设计 5.5.2 等波纹逼近优化设计 5.6 系数量化效应与溢出控制 5.6.1 系数量化效应 5.6.2 溢出控制 5.7 FIR滤波器应用 5.7.1 信号去噪 5.7.2 信号的高频提升 5.7.3 图像去噪 5.8 本章小结 习题 实验 FIR滤波器设计与实现6 多采样率信号处理与小波变换 6.1 多采样率信号处理 6.1.1 序列的抽取与插值 6.1.2 序列的采样率降低处理 6.1.3 序列的采样率提升处理 6.2 多采样率处理的应用 6.2.1 带通信号的降采样处理 6.2.2 正交镜像滤波器组设计 6.2.3 树结构正交镜像滤波器组设计 6.2.4 倍频程分隔滤波器组设计 6.2.5 子带数据压缩编码 6.3 小波变换 6.3.1 连续小波变换 6.3.2 小波变换的时频特性 6.3.3 二进小波变换 6.3.4 多分辨率分析 6.3.5 Mallat算法 6.4 小波变换应用 6.4.1 离散小波变换的计算 6.4.2 信号去噪处理 6.4.3 图像数据压缩 6.4.4 语音信号基音检测 6.5 本章小结 习题7 离散随机信号处理 7.1 随机变量和随机过程 7.2 平稳随机信号 7.3 随机信号的A／D转换噪声和过采样处理 7.4 随机信号功率谱 7.5 线性系统对随机信号的响应 7.5.1 均值 7.5.2 自相关函数及功率谱 7.5.3 互相关函数和互功率谱密度 7.6 功率谱估计 7.6.1 谱估计方法种类 7.6.2 自相关函数的估计 7.6.3 互相关函数的估计 7.6.4 传统功率谱估计 7.6.5 模型谱估计 7.6.6 AR谱估计 7.6.7 大熵谱估计 7.6.8 Burg谱估计法 7.6.9 阶数的确定 7.7 维纳滤波与卡尔曼滤波 7.8 本章小结 习题附录 专业术语英汉对照参考文献

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理——理论与应用》（第二版）图书简介 探索数字世界的奥秘：从基础理论到前沿应用，一本深入浅出的权威指南 在这信息爆炸、技术飞速迭代的时代，数字信号无处不在，它们是我们沟通、娱乐、感知世界的基础。从手机通信到医学影像，从音频编码到视频压缩，再到人工智能的神经网络，数字信号处理（DSP）技术扮演着至关重要的角色。对于任何渴望理解现代科技如何运作、希望在相关领域有所建树的工程师、研究人员、学生，乃至技术爱好者而言，掌握扎实的数字信号处理知识是不可或缺的。 《数字信号处理——理论与应用》（第二版）正是这样一本旨在为您揭开数字信号处理神秘面纱的著作。它不仅是一本教材，更是一本能够引导您从零开始，逐步建立起对DSP系统全面而深刻理解的实践指南。本书在继承第一版严谨的学术风格和清晰的逻辑结构的基础上，进行了全面更新和优化，紧密结合了近年来DSP领域的最新发展和技术突破，力求为读者提供最前沿、最实用、最易于吸收的学习体验。 核心理论的深度剖析：夯实DSP知识的坚实基础 本书的第一个核心目标，是为读者构建起一套坚实、完整的数字信号处理理论体系。我们深知，只有深刻理解了基本原理，才能灵活运用各种技术解决实际问题。因此，本书从最基础的概念出发，循序渐进地引导读者理解以下核心内容： 离散时间信号与系统： 首先，我们将带您认识数字信号的本质，即离散时间信号的定义、表示方法以及其与连续时间信号的区别。随后，深入讲解离散时间系统的基本概念，包括线性、时不变性、因果性等重要性质，并重点介绍如何用差分方程来描述和分析这些系统。 卷积与冲激响应： 卷积是DSP中最基本也是最重要的运算之一，它能够完全表征线性时不变系统的输入输出关系。本书将以直观的方式阐释卷积的数学含义和计算方法，并详细介绍冲激响应的概念，它是理解系统行为的关键。 傅里叶变换与Z变换： 这是DSP的灵魂所在。本书将系统地介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）及其性质，揭示信号在频域的特性。在此基础上，我们将深入讲解Z变换，它作为傅里叶变换的推广，能够更全面地分析和设计稳定系统，尤其在处理因果和非因果系统方面展现出强大的能力。本书将通过丰富的例题，帮助读者掌握各种变换的计算技巧和应用场景。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 理论上的傅里叶变换在实际应用中往往难以直接计算，DFT的出现为我们提供了在计算机上处理有限长度信号的可能性。本书将详细讲解DFT的定义、性质，并重点阐述FFT算法的原理与实现。FFT作为一种高效计算DFT的算法，极大地推动了DSP技术的应用，理解其原理对于优化计算效率至关重要。 滤波器设计： 滤波器是DSP中最常见的应用之一，用于去除噪声、提取有用信息。本书将系统介绍数字滤波器的分类（IIR滤波器和FIR滤波器），并详细讲解各种经典设计方法，如脉冲响应不变法、双线性变换法（用于IIR滤波器），以及窗函数法、频率采样法（用于FIR滤波器）。读者将学习如何根据特定需求，设计出满足性能指标的数字滤波器。 功率谱估计： 在许多应用中，了解信号的功率分布是至关重要的。本书将介绍多种功率谱估计方法，包括非参数方法（如周期图法）和参数方法（如AR模型法），并分析它们的优缺点，帮助读者选择合适的工具来分析信号的频谱特性。 理论联系实际：丰富的应用案例与工程实践 数字信号处理的魅力在于其强大的应用能力。本书在讲解理论知识的同时，始终将目光聚焦于实际应用，通过大量贴近工程实际的案例，帮助读者理解理论的价值和应用技巧。 通信系统： 数字通信是DSP最广泛的应用领域之一。本书将深入探讨数字调制解调技术（如ASK, PSK, QAM）、信道编码、均衡技术等，揭示DSP如何在无线通信、光纤通信等领域实现高效可靠的信息传输。 音频与语音处理： 从MP3压缩到语音识别，音频与语音处理离不开DSP。本书将介绍音频信号的采样、量化、编码原理，以及语音信号的特征提取（如MFCC）、语音合成、语音增强等技术。 图像与视频处理： 图像和视频信号本质上也是一种特殊的数字信号。本书将涵盖图像的采样、量化、二维傅里叶变换、图像滤波（锐化、平滑）、边缘检测、图像压缩（如JPEG）等基本概念和技术。 生物医学工程： 在医疗健康领域，DSP的应用同样举足轻重。本书将探讨心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的处理，医学影像（如CT, MRI）的重构与增强，以及生物传感器的信号处理方法。 其他前沿领域： 随着技术的发展，DSP的应用场景不断拓展。本书还将触及雷达信号处理、地震信号分析、以及在机器学习和人工智能领域中，DSP在特征提取和数据预处理中的作用。 学习体验的优化：结构清晰，图文并茂，注重可读性 《数字信号处理——理论与应用》（第二版）在编写过程中，始终将读者的学习体验放在首位。 结构化组织： 本书按照由浅入深、循序渐进的逻辑顺序组织内容。每个章节都围绕一个核心主题展开，并提供清晰的学习目标和内容概述，帮助读者把握学习重点。 清晰的数学推导： 所有数学推导都力求严谨且易于理解，关键步骤会进行详细解释。同时，本书也强调数学公式背后的物理意义和工程含义，避免读者陷入纯粹的数学计算。 丰富的图表与示例： 为了直观地展示抽象的理论概念，本书大量采用了插图、时域/频域示意图、系统框图等辅助理解。同时，大量的计算示例和应用案例，能够帮助读者将理论知识与实际问题联系起来。 代码实现与伪代码： 在介绍一些算法和技术时，本书会提供相应的伪代码，甚至在某些章节会引导读者使用常见的编程语言（如MATLAB, Python）进行代码实现，鼓励读者动手实践，加深对算法的理解。 强调工程实践： 书中不仅讲解理论，更关注实际工程中的权衡与取舍，例如在滤波器设计中，会讨论幅频响应、相频响应、过渡带宽度、阻带衰减等指标之间的关系，以及它们对实际应用的影响。 面向读者群体： 本书适合以下人群阅读： 高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学与技术等相关专业的本科生和研究生。 从事通信、音频、图像、控制、仪器仪表等领域研发的工程师。 对数字信号处理技术感兴趣的科研人员和技术爱好者。 需要系统学习DSP理论和应用的各类技术人员。 结语： 《数字信号处理——理论与应用》（第二版）不仅仅是一本书，它是您通往数字信号处理世界的钥匙。通过系统学习本书，您将能够： 深刻理解数字信号处理的基本原理和核心概念。 掌握分析和设计各类数字信号处理系统的基本方法。 熟悉DSP在各个工程领域的典型应用。 具备运用DSP知识解决实际工程问题的能力。 我们相信，这本书将成为您在数字信号处理领域学习、研究和工作中不可或缺的宝贵资源。让我们一起，用智慧和工具，解码数字世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对信号处理世界认知的一扇窗！说实话，以前看别的教材总觉得理论部分讲得晦涩难懂，公式推导跳跃得厉害，每次都感觉像是被硬生生塞进了一个数学迷宫里。但这一本就完全不一样了，作者的叙述方式极其注重逻辑性和直观性。比如，在讲到傅里叶变换的时候，它不是直接抛出一大串积分公式，而是先用非常形象的比喻，把信号比作一束光，然后傅里叶变换就像一个棱镜，把光分解成不同频率的颜色。这种“先理解，再数学化”的处理方式，让我这个基础相对薄弱的学习者也能轻松跟上节奏。而且，它对每个核心概念的引入都安排得恰到好处，不会一下子堆砌太多信息。读起来感觉就像是有一位非常耐心的老师在旁边一步步引导，而不是面对一本冷冰冰的参考书。特别是它在讲解离散时间系统时的那个案例分析，让我真正体会到了理论是如何落地到工程实践中的。对于想要深入理解数字信号处理精髓而非仅仅停留在公式记忆上的读者来说，这本书的讲解深度和广度都是非常令人满意的。

评分☆☆☆☆☆

我个人对这本书的工程应用实例部分印象最为深刻，它真正体现了“理论与应用”的结合。很多教材往往将理论和实践割裂开来，理论部分讲得天花乱坠，但真到动手做项目时，却抓瞎找不到头绪。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅提供了算法描述，更是深入探讨了在实际系统设计中会遇到的各种限制和妥协。比如，在滤波器的设计章节，它详细对比了FIR和IIR滤波器的优劣，不仅从数学性能上分析，更从计算复杂度、硬件实现难度等工程角度进行了权衡。这种务实的态度非常宝贵。此外，书中的仿真和实验部分也做得非常到位，很多例子都配有清晰的MATLAB代码片段（虽然我主要用Python，但理解原理是通用的），这些代码不是那种孤立的示例，而是紧密围绕着某个实际问题展开的，比如音频降噪或者图像增强。读完这些章节，我感觉自己不再只是一个理论的搬运工，而是有了一套解决实际信号处理问题的工具箱和思维框架。对于想从事嵌入式信号处理或者通信系统开发的工程师来说，这本书的实用价值极高。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最大的感受是它的“现代性”和“前瞻性”。虽然作为一本经典的教材，它涵盖了所有核心的DSP理论，但作者在内容更新上做得非常及时。我注意到它没有仅仅停留在传统的经典算法上，而是融入了近年来在信号处理领域非常热门的一些概念和方法。比如，在自适应滤波那一章，它不仅详细讲解了LMS算法，还对更高效的次梯度算法和一些稀疏自适应滤波器进行了介绍，这让我感觉我手中的教材紧跟学科前沿。此外，它在讨论系统实现和计算效率时，也开始提及一些并行计算和DSP芯片架构的基础知识，这对于我们这些需要在资源受限环境中部署算法的人来说，提供了非常宝贵的视角。它成功地在保持经典理论严谨性的同时，保持了对新兴技术的开放态度，让这本书的生命周期大大延长，它不仅仅是一本学习入门的书，更是一本可以伴随职业生涯成长的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计绝对是教科书级别的典范，这一点往往容易被忽略，但对长时间阅读的体验至关重要。纸张的质量很好，印刷清晰，即便是那些密集的数学符号和图表，看起来也毫不费力。更重要的是，章节之间的逻辑跳转非常自然。它没有那种为了凑字数而设置的冗余章节，每一个部分的展开都是为了支撑起后续更复杂的概念。比如，在引入Z变换的时候，它非常巧妙地回顾了傅里叶级数和序列的概念，使得Z变换的学习不再是一个全新的、凭空出现的工具，而是前述知识的自然延伸。这一点对于建立知识体系非常重要。作者对于重要定义和定理的标注也非常清晰，通常会用加粗或者专门的方框标出，方便读者快速回顾和定位。这种细致的编辑工作，极大地减少了阅读过程中的认知负荷，让我的注意力可以完全集中在理解内容本身，而不是在寻找关键信息上费神。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书对基础知识的挖掘深度是超乎我预期的。很多其他教材在讲完基本概念后，就急于进入高级应用，导致对信号处理中一些深层次的数学原理解释得较为粗略。但这一版在基础理论的打磨上花费了大量的笔墨，尤其是在随机信号处理那一块，处理得相当到位。它没有回避概率论和随机过程中的复杂性，而是选择正视并清晰地阐述了它们与数字滤波、谱估计等技术的内在联系。例如，关于维纳滤波器最优性的证明，它不是简单地给出一个结果，而是详细推导了最小均方误差的推导过程，甚至解释了为什么该滤波器在理论上是“最优的”。这种对底层原理的坚持，使得读者在面对非标准或者更复杂的问题时，能够迅速回归到第一性原理上去分析和解决，而不是依赖于死记硬背某个特定的算法模板。对于研究生阶段的学习，这种扎实的理论基础是不可或缺的基石。