数字信号处理原理及其LabVIEW实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邢冀川 等 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121216718

商品编码：29701020440

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

书名:数字信号处理原理及其LabVIEW实现

定价：45.00元

售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68

作者:邢冀川 等

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-10-01

ISBN：9787121216718

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

数字信号处理的内容广泛、理论复杂，广大读者迫切需要一本适应学科发展并能和LabVIEW的工程实际相结合的教科书。本书力求在详尽论述数字信号处理基础理论的同时，更多地通过专门设计的LabVIEW课程实验来帮助读者了解和掌握数字信号处理的基础概念和原理，并解决基本的数字信号处理工程问题。全书分为10章，包括绪论、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的z域分析和频域分析、离散傅里叶变换、离散傅里叶变换的快速算法及其他变换、数字滤波器的实现结构、IIR数字滤波器的设计方法、FIR数字滤波器的设计方法、LabVIEW编程简介、基于LabVIEW的数字信号处理实

目录

作者介绍

邢冀川，1992年北京理工大学光学工程系学士，2003年北京理工大学信息学院硕士，2006年北京理工大学信息学院博士。现为北京理工大学教师。已获得7项发明授权和获批6项发明申请，共发表十多篇SCI、EI论文。主要研究方向为光电信息处理、光电检测和图像处理。

文摘

序言

《数字信号处理理论与前沿应用》 内容简介 本书致力于深入剖析数字信号处理（DSP）的核心原理，并紧密结合当前最新的技术发展与实际应用，旨在为读者提供一个全面、系统且富有洞察力的学习平台。我们不仅会夯实读者在DSP基础理论上的根基，更将着重探讨其在物联网、人工智能、通信系统、生物医学工程等前沿领域的创新性应用，引导读者理解和掌握如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：数字信号处理基础理论 本部分是全书的基石，将循序渐进地为读者构建坚实的DSP知识体系。 绪论：信号与系统的基本概念 我们将从最基本的信号分类（模拟信号与数字信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、确定性信号与随机信号）出发，介绍信号的数学描述和表示方法。 系统作为信号处理的对象，其基本性质（线性、时不变、因果性、稳定性）将被详细阐述。 连续时间信号与离散时间信号的相互转换，特别是采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）的原理、意义及其在信号数字化过程中的关键作用。我们将深入分析欠采样和过采样的影响，以及抗混叠滤波器的设计原则。 量化与编码：数字信号的另一个关键环节。我们将讲解量化误差的产生原因、不同量化方式（均匀量化、非均匀量化）的优缺点，以及相关的编码技术，为后续的数字处理奠定基础。 离散时间信号与系统分析 Z变换： Z变换是分析离散时间系统和信号的强大数学工具。本章将详细介绍Z变换的定义、性质（线性、时移、尺度变换、卷积等），以及如何利用Z变换求解差分方程、分析系统的频率响应和稳定性。逆Z变换的方法（部分分式展开法、留数法）也将得到充分的演示。 傅里叶变换与离散傅里叶变换（DFT）： 傅里叶分析揭示了信号的频率成分，是DSP的核心。我们将从连续傅里叶变换（CFT）引入，重点讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）及其与CFT的关系。 DFT的定义与性质： 深入探讨DFT的定义，以及其重要的性质，如周期性、对称性、线性和移位性质、帕塞瓦尔定理等。 快速傅里叶变换（FFT）： FFT是DFT的一种高效计算算法，极大地加速了信号的频谱分析。本章将详细介绍FFT的基本原理，包括蝶形运算、按位翻转等关键概念，并讲解Cooley-Tukey算法等经典FFT算法。我们将通过算例展示FFT在频谱分析中的巨大优势。 卷积： 卷积是描述线性时不变系统输出与输入之间关系的数学运算。本章将详细介绍连续卷积和离散卷积的定义、计算方法及其在系统响应分析中的应用。通过Z变换和DFT，我们将展示如何更高效地计算卷积。 数字滤波器设计 滤波器概述： 介绍滤波器的基本功能和分类（低通、高通、带通、带阻滤波器）。 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： IIR滤波器的特点（阶数低、计算量小）及其设计方法。 双线性变换法： 从模拟滤波器（如Butterworth、Chebyshev、Elliptic滤波器）设计，通过双线性变换将模拟滤波器传递函数映射到数字滤波器传递函数，是IIR滤波器设计的主要途径。我们将详细讲解不同模拟滤波器原型以及双线性变换的细节。 脉冲不变法： 另一种将模拟滤波器设计为数字滤波器的方法，我们将讨论其适用性和局限性。 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器的特点（线性相位、稳定性）及其设计方法。 窗函数法： 通过截断理想滤波器的冲激响应，并乘以不同的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、Blackman窗）来逼近理想滤波器。我们将深入分析不同窗函数的特性及其对滤波器频率响应的影响。 频率采样法： 直接根据滤波器在离散频率点的幅度和相位要求进行设计。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 介绍一种更为精确的FIR滤波器设计算法，该算法能够最小化最大逼近误差。 随机信号处理 随机过程基础： 介绍随机过程的概念、统计特性（均值、方差、自相关函数、互相关函数）。 平稳过程： 重点讲解宽平稳和窄平稳过程的定义及其在信号处理中的重要性。 功率谱密度（PSD）： 介绍随机信号的功率谱密度概念，以及如何通过自相关函数求得。 谱估计： 经典谱估计方法： 周期图法、改进周期图法。 现代谱估计方法： Yule-Walker法（AR模型）、Burg法（AR模型）、Pisarenko法（ARMA模型）等。我们将探讨这些方法的原理、优缺点及其在噪声信号分析中的应用。 维纳滤波： 介绍维纳滤波器的原理，以及如何设计最优线性滤波器来抑制噪声、恢复信号。 第二部分：数字信号处理的前沿应用与发展 本部分将带领读者走出理论的殿堂，走向广阔的应用领域，展现DSP的强大生命力。 DSP在通信系统中的应用 调制与解调： 从基本的ASK、FSK、PSK、QAM等模拟调制技术，到数字信号中的OFDM、CDMA等先进调制解调技术，探讨DSP在实现高频谱效率、抗多径干扰等方面的作用。 信道编码与解码： 介绍卷积码、Turbo码、LDPC码等前沿信道编码技术，以及DSP在纠错解码中的应用，如何提高通信系统的可靠性。 自适应信号处理： 自适应滤波器的原理： 介绍LMS（最小均方）算法、RLS（递归最小二乘）算法等经典自适应算法。 在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用： 详细阐述自适应滤波器如何在动态变化的信道环境中实时调整滤波器参数，实现信号的优化处理。 软件定义无线电（SDR）： 探讨DSP在SDR架构中的核心地位，如何通过软件实现无线通信的灵活性和可重构性。 DSP在人工智能与机器学习中的角色 特征提取与降维： PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、ICA（独立成分分析）等DSP技术如何从原始数据中提取有意义的特征，减少数据维度，为机器学习算法提供高质量输入。 模式识别与分类： 探讨DSP在语音识别、图像识别、生物信号分析等领域的应用，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）在语音识别中的应用。 深度学习中的信号处理： 讲解卷积神经网络（CNN）如何利用卷积操作进行图像和时序数据的特征学习，以及循环神经网络（RNN）在处理序列数据中的作用。 DSP在生物医学工程中的应用 医学影像处理： 信号滤波与增强： 如何利用DSP技术对X射线、CT、MRI、超声等医学影像进行滤波，去除噪声，增强细节，提高诊断的准确性。 特征提取与分割： 讲解DSP在肿瘤识别、病灶分割等方面的应用。 生理信号分析： 心电图（ECG）分析： 介绍QRS波群检测、心律失常分析等。 脑电图（EEG）分析： 讲解脑电信号的滤波、特征提取（如Alpha、Beta波分析），以及在脑疾病诊断中的应用。 肌电图（EMG）分析： 讨论EMG信号的处理与应用。 医疗设备设计： 探讨DSP在植入式医疗设备（如起搏器）、远程医疗监测系统等中的作用。 DSP在其他新兴领域的应用 物联网（IoT）中的信号处理： 传感器信号处理： 针对各种传感器（温度、湿度、加速度、气体传感器等）的原始信号进行去噪、校准、融合，提取有效信息。 边缘计算中的DSP： 探讨在资源受限的IoT设备上进行实时信号处理的挑战与解决方案。 音频与视频信号处理： 音频压缩与编码： MP3、AAC等音频编码技术背后的DSP原理。 图像与视频压缩： JPEG、MPEG等图像视频压缩标准中的DCT（离散余弦变换）等关键技术。 音频效果处理： 混响、均衡、降噪等音频特效的DSP实现。 雷达与声纳信号处理： 目标检测与跟踪： 讲解DSP在雷达信号的脉冲压缩、多普勒处理、恒虚警率（CFAR）检测等方面的应用。 声学信号分析： 探讨DSP在水下目标探测、声学成像等领域的应用。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 在深入讲解理论原理的同时，注重分析其在实际问题中的应用，帮助读者建立“知其然，更知其所以然”的认知。 前沿性与全面性并重： 覆盖了DSP的经典理论，并深入探讨了其在人工智能、物联网等前沿领域的最新应用，力求全面展现DSP的广阔图景。 逻辑清晰，结构严谨： 章节之间过渡自然，知识体系层层递进，便于读者系统性地学习。 面向读者广泛： 无论您是高等院校的电子信息、通信工程、计算机科学等专业的学生，还是从事相关领域的科研人员、工程师，本书都能为您提供有价值的参考和指导。 本书旨在成为您探索数字信号处理世界的可靠伙伴，通过扎实的理论基础和广阔的应用视野，赋能您在未来的技术浪潮中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常注重知识的递进和循环验证。作者似乎深谙学习曲线的规律，总是在关键理论点出现后，立即提供一个能够检验和巩固该理论的小型案例或思考题。这种结构保证了知识的吸收是主动而非被动的。我注意到，在介绍卷积和相关运算时，作者不仅详细推导了离散卷积的定义，还紧接着引入了频域乘法的概念，并用直观的例子说明了为何傅里叶变换在某些计算上具有不可替代的效率优势。这种同步讲解不同表示域（时域与频域）的策略，极大地拓宽了读者的思维空间，不再局限于单一的数学视角看待问题，有助于培养一种全局性的信号处理观。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的文字风格略显古典和严谨，但正因如此，它散发出一种经过时间沉淀的学术魅力。作者对术语的定义精确到极致，仿佛每一句话都经过反复的斟酌和打磨，力求在表达上达到“无可指摘”的境界。在讨论随机信号处理的章节中，这种严谨性尤为重要，因为概率和统计的引入使得问题的复杂性陡增。书中对于各向同性、功率谱密度（PSD）的定义与推导，无一不体现出作者对数学严谨性的执着追求。对于那些追求知识的本源、不愿意接受任何简化或模糊说法的深度学习者来说，这本书提供了坚实可靠的理论基石，它要求读者付出专注，但给予的回报是无可替代的深度理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常具有学术深度，但又不失工程实践的敏锐洞察力。它不仅仅停留在对“是什么”的解释，更深入地探讨了“为什么是这样”的内在逻辑。我尤其欣赏作者在分析系统响应特性时所展现出的那种严谨的逻辑链条。例如，在讨论有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计方法的章节中，作者并没有简单罗列Butterworth、Chebyshev等设计公式，而是花了大量篇幅阐述不同设计约束（如群延迟、过渡带宽）是如何反作用于最终滤波器结构的决策过程。这种由需求驱动设计思路的展现方式，对于希望精通信号处理算法背后的哲学思考的读者来说，提供了宝贵的思维模型。阅读过程中，我能感受到作者在内容组织上的匠心独到，每一个章节的衔接都如同精密齿轮咬合，推动着读者的认知不断深入前沿。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重实际应用的角度来看，这本书的价值体现得淋漓尽致。它成功地架设了一座从纯理论到工程实现的桥梁。书中对于各种经典算法的描述，不仅仅停留在数学模型的层面，更辅以大量的工程考量，例如量化噪声的影响、有限字长效应等实际系统中不可避免的问题。这种前瞻性的视角，使得读者在设计自己的算法时，能够预先规避许多潜在的陷阱。特别是对于那些需要处理实时信号的开发者而言，书中对快速傅里叶变换（FFT）算法效率和内存布局的讨论，提供了非常实用的优化思路。它不是一本高高在上的理论圣经，更像是一本被无数次翻阅、写满批注的“工具手册”，实用性极强，每一次重读都会有新的感悟和发现。

评分☆☆☆☆☆

这是一本深入浅出的入门读物，对于初涉数字信号处理领域的读者来说，无疑是一剂强心针。作者在构建理论框架时，并没有堆砌晦涩难懂的数学公式，而是巧妙地将复杂的概念与直观的物理意义相结合，使得读者能够迅速把握核心思想。比如，在讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）时，书中配有大量的图形示例，清晰地展示了频谱的连续性和周期性，这种可视化教学方法极大地降低了学习门槛。对于那些习惯于通过实例来理解理论的工程师或者在校学生而言，这种处理方式无疑是极具吸引力的。更值得称赞的是，书中对基础概念的阐述极其扎实，从采样定理到Z变换，每一步推导都力求严谨而又不失清晰度，仿佛一位耐心十足的导师在耳边细细讲解，让人在吸收新知的同时，也能对已有的知识体系进行一次系统的梳理和巩固。