数字信号处理 原萍 9787113141783 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原萍 著

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• 9787113141783
• 清华大学出版社
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出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113141783

商品编码：29701363044

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：30.00元

作者：原萍

出版社：中国铁道出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787113141783

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.640kg

编辑推荐

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《数字信号处理(高等学校城市轨道交通系列教材)》由原萍主编，主要介绍离散时间信号与离散时间系统的时域和变换域分析方法。重点在于离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶级数(DFS)、离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)、Z变换和数字滤波器设计。同时，阐述了模拟信号的数字化处理、数字滤波器结构和相关内容的Matlab实现。全书共7章。第。章主要介绍信号与信号处理的基本概念，以及数字信号系统的组成等一些基本知识；章讨论离散时间信号表示、运算，离散时间系统分析以及与之相关的Mat—lab程序；第2章是离散时间信号与系统的变换域分析，主要介绍DTFT、DFS、z变换以及与之相关的Matlab程序；第3章离散傅里叶变换，主要涉及DFT和与之相关的Matlab程序；第4章快速傅里叶变换，主要以基2FFT算法为主予以阐述FFT，并辅以Matlab实现；第5章和第6章是围绕数字滤波器，介绍数字滤波器结构和设计。本书可作为普通高等院校非电子信息类理工科本科生的教材，也可供从事相关工程技术的人员及其他爱好者使用。

内容提要

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目录

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第0章 绪 论 0．1 信号与信号分类 0．2 信号分析与信号处理 0．3 数字信号处理系统 0．4 数字信号处理的应用章 离散时间信号与系统 1．1 离散时间信号 1．2 离散时间系统 1．3 离散时间系统的差分方程描述法 1．4 本章相关的Matlab释义与程序实现 习 题第2章 离散时间信号与系统的变换域分析 2．1 非周期序列的傅里叶变换(DTFT) 2．2 周期序列的离散傅里叶级数(DFS) 2．3 周期序列的傅里叶变换 2．4 序列的傅里叶变换与模拟信号傅里叶变换之间的关系 2．5 序列的Z变换 2．6 线性时不变系统的Z域分析 2．7 本章相关的Matlab释义与程序实现 习 题第3章 离散傅里叶变换(DFT) 3．1 离散傅里叶变换(DFT) 3．2 DFT的基本性质 3．3 频域采样 3．4 DFT的应用举例 3．5 本章相关的Matlab释义与程序实现 习题第4章 快速傅里叶变换(FFT) 4．1 直接计算DFT的运算量 4．2 时间抽取基2 FFT算法 4．3 频率抽取基2FFT算法 4．4 IDFT的高效算法 4．5 进一步减少运算量的措施 4．6 本章相关的Matlab释义与程序实现 习 题第5章 数字滤波器的网络结构 5．1 概 述 5．2 数字滤波器的实现结构 5．3 IIR网络结构 5．4 FIR网络结构 习 题第6章 数字滤波器的设计 6．1 基本概念 6．2 IIR滤波器的设计 6．3 FIR滤波器的设计 6．4 本章相关的Matlab释义与程序实现 习 题参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《现代信号处理理论与应用》 内容概要： 《现代信号处理理论与应用》深入剖析了数字信号处理领域的核心概念、关键技术以及前沿发展。本书旨在为读者构建一个全面而系统的知识体系，使其能够深刻理解信号的本质，熟练掌握信号分析、变换、滤波、估计等核心方法，并能够将其灵活应用于解决实际工程问题。 第一部分：信号与系统的基础 本部分从最基本的概念入手，为后续深入的学习奠定坚实的基础。 信号的分类与表示： 详细介绍了连续时间信号与离散时间信号，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等信号的常见分类。重点阐述了信号在不同域（时域、频域）的表示方法，包括冲激函数、阶跃函数、指数信号、正弦信号等基本信号的性质及其数学表达。特别强调了离散时间信号的采样定理，解析了奈奎斯特速率、混叠现象的产生机理及避免方法，为后续的数字信号处理奠定理论基础。 系统及其性质： 定义了系统的基本概念，并从多个维度分析了系统的基本性质，包括线性、时不变性、因果性、稳定性等。通过详细的数学推导和图示，清晰地解释了判断系统性质的方法，并探讨了不同性质系统在信号处理中的作用和意义。例如，线性时不变（LTI）系统作为信号处理的核心模型，其卷积和的数学表达和物理含义被深入解析，为理解系统的输入输出关系提供了关键工具。 傅里叶分析： 傅里叶分析是信号处理的基石，本部分将对其进行详尽的介绍。从连续时间傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）出发，推导了其数学公式、收敛条件以及重要的性质，如线性、时移、频移、卷积性质、乘积性质等。深入剖析了傅里叶变换在信号频谱分析中的核心作用，展示了如何通过频域分析来揭示信号的频率成分和能量分布。随后，将视角转向离散时间信号，详细介绍了离散时间傅里叶级数（DTFS）和离散时间傅里叶变换（DTFT）的概念、计算方法及其与连续时间傅里叶变换的对应关系。特别地，对离散傅里叶变换（DFT）进行了重点讲解，分析了其计算复杂度，并介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法的原理和意义，揭示了其在实际应用中的巨大价值。 拉普拉斯变换与Z变换： 为了处理更广泛的信号和系统，特别是涉及不稳定系统和复杂滤波器设计，本部分引入了拉普拉斯变换（Laplace Transform）和Z变换（Z-Transform）。详细介绍了它们的基本定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性，并推导了常见的信号及其变换对。深入分析了拉普拉斯变换和Z变换在系统分析中的应用，例如通过零极点图分析系统的稳定性和频率响应。重点阐述了它们在求解微分方程和差分方程，以及系统稳定性判断中的作用，为理解更复杂的系统动态行为提供了有力工具。 第二部分：离散时间信号处理的核心技术 本部分聚焦于数字信号处理（DSP）的核心技术，为读者提供一套解决实际问题的工具箱。 离散卷积与系统表示： 详细阐述了离散时间系统的冲击响应，并以冲击响应为基础，深入讲解了离散卷积（Discrete Convolution）的计算方法和数学表达。通过大量的例子，说明了卷积运算在描述LTI系统对任意输入信号响应过程中的核心作用。同时，介绍了离散时间系统的其他表示方法，如差分方程、系统函数（传递函数）等，并分析了它们之间的相互转换关系，帮助读者从不同角度理解和分析系统特性。 数字滤波器的设计与实现： 数字滤波是DSP中最重要也是最常见的应用之一。本部分对数字滤波器进行了全面而深入的探讨。 有限脉冲响应（FIR）滤波器： 详细介绍了FIR滤波器的结构、设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。分析了不同窗函数对滤波器频率响应（通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）的影响。重点讲解了线性相位FIR滤波器的设计及其优势，以及Parks-McClellan算法等最优设计方法。 无限脉冲响应（IIR）滤波器： 介绍了IIR滤波器的基本原理，及其与模拟滤波器的对应关系，如脉冲不变法、双线性变换法等。详细讲解了 Butterworth、Chebyshev (Type I & II)、Elliptic 等经典模拟滤波器的设计，并介绍了如何将其转换为数字IIR滤波器。分析了IIR滤波器设计中可能出现的稳定性问题，以及如何避免。 滤波器实现： 讨论了FIR和IIR滤波器在硬件和软件上的实现方式，包括直接型、级联型、并联型等结构，并分析了不同实现结构在计算复杂度、量化误差和运算速度方面的优劣。 采样与重构： 再次强调了采样定理的重要性，并详细介绍了欠采样、过采样等采样技术。重点解析了数字信号重构（从离散样本恢复连续信号）的过程，包括插值器（Interpolator）的设计，以及零阶保持、线性插值、多项式插值等不同插值方法的原理和适用场景。 谱分析技术： 介绍了多种用于分析信号频率成分的方法。 周期图法（Periodogram）： 讲解了基于DFT的周期图估计信号功率谱密度（PSD）的原理，分析了其方差较大、平滑度差的缺点。 Welch方法： 介绍了Welch方法，通过对信号进行分段、加窗、平均化来降低周期图估计的方差，提高谱估计的平滑度和准确性。 模型法谱估计： 引入了自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）等信号模型，并介绍了基于这些模型的谱估计方法（如Burg方法、Yule-Walker方程等），这些方法在某些情况下能获得更高的分辨率。 自相关与互相关函数： 深入分析了自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）和互相关函数（Cross-correlation Function, CCF）的定义、性质及其在信号分析中的应用。解释了ACF如何揭示信号的周期性、平稳性等内在规律，以及CCF如何在两个信号之间寻找相似性、延迟等信息。 第三部分：高级数字信号处理理论与应用 本部分将深入探讨更复杂的数字信号处理概念和前沿技术，并展示其在各个领域的广泛应用。 随机信号处理： 随机信号的分析是DSP中不可或缺的一部分。本部分详细介绍了随机信号的统计特性，包括均值、方差、概率密度函数、相关函数等。深入阐述了平稳随机过程（宽平稳、窄平稳）的概念及其判断方法。重点介绍了维纳滤波器（Wiener Filter）的设计原理，用于在噪声干扰下最优地估计原始信号，并分析了其在信号增强、目标跟踪等方面的应用。 多速率信号处理： 介绍了多速率信号处理的基本概念，包括抽取（Decimation）、插值（Interpolation）和变速率处理。详细分析了它们在信号压缩、码分多址（CDMA）通信、软件无线电等领域的应用。重点讲解了多相滤波器组（Polyphase Filter Bank）的结构和设计，及其在解复用、复用和高质量信号重构中的作用。 自适应信号处理： 自适应信号处理是一种能够根据输入信号的变化自动调整系统参数的技术。本部分介绍了自适应滤波器的基本原理，包括最小均方误差（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等。详细分析了它们在噪声消除、回声抵消、信道均衡、模式识别等领域的应用，展示了其强大的鲁棒性和灵活性。 小波变换： 介绍了小波变换（Wavelet Transform）的概念，它能够同时提供信号在时间和频率上的局部化信息，弥补了傅里叶变换在时频分辨率上的不足。详细讲解了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的原理，以及其在信号去噪、图像压缩、特征提取等方面的应用。 应用领域示例： 为了使理论知识更具实践指导意义，本书将结合具体案例，展示数字信号处理在各个领域的应用。 通信系统： 如数字调制解调、信道编码与解码、均衡技术、多载波通信（OFDM）等。 语音与音频处理： 如语音识别、语音合成、音频编码（MP3, AAC）、声学回声消除、混响消除等。 图像与视频处理： 如图像压缩（JPEG, MPEG）、图像增强、边缘检测、目标识别、视频编码等。 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与滤波、医学影像处理等。 雷达与声纳系统： 如目标检测、目标跟踪、距离和速度测量等。 控制系统： 如数字控制器设计、系统辨识等。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有严谨的数学推导和理论阐述，也包含丰富的工程实例和应用分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 内容循序渐进： 从基础概念到高级理论，由浅入深，逐步引导读者掌握数字信号处理的精髓。 数学工具全面： 涵盖了傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等重要的数学工具，并讲解了它们在信号处理中的具体应用。 前沿技术追踪： 介绍了小波变换、自适应信号处理等前沿技术，使读者能够跟上技术发展的步伐。 丰富的图示与表格： 通过大量的图示、表格和清晰的数学公式，帮助读者直观地理解抽象的信号处理概念。 适合多层次读者： 适合通信工程、电子工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生、研究生，以及从事相关领域工作的工程师和科研人员。 通过研读《现代信号处理理论与应用》，读者将能够建立起扎实的数字信号处理理论基础，掌握核心的处理技术，并能将所学知识应用于解决现实世界中的各种信号处理问题，从而在各自的专业领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的一点，是它在内容组织上的逻辑性和连贯性。它似乎很清楚不同背景的读者可能在哪些地方会感到困惑，并提前做了铺垫和提醒。比如，在介绍离散时间系统分析时，它先用直观的物理意义解释了卷积的概念，然后才引入复杂的数学表达，这种“先感性认识，后理性升华”的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。此外，本书似乎还非常注重与现代计算工具的结合，虽然我还没到深入实践的阶段，但从章节的布局来看，作者显然是考虑到了MATLAB或Python等工具在验证理论时的重要性。它构建的理论框架非常稳固，使得读者在将理论转化为代码实现时，能够有一个清晰的参照系，避免了在实际编程中因为理论理解不到位而产生的方向性错误。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计简直是教科书级别的典范。我总觉得一本好的技术书籍，除了内容本身要过硬，阅读体验也同样重要。这本书在这方面做得非常出色，纸张的质感很好，不是那种一看就容易反光的廉价纸张，长时间阅读眼睛也不会感到太累。更值得称赞的是它的图表质量，那些用来阐述系统结构、信号频谱以及滤波器响应的插图，线条清晰、标注明确，即便是涉及多维度的图形，也能通过巧妙的布局让人一目了然。这对于理解那些抽象的信号流图和时域频域的对应关系至关重要。有时候我看一些老旧的教材，图示模糊不清，光是辨认符号都要花上好一番功夫，而这本书完全没有这个问题。可以说，它在视觉上传达信息的能力，已经达到了一个很高的水准，让学习过程变得更加顺畅和愉悦。

评分☆☆☆☆☆

这本书，拿到手里就感觉分量十足，光是厚度就让人对它的内容深度有所期待。虽然我还没来得及深入研读每一个公式和推导，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在梳理这个学科脉络上的用心良苦。它不像一些入门教材那样只是蜻蜓点水地介绍概念，而是更像一位经验丰富的导师，带着你一步步深入到数字信号处理的核心殿堂。特别是那些涉及到傅里叶变换、Z变换以及滤波器设计的部分，文字描述得非常清晰，即便是初学者也能从中捕捉到理论的精髓，而不是被密集的数学符号吓退。我尤其欣赏它在理论与实践之间找到的那个微妙的平衡点，很多章节后面都会附带一些实际应用的例子或者编程实现上的思考，这对于我们这些不仅想知道“是什么”，更想知道“怎么用”的人来说，简直是福音。我目前的学习进度主要集中在基础的采样和量化理论上，书中对这些基础概念的阐述极其扎实，为后续更复杂的算法学习打下了坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一位前辈的强烈推荐下才决定购买这本关于数字信号处理的书籍的。他告诉我，这本书不仅仅是一本教材，更像是一本“武功秘籍”，里面蕴含了解决实际工程问题的“内功心法”。目前我主要关注的是自适应滤波器的章节，这部分内容在现代通信和噪声消除领域应用极为广泛。这本书对各种经典算法，比如LMS、RLS的推导过程，描述得非常细致和严谨，它没有回避那些复杂的数学推导，而是将其清晰地分解成几个逻辑递进的步骤。我发现，很多其他资料中一笔带过的地方，这本书都进行了深入的剖析，甚至连算法的收敛性和稳定性分析都有涉及。这种深度，让人感觉作者不仅是知识的搬运工，更是深刻理解并能创造性应用这些理论的大家。对于希望从“会用”提升到“精通”的读者来说，这本书无疑提供了极佳的阶梯。

评分☆☆☆☆☆

这是一本需要沉下心来细细品味的著作。它不像市面上很多流行的快餐式技术书籍那样，用花哨的语言和大量的截图来吸引眼球，它的语言风格是沉稳、专业且极富逻辑性的。阅读它，需要一种“坐冷板凳”的决心，因为每一页都可能包含着需要反复咀嚼和思考的知识点。我特别喜欢它在论述某个特定算法的局限性时所展现出的那种辩证思维，它不只是歌颂某一种方法的优越性，而是会客观地指出其在特定条件下的不足，并引导读者去思考替代方案。这种批判性思维的培养，对于一个信号处理工程师来说，比单纯记住几个公式要重要得多。这本书真正做到了传道、授业、解惑，它不仅教会了我如何进行数字信号处理，更重要的是，它教会了我如何去“思考”信号处理中的问题。