書名:數字信號處理原理及應用(第2版)
定價:65.00元
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作者:桂誌國,陳友興
齣版社:國防工業齣版社
齣版日期:2016-06-01
ISBN:9787118107968
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版次:1
裝幀:平裝
開本:16開
商品重量:0.4kg
桂誌國、陳友興主編的《數字信號處理原理及應用(第2版)》主要包括離散時間信號與係統的基本理論,快速傅裏葉變換,數字濾波器的結構理論和設計方法,特殊濾波器的設計,有限字長效應及多抽樣率轉換等內容。
本書適閤普通高等院校信息類相關專業本科生及研究生選為教材,也可作為相關工程技術人員的自學參考書。
章  離散時間信號與係統的時域分析  1.1  離散時間信號-序列    1.1.1  幾種常用序列    1.1.2  序列的基本運算  1.2  序列的捲積和與相關    1.2.1  序列的捲積和    1.2.2  序列的綫性相關  1.3  綫性移不變係統    1.3.1  綫性係統    1.3.2  移不變係統    1.3.3  單位抽樣響應與捲積和    1.3.4  因果係統    1.3.5  穩定係統    1.3.6  捲積和的性質及LTI係統的互連  1.4  綫性常係數差分方程    1.4.1  綫性常係數差分方程的描述    1.4.2  綫性常係數差分方程的求解  1.5  連續時間信號的抽樣及抽樣定理    1.5.1  理想抽樣    1.5.2  實際抽樣    1.5.3  帶通信號的抽樣  習題第2章  離散時間信號與係統的z域分析  2.1  z變換的定義及收斂域    2.1.1  z變換的定義    2.1.2  z變換的收斂域    2.1.3  常用序列的z變換    2.1.4  z變換收斂域的性質  2.2  z變換    2.2.1  部分分式展開法    2.2.2  冪級數展開法    2.2.3  圍綫積分法(留數法)  2.3  z變換的性質與定理  2.4  z變換與連續信號拉普拉斯變換、傅裏葉變換的關係    2.4.1  z變換與拉普拉斯變換的關係    2.4.2  序列的z變換和傅裏葉變換的關係  2.5  序列傅裏葉變換及性質    2.5.1  非周期序列傅裏葉變換    2.5.2  序列傅裏葉變換的性質與定理    2.5.3  常用序列的傅裏葉變換  2.6  離散時間係統的係統函數和頻率響應    2.6.1  係統函數的定義    2.6.2  係統函數與差分方程的關係    2.6.3  係統的頻率響應    2.6.4  利用H(z)的零極點分析係統    2.6.5  無限長單位抽樣響應係統與有限長單位抽樣響應係統  習題第3章  離散傅裏葉變換  3.1  傅裏葉變換的幾種形式    3.1.1  非周期連續時間信號的傅裏葉變換——時域連續、頻域連續    3.1.2  周期連續時間信號的傅裏葉級數——時域連續、頻域離散    3.1.3  非周期離散時間信號(序列)的傅裏葉變換——時域離散、頻域連續    3.1.4  周期離散時間信號的傅裏葉級數——時域離散、頻域離散  3.2  周期序列的離散傅裏葉級數及性質    3.2.1  周期序列的離散傅裏葉級數    3.2.2  周期序列離散傅裏葉級數的性質    3.2.3  周期序列的傅裏葉變換  3.3  離散傅裏葉變換    3.3.1  離散傅裏葉變換的定義    3.3.2  DFT與z變換以及DTFT之間的關係    3.3.3  幾種頻率的關係  3.4  離散傅裏葉變換的性質    3.4.1  離散傅裏葉變換隱含的周期性    3.4.2  離散傅裏葉變換的性質  3.5  有限長序列的循環捲積定理和循環相關定理    3.5.1  有限長序列的循環捲積    3.5.2  循環捲積定理    3.5.3  有限長序列的綫性捲積和循環捲積    3.5.4  有限長序列的循環相關與循環相關定理  3.6  頻域抽樣理論    3.6.1  由X(k)不失真地恢復x(n)的條件    3.6.2  頻率抽樣的內插公式  3.7  基於DFT技術的頻譜分析技術    3.7.1  利用DFT對連續非周期信號進行頻譜分析    3.7.2  利用DFT對連續信號進行頻譜分析中的問題及其解決方法    3.7.3  頻率分辨率  習題第4章  快速傅裏葉變換  4.1  DFT的運算量分析及改善途徑    4.1.1  直接計算DFT的運算量    4.1.2  改善DFT運算效率的基本途徑  4.2  按時間抽取的基-2FFT算法    4.2.1  算法原理    4.2.2  算法運算量分析    4.2.3  算法特點分析    4.2.4  按時間抽取的其他形式流圖    4.2.5  DIT基-2FFT的軟件編程思想  4.3  按頻率抽取的基-2FFT算法    4.3.1  算法的基本原理    4.3.2  按頻率抽取的FFF算法特點分析    4.3.3  時間抽取法與頻率抽取法的比較  4.4  快速傅裏葉反變換    4.4.1  稍微變動FFT程序和參數實現IFFT    4.4.2  不改變FFT的程序直接實現IEFT  4.5  FFT算法的MATLAB軟件實現  4.6  實序列的FFT算法    4.6.1  利用頻譜對稱性推導實序列的FFT    4.6.2  離散哈德曼變換  4.7  基於FFT的綫性捲積與綫性相關快速算法    4.7.1  基於FFT的有限長序列綫性捲積算法    4.7.2  基於FFT的有限長序列和無限長序列捲積算法    4.7.3  基於FFT的綫性相關算法  習題第5章  數字濾波器的基本結構  5.1  數字濾波器結構的錶示方法  5.2  無限長單位抽樣響應(IIR)濾波器的結構    5.2.1  直接I型    5.2.2  直接Ⅱ型(典範型、正準型)    5.2.3  級聯型    5.2.4  並聯型    5.2.5  轉置定理  5.3  有限長單位抽樣響應(FIR)濾波器的基本結構    5.3.1  直接型(橫截型、捲積型)    5.3.2  級聯型    5.3.3  快速捲積型    5.3.4  頻率抽樣型結構    5.3.5  梳狀濾波器  5.4  格型濾波器的基本結構    5.4.1  全零點(FIR)格型濾波器    5.4.2  全極點(IIR)格型濾波器    5.4.3  零、極點(IIR)格型濾波器  習題第6章  無限長單位抽樣響應數字濾波器的設計  6.1  濾波器的基本概念    6.1.1  濾波器的分類    6.1.2  濾波器的技術指標    6.1.3  濾波器的設計步驟  6.2  模擬低通濾波器的設計    6.2.1  由幅度平方函數來確定係統函數    6.2.2  巴特沃思模擬低通濾波器的設計    6.2.3  切比雪夫模擬低通濾波器的設計    6.2.4  橢圓模擬低通濾波器的設計    6.2.5  貝塞爾模擬低通濾波器的設計    6.2.6  歸-化原型濾波器設計數據    6.2.7  常用模擬濾波器的比較  6.3  基於模擬濾波器的IIR數字濾波器設計    6.3.1  抽樣響應不變法    6.3.2  雙綫性變換法  6.4  數字高通、帶通和帶阻IIR濾波器的設計    6.4.1  模擬頻帶法    6.4.2  數字頻帶法  習題第7章  有限長單位抽樣響應數字濾波器的設計  7.1  綫性相位FIR數字濾波器及其特點    7.1.1  綫性相位的定義    7.1.2  綫性相位的條件    7.1.3  綫性相位FIR濾波器的幅度特性    7.1.4  綫性相位FIR濾波器的零點分布  7.2  窗函數設計法    7.2.1  設計方法    7.2.2  加窗處理對頻譜性能的影響    7.2.3  典型窗函數    7.2.4  窗函數設計法舉例  7.3  頻率抽樣設計法    7.3.1  設計方法    7.3.2  逼近誤差    7.3.3  頻率抽樣法設計舉例  7.4  等波紋佳設計法    7.4.1  設計思想    7.4.2  交錯點組定理    7.4.3  Parks-McClellan算法    7.4.4  MATLAB實現  7.5  IIR濾波器和FIR濾波器的比較  習題第8章  常用的特殊濾波器  8.1  常用的特殊IIR濾波器    8.1.1  全通濾波器    8.1.2  小相位濾波器    8.1.3  特殊零極點二階濾波器  8.2  簡單整係數FIR濾波器    8.2.1  均值濾波器    8.2.2  平滑濾波器    8.2.3  建立在零極點相消思想的簡單整係數濾波器  習題第9章  有限字長效應  9.1  問題的提齣  9.2  二進製數的錶示    9.2.1  定點運算與浮點運算    9.2.2  原碼、補碼和反碼  9.3  量化誤差    9.3.1  定點運算的量化誤差    9.3.2  浮點運算中的量化誤差  9.4  係統輸入信號的量化效應    9.4.1  信號量化誤差的統計分析    9.4.2  量化噪聲通過綫性係統的響應  9.5  係統係數的量化效應    9.5.1  係數量化誤差對係統零極點的影響    9.5.2  係數量化對濾波器穩定性的影響  9.6  定點運算FIR濾波器的有限字長效應    9.6.1  FIR濾波器的有限字長效應    9.6.2  FFT算法的有限字長效應  9.7  定點運算IIR濾波器的有限字長效應    9.7.1  量化噪聲    9.7.2  極限環振蕩    9.7.3  死帶效應  9.8  浮點運算的有限字長效應  習題0章  多抽樣率轉換  10.1  按整數因子D抽取    10.1.1  抽取器    10.1.2  抗混疊抽取器    10.1.3  頻譜關係  10.2  按整數因子,內插    10.2.1  插值器    10.2.2  插值器的頻域分析    10.2.3  插值器的時域關係  10.3  按有理因子I/D的抽樣率轉換  10.4  多抽樣率轉換FIR濾波器的MATLAB實現    1O.4.1  相關的MATLAB函數    10.4.2  FIR整數插值舉例    10.4.3  FIR整數抽取舉例    10.4.4  FIR有理因子的抽樣率轉換  10.5  多抽樣率轉換的FIR濾波器結構    10.5.1  整數因子抽取的FIR實現    10.5.2  整數因子插值的FIR實現    10.5.3  多相FIR結構  習題參考文獻
拿到這本《現代光學係統設計》的教材,第一印象是它內容詳實、結構嚴謹。書裏對光學成像的理論基礎講解得非常透徹,從波動光學到幾何光學,再到傅裏葉光學,每一步的推導都清晰可見。尤其值得稱贊的是,作者在處理像差理論時,不僅僅是羅列公式,而是結閤瞭大量的實際案例來闡述。比如,在討論如何通過優化鏡片設計來校正球差和彗差時,書中提供的幾組具體參數和對應的Spot Diagram分析,讓人能直觀地理解理論如何指導工程實踐。對於初學者來說,可能初期需要花點時間消化那些復雜的數學推導,但隻要堅持下去,你會發現這本書記載的知識體係非常完整,是構建紮實光學設計功底的絕佳階梯。我特彆喜歡它在最後幾章對非球麵設計和公差分析的深入探討,這部分內容在很多其他教材中往往是一筆帶過,但在這裏卻得到瞭充分的展開,體現瞭作者深厚的工程經驗。
評分《高級流體力學》這本書,拿到手就感覺分量十足,油墨的香味都帶著一股嚴謹的氣息。我用它來復習大學時學過的納維-斯托剋斯方程,最大的感受是作者對守恒律的闡釋達到瞭教科書級彆的精準。它把從拉格朗日視角到歐拉視角的轉換過程描繪得如同抽絲剝繭,每一個嚮量和張量的操作都有理有據。特彆是在處理湍流模型那一章,作者沒有直接拋齣RANS方程,而是先詳細迴顧瞭雷諾時均化的物理意義和數學推導,這對於理解湍流建模的本質非常有幫助。雖然這本書的閱讀門檻不低,需要讀者具備紮實的微積分和綫性代數基礎,但對於研究生或需要進行復雜CFD(計算流體力學)模擬的研究人員來說,它提供的理論深度和嚴密性是無可替代的。它更像是一部工具書,而非輕鬆讀物。
評分《宏觀經濟學:現代視角》這本書,給我的感覺是它成功地將一個通常被認為枯燥的學科,描繪成瞭一幅充滿動態博弈的畫麵。作者的敘事方式非常流暢,他沒有一開始就用IS-LM模型把人繞暈,而是從曆史背景和現實中的經濟現象入手,比如通貨膨脹的成因、金融危機的爆發點,然後纔逐步引齣相應的理論模型進行解釋。我特彆欣賞書中對理性預期和新古典宏觀經濟學的批判性分析,它不僅僅是陳述理論,更是在引導讀者思考不同理論流派的適用邊界和局限性。書中的圖錶製作精良,數據引用的都是近幾年的全球性案例,使得原本抽象的供需麯綫和菲利普斯麯綫充滿瞭鮮活的現實意義。這本書非常適閤那些對經濟政策感興趣,希望建立一個完整、多維度宏觀經濟學認知框架的非專業人士閱讀。
評分我最近在研究嵌入式係統軟件開發,偶然翻到瞭《實時操作係統內核設計》。這本書的視角非常獨特,它不是聚焦於某個具體的産品(比如FreeRTOS或Linux),而是深入到RTOS內核的“靈魂”——任務調度器、中斷處理和內存管理機製的底層邏輯。作者用C語言和匯編語言的混閤代碼片段,清晰地展示瞭上下文切換的細節,那種指針的跳轉和寄存器的保存/恢復過程,我以前在其他書中總是看得雲裏糊塗,但在這裏卻豁然開朗。它用一種近乎工程實現的角度去剖析理論,比如如何設計一個高效的優先級繼承協議來避免死鎖,這在理論教材中是極其罕見的。對於希望自己動手裁剪或定製內核的開發者來說,這本書提供瞭寶貴的藍圖和思維框架,讀完後對操作係統的理解會提升一個層次,不再局限於API調用層麵。
評分這本書《機器學習導論與實踐》簡直是為我們這些想從理論走嚮實際操作的工程師量身定做的。它的厲害之處在於,它沒有沉溺於過於抽象的數學證明,而是巧妙地將理論核心與Python代碼實現緊密結閤。翻開書本,你會發現每個算法,無論是經典的SVM、決策樹,還是更前沿的神經網絡結構,都有配套的Jupyter Notebook示例。我記得上次研究梯度提升算法時,書裏用一個實際的房價預測數據集,手把手地展示瞭如何調整學習率和樹的深度來平衡偏差與方差。這種“邊學邊做”的模式極大地方便瞭自學。對於那些渴望快速上手、用算法解決實際問題的讀者來說,這本書的實踐性遠超理論性,它更像是一本“實戰手冊”,而不是一本純粹的學術專著。唯一的小遺憾是,某些深度學習部分涉及的計算圖原理可以再多一些篇幅進行解釋。
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