数字信号处理实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵知劲 著

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出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308052429

商品编码：29709660449

包装：平装

出版时间：2007-03-01

基本信息

书名:数字信号处理实验

：18.00元

售价：12.2元,便宜5.8元,折扣67

作者:赵知劲

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2007-03-01

ISBN：9787308052429

字数：

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版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书在简单介绍MATLAB语言及数字信号处理工具箱中的相应函数、CCS软件平台使用及
TMS320C54x DSP芯片的基础上，共安排了18个实验。基于MATLAB的实验内容涵盖了离散时间系统的时域特性分析、离散系统频率响应和零极点分布、验证取样定理、线性卷积与圆周卷积的计算、应用FFT实现信号频谱分析、利用FFT实现快速卷积、用双线性变换法设计IIR数字滤波器、用窗口法设计FIR数字滤波器、用频率采样法设计FIR数字滤波器、IIR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较、自适应数字陷波滤波器设计、应用线性预测参数法的语音合成。基于CCS的实验内容涵盖了数字振荡器设计、DTMF信号产生与检测、FIR数字滤波器的C54x实现、IIR数字滤波器的C54x实现、FFT的C54x实现、单边带调制系统的C54x实现等。每个实验都附有相应的举例程序。
本书可作为电子信息类专业的实验指导书，鉴于数字技术的应用日益广泛，个别部分稍作调整或补充，就能为更多专业所使用。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理实验》图书简介 本书旨在为读者提供一套系统、详实且极具实践性的数字信号处理（DSP）实验指导，帮助其深入理解DSP的核心理论，掌握实际操作技能，并能独立解决工程问题。本书内容严谨，覆盖了DSP领域的主要实验模块，从基础概念的验证到复杂算法的应用，层层递进，力求让读者在动手实践中构建扎实的DSP知识体系。 核心目标与价值： 在当今科技飞速发展的时代，数字信号处理技术已渗透到通信、音频、图像、医疗、工业控制等各个领域，成为现代电子工程、计算机科学以及相关交叉学科不可或缺的核心支撑。本书正是为了满足这一时代需求而编写，其核心价值体现在： 1. 理论与实践的深度融合： 许多DSP理论在概念上可能显得抽象，而本书通过精心设计的实验，将这些理论转化为可触碰、可验证的实际操作。读者将亲身经历从理论推导到代码实现，再到数据分析的全过程，从而深刻理解理论的物理意义和工程应用。 2. 强大的动手能力培养： 本书超越了纯粹的理论讲解，将重点放在“做中学”。每一个实验都鼓励读者动手搭建平台、编写代码、调试程序、分析结果。这种沉浸式的学习体验，能够极大地提升读者的工程实践能力和问题解决能力，为未来从事DSP相关研发工作奠定坚实基础。 3. 系统性的知识体系构建： 本书的实验内容并非零散的技巧堆砌，而是遵循DSP学科的发展脉络，由浅入深地组织。从最基础的信号采样、量化、编码，到傅里叶变换、滤波器设计，再到更复杂的自适应滤波、谱估计等，构成了一个完整的DSP知识体系。读者可以通过完成一系列实验，逐步建立起对DSP全局的清晰认识。 4. 前沿技术的探索与应用： 随着DSP技术的发展，新的算法和应用层出不穷。本书在基础实验之外，也适当引入了与当前研究热点相关的实验内容，例如基于MATLAB/Simulink或Python的信号处理原型设计，以及某些特定应用场景下的DSP实现。这有助于读者了解DSP技术的最新发展趋势，激发创新思维。 5. 适应性与通用性： 本书设计的实验平台和工具链具有较高的通用性，主要基于目前在工程界和学术界广泛使用的软件工具，如MATLAB/Simulink、Python（配合NumPy, SciPy, Matplotlib等库）或C/C++配合特定DSP硬件平台。读者可以根据自身的学习环境和资源选择合适的工具进行实验。 本书内容结构概览： 本书共分为若干章节，每个章节围绕一个核心的DSP主题展开，并设计一系列相关的实验。以下为各章节内容的大致介绍： 第一部分：基础信号处理与采样理论 Chapter 1：绪论与实验环境搭建 简要介绍数字信号处理的重要性、发展历程及主要应用领域。 指导读者熟悉实验所需的软件开发环境，如MATLAB/Simulink的安装与基础操作，或Python数据科学栈的配置。 讲解实验的基本流程、报告撰写规范以及安全注意事项。 实验1.1： 信号的产生与可视化。学习生成各种基本信号（正弦波、方波、三角波、指数信号等），并使用绘图工具进行直观展示。 实验1.2： 信号的叠加与运算。探索不同信号的叠加、乘法等运算，理解信号组合的特性。 Chapter 2：离散时间信号与系统 深入理解离散时间信号的表示、性质（奇偶性、周期性等）。 介绍线性时不变（LTI）系统的基本概念、描述方式（差分方程、单位脉冲响应）。 实验2.1： 离散时间信号的分析。分析给定离散信号的性质，学习对信号进行截断、延时等操作。 实验2.2： LTI系统的时域响应。通过输入单位脉冲信号，观察并分析LTI系统的单位脉冲响应（Impulse Response, IR）。 实验2.3： LTI系统的零输入与零状态响应。通过不同的初始条件和输入信号，研究系统的零输入响应和零状态响应，理解它们对系统输出的贡献。 实验2.4： 差分方程的实现与仿真。利用编程语言或Simulink实现给定的差分方程，仿真系统对不同输入信号的响应。 Chapter 3：采样、量化与编码 详细讲解信号采样的基本原理，包括采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）及其重要性。 阐述采样过程中的混叠现象（Aliasing）及其发生机理。 介绍量化过程（均匀量化、非均匀量化）以及量化误差。 讨论编码（如PCM）的基本概念。 实验3.1： 采样定理的验证。对不同频率的模拟信号进行不同采样率的采样，观察采样频率对信号重建的影响，直观感受混叠现象。 实验3.2： 混叠现象的分析与抑制。通过实验验证不同频率分量在混叠后会“跳变”到哪个频率，并探索使用抗混叠滤波器（如抗混叠ADC）来预防混叠。 实验3.3： 量化误差的仿真。对连续信号进行不同比特数的量化，分析量化误差的大小和特性，理解比特数对信号保真度的影响。 实验3.4： 简单的PCM编码与解码仿真。模拟一个基础的PCM编码与解码过程，理解数字信号的形成。 第二部分：频域分析与变换 Chapter 4：傅里叶级数与傅里叶变换 回顾傅里叶级数（FS）理论，适用于周期信号。 深入讲解傅里叶变换（FT）理论，适用于非周期信号，揭示信号的频率成分。 介绍傅里叶变换的性质（线性、时移、频移、卷积等）。 实验4.1： 周期信号的傅里叶级数分析。对给定的周期信号（如方波、锯齿波）计算其傅里叶级数系数，并重构信号，观察基波和各次谐波的作用。 实验4.2： 傅里叶变换的计算与可视化。利用DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）算法计算信号的频谱，观察信号的频率构成。 实验4.3： 傅里叶变换性质的验证。通过实验验证傅里叶变换的时移、频移、卷积等性质。例如，信号加窗后进行FT，观察频谱变化；计算两个信号的卷积，并与它们FT乘积的FT进行对比。 Chapter 5：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 详细介绍DFT的定义、计算方式及其局限性。 深入阐述FFT算法的原理、优势以及常见的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）。 讨论FFT算法在实际应用中的注意事项，如信号长度、窗函数等。 实验5.1： FFT算法的实现与效率比较。自行实现简单的FFT算法，并与内置函数进行性能比较，理解FFT的计算效率。 实验5.2： 频谱泄漏与窗函数。研究信号非整周期采样引起的频谱泄漏现象，并应用不同的窗函数（如Hamming, Hanning, Blackman）来抑制频谱泄漏，比较其效果。 实验5.3： FFT在信号分析中的应用。利用FFT分析实际采集到的信号（如语音、音频），提取其主要频率成分。 Chapter 6：Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT） 介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）及其性质。 讲解DTFT与FT、DFT之间的关系。 实验6.1： Z变换与ROC的分析。对给定的离散时间序列计算其Z变换，并绘制收敛域。 实验6.2： DTFT的计算与可视化。利用DFT或FFT近似计算DTFT，观察信号的频谱特性。 第三部分：数字滤波器设计与实现 Chapter 7：数字滤波器基础 介绍数字滤波器的概念、分类（IIR滤波器、FIR滤波器）。 阐述滤波器的基本功能：低通、高通、带通、带阻。 讲解滤波器的性能指标：通带、阻带、过渡带、衰减度、相位响应等。 实验7.1： 简单FIR滤波器实现。设计并实现一个移动平均滤波器，观察其低通特性。 实验7.2： 信号通过理想低通滤波器。模拟信号通过理想低通滤波器，观察其对高频分量的滤除作用。 Chapter 8：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 介绍IIR滤波器的结构（直接形式、级联形式、并联形式）。 讲解几种经典的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev I/II）、椭圆（Elliptic）滤波器。 实验8.1： 巴特沃斯低通滤波器设计与仿真。设计一个巴特沃斯低通滤波器，并用MATLAB/Simulink或Python进行仿真，分析其幅频响应和相频响应。 实验8.2： 不同IIR滤波器的性能比较。设计相同技术指标下的巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器，通过实验对比它们的幅频响应、相频响应以及对信号的处理效果，理解各自的优缺点。 实验8.3： IIR滤波器在实际信号去噪中的应用。对带有噪声的信号应用设计好的IIR滤波器，观察去噪效果。 Chapter 9：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 介绍FIR滤波器的优势（线性相位、稳定性）。 讲解FIR滤波器的结构。 介绍FIR滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法、最优（Parks-McClellan）算法。 实验9.1： 窗函数法FIR滤波器设计。使用不同的窗函数（Hamming, Blackman）设计FIR低通滤波器，分析结果，比较窗函数对滤波器性能的影响。 实验9.2： 线性相位FIR滤波器设计。设计一个线性相位FIR滤波器，并验证其相频响应为线性。 实验9.3： 最优FIR滤波器设计（Parks-McClellan）。使用Parks-McClellan算法设计FIR滤波器，并与窗函数法设计的结果进行比较，理解最优设计算法的优势。 实验9.4： FIR滤波器在信号滤波中的应用。利用设计的FIR滤波器处理特定信号，实现目标滤波功能。 第四部分：高级信号处理技术与应用 Chapter 10：自适应滤波 介绍自适应滤波器的基本原理：通过算法自动调整滤波器系数以适应输入信号的变化。 讲解常见的自适应滤波算法，如最小均方（LMS）算法及其变种（NLMS）。 实验10.1： LMS算法的实现与仿真。实现LMS算法，并将其应用于信号去噪或信号均衡，观察滤波器的收敛过程和最终效果。 实验10.2： NLMS算法的应用。对比LMS和NLMS算法在不同信噪比下的性能表现。 实验10.3： 自适应滤波在回声消除中的应用。模拟回声环境，利用自适应滤波器实现回声消除功能。 Chapter 11：谱估计 介绍传统的周期图法（Periodogram）及其局限性。 讲解改进的谱估计方法，如Welch方法、多窗谱估计（DPSS）。 介绍现代谱估计方法，如AR（自回归）、ARMA（自回归滑动平均）模型。 实验11.1： 周期图法与Welch方法的比较。对同一信号使用周期图法和Welch方法进行谱估计，比较两者的平滑性和分辨率。 实验11.2： AR模型谱估计。利用AR模型拟合信号，进行高分辨率的谱估计，并与周期图法的结果进行对比。 实验11.3： 谱估计在信号分析中的应用。例如，在通信信号识别或振动分析中应用谱估计技术。 Chapter 12：多速率信号处理 介绍抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的概念。 讲解多速率信号处理的意义及其在信号压缩、通信系统等方面的应用。 实验12.1： 信号抽取与插值的实现。对信号进行抽取和插值操作，并分析其对信号频谱的影响。 实验12.2： 多速率滤波器组的设计与仿真。设计一个简单的多速率滤波器组，实现信号的下变频或上变频。 Chapter 13：小波变换（可选，根据课程深度） 介绍小波变换的基本概念，与傅里叶变换的比较。 讲解连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。 实验13.1： 小波变换在信号去噪中的应用。利用小波变换对信号进行分解和重构，实现有效的去噪。 实验13.2： 小波变换在特征提取中的应用。 实验方法与工具： 本书设计的实验将主要使用以下一种或多种工具： MATLAB/Simulink: 作为业界标准的科学计算软件，MATLAB提供了丰富的DSP工具箱，Simulink则提供了图形化建模和仿真环境，非常适合进行DSP系统的设计和验证。 Python: 凭借其开源、易学、功能强大的特点，Python已成为数据科学和工程领域的热门选择。NumPy、SciPy、Matplotlib、Librosa等库的组合，能够高效地完成DSP实验。 C/C++与DSP硬件平台: 对于希望深入了解底层实现和硬件优化的读者，部分实验内容可以引导使用C/C++语言在特定的DSP开发板（如TI C2000系列、ARM Cortex-M系列微控制器）上进行实现。 本书的读者对象： 本书适用于以下人群： 高等院校本科生和研究生： 学习电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的学生，作为DSP课程的实验教材或参考书。 工程技术人员： 在通信、音频、图像处理、嵌入式系统、自动控制等领域工作的工程师，希望提升DSP理论和实践能力。 科研人员： 从事DSP相关理论研究或应用开发的学者。 对数字信号处理感兴趣的自学者： 希望通过系统性实验来掌握DSP知识的个人。 致读者： 数字信号处理是一个既有深厚理论基础又充满工程活力的领域。本书的编写宗旨是激励读者勤于思考、勇于实践。在完成每个实验时，请务必： 1. 理解实验目的： 在动手前，仔细阅读实验目的和相关理论背景。 2. 动手操作： 亲手编写代码、搭建模型、调试程序，避免仅依赖现成模板。 3. 分析结果： 认真观察实验现象，分析数据，思考为何会出现这样的结果，并将结果与理论预期进行对比。 4. 总结归纳： 撰写详细的实验报告，总结实验中遇到的问题、解决方法以及学到的知识。 5. 拓展思考： 在完成基础实验后，尝试进行一些变动和拓展，例如改变参数、尝试不同的算法、解决更复杂的问题，从而深化理解。 通过本书提供的实验平台和指导，我们相信您将能够构建起坚实的数字信号处理知识体系，掌握关键的工程技能，为在未来数字化浪潮中贡献力量打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量真的让人捏了一把汗。我注意到好几个关于Z变换和Z域分析的示意图，线条模糊不清，有些关键的极点和零点标记几乎辨认不出来，这在学习信号处理这种高度依赖图形辅助理解的学科时，简直是灾难性的。特别是涉及到二维信号处理的章节，那些矩阵和向量的表示方法，字体颜色和背景的对比度太低，导致长时间阅读后眼睛非常疲劳。此外，书中提供的那些代码示例，如果仅仅是简单的MATLAB脚本还好，但当我尝试对照书中的说明去复现一些更复杂的自适应滤波算法时，发现代码的注释极其匮乏，变量命名也毫无规范可言，这使得理解算法的每一步操作变得异常困难，简直就是在考验读者的逆向工程能力。对于一本声称面向“实验”的书籍来说，配套的实验指导材料的质量，理应是其核心竞争力之一，而非一个可有可无的附庸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面采用了一种略带磨砂质感的深蓝色，配上简洁的白色和橙色字体，给人一种既专业又不失活泼的感觉。拿到手里感觉分量十足，页边距处理得恰到好处，字体大小适中，阅读起来比较舒服，看得出来出版社在印刷细节上是下功夫的。不过，我个人比较关注内容本身，这本手册的章节划分逻辑性似乎有待商榷。比如，某些基础理论的铺垫部分似乎过于冗长，而对于实际操作中经常遇到的疑难点，讲解得又有些蜻蜓点水。尤其是涉及到一些高级算法的推导过程，原以为会提供详尽的公式推导和几何解释，结果很多关键的数学步骤直接被“省略”了，这对于希望深入理解原理的读者来说，无疑会造成阅读上的卡顿。我期待看到的是那种能将复杂的数学概念，通过生动的图示和直观的类比完美结合起来的讲解方式，而不是纯粹的公式堆砌，或者反过来，把所有细节都省略掉。希望后续的版本能在理论深度和工程实践的衔接上找到一个更好的平衡点，让读者在构建自己知识体系时能更有方向感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计，是让我感到最困惑的部分。它们似乎完全脱离了正文所构建的理论框架，呈现出一种随机和不成体系的状态。有些习题极其基础，可能只需要简单套用公式就能解决，完全无法检验读者对概念的深层理解。而另一些习题，难度却骤然攀升到了研究生的水平，所需的前置知识点在书中并未充分讲解，使得这些题目形同虚设，成为了无法逾越的障碍。例如，有一道关于多相分解的习题，要求读者自行推导出特定的变换矩阵，但书中关于多相分解的介绍仅仅是一笔带过。这种在理论讲解和实践检验之间制造的巨大鸿沟，极大地打击了读者的学习积极性。一个优秀的教材或实验指导书，其习题应该是对前文知识点的螺旋式巩固和深化，而不是随机抛出的难题集合，希望作者能在后续修订中，对习题的难度曲线进行一次彻底的梳理和重构。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间试图从这本书中找到一些关于现代通信系统设计中，如何优化滤波器组在多载波调制（如OFDM）中的性能的具体案例分析，但遗憾的是，这方面的内容着墨不多。书中花费了大量篇幅讨论了经典的FIR和IIR滤波器设计方法，这些内容虽然是基础，但在当前工程实践中，我们更关心的是如何利用快速傅里叶变换（FFT）的特性来设计高效的频域均衡器，或者如何处理实际信道中的非理想性对信号重建带来的影响。我翻阅了关于谱分析和时频表示的章节，发现其侧重点似乎更偏向于传统的傅里叶分析工具，对于小波变换在信号去噪和特征提取中的应用探讨不够深入，缺乏与最新的软件定义无线电（SDR）平台的结合应用实例。坦白说，对于已经有一定基础，想向工业前沿迈进的工程师来说，这本书的“新颖度”和“实用指向性”稍显不足，更像是一本扎实的本科教材回顾，而不是一本能指导解决复杂工程问题的参考宝典。

评分☆☆☆☆☆

从整体的学术视野来看，这本书的内容结构呈现出一种明显的“内倾化”趋势。它似乎将所有的精力都集中在了对特定经典理论的细致阐述上，而忽略了信号处理领域日益拓宽的应用边界。比如，在面向机器学习的信号处理，也就是如何设计合适的特征向量输入到神经网络中，或者如何利用深度学习模型来替代传统上复杂的数字滤波器结构方面，全书几乎没有提及。再比如，物联网（IoT）设备中普遍存在的低功耗信号采集与处理的优化策略，书中也未见踪影。这让我感觉，这本书似乎停在了十年前的技术节点，对于现代“大数据+AI”驱动的信号处理范式缺乏必要的敏感度和前瞻性。购买这本书的读者，多数是希望能够掌握足以应对未来挑战的工具箱，而这本书提供的工具箱，可能只适用于维护旧有的系统，对于开拓新的领域帮助有限。