数字信号处理/普通高等教育“十二五”电子信息类规划教材 [Digital Signal Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈希忠 著

图书标签:

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• 滤波
• 傅里叶变换
• 数字电路

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111453178

版次：1

商品编码：11445974

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”电子信息类规划教材

外文名称：Digital Signal Processing

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：45

内容简介

　　《数字信号处理/普通高等教育“十二五”电子信息类规划教材》共分为16章。主要内容包括导论、连续信号的分类和采样、离散信号的分类和运算、连续信号的傅里叶变换、z变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、离散余弦变换和希尔伯特变换、数字滤波器概述、模拟滤波器设计、无限冲激响应数字滤波器、有限冲激响应数字滤波器、相关分析与谱分析、基于MATLAB的语音信号处理、现代信号处理和数字信号处理器简介。每章后都有习题，书后附有缩写词和常用符号，有利于读者学习使用。
　　《数字信号处理/普通高等教育“十二五”电子信息类规划教材》可作为大专院校电子信息、自动化和机电一体化等专业的“数字信号处理”课教材，也可作为电子信息技术领域科技人员的有益参考书。

内页插图

目录

前言
第1章 导论
1.1 什么是数字信号处理
1.2 数字信号处理系统的基本组成
1.3 数字信号处理的发展历史
1.4 数字信号处理的进展和挑战
习题
第2章 连续信号的分类和采样
2.1 信号随时间变化的分类
2.2 卷积
2.3 连续信号的离散和采样
习题
第3章 离散信号的分类和运算
3.1 离散信号及其分类
3.2 典型的信号序列
3.3 离散时间信号的运算
3.4 信号带宽
习题
第4章 连续信号的傅里叶变换
4.1 傅里叶级数
4.2 傅里叶变换
4.3 周期信号的傅里叶变换
4.4 傅里叶变换的基本性质
习题
第5章 z变换
5.1 z变换的定义
5.2 序列的收敛区域
5.3 逆z变换
5.4 z变换的基本性质
5.5 拉普拉斯变换、傅里叶变换与z变换的关系式
5.6 离散系统的系统函数和频率响应
习题
第6章 离散傅里叶变换
6.1 傅里叶变换的几种可能形式
6.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS）
6.3 离散傅里叶变换（DFT）的定义特性和与其有关的问题
6.4 离散时间序列的傅里叶变换（DTFT）
6.5 MATLAB仿真
习题
第7章 快速傅里叶变换
7.1 FFT的基本思想
7.2 时间选抽算法（DIT）
7.3 频率选抽算法（DIF）
7.4 FVT的逆变换IFVT、
7.5 实数序列的FFT
7.6 快速卷积
7.7 混合基FFT算法和基4-FFT算法
7.8 FFT算法误差和控制
7.9 FFT应用仿真
习题
第8章 离散余弦变换和希尔伯特变换
8.1 离散余弦变换
8.2 希尔伯特变换
习题
第9章 数字滤波器概述
9.1 引言
9.2 滤波器的技术指标
9.3 最小与最大相位延迟系统、最小与最大相位超前系统
9.4 全通系统
9.5 系统的滤波特性
9.6 数字滤波器的信号流图表示
9.7 滤波器的格型结构
习题
第10章 模拟滤波器设计
10.1 概述
10.2 巴特沃思滤波器
10.3 切比雪夫滤波器
10.4 其他滤波器设计
10.5 模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
习题
第11章 无限冲激响应数字滤波器
11.1 冲激响应不变法
11.2 双线性变换法
11.3 数字高通、带通及带阻滤波器的设计
11.4 由模拟滤波器设计IIR数字滤波器
11.5 计算机辅助设计
习题
第12章 有限冲激响应数字滤波器
12.1 FIR滤波器的线性相位
12.2 FIR滤波器的频率响应
12.3 FIR滤波器零点图和镜像多项式
12.4 傅里叶级数设计
12.5 窗函数法设计
12.6 计算机辅助设计
12.7 例：基于MATLAB的滤波器设计
习题
第13章 相关分析与谱分析
13.1 引言
13.2 相关函数
13.3 功率谱密度函数
13.4 谱分析
13.5 泄漏和加窗
13.6 频率响应函数和相干分析
习题
第14章 基于MATLAB的语音信号处理
14.1 语音信号的采集
14.2 语音信号的频谱图
14.3 数字滤波器的设计
习题
第15章 现代信号处理
15.1 倒谱分析
15.2 二维离散傅里叶变换
15.3 估计理论的基本原理
15.4 参数建模与参数谱估计
15.5 高分辨率谱分析
15.6 自适应滤波器
习题
第16章 数字信号处理器简介
16.1 概述
16.2 TMS320C54××简介
16.3 开发工具
16.4 TMS320C54××应用举例
习题
附录
附录A 常用缩写词
附录B 常用符号及说明
参考文献

前言/序言

　　数字信号处理是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波，在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转換器实现。而数字信号处理的输出经常也要变換到模拟域，这是通过数一模转换器实现的。
　　数字信号处理课程主要研究用数字序列或符号序列表示信号，并用数字计算方法对这些序列进行处理，以便把这些信号变成符合某种需要的形式。例如，对信号进行滤波处理、频谱分析、功率谱估计等以了解信号的特征。本课程重点讨论确定性数字信号的处理，在此基础上，理解随机信号的处理，最后用MATLAB编程应用。
　　20世纪90年代以来，很多学者结合各自的课题提出了对数字信号处理技术的要求，涉及的内容主要包括经典的信号处理理论和方法等。在这种情况下，如何以简捷高效的方式将数字信号处理的知识传授给在校大专院校学生，尤其是针对数学基础相对薄弱的一些学生，使他们能以更广阔的视野参与新世纪中的科技竞争，成为高校教师面临的一项任务。
　　本书的主要内容有：
　　（1）离散傅里叶变换（DIT）和快速傅里叶变换（FIT）方法：DFT基本理论、基本方法、基本性质，利用循环卷积计算线性卷积方法，运用F叮对信号进行谱分析、线性卷积等；数字信号处理的核心算法是DIT，是DPT使信号在数字域和频域都实现了离散化，可以用通用计算机处理离散信号。而使数字信号处理从理论走向实用的是FIT，FFT的出现大大减少了Drr的运算量，使实时的数字信号处理成为可能，极大促进了该学科的发展。因此，这部分内容是重点，围绕FPT，还增加了离散余弦变换和希尔伯特变换等。
　　（2）数字滤波器原理和设计方法：数字滤波器（IIR和nR类型）、滤波器基本网络结构、冲激不变法和双线性变换法等数字滤波器设计方法、数字巴特沃斯（Butterwonh）、切比雪夫（ChcbYshcv）及椭圆数字滤波器设计方法。还有IIR数字滤波器频率变换方法，FIR窗函数方法设计滤波器、频率取样方法设计FIR类型数字滤波器方法。
　　（3）离散随机过程：离散随机过程的几个基本特性，功率谱基本性质和计算方法；功率谱估计：估计理论的几个基本概念，自相关、周期图、直接变换谱估计方法的分析、实现。
　　本书是为人专院校的电子信息、自动化和机电一体化等工程专业开设的“数字信号处理”课程而写的。在教材编写过程中，对理论知识，尤其是一些公式、定理的证明等，采取图文并茂的形式加以说明，重视理论和实践环节的结合，主要体现在相关算法的计算机软件仿真上，所用的软件为MATuB，所编写的程序都在MAnABv7．O以上版本实现。通过本课程的学习使学生了解数字信号处理的基本理论与基本知识，理解如何用数字或符号的序列来表示信号，并通过计算机去处理这些序列，提取其中的有用信息，掌握用数字方式对信号进行变换、滤波等方法。
　　本书主要包括经典的信号处理，32—64学时，合理学时数为48，2．5—4个学分。建议学生在预修完“线性代数”“复变函数”“积分变換”和“信号与系统”等课程后，学习“数字信号处理”课程，并在课时内预习相关的內容。
　　最后，我要感谢上海交通大学史习智教授主审本书內容，对教材提出了很多宝贵的意见，并提供很多参考资料；还要感谢上海应用技术学院硕士生郭杜斌整理插图和材料，厉荣宣、张树行等对书中插图、公式等做了很多工作。同时，还要感谢上海应用技术学院教务处的关心和帮助，感谢电气与电子工程学院电子信息教研室各位同仁的支持和帮助。最后，我还要感谢家人的支持和理解。
　　限于水平，书中难免有不妥或错误之处，恳请读者指正。
　　编者

数字信号处理：通往信息世界的钥匙 在信息爆炸的时代，数据无处不在，从我们手机中的每一通电话、每一张照片，到医学影像中的诊断信息，再到天文学探测到的遥远星系信号，它们都以数字信号的形式存在和传递。数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）正是这门学科，它赋予我们从海量、复杂、甚至带有噪声的数字信号中提取有价值信息、进行有效分析和操控的强大能力。这本书，《数字信号处理/普通高等教育“十二五”电子信息类规划教材 [Digital Signal Processing]》，并非一本枯燥的理论汇编，而是为你精心打造的一把通往数字信号处理世界的钥匙，它将引领你深入理解并掌握这门至关重要的技术。 本书的编写初衷，是为了满足当前电子信息技术飞速发展对高素质人才的需求。我们深知，理解数字信号处理不仅是成为一名合格的电子信息工程师的基石，更是从事通信、控制、图像处理、语音识别、生物医学工程等诸多前沿领域不可或缺的技能。因此，我们力求以清晰、系统、深入浅出的方式，为你构建起牢固的DSP知识体系，让你在未来的学习和工作中游刃有余。 什么是数字信号处理？ 简单来说，数字信号处理就是对离散时间信号（即由一系列数值组成的信号）进行一系列数学运算，以达到某种目的的过程。这些目的可能包括： 滤波 (Filtering): 去除信号中的噪声，提取特定频率成分，例如在音频处理中消除背景杂音，在图像处理中锐化或模糊图像。 变换 (Transformations): 将信号从一个域转换到另一个域，以便于分析和处理。最经典的莫过于傅里叶变换，它能揭示信号的频率成分，让我们了解信号“由哪些频率的声音组成”。 压缩 (Compression): 减少信号的数据量，以便于存储和传输，例如MP3音频格式和JPEG图像格式都离不开数字信号处理技术。 增强 (Enhancement): 改善信号的质量，使其更易于观察或理解，例如提高模糊图像的清晰度。 分析 (Analysis): 从信号中提取有用的特征和信息，例如在语音识别中分析人的声纹，在心电图分析中识别心脏病症。 合成 (Synthesis): 生成新的信号，例如在音乐合成器中创造出各种音效。 本书的独特之处与价值 本书在内容编排和讲解方式上，力求做到以下几点，以最大化你的学习效果： 1. 理论与实践的完美结合： 我们坚信，脱离实际应用的理论是空中楼阁。因此，在讲解每一个DSP概念的同时，我们会穿插大量的实际应用案例，让你看到这些抽象的数学工具如何在现实世界中发挥作用。从基本的滤波器设计到复杂的图像压缩算法，你将一步步领略DSP的强大魅力。 2. 循序渐进的学习路径： 本书从数字信号处理的基础概念入手，逐步深入到更复杂的理论和技术。首先，我们会带你认识什么是信号，什么是数字信号，以及信号的采样和量化过程。然后，我们将重点讲解离散时间信号和系统的基本性质，以及Z变换等核心工具，让你能够分析和设计各种数字系统。 3. 扎实的数学基础支撑： 数字信号处理建立在扎实的数学基础之上，尤其是线性代数、概率论和复变函数。本书在介绍相关概念时，会适时回顾和讲解必要的数学知识，确保你即使对某些数学领域不够熟悉，也能顺利理解。例如，在讲解傅里叶变换时，我们会详细介绍复指数函数和积分的意义，让公式不再是冰冷的符号。 4. 深入剖析核心算法： 本书将详细讲解一系列核心的数字信号处理算法，包括但不限于： 离散傅里叶变换 (DFT) 及其快速算法 (FFT): 这是DSP领域最基本也是最重要的变换之一，它能够将时域信号转换到频域，揭示信号的频率特性。FFT算法更是极大地提高了计算效率，是许多实际应用的基础。 数字滤波器设计: 包括无限冲激响应 (IIR) 滤波器和有限冲激响应 (FIR) 滤波器。我们将讲解不同类型滤波器的特性、设计方法以及在实际中的应用，例如在音频均衡器和通信系统中的应用。 卷积 (Convolution): 这是描述线性时不变系统输入输出关系的数学运算，是理解系统响应和滤波原理的关键。 相关 (Correlation): 用于衡量两个信号的相似度，在信号检测、匹配和识别等领域有着广泛应用。 抽样定理 (Sampling Theorem): 解释了如何将模拟信号无损地转换为数字信号，是数字信号处理的基石。 5. 丰富的例题与习题： 为了巩固你的学习成果，本书在每个章节都提供了大量的例题，这些例题紧密结合理论知识，帮助你理解抽象概念的具体应用。同时，每章末尾的习题设计，从易到难，涵盖了不同类型的考查点，可以帮助你检验掌握程度，并发现潜在的薄弱环节。 6. 面向未来的视野： 除了传统的DSP理论，本书还将适当地引入一些现代DSP技术和发展趋势，例如自适应信号处理、多速率信号处理等，让你对DSP的未来发展方向有所了解，为你的进一步学习和研究打下基础。 学习本书，你将收获什么？ 通过系统学习本书，你将能够： 理解数字信号处理的基本原理和核心概念， 掌握信号的采样、量化、离散化等过程。 熟练运用Z变换、傅里叶变换等数学工具， 分析和处理各种数字信号和系统。 掌握数字滤波器的设计和应用， 能够根据实际需求设计和选择合适的滤波器。 理解并掌握FFT等高效算法， 能够解决实际中的计算问题。 能够分析和解决实际的数字信号处理问题， 例如信号去噪、信号增强、信号压缩等。 为后续学习更高级的DSP技术和相关领域（如通信、控制、人工智能等）打下坚实的基础。 这本书适合谁？ 本书主要面向高等院校电子信息科学与技术、通信工程、自动化、计算机科学与技术等专业的高年级本科生、研究生。同时，对于从事相关领域的工程技术人员，如果希望系统性地复习或深入学习数字信号处理，本书也将是您的宝贵参考。 如何更好地利用这本书？ 1. 认真阅读，理解概念： 不要满足于死记硬背公式，而是要努力理解每一个概念背后的物理意义和数学原理。 2. 动手计算，加深印象： 遇到例题和习题，务必亲自动手演算，不要直接看答案。计算过程本身就是一种学习。 3. 结合软件工具实践： 鼓励你在学习过程中，利用MATLAB、Python等工具进行仿真和实验，将理论知识与实践相结合，你会发现DSP的魅力远超想象。 4. 积极思考，举一反三： 在学习过程中，多思考这些知识在不同场景下的应用，将所学知识融会贯通。 5. 与同学交流，共同进步： 遇到难以理解的地方，不妨与同学或老师讨论，集思广益，往往能获得新的启发。 数字信号处理是现代信息技术的核心驱动力之一。它渗透到我们生活的方方面面，并且仍在不断发展和创新。我们希望，通过本书的学习，能够帮助你掌握这门强大的技术，让你在未来的学习和职业生涯中，能够更好地理解和改造这个日益数字化的世界。 现在，就请翻开这本书，让我们一起踏上这场精彩的数字信号处理之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

翻阅到中后段，不得不说，这本书在算法的讲解上堪称教科书级别的范例。 特别是关于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的部分，作者的讲解方式让我眼前一亮。他没有直接抛出复杂的算法，而是从DFT的定义出发，逐步引导读者理解其计算复杂度的问题，进而引出FFT的必要性。书中对几种主要的FFT算法，例如Cooley-Tukey算法，进行了详细的推导和分析，并且提供了不同情况下的复杂度对比，这对于我理解FFT的高效性非常有帮助。更让我印象深刻的是，作者还讨论了DFT和FFT在实际应用中的一些细节问题，比如窗函数的设计和选择、频率分辨率和时间分辨率之间的权衡等等。这些内容虽然在一些入门级的教材中可能一带而过，但对于想要深入掌握数字信号处理技术的读者来说，无疑是宝贵的财富。书中的例题和习题也设计得恰到好处，能够有效检验我对算法的理解程度，并且能够引导我思考更深层次的问题。

评分☆☆☆☆☆

关于本书对多速率信号处理的介绍，我只能说简直是惊喜连连。在现代数字信号处理系统中，多速率信号处理的重要性不言而喻，而这本书恰恰在这一领域给了我非常深入的见解。作者首先从抽取（downsampling）和插值（upsampling）的基本概念入手，清晰地解释了它们如何改变信号的采样率，以及在处理过程中可能出现的混叠（aliasing）和走样（aliasing）问题。随后，书中详细介绍了如何利用插值滤波器和抽取滤波器来有效地实现速率变换，并且对这些滤波器在设计和性能上的要求进行了详细的分析。令人称道的是，本书还探讨了更复杂的多速率信号处理技术，例如多相分解（polyphase decomposition）和它的应用，这对于理解高效的抽取和插值实现至关重要。这些章节不仅理论性强，而且作者通过一些巧妙的图示和工程实例，帮助我理解了这些抽象概念在实际系统中的运作方式，比如在音频和通信系统中的应用。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读本书，我对其在滤波器设计与实现方面的详尽阐述感到非常满意。书中从模拟滤波器理论基础开始，逐步过渡到数字滤波器的设计，区分了FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）两种滤波器类型，并详细阐述了它们各自的优缺点和适用场景。对于FIR滤波器，作者介绍了窗函数法、等波纹法（Remez算法）等多种设计方法，并给出了清晰的设计步骤和计算公式。特别是对窗函数法的讲解，不仅列举了矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等常见窗函数的特性，还分析了它们在阻带衰减和过渡带宽度上的差异，并提供了选择合适窗函数的指导建议。而对于IIR滤波器，书中则详细介绍了巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等几种经典滤波器类型的特性，并讲解了从模拟滤波器到数字滤波器的变换方法，例如脉冲不变法和双线性变换法。这些内容的深度和广度，让我对数字滤波器的设计原理有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在高级主题和应用方面的拓展。除了基础和核心的理论之外，作者还花费了相当篇幅来介绍一些更前沿或更具实践意义的内容。例如，书中对谱估计方法进行了系统性的介绍，从经典的周期图法，到改进的Welch法，再到现代谱估计方法如AR模型等，都给出了详细的数学推导和算法描述，并分析了它们在不同应用场景下的优劣。此外，本书还涉及了自适应滤波器的基本原理和应用，例如LMS算法和RLS算法，这些在噪声消除、回声消除等领域至关重要。我特别注意到，作者在讲解这些高级主题时，并没有回避其背后的复杂性，而是通过清晰的逻辑和大量的例证，将它们层层剥开，让读者能够逐步掌握。书中最后一部分对一些典型应用的介绍，也为我打开了新的思路，让我看到了数字信号处理在实际工程中扮演的关键角色。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数字信号处理》教材，首先就被它扎实的理论功底和清晰的逻辑脉络所吸引。书的开篇部分，作者花了大量篇幅去深入浅出地讲解离散时间信号和系统的基本概念，从傅里叶变换、拉普拉斯变换到Z变换，每一个概念的引入都循序渐进，并且伴随着大量精巧的数学推导和图示。我尤其欣赏作者在讲解傅里叶级数和傅里叶变换时，并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是花了相当大的笔墨去阐述其物理意义和在工程实际中的应用，比如如何通过傅里叶变换来分析周期信号和非周期信号的频谱特性，以及傅里叶变换在滤波器设计中的基础作用。对于初学者来说，这部分内容是打下坚实基础的关键，而这本书在这方面做得非常出色。此外，书中对卷积定理的讲解也十分透彻，不仅给出了严格的数学证明，还用直观的例子来说明其在系统响应计算中的重要性。从这些细节中，我能感受到作者在编撰过程中对教学目标的高度重视，力求让读者真正理解数字信号处理的核心思想，而非死记硬背公式。