数字信号处理基础及MATLAB实现/高等学校“十二五”规划教材·电子与通信工程系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冀振元 编

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出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560348940

版次：1

商品编码：11551240

包装：平装

丛书名： 高等学校“十二五”规划教材 ，

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：462000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号处理基础及MATLAB实现/高等学校“十二五”规划教材·电子与通信工程系列》系统地介绍了数字信号处理基本理论、设计方法和实现等方面的内容。全书共分9章，第1章介绍数字信号处理的研究对象、学科概貌、系统基本组成、特点、发展及应用等内容；第2章介绍离散时间信号与系统的基本概念、卷积的性质和计算、信号的频域表示、抽样定理等内容；第3章研究了Z变换及其在线性移不变系统分析中的应用；第4章和第5章对离散傅里叶变换及其快速算法进行了研究；第6章和第7章分别讨论了IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的相关内容；第8章介绍了MATLAB的基本使用方法及信号处理工具箱；第9章对数字信号处理的一些实际问题进行了讨论。
　　《数字信号处理基础及MATLAB实现/高等学校“十二五”规划教材·电子与通信工程系列》可作为通信、电子信息、自动控制、计算机等专业本科生的教材，也可作为有关技术人员在数字信号处理方面的理论基础参考书。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 数字信号处理的研究对象
1.2 数字信号处理的基本过程
1.3 数字信号处理的学科概貌
1.4 数字信号处理的特点
1.5 信号与系统的分类
1.6 数字信号处理的发展及应用

第2章 离散时间信号与系统及其频域分析
2.1 引言
2.2 离散时间信号的基本概念
2.2.1 离散时间信号的定义
2.2.2 离散时间信号的描述——序列
2.2.3 几种常用的离散时间信号
2.2.4 周期与非周期序列
2.2.5 对称序列
2.2.6 用单位冲激序列来表示任意序列
2.3 序列的运算
2.4 离散时间系统
2.5 卷积和
2.5.1 卷积和运算的性质
2.5.2 求卷积和的方法
2.6 离散时间系统的输入、输出描述法——线性常系数差分方程
2.6.1 线性常系数差分方程
2.6.2 线性常系数差分方程的求解
2.7 离散时间信号和系统的频域表示
2.8 序列傅里叶变换的主要性质
2.9 连续时间信号的抽样
2.9.1 抽样定理（采样定理）
2.9.2 信号的恢复
2.1 0本章相关内容的MATLAB实现
习题

第3章 Z变换及其在线性移不变系统分析中的应用
3.1 Z变换
3.1.1 定义
3.1.2 Z变换的收敛域
3.1.3 序列特性对收敛域的影响
3.2 Z反（逆）变换
3.2.1 围线积分法（留数法）
3.2.2 幂级数法（长除法）
3.2.3 部分分式展开法
3.3 Z变换的基本性质和定理
3.4 利用Z变换分析信号和系统的频域特性
3.4.1 频率响应与系统函数
3.4.2 差分方程的Z变换
3.5 用系统函数的极点分布分析系统的因果性和稳定性
3.6 用系统的零、极点分布分析系统的频率特性
3.7 利用Z变换求解差分方程
3.8 系统结构图与信号流图
3.9 本章相关内容的MATLAB实现
习题

第4章 离散傅里叶变换
4.1 傅里叶变换的几种形式
4.2 周期序列的离散傅里叶级数
4.2.1 离散傅里叶级数
4.2.2 离散傅里叶级数的性质
4.3 离散傅里叶变换
4.4 Z变换的抽样
4.4.1 离散傅里叶变换与Z变换的关系
4.4.2 频域抽样定理
4.5 离散傅里叶变换的性质
4.6 用循环卷积计算序列的线性卷积
4.7 本章相关内容的MATLAB实现
习题

第5章 DFT的有效计算：快速傅里叶变换
5.1 基2时域抽选FFT的基本原理
……
第6章 无限长冲激响应（IIR）数字滤波器结构与设计
第7章 有限长冲激响应（FIR）数字滤波器结构与设计
第8章 MATLAB简介及信号处理工具箱
第9章 数字信号处理实际问题的讨论
参考文献
索引

前言/序言

《信号与系统》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的信号与系统理论学习框架。作为电子工程、通信工程、自动化以及相关学科领域的重要基础课程，信号与系统是理解和分析各种工程系统行为的核心工具。本书从最基本的信号概念出发，逐步引导读者掌握系统的基本性质、线性时不变（LTI）系统分析方法，并深入探讨傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z变换等关键数学工具在信号分析中的应用。 第一部分：信号的表示与分类 本部分首先引入“信号”这一核心概念，阐释其在工程和科学中的广泛含义，并介绍信号的常见表示形式，包括时间域表示、幅度谱和相频谱等。我们将详细探讨连续时间信号和离散时间信号之间的区别与联系，并通过丰富的实例展示它们的实际应用。 基本信号的介绍： 读者将学习到几种重要的基本信号，例如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号和三角波信号等。这些基本信号不仅是构建复杂信号的基础，也是理解系统响应的重要参照。我们将分析它们的数学表达式、波形特性以及在不同应用场景下的意义。 信号的分类： 信号的分类是理解其性质的前提。本书将系统地介绍信号的各种分类方式，包括： 连续信号与离散信号： 深入分析两类信号在时间变量上的差异，以及它们如何对应于实际世界中的模拟和数字信息。 周期信号与非周期信号： 探讨信号周期性对系统分析的影响，并介绍周期信号的分解方法。 能量信号与功率信号： 定义并区分这两类信号，理解其在信号能量和平均功率上的不同计算方式。 偶信号与奇信号： 介绍信号的对称性，以及这种对称性如何简化信号分析和系统分析。 因果信号与非因果信号： 明确因果性在系统建模和分析中的重要性，尤其是在实时处理系统中。 确定信号与随机信号： 区分这两类信号的特点，并为后续可能涉及的随机信号分析打下基础。 信号的基本运算： 读者将学习对信号进行各种基本运算，例如加法、减法、乘法、标量乘法、时移、尺度变换、翻转等。这些运算在信号处理和系统分析中至关重要，能够帮助我们理解信号的变换如何影响其特性。 第二部分：系统及其基本性质 本部分将焦点转向“系统”，阐述系统如何接收输入信号并产生输出信号，并深入探讨系统的基本性质。 系统的定义与建模： 从宏观上介绍系统的概念，即一个能够改变输入信号并产生输出信号的实体。我们将介绍不同类型的系统模型，例如微分方程模型、差分方程模型、框图模型等，并解释如何将实际工程问题抽象为系统模型。 系统的基本性质： 系统的性质直接决定了我们分析和处理它的方法。本书将详细介绍以下关键系统性质： 记忆性（Memoryless）与非记忆性（Mmemory）： 区分系统当前输出是否仅依赖于当前输入，还是也依赖于过去的输入。 因果性（Causality）与非因果性（Non-causality）： 重点强调因果性在实际系统中的重要性，即系统的输出不能依赖于未来的输入。 稳定性（Stability）： 详细介绍输入有界输出有界（BIBO）稳定性等概念，并探讨如何判断一个系统的稳定性。 线性（Linearity）： 详细阐述线性系统的叠加原理和齐次性原理，这是许多高级分析方法的基础。 时不变性（Time-invariance）： 解释时不变系统随时间平移输入信号时，其输出也会相应平移的特性。 线性时不变（LTI）系统： LTI系统因其数学上的可处理性和在工程中的广泛代表性而占据核心地位。本书将着重介绍LTI系统的概念、分析方法以及其在信号处理中的关键作用。 第三部分：卷积与LTI系统的时域分析 卷积是LTI系统分析中最核心的数学工具之一。本部分将深入讲解卷积的概念、计算方法以及其在LTI系统分析中的应用。 卷积积分（连续时间LTI系统）： 详细推导并解释连续时间LTI系统输出与输入信号以及系统冲激响应之间的卷积关系。读者将学习如何通过卷积积分来预测LTI系统的输出。 卷积和（离散时间LTI系统）： 类似地，介绍离散时间LTI系统的输出与输入信号以及系统单位脉冲响应之间的卷积和关系。 冲激响应（Impulse Response）： 深入理解冲激响应是描述LTI系统行为的“特征指纹”。我们将分析冲激响应的特性如何反映系统的动态行为，例如延迟、振荡、衰减等。 LTI系统的零输入响应与零状态响应： 分别探讨系统在初始条件不为零（零输入响应）和初始条件为零（零状态响应）下的响应，并理解它们的叠加关系。 第四部分：傅里叶级数与傅里叶变换 傅里叶分析是信号与系统领域最强大的数学工具之一，它将信号分解为不同频率的正弦或复指数分量，从而揭示信号的频域特性。 傅里叶级数（周期信号的频域表示）： 介绍傅里叶级数，它能将周期信号表示为一系列正弦（或复指数）分量的叠加。我们将讲解傅里叶级数的收敛性、系数的计算方法（直流分量、基波分量、谐波分量）以及其在分析周期信号谱特性中的应用。 傅里叶变换（非周期信号的频域表示）： 将傅里叶级数推广到非周期信号，引入傅里叶变换。详细阐述傅里叶变换的定义、性质（线性、时移、尺度变换、微分、积分、卷积性质等）以及如何计算和解释信号的幅度谱和相位谱。 傅里叶变换的应用： 展示傅里叶变换在分析滤波器特性、理解调制解调原理、识别信号频谱等方面的广泛应用。 第五部分：拉普拉斯变换 拉普拉斯变换是傅里叶变换在复数域的推广，它能够更方便地分析包含指数衰减或增长的信号以及更广泛的LTI系统，尤其是在稳定性分析和瞬态响应分析方面。 拉普拉斯变换的定义与收敛域： 介绍单边拉普拉斯变换的定义，并重点讲解收敛域（ROC）的概念及其重要性，它决定了变换的存在性以及与逆变换的对应关系。 拉普拉斯变换的性质： 学习拉普拉斯变换的各种重要性质，包括线性性、时移性、尺度变换性、微分性、积分性、卷积性质、初值定理和终值定理等。 LTI系统的传递函数： 引入传递函数的概念，即系统输出的拉普拉斯变换与输入拉普拉斯变换之比。我们将分析传递函数如何反映LTI系统的频率响应和瞬态响应特性，并利用其进行系统分析和设计。 逆拉普拉斯变换： 学习如何通过部分分式展开和查表等方法计算逆拉普拉斯变换，从而从频率域（s域）恢复到时域的系统响应。 复频率分析： 探讨拉普拉斯变换的复频率（s = σ + jω）如何帮助我们分析系统的极点和零点，进而判断系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应。 第六部分：Z变换 Z变换是拉普拉斯变换在离散时间系统中的对应。它将离散时间信号和系统分析从时域转移到复数域（z域），为数字信号处理奠定了坚实的基础。 Z变换的定义与收敛域： 介绍离散时间信号的Z变换定义，并详细讲解其收敛域（ROC）。 Z变换的性质： 学习Z变换的各种重要性质，包括线性性、时移性、尺度变换性、差分性、积分性、卷积性质、初值定理和终值定理等。 离散时间LTI系统的系统函数： 引入系统函数（传递函数）的概念，即离散时间LTI系统输出的Z变换与输入Z变换之比。我们将分析系统函数如何反映离散时间系统的频率响应和瞬态响应特性。 逆Z变换： 学习如何通过部分分式展开、长除法或查表等方法计算逆Z变换，从而从z域恢复到时域的系统响应。 离散时间系统的分析： 利用Z变换分析离散时间LTI系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应，以及分析差分方程的解。 第七部分：概率与随机信号基础 在许多实际工程应用中，信号往往包含随机成分。本部分将为读者提供概率论和随机信号分析的基础知识。 随机变量与概率分布： 介绍随机变量的概念、概率密度函数、累积分布函数等基本概念。 随机过程： 介绍随机过程的概念，以及描述其统计特性的方法，例如均值函数、自相关函数和互相关函数。 平稳随机过程： 重点介绍平稳随机过程，以及其在信号分析中的重要意义。 随机信号在LTI系统中的响应： 分析随机信号通过LTI系统后的输出统计特性，例如输出信号的功率谱密度。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章都紧密结合实际工程问题，通过具体的例子来说明理论知识的应用。 循序渐进的教学逻辑： 从基本的信号概念到复杂的变换工具，内容安排由浅入深，便于读者逐步掌握。 强调数学工具的重要性： 深入讲解傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换等核心数学工具，使其成为读者分析信号与系统问题的利器。 为后续课程奠定基础： 本书内容涵盖了信号与系统领域最基础和最核心的知识点，为读者学习更高级的数字信号处理、通信系统、控制理论等课程打下坚实基础。 本书适合作为高等院校电子信息类、通信类、自动化类及相关专业本科生的教材，也可作为相关领域研究生的入门读物，或工程师进行信号与系统分析的参考书籍。通过学习本书，读者将能够深刻理解信号与系统的基本原理，掌握分析和设计各类信号处理和通信系统的关键方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度都恰到好处，对于我们这个专业方向的学生来说，是一本难得的好教材。它在介绍数字信号处理的基本概念和理论时，旁征博引，引用了不少经典文献和研究成果，但同时又能用通俗易懂的语言进行阐述，避免了过于晦涩难懂的数学推导，让我这个对数学公式有点“恐惧”的读者也能轻松理解。特别是关于傅里叶变换、Z变换等核心概念的讲解，作者的处理方式非常巧妙，通过类比和直观的图示，将抽象的概念形象化，让我对这些原本复杂的数学工具有了更深刻的认识。而且，书中对各种经典的数字信号处理算法，如FFT、LMS自适应滤波等，都进行了详细的介绍和推导，并给出了相应的MATLAB代码实现。这些代码不仅可读性强，而且具有很高的实用性，可以直接用于解决实际问题。我尝试着跑了一些代码，发现它们运行稳定，结果也与理论预期一致。这本书的编写风格让我觉得作者在学术上造诣很深，但在传道授业方面又非常用心，真正站在读者的角度去考虑问题，力求让每一个学习者都能有所收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上的逻辑性非常强，整体上呈现出一种循序渐进、层层递进的学习路径。从最基础的离散时间信号和系统入手，逐步过渡到更复杂的概念，如傅里叶变换、Z变换，以及各种滤波器的设计与实现。这样的结构安排，使得读者能够在一个扎实的基础之上，不断地拓展知识的边界。我个人特别欣赏的是，书中在介绍各种算法时，都给出了严谨的数学推导，并且清晰地阐述了算法的原理和适用范围。同时，作者并没有止步于理论的阐述，而是紧密结合MATLAB这一强大的工具，提供了大量实用的代码示例。这些代码不仅能够帮助读者理解算法的实现过程，更能让读者通过实际操作，加深对理论知识的理解和掌握。书中还涉及了一些高级话题，例如自适应滤波和谱估计，这为我们进一步深入学习数字信号处理领域的研究打下了良好的基础。这本书的价值不仅在于其内容本身，更在于它提供了一种高效的学习方法，引导读者掌握解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这次拿到这本《数字信号处理基础及MATLAB实现》，初翻了一下，感觉整体的编排思路非常清晰，从最基础的概念讲起，比如采样定理、量化等，这些都是理解整个数字信号处理体系的基石。它没有一下子就抛出复杂的算法，而是循序渐进，让读者能够一步一步地消化吸收。我尤其喜欢它在讲解理论的同时，都会紧跟着提供相应的MATLAB实现。这对于我们这些工程专业的学生来说，简直是福音。很多时候，光看公式和推导会觉得抽象，但一旦看到代码，就能立刻理解算法是如何工作的，并且能够自己动手去运行、修改，加深理解。比如在讲到滤波器设计的时候，它不仅讲解了FIR和IIR滤波器的基本原理，还给出了几种常见的MATLAB设计函数的使用方法，并且还附带了一些实际应用案例，比如音频信号的去噪处理，这让原本枯燥的理论变得生动有趣，也让我看到了数字信号处理在实际工程中的强大作用。它在内容的选择上也很接地气，没有过于追求高深的理论，而是侧重于实际应用，这对于我这种初学者来说，是非常友好的，能够帮助我快速建立起扎实的理论基础和实践能力，为我日后的专业学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始拿到这本《数字信号处理基础及MATLAB实现》，我抱着一种“又一本枯燥的教材”的心态，但事实证明我的想法完全错了。这本书的叙述方式非常生动，一点也不死板。作者在讲解一些基础概念时，会穿插一些有趣的比喻和生活中的例子，让原本可能显得高冷的理论变得亲切起来。比如在解释采样定理的时候，作者用了一个“拍照”的类比，非常形象地说明了采样频率的重要性，一下子就点醒了我。而且，书中的图示也非常精美，无论是波形图、频谱图还是系统框图，都清晰明了，视觉效果很好，极大地帮助了我理解抽象的信号处理过程。除了理论讲解，MATLAB部分的实现也做得非常出色。作者并没有简单地罗列代码，而是对每一段代码的逻辑和作用都进行了详细的解释，甚至还提供了一些调试技巧和优化建议。我跟着书中的例子，自己动手实践，感觉就像是在和一位经验丰富的老师在身边指导一样，学习过程充满了乐趣和成就感。这本书让我觉得，学习数字信号处理原来也可以是一件这么有趣的事情。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的，是它在实践性方面的出色表现。我们都知道，理论知识的学习固然重要，但如果不能将其转化为实际能力，那么学习的意义就会大打折扣。这本书在这方面做得非常到位。它不仅仅是讲解了数字信号处理的理论知识，更重要的是，它把这些理论知识与MATLAB这一强大的工程计算软件紧密地结合了起来。每一章的理论讲解之后，都会紧跟着提供相应的MATLAB程序示例，并且这些示例都来源于实际的工程应用场景，比如通信信号的调制解调、图像的滤波处理等等。我按照书中的示例，亲自动手在MATLAB环境下进行操作，发现这些代码逻辑清晰，注释详细，非常容易理解和修改。通过这些实践操作，我不仅巩固了对理论知识的理解，更重要的是，我学会了如何运用MATLAB来解决实际的数字信号处理问题。这种“理论与实践相结合”的学习模式，让我感觉学习效率大大提高，也让我对数字信号处理这一学科产生了浓厚的兴趣，我甚至开始期待着能用我学到的知识去解决一些更复杂的工程难题。