数字信号处理原理及应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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桂志国，陈友兴，张权 等 编

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• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• 图像处理
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 傅里叶变换

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107968

版次：2

商品编码：12005994

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：392

字数：627000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号处理原理及应用（第2版）》主要包括离散时间信号与系统的基本理论，快速傅里叶变换，数字滤波器的结构理论和设计方法，特殊滤波器的设计，有限字长效应及多抽样率转换等内容。
　　《数字信号处理原理及应用（第2版）》适合普通高等院校信息类相关专业本科生及研究生选为教材，也可作为相关工程技术人员的自学参考书。

目录

第1章 离散时间信号与系统的时域分析
1．1 离散时间信号-序列
1．1．1 几种常用序列
1．1．2 序列的基本运算
1．2 序列的卷积和与相关
1．2．1 序列的卷积和
1．2．2 序列的线性相关
1．3 线性移不变系统
1．3．1 线性系统
1．3．2 移不变系统
1．3．3 单位抽样响应与卷积和
1．3．4 因果系统
1．3．5 稳定系统
1．3．6 卷积和的性质及LTI系统的互连
1．4 线性常系数差分方程
1．4．1 线性常系数差分方程的描述
1．4．2 线性常系数差分方程的求解
1．5 连续时间信号的抽样及抽样定理
1．5．1 理想抽样
1．5．2 实际抽样
1．5．3 带通信号的抽样
习题

第2章 离散时间信号与系统的z域分析
2．1 z变换的定义及收敛域
2．1．1 z变换的定义
2．1．2 z变换的收敛域
2．1．3 常用序列的z变换
2．1．4 z变换收敛域的性质
2．2 z变换
2．2．1 部分分式展开法
2．2．2 幂级数展开法
2．2．3 围线积分法（留数法）
2．3 z变换的性质与定理
2．4 z变换与连续信号拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
2．4．1 z变换与拉普拉斯变换的关系
2．4．2 序列的z变换和傅里叶变换的关系
2．5 序列傅里叶变换及性质
2．5．1 非周期序列傅里叶变换
2．5．2 序列傅里叶变换的性质与定理
2．5．3 常用序列的傅里叶变换
2．6 离散时间系统的系统函数和频率响应
2．6．1 系统函数的定义
2．6．2 系统函数与差分方程的关系
2．6．3 系统的频率响应
2．6．4 利用H（z）的零极点分析系统
2．6．5 无限长单位抽样响应系统与有限长单位抽样响应系统
习题

第3章 离散傅里叶变换
3．1 傅里叶变换的几种形式
3．1．1 非周期连续时间信号的傅里叶变换——时域连续、频域连续
3．1．2 周期连续时间信号的傅里叶级数——时域连续、频域离散
3．1．3 非周期离散时间信号（序列）的傅里叶变换——时域离散、频域连续
3．1．4 周期离散时间信号的傅里叶级数——时域离散、频域离散
3．2 周期序列的离散傅里叶级数及性质
3．2．1 周期序列的离散傅里叶级数
3．2．2 周期序列离散傅里叶级数的性质
3．2．3 周期序列的傅里叶变换
3．3 离散傅里叶变换
3．3．1 离散傅里叶变换的定义
3．3．2 DFT与z变换以及DTFT之间的关系
3．3．3 几种频率的关系
3．4 离散傅里叶变换的性质
3．4．1 离散傅里叶变换隐含的周期性
3．4．2 离散傅里叶变换的性质
3．5 有限长序列的循环卷积定理和循环相关定理
3．5．1 有限长序列的循环卷积
3．5．2 循环卷积定理
3．5．3 有限长序列的线性卷积和循环卷积
3．5．4 有限长序列的循环相关与循环相关定理
3．6 频域抽样理论
3．6．1 由X（k）不失真地恢复x（n）的条件
3．6．2 频率抽样的内插公式
3．7 基于DFT技术的频谱分析技术
3．7．1 利用DFT对连续非周期信号进行频谱分析
3．7．2 利用DFT对连续信号进行频谱分析中的问题及其解决方法
3．7．3 频率分辨率
习题

第4章 快速傅里叶变换
4．1 DFT的运算量分析及改善途径
4．1．1 直接计算DFT的运算量
4．1．2 改善DFT运算效率的基本途径
4．2 按时间抽取的基-2FFT算法
4．2．1 算法原理
4．2．2 算法运算量分析
4．2．3 算法特点分析
4．2．4 按时间抽取的其他形式流图
4．2．5 DIT基-2FFT的软件编程思想
4．3 按频率抽取的基-2FFT算法
4．3．1 算法的基本原理
4．3．2 按频率抽取的FFF算法特点分析
4．3．3 时间抽取法与频率抽取法的比较
4．4 快速傅里叶反变换
4．4．1 稍微变动FFT程序和参数实现IFFT
4．4．2 不改变FFT的程序直接实现IEFT
4．5 FFT算法的MATLAB软件实现
4．6 实序列的FFT算法
4．6．1 利用频谱对称性推导实序列的FFT
4．6．2 离散哈德曼变换
4．7 基于FFT的线性卷积与线性相关快速算法
4．7．1 基于FFT的有限长序列线性卷积算法
4．7．2 基于FFT的有限长序列和无限长序列卷积算法
4．7．3 基于FFT的线性相关算法
习题

第5章 数字滤波器的基本结构
5．1 数字滤波器结构的表示方法
5．2 无限长单位抽样响应（IIR）滤波器的结构
5．2．1 直接I型
5．2．2 直接Ⅱ型（典范型、正准型）
5．2．3 级联型
5．2．4 并联型
5．2．5 转置定理
5．3 有限长单位抽样响应（FIR）滤波器的基本结构
5．3．1 直接型（横截型、卷积型）
5．3．2 级联型
5．3．3 快速卷积型
5．3．4 频率抽样型结构
5．3．5 梳状滤波器
5．4 格型滤波器的基本结构
5．4．1 全零点（FIR）格型滤波器
5．4．2 全极点（IIR）格型滤波器
5．4．3 零、极点（IIR）格型滤波器
习题

第6章 无限长单位抽样响应数字滤波器的设计
6．1 滤波器的基本概念
6．1．1 滤波器的分类
6．1．2 滤波器的技术指标
6．1．3 滤波器的设计步骤
6．2 模拟低通滤波器的设计
6．2．1 由幅度平方函数来确定系统函数
6．2．2 巴特沃思模拟低通滤波器的设计
6．2．3 切比雪夫模拟低通滤波器的设计
6．2．4 椭圆模拟低通滤波器的设计
6．2．5 贝塞尔模拟低通滤波器的设计
6．2．6 归-化原型滤波器设计数据
6．2．7 常用模拟滤波器的比较
6．3 基于模拟滤波器的IIR数字滤波器设计
6．3．1 抽样响应不变法
6．3．2 双线性变换法
6．4 数字高通、带通和带阻IIR滤波器的设计
6．4．1 模拟频带法
6．4．2 数字频带法
习题

第7章 有限长单位抽样响应数字滤波器的设计
7．1 线性相位FIR数字滤波器及其特点
7．1．1 线性相位的定义
7．1．2 线性相位的条件
7．1．3 线性相位FIR滤波器的幅度特性
7．1．4 线性相位FIR滤波器的零点分布
7．2 窗函数设计法
7．2．1 设计方法
7．2．2 加窗处理对频谱性能的影响
7．2．3 典型窗函数
7．2．4 窗函数设计法举例
7．3 频率抽样设计法
7．3．1 设计方法
7．3．2 逼近误差
7．3．3 频率抽样法设计举例
7．4 等波纹最佳设计法
7．4．1 设计思想
7．4．2 交错点组定理
7．4．3 Parks-McClellan算法
7．4．4 MATLAB实现
7．5 IIR滤波器和FIR滤波器的比较
习题

第8章 常用的特殊滤波器
8．1 常用的特殊IIR滤波器
8．1．1 全通滤波器
8．1．2 最小相位滤波器
8．1．3 特殊零极点二阶滤波器
8．2 简单整系数FIR滤波器
8．2．1 均值滤波器
8．2．2 平滑滤波器
8．2．3 建立在零极点相消思想的简单整系数滤波器
习题

第9章 有限字长效应
9．1 问题的提出
9．2 二进制数的表示
9．2．1 定点运算与浮点运算
9．2．2 原码、补码和反码
9．3 量化误差
9．3．1 定点运算的量化误差
9．3．2 浮点运算中的量化误差
9．4 系统输入信号的量化效应
9．4．1 信号量化误差的统计分析
9．4．2 量化噪声通过线性系统的响应
9．5 系统系数的量化效应
9．5．1 系数量化误差对系统零极点的影响
9．5．2 系数量化对滤波器稳定性的影响
9．6 定点运算FIR滤波器的有限字长效应
9．6．1 FIR滤波器的有限字长效应
9．6．2 FFT算法的有限字长效应
9．7 定点运算IIR滤波器的有限字长效应
9．7．1 量化噪声
9．7．2 极限环振荡
9．7．3 死带效应
9．8 浮点运算的有限字长效应
习题

第10章 多抽样率转换
10．1 按整数因子D抽取
10．1．1 抽取器
10．1．2 抗混叠抽取器
10．1．3 频谱关系
10．2 按整数因子，内插
10．2．1 插值器
10．2．2 插值器的频域分析
10．2．3 插值器的时域关系
10．3 按有理因子I/D的抽样率转换
10．4 多抽样率转换FIR滤波器的MATLAB实现
10．4．1 相关的MATLAB函数
10．4．2 FIR整数插值举例
10．4．3 FIR整数抽取举例
10．4．4 FIR有理因子的抽样率转换
10．5 多抽样率转换的FIR滤波器结构
10．5．1 整数因子抽取的FIR实现
10．5．2 整数因子插值的FIR实现
10．5．3 多相FIR结构
习题
参考文献

前言/序言

《电子世界漫游记：信号的奥秘与技术的脉搏》 这是一场穿越时空的旅程，我们将一同踏入一个由无形波形构筑的奇妙领域——信号的世界。从最古老的电报传递，到现代智能手机的瞬息万语，再到卫星信号的遥远呼唤，无不闪耀着信号的智慧。本书并非一本冰冷的教科书，而是您探索电子世界奥秘的指南，一次与信号亲密接触的精彩冒险。我们将剥去信号层层神秘的外衣，揭示其内在的逻辑与规律，并展示它们如何在我们日常生活的方方面面发挥着至关重要的作用。 第一章：信号的诞生与回响——听见世界的语言 在旅程的起点，我们将回归信号的本源。什么是信号？它们是如何产生的？我们将从最基本的物理概念出发，理解声音、光、电磁波等不同形式的信号是如何被我们感知和转化的。您将了解到，我们所听到的音乐、看到的图像、感受到的温度，都并非孤立的存在，而是经过一系列复杂的转换，最终以信号的形式传递到我们的感官。我们将探讨模拟信号的连续性与丰富性，以及数字信号的离散与精准。想象一下，您正置身于一个巨大的声音画廊，每一种声音都由一段独特的波形构成。本书将教您如何“看见”这些波形，理解它们的高低起伏，它们的变化快慢，以及它们如何组合成意义。 第二章：信号的语言——解码世界的编码 信号并非杂乱无章的随机波动，它们拥有自己的语言，一种可以被理解和分析的语言。在本章，我们将深入学习如何解读这些信号。傅里叶变换，这个在科学界享有盛誉的工具，将不再是晦涩难懂的数学符号，而是帮助我们分解复杂信号的“棱镜”，将它们分解成构成它的基本“音符”。您将理解，任何复杂的信号都可以被看作是无数个简单正弦波的叠加。我们将学习采样定理，理解为何数字世界需要“快照”来捕捉连续的信号，以及采样的频率如何决定我们能够捕捉到的信息量。我们还将探讨量化，将连续的信号值映射到离散的数字，这是数字信号处理的核心步骤。通过这些工具，您将能够从看似混乱的信号流中提取出有用的信息，就像一位经验丰富的密码学家解读加密信息一样。 第三章：信号的旅程——过滤与增强的艺术 信号在传输过程中，往往会不可避免地受到各种干扰，就像远方的声音会夹杂着风声雨声一样。这些干扰被称为“噪声”，它们会扭曲信号的真实面貌。在本章，我们将学习如何“净化”信号，让它们回归本来的纯净。我们将介绍各种滤波器，它们就像信号世界里的“筛子”，能够精准地去除不必要的频率成分，让有用的信号脱颖而出。您将了解到低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等不同类型的“滤网”，它们各自擅长处理不同类型的噪声。此外，我们还将学习信号增强技术，如何让微弱的信号变得清晰可辨。想象一下，您正在聆听一段古老的录音，其中夹杂着大量的杂音，我们将学习如何使用这些技术，让录音中的人声重新变得清晰。 第四章：信号的变形记——压缩与编码的智慧 信息爆炸的时代，如何高效地存储和传输海量信号成为了一个巨大的挑战。在本章，我们将探索信号压缩和编码的奥秘。您将了解到，许多信号中存在冗余信息，可以被巧妙地去除，而不会显著影响信号的质量。我们将介绍不同类型的编码技术，例如哈夫曼编码，它能够为出现频率高的信号分配更短的编码，从而实现高效的压缩。您将明白，为何一张照片可以被压缩到很小的体积，为何一段视频可以流畅地在线播放，这背后都有着精巧的信号编码和解码技术在支撑。我们将探讨无损压缩和有损压缩的区别，以及它们各自的应用场景。 第五章：信号的交响曲——多路复用与调制的神奇 在通信的世界里，我们不仅仅需要处理单个信号，更需要让众多信号和谐共存，共享有限的传输媒介。在本章，我们将深入了解多路复用技术，它允许我们在同一条“高速公路”上，同时传输多条“车辆”，而互不干扰。您将了解到时分多路复用（TDM）和频分多路复用（FDM），它们就像是为不同“车辆”分配不同的时间段或不同的“车道”，确保信息的顺畅传输。此外，我们还将学习调制技术，它是将数字信息“打包”到载波信号上，以便于更有效地进行传输。从最早的调幅（AM）到现代的调频（FM），再到更复杂的数字调制技术，我们将一步步理解它们的工作原理。您将明白，为何您的手机能够同时与基站进行语音通信、上网浏览、收发信息，这正是多路复用和调制技术共同作用的结果。 第六章：信号的侦探——模式识别与特征提取 在海量的数据中寻找规律，识别特定的模式，是许多高级应用的关键。在本章，我们将进入信号处理的“侦探”领域。我们将学习如何从信号中提取出关键的“线索”，也就是特征，并利用这些特征来识别特定的模式。例如，我们将探讨人脸识别技术，它如何从图像信号中提取出眼睛、鼻子、嘴巴等特征，并进行比对。我们还将了解语音识别，它如何将声音信号转化为文字。您将明白，模式识别不仅仅是简单的比对，更是一种基于统计学和机器学习的智能分析过程。本书将为您揭示其中一些基本的算法和思想。 第七章：信号的应用蓝图——从医疗到娱乐的广阔天地 信号处理技术早已渗透到我们生活的方方面面，创造了无数的奇迹。在本章，我们将走出理论的殿堂，去看看信号处理在现实世界中的具体应用。在医疗领域，医学影像（如X光、CT、MRI）的生成与处理，心电图（ECG）和脑电图（EEG）的分析，都离不开精密的信号处理技术。在通信领域，从Wi-Fi到5G，从卫星通信到海底光缆，信号处理是这一切得以实现的基础。在音频和视频领域，数字音乐的制作、高清电视的传输、电影特效的制作，都离不开信号处理的功劳。在工业领域，自动化生产线的控制、传感器数据的采集与分析，也都在默默地运用着信号处理的智慧。您将看到，一个微小的信号处理技术，可能就是一个巨大产业的基石。 第八章：信号的未来畅想——智能化与连接的新纪元 技术的发展永无止境，信号处理也在不断地进化。在本章，我们将展望信号处理的未来。随着人工智能的飞速发展，信号处理将与机器学习、深度学习更加紧密地结合，实现更加智能化的信号分析和处理。例如，未来的自动驾驶汽车将需要处理海量的传感器信号，以实时感知周围环境并做出决策。物联网（IoT）设备的普及，将产生更加庞大的数据流，需要高效的信号处理技术来管理和分析。边缘计算的兴起，将使得信号处理能力更加靠近数据源，实现更快的响应速度。我们将探讨未来的趋势，例如更加高效的信号压缩算法、更强大的噪声抑制技术、以及更加精准的模式识别能力。 结语：您已成为信号的探索者 通过这本书的旅程，您已经不再仅仅是一个信号的旁观者，而是成为了一位信号的探索者。您已经学习了信号的基本概念，掌握了分析信号的工具，理解了信号在各种应用中的重要作用，并对信号处理的未来充满了期待。希望这本书能够点燃您对电子世界的好奇心，激发您进一步深入探索的兴趣。信号无处不在，它们是连接我们与世界的纽带，是驱动技术进步的引擎。愿您在这信号的海洋中，继续乘风破浪，发现更多精彩！

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在逻辑结构和内容组织方面做得非常出色。它并非简单地罗列知识点，而是将整个数字信号处理的体系构建得如同一个层层递进的迷宫，引导读者一步步深入。开篇章节通常会从最基础的信号和系统的概念入手，为后续的理论打下坚实的基础。随着阅读的深入，章节的难度会逐渐升级，从离散时间信号、线性时不变系统，到傅里叶变换、Z变换等核心概念，每一步都紧密衔接，仿佛是为解开下一个谜题而精心铺设的道路。最让我印象深刻的是，作者在引入每一个新概念时，都会先回顾相关的旧知识，然后清晰地阐述新概念与旧知识之间的联系和区别，这种“温故而知新”的学习方式，极大地帮助我巩固了已有的知识，并为理解新概念打下了良好的基础。此外，书中大量图示和表格的使用也极大地增强了内容的直观性。那些精美的示意图，将抽象的信号波形、系统框图以及变换过程可视化，让我不再需要花费大量的精力去脑补那些抽象的数学模型。而清晰的表格则将繁杂的数据和公式进行了有效的归纳总结，便于对照和记忆。整体而言，这种由浅入深、循序渐进的教学设计，配合丰富的图文辅助，使得学习过程更加系统化和高效，真正做到了“条理清晰，脉络分明”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性体现在其理论与实践的完美结合。它并非只停留在空洞的理论讲解，而是通过大量贴近实际应用的案例，让读者能够真切地感受到数字信号处理的魅力和力量。在介绍某个理论概念后，作者会紧接着提供一个与之相关的实际应用场景，并详细分析该场景是如何利用该理论来解决问题的。例如，在讲解滤波器设计时，书中不仅给出了各种滤波器的数学模型和设计方法，还展示了如何在音频处理中利用低通滤波器来去除高频噪声，或者如何在图像处理中利用高通滤波器来增强边缘细节。这些案例的描述都非常详细，从问题的提出、理论的应用到最终的实现效果，都一一呈现。更值得一提的是，书中还包含了一些与代码实现相关的示例，虽然不是完整的代码库，但足以让读者对如何在编程中应用这些理论有一个初步的了解。这种“理论+案例+初步实践”的模式，极大地提升了本书的学习价值，让读者不仅能够理解“是什么”，更能明白“怎么用”。对于我这样一个渴望将所学知识应用于实际工程中的读者来说，这无疑是一笔宝贵的财富，让我看到了数字信号处理在各个领域的广泛应用前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，采用了一种简洁而现代的风格，主色调是深邃的蓝色，搭配银色的标题字体，给人一种专业、严谨的科技感。封面上方印着“数字信号处理原理及应用（第2版）”，字体清晰有力，一看就知道是关于科技领域的著作。封底的文字也经过精心排版，简要介绍了本书的特色和内容概要，读来流畅易懂，让人对接下来的阅读充满期待。打开书页，纸张的质感也很好，不是那种廉价的泛黄纸，而是那种略带光泽、厚实且韧性十足的印刷纸，摸上去有一种温润的触感。书本的装订也很牢固，每一页都缝合得严丝合缝，翻阅时不会轻易散开，即便是经常翻阅，也能保持其完好。在细节上，页边距的设计也很合理，既留有足够的阅读空间，又不会显得过于空旷，整体的视觉感受非常舒适。印刷的字体大小适中，字迹清晰锐利，即使在光线不太充足的环境下阅读，也不会费眼。而且，书本的重量也很合适，拿在手里既有分量感，又不会过于沉重，非常便于携带和长时间阅读。整体而言，从外在的包装到内在的纸张和印刷，都体现了出版方对图书品质的严谨追求，让人从拿到书的第一刻起就感受到了它的价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，就像是在探索一个浩瀚而精妙的数学世界，作者的语言风格非常独特，时而像一位循循善诱的导师，用清晰易懂的比喻讲解抽象的概念，将复杂的数学公式化为生活中常见的场景，让原本晦涩难懂的原理变得触手可及。例如，在讲解傅里叶变换时，作者并没有直接抛出一堆公式，而是先描绘了一个声音的波形，然后一步步引导读者思考如何将这个复杂的声音分解成一系列简单的正弦波，这个过程就像在“拆解”一个复杂的音乐，找出其中每一个音符的贡献。这种“化繁为简”的教学方式，极大地降低了初学者的门槛，让我能够更轻松地理解那些看似高深莫测的理论。同时，书中穿插的案例分析也非常精彩，作者选取了实际应用中的典型场景，例如音频降噪、图像压缩等，通过这些具体案例来印证理论的有效性，让学习过程充满了实践的乐趣。这些案例的分析既有深度又不失广度，涵盖了多个领域，让我看到了数字信号处理在现实世界中的巨大潜力。而且，作者在讲解过程中，还会适当地加入一些历史典故或者科学家的趣闻，为原本严肃的学术内容增添了一丝人文色彩，使得阅读过程更加生动有趣，也更容易让人记住那些重要的概念和人物。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，让我最大的感受是它充分激发了我对数字信号处理领域的好奇心和探索欲。作者的写作风格非常灵活多变，有时严谨得如同科学家的研究报告，用精确的数学语言描述复杂的原理；有时又充满了哲思，引导读者思考信号的本质和处理的意义。例如，在讲解采样定理时，作者不仅解释了其数学推导过程，还将其上升到信息论的高度，探讨了信息在采样过程中可能发生的损失以及如何最大限度地保留信息。这种由点及面的讲解方式，让我不仅仅是记住公式，更能理解其背后的深刻含义。书中还会穿插一些历史性的回顾，介绍数字信号处理技术的发展历程，以及那些伟大的科学家们是如何一步步奠定该学科的基石。这些历史性的视角，让我在学习技术的同时，也对整个科学发展的脉络有了更清晰的认识，感受到了一种历史的厚重感。此外，作者在处理一些争议性或者前沿的议题时，也表现出了非常开放的态度，既介绍了主流观点，也提及了不同的学术声音，鼓励读者独立思考，形成自己的判断。这种开放包容的学术氛围，无疑是对读者最好的引导，让我感受到学习知识的过程也是一个不断质疑、求索和成长的过程。