具体描述
本书是教育部普通高等教育“十五”国家级规划教材。
本书系统地阐述了逻辑电路和基础理论——逻辑函数及其数学工具；重点讨论了逻辑电路的设计方法和分析方法；详细介绍了通用性强的几类中、大规模集成器件，并结合实例介绍了它们在各领域中的应用；对可编程逻辑器件及其硬件描述语言了进行了系统介绍。
全书共10章，主要内容有：逻辑函数、集成逻辑门、组合逻辑电路、集成融发器、时序逻辑电路、硬件描述语言、半导体存储器、可编程逻辑器件、脉冲单元电路、模数及数模转换技术等。各章均附有内容提要、小结、思考题和习题。
本书可作为高等教育理工院校电子信息类、通信类、自动控制类、计算技术类等专业的教科书，也可供相关专业工程技术人员参考。
现代信号处理基础：从理论到实践 作者：张伟 教授 出版社：高等教育出版社 第一版：2023年10月 --- 本书简介 《现代信号处理基础：从理论到实践》是一本系统性介绍现代信号处理领域核心理论、关键算法及其工程应用的专著。本书旨在为电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事信号处理相关研究与开发的工程师提供一本内容详实、逻辑清晰、兼具深度与广度的参考教材与实践指南。 信号处理是理解、分析、修改和解释物理世界中各种信号（如声音、图像、电磁波、生物电信号等）的基础科学与工程技术。随着信息技术的飞速发展，信号处理已渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的语音识别到医学影像的增强，无不依赖于强大的信号处理能力。本书紧密围绕这一时代需求，构建了一个从经典理论到前沿应用的完整知识体系。 核心内容结构与特色 本书共分为七个主要部分，共计二十章，力求在理论的严谨性与工程的可操作性之间找到最佳平衡点。 第一部分：信号与系统回顾与深化（第1章至第3章） 本部分作为信号处理的基石，对读者已有的信号与系统知识进行必要的梳理、强化和提升。我们不再停留于 LTI 系统分析的基础概念，而是更深入地探讨连续时间和离散时间信号的数学建模，特别是傅里叶分析在非周期信号处理中的普适性。 第一章：信号的本质与表示 详细阐述了连续信号和离散信号的数学描述、能量和功率谱的概念。引入了随机信号的基本统计特性描述，为后续的随机信号处理打下基础。重点分析了采样定理的物理意义及其在实际系统中的限制与应用。 第二章：线性时不变（LTI）系统的深入分析 侧重于冲激响应、系统的频率特性（幅频特性与相频特性）的深入理解。通过对滤波器时域和频域特性的剖析，为设计实际应用中的滤波器奠定理论框架。 第三章：Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）的工程应用 区别于传统的代数推导，本章强调利用 Z 平面分析 LTI 系统的稳定性、因果性，并重点讲解了周期卷积与线性卷积的实现方法，为数字滤波器设计做铺垫。 第二部分：离散时间傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）（第4章至第6章） 傅里叶变换是信号处理的“瑞士军刀”，而 DFT 及其快速算法 FFT 是数字信号处理的计算核心。本部分投入大量篇幅详细解析了 FFT 算法的原理与实现。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）的理论基础 系统地推导了 DFT 的定义、性质以及其与 DTFT 的关系。详细讨论了 DFT 谱线（Spectral Lines）的物理含义，以及频谱泄漏（Spectral Leakage）现象的成因。 第五章：快速傅里叶变换（FFT）算法 深入讲解了 FFT 的核心思想，包括蝶形运算单元（Butterfly Operation）的设计，并详细剖析了基-2 DIT（Decimation-in-Time）和 DIF（Decimation-in-Frequency）两种主流算法的实现流程与计算复杂度分析。本章配有详细的流程图和伪代码示例。 第六章：FFT 在实际系统中的应用与优化 讨论了窗函数技术（如汉宁窗、海明窗）如何有效缓解频谱泄漏问题，以及如何利用 FFT 进行高效的圆周卷积计算，并探讨了变长 FFT 和非对称数据处理的技巧。 第三部分：数字滤波器设计（第7章至第10章） 滤波器是信号处理中最基础也是最重要的环节。本书将 FIR 滤波器和 IIR 滤波器并重，并着力于现代设计方法。 第七章：数字滤波器基础与性能指标 定义了理想滤波器、幅度响应、相位响应、群延迟等关键指标，并区分了线性相位与非线性相位滤波器的应用场景。 第八章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 侧重于模拟滤波器向数字滤波器的频率变换技术，如双线性变换法。详细介绍了巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的设计步骤和参数选择，并讨论了椭圆滤波器的特性。 第九章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 专注于窗函数法和频率采样法的具体实施。详细阐述了如何利用线性相位 FIR 滤波器的对称性来简化设计和优化计算。 第十章：现代最佳滤波器设计方法 引入了更先进的设计理念，包括频率采样法的高阶实现、最小二乘法设计以及Parks-McClellan（P-M）算法（基于等波纹准则的优化方法），帮助读者掌握设计高性能滤波器的专业工具。 第四部分：随机信号处理基础（第11章至第13章） 真实世界中的许多信号本质上是随机的，本部分转向随机过程理论在信号处理中的应用。 第十一章：随机过程的统计描述 介绍平稳性、遍历性、高斯过程等核心概念。重点讲解了随机过程的自相关函数和功率谱密度（PSD）的物理意义和计算方法，强调了维纳-辛钦定理在随机信号分析中的核心地位。 第十二章：随机过程的滤波 将 LTI 系统理论扩展到随机信号，深入探讨了维纳滤波器的推导过程，阐明了维纳滤波器如何实现对信号的最佳线性估计，以最小化均方误差。 第十三章：功率谱估计（谱分析） 区别于经典方法（如周期图法）的局限性，本章详细介绍了参数法和非参数法的现代谱估计技术，如自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和 ARMA 模型，以及 MUSIC 等高分辨率谱估计技术。 第五部分：多速率信号处理（第14章至第16章） 多速率技术是现代通信和多媒体处理的关键使能技术。 第十四章：抽取与插值 详细解析了信号的抽取（下采样）和插值（上采样）操作，重点讨论了混叠现象的产生机理，并引入了抽取/插值滤波器在保证信号保真度中的作用。 第十五章：采样率转换（Rate Conversion） 系统地介绍了如何通过级联抽取和插值模块实现任意比率的采样率转换，并探讨了分数延迟滤波器在精确时间同步中的应用。 第十六章：子带编码与小波变换导论 从多速率滤波器的角度引出对频带分离的理解，并作为小波变换的工程化前奏，初步介绍小波分析的优势，特别是其在时频局部化方面的独特能力。 第六部分：自适应信号处理导论（第17章至第18章） 自适应滤波器能够根据环境变化自动调整自身参数，是实现智能控制和实时通信的关键技术。 第十七章：自适应滤波器的基本结构与性能 介绍自适应滤波器的基本结构，核心在于如何定义代价函数（如最小均方误差准则）。重点分析了维纳-霍夫方程（正规方程）的迭代求解过程。 第十八章：最小均方（LMS）算法 详细推导并分析了最流行的自适应算法——LMS 算法。深入探讨了步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响，并给出了其在回声消除和噪声对消中的经典应用案例。 第七部分：时频分析与应用展望（第19章至第20章） 面对非平稳信号（如雷达、语音信号），传统的傅里叶分析存在局限性。本部分引入了先进的时频分析工具。 第十九章：短时傅里叶变换（STFT）与时频分析 探讨如何通过分帧和加窗操作实现信号在时间和频率上的局部化分析，深入分析了 STFT 分辨率的权衡问题（海森堡不确定性原理在信号处理中的体现）。 第二十章：小波变换（Wavelet Transform）的应用 从连续小波变换（CWT）到离散小波变换（DWT），阐述了小波基函数的选择及其在信号去噪（如阈值去噪）和信号压缩中的应用优势。 附录 包含了常用的 Z 变换对、初等函数的傅里叶变换对，以及 MATLAB/Python 编程实现关键算法（如 FFT、FIR 设计）的实例代码库，以增强本书的实践指导价值。 适用对象 本书理论深入且覆盖面广，不仅适用于高等院校相关专业的教材选用，也完全能作为工程师进行深入自学和工程项目开发的参考手册。阅读本书需要具备一定的微积分、线性代数和复变函数基础。通过大量的例题和工程案例分析，读者将能熟练掌握现代信号处理的核心技术，为后续的通信系统、雷达信号处理、生物医学工程等前沿领域的研究奠定坚实的基础。
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