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出版者:北京大学出版社

作者:隋红建

出品人:

页数:187

译者:

出版时间:1997年1月1日

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787301033357

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 通信原理
• 数据通信
• 网络协议
• TCP/IP
• 网络安全
• 网络工程
• 通信技术
• 信息技术
• 计算机科学

《数字信号处理基础与应用》 内容简介 本书全面深入地探讨了数字信号处理（DSP）领域的核心理论、关键算法及其在现代工程实践中的广泛应用。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、研究生以及一线工程技术人员提供一本系统、详尽、且具有高度实践指导意义的参考教材。 本书的结构设计遵循从理论基础到前沿应用的逻辑递进路线，共分为六大部分，共计十六章。 第一部分：离散时间信号与系统基础 (Fundamentals of Discrete-Time Signals and Systems) 本部分为全书的理论基石，重点阐述了将连续时间信号转化为离散时间信号的理论基础。 第一章：离散时间信号 详细介绍了采样定理（包括奈奎斯特-香农采样定理的严格推导与实际限制）、量化误差分析、以及信号的表示方法（如序列、脉冲序列）。着重讨论了周期序列、能量信号与功率信号的定义及其性质。 第二章：线性时不变系统（LTI） 深入剖析了离散时间LTI系统的基本特性，包括因果性、稳定性（BIBO稳定性的充要条件）。系统响应（冲激响应和阶跃响应）的计算被详细阐述。本章的核心是卷积和（Convolution Sum）的推导及其在系统分析中的核心作用。通过大量实例展示了卷积运算在求解系统输出中的直观性和有效性。 第三章：离散时间傅里叶变换 (DTFT) 引入了DTFT作为分析离散时间信号频域特性的强大工具。详细讲解了DTFT的收敛条件、周期性和共轭对称性。利用周期序列的傅里叶级数与DTFT之间的关系，揭示了频谱泄露（Spectral Leakage）现象的本质，为后续的DFT/FFT分析奠定基础。 第二部分：Z变换及其应用 (The Z-Transform and its Applications) Z变换是分析离散时间系统动态特性和稳定性的核心数学工具。 第四章：单边与双边Z变换 严格定义了Z变换及其收敛域（Region of Convergence, ROC）。详细分析了ROC对系统稳定性和因果性的约束关系。通过表格总结了常见信号的Z变换对，并重点讨论了Z变换的性质（线性性、时移性、微分性质等）。 第五章：线性常系数差分方程 (LCCDE) 与系统函数 阐述了如何利用Z变换将时域的LCCDE转化为频域的代数方程。系统函数 $H(z)$ 的概念及其在分析系统零点和极点位置上的关键作用被详尽阐述。通过对极点分布的分析，直观地判定系统的稳定性，这是现代控制理论和通信系统设计中的关键一步。 第三部分：有限样本的频谱分析 (Spectral Analysis of Finite-Length Signals) 本部分侧重于实际工程中无法无限采集信号的限制所带来的挑战与解决方案。 第六章：离散傅里叶变换 (DFT) 详细定义了DFT及其逆变换（IDFT）。重点分析了DFT矩阵的性质以及其与DTFT的关系。讨论了DFT的周期性、共轭对称性，并强调了DFT在频率分辨率和栅格效应（Picket-fence Effect）方面的影响。 第七章：快速傅里叶变换 (FFT) 算法 深入剖析了FFT算法，特别是Cooley-Tukey（蝶形运算）算法的原理，包括按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）的实现结构。着重讲解了FFT的计算复杂度优势，并讨论了非2的幂次（Non-Power-of-Two）DFT的实现方法，如Chirp Z-变换和 Bluestein 算法。 第八章：谱分析技术 区分了周期图法（Periodogram）和其局限性（高方差）。引入了高级谱估计方法，如Bartlett法、Welch平均法，用于降低噪声和提高频谱估计的平滑性。非参数谱估计与参数谱估计（如AR模型）的基本思想也被简要介绍。 第四部分：数字滤波器设计 (Digital Filter Design) 数字滤波器是DSP应用中最核心的部分，本部分系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理与方法。 第九章：FIR 滤波器理论与设计 阐述了FIR滤波器的固有优势（线性相位、绝对稳定性）。重点讲解了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、汉明窗、Blackman窗）的设计原理，并详细推导了等波纹滤波器（Parks-McClellan算法）的基本流程，强调了最优滤波器设计的重要性。 第十章：IIR 滤波器理论与设计 介绍了IIR滤波器的实现结构。重点讲解了模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的设计，并详细介绍了从模拟域到数字域的两种主要转换方法：双线性变换法（Bilinear Transformation）和脉冲不变法（Impulse Invariance），分析了双线性变换引入的频率压缩问题及对策。 第五部分：多速率信号处理 (Multirate Signal Processing) 第十一章：采样率变换 深入探讨了信号采样率改变对频谱的影响。详细分析了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）操作，包括其频谱的混叠与延展效应。讲解了理想抽取/插值滤波器和实际设计中的限制。 第十二章：子波包与滤波器组 介绍了应用于变带宽分析和高效编码的滤波器组结构。重点讲解了QMF（正交镜像滤波器组）的原理，以及它在小波变换（Wavelet Transform）中的应用基础。 第六部分：自适应滤波与应用实例 (Adaptive Filtering and Applications) 第十三章：随机过程与维纳滤波 引入了信号处理中的随机信号理论。定义了平稳随机过程、功率谱密度（PSD）。详细推导了维纳滤波器的结构及其在最小均方误差（MMSE）准则下的解，这是自适应算法的理论起点。 第十四章：LMS 算法 详细介绍了最小均方（LMS）算法的迭代更新过程，包括步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响。通过仿真分析了LMS算法在噪声抵消和回声消除中的性能。 第十五章：数字滤波器实现 讨论了直接型、格型等数字滤波器在固定点和浮点运算下的结构实现。重点分析了量化噪声和溢出对系统性能的影响，以及降低位宽需求的技术。 第十六章：实际应用案例 选取了几个代表性的应用领域进行深入分析：高精度音频处理（如混响与均衡）、通信中的信道均衡、以及在医学成像（如MRI数据重建）中的DSP技术应用，展示了理论知识向实际工程的转化过程。 本书的特色在于理论的严谨性与工程实践的紧密结合。每章末均附有丰富的习题，旨在巩固理论知识；并且提供了大量的MATLAB/Python代码示例，供读者上机实践，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。本书致力于培养读者独立分析和解决复杂数字信号处理问题的能力。

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