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出版者:科学出版社

作者:（美）Vinay K.Ingle,John G.Proakis

出品人:

页数:432页

译者:

出版时间:2003-03-01

价格:35.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030111432

丛书系列:国外高校电子信息类优秀教材

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数字信号处理：原理、方法与前沿应用 书籍名称： 数字信号处理：原理、方法与前沿应用 (Digital Signal Processing: Principles, Methods, and Advanced Applications) 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的数字信号处理（DSP）知识体系。它不仅仅是对经典理论的复述，更聚焦于当前工程实践中至关重要的算法、工具和新兴应用领域。全书结构严谨，内容翔实，兼顾理论深度与实践广度，特别适合作为高等院校电子、通信、计算机、自动化等专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，同时也为相关领域的工程师和科研人员提供了一本实用的案头手册。 本书内容划分为基础理论、核心算法、实现技术与前沿应用四大板块，确保读者能够构建起从概念理解到实际部署的完整认知链条。 第一部分：基础理论与离散系统分析 本部分奠定数字信号处理的理论基石。我们首先回顾了连续时间信号与系统，并详细阐述了采样定理（包括理想采样、欠采样和过采样），这是连接连续世界与离散世界的关键桥梁。 离散时间信号与系统： 深入探讨了离散时间信号的表示、基本运算，以及线性时不变（LTI）系统的性质。系统响应、卷积和系统的稳定性、可观测性、可控性等核心概念被清晰地解析。 Z变换及其应用： Z变换作为分析离散时间系统的主要数学工具，被详尽讲解。我们不仅介绍了单边和双边Z变换的性质、收敛域（ROC）的确定，还重点展示了如何利用Z变换来求解差分方程、分析系统稳定性，以及理解零极点分布对系统特性的影响。 傅里叶分析基础： 从连续时间傅里叶变换过渡到离散时间傅里叶变换（DTFT），强调了DTFT在描述离散信号频谱中的作用。同时，引入了离散傅里叶变换（DFT）的数学定义、周期延拓特性，并为后续的快速傅里叶变换（FFT）算法做了必要的铺垫。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是DSP技术的核心应用之一。本部分系统地覆盖了数字滤波器的两大主流类型——FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、方法和权衡分析。 FIR滤波器设计： 详细介绍了窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计步骤和性能分析，并深入讲解了频率采样法和Parks-McClellan算法（最优滤波器设计），强调了FIR滤波器固有的线性相位特性及其在通信和音频处理中的重要性。 IIR滤波器设计： 剖析了模拟滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的经典设计过程，并重点阐述了从模拟域到数字域的频率变换技术，如双线性变换（Bilinear Transform）和脉冲不变法。讨论了IIR滤波器在实现高陡峭度滤波器时的效率优势以及其非线性相位可能带来的问题。 滤波器实现与量化效应： 讨论了直接型、级联型、并联型等不同滤波器结构对计算资源和实现精度的影响。特别关注了有限精度运算带来的量化误差、溢出问题以及如何在实际硬件（如DSP芯片或FPGA）中优化结构以提高鲁棒性。 第三部分：快速算法与变换域处理 本部分聚焦于高效处理信号的数学工具，特别是傅里叶分析在计算上的加速方法，以及在变换域中进行信号处理的优势。 快速傅里叶变换（FFT）： 详尽解析了FFT算法的原理，包括Decimation-in-Time (DIT) 和 Decimation-in-Frequency (DIF) 结构，并探讨了非2的N次方的信号长度处理方法（如零填充和分段处理）。强调了FFT在频谱分析中的应用效率。 其他变换： 介绍了短时傅里叶变换（STFT）及其在处理非平稳信号中的应用。同时，探讨了小波变换（Wavelet Transform）的基本概念，作为一种时频局部化能力更强的工具，尤其在去噪和特征提取方面的潜力。 谱分析技术： 区分了参数化谱估计（如AR模型）和非参数化谱估计（如周期图法、韦尔奇法）。重点分析了提高谱分辨率和抑制旁瓣效应的现代谱估计方法，如最小方差无偏功率谱估计（MVDR）。 第四部分：自适应处理与现代应用 本部分将理论与现代工程挑战相结合，介绍了信号处理领域中动态和智能化的技术，并展望了关键的应用方向。 自适应滤波： 这是DSP领域的前沿热点。本书系统介绍了维纳滤波器（Wiener Filter）的理论基础，并详细推导了最广泛使用的LMS（最小均方误差）算法、归一化LMS（NLMS）算法的收敛性与步长选择策略。应用实例包括回声消除、噪声消除和信道均衡。 数字滤波器组与多速率信号处理： 探讨了信号的过采样和欠采样技术，如抽取（Decimation）和插值（Interpolation）。重点讲解了交错滤波器组、子带编码，以及应用于数据压缩和高速模数/数模转换（ADC/DAC）接口设计中的应用。 应用案例分析： 提供了多个跨学科的深度应用案例，包括： 通信系统： 信道建模、均衡器设计、数字调制解调。 图像处理基础： 图像滤波、边缘检测（如Sobel, Laplacian算子在数字域的实现）。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）和脑电图（EEG）的基础去噪与特征提取。 本书的特点在于强调理论的严谨性、算法的实用性以及实现的复杂度考量。通过结构化的章节安排和丰富的例题分析，读者将能掌握设计和分析任何数字信号处理系统的必备技能。

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我一直对多速率信号处理（multirate signal processing）的概念感到好奇。在实际工程中，不同速率的信号需要进行转换和处理，这涉及到抽取（decimation）和插值（interpolation）等技术。我希望这本书能够深入浅出地介绍多速率信号处理的基本原理，包括抽取和插值的数学模型以及它们对信号频谱的影响。更重要的是，我期待书中能够通过MATLAB的仿真，直观地展示如何实现信号的抽取和插值，以及如何设计多速率滤波器来避免混叠和失真。例如，在一个通信系统中，如何将一个高采样率的信号抽取到较低的采样率，或者如何将一个低采样率的信号插值到较高的采样率，并观察这些操作对信号质量的影响。

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我在信号处理领域，一直对采样定理和混叠现象感到困惑。虽然知道理论上的解释，但总觉得缺少一些直观的感受。这本书如果能够在这个部分深入探讨，我将非常欣喜。我希望书中能够详细解释奈奎斯特采样定理，包括其数学推导和物理意义。更重要的是，我希望能够通过MATLAB的仿真，直观地展示混叠现象是如何产生的，以及如何通过提高采样率来避免混叠，或者在混叠发生后如何进行信号的恢复（如果可能的话）。我期待书中能够提供清晰的图示，例如将一个高频信号与一个低频信号混合后进行采样，并观察在不同采样率下，频谱是如何变化的。

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这本书在介绍数字信号处理的应用方面，如果能够涵盖通信系统中的一些典型案例，那将极大地提升其价值。例如，在数字通信的接收端，如何利用数字信号处理技术来实现信号的滤波、解调、均衡等功能。我希望书中能够通过MATLAB的仿真，展示这些技术的具体实现过程，例如如何设计匹配滤波器来最大化信噪比，如何利用盲均衡算法来消除信道失真，以及如何实现星座图的绘制和误码率的计算。了解这些实际应用，能够帮助我更深刻地理解数字信号处理理论的意义，并为我未来从事通信相关的工作打下坚实的基础。

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这本书的书名就让我眼前一亮：《数字信号处理：应用MATLAB（英文影印版）》。光是看到“数字信号处理”这几个字，就足以勾起我多年来对这个领域的好奇和一丝丝的敬畏。我在电子信息工程的本科和研究生阶段都曾接触过这门课程，但说实话，当时的理解和掌握程度，现在回想起来，用“浮光掠影”来形容毫不为过。理论知识犹如高悬的明月，虽然能看到光辉，却总觉得难以触及。而MATLAB，作为一个强大而灵活的工程计算软件，更是我在解决实际工程问题时不可或缺的利器。一直以来，我都渴望能有一本书，能够将这两者——深奥的理论和强大的实践工具——完美地结合起来，并且是以一种清晰、直观、易于理解的方式呈现。这本书的书名恰恰点明了这一点，它承诺了理论的深度和实践的广度，让我看到了将抽象的数学模型转化为具体信号处理应用的希望。尤其是“应用MATLAB”这几个字，预示着这本书不会仅仅停留在公式推导和概念阐述，而是会深入到如何运用MATLAB来实现这些算法，如何通过仿真来验证理论的正确性，甚至是如何在实际工程项目中指导应用。我期待着这本书能够在我多年来积累的知识体系中，注入一股新的活力，让我能够更加扎实地掌握数字信号处理的核心概念，并且能够自信地运用MATLAB去解决各种复杂的信号处理难题。这本书的出现，对于我这样希望在理论和实践之间架起桥梁的读者来说，无疑是一个福音。我迫不及待地想翻开它，去探索其中的奥秘，去感受理论与代码的完美融合所带来的震撼。

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拿到这本书，我第一个想深入了解的章节，应该是关于离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的。这是数字信号处理的基石，理解了DFT和FFT，才能更好地理解信号的频谱特性，进而进行后续的分析和处理。我非常期待书中能够详细阐述DFT的原理，包括其数学定义、物理意义以及与连续傅里叶变换（CFT）的关系。然后，我希望能够看到FFT算法的推导过程，尤其是Cooley-Tukey算法是如何通过分治策略来大大提高计算效率的。更重要的是，我希望这本书能够通过MATLAB的实现，清晰地展示如何计算和绘制信号的频谱图，如何理解频谱图中所包含的信息，例如信号的频率成分、能量分布等。我希望书中能够给出一些实际的应用场景，例如如何利用FFT来识别音频信号中的特定音调，或者如何通过频谱分析来检测信号中的异常。例如，当我们需要分析一段声音信号时，如何利用MATLAB计算其FFT，然后观察其频谱图，从而判断出声音的主要频率成分，甚至可能识别出说话人的声音特征。

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对于本书中的随机信号处理部分，我抱有极大的期待。随机信号的分析和处理是数字信号处理领域中一个非常重要且具有挑战性的方向，尤其是在通信、雷达、生物医学信号等领域。我希望书中能够详细阐述随机信号的基本概念，例如均值、方差、自相关函数、互相关函数等，并解释这些统计量在信号分析中的作用。我更期待书中能够介绍一些经典的随机信号处理算法，例如功率谱密度估计（PSD estimation）、线性预测（Linear Prediction）等。通过MATLAB的实现，我希望能够直观地看到如何估计一个随机信号的功率谱密度，以及如何利用线性预测来预测信号的未来值。

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我非常关注这本书在小波变换（Wavelet Transform）方面的讲解。小波变换作为一种新兴的信号分析工具，在时频分析、信号去噪、图像压缩等领域展现出强大的潜力。我希望书中能够详细介绍小波变换的基本概念，包括尺度函数、小波函数以及多分辨率分析的原理。我期待书中能够通过MATLAB的代码示例，演示如何进行一维和二维的小波变换，如何分解和重构信号，以及如何利用小波变换进行信号的去噪和特征提取。例如，如何使用MATLAB对一段包含噪声的音频信号进行小波去噪，并与传统的滤波方法进行对比，以展示小波变换的优势。

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这本书的“应用MATLAB”这一部分，对我来说具有决定性的吸引力。我一直认为，学习信号处理理论固然重要，但如果不能将其转化为实际的工程应用，那么其价值将大打折扣。我希望这本书能够提供大量经过精心设计的MATLAB代码示例，这些代码不仅仅是简单的函数调用，而是能够覆盖数字信号处理的各个核心环节，从信号的生成、处理到分析和可视化。我期待书中能够有关于如何利用MATLAB进行信号的采样、量化，如何实现各种滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的设计和应用，以及如何进行信号的变换（如傅里叶变换、Z变换、小波变换）等内容的具体实现。我希望书中能够提供清晰的代码注释，并解释每一段代码的逻辑和实现细节，让我能够轻松地理解和修改这些代码，将其应用于我自己的项目中。

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这本书的封面设计，虽然我无法在此详细描述，但它给我的第一印象是专业且不失现代感。通常，一本好的技术书籍，其封面往往是其内在品质的一个初步体现。我期望这本书的排版和印刷质量都能达到高水准。作为一本英文影印版，我特别看重其字迹的清晰度和纸张的质感，这直接关系到阅读的舒适度和长期的使用体验。在内容方面，我个人对数字信号处理中的滤波器设计部分尤为感兴趣。无论是FIR滤波器还是IIR滤波器，它们的原理和设计方法都涉及大量的数学运算和权衡。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种滤波器设计方法，例如窗函数法、频率采样法、SPARTAN算法等，并且能够通过MATLAB的滤波器设计工具箱，一步步地演示如何实现这些滤波器，如何分析其幅频响应、相频响应以及瞬态响应。我更期待书中能够包含实际的应用案例，例如音频信号的去噪、通信信号的解调、生物医学信号的分析等，通过这些具体的例子，来展示数字信号处理在现实世界中的强大威力。能够将理论知识与MATLAB的实际操作紧密结合，这对我来说是至关重要的。我希望这本书能够提供丰富的代码示例，并且对这些代码进行详细的解释，让我能够理解每一行代码的含义以及它们是如何实现特定的信号处理功能的。

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我对于这本书中关于自适应滤波器的部分抱有极大的期待。自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域有着广泛的应用，其核心思想是能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，以达到最佳的滤波效果。我希望能深入理解LMS（最小均方）算法、RLS（递归最小二乘）算法等经典自适应滤波算法的原理，包括它们的数学模型、收敛性分析以及在不同场景下的优缺点。更重要的是，我期待书中能够通过MATLAB的仿真实验，直观地展示自适应滤波器的学习过程。例如，在一个简单的回声消除场景中，如何通过MATLAB代码构建一个自适应滤波器，并观察滤波器系数如何随着信号的输入而不断更新，直到成功地消除回声。我希望能看到不同步长（LMS算法）或不同遗忘因子（RLS算法）对滤波器收敛速度和稳态误差的影响。

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