数字电路与逻辑设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:罗中华 主编，曾清生 副主编

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2004-11

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787302096276

丛书系列:

图书标签:

• 数字电路
• 逻辑设计
• 计算机组成原理
• 电子技术
• 电路分析
• 数字系统设计
• FPGA
• Verilog
• VHDL
• 电子工程

现代信号处理基础与应用 本书聚焦于数字信号处理（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。 旨在为学习者构建一个坚实而全面的知识体系，从最基础的离散时间信号与系统分析出发，逐步深入到高级滤波器设计、快速傅里叶变换（FFT）的应用，以及现代通信和控制系统中的关键技术。 第一部分：离散时间信号与系统分析 本部分是理解数字信号处理的基石。我们将详细阐述从连续时间信号到离散时间信号的转换过程，包括采样理论、混叠现象及其避免措施。 1. 离散时间信号表示与基本运算： 信号的时域表示、序列的定义、平移、翻转、尺度变换等基本操作。重点分析周期序列和非周期序列的特性。 2. 离散时间系统分析： 系统分类（线性、时不变、因果性、稳定性）。引入冲激响应（Impulse Response）的概念，全面阐述线性时不变（LTI）系统的特性。重点讲解差分方程的建立及其在系统建模中的作用。 3. 卷积和系统响应： 深入探讨离散卷积（Discrete Convolution）的数学原理及其在LTI系统分析中的核心地位。通过分析卷积和，揭示输入信号通过系统后的输出特性。 4. 频域分析基础： 引入离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义、收敛条件及重要性质。DTFT是连接时域与频域的桥梁，详细分析其周期性和频谱泄露现象。 第二部分：Z变换及其在系统分析中的应用 Z变换是分析和求解离散时间系统微分方程的强大数学工具，尤其适用于处理因果和稳定系统。 1. Z变换的定义与性质： 双边Z变换和单边Z变换的详细推导，并对收敛域（ROC）的概念进行深入阐述，强调ROC对系统稳定性和因果性的决定性作用。 2. 反Z变换： 系统学习如何通过部分分式展开法、留数法等方法，实现从频域到时域的转换，这对于理解系统瞬态响应至关重要。 3. 基于Z变换的系统函数分析： 系统的传递函数（System Function）的建立，以及如何利用系统的零点（Zeros）和极点（Poles）来直观判断系统的稳定性（位置在单位圆上的要求）和频率响应特性。 第三部分：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 滤波器是信号处理中最核心的应用之一。本书将系统地介绍两种主要滤波器类型的设计方法。 1. FIR滤波器设计： 侧重于线性相位滤波器的实现，详细介绍窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的选择与应用，以及频率采样法。重点分析窗函数的截断长度对过渡带宽度和阻带衰减的影响。 2. IIR滤波器设计： 基于模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫）向数字滤波器的转换。详细讲解双线性变换法（Bilinear Transformation）的原理、预畸变处理，以及它在实现高效IIR滤波器中的关键作用。对比FIR与IIR滤波器的优缺点。 第四部分：快速傅里叶变换（FFT）与谱分析 FFT算法是现代信号处理效率的保证，极大地推动了实时DSP的应用。 1. 离散傅里叶变换（DFT）： DFT的定义、性质，以及它与DTFT的关系。分析DFT的计算复杂度。 2. FFT算法原理： 深入剖析蝶形运算（Butterfly Operation）的核心结构，重点讲解基2（Radix-2）的按时间抽取（Decimation-In-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-In-Frequency, DIF）算法的流程和实现细节。讨论非2的N次方的DFT算法简介。 3. 谱分析技术： 实时谱分析的概念。介绍周期图法、韦尔奇平均法（Welch's Method）等提高频谱估计性能的手段，以应对非平稳信号的分析需求。 第五部分：多速率信号处理与应用基础 随着系统对采样率适应性要求的提高，多速率技术成为关键。 1. 采样率转换： 深入探讨抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的原理，特别是涉及到抗混叠滤波器的设计与实现。 2. 滤波器组与子带编码： 介绍基于滤波器组的信号分解与重构，为理解现代音频和图像压缩技术（如小波变换的前身）打下基础。 第六部分：自适应滤波与现代算法简介 本部分面向高级应用，介绍如何设计能够根据环境变化自动调整参数的滤波器。 1. 随机过程基础： 简要回顾随机信号的基本统计特性（均值、协方差、功率谱密度），为引入最优滤波理论做铺垫。 2. 维纳滤波器： 推导最小均方误差（MMSE）准则下的最优线性滤波器——维纳滤波器。 3. 自适应滤波算法： 重点介绍最常用的最小均方（LMS）算法的迭代过程、收敛特性和局限性。展示LMS在噪声消除、回声消除等实际场景中的应用。 本书特色： 理论与实践并重： 每章均配有详细的数学推导和丰富的工程实例分析。 MATLAB/Python 辅助： 提供了大量仿真代码示例，帮助读者通过编程实现和验证理论结果。 应用导向： 覆盖了通信（调制解调基础）、音频处理（噪声抑制）、控制系统（数字PID控制中的滤波）等多个交叉领域的应用背景。 适用对象： 电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事嵌入式系统开发、声学信号处理、雷达系统等领域的工程师。

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