具体描述
本书主要内容包括C语言基本知识、基本数据类型和表达式、算法与C程序、分支结构和循环结构程序设计、函数、数组、指针、结构、文件和C语言程序设计方法等。本书充分考虑了各教学环节的要求，习题丰富，并为读者提供实用性强的附录。本书是编著者根据多年教学经验，充分考虑学生学习规律，精心编写而成。全书体系合理、层次分明、重点突出、深入浅出，是学习C语言程序设计的较为理想教材。
本书可以作为各类大专
《数字信号处理：从理论到实践》 图书简介 引言：信号的数字化浪潮与处理的核心需求 在当代工程与科学领域，信息载体的数字化已成为不可逆转的趋势。从电信通信、医疗影像到音频视频编解码，再到雷达与自动控制系统，一切都依赖于对离散信号的精确获取、分析与重构。本书《数字信号处理：从理论到实践》正是为深刻理解和有效应用数字信号处理（DSP）技术而精心编纂的权威指南。我们旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学理论与复杂的实际工程问题，使读者能够掌握信号从模拟世界步入数字领域后的全套处理工具箱。 本书的定位并非入门级的科普读物，而是面向具有一定数学基础（微积分、线性代数）和初步信号概念的工程师、研究生及高阶技术人员。我们摒弃了冗余的背景铺垫，直接深入到DSP的腹地，专注于方法论的严谨性、算法的推导过程以及它们在真实系统中的具体实现细节。 第一部分：离散信号与系统的基石 本部分奠定了整个DSP领域赖以存在的数学框架。我们从离散时间信号的定义入手，详细剖析了序列的表示法、奇偶性、周期性等基本属性。重点在于理解采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的物理意义与数学推导，强调其在模拟信号数字化过程中的不可或缺性，并探讨了欠采样、过采样等高级采样策略的利弊。 紧接着，我们转向离散时间系统的分析。系统的时不变性（LTI）与因果性是分析的核心。我们系统地介绍了卷积和（Convolution Sum），这是分析LTI系统对任意输入响应的唯一途径。不同于仅停留在公式层面，本书用大量的图示和算例来阐释卷积操作在时间域上的物理意义——即当前输出是输入信号及其系统脉冲响应在时间上的“加权平移叠加”。 第二部分：频率域的魔法——Z变换与离散傅里叶变换（DFT） 频率域分析是DSP的灵魂。我们首先引入Z变换，作为连续时间系统的拉普拉斯变换在离散时间领域的对应。本书详尽讨论了Z变换的收敛域（ROC）概念，并系统性地推导了常用序列的Z变换对，特别是双边Z变换和单边Z变换的应用边界。通过Z变换的性质，我们可以轻易地分析系统的稳定性（极点位置与单位圆的关系）和频率响应。 随后，我们隆重介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。我们不仅提供了Cooley-Tukey算法的蝶形运算图和详细的蝶形结构分解，更深入探讨了实数序列FFT、多相抽取滤波器中的FFT应用。本书强调了FFT的实际操作限制，包括栅栏效应（Spectral Leakage）、截断误差以及如何通过加窗函数（如汉宁窗、海明窗）来优化频谱估算的精度。对FFT的快速实现和计算复杂度分析是本章的重点，旨在帮助读者优化实际算法的运行效率。 第三部分：数字滤波器设计——信号的塑造者 本部分聚焦于DSP中最核心的应用之一：数字滤波器的设计与实现。我们将滤波器分为两大类：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 对于IIR滤波器，我们详细阐述了如何从模拟原型滤波器（如巴特沃沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）出发，通过双线性变换法（Bilinear Transformation）将其映射到数字域，确保频率响应特性的保真度。我们还分析了IIR滤波器固有的非线性相位失真问题。 对于FIR滤波器，其严格的线性相位特性使其在对时间延迟敏感的应用中占优。本书系统性地介绍了基于频域采样的窗函数法，并着重讲解了如何利用频率采样法和等波纹优化法（Parks-McClellan算法）设计出具有最佳幅频特性的最优FIR滤波器。我们对两种滤波器在资源占用、运算量和稳定性方面的权衡进行了深入比较。 第四部分：随机信号处理与参数估计 现代信号处理往往需要面对噪声和不确定性。本部分转向随机信号处理（Random Process）。我们引入了广义平稳过程（WSS）的概念，并使用功率谱密度（PSD）来描述信号的能量在频率上的分布。本书详细推导了维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）在离散时间信号中的应用。 在参数估计方面，我们介绍了经典的功率谱估计方法，包括周期图法及其局限性，以及更高分辨率的参数法，如自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。此外，我们还覆盖了现代谱估计方法，如最小方差无偏功率谱估计（MVDR/Capon方法），这些方法在高分辨率谱分析中至关重要。 第五部分：自适应滤波与现代应用 本章将理论推向工程实践的前沿——自适应滤波。自适应滤波器能够根据环境变化实时调整其滤波系数，使其成为噪声消除、回声消除、信道均衡等领域的强大工具。我们深入剖析了最小均方（LMS）算法的工作原理、收敛速度分析以及步长参数的选择策略。随后，我们将LMS算法扩展到归一化LMS（NLMS），讨论其对输入信号幅度变化的鲁棒性。 总结与展望 《数字信号处理：从理论到实践》力求在数学深度与工程实用性之间达到完美的平衡。书中的每一项技术都配有清晰的算法流程图和关键公式的物理意义解释。我们相信，通过对本书内容的系统学习，读者将能够熟练驾驭从信号的离散化到复杂的自适应处理等全流程，为他们在通信、控制、仪器仪表等领域的深入研究与工程实现打下坚实而全面的基础。本书是理论工作者深入细节的工具书，也是一线工程师解决实际问题的必备参考。
作者简介
目录信息
第1章 用C语言编写程序 1
1.1 编写简单的C语言程序 1
1.2 C语言的基本输入输出函数 3
1.3 运行C语言程序 5
1.4 C语言程序的基本结构 6
习题 7
第2章 基本数据类型和表达式 8
2.1 常量和变量 8
2.1.1 常量 8
2.1.2 变量 10
2.1.3 标识符 11
2.2
· · · · · · (收起)
1.1 编写简单的C语言程序 1
1.2 C语言的基本输入输出函数 3
1.3 运行C语言程序 5
1.4 C语言程序的基本结构 6
习题 7
第2章 基本数据类型和表达式 8
2.1 常量和变量 8
2.1.1 常量 8
2.1.2 变量 10
2.1.3 标识符 11
2.2
· · · · · · (收起)
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