MATLAB7辅助信号处理技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:39.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121009365

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• MATLAB7
• 信号处理
• 技术
• 应用
• 数字信号处理
• 算法
• 通信
• 图像处理
• 工程
• 数学
• 仿真

《数字信号处理原理与实践》 本书是一本深入探讨数字信号处理（DSP）核心概念、算法及广泛应用的专业著作。全书以严谨的理论基础为支撑，辅以丰富的实例和实践指导，旨在为读者提供一套系统而全面的数字信号处理知识体系。 第一部分：数字信号处理基础 本部分将从最基本的概念入手，为读者打下坚实的理论基础。 数字信号的表示与特性：我们将详细介绍离散时间信号和数字信号的数学表示方法，包括序列、单位冲激序列、单位阶跃序列等基本信号。深入分析信号的幅度、相位、频率、能量和功率等关键特性，并介绍信号的分类，如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等。 线性时不变（LTI）系统：本章将详细阐述LTI系统的基本原理，包括系统函数的概念、卷积运算的数学描述和计算方法。我们将通过图解和数学推导，清晰地解释LTI系统如何对输入信号进行变换，以及其在信号处理中的核心作用。 傅里叶分析：傅里叶分析是数字信号处理的基石。我们将系统介绍傅里叶级数、傅里叶变换的理论，并重点讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的定义、性质及其在频率域分析中的应用。读者将理解如何从时域信号转换到频域，从而揭示信号的频率成分。 Z变换：Z变换是分析离散时间LTI系统的强大工具。本书将详细介绍Z变换的定义、性质，包括收敛域的概念，以及逆Z变换的求解方法。重点讲解如何利用Z变换来分析和设计离散时间系统，特别是滤波器。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，用于提取或抑制特定频率成分。 有限脉冲响应（FIR）滤波器：本章将深入探讨FIR滤波器的设计原理和方法。我们将介绍线性相位FIR滤波器的特性，以及常用的设计算法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）、频率采样法和最优（Parks-McClellan）算法。读者将学习如何根据性能指标设计出满足需求的FIR滤波器。 无限脉冲响应（IIR）滤波器：IIR滤波器以其结构紧凑、计算效率高等优点而受到青睐。本章将详细介绍IIR滤波器的设计方法，包括模拟滤波器设计（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）以及通过模拟-数字变换（脉冲不变法、双线性变换法）实现数字IIR滤波器。同时，我们将探讨IIR滤波器设计的难点和注意事项。 滤波器实现：理解滤波器设计的原理后，本书将进一步介绍滤波器的实际实现方式。我们将讲解直接型、级联型、并联型等结构，并讨论固定点和浮点运算对滤波器性能的影响。 第三部分：现代数字信号处理技术与应用 在掌握了基础理论和滤波器设计后，本书将拓展到更广泛的现代数字信号处理技术及其在各个领域的应用。 采样定理与重构：详细阐述奈奎斯特定理，解释采样频率与信号带宽的关系。介绍采样过程中产生的混叠现象，以及如何通过过采样和抗混叠滤波器来避免。重点讲解插值技术，如零阶保持、线性插值、sinc插值等，用于从离散信号重构连续信号。 离散傅里叶变换（DFT）的高级应用：除了基本的频率分析，DFT还有许多高级应用。我们将介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，分析其高效性，并讲解FFT在频谱分析、卷积计算、相关计算等方面的应用。 自适应信号处理：自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波特性，在噪声消除、信号均衡、系统辨识等领域具有重要价值。本章将介绍最小均方（LMS）算法、归一化LMS算法、递归最小二乘（RLS）算法等经典自适应滤波算法的原理和实现。 语音信号处理：本书将介绍语音信号的特性，如语谱图的绘制和分析。讲解语音信号的预加重、分帧、加窗等预处理步骤。重点介绍用于语音分析的参数提取技术，如线性预测编码（LPC）分析。 图像信号处理基础：虽然本书侧重于一维信号处理，但也会简要介绍二维信号处理的基本概念。将介绍图像信号的数字化表示、二维傅里叶变换、二维卷积等，以及基本的图像增强和边缘检测方法。 信号处理在通信系统中的应用：详细阐述数字信号处理在现代通信系统中的作用，包括调制解调、信道编码、噪声抑制、均衡等关键技术。 信号处理在其他领域的应用：简要介绍信号处理在生物医学工程（如心电、脑电信号分析）、机械振动分析、金融数据分析等领域的应用实例，展示数字信号处理技术的广泛性和重要性。 通过学习本书，读者将能够深刻理解数字信号处理的理论精髓，掌握各种信号处理算法的设计和实现方法，并能将这些技术应用于解决实际工程问题，为进一步学习更高级的信号处理技术奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排似乎是按部就班地介绍各个模块，缺乏将不同信号处理技术融会贯通的宏观视角。我更希望看到的是一个系统化的工程实践框架，而不是孤立的章节堆砌。比如，如何设计一个鲁棒的系统来同时处理噪声、混叠和奇异点，书中似乎没有提供一个统一的思考路径。它更多地停留在对单个技术点（如傅里叶变换、FIR/IIR设计）的讲解上，这使得读者在面对一个综合性的信号处理难题时，难以快速构建起一个合理的解决方案蓝图。内容略显陈旧，没有反映出近些年DSP领域在嵌入式实现和实时处理方面的最新进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格偏向于教科书式的平铺直叙，对于一些复杂的数学模型，讲解略显生硬，缺乏直观的物理意义解释。例如，在讲解Z变换和S变换的关系时，如果能多结合一些实际物理系统的例子（如RLC电路的瞬态响应），而不是仅仅停留在代数运算上，学习体验会大为改善。而且，对于数字信号处理（DSP）的硬件实现特性，如流水线操作、定点数运算的精度损失等关键工程问题，书中几乎没有涉及，这使得读者对如何将算法高效地移植到实际芯片上的认识停留在理论层面，缺乏实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我花了一些时间翻阅，发现这本书在基础概念的阐述上尚可，但对于高级滤波技术和频域分析的深度挖掘略显不足。例如，关于小波变换在多分辨率分析中的应用，介绍得较为表面化，缺乏对不同小波基选择的深入讨论及其对信号去噪效果的影响对比。同样，对于谱估计方法，比如高分辨率谱估计（如MUSIC、ESPRIT），似乎只有简要提及，没有提供足够的数学推导和MATLAB实现细节，这使得读者难以真正掌握这些强大工具的底层逻辑。这本书更侧重于“如何使用”而不是“为何如此设计”，对于追求深入理解原理的读者而言，这无疑是一个遗憾。

评分☆☆☆☆☆

作为一名试图提升自身信号处理能力的从业者，我发现书中对实际工程中常见的数据异常处理和容错机制讨论得不够充分。信号采集过程中难免出现掉点、漂移或强干扰，这本书似乎假设输入数据是“理想”的。对于如何利用统计学工具更有效地进行参数估计和误差分析，书中着墨不多。此外，书中对GUI界面的设计和交互性似乎也未给予足够的关注，而一个好的交互式工具对于信号处理的直观理解和快速迭代至关重要。总而言之，它提供了一个不错的起点，但要达到工业级的应用水准，内容深度明显不够。

评分☆☆☆☆☆

这本关于信号处理技术的书，从目录上看，似乎侧重于理论基础和工具的使用，但它似乎没有深入探讨当前许多研究热点，比如深度学习在信号分析中的应用，或者更前沿的自适应滤波算法的优化。我期望看到更多关于真实世界复杂信号（如脑电图、振动信号等）处理的案例分析，尤其是涉及到非线性、非平稳信号的有效应对策略。书中对MATLAB工具箱的介绍也许详尽，但如果能结合更复杂的实际项目流程，比如从数据采集、预处理到结果解释的完整链条，读起来会更有价值。目前看来，它更像是一本偏向基础操作手册的教材，对于希望站在技术前沿的工程师或研究生来说，可能需要补充阅读更专业的期刊论文或更深入的算法专著。

评分☆☆☆☆☆

期待期待，什么时候上映~

评分☆☆☆☆☆

期待期待，什么时候上映~

评分☆☆☆☆☆

期待期待，什么时候上映~

评分☆☆☆☆☆

期待期待，什么时候上映~

评分☆☆☆☆☆

期待期待，什么时候上映~