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出版者:

作者:胡月

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2008-11

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502330439

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• MATLAB
• 通信原理
• 控制系统
• 高等数学
• 工程数学

深入探索数字信号处理的奥秘：从理论基石到前沿应用 图书名称：数字信号处理：理论、算法与实现 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的数字信号处理（DSP）知识体系。它不仅覆盖了DSP领域的核心理论基础，更侧重于现代算法的推导、实现细节，以及在实际工程问题中的应用。本书结构清晰，内容覆盖了从基础的离散时间信号与系统分析，到复杂的自适应滤波与谱估计技术，力求帮助读者构建扎实的理论功底和卓越的工程实践能力。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分奠定了数字信号处理的数学基础。我们将从连续时间信号的采样理论出发，深入探讨离散时间信号的表示方法、基本运算及其性质。 1. 离散时间信号与系统： 详细阐述了离散时间信号（如序列、脉冲序列）的表示和基本运算。重点分析了线性时不变（LTI）系统的概念，包括卷积的定义、性质及其计算方法。通过引入差分方程，系统地分析了LTI系统的因果性、稳定性判据。 2. 离散时间傅里叶变换（DTFT）与傅里叶级数： 系统地介绍了DTFT的定义、收敛条件及其重要性质，包括周期延拓、时域的调制与卷积定理。同时，对周期离散时间信号的表示——离散时间傅里叶级数（DTFS）进行了深入剖析，并阐明了DTFT与DTFS之间的关系。 3. Z变换： Z变换被认为是分析离散时间系统的强大工具。本书详细讲解了单边和双边Z变换的定义、收敛域（ROC）的确定方法及其关键性质，如时移、微分、卷积等。特别强调了利用Z变换求解线性常系数差分方程（LCCDE）和分析系统特性的方法。通过对传递函数H(z)的极点-零点分析，直观地解释了系统的动态行为和稳定性判断。 第二部分：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 滤波器是DSP应用的核心。本部分将聚焦于两大类滤波器的设计方法，从理论推导到实际操作步骤均有详尽阐述。 4. FIR 滤波器设计： 详细介绍了利用窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）设计FIR滤波器的原理和具体步骤。重点讨论了频率采样法和Parks-McClellan算法（最小二乘法），以实现最佳的幅度响应近似。书中包含大量的算例，演示如何控制过渡带宽、阻带衰减和通带纹波。 5. IIR 滤波器设计： 阐述了模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的设计基础，并着重讲解了两种主要的模拟到数字的变换方法：脉冲响应不变法和双线性变换法（BLT）。BLT因其能保证稳定性变换的特性而被详细介绍，并分析了预畸变和频率映射过程。 6. 滤波器性能评估与量化效应： 探讨了滤波器实现的实际问题，包括有限精度对系统性能的影响。分析了系数量化、乘法器量化引入的噪声和稳定性问题，并介绍了有限字长效应的初步分析方法。 第三部分：快速傅里叶变换（FFT）与频谱分析 快速傅里叶变换是实现高效频谱分析的基石。本部分深入探讨了FFT算法及其在实际频谱度量中的应用。 7. 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 详细推导了DFT的定义，并阐述了其计算复杂度。核心内容聚焦于FFT算法，特别是蝶形运算的原理和直通式（Decimation-in-Time, DIT）以及按时间抽取（Decimation-in-Frequency, DIF）FFT的实现结构。书中对不同的FFT点数（如2的幂次方）和非2的幂次方的算法（如Chirp Z-变换）进行了对比分析。 8. 谱分析技术： 区分了周期图法（Periodogram）和改进的谱估计方法。重点分析了周期图法的局限性（如高方差和泄漏效应）。随后，介绍了提高谱估计性能的技术，如重叠相加/相减法（Welch’s Method）和加窗技术在谱分析中的应用，以改善谱分辨率和抑制栅瓣效应。 第四部分：自适应滤波与高级主题 本部分将内容提升至更复杂的应用层面，涉及反馈控制和实时学习系统。 9. 现代谱估计方法： 介绍了参数化模型，特别是自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。深入探讨了基于子空间分解的谱估计方法，如Pisarenko谐波分解法和多重信号分类（MUSIC）算法的基本原理，这些方法在雷达、声呐等领域具有重要意义。 10. 自适应滤波： 自适应滤波是DSP中一个高度实用的分支。本书详细讲解了最小均方（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）算法以及递归最小二乘（RLS）算法的原理、收敛性分析和误差性能。通过具体的应用场景，如回声消除、噪声消除和信道均衡，展示了自适应滤波器在动态环境下的强大能力。 11. 采样率变换与多速率信号处理： 探讨了如何在不损失信息的前提下改变信号的采样率。详细介绍了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的原理，特别是利用单相子滤波器组实现的完美重建滤波器组（如CSI/CID滤波器组），这是现代通信系统中过采样和欠采样的关键技术。 结语 本书的编写风格力求严谨而富有启发性，理论推导清晰，数学论证详实。通过丰富的实例和工程化的分析，本书不仅适合作为高等院校电子、通信、自动控制等专业学生深入学习数字信号处理课程的参考教材，也为从事相关领域研发和工程实践的专业人士提供了一本扎实的工具书。掌握本书内容，将使读者具备从原理到实现、从基础到前沿的全面DSP能力。

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这本书真是让我大开眼界，尤其是在深入理解傅里叶变换的那一部分，简直是点石成金。作者的叙述方式非常贴合初学者的思维定势，总能预判到我们会在哪里卡住，然后用最简洁明了的语言给出突破口。我记得第一次接触到卷积积分的时候，脑袋里就是一团浆糊，感觉像是在处理两个互相纠缠的面团，怎么都分不开。但是翻开这本书，特别是关于时域和频域关系的阐述，那种图文并茂的解释，加上精妙的数学推导，让我瞬间豁然开朗。它不是那种干巴巴地堆砌公式的教科书，更像是一位经验丰富的老教授，耐心地陪着你一步步拆解那些看似高深的理论。书中对 LTI 系统的分析，从系统的基本定义到系统的响应特性，逻辑链条衔接得无比自然，几乎没有跳跃性的步骤。即便是涉及到复变函数的一些基础知识回顾，也处理得恰到好处，确保了读者的基础知识不会成为理解核心内容的绊脚石。对于那些渴望真正弄懂“信号”和“系统”这对孪生概念之间微妙关系的工程师和学生来说，这本书的价值是无可估量的，它搭建了一个坚实而优雅的理论框架。

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这本书对于连续时间系统和离散时间系统之间的类比和过渡处理，是我个人认为全书的亮点之一。很多教材往往将两者割裂开来讲解，导致读者在学习离散信号处理时，需要重新建立一套完全不同的心智模型。然而，这本书很早就引入了采样定理和 Z 变换的概念，并且在介绍 Z 变换时，总是巧妙地将其与拉普拉斯变换进行对照，强调它们在数学形式上的相似性和物理意义上的对应关系。这种“携手并进”的教学方式，极大地降低了跨越时域类型的认知障碍。通过这种方式，读者可以很容易地理解为什么某些在连续系统中有效的分析工具（比如卷积和传递函数），可以被成功地映射到离散系统中。它帮助我建立起一个统一的、跨越时间尺度的信号处理思维框架，这在后续学习现代通信和控制理论时，显得尤为宝贵。

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这本书的排版和设计语言也十分值得称赞。在电子工程领域，很多教材都存在一个通病，就是信息密度过高，密密麻麻的文字和公式挤在一起，读起来非常费力，时间一长眼睛就容易疲劳，学习效率自然下降。然而，翻开这本书，你会立刻感受到一种“呼吸感”。合理的行间距，清晰的字体选择，以及关键概念和公式的突出显示方式，都极大地优化了阅读体验。特别是当涉及到波形分解和频谱分析时，作者巧妙地利用了对比色来区分不同频率分量的图形表示，这对于建立直观的频域图像至关重要。我甚至愿意花更多时间去阅读那些数学推导过程，因为它们被组织得如此有序，仿佛是在进行一场精心编排的数学舞蹈，每一个步骤都流畅自然，没有丝毫的拖泥带水或不明所以的跳跃。这种对细节的尊重，体现了编者对读者学习过程的深刻体谅。

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说实话，我之前买了好几本号称是“入门级”的教材，结果发现它们要么就是过于注重数学证明的严谨性，导致我完全沉浸在符号的海洋里无法自拔；要么就是为了追求简化而牺牲了太多实质内容，读完后感觉自己只是了解了皮毛，遇到实际问题还是束手无策。这本则找到了一个绝佳的平衡点。它并没有回避复杂性，但在处理诸如拉普拉斯变换的收敛域（ROC）这些细节问题时，处理得极其细致入微。作者似乎深谙“知其然，更要知其所以然”的道理。比如在讨论不同系统类型的稳定性时，书中对 ROC 在 S 平面上的位置与系统稳定性的直观联系的解释，简直是教科书级别的范例。我特别欣赏它在章节末尾设置的那些“思考题”，它们不仅仅是简单的计算演练，更多的是启发性的问题，引导读者去探索不同参数变化对系统整体行为带来的连锁反应。读完一遍后，我发现自己看其他参考资料时，很多过去模糊的概念都变得清晰锐利了，这绝不是偶然，而是得益于作者精心构建的知识体系。

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如果说这本书有什么让我感到稍微有点“遗憾”的地方，那可能就是它对数字信号处理（DSP）的深入探讨被放在了更靠后的章节，而且篇幅相对有限。当然，考虑到它是一本基础教材的定位，这一点可以理解，毕竟篇幅的限制使得它必须有所取舍。尽管如此，它为进入 DSP 领域打下的基础是极其扎实的。例如，书中对周期延拓和非周期信号的傅里叶级数与傅里叶变换的联系，讲解得非常透彻，这正是理解离散傅里叶变换（DFT）的基础。我感觉，这本书像是一把高精度的钥匙，它完美地打开了“线性时不变系统”这扇大门，让我能够清晰地看到内部的宏伟结构。虽然我还需要去找更专业的 DSP 进阶书籍来填补后续的知识空白，但正是因为有了这本书提供的坚实地基，我再去看那些更前沿的资料时，不再感到茫然失措，而是能够快速定位核心概念，并理解其背后的深层原理。

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