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出版者:中国电力出版社

作者:李启炎

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2005-1

价格:33.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508335544

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 模拟信号
• 电路分析
• 滤波器设计
• 傅里叶变换
• 通信系统
• 控制系统
• 电子工程
• 数学建模
• 系统分析

数字信号处理基础与应用 内容简介： 本书系统地阐述了数字信号处理（DSP）的理论基础、核心算法和实际应用。它旨在为电子工程、通信工程、计算机科学以及相关领域的学生、研究人员和工程师提供一个全面且深入的学习指南。全书内容聚焦于将连续时间信号转化为离散时间信号，并在此基础上进行高效处理的各个环节。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分是理解数字信号处理的基石。我们从采样理论开始，深入探讨了奈奎斯特-香农采样定理，解释了连续信号如何被准确地离散化，以及欠采样和混叠现象的发生机制与避免方法。随后，详细分析了离散时间信号的表示方式，包括序列的表示、基本序列（如单位脉冲序列、单位阶跃序列）的性质，以及周期性、能量和功率信号的定义。 接着，引入离散时间系统的概念。我们区分了线性、时不变（LTI）系统，并阐述了系统的卷积特性，这是分析LTI系统响应的核心工具。本书详尽介绍了差分方程在描述离散时间系统中的应用，并着重分析了系统的稳定性和因果性判据。系统函数（H(z)）的引入，为后续的变换分析奠定了基础。 第二部分：离散时间傅里叶变换（DTFT）与Z变换 本部分是连接时域与频域的关键桥梁。首先，离散时间傅里叶变换（DTFT）被全面介绍，用于分析离散时间信号的频谱特性。我们讨论了DTFT的收敛条件、性质，并着重分析了周期信号和有限长信号的DTFT表示。 随后，本书将重点转向Z变换。Z变换不仅是傅里叶变换在离散系统分析中的推广，更是分析非稳定系统的有力工具。我们详细推导了Z变换的定义、收敛域（ROC）的确定，以及常用序列的Z变换对。本书对Z变换的性质进行了详尽的论述，包括线性性、时移性、乘积性质、微分性质（在Z域中体现为乘z）等。此外，还专门讲解了双边Z变换在处理因果、反因果和双边序列时的应用，并系统地介绍了利用Z变换求解线性常系数差分方程（LCCDE）的方法。 第三部分：快速傅里叶变换（FFT）与频谱分析 傅里叶分析是数字信号处理的核心应用之一。本章首先回顾了离散傅里叶变换（DFT）的定义、性质及其与DTFT的关系，明确了DFT在有限长序列频谱分析中的作用。 随后，本书将主要篇幅投入到快速傅里叶变换（FFT）算法上。我们详细剖析了最常用的蝶形运算结构，深入讲解了基-2时间抽取（Decimation-In-Time, DIT）和频率抽取（Decimation-In-Frequency, DIF）FFT算法的原理、数据重排（Bit Reversal）过程和计算复杂度。书中提供了清晰的流程图和算例，帮助读者掌握FFT的实现细节。此外，还讨论了非2的幂次数据长度的FFT实现方法，如Goertzel算法。 在频谱分析的应用方面，本书讨论了周期图估计的优缺点，并介绍了处理谱泄露和栅栏效应的窗函数技术（如汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等），详细分析了不同窗函数的频率分辨率和旁瓣抑制特性。 第四部分：数字滤波器设计 数字滤波器是DSP最核心的实现部分。本章分为无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器两大部分。 IIR滤波器设计部分，我们首先介绍其优势（相位线性度差但设计复杂度低）。重点讲解了模拟滤波器向数字滤波器的双线性变换法和脉冲响应不变法的设计流程，详细分析了利用巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）原型滤波器进行模拟预设计的过程。 FIR滤波器设计部分，强调了其固有的线性相位特性。我们深入探讨了窗函数法（基于傅里叶级数展开）的设计步骤，并详细比较了矩形窗、三角窗、汉宁窗等在实际应用中的权衡。随后，系统地介绍了频率采样法和更为高效的等波纹（Parks-McClellan）算法，后者是实现最优FIR滤波器设计的关键技术。本书还对比了IIR和FIR滤波器的优缺点，指导读者在特定应用场景下进行选择。 第五部分：多相、多速率信号处理与有限精度效应 本部分探讨了高级DSP技术，以优化计算效率和硬件实现。我们详细介绍了多相分解的概念及其在抽取和插值滤波器组中的应用，这对于实现可变采样率系统至关重要。在此基础上，系统地讲解了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的原理与过程，特别是涉及抗混叠滤波器的设计。 此外，本书还专门分析了有限精度效应。在实际的DSP硬件（如定点DSP芯片）中，系数和信号的量化会引入误差。我们分析了量化噪声的来源（如乘法器和加法器中的截断或舍入），讨论了溢出现象，并提供了提高系统精度和稳定性的量化策略和设计准则。 第六部分：自适应滤波与实例应用 最后一部分将理论应用于实际。我们引入了自适应滤波器的概念，这是信号处理中处理未知或时变环境信号的关键工具。详细阐述了最小均方误差（LMS）算法的原理、收敛性分析以及步长参数的选择。LMS算法在噪声消除（如回声消除、噪声消除）和信道均衡中的应用被作为重点实例进行讲解。 本书的每一章都配有大量的例题和习题，并辅以MATLAB/Python代码示例，帮助读者将理论知识转化为可操作的工程实践能力。本书的目标是使读者能够扎实掌握数字信号处理的理论框架，并能够独立完成实际的数字滤波器设计、频谱分析及自适应系统实现任务。

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这本书的封面设计得非常朴实，封面的颜色搭配给人一种沉稳、专业的印象。初翻开来，里面的排版清晰，字体选择也让人阅读起来很舒服，没有那种刺眼的感觉。我本来是抱着试试看的心态来读的，没想到内容比我想象的要丰富得多。它似乎非常注重基础理论的构建，很多概念的引入都循序渐进，让人感觉学习起来很有条理。那些复杂的数学推导部分，作者也花了心思去解释背后的物理意义，而不是简单地罗列公式，这点真的非常棒。对于我们这种刚接触这个领域的人来说，这种深入浅出的讲解方式无疑是最好的入门向导。我尤其欣赏作者在引入新知识点时，总会先从实际应用场景入手，这样能立刻抓住读者的兴趣点，让人觉得学的东西是有用的，而不是纸上谈兵。全书的结构就像一个精心搭建的迷宫，每一步都有清晰的指示牌，引导你最终走向知识的中心。

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我发现这本书的真正魅力在于其广阔的视野和对前沿动态的捕捉能力。它不仅仅停留在教科书式的讲解上，而是巧妙地将一些最新的研究思路和工程实践案例融入到理论阐述之中。举个例子，在讲解某种滤波器的性能优化时，书中不仅给出了传统的优化算法，还引用了近几年才发表的顶会论文中的一些思想，虽然没有深入展开，但足以让有经验的读者眼前一亮，感受到作者紧跟时代脉搏的专业性。这种平衡感把握得非常好，既保证了教材的严谨性，又提供了进阶探索的线索。我感觉这本书更像是一座知识的桥梁，一端连接着坚实的理论基础，另一端则延伸向充满无限可能的未来应用领域。读完之后，我感觉自己不仅掌握了“过去”和“现在”，对“未来”也多了一份清晰的预判。

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拿到这本书的时候，说实话，我有点被它厚度给震慑住了。但深入阅读后才发现，这绝不是一本为了凑字数而堆砌内容的“砖头书”。它更像是一本武林秘籍，每一章都藏着不同的“招式”和“内功心法”。作者对细节的把握达到了令人发指的地步，每一个定义、每一个定理的推导过程都详尽无遗，仿佛生怕读者漏掉任何一个关键的思考环节。我在阅读某个章节时，遇到一个卡住很久的知识点，翻到书后面的附录，竟然找到了一个补充的小例子，这个例子完美地解释了我纠结许久的地方。这种“不厌其烦”的讲解态度，让这本书的阅读体验变得非常友好。它不是那种高高在上的学术著作，更像是一位经验丰富的老教授坐在你身边，耐心地为你拆解难题，让你从根本上理解问题所在。

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这本书的配套资源和自检机制设计得极为出色，这是我极为看重的一点。每完成一个主要章节的学习后，总会有一些设计精巧的“思考题”或“小型项目提示”。这些题目目的性非常强，它们不会直接让你重复书本上的例子，而是要求你运用所学知识去解决一个略微变化了条件的新问题。这种“学以致用”的训练，极大地巩固了我的学习效果。更值得一提的是，书的附录部分提供了大量的参考资料和工具的使用指南，这使得读者在实际操作层面获得了极大的便利。我感觉作者不仅仅是在“教”我们知识，更是在“训练”我们成为一个独立的、能够解决实际问题的工程师。这本书更像是提供了一套完整的训练系统，而不仅仅是一本参考资料。

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这本书的语言风格非常具有个人特色，带着一种近乎幽默的理性光辉。作者在阐述晦涩概念时，经常会使用一些非常生动的比喻，这些比喻往往精准到位，能瞬间打破思维定势，让那些抽象的信号流变得触手可及。比如，他将某个信号变换比喻成一个“时间旅行者”，用这种拟人化的方式来描述其功能，读起来一点都不枯燥。而且，章节之间的过渡衔接非常自然，像一篇优秀的散文，前后呼应，逻辑链条紧密得让人几乎察觉不到章节的划分。我很少见到一本技术书籍能将“可读性”和“技术深度”结合得如此完美。它成功地避开了那种干巴巴的、只有专业人士才能理解的“黑话”堆砌，而是用一种更人性化的方式，邀请所有求知者一同进入这个迷人的领域。

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