数字信号处理学习辅导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:赵健/李毅/杨菊平编

出品人:

页数:125

译者:

出版时间:2006-4

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302122029

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• MATLAB
• 算法
• 通信
• 图像处理
• 学习辅导
• 工程
• 电子工程

《数字信号处理：理论与实践》 内容梗概： 本书深入浅出地介绍了数字信号处理（DSP）的核心概念、基本原理和关键技术。从信号的采样、量化到数字滤波器的设计与实现，再到傅里叶变换家族在信号分析中的应用，以及自适应信号处理和谱估计等高级主题，本书力求为读者构建一个全面而坚实的DSP知识体系。 第一部分：信号与系统基础 第一章：信号的分类与表示： 引入信号的基本概念，区分模拟信号与数字信号。详细阐述周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号、偶函数信号、奇函数信号等各种信号的分类及其数学表示方法，包括时域、频域等不同角度的描述。讲解冲激信号（单位脉冲函数）及其在信号分析中的重要作用。 第二章：系统及其性质： 定义系统及其输入输出关系。深入分析线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、齐次性、移不变性。重点讲解因果性、稳定性、记忆性、可逆性等系统特性，并提供判断和分析系统性质的方法。 第三章：卷积与LTI系统的响应： 详细推导并讲解卷积运算在LTI系统分析中的核心地位，阐述输出信号是输入信号与系统冲激响应的卷积。通过大量实例演示如何计算离散时间LTI系统的输出，并分析不同输入信号对系统响应的影响。 第四章：傅里叶级数与傅里叶变换： 介绍傅里叶级数用于表示周期信号的频谱特性，包括指数形式和三角形式。重点讲解傅里叶变换，将其视为傅里叶级数在非周期信号上的推广，详细阐述其性质，如线性性、时移性、频移性、对称性、卷积性质等。介绍傅里叶变换在信号分解和频谱分析中的应用。 第五章：拉普拉斯变换与Z变换： 引入复指数函数作为信号的基本组成单元。详细讲解拉普拉斯变换及其逆变换，阐述其在连续时间LTI系统分析中的优势，特别是收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性和因果性的判断。接着，重点讲解Z变换及其逆变换，将其推广到离散时间LTI系统分析，深入讨论收敛域（ROC）与系统性质的关系，以及它们在系统稳定性、因果性判别中的应用。 第二部分：离散时间信号处理 第六章：采样理论： 深入阐述模拟信号转换为数字信号的关键步骤——采样。详细介绍奈奎斯特-香农采样定理，解释采样频率与信号最高频率之间的关系，以及欠采样可能导致的混叠现象。分析理想采样、实际采样（窄脉冲采样、阶梯脉冲采样）及其对信号频谱的影响。讲解采样保持器（Sample-and-Hold）的作用。 第七章：量化与编码： 介绍数字信号处理的另一个关键步骤——量化。解释量化误差的产生及其统计特性。讨论均匀量化和非均匀量化（如 $mu$-律、A-律）的原理与应用。讲解编码，将量化后的信号转换为二进制表示，介绍不同编码方式的特点。 第八章：数字滤波器的基本概念： 定义数字滤波器及其在信号处理中的作用——去除噪声、增强特定频率成分等。区分有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器，并分析它们的特点、优缺点（如稳定性、设计复杂度、相位响应等）。 第九章：FIR滤波器的设计： 详细介绍FIR滤波器的设计方法。重点讲解窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的设计原理、步骤以及不同窗函数对滤波器性能（如过渡带宽度、阻带衰减）的影响。介绍频率采样法和最优逼近法（如Parks-McClellan算法）在FIR滤波器设计中的应用。 第十章：IIR滤波器的设计： 深入介绍IIR滤波器的设计方法。讲解模拟滤波器的设计（巴特沃茨、切比雪夫、椭圆滤波器）及其与数字滤波器的转换关系（脉冲不变法、双线性变换法）。分析不同转换方法对系统特性（如稳定性、频率响应）的影响。 第十一章：数字滤波器结构： 介绍实现数字滤波器的不同结构，如直接型、级联型、并联型。详细阐述FIR滤波器和IIR滤波器常用结构的实现方式，并分析不同结构在计算复杂度、舍入误差、硬件实现方面的优缺点。 第十二章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 介绍离散傅里叶变换（DFT）的概念，它是连续傅里叶变换在离散时间信号上的离散化表示。详细阐述DFT的性质，如周期性、线性性、对称性、时域卷积与频域卷积的关系。重点讲解快速傅里叶变换（FFT）算法，包括Cooley-Tukey算法（蝶形算法），阐述FFT如何大幅度降低DFT的计算复杂度，使其在实际应用中成为可能。分析FFT在信号频谱分析、卷积计算中的关键作用。 第三部分：数字信号处理的应用与进阶 第十三章：功率谱估计： 介绍信号的功率谱密度（PSD）概念，及其在分析信号能量分布和噪声特性中的重要性。讲解经典的谱估计方法，包括周期图法、改进的周期图法、Welch法。分析这些方法的优缺点，特别是其分辨率和方差特性。 第十四章：相关函数与卷积定理： 深入探讨自相关函数和互相关函数的概念及其在信号分析中的应用，例如信号的周期性检测、系统辨识、噪声滤波等。详细阐述相关函数与卷积定理之间的关系，以及它们如何用于理解和处理信号。 第十五章：自适应信号处理： 介绍自适应滤波器及其在信号处理中的重要性，它们能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数。重点讲解最速下降法（LMS算法）的原理和收敛特性，以及归一化LMS（NLMS）算法的改进。介绍自适应滤波器的应用，如噪声消除、回声消除、信道均衡等。 第十六章：多抽样率信号处理： 介绍多抽样率信号处理的概念，包括上采样（插值）和下采样（抽取）操作。详细分析这两种操作对信号频谱的影响，以及它们在信号压缩、信号重建、多通道信号处理等方面的应用。讲解插值器和抽取器的设计。 第十七章：数字信号处理器（DSP）基础： 简要介绍数字信号处理器（DSP）芯片的基本结构和工作原理。讲解DSP在执行数字信号处理算法时的优势，如高速运算能力、专用指令集等。探讨DSP在嵌入式系统和实时信号处理中的应用。 第十八章：数字信号处理的实际应用： 结合前面所学的理论知识，通过具体的实例展示数字信号处理在各个领域的应用，例如： 通信系统： 信道编码、调制解调、均衡、信道估计。 音频处理： 音频压缩（MP3）、语音识别、音频增强、混响。 图像处理： 图像压缩（JPEG）、图像增强、边缘检测、滤波。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析。 雷达与声纳： 目标检测、距离估计、多普勒效应分析。 本书特色： 理论与实践相结合： 理论讲解严谨，同时辅以丰富的算例和图示，帮助读者理解抽象概念。 结构清晰，逻辑递进： 从基础概念到高级应用，循序渐进，构建完整的知识体系。 数学工具介绍全面： 涵盖傅里叶变换、Z变换、拉普拉斯变换等核心数学工具，并讲解其在DSP中的应用。 工程应用导向： 关注实际工程问题，介绍各种滤波器的设计方法和应用场景。 深入剖析关键算法： 对FFT、LMS等核心算法进行详细阐述，揭示其工作原理。 目标读者： 本书适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域工作的工程师和研究人员。具备一定的数学基础（微积分、线性代数）的读者将更容易掌握本书内容。 通过学习本书，读者将能够深入理解数字信号处理的本质，掌握分析和设计数字信号处理系统的基本方法，并能够将所学知识应用于解决实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理学习辅导》的排版实在是让人眼前一亮。封面设计简洁大气，配色沉稳，一看就知道不是那种哗众取宠的教材。内页纸张质量也相当不错，文字清晰锐利，阅读起来非常舒适，即便是长时间盯着复杂的公式和波形图也不会觉得刺眼。更值得称赞的是，它的章节结构设计得非常合理，逻辑主线非常清晰，从最基础的离散时间信号与系统理论讲起，逐步深入到Z变换、傅里叶分析、滤波器设计等核心内容。每介绍一个新概念，作者都会用非常形象的比喻或者实际生活中的例子来辅助理解，这对于初学者来说简直是救命稻草。特别是对于一些抽象的数学推导，书中配有详尽的步骤拆解，让人能够跟上思路，而不是被一堆符号绕晕。我记得我以前看其他资料时，经常在某个积分或变换的步骤上卡住，但这本书里，作者仿佛能预知读者的困惑点，总能提前给出恰到<bos> 的提示。这种对读者学习痛点的精准把握，让整个学习过程变得流畅而高效。可以说，这本书在视觉呈现和内容组织上的用心程度，远超市面上很多同类书籍。

评分☆☆☆☆☆

作为一名自学者，我最大的痛点之一就是缺乏及时的反馈和检验机制。很多书读完一遍，感觉自己懂了，一做题就发现是空中楼阁。这本辅导书在这方面做得简直是教科书级别的示范。它的习题设置不是那种简单的代数运算题，而是非常巧妙地将理论知识点融入到具体的应用场景中。更绝的是，很多章节后面附带的“上机实践建议”部分，明确指出了可以使用MATLAB、Python等工具进行验证的具体命令或函数名，甚至给出了预期的结果范围。这种“理论+仿真验证”的闭环设计，极大地弥补了自学中缺乏实验环境的缺陷。我尤其欣赏它对那些经典例题的“多角度解析”，同一道题，它会展示如何用时域方法解，如何用频域方法解，甚至如果涉及Z变换，还会对比不同的收敛域分析。这种多维度的思考训练，是死记硬背公式永远无法替代的学习财富。

评分☆☆☆☆☆

对于已经接触过DSP，但感觉自己知识结构零散的进阶学习者来说，这本书的价值更是凸显无疑。它不只是教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”以及“在什么条件下该这样做”。书中对DSP发展脉络的历史性回顾和不同技术路线的取舍分析，帮助我构建了一个宏观的知识地图。例如，它详细对比了定点运算和浮点运算在现代嵌入式DSP芯片上的设计权衡，以及这对算法实现复杂度的影响。这种从微观的算法细节到宏观的系统架构层面的贯通，让我对数字信号处理这门学科的认知深度上了一个台阶。很多其他教材在讲完理论后就戛然而止，但这本书却将视线投向了更远的未来，探讨了新兴的硬件加速技术和机器学习在信号处理中的融合趋势。它不仅巩固了我的基础，更点燃了我对未来技术探索的兴趣，让我感觉自己手中的这本书，确实是为数字时代的工程师量身打造的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在语言风格上的那种深入浅出的魔力。它没有那种高高在上的学术腔调，读起来非常“亲切”。作者在解释一些复杂概念时，仿佛在跟一位有一定基础，但需要进一步点拨的朋友交谈。比如，在讲解周期延拓和频谱泄漏的关系时，它没有直接甩出傅里叶级数公式的推论，而是通过一个生动的“拉锯”比喻，形象地描绘了非整数周期采样对频谱造成的“撕裂”效应。这种将数学严谨性与通俗易懂的叙述完美融合的能力，是极少数作者才能具备的。我发现自己不再是“背诵”知识点，而是真正地在“理解”这些数学工具背后的物理或信号学意义。很多以前让我望而生畏的定理和引理，经过这本书的梳理后，都变得清晰可辨，仿佛拨开了层层迷雾，看到了事物本质的光芒。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我手里关于DSP的书籍不下五六本，但很多都是那种堆砌理论、恨不得把所有公式都塞进去的“工具书”。然而，这本《数字信号处理学习辅导》给我的感觉完全不同，它更像是一位经验丰富的导师在身旁耐心指导。它的深度和广度把握得非常到位，既没有停留在蜻蜓点水般的介绍，也没有陷入过度钻研冷僻分支的泥潭。它把重心放在了那些工程实践中最常用、最核心的知识点上，比如FIR和IIR滤波器的设计准则、FFT算法的实际应用限制，以及对量化噪声和溢出等实际DSP系统问题的讨论。这些“软知识”往往是教科书里一带而过，却在实际项目中决定成败的关键。书中对不同设计方法的优缺点进行了非常客观且深入的对比分析，让我明白了为什么在某些场景下要选择窗函数法，而在另一些场景下则需要频率采样法。这种基于工程经验的指导，让抽象的理论知识立刻有了“落地”的感觉，极大地提升了我解决实际问题的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆