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出版者:西安交通大学出版社

作者:沈传文

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2007-1-1

价格:27.0

装帧:平装

isbn号码:9787560521664

丛书系列:

图书标签:

• 西安交大
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• 2007
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《数字信号处理：原理、算法与应用》 简介： 本书是一本深入探讨数字信号处理（DSP）核心概念、关键算法及其广泛应用的综合性教材。从基础的采样理论到复杂的自适应滤波和谱分析技术，本书旨在为读者构建一个扎实而全面的DSP知识体系，使其能够理解、分析并解决实际工程问题。本书不仅侧重于理论的严谨性，更强调算法的实现和实际应用，是高等院校电子信息、通信工程、计算机科学以及相关领域专业学生的理想读物，同时也是从事信号处理、通信系统、图像处理、模式识别等工作的工程师和研究人员的宝贵参考。 第一部分：数字信号处理基础 本部分将带领读者走进数字信号处理的殿堂，建立起对信号、系统和处理的基本认知。 第一章：信号与系统回顾 1.1 连续时间信号与离散时间信号： 介绍不同类型的信号，包括连续时间信号（如正弦波、方波、指数信号）和离散时间信号（如脉冲序列、单位阶跃序列）。阐述它们的数学表示、特性（周期性、奇偶性、能量与功率）以及常见的信号运算（加法、乘法、移位、翻转）。 1.2 线性时不变（LTI）系统： 详细介绍LTI系统的定义、判定方法（叠加性与移位不变性）。深入探讨LTI系统的核心——卷积。通过图解和数学推导，揭示离散时间卷积和连续时间卷积的计算过程，以及其在系统分析中的重要作用。 1.3 LTI系统的时域和频域表示： 引入冲激响应作为LTI系统的时域特征。然后，讲解傅里叶级数和傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，揭示信号的频谱特性。讨论傅里叶变换的性质（线性、时移、频移、卷积性质、帕塞瓦尔定理等），为后续的频谱分析奠定基础。 1.4 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍DFT的定义、计算及其与连续傅里叶变换的关系。分析DFT的计算复杂度，并引出快速傅里叶变换（FFT）的必要性。 第二章：采样理论 2.1 采样过程： 深入剖析采样过程的本质，即用离散的时间点上的值来近似表示连续信号。介绍理想采样和实际采样（如脉冲采样、自然采样、平顶采样）的数学模型。 2.2 奈奎斯特-香农采样定理： 这是DSP的核心定理之一。本书将严谨地推导和解释采样定理，阐述当采样率高于信号最高频率的两倍时，采样信号能够无失真地恢复原始连续信号。详细分析采样定理的物理意义和应用前提。 2.3 混叠（Aliasing）： 详细讲解混叠现象的产生机理，即当采样率不足时，高频分量会“折叠”到低频区域，导致信号失真。通过实例分析和频谱图展示，让读者深刻理解混叠的危害，并学习如何避免。 2.4 抗混叠滤波器： 介绍在采样前使用的抗混叠滤波器的作用，即去除或衰减高于奈奎斯特频率的成分，以满足采样定理的要求。讨论滤波器的设计原则和选择。 2.5 信号重建： 阐述如何从采样后的离散信号中恢复原始连续信号。介绍理想重构滤波器（sinc函数）以及实际重构方法。 第二部分：离散时间系统与滤波器设计 本部分将聚焦于离散时间系统的分析以及如何设计滤波器来选择性地处理信号的特定频率成分。 第三章：离散时间系统的分析 3.1 差分方程与系统函数： 介绍描述离散时间LTI系统行为的差分方程。讲解如何将差分方程转换为系统函数H(z)，这是LTI系统在z域分析的关键工具。 3.2 z变换及其性质： 详细介绍z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。阐述z变换的性质（线性、时移、尺度变换、微分、卷积等），以及它们在系统分析中的应用。 3.3 系统函数的零极点分析： 讲解系统函数H(z)的零点和极点在单位圆上的位置与系统稳定性和频率响应之间的关系。通过零极点图，直观地分析系统的特性。 3.4 LTI系统的频率响应： 深入探讨LTI系统的频率响应H(e^jω)，即系统对不同频率信号的增益和相移。分析幅频响应和相频响应，理解它们如何刻画系统的滤波特性。 第四章：滤波器设计 4.1 滤波器概述： 介绍滤波器的基本概念、分类（低通、高通、带通、带阻）及其在信号处理中的重要作用。 4.2 脉冲响应（FIR）滤波器设计： 4.2.1 FIR滤波器特性： 讲解FIR滤波器的优点（稳定性、线性相位）和缺点（阶数较高）。 4.2.2 设计方法： 详细介绍窗函数法（矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。分析不同窗函数的频谱泄露和过渡带宽度之间的权衡。 4.2.3 线性相位FIR滤波器： 重点讲解线性相位FIR滤波器的设计，以及如何通过对称性实现无相位失真。 4.3 无穷冲激响应（IIR）滤波器设计： 4.3.1 IIR滤波器特性： 讲解IIR滤波器的优点（阶数较低，计算量小）和缺点（可能不稳定、相位失真）。 4.3.2 设计方法： 介绍基于模拟滤波器原型（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的脉冲响应不变法和双线性变换法。 4.3.3 伯德图分析： 阐述伯德图在分析和设计IIR滤波器时的应用。 第三部分：傅里叶变换与谱分析 本部分将深入探讨傅里叶变换在信号分析中的强大威力，以及如何从信号的频域特性来理解其内在规律。 第五章：傅里叶变换与离散傅里叶变换（DFT） 5.1 傅里叶级数与傅里叶变换回顾： 巩固对连续傅里叶变换的理解，及其在分析周期信号和非周期信号中的应用。 5.2 DFT的性质： 详细阐述DFT的线性、周期性、对称性、时移、频移、循环卷积等性质。 5.3 快速傅里叶变换（FFT）： 介绍FFT算法的原理，特别是Cooley-Tukey算法，说明其如何大幅降低DFT的计算复杂度，使其在实际应用中变得可行。讲解按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本思想。 5.4 DFT的应用： 讨论DFT在频谱分析、卷积计算、相关计算等方面的应用。 第六章：功率谱密度与相关函数 6.1 随机信号： 介绍随机信号的基本概念，包括平稳随机过程、均值、自相关函数、功率谱密度。 6.2 自相关函数： 讲解自相关函数的定义及其性质，理解它如何描述信号的统计相关性。 6.3 功率谱密度（PSD）： 详细介绍功率谱密度的概念，即信号在不同频率上的功率分布。阐述Wiener-Khinchin定理，揭示自相关函数与功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 6.4 周期图法估计PSD： 介绍最简单直接的PSD估计方法——周期图法，分析其优缺点（均方误差大）。 6.5 改进的谱估计方法： 介绍Bartlett法、Welch法等，解释它们如何通过对信号分段平均来降低PSD估计的方差，提高估计的平滑性。 第四部分：自适应信号处理与高级主题 本部分将介绍更高级的信号处理技术，包括能够根据信号特性自动调整参数的自适应滤波器，以及一些重要的应用领域。 第七章：自适应滤波器 7.1 自适应滤波器的概念： 介绍自适应滤波器的基本原理，即滤波器参数能够根据输入信号的统计特性和期望输出进行实时调整，以达到最佳滤波效果。 7.2 最小均方（LMS）算法： 详细讲解LMS算法，包括其迭代更新公式、收敛性分析。这是最常用且最简单的自适应滤波算法之一。 7.3 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍RLS算法，分析其相对于LMS算法的收敛速度优势，以及计算复杂度更高的特点。 7.4 自适应滤波器的应用： 探讨自适应滤波器在噪声消除（如回声消除、语音降噪）、信号均衡、系统辨识、线性预测等方面的广泛应用。 第八章：多速率信号处理 8.1 多速率系统的基本概念： 介绍信号的升采样（插值）和降采样（抽取）操作。 8.2 升采样器和降采样器： 详细分析升采样器和降采样器的数学模型和频谱特性，特别是其引入的谐波和混叠问题。 8.3 多速率滤波器的设计： 介绍如何设计适用于多速率系统的滤波器，例如插值滤波器和抽取滤波器。 8.4 应用： 讨论多速率信号处理在通信系统（如多载波调制）、音频处理、图像处理等领域的应用。 第九章：相关应用与展望 9.1 数字通信中的DSP： 介绍DSP在调制解调、信道均衡、误码率分析、同步技术等方面的作用。 9.2 数字图像处理中的DSP： 讲解DSP在图像滤波、边缘检测、图像增强、图像压缩等方面的应用。 9.3 生物医学信号处理中的DSP： 讨论DSP在心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的分析、滤波和特征提取中的应用。 9.4 DSP的未来发展趋势： 简要介绍DSP在机器学习、深度学习、人工智能等新兴领域的交叉融合，以及高性能DSP芯片的发展。 本书通过清晰的逻辑结构、严谨的数学推导、丰富的例题和实例，旨在帮助读者掌握数字信号处理的核心理论和技术，并具备将其应用于解决实际工程问题的能力。从基础概念的建立到高级算法的深入，本书将是一本不可或缺的DSP学习与实践指南。

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从装帧和印刷质量来看，这本教材的制作水平非常高，纸张厚实，不易反光，即便是长时间在强光下阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于需要反复研读的理工科书籍来说，是极其重要的细节。内容上，我最欣赏作者在不同控制范式之间的切换处理，它巧妙地将经典控制（如频域分析）的直观性与现代控制（如状态空间）的完整性融合在了一起。例如，在讲解如何设计一个具有特定相位裕度和增益裕度的控制器时，作者会首先展示如何通过根轨迹法快速定位，然后立即过渡到使用LQR设计，并最终通过波德图来验证新设计的鲁棒性，这种多视角验证的方法论，是培养一个优秀控制工程师的关键所在。书中最后一章对一些前沿领域如模糊逻辑控制和神经网络在辨识中的应用也做了概述性的介绍，虽然篇幅不长，但足以引发读者对未来研究方向的思考。总的来说，这本书厚重却不失灵动，既是教科书，也是一本极佳的参考手册，无论你是刚入门的学生还是需要温故知新的专业人士，都能从中获益匪浅。

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说实话，我是一个对数学推导比较头疼的人，但这本书的排版和内容组织方式极大地缓解了我的阅读压力。它在讲解基础的线性系统理论时，用了非常大量的“类比”和“物理图像”来打地基，比如在解释状态空间表示法时，它不是直接丢出矩阵方程，而是用一个弹簧阻尼振子模型来生动地阐述状态变量的物理意义。这种由浅入深、辅以生动比喻的写作手法，让我这个非科班出身的读者也能相对顺畅地跟上节奏。特别是涉及到频域分析和根轨迹法的部分，插图的精细程度令人称赞，清晰地展示了闭环极点如何随开环增益变化而移动的轨迹，这比我之前看的任何一本教材都要直观。书中还穿插了一些历史回顾，比如早期PID控制的发展脉络，这让人对整个学科的演进有了更宏大的视野，不至于把当前的技术当作是凭空出现的。更难能可贵的是，它对一些经典控制器的局限性也做了毫不避讳的讨论，这体现了作者的客观和公正，没有把任何一种方法神化，而是提供了一个平衡的视角去权衡利弊。

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这本书的封面设计得非常简洁有力，那种深蓝色的背景配上白色的字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉，这正是我一直期待的关于系统动力学方面的权威著作的直观印象。初翻开目录，我就被其中对复杂系统建模与仿真那一块的深度所吸引。作者没有停留在浅尝辄止的理论介绍，而是深入到了如何将现实世界中的非线性、时滞等复杂因素融入到数学模型中，并提供了大量具体的案例分析，这对于我这种正在进行复杂工业控制流程优化的工程师来说，简直是如获至宝。特别是关于“鲁棒性设计”那一章，它不仅仅讲解了传统H无穷控制的原理，更结合了现代优化算法，比如遗传算法和粒子群优化，来寻找最优的控制器参数集，这种跨学科的融合性，让理论不再是冰冷的公式堆砌，而是真正可以指导实践的工具箱。我特别喜欢作者在解释“奇异摄动法”时的那种庖丁解牛般的清晰度，将高维系统的降阶处理变得直观易懂，即便面对复杂的快慢时间尺度耦合，也能找到清晰的分析路径。读完这部分，我感觉自己对如何处理大型、多变量系统的稳定性问题，有了一个全新的、更具信心的视角。这本书的价值，就在于它能把高深的学术概念，转化为工程实践中可以落地执行的步骤和方法论。

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这本书的文字叙述风格简直像一位经验丰富、语速适中的老教授在给我进行一对一的辅导，每一个概念的引入都遵循着从直觉到数学定义的严密逻辑链条。我尤其欣赏作者在阐述“最优控制”理论时所采用的视角——不仅仅是停留在庞特里亚金的最大值原理，而是花了很大篇幅去探讨如何基于数值方法求解卡尔曼滤波与LQR的结合体，这对于现代数字仿真环境下的系统设计至关重要。让我印象深刻的是关于“自适应控制”那一节，作者没有简单地罗列MRAC（模型参考自适应控制）的各种结构，而是细致地剖析了Lyapunov稳定性理论是如何被巧妙地嵌入到参数辨识算法中，确保在系统参数未知或缓慢时变的情况下，闭环系统的性能依然能维持在可接受的范围内。书中大量的图表和仿真结果截图，并非是简单的装饰，而是每一个理论推导的直观佐证，这极大地帮助我理解那些抽象的收敛性证明。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在学习一种严谨的、层层递进的工程思维方式。它教会我如何系统地质疑一个模型的有效性，以及如何选择最适合当前工况的控制策略，而不是盲目地套用最先进但可能过度复杂的算法。

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这本书在探讨现代控制理论的最新进展时，展现出一种令人振奋的前瞻性。我尤其关注其中关于“非线性控制”的那部分，它详尽地介绍了反步法（Backstepping）的构造过程，并强调了在实际应用中如何通过适当的修改来克服其计算复杂度的瓶颈。作者对李雅普诺夫函数的选取和构造给出了非常实用的操作建议，不再是那种只告诉你“存在一个函数”了事的描述，而是给出了构建函数的通用框架和启发式思路。此外，书中对模型预测控制（MPC）的介绍也远超预期，它不仅讲解了在线优化的基本框架，还着重分析了约束处理、滚动时域的选择对系统性能的影响，并给出了不同MPC算法（如二次规划、线性化MPC）在不同工业场景下的适用性对比。整本书的论证逻辑极其严密，每一步的结论都建立在前序定理和引理之上，很少出现跳跃性的推导，让人有一种在攀登一座结构完美的高塔的感觉，每登一层都有清晰的风景可供欣赏。

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自控与人生

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自控，去死吧。

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太难了

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