具体描述
本书讨论数字信号处理的基本理论与方法。全书共分为五部分，第一部分由前三章组成，主要讨论确定性信号处理，内容包括离散时间信号与系统的基本分析方法，离散傅里叶变换和实现快速傅里叶变换的算法，以及数字滤波器的原理与设计；第二部分由第4章和第5章组成，讨论离散随机信号处理的基本概念和谱估计理论；第三部分由第6章和第7章组成，该部分讨论数字信号处理的基本硬件、实时处理的实现方法和数字处理的误差分析。前两部分各章都给出了相关的MATLAB软件应用示例，全书各章都附有习题。
本书的读者对象是高等院校自动控制、工业自动化及计算机等专业本科学生，亦可供从事数字信号处理的工程技术人员参考。
作者简介
郑南宁，男，1975年毕业于西安交通大学电机工程系，1981年在西安交通大学信息与控制工程系获工学硕士学位，1985年在日本庆应大学获工学博士学位。现为西安交通大学人工智能与机器人研究所教授，中国自动化学会常务理事，中国工程院院士，国际模式识别协会（IAPR）理事会成员，IEEE Fellow。长期从事模式识别、机器视觉与图象处理、数字信号处理等方面的教学和研究工作。
目录信息
第1章 离散时间信号与系统分析基础
1.1 离散时间信号分析
1.1.1 离散时间信号的表示——序列
1.1.2 序列的稳定性与因果性
1.1.3 序列的基本运算
1.2 连续时间信号的采样
1.2.1 采样函数
1.2.2 采样信号频谱
1.2.3 采样定理
1.2.4 样值恢复
1.3 离散时间线性系统
1.3.1 线性系统
1.3.2 离散线性时不变系统
1.3.3 离散时间系统的因果性
1.3.4 离散时间系统的稳定性
1.3.5 线性常系数差分方程
1.3.6 离散时间系统的频域响应
1.4 z变换
1.4.1 z变换的定义及收敛域
1.4.2 z反变换
1.4.3 z变换的性质
1.4.4 z变换域中系统的描述
1.4.5 单边z变换
1.4.6 用单边名变换求解线性差分方程
1.5 z变换与傅里叶变换的关系
1.6 本章内容相关的MATLAB应用示例
习题与计算机实验题
第2章 离散傅里叶变换及其快速算法
2.1 离散傅里叶变换（DFT）
2.1.1 周期序列与离散傅里叶级数
2.1.2 有限长序列与离散傅里叶变换（DFT）
2.1.3 利用循环卷积计算线性卷积
2.1.4 频域采样
2.2 DFT应用中的问题与参数选择
2.2.1 混叠现象
2.2.2 泄漏现象
2.2.3 栅栏效应
2.2.4 DFT的参数选择f频率分辨率与计算长度）
2.3 快速傅里叶变换（FFT）
2.3.1 FFT算法的基本原理
2.3.2 按时间抽取的基2FFT算法
2.3.3 按频率抽取的基2FFT算法
2.3.4 任意基数的FFT算法
2.3.5 快速傅里叶反变换的运算方法
2.3.6 实数序列的FFT运算方法
2.3.7 FFT的软件实现
2.4 Chirp—z变换（CZT）
2.4.1 CZT的定义
2.4.2 CZT的算法实现
2.5 本章内容相关的MATLAB应用示例
习题与计算机实验题
第3章 数字滤波器的设计与实现
3.1 数字滤波器的基本原理和特性
3.1.1 数字滤波器的基本原理
3.1.2 FIR数字滤波器的特性
3.1.3 FIR数字滤波器的特性
3.1.4 滤波器的基本指标
3.2 FIR数字滤波器的设计与实现
3.2.1 傅里叶级数展开法
3.2.2 窗函数法
3.2.3 频率采样设计法
3.2.4 FIR数字滤波器的实现结构
3.3 IIR数字滤波器的设计与实现
3.3.1 模拟滤波器
3.3.2 s-z名变换设计法
……
第4章 离散随机信号的统计分析基础
第5章 随机信号的功率谱估计
第6章 实时处理
第7章 数字信号处理的误差分析
附录A 数字信号处理MATLAB实现的基本知识
附录B 数字信号处理应用程序
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本《数字信号处理》的教材，老实说，初捧上手时，我内心是有些忐忑的。毕竟，信号处理这个领域，听起来就带着一股子高深的“硬核”气息。我个人背景偏向应用侧，对傅里叶变换、Z变换这些数学工具的直观理解总是有点绕。然而，这本书的编排却出乎意料地平易近人。它并没有一开始就将读者推入复杂的公式海洋，而是花了大量的篇幅去构建一个清晰的“信号”和“系统”的概念框架。作者似乎深知初学者的痛点，每一个新概念的引入，都配有非常贴切的工程实例作为铺垫。比如，在讲解离散化和量化的必要性时，书中用到了音频采集和图像压缩的例子，这让我立刻能将抽象的理论与日常可见的技术联系起来，心中的那道墙一下子就被打通了。更值得称赞的是，书中对算法的描述，往往是图形化和步骤化的，而不是单纯的数学推导。这对于我这种需要快速上手编程实现的人来说，简直是雪中送炭。它不是那种只顾着展示数学美感的书，它更像是一个经验丰富的工程师在手把手教你如何将理论武器化，去解决实际的工程难题。读完前几章，我感觉自己不再是那个对“数字世界”一知半解的门外汉，而是有了一套扎实的工具箱来应对后续更复杂的挑战。
评分我是一名大学研究生，主要研究方向是嵌入式系统与物联网数据采集。在我们的项目中，实时性要求极高，对算法的**计算复杂度**和**资源占用**有着苛刻的要求。市面上大部分信号处理的书籍侧重于理论最优解，但很少会深入讨论在功耗和计算资源受限的微控制器（MCU）上如何实现这些算法。这本《数字信号处理》的独特之处恰恰在于其对**算法效率**的关注。书中专门开辟了一章详细讨论了定点数运算的精度问题以及如何有效地利用DSP指令集进行加速，比如如何优化乘积累加操作（MAC）。它不仅展示了标准的FFT算法，还对比了定点FFT在精度和速度上的折衷方案。例如，在讨论限长序列处理时，它会提醒读者注意周期延拓效应和截断误差的实际影响，而不是仅仅在数学上给出结论。这种“从实际硬件约束反推算法选择”的视角，对我来说太有价值了。它让我明白，在工程实践中，“最快”的算法不一定就是“最好”的，必须是在满足精度要求的前提下，综合考虑资源消耗。这本书帮助我建立了从理论模型到实际芯片部署的桥梁。
评分我是一个资深电子工程师，在研发领域摸爬滚打了十多年，手里积累了不少老旧的模拟电路和传统的滤波设计经验。最近公司项目转向了软件定义无线电（SDR）平台，这意味着我必须迅速补课，彻底掌握数字化的处理流程。我翻阅了好几本市面上流行的数字信号处理的参考书，大多要么过于侧重理论推导，要么在实际代码实现上含糊其辞。直到我遇到了这本《数字信号处理》。这本书的价值，对于像我这样有一定基础但需要“换脑子”的专业人士来说，体现在它对“**系统级思维**”的强调上。它不仅仅告诉你FIR和IIR滤波器的结构差异，更重要的是，它深入剖析了在有限精度运算环境下，这些滤波器在实际DSP芯片上运行时可能出现的量化噪声、溢出问题以及对稳定性带来的影响。书中关于**谱分析**的那一部分，尤其精彩，它没有停留在FFT的公式层面，而是细致对比了巴特利特窗、汉宁窗等不同加窗方法在频谱泄漏抑制和频率分辨率之间的权衡，并给出了一些量化的指标。这种深度和广度的结合，使得这本书可以作为一本优秀的案头参考手册，而不是仅仅作为入门教材。每当我遇到一个设计瓶颈时，翻开相应的章节，总能找到清晰的理论指导和可行的工程建议。
评分这本书的排版和阅读体验，对于一个长时间面对屏幕的现代读者来说，简直是一种享受。我必须承认，我对那些封面平庸、内页密密麻麻的学术著作天生有一种抗拒感。然而，这本《数字信号处理》在视觉设计上做到了难得的平衡。它的字体选择适中，段落间距合理，公式的编号和引用都做得非常清晰。更令人称赞的是，作者在引入**关键定理和公式**时，会用醒目的方框或不同字体突出显示，这极大地减轻了阅读时的信息过载。当我需要快速回顾某个定义时，这些被标记出的重点内容能让我迅速定位。此外，书中附带的那些**流程图和框图**质量非常高，它们准确地描绘了信号流向和处理步骤，比冗长的文字描述更直观有力。这本教材的整体设计，透露着对读者学习体验的尊重，它没有让知识的重量压垮阅读的乐趣，而是用一种清晰、有条理的方式引导着读者的注意力。阅读它，更像是在进行一场有组织的知识探索，而不是艰苦的文字跋涉。
评分说实话，我购买这本书是带着一种“死马当活马医”的心态。我正在准备一个含金量极高的专业资格考试，其中数字信号处理是必考的硬骨头，我以前的自学效率非常低下，感觉知识点散乱不成体系。这本书的**结构性**是我最欣赏的一点。它仿佛是根据考试大纲精心设计的路线图。从基础的采样定理开始，到离散卷积、Z变换，再到滤波器设计（IIR/FIR），最后落脚于快速算法（FFT）和自适应滤波，整个逻辑链条是严丝合缝的。它的章节标题非常明确，让你清楚地知道自己当前学习的知识点在整个学科体系中的位置。而且，大量的**例题**是精心挑选过的，它们不仅考察了计算能力，更重要的是考察了对概念的理解深度。很多教科书上的例题只是简单的套公式，但这里的例题往往需要你综合运用前后几个章节的知识才能完美解答。我发现，跟着书中的步骤一步步解题，很多原本模糊不清的概念，比如“双线性变换”的映射关系，突然间就变得无比清晰了。这本书极大地提升了我的学习效率和信心，感觉考试的难度一下子被这本书拆解成了若干个可以攻克的“小山头”。
评分不明白是不是因为个人水平限制，感觉讲解不够细致，大量公式推导很少解释，很难形成系统的理解。而且书中很多处低级错误，不是一本严谨的教材应该存在的问题。
评分不明白是不是因为个人水平限制，感觉讲解不够细致，大量公式推导很少解释，很难形成系统的理解。而且书中很多处低级错误，不是一本严谨的教材应该存在的问题。
评分教材，哎，老师说这本书更适合研究生看。。。
评分烂书啊 一点都不深入浅出
评分烂书啊 一点都不深入浅出
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