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出版者:CL-Engineering

作者:Vinay K. Ingle

出品人:

页数:605

译者:

出版时间:2006-8-10

价格:USD 98.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495073116

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• MATLAB
• 信号处理
• 算法
• 通信
• 工程
• 数学
• 自控
• 滤波
• 谱分析

《数字信号处理》是一本深入探讨数字信号处理（DSP）基础理论、核心算法以及在实际应用中如何利用MATLAB进行高效实现的权威著作。本书旨在为读者，无论是初学者还是有一定经验的工程师或研究人员，提供一个全面而系统的学习平台，帮助他们掌握数字信号处理的精髓。 核心内容涵盖： 信号与系统的基本概念： 本书从最基本的概念出发，详细介绍了离散时间信号的表示、性质以及信号分类。对线性时不变（LTI）系统进行了深入剖析，包括卷积、系统函数、频率响应等关键概念。读者将理解如何通过数学模型来描述和分析信号及其处理过程。 傅里叶变换家族： 贯穿全书的重要章节将聚焦于傅里叶变换系列。从离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）到快速傅里叶变换（FFT），本书不仅解释了这些变换的理论基础、计算方法，更强调了它们在频谱分析、滤波设计等领域的关键作用。通过生动的实例，读者将学会如何利用FFT快速高效地分析信号的频率成分。 数字滤波器的设计与实现： 这是数字信号处理的核心应用之一。本书详细介绍了两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，将深入讲解Butterworth、Chebyshev和Elliptic等经典设计方法，并讨论其稳定性和相位特性。对于FIR滤波器，将重点介绍窗函数法和频率采样法等设计技巧，分析其线性相位特性和优缺点。本书还包含了多种滤波器实现结构的讨论，如直接型、级联型和并联型等，并提供了在MATLAB中实现这些滤波器的详细代码示例。 采样与重建理论： 奈奎斯特-香农采样定理是数字信号处理的基石。本书将详细阐述采样过程的原理，包括理想采样、自然采样和规则采样，并深入讨论欠采样和过采样的问题。同时，也涵盖了信号重建的数学原理和实现方法，包括零阶保持和内插器等，确保数字信号能够准确地恢复为模拟信号。 现代谱估计技术： 除了传统的傅里叶分析，本书还将介绍一些更先进的谱估计方法，如Welch方法、Burg方法以及多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间（ESPRIT）等参数化谱估计技术。这些技术在信噪比要求更高、信号更复杂的场景下尤为重要，能够提供更精细的频谱信息。 MATLAB在DSP中的应用： 本书的另一大特色是深度融合了MATLAB语言和工具箱。书中包含了大量经过精心设计的MATLAB代码示例，覆盖了从信号生成、处理到系统仿真和结果可视化的各个环节。读者将学习如何利用MATLAB的强大功能，如Signal Processing Toolbox、Wavelet Toolbox等，高效地实现各种DSP算法，进行实验和验证。通过这些实际操作，读者能够直观地理解理论知识，并将其转化为解决实际问题的能力。 本书的价值与读者获益： 理论与实践的完美结合： 本书在提供扎实理论基础的同时，也注重其在实际工程问题中的应用。MATLAB示例贯穿始终，让读者能够即学即用，快速掌握DSP技术的实际操作。 系统性的学习路径： 从基础概念到高级技术，本书提供了一个循序渐进的学习框架，适合不同层次的读者。 解决实际工程问题的能力： 通过对滤波设计、谱分析、系统建模等实际场景的深入探讨，本书能够帮助读者提升在通信、控制、音频处理、图像处理等领域解决问题的能力。 掌握现代DSP工具： 熟练运用MATLAB进行DSP开发将是读者在相关领域获得竞争力的重要技能。 无论您是希望深入理解数字信号处理的底层原理，还是希望掌握使用MATLAB解决实际工程问题的技巧，本书都将是您不可多得的宝贵资源。它将引导您踏上数字信号处理的探索之旅，解锁信号世界的无限可能。

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我是一名刚刚接触数字信号处理的初学者，而这本书，简直就是为我这样的新手量身打造的入门圣经。它没有使用太多深奥的数学术语，而是用一种非常接地气的方式，一步一步地引导我理解DSP的核心概念。尤其是书中对离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的讲解，简直是我的救星。我之前看其他书，看到DFT和FFT就头大，感觉它们就像是一个黑盒子，不知道里面到底发生了什么。但是这本书通过生动的图示和MATLAB的仿真，把这些复杂的算法过程可视化了，让我能够清晰地看到信号在频域中的表现，以及FFT如何高效地计算出这个结果。书中的案例也非常实用，比如如何用FFT来分析音频信号的频谱，如何用MATLAB实现一个简单的信号去噪滤波器。我跟着书中的步骤操作，每一步都充满了成就感。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在耐心指导你一样，没有任何压迫感。我非常推荐这本书给所有想要入门DSP的朋友，它会让你觉得DSP并没有想象中那么难，而且充满趣味性。

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作为一名经验丰富的信号处理工程师，我一直致力于寻找能够快速高效地进行算法原型设计和验证的工具和方法。这本书《Digital Signal Processing Using MATLAB》无疑满足了我对这方面的需求。我特别欣赏书中对各种经典DSP算法的MATLAB实现。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是深入到实际的代码层面，提供了大量可以直接运行和修改的代码片段。例如，在讲解自适应滤波器的部分，书中详细展示了LMS算法的MATLAB实现，并对不同参数下的收敛速度和性能进行了对比分析。这对于我来说，极大地缩短了算法从理论到实现的周期。此外，书中对信号重构、频谱分析、以及各种调制解调技术的MATLAB实现也提供了非常实用的参考。我能够直接利用书中的代码作为我项目的基础框架，然后根据实际需求进行微调。这种“拿来即用”的便利性，对于我们这种需要快速迭代和验证想法的工程师来说，是至关重要的。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本工程师的手册，一本装满了实用工具箱的书。

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这本书绝对是我学习数字信号处理道路上的一盏明灯！我之前一直觉得DSP概念抽象，代码实现更是摸不着头脑，但这本书的讲解方式简直是为我量身定做的。作者没有上来就丢给我一堆枯燥的公式和理论，而是从最基础的信号概念入手，循序渐进地引入傅里叶变换、Z变换等核心知识。最让我惊喜的是，书中大量穿插了MATLAB的示例代码，而且这些代码都写得非常清晰易懂，注释也十分到位。我跟着书里的例子敲代码，一边看一边运行，那些原本让我头疼的DSP算法，竟然变得直观起来。比如，当讲到滤波器设计时，书里不仅解释了不同滤波器（FIR、IIR）的原理，还直接给出了MATLAB的滤波函数调用示例，并展示了滤波前后的信号波形对比。这种“理论+实践”的学习模式，让我真正理解了DSP在实际应用中的威力。我之前读过一些理论性很强的DSP教材，虽然知识点很全，但读完后总感觉像是雾里看花，不知道如何下手去实现。这本书彻底改变了我的学习体验，让我感觉自己真正掌握了一项实用的技能，并且能够自信地运用MATLAB去解决各种信号处理问题。

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我是一名对数字信号处理充满好奇但又缺乏系统学习机会的学生。偶然间看到了这本《Digital Signal Processing Using MATLAB》，抱着试试看的心态入手了。这本书给我带来的惊喜远远超出了我的预期。它以一种非常引人入胜的方式，将理论知识与实践操作紧密结合。书中对数字滤波器的讲解尤其出色，我过去对FIR和IIR滤波器的理解仅停留在概念层面，但通过书中基于MATLAB的仿真，我能够直观地看到不同滤波器类型对信号的频率响应影响，并且能够轻松地设计出满足特定要求的滤波器。更让我印象深刻的是，书中的实例都非常贴近实际生活，例如如何利用DSP技术来改善图像质量，或者如何分析一段语音信号的特征。这些内容让我觉得DSP不再是遥不可及的学术理论，而是能够解决现实问题的强大工具。我喜欢书中的循序渐进的风格，每一个新概念的引入都有清晰的解释和恰当的例子。它让我感觉学习DSP的过程是一个不断探索和发现的过程，而不是一个枯燥的死记硬背。

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这本书是我在进行毕业设计时，针对数字信号处理模块寻求解决方案时找到的“宝藏”。我之前在研究过程中遇到了一些关于信号去噪和特征提取的难题，而这本书为我提供了非常详尽的指导。特别是书中关于小波变换在信号去噪方面的应用，我之前对小波变换的理解比较浅薄，但通过书中大量的MATLAB代码示例和清晰的解释，我能够非常容易地理解其原理并成功地将其应用于我的项目中，显著提升了信号的信噪比。另外，书中关于模式识别和机器学习在DSP领域的结合也是我非常感兴趣的部分。作者介绍了如何利用MATLAB实现一些经典的分类算法，并将它们应用于信号分析。这为我的研究方向打开了新的思路。这本书的结构逻辑清晰，内容覆盖面广，涵盖了DSP的许多重要方面，并且都提供了非常实用的MATLAB实现。对于任何需要在毕业设计或研究项目中应用DSP技术的学生来说，这本书都是一个极佳的参考资料。它不仅提供了必要的理论基础，更重要的是，提供了解决实际问题的具体方法和工具。

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