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isbn号码:9787811043396

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• 电子元件
• 半导体
• 电工学
• 通信原理
• 嵌入式系统

《数字信号处理与应用》：深入探索信息时代的脉动 书籍定位： 本书旨在为电子工程、通信工程、计算机科学及相关领域的学生、工程师和研究人员提供一套全面、深入且贴近实际应用的数字信号处理（DSP）知识体系。它不仅涵盖了DSP的理论基石，更着重于现代工程实践中如何利用这些工具来分析、设计和实现复杂的信号处理系统。 核心内容板块与深度解析： 第一部分：离散信号与系统的数学基础 本部分是构建DSP理解的坚实地基。我们从连续时间信号的采样定理出发，详细阐述了理想采样、过采样和欠采样的物理意义与数学约束，为理解模数（A/D）和数模（D/A）转换奠定基础。 1. 离散时间信号表示： 深入探讨了序列的表示法、周期性、能值和功率谱的定义。重点分析了周期序列的傅里叶级数表示及其在频谱分析中的作用。 2. 线性时不变（LTI）系统分析： 系统地介绍了离散时间LTI系统的冲激响应、卷积和差分方程的解法。我们不只是给出公式，而是通过大量的实例（如滤波器模型）来展示时域分析的直观性与局限性。 3. Z变换及其应用： Z变换作为分析离散时间系统的核心工具，被详尽论述。本书侧重于单边Z变换和双边Z变换的性质对比，重点讲解了如何利用收敛域（ROC）来唯一确定系统特性（因果性、稳定性）。傅里叶变换是Z变换在单位圆上的特殊情况，本章通过映射关系加深了两者间的联系。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速算法 本部分聚焦于将信号从时域转换到频域的核心技术，这是所有频谱分析和滤波器设计的基础。 1. 离散傅里叶变换（DFT）： 详细推导了DFT的定义及其与连续傅里叶变换的关系。着重讲解了DFT的周期性、共轭对称性等特性，并分析了在有限点数采样下引入的频谱泄露（Leakage）现象及其缓解措施（如窗函数）。 2. 快速傅里叶变换（FFT）： 系统地介绍了最常用的基2-FFT算法，包括蝶形运算的原理和数据重排（位反转）的实现。我们提供了详细的计算流程图和复杂度分析，使读者能够理解为何FFT能带来数量级的计算加速。 3. 应用实例： 结合实际的音频处理和振动分析，展示如何利用DFT/FFT进行功率谱密度（PSD）估计、互谱分析以及周期图的修正。 第三部分：数字滤波器设计 本部分是DSP理论与实际应用结合最为紧密的环节。我们区分了无限脉冲响应（IIR）和有限脉冲响应（FIR）两大类滤波器，并提供了成熟的设计流程。 1. FIR滤波器设计： 重点讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理、优缺点对比以及对过渡带和阻带衰减的影响。此外，还介绍了频率采样法和Parks-McClellan最优幅值响应设计（最小化最大波纹）。 2. IIR滤波器设计： 介绍了从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫）到数字滤波器的双线性变换法和脉冲响应不变法。详细分析了映射过程中对系统稳定性和频率响应的影响，并探讨了预畸变（Pre-warping）技术的必要性。 3. 滤波器性能评估与实现： 讨论了滤波器的群延迟、相位线性度、阶数选择标准以及如何使用MATLAB/Python等工具包进行快速原型设计和验证。 第四部分：有限字长效应与DSP硬件实现考量 现代DSP系统都是基于有限精度的处理器实现的，本部分深入探讨了量化误差的实际影响。 1. 量化误差分析： 详细分析了信号量化引入的量化噪声模型，包括舍入误差和截断误差。重点关注乘法器和累加器中的溢出问题。 2. 系数和信号的量化： 分析了滤波器系数精度对频率响应的影响，以及信号幅度变化导致的信噪比（SNR）下降。这对于设计嵌入式DSP系统至关重要。 3. 流水线与并行化： 初步介绍了定点DSP处理器和FPGA/ASIC实现DSP算法的基本架构，包括MAC单元的操作流程，为后续的硬件加速学习打下基础。 第五部分：多速率信号处理与现代应用 本部分将理论扩展到更复杂的信号处理场景，体现了DSP在通信和多媒体领域的广阔前景。 1. 采样率变换： 深入讲解了抽取（Down-sampling）和插入（Up-sampling）的数学模型，并重点阐述了如何使用单相滤波结构（Polyphase Filter Bank）高效实现任意因子（如P/Q）的采样率转换，这在软件定义无线电（SDR）中是关键技术。 2. 子波分析导论（Wavelet）： 作为傅里叶分析的有力补充，本书提供了小波变换的直观理解，解释了其在时频局部化上的优势，并简要介绍其在图像压缩和去噪中的初步应用。 3. 自适应滤波基础： 引入了LMS（最小均方误差）算法的基本原理，展示了系统如何根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，应用于回声消除和信道均衡等领域。 本书的特色与读者受益： 本书的叙述风格严谨而不失生动，理论推导详尽，同时辅以丰富的工程实例和仿真验证。每章末均设置了“设计挑战”环节，要求读者运用所学知识解决一个具体的工程问题。通过本书的学习，读者将不仅掌握了信号处理的数学工具，更重要的是培养了从系统需求出发，选择和设计最优DSP算法的工程思维能力。它为深入研究如5G通信、生物医学信号处理、物联网感知等前沿领域提供了不可或缺的知识储备。

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