数字信号处理基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:

出品人:

页数:575

译者:

出版时间:2009-1

价格:59.50元

装帧:

isbn号码:9787121078965

丛书系列:

图书标签:

• 英语
• 中国
• 2009
• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 傅里叶变换
• 系统分析

跨越信息时代的基石：现代通信与感知系统设计 本书聚焦于信息获取、传输与处理的核心技术，旨在为读者构建一个全面且深入的现代电子系统设计视角。我们将从最基础的物理层原理出发，逐步深入到复杂的算法实现与系统集成，重点探讨如何有效地从噪声环境中提取有效信息，并以高效率、高可靠性的方式进行传递和再现。 --- 第一部分：信息获取与量化——从连续到离散的桥梁 本部分将详细阐述物理世界信号转化为可计算数字形式的完整流程。我们深知，任何数字系统的有效性都取决于对模拟信号的精确捕获与表示。 1. 连续时间信号的数学描述与频谱分析： 傅里叶级数与傅里叶变换（FT）： 深入剖析信号在频域中的特性，理解频谱泄漏、栅栏效应等实际采样中不可避免的问题。重点讨论如何利用矩形窗、汉宁窗等不同窗口函数来优化频谱估计的精度与分辨率的平衡。 随机过程理论基础： 引入概率论与随机过程来描述真实世界中固有的噪声与不确定性。平稳性、遍历性、自相关函数和功率谱密度（PSD）的定义及计算方法，为后续的滤波和估计奠定理论基础。特别关注高斯白噪声（AWGN）模型的建立与应用。 2. 采样理论的深度解析： 奈奎斯特-香农采样定理的严格推导与实际应用限制： 不仅关注定理本身，更探讨欠采样、过采样在特定场景（如射频前端）下的优势与挑战。 量化过程的误差分析： 详细分析均匀量化和非均匀量化（如 $mu$-律、A-律）的原理，理解量化噪声的功率与信噪比（SNR）之间的关系。针对低比特量化系统，探讨如何通过噪声塑形（Noise Shaping）技术来提升有效动态范围。 模数转换器（ADC）与数模转换器（DAC）的架构与性能指标： 对闪烁式、阶梯式、Sigma-Delta ($SigmaDelta$) 架构进行细致比较。重点解析失调误差、积分非线性（INL）和微分非线性（DNL）等关键参数对系统性能的影响。 --- 第二部分：系统建模与优化——滤波器的设计与实现 滤波是信号处理的核心操作，用于抑制噪声、提取特征或重构信号。本部分将系统性地介绍数字滤波器的设计哲学与实现细节。 1. 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计： 窗函数法与频率采样法： 探讨如何通过期望频率响应与窗函数进行卷积，直接设计出线性相位滤波器。详细分析不同窗函数（如贝塞尔窗、Chebyshev窗）在过渡带宽度和阻带衰减之间的权衡。 等波纹设计（Parks-McClellan 算法/Remez Exchange 算法）： 深入理解等波纹最优滤波器的原理，掌握使用算法工具箱进行高阶、高性能滤波器的精确设计，理解其在最小化最大误差上的优势。 2. 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： 模拟原型到数字实现的映射： 详细讲解双线性变换（Bilinear Transform）和脉冲响应不变法。着重分析双线性变换引入的频率轴压缩效应（Fold-over）及其在设计中的补偿方法。 直接形式、级联形式与并联形式的实现： 分析不同结构对量化噪声和运算稳定性的影响。例如，在有限精度运算下，级联形式如何更容易导致振荡或溢出，以及如何通过最小相位设计来缓解这些问题。 3. 自适应滤波器的应用： 维纳滤波器与最小均方误差（LMS）算法： 介绍如何利用输入信号和期望响应之间的统计关系，实时调整滤波器系数。重点讨论LMS算法的收敛速度、步长选择对稳态误差的影响，以及牛顿法等更复杂自适应算法的性能对比。 --- 第三部分：时频分析与特征提取 现代信号分析要求我们不仅了解信号的频率成分，还需了解其随时间的变化规律。本部分关注先进的时频分析工具。 1. 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）： FFT 算法的原理与优化： 详细介绍蝶形运算的实现原理，包括基-2、基-4 算法的结构。探讨在硬件实现中如何通过位反转（Bit Reversal）和数据重排来优化缓存访问效率。 短时傅里叶变换（STFT）： 解释STFT如何通过滑动窗口提供时间局部化的频谱信息。深入讨论窗口大小选择对时域分辨率和频域分辨率的根本性矛盾（海森堡不确定性原理的信号处理体现）。 2. 革命性的时频工具：小波变换（Wavelet Transform）： 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）： 阐述小波基函数与傅里叶基函数的根本区别，解释小波变换如何实现“多分辨率分析”，即低频（大尺度）提供良好频率分辨率，高频（小尺度）提供良好时间分辨率。 小波包分解与阈值去噪： 介绍如何利用小波包分解对信号进行更精细的能量分布分析，并应用于医学影像或故障诊断中的信号去噪技术，包括硬阈值和软阈值方法的选择与应用。 --- 第四部分：系统实现与高性能计算 理解理论后，系统的落地实现至关重要。本部分关注算法到高效硬件或软件的转化。 1. 有限精度运算与算法鲁棒性： 定点数与浮点数表示： 详细分析定点运算在嵌入式系统中的必要性，以及溢出、截断误差对滤波器稳定性和输出精度的影响。如何进行定点数格式的科学选择（Q格式）。 量化对算法的影响评估： 在滤波器结构选择、级联顺序、以及滤波器系数存储精度上，进行系统性的误差敏感度分析。 2. 高性能架构下的算法映射： 并行化与流水线设计： 探讨如何将卷积、相关运算等核心算法映射到多核处理器（如CPU/GPU）或专用硬件加速器（如FPGA/ASIC）上。重点关注数据依赖性分析与指令级并行（ILP）。 实时性约束下的资源管理： 针对嵌入式和实时操作系统环境，讨论如何通过算法的重新排序、内存访问优化（如Cache局部性）来满足严格的延迟和吞吐量要求。 本书最终目标是培养读者将抽象的数学模型转化为具有实际工程价值的高性能数字系统的能力。它不是一本纯粹的数学推导手册，而是连接基础理论与前沿系统工程实践的桥梁。

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说实话，我拿到书的时候，内心是有点忐忑的，毕竟理论书籍读起来容易让人昏昏欲睡。但是，这本《数字信号处理基础》简直像是一股清新的山泉水注入了枯燥的理论海洋！它的语言风格非常具有亲和力，不是那种高高在上的学术腔调，更像是经验丰富的老工程师在和你分享他的“独门秘笈”。比如，在解释Z变换的收敛域（ROC）概念时，作者没有直接抛出复杂的数学定义，而是用一个非常生动的比喻，将ROC想象成一个“安全操作区”，只有在安全区内，我们对系统的分析和操作才是有意义的。这种将抽象概念具象化的能力，是这本书最让人赞叹的地方之一。此外，它对离散卷积的描述，也巧妙地引入了“滑动和相乘再相加”的物理模型，让你在脑海中形成一个动态的画面，而不是僵硬的积分符号。这种注重读者的学习体验和心理感受的设计，使得即便是长时间阅读，疲劳感也大大减轻，让人更有动力一页一页地翻下去。

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我必须强调这本书在工程实践联系上的深度，这简直是为我们这些希望学以致用的工程师量身定做的。很多理论书籍在讲解完理想化的模型后就戛然而止，留给读者一堆在实际硬件中无法直接实现的空想。然而，这本书在这方面做得极其到位。它不仅详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）的原理，更花了相当的篇幅去讨论固定点运算对精度带来的影响，以及如何在有限的字长内进行量化误差分析，这在实际的嵌入式DSP开发中是至关重要的课题。再比如，书中对FIR滤波器设计方法的梳理，不再局限于窗函数法的基本公式，而是深入对比了窗函数法、频率采样法和更先进的等波纹优化方法（如Parks-McClellan算法）的优缺点、计算复杂度以及它们在特定频率响应要求下的适用性。这种对工程“取舍之道”的深刻洞察，使得这本书的价值远超一本纯粹的理论参考书，它更像是一份将理论转化为可靠产品的“路线图”。

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这本书的深度和广度绝对超出了我对任何一本基础读物的预期。我通常认为“基础”二字意味着浅尝辄止，但此书完全颠覆了我的认知。它没有回避那些最难啃的骨头，反而将它们切块、细分，用一种近乎偏执的细致将其剖开。我记得有一章专门讲线性调频（LFM）信号的脉冲压缩，我以前在别的资料上看过，总是感觉一头雾水，但这本书里，作者先从时域卷积的直观概念入手，然后逐步过渡到频域的乘积，最后才用精确的数学公式收尾，整个过程逻辑链条无比紧密，毫无跳跃感。更让我震撼的是，书中对不同采样定理的讨论，不仅限于奈奎斯特频率本身，还深入探讨了欠采样和过采样的实际应用场景及其引入的混叠问题，甚至给出了如何利用现代DSP芯片的特性来优化这些过程的实际建议。读完后，我感觉自己不再只是停留在“会用”的层面，而是真正开始理解“为什么会这样”以及“在特定限制下该如何做得更好”，这种由表及里的认知提升，是任何速成手册都无法给予的宝贵财富。

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这本书的逻辑组织结构堪称一绝，它似乎完全理解了学习者的大脑是如何逐步构建知识体系的。它并非按照传统的数学分支顺序来编排内容，而是以“信息是如何被获取、处理和还原”这一核心流程来贯穿始终。开篇并不急于介绍Z变换，而是先从离散时间信号的表示和采样定理建立起对“数字世界”的直观认识。然后，在信号变换和系统分析部分，它非常自然地引入了频域分析工具，目的是为了更好地理解滤波器的设计。这种“问题驱动，工具支撑”的叙事结构，让每一个新的数学工具的出现都具有强烈的目的性，而不是为了展示数学的优美而存在。每一个概念的引入都建立在之前知识的坚实基础之上，比如，在讨论循环卷积时，它会回溯到线性卷积的定义，并清晰地解释了为什么在DFT/IDFT的框架下需要引入循环卷积的概念，以及如何通过零填充（Zero Padding）来模拟线性卷积。这种层层递进，环环相扣的编排方式，极大地降低了学习的认知负荷，让复杂的知识网络变得清晰可见，阅读体验流畅而充满成就感。

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天呐，我刚刚啃完了这本巨著，感觉自己的脑子都被重塑了一遍！这本书的叙事风格简直是教科书级别的流畅与严谨的完美结合。它不是那种干巴巴地堆砌公式和概念的教材，而是真正做到了“寓教于乐”，尽管主题是如此硬核。作者在处理那些复杂的数学推导时，总能找到一个非常直观的类比或者一个精巧的例子来帮助我们理解背后的物理意义。比如，当我还在为傅里叶变换的周期延拓感到头疼时，书中那个关于声音波形叠加的例子，瞬间点亮了我脑海中的灯泡。而且，它对算法的描述详尽到令人发指的地步，每一个循环、每一步迭代的意义都交代得清清楚楚，让我感觉自己就像是坐在作者旁边，听他手把手地指导编程实现一样。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“思维拓展”部分，那些问题往往不是直接能从正文推导出来的，而是引导我们去思考更深层次的工程实现约束和理论边界，这才是真正培养独立思考能力的关键。这本书的排版也做得非常出色，图表清晰，关键定义加粗处理得当，即便是像我这样需要频繁回顾的读者，也能迅速定位到所需信息，极大地提高了学习效率。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一次对信号处理世界观的深度构建，让我对这个领域充满了敬畏与热爱。

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