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页数:211

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出版时间:2008-3

价格:22.80元

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isbn号码:9787811145137

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图书标签:

• 信息论
• 通信原理
• 编码理论
• 机器学习
• 数据压缩
• 信号处理
• 概率论
• 统计推断
• 人工智能
• 计算机科学

数字信号处理基础：理论与实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数字信号处理（DSP）知识体系。 信号与信息是现代工程和科学的基石，从通信、音频、图像到生物医学，无不依赖于对信号进行有效地采集、分析、修改和传输。本书聚焦于数字域内的信号处理技术，系统地阐述了从离散时间信号的数学描述到复杂算法实现的完整流程。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分是构建后续高级主题的坚实基础，详细介绍了在数字世界中处理信号所必需的数学工具和概念。 第一章：离散时间信号的表示与特性 本章首先界定了连续时间信号与离散时间信号的区别，引入了采样理论的初步概念。重点讨论了离散时间信号的表示方法，包括序列表示、指数序列、周期序列和基本信号（如单位脉冲序列、单位阶跃序列）。深入分析了信号的周期性、能量和功率的概念，并介绍了如何通过基本变换（如时间反转、时间移位、缩放）来修改信号的属性。对于周期信号，傅里叶级数在离散时间系统中的推广——离散时间傅里叶级数（DTFS），将被详细推导和分析，揭示信号频谱的周期性。 第二章：线性时不变（LTI）系统分析 LTI系统是信号处理的核心研究对象。本章从系统的基本定义（线性、时不变性）入手，阐述了如何使用卷积和（Convolution Sum）来完全描述一个离散时间LTI系统的输入-输出关系。我们详尽地分析了系统的因果性、稳定性（BIBO稳定性）的判据。此外，系统的频率响应作为输入为正弦信号时系统的输出特性，将被深入探讨，它揭示了系统对不同频率成分的增益和相位影响。 第三章：Z变换：分析离散时间系统的强大工具 Z变换是分析和设计离散时间系统的关键数学工具。本章系统地引入了单边和双边Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。详细推导了基本序列的Z变换对，并着重讲解了Z变换在处理时移、乘积、卷积等运算中的应用。通过Z变换，我们可以将复杂的差分方程转化为代数方程，极大地简化了系统分析。本章的重点包括系统函数的推导、零点和极点在S平面（Z平面）上的几何意义，以及如何利用极点位置判断系统的稳定性。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 傅里叶分析是信号处理的灵魂。本部分将理论从连续域推进到数字域，专注于离散傅里叶变换及其高效计算方法。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）及其性质 本章定义了离散傅里叶变换（DFT），它是将有限长度的离散时间信号从时域转换到频域的桥梁。详细分析了DFT的线性性、周期性、对称性以及圆周卷积的性质。我们探讨了DFT与连续时间傅里叶变换（CTFT）之间的关系，特别是采样对频谱混叠（Aliasing）的影响，强调了理想采样定理在实践中的意义。 第五章：快速傅里叶变换（FFT）算法 DFT的直接计算复杂度为$O(N^2)$，对于长序列计算效率低下。本章将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是最常用的蝶形运算结构。详细讲解了基-2（Radix-2）的按时间抽取（Decimation-in-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-in-Frequency, DIF）算法的原理、流程和计算优势。通过实例演示，读者将掌握如何高效地利用FFT进行频谱分析。 第六章：傅里叶分析的应用 本章将理论应用于实践。我们将探讨如何利用FFT进行实际的频谱分析，包括功率谱密度（PSD）的估计方法。讨论了DFT/FFT在周期延拓和信号截断带来的栅栏效应（Scalloping）处理上的挑战，并介绍了窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）的选择和应用，以优化频谱分析的性能。 第三部分：数字滤波器设计 滤波器是信号处理中最常见的应用，用于有选择性地通过或阻止特定频率范围的信号分量。 第七章：IIR和FIR滤波器基础 本章对数字滤波器进行分类：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。深入分析了它们的结构、设计灵活性与计算复杂度的权衡。IIR 滤波器具有更陡峭的过渡带，但可能存在非线性相位失真；FIR 滤波器则天然具有线性相位特性。 第八章：FIR 滤波器设计方法 重点讲解窗函数法在FIR滤波器设计中的应用，包括如何根据所需的滤波器规格（如通带截止频率、阻带衰减）选择合适的窗函数类型和滤波器阶数。此外，还将介绍更精确的频率采样法和最优等波纹（Parks-McClelland）算法的设计思想。 第九章：IIR 滤波器设计 本章关注如何从已知的连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）出发，设计数字IIR滤波器。详细介绍了两种主要的转换方法：冲激等幅采样法（Impulse Invariance）和双线性变换法（Bilinear Transformation）。双线性变换因其能将整个$jOmega$轴映射到Z平面上的单位圆内部，从而保证稳定性，将被作为核心方法进行深入讲解和推导，并分析其引起的频率预畸变问题及补偿措施。 第四部分：多速率信号处理与高级主题 本部分将视野扩展到更专业的领域，介绍提高处理效率和扩展系统功能的技术。 第十章：多速率信号处理基础 多速率处理涉及以不同采样率处理信号的技术，是现代通信和数据压缩的核心。本章详细介绍了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）操作，并着重分析了其对信号频谱的影响，以及如何使用带限插值公式和反向采样技术来避免混叠和保持信号质量。多相分解结构将被引入，作为高效实现抽取和插值滤波器的基础。 第十一章：数字滤波器结构与运算 本章关注实际硬件实现中的效率和量化效应。分析了数字滤波器的标准直接型、级联型和并联型结构，并讨论了定点运算带来的量化噪声和溢出问题。引入了有限字长效应分析，这是嵌入式DSP实现中必须考虑的关键因素。 第十二章：自适应滤波简介 本章作为对DSP领域的拓展，简要介绍了自适应滤波器的概念。重点概述了最小均方（LMS）算法的工作原理，展示了其在噪声消除、回声消除等需要系统参数实时跟踪环境变化的场景中的强大能力。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每个关键概念都配有清晰的数学推导和直观的物理意义解释。 丰富的习题和案例： 书后配备了大量计算和设计类习题，并穿插了基于MATLAB/Python等工具的仿真案例分析，帮助读者巩固知识并掌握实际操作能力。 工程化视角： 强调了稳定性、计算复杂度和量化效应在实际系统设计中的重要性。 通过系统学习本书内容，读者将能够熟练掌握数字信号处理的核心理论，并具备设计、分析和实现复杂数字信号处理系统的工程能力。

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这本书的封面设计得很有意思，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，让人一看就觉得内容会很有深度。我拿到手的时候，是抱着一种既期待又有些忐忑的心情去翻开它的。毕竟，信息论这个领域听起来就有点“高冷”，生怕自己跟不上作者的思路。然而，刚读了几页，我就被那种娓娓道来的叙事方式吸引住了。作者似乎很懂得如何将复杂的概念“掰开了揉碎了”讲清楚，他没有一上来就抛出那些艰涩的数学公式，而是先从一些日常生活中的例子入手，比如信息的传递、噪声的影响，这些都让理论变得触手可及。特别是关于熵的介绍，不再是冷冰冰的定义，而是通过掷骰子、抛硬币这种直观的场景来阐释，让我这个初学者茅塞顿开。整本书的节奏把握得非常好，既有理论的严谨性，又不失阅读的趣味性，感觉作者真的是用心在和读者交流，而不是单纯地进行知识灌输。这本读物，对于那些想从零开始构建信息论知识体系的人来说，绝对是一份诚意满满的指南，让人愿意沉下心来，一步步探索这个迷人的领域。

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这本书的排版和装帧设计上，透露出一种成熟的学术气质，拿到手里很有分量感。不过，抛开这些外在的因素，真正让我印象深刻的是作者在选取案例和应用场景时的广度。他似乎非常擅长“跨界”，时不时会穿插一些关于通信系统、数据压缩甚至人工智能中信息论应用的思考。比如，当讲到信道容量时，他会联系到实际的无线通信带宽限制，而不是仅仅停留在公式的层面，这种联系感极大地提升了阅读的代入感。我特别欣赏作者在探讨限制和局限性时的坦诚态度。他没有把信息论描绘成无所不能的“万能钥匙”，而是明确指出了在某些实际工程问题中，理论模型与现实之间的差距，以及我们该如何看待这种差距。这种辩证的思维方式，使得这本书的论述更加立体和可信。对于一个希望将理论知识应用于实践的工程师或者研究人员来说，这种严谨又不失灵活的叙事角度，是极其宝贵的学习资源。它教会的不仅仅是知识本身，更是一种看待问题的科学态度。

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从一个深度爱好者的角度来看，这本书最成功的地方在于它构建了一个非常扎实且富有前瞻性的知识框架。它没有固步自封于经典的香农理论，而是将一些前沿的视角也巧妙地融入其中，虽然篇幅不多，但足以引发读者的进一步探索欲。例如，书中对信息的度量方式进行了多维度的探讨，这让我意识到，我们日常所理解的“信息量”远比想象的要复杂和丰富。作者在处理那些容易产生争议或歧义的概念时，总是能引用足够多的权威文献作为支撑，使得整本书的论述在学术上站得住脚。我尤其喜欢它在章节末尾设置的那些“思考题”或者“延伸阅读建议”，它们不是那种简单的课后习题，而是真正引导你跳出书本，去思考信息论在更广阔世界中的潜在应用和未来发展方向。这本书，与其说是一本教材，不如说更像是一位经验丰富的导师，在你探索信息世界的旅途中，耐心地为你指点迷津，并不断激励你向更高的知识殿堂迈进。它为我接下来的专业学习打下了极其坚实的基础。

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我必须承认，这本书的阅读体验是相当“烧脑”的，但这种“烧脑”是高质量的、令人振奋的。当我翻到中间关于信源编码和信道编码的部分时，我不得不停下来，对照着作者给出的案例反复揣摩了好几遍。作者在处理这些核心算法和定理时，展现出了极高的数学功底和清晰的逻辑结构。他没有回避那些必须面对的数学推导，而是将它们清晰地组织在章节结构中，让你明白每一步的推导都是为了最终理解那个核心结论服务的。对我来说，最宝贵的一点是，这本书不仅仅停留在“是什么”的层面，更深入探讨了“为什么”——为什么香农选择了这样的路径来定义信息，为什么这些编码方式在理论上是最优的。这种对底层原理的深挖，让这本书的价值远超一般的教科书。我甚至觉得，如果能把书里的例题都自己动手跑一遍，对整个信息学的理解都会有一个质的飞跃。它不适合那种想快速浏览、走马观花地了解一下概念的读者，它需要你投入时间、全神贯注地去“啃”，但回报绝对是丰厚的知识积累。

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这本书的语言风格非常独特，可以说是融合了严谨的学术探讨和一种近乎诗意的洞察力。特别是当作者谈到信息的不确定性和确定性之间的微妙平衡时，文字中流露出的那种对自然规律的敬畏感，让人在学习枯燥的数学符号时，依然能感受到背后蕴含的美感。我记得有一次，我被一个关于互信息的概念卡住了很久，在反复阅读了好几遍不同的解释后，作者用一个非常精妙的比喻，将两个变量之间的“共同信息量”清晰地勾勒出来，那一刻，那种豁然开朗的体验，真是让人拍案叫绝。这本书的结构安排也极其巧妙，它似乎是按照“从宏观到微观，再回归宏观”的路径来组织的。首先建立起信息、噪声、容量的全局概念，然后深入到编码、检测的细节，最后再回到如何用这些工具来解决更复杂的信息系统问题。这种层层递进的设计，很好地保护了读者的学习曲线，避免了早期就因概念堆砌而产生畏难情绪。它不是一本快餐式的读物，而是需要你静下心来，与作者一同“慢品”的学术佳酿。

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