具体描述
《数字信号处理：理论与实践》 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）的核心理论，并结合丰富的实践应用，旨在为读者构建一个扎实的DSP知识体系。我们将从最基础的采样理论和离散时间信号入手，逐步深入到傅里叶变换、Z变换等关键数学工具，理解它们如何在时域和频域中揭示信号的本质。 核心概念解析： 采样与重构： 学习奈奎斯特-香农采样定理，理解连续信号如何被离散化，以及如何从离散序列中无损地恢复原始信号。我们将探讨过采样、欠采样等概念及其应用场景。 离散时间信号与系统： 介绍卷积、差分方程等描述离散时间系统的基本概念，并详细讲解线性时不变（LTI）系统的性质。 傅里叶变换系列： 从离散时间傅里叶变换（DTFT）到离散傅里叶变换（DFT）再到快速傅里叶变换（FFT），我们将一步步揭示信号的频谱特性。理解FFT算法的高效性及其在信号分析中的重要作用。 Z变换： 学习Z变换作为连续时间傅里叶变换在离散时间领域的延伸，理解其在系统稳定性分析、滤波器设计等方面的应用。 滤波器理论： 详细介绍数字滤波器的基本原理，包括FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器的设计方法。我们将探讨各种滤波器设计算法，如窗函数法、频率采样法、Bil-in法等，并分析它们的优缺点。 谱分析： 介绍多种谱估计算法，包括周期图法、Welch法、自回归模型法等，帮助读者理解如何从含噪信号中提取有用的频谱信息。 量化与编码： 探讨数字信号在存储和传输过程中遇到的量化误差和编码问题，并介绍常用的量化和编码技术。 实践应用探索： 本书不仅仅局限于理论的讲解，更注重将理论知识应用于实际问题。我们将通过一系列实际案例，展示DSP在各个领域的强大能力： 音频处理： 学习如何对音频信号进行降噪、均衡、混响等处理，理解MP3、AAC等音频编码格式背后的DSP原理。 通信系统： 探讨DSP在调制解调、信道编码、均衡等通信环节中的应用，理解数字通信的鲁棒性和高效性。 图像处理： 学习图像滤波、边缘检测、图像增强、图像压缩等经典DSP算法，并展示如何用DSP技术实现更复杂的图像分析功能。 生物医学信号处理： 介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的特点，以及如何利用DSP技术进行信号采集、滤波和特征提取，以辅助疾病诊断。 语音识别与合成： 探索语音信号的特征提取，以及基于DSP的语音识别和语音合成技术的基本原理。 学习目标： 通过学习本书，您将能够： 深刻理解数字信号处理的基本概念和核心理论。 熟练掌握傅里叶变换、Z变换等关键数学工具的应用。 掌握数字滤波器的设计与实现方法。 理解DSP在各种实际应用中的核心作用。 具备独立分析和解决实际数字信号处理问题的能力。 本书适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的学生，以及从事信号处理、嵌入式系统开发、通信、多媒体等领域的工程师和研究人员。我们力求以清晰易懂的语言，严谨的数学推导，以及丰富的实例，带领您走进数字信号处理的精彩世界。
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