深入浅出数字信号处理

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出版者:北京航空航天大学出版社
作者:江志红
出品人:
页数:329
译者:
出版时间:2012-1
价格:42.00元
装帧:平装
isbn号码:9787512406766
丛书系列:
图书标签:
  • 信号处理
  • 数字信号处理
  • DSP
  • 数据处理
  • 计算机科学
  • 数学
  • 计算机技术
  • 通信原理
  • 数字信号处理
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  • 基础教程
  • 工程应用
  • 数学基础
  • 滤波器设计
  • 频域分析
  • 实时处理
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具体描述

《学以致用•深入浅出数字信号处理》从直观、概念化、非数学的角度,充分利用向量这个简单而又直观的工具,辅以大量的实例、图片,深入浅出地探讨了数字信号处理的基本概念及其应用,为读者理解数字信号处理提供了一种全新的思路和方法。全书紧紧围绕频谱分析和数字滤波这两个中心展开论述。全书共分9章。第1章概述了数字信号处理的发展和应用。第2章和第3章主要介绍了信号和线性时不变系统的一些基本概念。第4章介绍了信号与系统的相互作用,包括卷积与相关。第5章和第6章分别介绍了频谱分析的最主要工具DFT及其快速算法FFT。第7-9章主要介绍了数字滤波器的原理、实现与应用等问题。

《学以致用•深入浅出数字信号处理》的主要读者对象是从事数字信号处理相关工作的工程帅,也非常适合作为高寺院校电子、通信、计算机、自动控制等专业“数字信号处理”课程的教材及参考书,《学以致用•深入浅出数字信号处理》还可作为想利用数字信号处理这个强大工具的科研人员的参考用书。

《数字信号处理:理论与实践》 内容简介: 本书旨在全面深入地介绍数字信号处理(DSP)的核心理论、基本概念和实际应用。从最基础的离散时间信号和系统出发,系统地阐述了傅里叶变换、Z变换等关键数学工具,并详细讲解了数字滤波器的设计与实现、离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT)、以及谱分析等核心技术。 本书分为四个主要部分: 第一部分:数字信号基础 本部分首先建立起对离散时间信号和系统的基本理解,包括信号的表示、分类、采样定理的原理与意义,以及线性时不变(LTI)系统的基本性质。通过大量的例子,帮助读者掌握信号的时域和频域特性。 第二部分:变换域分析 本部分聚焦于数字信号处理的核心数学工具——变换。详细介绍Z变换及其性质,重点阐述傅里叶级数和傅里叶变换在分析周期和非周期信号频谱中的作用。特别地,深入讲解了离散傅里叶变换(DFT)的原理、计算方法,以及为什么需要快速傅里叶变换(FFT),并介绍几种主要的FFT算法,如蝶形算法。 第三部分:数字滤波器设计与实现 数字滤波器是数字信号处理中的关键组成部分。本部分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。从滤波器的基本概念、分类入手,系统地讲解了两种滤波器的设计方法,包括幅度和相位响应的设计目标,以及常见的IIR滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器)和FIR滤波器(如窗函数法、频率采样法)的设计技术。同时,还探讨了滤波器的实现结构和量化效应。 第四部分:现代数字信号处理技术与应用 在掌握了基础理论和滤波器设计后,本部分将视角转向更广泛的应用。首先,详细介绍谱估计技术,包括经典谱估计(如周期图法)和现代谱估计(如AR模型法、MA模型法、ARMA模型法)的原理与优缺点。随后,将数字信号处理的理论知识应用于实际场景,涵盖语音信号处理(如语音编码、语音识别)、图像处理(如图像增强、图像压缩)、通信系统(如调制解调、信道均衡)以及其他新兴领域。通过这些应用案例,读者可以直观地理解DSP的强大能力。 本书力求理论与实践相结合,不仅注重数学推导的严谨性,也强调算法实现的实用性。书中穿插了大量的算例和工程实例,并提供了伪代码和详细的步骤,方便读者理解和动手实践。对于有一定数学基础,希望系统掌握数字信号处理理论和应用的研究人员、工程师、以及相关专业的学生来说,本书是一本不可多得的参考资料。 核心内容亮点: 详实的理论基础: 从采样定理到Z变换,再到傅里叶变换,层层递进,逻辑清晰。 全面的滤波器设计: 覆盖IIR和FIR滤波器的主流设计方法,提供设计思路与技巧。 深入的FFT算法: 剖析FFT的原理和不同算法,揭示其计算效率的优势。 实用的应用讲解: 将抽象的理论与具体的工程问题相结合,展示DSP的广泛用途。 丰富的实例与伪代码: 助力读者理解和掌握算法的实现细节。 本书适合作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学与技术等专业的教材或参考书,也是DSP领域从业人员提升专业技能的必备读物。

作者简介

目录信息

目录
第1章数字信号处理概述1
1.1数字信号处理是什么1
1.1.1数字信号处理的兴起1
1.1.2主要研究内容3
1.1.3常用术语3
1.2为什么是数字信号处理4
1.2.1数字信号处理的优点4
1.2.2数字信号处理的缺点6
1.3生活中的数字信号处理6
1.3.1移动通信7
1.3.2音乐休闲8
1.3.3健康检查9
1.4触摸数字信号处理大厦的基石10
1.4.1数字信号处理大厦的入口10
1.4.2理解数字信号处理的三把钥匙11
1.5信号处理杂谈:数字信号处理与数字信号处理器13
第2章离散时间信号15
2.1信号的基本概念15
2.1.1什么是信号15
2.1.2信号的分类16
2.2信号的时域描述18
2.2.1信号的时域表示18
2.2.2典型信号19
2.2.3信号的基本运算22
2.2.4一种特殊的信号24
2.3信号的频域描述25
2.3.1离散时间傅里叶变换25
2.3.2典型信号的DTFT26
2.4从模拟信号到数字信号28
2.4.1采样29
2.4.2量化33
2.4.3编码34
2.5信号数字化过程中的参数选择38
2.5.1抗混叠滤波器38
2.5.2采样频率41
2.5.3量化位数42
2.6从数字信号到模拟信号44
2.7信号处理杂谈:香农与奈奎斯特45
2.8本章小结46
第3章线性时不变系统48
3.1系统的基本概念48
3.1.1系统的定义48
3.1.2系统的分类49
3.1.3系统的互联52
3.2LTI系统的时域描述53
3.2.1差分方程53
3.2.2单位冲激响应54
3.2.3两类最常用的LTI系统57
3.3LTI系统的特征信号58
3.3.1复正弦信号58
3.3.2对单位冲激响应的再理解61
3.4LTI系统的分析62
3.4.1Z变换的定义63
3.4.2系统传递函数65
3.4.3零极图67
3.4.4系统频率响应72
3.4.5LTI系统的向量理解77
3.4.6两种特殊LTI系统的分析81
3.5应用实例及其MATLAB实现86
3.6信号与系统的同一性88
3.7信号处理杂谈:人体与线性系统89
3.8本章小结90
第4章信号与系统的相互作用92
4.1卷积的描述92
4.1.1卷积的定义92
4.1.2卷积的深入理解95
4.1.3卷积的边界效应98
4.1.4从卷积的性质看系统互联99
4.1.5卷积的频域描述101
4.2卷积的应用实例及其MATLAB实现102
4.3相关的描述106
4.3.1相关的定义107
4.3.2相关的深入理解108
4.3.3相关的频域描述111
4.3.4从相关的角度看噪声111
4.3.5从相关的角度看最佳接收系统116
4.4相关的应用实例及其MATLAB实现119
4.5卷积与相关的比较 123
4.6信号处理杂谈:牛顿与谱123
4.7本章小结125
第5章离散傅里叶变换127
5.1DFT的定义127
5.2DFT的深入理解131
5.2.1DFT结果频率的理解131
5.2.2DFT结果幅度和相位的理解132
5.3DFT的特性134
5.3.1周期性134
5.3.2循环卷积特性137
5.4常用信号的DFT139
5.4.1单位冲激信号139
5.4.2复正弦信号140
5.4.3脉冲信号141
5.5DFT的卷积理解145
5.6DFT与其他常用变换之间的关系147
5.6.1各种傅里叶分析之间的简要关系147
5.6.2DFT与DTFT149
5.7现实应用中应考虑的问题151
5.7.1泄漏151
5.7.2加窗156
5.7.3分辨率158
5.7.4补零161
5.7.5增益161
5.8应用实例及其MATLAB实现164
5.8.1雷达回波的频谱分析164
5.8.2用DFT计算卷积169
5.9信号处理杂谈:傅里叶的贡献174
5.10本章小结175
第6章快速傅里叶变换177
6.1DFT的困境与机遇177
6.1.1DFT面临的主要问题177
6.1.2DFT高效运算的可能性178
6.2基2 DIT FFT算法179
6.2.1算法原理179
6.2.2算法特点183
6.2.3运算量分析186
6.3其他常用的FFT算法187
6.3.1基2 DIF FFT187
6.3.2基4 FFT189
6.3.3分裂基FFT191
6.3.4算法比较194
6.4现实应用中的考虑198
6.4.1旋转因子的生成198
6.4.2IDFT的快速计算198
6.4.3实信号的FFT199
6.5应用实例及其MATLAB实现202
6.6两类特殊的频率分析算法206
6.6.1Goertzel算法206
6.6.2ChirpZ算法209
6.7信号处理杂谈:高斯的遗憾215
6.8本章小结216
第7章数字滤波器概述218
7.1数字滤波器的基本概念218
7.1.1数字滤波器与信号处理过程219
7.1.2数字滤波器的描述219
7.1.3数字滤波器的分类220
7.2实际数字滤波器的性能参数222
7.2.1频域性能参数222
7.2.2时域性能参数223
7.3数字滤波问题的一般解决方案225
7.3.1滤波器性能参数的确定225
7.3.2滤波器类型的选择226
7.3.3滤波器系数的计算227
7.3.4滤波器的实现结构228
7.3.5有限字长对滤波器的影响230
7.3.6滤波器的软硬件实现230
7.4数字滤波器的评估231
7.5从低通滤波器出发232
7.6信号处理杂谈:数字滤波器的通俗化解释235
7.7本章小结236
第8章有限冲激响应滤波器237
8.1FIR滤波器的主要特征237
8.1.1基本特征237
8.1.2线性相位特性238
8.2FIR滤波器系数的计算方法242
8.2.1窗函数法243
8.2.2频率采样法248
8.2.3最优化方法252
8.3FIR滤波器的实现结构257
8.3.1横向结构257
8.3.2线性相位结构257
8.3.3频率采样结构258
8.3.4快速卷积结构259
8.3.5实现结构的选择260
8.4有限字长的影响260
8.4.1系数的量化误差260
8.4.2运算的舍入误差261
8.5两类特殊的FIR滤波器262
8.5.1滑动平均滤波器262
8.5.2半带滤波器264
8.6应用实例及其MATLAB实现266
8.7信号处理杂谈:最优化方法的发展270
8.8本章小结271
第9章无限冲激响应滤波器273
9.1IIR滤波器的主要特征273
9.2IIR滤波器系数计算方法274
9.2.1基础知识275
9.2.2冲激不变法279
9.2.3双线性变换法286
9.2.4零极点放置法292
9.2.5计算方法的选择293
9.3IIR滤波器的实现结构293
9.3.1直接型293
9.3.2串联型296
9.3.3并联型297
9.4有限字长的影响298
9.4.1系数量化对极点位置的扰动298
9.4.2系数量化导致的频率响应误差299
9.4.3运算舍入误差的影响300
9.5几类特殊的IIR滤波器301
9.5.1谐振器301
9.5.2陷波器303
9.5.3梳状滤波器305
9.6应用实例及其MATLAB实现308
9.7信号处理杂谈:IIR滤波器沉浮录313
9.8本章小结314
附录AMATLAB语言基础316
A.1变量316
A.2数组、向量与矩阵316
A.3部分特殊变量和常数317
A.4部分常用运算符318
A.5程序结构319
A.6部分基本数学函数和作图函数320
附录BMATLAB信号处理工具箱常用函数322
附录C分贝(dB)325
C.1分贝的定义325
C.2分贝的优点326
C.3一些有用的数值326
附录D时域采样与频域延拓328
附录E信号处理常用网络资源330
参考文献331
· · · · · · (收起)

读后感

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Chap 4 Conv & Corr l 卷积的描述:卷积是描述信号与系统相互作用(可以理解为系统的输入与输出之间的关系)的最基本的方式。任意的信号通过LTI系统都可以表示为卷积的关系。 对于一个信号,不同时刻输入的x(m)对系统的输出都有贡献,贡献的大小一方面与x(m)的大小有关,另...  

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Chap 4 Conv & Corr l 卷积的描述:卷积是描述信号与系统相互作用(可以理解为系统的输入与输出之间的关系)的最基本的方式。任意的信号通过LTI系统都可以表示为卷积的关系。 对于一个信号,不同时刻输入的x(m)对系统的输出都有贡献,贡献的大小一方面与x(m)的大小有关,另...  

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Chap 4 Conv & Corr l 卷积的描述:卷积是描述信号与系统相互作用(可以理解为系统的输入与输出之间的关系)的最基本的方式。任意的信号通过LTI系统都可以表示为卷积的关系。 对于一个信号,不同时刻输入的x(m)对系统的输出都有贡献,贡献的大小一方面与x(m)的大小有关,另...  

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Chap 4 Conv & Corr l 卷积的描述:卷积是描述信号与系统相互作用(可以理解为系统的输入与输出之间的关系)的最基本的方式。任意的信号通过LTI系统都可以表示为卷积的关系。 对于一个信号,不同时刻输入的x(m)对系统的输出都有贡献,贡献的大小一方面与x(m)的大小有关,另...  

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数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)是当前科学和工程领域最为热门的技术之一,广泛应用于通信、雷达、声纳、医学成像和音视频压缩等许多领域,给人们的生产和生活带来了许多革命性的变化和影响。 正因为如此,很多朋友都想好好学习数字信号处理。...  

用户评价

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总的来说,这本书在理论的深度上,我觉得还可以再打磨一下。它提供了一些关于离散时间系统和卷积的介绍,但这些内容并没有真正触及问题的核心。比如说,在讲到系统响应时,只是简单地给出了一个定义,却没有深入分析系统的稳定性、因果性等重要特性,以及它们是如何影响系统设计的。我个人比较偏爱那种能够“玩起来”的书,也就是说,提供足够的示例代码,让读者能够下载、运行、修改,从而在实践中加深理解。这本书在这方面确实有所欠缺,很多章节都是纯文字的理论讲解,缺乏与代码的紧密结合。如果能有配套的Python或MATLAB代码,并且这些代码能够清晰地展示书中理论的实际效果,那将大大提升这本书的实用价值。

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这本书在内容的广度上,虽然涉及了一些经典主题,但感觉上还是有些不足。例如,在处理噪声和干扰方面,书中只是简单提及了一些去噪的方法,但并没有深入探讨各种噪声的来源、特性,以及如何根据不同的噪声类型选择最合适的滤波算法。此外,一些前沿的信号处理技术,如机器学习在信号处理中的应用,或者深度学习在语音识别、图像识别等领域的最新进展,书中也几乎没有涉及。在如今这个技术飞速发展的时代,一本信号处理的书籍,如果能适当加入一些关于人工智能与信号处理结合的内容,我想会更有吸引力,也能让读者感受到这个领域的活力和未来发展方向。

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从阅读体验的角度来看,这本书的结构安排,我个人觉得有些不够流畅。它像是把一系列零散的知识点堆砌在一起,缺乏一个清晰的脉络和逻辑主线。比如,在讲到调制解调时,直接就跳到了ASK、FSK、PSK等具体调制方式,但并没有提前铺垫好为什么需要调制,以及调制的基本原理是什么。这种“先讲术,后讲道”的方式,对于初学者来说,可能会感到困惑。我更倾向于那种能够先建立起宏观的理解,再逐步深入到具体细节的讲解方式。例如,可以先介绍通信系统的基本框图,说明各个模块的功能,然后才能自然地引出调制解调等概念。

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《信号的奇妙旅程》这本书,我一直觉得它在内容上实在是有太多可以挖掘和提升的空间了。作者在开头部分花费了大量的笔墨去铺陈一些基础概念,比如什么是信号,信号有哪些分类,这些内容虽然重要,但给人的感觉过于教科书式,缺少一些生动鲜活的例子来帮助理解。我期待的是能看到更多实际的应用场景,比如信号是如何在我们的生活中无处不在的,从手机通话到医学影像,再到天文学观测,这些都离不开信号处理。书中对一些核心算法的讲解,也显得有些零散,比如傅里叶变换,虽然提到了,但并没有深入分析它的原理和应用,也没有给出足够的代码示例来让读者亲手实践。很多时候,我读完一段感觉像是被抛在半空中,不知道下一步该如何衔接。如果能在算法部分增加更多关于其数学推导的直观解释,或者提供不同算法之间的比较,以及各自的优缺点,那将更有助于读者建立起对信号处理理论的全面认识。

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这本书的叙事方式,老实说,对我来说有些过于跳跃了。它似乎试图在一开始就涵盖所有重要的方面,结果导致很多关键的概念只是浅尝辄止,没有得到充分的展开。例如,在讲解数字滤波器的部分,它匆匆带过了FIR和IIR的区别,也没有深入探讨不同类型滤波器的设计思路和适用范围。我更希望看到的是作者能够像一位经验丰富的导师,循序渐进地引导读者,从最基本的问题出发,逐步引入更复杂的概念。可以从信号的采样和量化开始,详细解释这两个过程对信号质量的影响,以及如何选择合适的采样率和量化位数。接着,再引入离散傅里叶变换,将其与连续傅里叶变换进行对比,并说明其在频谱分析中的重要性。如果书中能多一些“为什么”的解释,而不是简单地陈述“是什么”,我相信读者会更容易理解信号处理的精髓。

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亚马逊还有kindle电子版,大家可以去看看

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注重原理而不是公式推导,比较容易理解。提供了matlab的例程演示

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又一个业界良心。不知道那些学院派写教材是在炫耀学问,还是真想教会别人。满眼公式推导,论文一样的语言,留给自己自我欣赏吧,别祸害人了,学渣们已经很受伤了。

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业界良心!强烈推荐。终于找到一本用人类的语言讲原理地书了。把我原来对数字信号处理的种种迷惑全部解开。这本书不做作、不炫技,没有不上心的复制粘贴,原创度极高,不像大部分垃圾教材用满篇的公式推导掩饰对数字信号处理理解的浅陋。作者对数字信号处理的理解已经达到了很好的境界,他是真的在写出自己对数字信号的理解。这本书举例生动,详略得当,知识框架清晰。一切以数字信号处理为核心目的,让作者明白数学只是工具,目的是为了处理信号。然而这本书依然默默无闻,被淹没在学院派狗屁书的汪洋大海中。我觉得这真的是国内学术界的悲哀。那些学院派的书只能培养出一批只会考试、做题、算数,实际上连万用表都不会读数的傻缺。

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看看人家编的DISP再瞅瞅自己的,亏北邮还大言炎炎辣子信息黄埔!信通专业基础课课本就这球样子,我确实太笨了看不懂自己学校课本看别的学校的,上课讲的跟shi一样还不叫带早餐你当高中啊。上学期那信号与系统的老李多有意思课本也清楚考88也算对得住人家,这学期这进阶课什么东西?!照本宣科本都照不好真对得起学生!

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