具体描述
《电子测量技术》着重讲述了电子测量中的基本概念，以电子测量仪器为主线介绍仪器的工作原理、使用方法和测量技能。主要内容有：电子测量基本知识；万用电表；直流稳压电源；毫伏表；信号发生器；示波器；识字疲劳计；扫描仪；频谱分析仪及失真度测量仪；逻辑分析仪；计算机仿真测量和智能化测量技术。《电子测量技术》既可作为高等职业学院应用电子技术、通信工程、电子工程等专业学生的教学用书，也可作为从事电类专业的工程技术人员的参考书。
好的，这是一份关于一本名为《数字信号处理与应用》的图书简介，严格按照您的要求撰写，不涉及《电子测量技术》的内容，力求详尽且自然流畅。 --- 图书简介：数字信号处理与应用 作者： [此处可填写真实作者姓名或留空] 出版社： [此处可填写真实出版社名称或留空] 页数： 约 650 页 定价： [此处可填写真实定价或留空] 一、 引言：跨越信息鸿沟的基石 在信息爆炸的今天，我们所接收和处理的几乎所有信息——无论是语音、图像、视频，还是环境监测数据、生物医学信号——都以数字信号的形式存在。数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）技术，作为连接原始物理世界与高效信息处理系统的桥梁，已成为现代工程、通信、控制和科学研究领域不可或缺的核心技术。 本书《数字信号处理与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践性的DSP理论与方法体系。我们不拘泥于晦涩的数学推导，而是侧重于将复杂的概念转化为直观的理解，并通过丰富的工程实例，展示如何利用这些技术解决实际世界中的难题。本书特别适合于电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学以及相关理工科专业的高年级本科生、研究生，以及致力于在相关领域进行产品开发和技术创新的工程师和研究人员。 二、 核心内容结构：从基础理论到前沿实践 本书结构清晰，内容覆盖面广，力求构建一个由浅入深、逻辑严密的知识体系。全书共分为七大部分，近二十章内容，确保读者能够系统地掌握DSP的精髓。 第一部分：离散时间信号与系统基础 (Foundations) 本部分是整个DSP学习的基石。我们首先回顾并深入探讨了连续时间信号经过采样后产生的离散时间信号的特性。重点讲解了采样定理的严格推导及其在实际应用中的重要性，如混叠（Aliasing）现象的规避。 离散时间信号表示： 序列表示、傅里叶级数与变换的离散化。 线性时不变（LTI）系统分析： 卷积和的定义、系统函数（Transfer Function）的概念，以及因果性、稳定性判据的物理意义。 Z 变换： 详细阐述Z变换的定义域、收敛域（ROC）的概念，及其在求解差分方程、分析系统响应中的强大应用。这部分内容为后续滤波器设计奠定了数学基础。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） (Frequency Domain Analysis) 频率域分析是DSP的灵魂。本部分将DFT从理论推导落实到高效计算层面。 DFT的定义与性质： 深入剖析DFT与傅里叶级数、傅里叶变换之间的内在联系。 FFT算法： 详细介绍蝶形运算（Butterfly Operation）的原理，包括按时间抽选（Decimation-in-Time, DIT）和按频率抽选（Decimation-in-Frequency, DIF）两种主流算法的实现流程与复杂度分析。 谱分析实践： 重点讨论了实际频谱分析中遇到的窗口函数（如汉宁窗、海明窗）的选择与影响，以及周期图估计的局限性与提高信噪比的方法。 第三部分：数字滤波器设计 (Digital Filter Design) 本部分是应用价值最高的章节之一，详细介绍了实现频率选择性处理的两种主要技术路线：IIR和FIR滤波器。 IIR 滤波器设计： 基于模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）的脉冲不变法和双线性变换法的全面对比与应用指导。着重分析了IIR结构带来的非线性相位延迟问题。 FIR 滤波器设计： 重点讲解窗函数法和频率采样法。由于FIR滤波器天然具有线性相位特性，本部分会强调其在保持信号波形保真度方面的优势，并给出低通、高通、带通和带阻滤波器的具体设计步骤和系数计算实例。 优化设计： 引入Parks-McClellan 算法（最小误差等波纹优化）的设计思想，指导读者实现最优化的滤波器结构。 第四部分：多速率信号处理 (Multirate Signal Processing) 随着嵌入式系统和软件无线电技术的发展，对信号进行不同采样率处理的需求日益增加。 采样率变换： 深入探讨抽样（Downsampling）和插值（Upsampling）的原理，详细讲解如何使用单速率滤波器来实现高效的速率转换，避免引入镜像频率。 抽取与滤波器的级联： 介绍了半速率滤波器组（Half-Band Filters）和滤波器组（Filter Banks）的概念，为子带编码和信道分离技术做好铺垫。 第五部分：有限字长效应与DSP实现 (Finite Word Length Effects and Implementation) 理论模型往往假设为无限精度，但在实际硬件中，量化误差和截断误差是无法避免的。 量化噪声分析： 详细分析了模数转换器（ADC）的量化噪声源，以及定点运算中乘法累加器（MAC）的溢出和截断对系统性能的影响。 DSP 硬件考量： 讨论了定点和浮点运算的权衡，以及如何通过选择合适的字长来满足系统的动态范围和精度要求。 第六部分：自适应滤波与现代算法 (Adaptive Filtering and Modern Techniques) 本部分将视角从固定的系统模型转向能够自我调整的智能系统。 最小均方（LMS）算法： 详细推导LMS算法的收敛性、步长选择标准，并将其应用于回声消除和噪声消除的经典场景。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 作为状态估计的强大工具，本书将卡尔曼滤波的应用场景扩展到非平稳信号的跟踪与滤波，特别是针对传感器融合和导航定位系统的应用。 第七部分：应用案例与软件工具集成 (Case Studies and Tool Integration) 理论最终要服务于实践。本部分精选了几个关键领域的实际应用案例： 1. 音频处理： 语音增强、混响消除和数字音频压缩基础。 2. 通信系统： 调制解调器（Modem）中的数字滤波与均衡器设计。 3. 医学成像： CT图像重建中的傅里叶分析应用基础。 本书的配套资源中，包含了大量基于MATLAB/Simulink和Python (SciPy/NumPy)的仿真代码示例。读者可以通过运行这些代码，直观地观察不同算法参数变化对信号处理结果的影响，实现“设计即运行，运行即验证”的学习闭环。 三、 本书的独特优势 1. 理论与实践的完美平衡： 本书在保证数学严谨性的同时，将重点放在算法的工程实现和物理意义的阐释上，避免了纯理论教材的枯燥和纯应用手册的肤浅。 2. 覆盖面广且深入： 不仅包含DSP的基础核心课程内容，还覆盖了多速率处理、自适应滤波等前沿方向，适合作为长期参考手册。 3. 注重现代工具链： 提供了与业界主流仿真工具的无缝衔接指南，确保读者学到的知识可以直接应用于实际的工程项目中。 《数字信号处理与应用》不仅是一本教材，更是一本陪伴工程师从理论探索走向实际应用的坚实伙伴。掌握书中所述技术，将使您能够驾驭信息时代最核心的数据流，设计出更智能、更高效的电子系统。
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