单片机原理及接口技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:朱定华

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2001-5

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787505365834

丛书系列:

图书标签:

• 单片机
• 原理
• 接口技术
• 嵌入式系统
• 电子工程
• 微控制器
• C51
• 汇编语言
• 硬件设计
• 实践教程

现代信号处理导论 书籍简介 《现代信号处理导论》 深入探讨了数字信号处理（DSP）领域的理论基础、核心算法及其在工程实践中的广泛应用。本书旨在为电子工程、通信工程、计算机科学以及自动化控制等领域的学生和工程师提供一个全面而扎实的学习平台，使读者不仅能理解信号处理的数学原理，还能熟练运用现代工具解决实际问题。 本书的结构设计遵循从基础理论到高级应用的递进路线，内容涵盖了信号与系统的经典理论，并着重于现代DSP技术的最新进展。我们着力于清晰地阐述抽象概念，并通过丰富的工程实例来巩固读者的理解。 --- 第一部分：连续时间信号与系统基础 本部分为后续数字信号处理的奠基石。我们首先回顾了连续时间信号的分类、特征和分析方法，重点介绍了傅里叶级数和傅里叶变换，这些是分析信号频域特性的核心工具。通过对周期信号和非周期信号的频谱分解，读者将建立起对信号在频域中表示的直观认识。 随后，我们将进入线性时不变（LTI）系统的分析。系统的时间域分析主要通过卷积积分来描述系统的输入与输出关系。为了更好地理解系统的动态特性，我们引入了系统的频率响应概念，详细阐述了如何利用系统的频率特性来预测其对不同频率分量的处理效果，例如滤波器的基本功能。 此外，本书对拉普拉斯变换进行了详尽的介绍，将其视为傅里叶变换在更广泛函数空间中的推广，特别适用于稳定性分析和求解微分方程。我们详细讨论了复频率平面（s平面）的概念，及其在系统极点和零点分析中的重要性，为后续的系统稳定性判断打下坚实的基础。 --- 第二部分：离散时间信号与系统 本部分开始过渡到数字领域。我们首先定义了离散时间信号，并详细解释了采样理论，特别是奈奎斯特-香农采样定理，这是连接连续信号与离散信号的桥梁。对欠采样和过采样现象的讨论，使读者深刻理解采样过程中的关键工程制约因素。 离散时间系统的分析则建立在Z变换之上。Z变换被视为拉普拉斯变换在离散域的对应物，是分析离散时间系统的主要数学工具。本书详细讲解了Z变换的收敛域（ROC）概念，并展示了如何利用Z变换来求解差分方程，分析系统的因果性和稳定性。 在系统表示方面，我们强调了差分方程在数字系统描述中的核心地位。读者将学习如何推导和分析由差分方程描述的离散LTI系统的性能。系统的频率响应在离散域的计算和解释，是理解数字滤波器设计的基础。 --- 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速算法 这是现代信号处理最为核心的部分。本章首先引入了离散傅里叶变换（DFT），它将有限长的离散时间信号从时域转换到频率域。我们深入探讨了DFT的性质，包括周期性、共轭对称性以及与卷积定理的联系。 随后，本书将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT作为实现DFT的高效方法，是所有现代DSP应用的基础。我们详细剖析了最常用的蝶形运算和基-2 FFT的分解结构（如按时间抽选和按频率抽选），并分析了其计算复杂度相比直接DFT的巨大优势。对FFT算法的深入理解，是进行实时信号处理的前提。 此外，我们还讨论了FFT在频谱分析中的实际应用，包括谱泄露现象及其对策（如加窗技术），以及如何利用FFT进行高效的线性卷积和圆周卷积。 --- 第四部分：数字滤波器设计 本部分聚焦于实际应用中最常见的信号处理任务——滤波。我们系统地介绍了数字滤波器的分类，主要分为无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器两大类。 对于FIR滤波器，我们详细讲解了基于窗函数法的设计（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的原理和优缺点，并通过频率采样法介绍了更精确的设计方法。FIR滤波器的线性相位特性是其在许多通信和音频应用中具有独特优势的关键。 对于IIR滤波器，我们专注于如何利用经典的模拟滤波器设计（如巴特沃斯、切比雪夫）作为原型，并通过双线性变换法或脉冲响应不变法将其转换为数字滤波器。本章对IIR和FIR滤波器的性能指标（如过渡带宽度、阻带衰减、群延迟等）进行了细致的对比分析。 --- 第五部分：高级主题与实际应用 本部分的选材旨在拓宽读者的视野，连接理论与前沿应用。 多速率信号处理：介绍了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）技术，以及如何利用滤波器组和子带编码原理实现高效的信号重构和信道分离，这在软件定义无线电（SDR）和音频编码中至关重要。 自适应滤波：本章引入了自适应滤波器的概念，重点讲解了最小均方误差（LME）准则和LMS（最小均方）算法。读者将学习如何利用自适应滤波器来解决如回声消除、噪声消除和信道均衡等动态变化的系统辨识问题。 随机过程基础：为了处理真实世界中的噪声信号，我们引入了随机信号的数学描述，包括平稳性、功率谱密度（PSD）的概念。功率谱估计（如周期图法和更先进的参数化方法）是现代通信和雷达系统中必不可少的技术。 DSP硬件与实现考量：最后，本书简要讨论了数字信号处理器（DSP）的架构特点，以及固定点和浮点运算对算法实现精度的影响，为读者从理论走向硬件实现提供必要的工程视角。 --- 总结与特色 《现代信号处理导论》的特色在于其平衡性：它既有严格的数学推导，确保理论的严谨性；又提供了大量的MATLAB/Python仿真案例和工程实例，确保实践的可操作性。本书的目标是培养读者分析复杂信号问题的系统性思维，使其能够独立设计和实现高效的数字信号处理方案。

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