DSP原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:邹彦主编

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:2005-1

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121005237

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《数字信号处理：理论基础与工程实践》 本书旨在为读者提供一套系统、深入的数字信号处理（DSP）知识体系，涵盖从基础理论到实际应用的全过程。我们聚焦于DSP的核心概念，解析其背后的数学原理，并着重探讨如何在实际工程项目中有效地运用这些技术。 第一部分：数字信号处理的基础理论 本部分将带领读者走进数字信号处理的基石。首先，我们会详细阐述离散时间信号和系统的基本性质，包括线性、时不变性、因果性以及稳定性等关键概念。通过丰富的图示和实例，帮助读者直观理解信号的采样、量化过程，以及它们对信号信息的影响。 紧接着，我们将深入讲解傅里叶变换在DSP中的核心地位。从连续时间傅里叶变换（CTFT）到离散时间傅里叶变换（DTFT），再到最终在数字计算机上广泛应用的离散傅里叶变换（DFT），我们将逐一剖析其数学推导和物理意义。特别地，我们将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，揭示其如何极大地提高DFT的计算效率，并提供不同FFT算法的比较和应用场景分析。 Z变换作为分析离散时间系统稳态特性的有力工具，也将是本部分的重点。我们将详细讲解Z变换的定义、性质以及其与傅里叶变换的关系，并通过求取系统的传输函数来分析系统的频率响应和稳定性。 滤波器设计是DSP应用中最重要的一环。本书将系统介绍数字滤波器分类，包括无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将深入讲解Butterworth、Chebyshev（Type I和Type II）、Elliptic等经典设计方法，并分析它们各自的优缺点。对于FIR滤波器，我们将介绍窗函数法（如Hamming, Hanning, Blackman等）和频率采样法等常用设计技术，并探讨窗函数的选择如何影响滤波器的性能。我们还将讨论线性相位FIR滤波器的设计及其优势。 第二部分：数字信号处理的关键技术与算法 在掌握了基础理论后，本部分将深入探讨DSP领域中一些至关重要的技术和算法。 自适应滤波是DSP的一大亮点，它允许滤波器根据输入信号的统计特性或外部参考信号的变化而自动调整其参数。我们将详细介绍LMS（Least Mean Squares）算法及其各种变种，解释其工作原理和收敛性分析。同时，我们将探讨RLS（Recursive Least Squares）算法，分析其与LMS算法在收敛速度和计算复杂度上的差异。自适应滤波器的应用场景广泛，例如噪声消除、回声消除、信道均衡等，我们将通过具体实例加以说明。 谱分析是理解信号频率成分的关键技术。除了基于傅里叶变换的周期图法和Welch法，我们还将介绍一些更高级的谱估计方法，如AR（Autoregressive）、MA（Moving Average）和ARMA（Autoregressive Moving Average）模型法，以及多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间（ESPRIT）等参数化谱估计方法。这些方法在提高谱估计的分辨率和准确性方面具有重要意义。 多速率信号处理是处理不同采样率信号的关键技术。我们将讲解抽取（Decimation）和内插（Interpolation）的概念，详细介绍多速率滤波器的结构和设计方法，并分析其在降低数据率、提高计算效率方面的作用。 第三部分：数字信号处理的应用实践 理论与实践相结合是本书的另一大宗旨。本部分将聚焦于DSP在各个工程领域的实际应用。 我们将详细探讨DSP在通信系统中的应用，包括数字基带信号处理、信道编码与解码、调制与解调等。例如，在移动通信中，DSP技术如何实现语音编码、信道估计与均衡、多址接入等关键功能。 在音频信号处理领域，我们将介绍数字音频编码（如MP3, AAC）、音频效果处理（如混响、均衡）、语音识别与合成等技术。 图像和视频信号处理是DSP的另一重要应用方向。我们将讲解数字图像的基本处理技术，如滤波、边缘检测、图像增强和复位。在视频处理方面，我们将触及运动估计、视频编码（如H.264）以及一些基本的图像识别应用。 此外，本书还将涉及DSP在生物医学信号处理（如心电图、脑电图分析）、雷达信号处理、仪器仪表等领域的应用，展现DSP技术的广泛性和影响力。 学习目标： 通过阅读本书，您将能够： 理解数字信号和系统的基本原理。 熟练掌握傅里叶变换、Z变换等核心数学工具。 掌握各种数字滤波器的设计方法。 理解自适应滤波、谱分析和多速率信号处理等高级技术。 了解DSP在通信、音频、图像、生物医学等领域的实际应用。 具备独立分析和解决DSP相关工程问题的能力。 本书内容严谨，论述清晰，辅以大量的图表和代码示例（根据具体需要可提及），力求让读者在掌握理论知识的同时，也能迅速将所学应用于实际工程开发中。我们相信，《数字信号处理：理论基础与工程实践》将成为您深入探索DSP世界的得力助手。

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拿到这本关于数字信号处理的书时，我原本期待的是那种教科书式的、严谨的公式推导和概念阐述。然而，这本书的内容却远远超出了我的预期，它更像是一本技术匠人的实战手册，而非学者的理论陈述。书中对滤波器的设计部分着墨颇多，从基础的FIR、IIR滤波器到更复杂的自适应滤波，作者似乎在用一种非常直观的方式将复杂的数学模型“翻译”成工程师可以理解的工程语言。特别是其中关于量化噪声和溢出问题的讨论，非常贴近实际应用中的痛点，我甚至觉得作者在描述这些问题时，语气里带着一丝“过来人”的无奈与智慧。书中没有过多地纠缠于傅里叶变换的纯数学证明，而是直接跳到了其在频谱分析中的应用，这一点对我这种更偏向工程实践的读者来说，无疑是巨大的福音。书中对于采样定理的讲解也别具一格，不像其他书那样只是简单罗列公式，而是通过生动的时域和频域图像对比，让我对欠采样和混叠现象有了更深刻的认识。总的来说，这本书在理论和实践的平衡点上把握得相当到位，是一本值得反复研读的参考书。

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这本书的排版和插图质量简直令人赞叹，这在技术书籍中实属难得。我通常对那些密密麻麻全是公式的页面感到头疼，但这本书似乎深知读者的痛苦。在讲解Z变换和离散卷积时，作者使用了大量精妙的图形化表示，那些流程图和状态图的绘制清晰简洁，几乎不需要太多的文字辅助就能领悟其核心思想。尤其是关于FFT算法的蝶形运算图，我以前在其他教材上看到的版本总是过于抽象，而这里的插图简直是艺术品，每一个旋转因子和数据流向都标注得一清二楚，让人看着就想动手模拟一遍。更值得一提的是，书中对各种应用实例的描述，比如音频处理和通信系统中的应用，配上了实际的仿真结果截图，这极大地增强了内容的真实感和说服力。这种注重视觉体验和信息直观性的编排方式，让原本枯燥的信号处理课程变得赏心悦目，也大幅降低了初学者进入这个领域的门槛。

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这本书的“应用”部分，可以说是点睛之笔，它成功地将纯粹的理论知识与工程实践的“烟火气”完美结合起来。我特别欣赏作者在每一章末尾设置的“实践挑战”部分，这些挑战并非简单的课后习题，而是模拟了真实工业界会遇到的问题，比如如何设计一个低功耗的实时频谱分析仪，或者如何在资源受限的微控制器上高效实现IIR滤波器的移植。书中不仅提出了问题，还给出了基于MATLAB/Simulink的初步建模思路和代码片段的指导，这极大地激发了我的动手热情。它教会我的不仅仅是如何计算，更是如何“思考”一个信号处理系统。举个例子，书中讨论了定点运算对系统精度的影响，并提供了一套完整的定点化设计流程，这种对“落地实现”的关注，让这本书的实用价值直线飙升，完全不像那些只停留在纸面上的学术著作。

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这本书的语言风格非常具有个人特色，读起来让人感觉不像是在阅读一本规范的教材，更像是在听一位经验丰富的专家在进行深度研讨会上的主题演讲。它的行文流畅自然，逻辑连接词的运用非常巧妙，使得即使是跨越多个章节的复杂概念也能保持清晰的脉络。作者善于使用比喻和类比来解释抽象的概念，比如将离散时间系统的冲激响应比作“信号的记忆片段”，将频率响应的相位描述为“信号的延迟时间”，这些生动的表达方式极大地降低了理解难度。更难能可贵的是，作者在行文过程中流露出对这门学科的热爱和敬畏，字里行间透露着对信号处理之美的深刻洞察。这种充满人文关怀和学者风范的叙述方式，使得阅读过程本身成为一种享受，而不是一种负担。它不仅仅是一本传授知识的书，更像是一本启发思维、引领探索精神的引路人。

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我必须承认，这本书在深入探讨高级主题时展现出的深度，让我这个有些年头的工程师都感到敬佩。很多基础教材往往在讲完基础变换后就戛然而止，但这本书却勇敢地迈入了更前沿的领域，比如小波变换（Wavelet Transform）在信号去噪和特征提取上的应用。作者并没有满足于介绍小波的数学基础，而是详尽地阐述了不同小波基函数的特性，以及如何根据实际信号的特点选择最优的小波族。在谈到自适应滤波器时，书中对LMS和RLS算法的收敛性分析和误差点分析做得非常透彻，不仅给出了关键公式，还深入探讨了步长选择对系统稳定性的影响。这些内容要求读者具备一定的数学基础，但作者的阐述逻辑严密，层层递进，即便是面对复杂的收敛证明，也能让人在理解其物理意义的同时，把握住数学推导的脉络。对于那些希望将DSP技术应用于前沿科研或复杂系统设计的人来说，这本书无疑提供了一个坚实的知识阶梯。

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