通信原理简明教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:南利平

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2000-2-1

价格:21.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302037262

丛书系列:

图书标签:

• 通信原理
• 信号与系统
• 通信工程
• 高等教育
• 教材
• 通信技术
• 模拟通信
• 数字通信
• 电磁场与电磁波
• 信息论

《数字信号处理基础与应用》 本书导言：洞察数字时代的信号脉络 在信息技术飞速发展的今天，从高清影音娱乐到复杂的医疗成像，再到精确的导航定位，无不依赖于对信号的有效捕获、转换与处理。本书《数字信号处理基础与应用》旨在为读者构建一个坚实而深入的理论框架，并辅以丰富的工程实例，全面剖析数字信号处理（DSP）的核心概念、数学工具及其在现代工程实践中的广泛应用。我们深知，DSP 不仅仅是傅里叶变换和滤波器设计，它更是连接物理世界与数字世界的关键桥梁。 第一部分：信号与系统的数学基石 (约 400 字) 本部分聚焦于理解信号和系统的基本表示方法与分析工具。我们从连续时间信号与离散时间信号的本质区别入手，详细阐述了采样定理——这一信息保真度的基石——如何指导我们从模拟世界迈向数字世界。 离散时间信号分析： 深入探讨离散时间系统的基本性质（如线性、时不变性），并重点介绍Z 变换。Z 变换作为离散系统分析的“瑞士军刀”，其收敛域（ROC）的确定与性质分析被详尽论述，这直接关系到系统稳定性的判断。我们使用 Z 变换来推导和分析系统的频域特性。 线性时不变（LTI）系统的核心： LTI 系统是 DSP 的核心研究对象。本书强调了卷积操作在描述系统输入输出关系中的中心地位。我们不仅展示了如何利用卷积和计算，更重要的是理解其物理意义——系统对瞬时输入的累积响应。通过对比直接卷积计算与利用 Z 变换的乘法运算，读者将清晰认识到运算方法的效率差异。 傅里叶分析的重构： 傅里叶分析是信号分解与重构的强大工具。本书系统地引入了离散时间傅里叶变换（DTFT），并着重讲解了在计算机实现中不可或缺的离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT 的推导过程（特别是蝶形运算的原理）被细致分解，强调其 $O(N log N)$ 的计算优势，为后续的实际应用奠定了计算基础。 第二部分：数字滤波器设计与实现 (约 600 字) 数字滤波器是 DSP 中最直接的应用体现，用于选择性地通过或阻止信号中的特定频率成分。本部分将设计方法系统化，从理论走向实践。 滤波器分类与规范： 详细区分了无限脉冲响应（IIR）滤波器与有限脉冲响应（FIR）滤波器，对比了它们在相位线性度、计算复杂度、稳定性和设计难度上的优劣。滤波器设计的第一步——确定规范（如通带截止频率、阻带衰减等）——被置于首位，强调设计必须服务于应用需求。 FIR 滤波器设计： FIR 滤波器因其固有的线性相位特性，在音频处理、通信基带滤波等对信号波形保真度要求极高的领域至关重要。本书重点讲解窗函数法，包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等，阐述了不同窗函数对过渡带宽和旁瓣衰减的权衡关系。此外，还介绍了更精确的频率采样法和Parks-McClellan 最优等波纹设计法，以达到最优的性能指标。 IIR 滤波器设计： IIR 滤波器以其更高的频率选择性（更陡峭的过渡带）和更低的阶数优势，在许多场合成为首选。本书主要采用双线性变换法（BLT）将连续时间滤波器（如 Butterworth、Chebyshev）映射到离散时间系统，并详细剖析了预畸变（Prewarping）的必要性，以确保频率响应在关键点上的一致性。对 IIR 滤波器的稳定性分析（基于其 Z 域极点位置）进行了严格的论证。 滤波器实现结构： 设计完成后，如何高效地在硬件或软件中实现是关键。本书对比了直接型、级联型和并联型结构，并引入了最小化舍入噪声和量化效应的考虑，探讨了定点运算对滤波器性能的影响，这是 DSP 工程实践中的重要环节。 第三部分：现代 DSP 应用与进阶主题 (约 500 字) 本部分将理论知识与前沿应用相结合，展示 DSP 技术在现代系统中的具体价值。 多速率信号处理： 随着系统复杂度的增加，信号的采样率往往需要灵活调整。本书深入探讨了抽取（Downsampling）与插入（Upsampling）操作的原理，特别是引入插值滤波器和抗混叠滤波器的必要性。这为软件定义无线电（SDR）和高效的 A/D、D/A 转换提供了理论支撑。 谱分析的高级技术： DFT/FFT 是基础，但对于非平稳信号或需要更高分辨率的分析，传统方法力不从心。本书介绍了周期图法的局限性（方差大），进而引出重叠保留法（OLR）和重叠相加法（OSA）在长序列卷积计算中的应用，提高了计算效率。此外，对维纳滤波和最小均方误差（LMS）自适应滤波器进行了介绍，这些是噪声消除和回声消除技术的核心。 应用案例剖析： 通过具体的工程案例，巩固所学知识。例如，在通信系统中，DSP 如何用于信道均衡以补偿多径效应；在图像处理中，如何利用二维离散卷积实现边缘检测和图像平滑；在语音处理中，如何利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行语音特征提取。这些案例展示了如何根据实际物理约束选择合适的 DSP 工具和算法。 结论与展望： 本书总结了 DSP 领域的关键挑战，包括实时性要求、计算资源的限制以及量化误差的管理，引导读者建立起系统性的工程思维。学习数字信号处理，就是掌握了驾驭信息洪流的关键技能。

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