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出版者:机械工业出版社

作者:罗军辉

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2005-5-1

价格:23.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111165026

丛书系列:

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《MATLAB 7.0在数字信号处理中的应用》图书简介 核心理念与适用范围： 本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的视角，探讨如何运用 MATLAB 7.0这一强大的工程计算软件，在数字信号处理（DSP）这一核心领域进行高效的分析、设计与实现。我们深知，理论知识的掌握是基础，而实践能力的培养则是关键。因此，本书不仅会深入讲解 DSP 的核心概念，更会以 MATLAB 7.0 为载体，提供大量切实可行的工程案例和编程实践，帮助读者将抽象的理论转化为具体的工程解决方案。 本书的适用对象广泛，包括但不限于： 高等院校的在校生： 针对通信工程、电子工程、自动化、计算机科学等专业中开设的数字信号处理课程，本书能够作为优秀的参考教材或辅助读物，帮助学生建立扎实的理论基础，并培养动手实践能力，为未来的学术研究或工程实践打下坚实基础。 科研人员与工程师： 致力于 DSP 领域的科研人员和工程师，无论是在通信系统设计、音频视频处理、生物医学信号分析，还是在工业自动化控制等应用场景，本书提供的 MATLAB 7.0 解决方案和丰富的工程实践，都将是他们解决实际问题的得力助手，能够加速原型开发，优化算法设计，并有效提升工作效率。 对数字信号处理感兴趣的自学者： 对于希望系统学习 DSP 知识，并掌握 MATLAB 7.0 这一关键工具的个人而言，本书提供了一条清晰的学习路径。从基础概念入手，循序渐进地引导读者掌握各种 DSP 技术，并鼓励读者通过实践来巩固和拓展所学知识。 内容深度与广度： 本书内容涵盖了数字信号处理的经典理论框架，并紧密结合 MATLAB 7.0 的强大功能进行展开。以下将详细阐述本书的主要内容结构和深度： 第一部分：数字信号处理基础与 MATLAB 7.0 环境搭建 引言：数字信号处理的魅力与发展趋势： 我们将首先为读者勾勒出数字信号处理在当今科技社会中的重要地位和广泛应用，例如在通信、影音娱乐、医疗诊断、人工智能等领域的颠覆性作用。 探讨 DSP 技术的发展历程，以及未来可能的发展方向，激发读者的学习兴趣和探索精神。 MATLAB 7.0 概览与基础操作： 针对初学者，我们将详细介绍 MATLAB 7.0 的工作环境、基本命令、数据类型、变量管理、运算符等，确保读者能够快速上手。 重点讲解 MATLAB 的矩阵运算能力，这是 DSP 算法实现的关键。 介绍 MATLAB 的脚本文件（.m 文件）和函数文件（.m 文件）的编写与执行，为后续的算法实现打下基础。 强调 MATLAB 的可视化能力，介绍绘图函数（如 `plot`、`stem`、`fftplot` 等）的使用，为信号的观察和分析提供直观手段。 信号与系统的基本概念： 深入讲解离散时间信号的表示、分类（如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、周期信号等）及其基本运算（加、减、乘、移位、翻转）。 系统地介绍线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、时不变性、因果性、稳定性等。 讲解 LTI 系统的卷积运算，这是系统响应分析的核心。本书将提供 MATLAB 7.0 实现卷积的函数和示例，让读者深刻理解卷积的计算过程和物理意义。 第二部分：傅里叶变换及其在 DSP 中的应用 离散时间傅里叶变换 (DTFT)： 详细推导 DTFT 的定义，讲解其性质（线性、时移、频移、卷积性质、帕塞瓦尔定理等）。 介绍 DTFT 在信号频谱分析中的作用，理解信号的频率成分。 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT)： 阐述 DFT 作为 DTFT 在有限长序列上的采样，以及其计算复杂度。 重点讲解 FFT 算法的原理，以及其在降低计算量方面的巨大优势。 提供 MATLAB 7.0 中 `fft` 和 `ifft` 函数的使用方法，并演示如何利用 FFT 进行频谱分析，例如计算功率谱密度。 通过实际案例，展示 FFT 在信号去噪、频率域滤波等方面的应用。 傅里叶变换的应用实例： 频谱分析： 如何利用 FFT 分析信号的频率成分，识别信号中的周期性成分和噪声。 频率域滤波： 设计和实现低通、高通、带通、带阻滤波器，去除信号中的特定频率成分。 卷积定理的应用： 利用 FFT 加速线性卷积的计算，提高算法效率。 第三部分：Z 变换与系统分析 Z 变换的定义与性质： 详细讲解 Z 变换的定义，收敛域的概念，以及 Z 变换的性质（线性、时移、尺度变换、微分、积分、卷积等）。 分析 Z 变换在系统稳定性判断、系统频率响应分析中的作用。 逆 Z 变换： 介绍部分分式展开法、留数定理法等求解逆 Z 变换的方法。 提供 MATLAB 7.0 中 `residuez` 函数的使用，实现逆 Z 变换的计算。 系统函数与系统特性分析： 定义系统函数 H(z)，并解释其与冲击响应 h(n) 的关系。 深入分析系统函数的零极点图，以及零极点位置与系统稳定性和频率响应之间的关系。 讲解如何利用 Z 变换分析系统的频率响应，并与傅里叶变换的频率响应进行关联。 MATLAB 7.0 在系统分析中的应用： 利用 MATLAB 7.0 的 `tf`、`zplane`、`freqs`、`freqz` 等函数，直观地分析系统的动态特性，包括稳定性、幅度响应和相位响应。 通过实例，演示如何对给定的系统函数进行零极点分析，预测系统行为。 第四部分：数字滤波器设计 数字滤波器概述： 介绍数字滤波器的基本概念、分类（IIR 滤波器和 FIR 滤波器）及其在信号处理中的重要作用。 讨论滤波器设计的关键指标，如通带、阻带、过渡带、幅度纹波、相位失真等。 FIR 滤波器设计： 讲解 FIR 滤波器的特点（线性相位、稳定性）及其设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。 详细介绍 MATLAB 7.0 的 `fir1`、`firpm` 函数，演示如何根据滤波器技术指标设计 FIR 滤波器，并分析不同窗函数对滤波器性能的影响。 通过实例，展示 FIR 滤波器在音频降噪、信号平滑等应用中的效果。 IIR 滤波器设计： 介绍 IIR 滤波器的特点（高效率、高陡峭度）及其设计方法，包括将模拟滤波器变换为数字滤波器（脉冲不变法、双线性变换法）以及直接设计法。 重点讲解 Butterworth、Chebyshev I/II、Elliptic 等经典模拟滤波器的特性，以及如何利用 MATLAB 7.0 的 `butter`、`cheby1`、`cheby2`、`ellip` 等函数进行 IIR 滤波器设计。 讨论 IIR 滤波器设计的潜在稳定性问题，以及如何通过 MATLAB 进行验证。 通过实例，展示 IIR 滤波器在要求严苛的频率选择性应用中的优势。 滤波器性能评估与验证： 利用 MATLAB 7.0 的可视化工具，对设计好的滤波器进行幅度响应、相位响应、冲激响应、阶跃响应等性能评估。 通过仿真，将滤波器应用于实际信号，验证其滤波效果。 第五部分：其他重要 DSP 技术与 MATLAB 7.0 应用 信号采样与重建： 详细讲解奈奎斯特采样定理，以及过采样和欠采样的概念。 讨论采样率、数字信号的模拟重建等问题。 演示 MATLAB 7.0 在模拟信号采样和数字信号重建过程中的仿真应用。 量化与编码： 介绍信号量化的基本概念，包括均匀量化和非均匀量化。 讨论量化误差及其影响。 介绍常见的编码技术，如 PCM 编码。 自适应信号处理简介（可选）： 简要介绍自适应滤波器（如 LMS、RLS 算法）的基本原理和应用，例如回声消除、噪声抑制等。 提供 MATLAB 7.0 中相关工具箱（若有）或基本函数的使用示例，展现自适应信号处理的强大能力。 多速率信号处理简介（可选）： 介绍抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的概念，以及它们在改变信号采样率中的作用。 探讨多速率信号处理在通信系统、音频处理等领域的应用。 提供 MATLAB 7.0 中相关函数的使用示例。 MATLAB 7.0 DSP 工具箱（若适用）： （注意：此处根据 MATLAB 7.0 的实际情况，如果存在专门的 DSP 工具箱，可以详细介绍其功能和常用函数，如信号生成、滤波器设计、谱分析、系统辨识等。如果 7.0 版本没有独立的 DSP 工具箱，则重点强调其基础信号处理函数和滤波器设计函数。） （若有 DSP 工具箱） 详细介绍 DSP 工具箱的目录结构、常用模块（如信号生成、滤波器设计、谱分析、系统辨识等）以及核心函数的用法，如 `firpmord`, `firfilt`, `filter`, `stft`, `psd` 等。通过具体实例，演示如何利用 DSP 工具箱高效地完成各种 DSP 任务。 （若无独立 DSP 工具箱） 强调 MATLAB 7.0 本身强大的内置函数在 DSP 中的应用，例如用于信号生成的 `randn`, `chirp`, `sin` 等；用于滤波器设计的 `fir1`, `butter`, `cheby1` 等；用于信号分析的 `fft`, `xcorr`, `cpsd` 等；以及用于系统仿真的 `filter` 函数。 实践导向的教学方法： 本书贯穿始终的理念是“理论与实践并重”。每一章在讲解完相关理论知识后，都会紧随其后给出使用 MATLAB 7.0 进行实现的详细步骤和代码示例。这些示例力求贴近实际工程应用，涵盖了从信号的生成、处理到最终结果分析的完整流程。 丰富的代码示例： 每一个重要的算法和概念都配有清晰、可运行的 MATLAB 7.0 代码，并附有详尽的注释，帮助读者理解代码的逻辑和实现细节。 工程案例分析： 书中精选了一系列经典的 DSP 工程案例，例如： 语音信号的分析与处理： 包括语音信号的采集、频谱分析、降噪、语音增强等。 通信信号的仿真与分析： 例如 AM/FM 信号的调制解调、数字基带信号的滤波等。 图像信号的初步处理： 简要介绍如何将 DSP 的思想应用到图像的二维处理中，例如边缘检测、图像滤波等。 生物医学信号的初步分析： 例如心电图 (ECG) 信号的去噪和特征提取。 动手实践的鼓励： 每章末尾都设置了思考题和编程练习，鼓励读者独立思考和动手实践，巩固所学知识，并探索更广阔的应用空间。 总结： 《MATLAB 7.0在数字信号处理中的应用》不仅仅是一本技术手册，更是一本引导读者深入理解数字信号处理核心概念，并熟练掌握 MATLAB 7.0 这个强大工具的实践指南。通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解数字信号处理的理论基础： 掌握傅里叶变换、Z 变换、滤波器设计等核心理论。 熟练运用 MATLAB 7.0 进行 DSP 实践： 能够独立编写 MATLAB 代码，实现各种 DSP 算法，并进行仿真分析。 建立将理论应用于实际工程问题的能力： 能够通过 DSP 技术解决通信、音频、医疗等领域的实际问题。 为进一步深入学习和研究 DSP 奠定坚实基础。 本书的每一个章节都力求清晰、严谨、实用，旨在帮助读者高效地掌握数字信号处理的技术精髓，并充分发挥 MATLAB 7.0 的强大效能，在数字信号处理的广阔天地中游刃有余。

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这本书的排版质量，坦白说，在今天看来有些落伍了。清晰度尚可，但图表的质量实在不敢恭维。许多用于展示滤波器的幅频特性曲线，线条模糊，坐标轴的刻度标签经常因为分辨率问题显得拥挤不堪，这对于依赖视觉反馈来理解DSP特性的读者来说，是一个不小的障碍。例如，在对比IIR滤波器和FIR滤波器在相同阶数下的性能差异时，本应清晰展示的通带纹波和阻带衰减的细微差别，因为图表质量的限制，显得含糊不清。如果作者能重新绘制这些关键图示，使用现代的绘图工具，并为关键点增加标注，这本书的教学效果无疑会提升一个档次。此外，书中对MATLAB的版本兼容性似乎没有做特别的说明，我使用的是较新的R2018a版本，虽然大部分底层函数依然兼容，但在尝试运行某些较为复杂的GUI示例代码时，偶尔会遇到函数调用过时的提示，需要我手动修改部分代码才能运行。这种技术细节的疏忽，无疑增加了读者调试代码的时间成本，使得学习的流畅性大打折扣。

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阅读过程中，我发现这本书的叙事风格带着一种强烈的学院派气息，行文逻辑严谨到近乎刻板。它似乎完全没有意识到，即便是最严谨的工程问题，也需要一定的“趣味性”来维持读者的注意力。每一个公式的推导，每一步算法的讲解，都遵循着一种严格的递进关系，几乎没有旁白或“小贴士”来解释某个技术选择背后的实际工程权衡。比如，在讲解FFT的应用时，虽然完整展示了如何利用FFT进行频谱分析，但对于实际工业场景中如何处理FFT的“栅栏效应”（Leakage Effect）问题，仅仅是一笔带过，推荐了加窗，却未深入讨论不同采样率和信号周期不匹配时的具体处理流程和优化策略。这使得我在尝试将书中的知识应用到我正在处理的一个实时频谱监测项目中时，发现理论和实际操作之间存在一道不小的鸿沟。我不得不花费大量时间去查阅外部资料，来弥补这种“理论完美但实践不接地气”的不足。这本书更像是一本高年级研究生的参考书，适合那些已经能自己提问并寻找答案的深度用户，对需要大量实例引导的初学者而言，它的“高冷”可能会劝退不少人。

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初次接触这本书时，最让我感到惊喜（或许该说是震撼）的是它对高级滤波器的处理深度。市面上很多号称DSP应用的教材，往往在介绍完IIR和FIR的基本结构后，就戛然而止，顶多提一句双线性变换和频率映射。但这本书，深入挖掘了自适应滤波领域，特别是LMS算法在噪声消除中的应用，这一点处理得相当到位。书中用整整三个章节的篇幅，详细剖析了自适应滤波器权值的收敛性、步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响，并配上了详尽的MATLAB仿真代码示例。我特地运行了其中关于回声消除的Demo，发现其代码结构清晰，注释虽然不算丰富，但逻辑链条完整，使得我能轻易地追踪到误差信号是如何驱动权值更新的。更令人称道的是，它甚至触及到了功率谱估计中的经典方法，如Periodogram、Welch方法，并对比了它们在分辨率和方差之间的权衡，这在本科教材中是极为罕见的。不过，值得一提的是，对于Simulink模块的应用着墨不多，这本书似乎更偏向于纯粹的M脚本编程实现，对于习惯于图形化建模的工程师来说，切换到脚本环境需要一个适应过程。但这或许也正体现了作者的匠心——强调底层算法的精确控制，而非依赖工具箱的“黑箱”操作。

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这本书的封面设计着实有些朴实过头了，那种深沉的蓝底配上略显陈旧的字体，让人一眼看去，脑子里立刻浮现出“专业工具书”的标签，丝毫没有如今市面上那些花哨的教材所追求的“用户友好感”。然而，正是这种不加修饰的外表，反而让我对接下来的内容抱持着一种既警惕又期待的复杂心情。我原本是希望找到一本能将数字信号处理（DSP）的理论知识与MATLAB的实际操作紧密结合起来的指南，特别是对于像我这样，需要快速将课本上的傅里叶变换、Z变换等抽象概念转化为可运行代码的工程师而言。在翻开前几页时，我注意到它对基础理论的铺陈略显冗长，似乎作者默认读者已经对离散时间系统和采样理论有着相当的掌握，这对于初学者来说可能是一个不小的挑战。例如，在介绍FIR滤波器设计时，它直接切入了窗函数法和频率采样法的数学推导，中间缺失了许多关于选择不同窗函数时对旁瓣衰减和过渡带宽影响的直观图形对比，这使得初期我对“为什么选择某种设计”的理解停留在公式层面，缺乏实践层面的直观感受。我本期望它能提供更多生动、逐步引导的M文件实例，而不是直接抛出最终的程序结构，让读者自行摸索其中的关键步骤和参数调整逻辑。总体而言，这本书更像是为那些已经具备扎实DSP理论基础，急需一本将MATLAB作为实现工具的参考手册，而非一本从零开始的启蒙教材。

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从工具书的角度来看，这本书在“工具”层面的集成度稍显不足。它将MATLAB视为一个纯粹的计算引擎，而非一个综合的DSP开发环境。例如，在处理定点数运算和硬件接口（如PCI或USB数据采集卡）的联动部分几乎是空白的。对于希望将MATLAB作为原型设计平台，并最终迁移到DSP芯片或FPGA上的工程师来说，书中缺乏对Code Generation工具箱的介绍和使用指导，这是一个巨大的遗憾。我们都知道，MATLAB强大的地方在于其“从仿真到部署”的无缝衔接能力，但这本书似乎将重点完全放在了“仿真和分析”的阶段。书中没有涉及如何利用MATLAB的数据可视化工具（如实时绘图窗口）来监控算法的瞬时性能，也没有讲解如何利用MATLAB的Profiler来优化那些耗费计算资源的矩阵运算。这使得这本书在“应用”的广度和深度上受限了，它很好地解答了“这个算法在数学上如何实现”的问题，但回避了“如何在工程上高效且便捷地实现”的实际挑战，更像是一部优秀的算法实现手册，而非一本面向工程部署的实战指南。

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