基于计算机的信号处理实践 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:麦克莱伦

出品人:

页数:339

译者:

出版时间:2006-1

价格:39.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121020230

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• MATLAB
• 简体中文
• 数字通信
• 中国
• 2006
• 信号处理
• 计算机应用
• 实践教学
• MATLAB
• 算法实现
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 工程实践
• 高等教育

《数字信号处理原理与应用》 本书是一本深入探讨数字信号处理（DSP）核心原理及其广泛应用的教材。全书共分为十章，系统地介绍了信号的数字化过程、离散时间信号与系统的基本概念，并在此基础上，详细阐述了傅里叶变换、Z变换等分析工具在信号与系统研究中的作用。 第一部分：基础理论 绪论： 概述了信号与系统的概念，区分了连续时间信号与离散时间信号，介绍了信号处理在现实世界中的应用，如音频、图像、通信等领域，并对数字信号处理的重要性进行了强调。 离散时间信号与系统： 深入讲解了离散时间信号的分类（如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号等）及其基本运算。重点介绍了线性时不变（LTI）系统的概念，以及其基本特性（如叠加性、时不变性）。通过卷积运算，详细阐述了LTI系统如何由其单位冲激响应完全表征。 傅里叶变换及其应用： 介绍了周期信号的傅里叶级数、非周期信号的傅里叶变换。深入剖析了离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的概念及其性质。着重讲解了DFT在频谱分析中的作用，以及快速傅里叶变换（FFT）算法的原理和优势，为后续的滤波、调制解调等应用奠定基础。 Z变换及其应用： 引入Z变换作为分析离散时间系统的强大工具，详细阐述了Z变换的定义、收敛域的确定方法，以及常用的Z变换性质。重点讲解了如何利用Z变换分析LTI系统的稳定性、因果性，并推导了系统函数，通过零极点分析来理解系统的频率响应特性。 第二部分：滤波器设计 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： 详细介绍了IIR滤波器的基本结构（如直接型、级联型、并联型）及其设计方法。重点讲解了模拟滤波器的基本类型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器），并阐述了使用双线性变换法、脉冲不变法等从模拟滤波器原型设计数字IIR滤波器的过程。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： 阐述了FIR滤波器的优势（如零相位失真、稳定性）。详细介绍了FIR滤波器设计的经典方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）以及频率采样法。着重讲解了 Parks-McClellan 算法（最优逼近法）在设计最优FIR滤波器中的应用。 第三部分：信号处理的实现与应用 采样定理与重建： 详细阐述了奈奎斯特-香农采样定理，解释了采样频率与信号带宽的关系，并讨论了采样过程中可能出现的混叠现象及其解决方法，如抗混叠滤波器的作用。介绍了信号的数字重建方法，如零阶保持、一阶保持以及理想插值。 数字信号处理的实现： 探讨了数字信号处理器（DSP）芯片的基本结构和工作原理。介绍了DSP在实时信号处理中的关键作用，以及常用的指令集和寻址方式。 谱分析与估计： 介绍了信号功率谱密度（PSD）的概念，以及如何利用傅里叶变换进行谱分析。详细讲解了多种谱估计方法，包括经典谱估计（如周期图法、修正周期图法）和现代谱估计（如Yule-Walker方程、Burg方法、LCMV方法等），分析了不同方法的优缺点及其适用场景。 其他信号处理技术： 简要介绍了相关分析、自适应滤波等进阶信号处理技术。例如，解释了相关函数在信号检测、模式识别中的应用，以及自适应滤波器在噪声消除、回声消除等动态环境下的工作原理。 本书特色： 本书的编写遵循理论与实践相结合的原则。在介绍每一种信号处理技术时，都尽可能地结合实际应用案例进行说明，如音频信号的降噪、图像的增强、通信系统的均衡等。书中提供了丰富的数学推导，力求使读者深入理解各种算法的原理。同时，为了便于读者动手实践，本书的许多章节都提供了伪代码或算法流程图，鼓励读者将理论知识应用于实际的编程实现中。本书适合作为高等院校电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业本科生和研究生的教材，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

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这本书在介绍快速傅里叶变换（FFT）算法的部分，着实令人印象深刻，它详尽地剖析了蝶形运算的结构和数据重排的巧妙之处，展现了算法设计中的美感。然而，这种对算法核心的挖掘，似乎占据了过多的篇幅，以至于对现代DSP系统中常用的定点运算、硬件加速等方面几乎没有提及。我原本期望它能涵盖一些嵌入式系统或FPGA中实现这些算法的考量，比如资源受限下的优化策略，或者如何避免溢出等工程实践中的“潜规则”。很遗憾，这些“工程化”的视角在书中非常稀少。它提供的是一个完美的、基于无限精度浮点运算环境下的算法模型，这在理论上无可挑剔，但在我们实际面对有限比特宽度的处理器时，理论的完美性往往需要让位于工程的实用性。所以，对于想要将理论直接转化为高性能实时系统的工程师来说，这本书提供的只是第一步，后续的桥梁还需要自己搭建。

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整本书的阅读体验，给我的感觉更像是在聆听一位学识渊博的老教授的学术讲座，语速均匀，逻辑严密，但偶尔会因为深入到某个细微的数学分支而略显冗长。它的优势在于其严谨性，对于诸如线性卷积、循环卷积在DFT计算中的精确关系这类细节，书中阐述得非常到位，几乎没有模糊地带。但是，这种对精确性的极致追求，似乎也牺牲了一定的可读性和趣味性。很多章节的段落结构非常密集，缺乏必要的图示或流程图来帮助读者梳理复杂概念的层级关系。对于我这种视觉学习者来说，每次遇到需要理解不同变换域之间的相互映射时，都得停下来自己画图辅助理解。我期待的是那种能配有大量实战截图、关键代码块高亮的“工具手册”式阅读体验，但这本则更像是一本深思熟虑的学术专著，它更偏向于对“信号”本身的本质进行剖析，而不是专注于“计算机”如何高效地执行这些剖析。或许作者认为，一旦理解了本质，工具的使用不过是水到渠成的事情。

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坦白说，这本书的索引和术语表制作得非常详尽，体现了编纂者的细致用心，任何一个专业名词都能快速定位到其首次出现的页面和上下文，这对于需要频繁查阅特定定义的读者而言，是极大的便利。但这种“百科全书式”的组织结构，反而让它在作为一本连贯的“导读”书籍时显得有些碎片化。如果你从头到尾逐章阅读，会感觉像是在不断地被拉回到理论的各个角落进行复习和确认，而非平顺地被引导着向前推进。它缺乏一个贯穿始终的、引人入胜的“主线任务”来串联起这些散落的知识点。比如，没有一个贯穿全书的、从数据采集到最终决策的完整案例项目来贯穿始终，让读者将所学的理论点滴串联起来。这本书更像是为已经具备一定背景知识的专业人士准备的知识库，而不是为初学者设计的一张清晰的导航地图，它提供了所有必要的路标，但没有告诉你哪条路风景最好，或者哪条路最快到达目的地。

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我注意到这本书在章节编排上似乎有意地拉开了理论与应用之间的距离。前几章着重于连续时间信号到离散时间信号的转换哲学，以及Z变换那令人望而生畏的收敛域讨论。这部分内容写得非常典雅，行文流畅，充满了数学家的浪漫主义色彩，作者似乎在极力捍卫信号处理作为一门精确科学的尊严。但当真正涉及到实际应用案例时，描述往往是高度概括性的。例如，它提到了雷达信号处理和语音识别中的重要性，但对于如何选择合适的窗函数、如何处理实际采集到的噪声数据，并没有提供足够具体的案例分析或者代码示例。我尝试用书中的某个高级滤波器的理论模型去套用我手头的一个心电图去噪任务，结果发现理论模型的美妙与实际数据的混乱之间存在着巨大的鸿沟。这本书更像是描绘了一幅完美的、理想化的信号处理蓝图，而现实世界的数据往往是扭曲、不完整且充满惊喜（或惊吓）的。它提供的是“是什么”和“为什么”，但对于“怎么办”的细节，则需要读者自行去探索那些隐藏在教科书背后的编程世界。

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这本书的封面设计得非常简洁有力，黑底白字，中间一个抽象的、仿佛数据流动的图形，给人的第一印象是专业、严谨。我原本是带着对“实践”二字的期待来翻开它的，毕竟在理论学习的海洋中遨游久了，总渴望能有这样一本工具书能带我快速进入实际操作的领域。然而，我很快发现，它似乎更倾向于构建一个宏大的理论框架，而非手把手的代码指导。书中对傅里叶变换的讲解深入到数学推导的每一个细节，矩阵运算的逻辑清晰可见，仿佛作者在试图将整个数字信号处理的基石都摆在读者面前，一砖一瓦都让你看清楚它的材质和粘合方式。这对于那些希望深入理解算法底层原理的研究人员来说，无疑是宝藏，但对于我这样主要想用MATLAB或Python快速实现一个滤波器的初级工程师来说，阅读过程显得有些“烧脑”。我甚至花了好几个下午，对照着书中的公式，试图在自己的代码编辑器里重现那些经典的采样定理证明过程。它更像是一本深奥的大学教材的升级版，信息密度极高，每一页都值得反复揣摩，但如果你指望它能直接告诉你“输入X，输出Y”的快捷路径，那可能会失望。它要求读者必须具备扎实的数学功底，否则很容易在那些复杂的希尔伯特空间和频域分析中迷失方向。

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