DSP基础理论与工程实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:陶风、罗白玲

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2006-6

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118045062

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 理论基础
• 工程实现
• 算法
• 滤波器
• 傅里叶变换
• 通信
• 嵌入式系统

探索万物之声与信号的奥秘：一本关于数字信号处理的通俗指南 想象一下，你正在聆听心爱的音乐，那细腻的旋律、澎湃的鼓点，是如何从空气中的声波转化为耳边的悦耳之声？你正在用手机与远方的亲友通话，那清晰的话语，又是如何穿越物理空间的阻隔，瞬间抵达对方的耳朵？你正在观察医疗影像，那细致入微的病灶，又是如何被计算机识别并呈现？这一切神奇的背后，都离不开一个强大的技术——数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）。 从模拟到数字：一场静默的革命 我们生活的世界，本质上是一个模拟的世界。声音、光线、温度、压力，它们都是连续变化的模拟信号。早期的信号处理，也主要依赖于模拟电路。然而，模拟信号容易受到噪声干扰，处理精度有限，并且在存储、传输和复制时容易失真。 数字信号处理的出现，彻底改变了这一切。它将连续的模拟信号转化为离散的数字信号，也就是一串串的0和1。这种转换，就像是将一段流动的河流截取成一个个独立的水滴。一旦信号被数字化，它就获得了前所未有的优势： 精确性与稳定性： 数字信号不受外部环境的干扰，存储和传输过程中的损耗极小，几乎可以无限复制而保持原样。 灵活性与可编程性： 通过软件算法，我们可以对数字信号进行各种复杂的处理，实现模拟电路难以企及的功能。 易于存储与传输： 数字信号可以直接存储在硬盘、闪存等介质中，并通过网络进行高效传输。 集成化与小型化： 随着集成电路技术的发展，强大的DSP芯片可以集成到各种电子设备中，实现功能强大而体积小巧的解决方案。 从CD播放器到MP3，从数码相机到智能手机，从医疗成像设备到通信基站，DSP早已渗透到我们生活的方方面面，成为现代数字世界不可或缺的基石。 数字信号处理的核心：抽样、量化与编码 将模拟信号转化为数字信号，主要经历三个关键步骤：抽样、量化和编码。 1. 抽样（Sampling）：捕捉瞬间的脉搏 想象你正在拍摄一段视频，你实际上是在以每秒几十帧的速度捕捉瞬间的画面。抽样也是类似的原理，它是在连续的时间轴上，以固定的时间间隔，截取模拟信号的瞬时值。这个固定的时间间隔，我们称之为“抽样周期”（Sampling Period），其倒数就是“抽样频率”（Sampling Frequency），也称为“奈奎斯特率”（Nyquist Rate）。 抽样频率的选择至关重要。如果抽样频率太低，就像是用稀疏的快门捕捉画面，会导致信号的许多重要细节丢失，无法准确还原原始信号，这种现象称为“混叠”（Aliasing）。为了避免混叠，根据奈奎斯特-香农采样定理，抽样频率必须大于原始信号最高频率的两倍。例如，人耳能听到的最高频率大约是20kHz，所以CD音质的抽样频率是44.1kHz，这足以捕捉人耳能感知的所有声音信息。 2. 量化（Quantization）：区分高低不同的层次 抽样之后，我们得到了时间上离散的信号值。然而，这些值在幅度上仍然是连续的，也就是说，它们可以取无穷多的数值。为了将这些值变成计算机能够理解的二进制码，我们需要进行量化。 量化是将连续的幅度范围划分成有限的几个离散的区间，并将落在每个区间内的信号值映射到该区间的一个代表值上。这个过程就像是将一支彩虹般的连续色带，用有限的几种颜色来表示。量化的精度取决于“量化比特数”。比特数越多，量化区间就越精细，信号的失真就越小，但同时需要更多的存储空间和处理资源。例如，CD音质采用16位量化，意味着每个信号采样值可以用2的16次方（65536）个不同的数值来表示。 3. 编码（Encoding）：将数值转化为二进制 量化之后，我们得到了离散的幅度值。最后一步是将这些数值转化为计算机能识别的二进制码。例如，一个被量化为“5”的数值，在8位系统中可能表示为“00000101”。这样，一个连续变化的模拟信号，就被成功地转换成了一串串的0和1，可以被计算机存储、处理和传输。 DSP的核心工具：滤波器 在信号处理中，我们经常需要去除不需要的信号成分，或者增强感兴趣的信号成分。这时，滤波器（Filter）就成为了必不可少的工具。滤波器就像一个信号的“筛子”，能够选择性地允许某些频率的信号通过，而阻止另一些频率的信号通过。 根据滤波器在频率域上的特性，可以将它们分为几种基本类型： 低通滤波器（Low-Pass Filter）： 只允许低于某个特定截止频率的信号通过，滤除高频成分。例如，在音频播放中，低通滤波器可以滤除人耳听不到的高频噪声，使声音更加纯净。 高通滤波器（High-Pass Filter）： 只允许高于某个特定截止频率的信号通过，滤除低频成分。例如，在语音信号处理中，高通滤波器可以滤除背景的低频噪音（如空调声），使人声更加清晰。 带通滤波器（Band-Pass Filter）： 只允许某个频率范围内的信号通过，滤除该范围之外的信号。例如，在无线通信中，带通滤波器用于选择接收特定频率的信号。 带阻滤波器（Band-Stop Filter）： 阻止某个频率范围内的信号通过，允许该范围之外的信号通过。例如，用于消除特定频率的干扰声。 滤波器在DSP中扮演着至关重要的角色，它们的应用贯穿于从信号采集到信号增强的各个环节，是实现信号优化的核心手段。 DSP的应用领域：无处不在的信号魔法 数字信号处理的应用范围之广，几乎囊括了所有现代科技领域： 通信领域： 手机通信、无线网络（Wi-Fi）、卫星通信、光纤通信等，都离不开DSP技术。它负责信号的调制解调、信道编码、纠错、回声消除等关键任务，保证了信息传输的质量和效率。 音频与视频处理： MP3、AAC等音频压缩格式，JPEG、MPEG等图像视频压缩格式，都依赖于DSP算法来减小文件大小，同时尽可能保留感知质量。此外，音频降噪、语音识别、图像增强、人脸识别、视频编码与解码等，都是DSP的经典应用。 医疗与健康： CT、MRI、X光等医学成像设备，其图像的生成、处理和增强都离不开DSP。心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的分析，以及助听器、植入式医疗设备的设计，也广泛运用DSP技术。 控制系统： 汽车的ABS防抱死系统、发动机控制单元、工业机器人的运动控制、无人机的姿态稳定等，都需要DSP来实时处理传感器数据，并生成控制指令。 科学研究： 天文学中的信号分析、地震波的探测与分析、生物信号的研究，以及各种实验数据处理，都离不开DSP。 消费电子： 智能手机、平板电脑、数码相机、智能音箱、游戏机等，几乎所有现代电子产品都内置了DSP芯片，负责处理摄像头、麦克风、传感器等输入的信号，并驱动扬声器、显示屏等输出设备。 DSP的未来展望：更智能、更高效 随着人工智能、机器学习等技术的发展，DSP与这些前沿领域正日益融合。通过强大的DSP能力，我们可以更高效地提取数据中的特征，为机器学习算法提供更优质的输入，从而实现更智能的信号分析和决策。未来，DSP将继续在5G通信、物联网、自动驾驶、虚拟现实/增强现实等新兴技术中扮演核心角色，为我们的生活带来更多惊喜和便利。 这本书，旨在为您揭开数字信号处理的神秘面纱。我们将从最基础的理论概念入手，一步步深入探究其核心算法和工程实现。无论您是渴望理解我们身处数字世界是如何运作的学生，还是希望掌握关键技术以应对未来挑战的工程师，相信您都能从中获得启发与收获，共同探索信号的无限可能。

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深入到**第二章离散时间信号与系统**部分，作者展现出了极高的数学功底和严谨的逻辑思维。这里的讲解层次分明，从离散时间信号的基本表示形式，到线性时不变（LTI）系统的基本性质，每一步的推导都清晰可见，几乎没有跳跃的逻辑环节。特别值得称赞的是，对于**卷积积分的推导**，书中不仅给出了严格的数学证明，还配有大量的图示来辅助理解信号是如何“滑动”并进行“相乘相加”的过程。我记得很多其他教材在这里往往一笔带过，导致读者容易混淆时间反转和延迟操作。但这本书不同，它花了大量的篇幅解释了**因果性**和**稳定性**的内在联系，这对于后续设计滤波器至关重要。我个人认为，这部分内容虽然偏理论，但作者的表述方式非常具有引导性，它让你感觉不是在“被动接受”知识，而是在“主动构建”对系统的理解框架。对于那些追求扎实理论基础的读者来说，这简直是一本圣经级别的参考书，每一个定义和定理都经得起推敲。

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最后，我们来看看**第五章数字滤波器设计**，这部分内容是检验DSP理论是否能转化为实际产品的关键。本书对**FIR和IIR**两种滤波器的设计方法进行了全面的对比和梳理。对于FIR滤波器，作者不仅详述了**窗函数法**的原理（如何通过截断无限长脉冲响应来近似理想滤波器），还对比了**频率采样法**的优缺点。而在IIR部分，本书则将**双线性变换法**的推导过程描述得极为详尽，特别是如何处理**预畸变**（Pre-warping）来确保频率响应的准确性，这是工程实现中非常关键的一步。更让我惊喜的是，书中还加入了**滤波器原型**（如巴特沃斯、切比雪夫）的特性分析，帮助读者根据具体需求选择最合适的结构。这种**面向工程实践**的编写思路，让读者在学习设计公式的同时，就已经在脑海中构建了硬件或软件实现的蓝图，极大地提升了知识的转化效率，是不可多得的佳作。

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当翻到**第四章Z变换**时，我才真正体会到这套书的**工程深度**。Z变换作为连接时域和频域的桥梁，其复杂性常常让学习者望而却步。然而，这本书的处理方式极其巧妙，它没有将Z变换视为一个孤立的工具，而是紧密地与**系统函数**和**系统零极点**联系起来。作者非常细致地讲解了**收敛域（ROC）**的几何意义，比如它如何决定一个系统是因果的还是反因果的，这一点在设计IIR滤波器时至关重要。更让人称赞的是，书中使用了大量的**极坐标图**来展示零点和极点对系统响应的影响——一个极点靠近单位圆，系统带宽就窄；一个零点恰好在某个频率上，该频率就会被完全抑制。这种**“一图胜千言”**的叙述风格，使得抽象的复平面分析变得直观易懂。这种对系统稳定性和频率特性的深入洞察力，是其他注重公式演算的教材所不具备的。

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这本书的**第一章绪论**简直是为我们这些刚接触数字信号处理（DSP）的新手量身定做的。作者没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是从实际应用场景出发，比如音频处理、图像识别，让我们直观地感受到DSP到底是什么，以及为什么它在现代科技中如此重要。我很欣赏作者这种“润物细无声”的教学方式，它不像一些教材那样冷冰冰的理论堆砌，而是充满了故事性和启发性。比如，在讲解采样定理时，他没有直接给出奈奎斯特速率的定义，而是通过一个生动的例子——电影胶片的帧率，让我们理解了如何避免混叠现象。这种接地气的解释方法，极大地降低了初学者的学习门槛。而且，书中对**历史背景**的梳理也非常到位，让我们了解到DSP技术是如何一步步发展至今的，这对于理解当前的主流算法和未来发展方向非常有帮助。看完第一章，我感觉自己对整个DSP领域有了一个清晰的路线图，不再是茫然无措地面对后续的章节了。它成功地在我心中点燃了求知的火花，让我迫不及待地想深入了解后续的细节。

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**第三章傅里叶分析**是DSP的灵魂所在，而这本书对**离散傅里叶变换（DFT）**的阐述堪称教科书级别的典范。作者巧妙地将连续傅里叶变换的特性迁移到离散域，并通过**周期延拓**和**频谱泄露**的概念，完美地解释了DFT的本质局限性。最让我印象深刻的是对**FFT算法**的介绍部分。通常，FFT被视为一个黑箱操作，但这本书通过分治法的思想，详细剖析了蝶形运算（Butterfly Diagram）的构建过程，甚至追踪了数据在位反转（Bit Reversal）操作中的变化路径。这种深入到算法最底层逻辑的讲解，极大地增强了我对算法效率来源的理解。不再是简单地记下公式，而是真正明白了为什么FFT比DFT快了那么多个数量级。此外，书中还穿插了**对数频谱图**和**相位谱**在实际频谱分析中的应用案例，使得理论知识与工程实践紧密结合，避免了纯粹数学推导带来的枯燥感。

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