具体描述
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》内容全面丰富、系统性强、概念清晰、叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。
作者简介
目录信息
1.1 信号、系统及信号处理
1.1.1 数字信号处理系统的基本组成
1.1.2 数字信号处理与模拟信号处理相比的优点
1.2 信号分类
1.2.1 多通道信号与多维信号
1.2.2 连续时间信号和离散时间信号
1.2.3 连续值信号与离散值信号
1.2.4 确定性信号与随机信号
1.3 连续时间信号与离散时间信号中的频率概念
1.3.1 连续时间正弦信号
1.3.2 离散时间正弦信号
1.3.3 谐相关的复指数信号
1.4 模数和数模转换
1.4.1 模拟信号采样
1.4.2 采样定理
1.4.3 连续幅度信号的量化
1.4.4 正弦信号的量化
1.4.5 量化采样信号的编码
1.4.6 数模转换
1.4.7 数字信号与系统及离散时间信号与系统的分析
1.5 小结与参考文献
习题
第2章 离散时间信号与系统
2.1 离散时间信号
2.1.1 离散时间信号的基本元素
2.1.2 离散时间信号的分类
2.1.3 离散时间信号的简单处理
2.2 离散时间系统
2.2.1 系统的输入-输出描述
2.2.2 离散时间系统的结构图表示
2.2.3 离散时间系统的分类
2.2.4 离散时间系统的互连
2.3 离散时间线性时不变系统的分析
2.3.1 线性系统的分析方法
2.3.2 离散时间信号分解为冲激信号
2.3.3 LTI系统对任意输入的响应：卷积和
2.3.4 卷积的性质以及LTI系统的互连
2.3.5 因果LTI系统
2.3.6 线性时不变系统的稳定性
2.3.7 有限长和无限长冲激响应的系统
2.4 由差分方程描述的离散时间系统
2.4.1 递归和非递归的离散时间系统
2.4.2 由常系数差分方程描述的线性时不变系统的特性
2.4.3 线性常系数差分方程的解
2.4.4 线性时不变递归系统的冲激响应
2.5 离散时间系统的实现
2.5.1 线性时不变系统的实现结构
2.5.2 FIR系统的递归和非递归实现
2.6 离散时间信号的相关性
2.6.1 互相关和自相关序列
2.6.2 自相关和互相关序列的性质
2.6.3 周期序列的相关性
2.6.4 输入-输出相关序列
2.7 小结与参考文献
习题
第3章 z变换及其在线性时不变系统分析中的应用
3.1 z变换
3.1.1 z正变换
3.1.2 z逆变换
3.2 z变换的性质
3.3 有理z变换
3.3.1 极点和零点
3.3.2 因果信号的极点位置和时域行为
3.3.3 线性时不变系统的系统函数
3.4 z逆变换
3.4.1 围线积分法求z逆变换
3.4.2 幂级数展开法求z逆变换
3.4.3 部分分式展开法求z逆变换
3.4.4 有理z变换的分解
3.5 z域线性时不变系统的分析
3.5.1 有理系统函数的系统响应
3.5.2 暂态响应和稳态响应
3.5.3 因果性和稳定性
3.5.4 零极点抵消
3.5.5 多阶极点和稳定性
3.5.6 二阶系统的稳定性
3.6 单边z变换
3.6.1 定义和性质
3.6.2 差分方程的求解
3.6.3 具有非零初始条件的零极点系统的响应
3.7 小结与参考文献
习题
第4章 信号的频率分析
4.1 连续时间信号的频率分析
4.1.1 连续时间周期信号的傅里叶级数
4.1.2 周期信号的功率密度谱
4.1.3 连续时间非周期信号的傅里叶变换
4.1.4 非周期信号的能量密度谱
4.2 离散时间信号的频率分析
4.2.1 离散时间周期信号的傅里叶级数
4.2.2 周期信号的功率密度谱
4.2.3 离散时间非周期信号的傅里叶变换
4.2.4 傅里叶变换的收敛性
4.2.5 非周期信号的能量密度谱
4.2.6 傅里叶变换和z变换的关系
4.2.7 倒谱
4.2.8 单位圆上有极点的信号的傅里叶变换
4.2.9 信号的频域分类：带宽的概念
4.2.10 某些自然信号的频率范围
4.3 频域和时域的信号特性
4.4 离散时间信号傅里叶变换的性质
4.4.1 傅里叶变换的对称性质
4.4.2 傅里叶变换的定理和性质
4.5 小结与参考文献
习题
第5章 LTI系统的频域分析
5.1 线性时不变系统的频域特性
5.1.1 对复指数和正弦信号的响应：频率响应函数
5.1.2 正弦输入信号的稳态和暂态响应
5.1.3 周期输入信号的稳态响应
5.1.4 非周期输入信号的响应
5.2 LTI系统的频率响应
5.2.1 具有有理系统函数系统的频率响应
5.2.2 频率响应函数的计算
5.3 LTI系统输出的相关函数和频谱
5.3.1 输入-输出相关函数和频谱
5.3.2 随机输入信号的相关函数和功率谱
5.4 作为频率选择滤波器的线性时不变系统
5.4.1 理想滤波器特性
5.4.2 低通、高通和带通滤波器
5.4.3 数字谐振器
5.4.4 槽口滤波器
5.4.5 梳状滤波器
5.4.6 全通滤波器
5.4.7 数字正弦振荡器
5.5 逆系统和去卷积
5.5.1 线性时不变系统的可逆性
5.5.2 最小相位、最大相位及混合相位系统
5.5.3 系统辨识与去卷积
5.5.4 同态去卷积
5.6 小结与参考文献
习题
第6章 信号的采样与重建
6.1 理想的连续时间信号采样与重建
6.2 连续时间信号的离散时间处理
6.3 模数转换器和数模转换器
6.3.1 模数转换器
6.3.2 量化与编码
6.3.3 量化误差分析
6.3.4 数模转换器
6.4 连续时间带通信号的采样与重建
6.4.1 均匀或一阶采样
6.4.2 交叉或非均匀二阶采样
6.4.3 带通信号的表示
6.4.4 利用带通信号表示进行采样
6.5 离散时间信号采样
6.5.1 离散时间信号采样和插值
6.5.2 带通离散时间信号表示和采样
6.6 过采样A/D转换器和D/A转换器
6.6.1 过采样A/D转换器
6.6.2 过采样D/A转换器
6.7 小结与参考文献
习题
第7章 离散傅里叶变换的特性及应用
7.1 频域采样：离散傅里叶变换
7.1.1 离散时间信号的频域采样和重建
7.1.2 离散傅里叶变换
7.1.3 DFT是线性变换
7.1.4 DFT与其他变换的关系
7.2 DFT的性质
7.2.1 周期性、线性和对称性
7.2.2 两个DFT的乘法和圆周卷积
7.2.3 DFT的其他性质
7.3 基于DFT的线性滤波算法
7.3.1 在线性滤波中使用DFT
7.3.2 长数据序列滤波
7.4 利用DFT对信号进行频率分析
7.5 离散余弦变换
7.5.1 FDCT
7.5.2 IDCT
7.5.3 DCT是正交变换
7.6 小结与参考文献
习题
第8章 DFT的有效计算：快速傅里叶变换算法
8.1 DFT的有效计算：FFT算法
8.1.1 直接计算DFT
8.1.2 用分而治之的方法计算DFT
8.1.3 基2FFT算法
8.1.4 基4FFT算法
8.1.5 分裂基FFT算法
8.1.6 FFT算法的实现
8.2 FFT算法的应用
8.2.1 有效计算两个实序列的DFT
8.2.2 有效计算2N点实序列的DFT
8.2.3 FFT算法在线性滤波与相关分析中的应用
8.3 用线性滤波法计算DFT
8.3.1 Goertzel算法
8.3.2 调频z变换算法
8.4 DFT计算中的量化效应
8.4.1 直接计算DFT的量化误差
8.4.2 FFT算法的量化误差
8.5 小结与参考文献
习题
第9章 离散时间系统的实现
9.1 离散时间系统的实现结构
9.2 FIR系统的结构
9.2.1 直接型结构
9.2.2 级联型结构
9.2.3 频率采样结构
9.2.4 格型结构
9.3 IIR系统的结构
9.3.1 直接型结构
9.3.2 信号流图和转置结构
9.3.3 级联型结构
9.3.4 并联型结构
9.3.5 IIR系统的格型结构和格型梯状结构
9.4 数的表示
9.4.1 数的定点表示
9.4.2 二进制数的浮点表示
9.4.3 舍入与截尾引起的误差
9.5 滤波器系数的量化效应
9.5.1 滤波器系数量化效应的敏感度分析
9.5.2 FIR滤波器的系数量化
9.6 数字滤波器中的舍入效应
9.6.1 递归系统的极限环振荡
9.6.2 尺度变换以防止溢出
9.6.3 数字滤波器定点实现中量化效应的统计描述
9.7 小结与参考文献
习题
第10章 数字滤波器设计
10.1 整体考虑
10.1.1 因果性及其含义
10.1.2 实际选频滤波器的特性
10.2 FIR滤波器的设计
10.2.1 对称和反对称的FIR滤波器
10.2.2 使用窗函数设计线性相位FIR滤波器
10.2.3 采用频率采样方法设计线性相位FIR滤波器
10.2.4 最优等纹波线性相位FIR滤波器的设计
10.2.5 FIR微分器设计
10.2.6 希尔伯特变换器的设计
10.2.7 线性相位FIR滤波器设计方法的比较
10.3 从模拟滤波器设计IIR滤波器
10.3.1 用导数逼近设计IIR滤波器
10.3.2 用冲激不变设计IIR滤波器
10.3.3 利用双线性变换设计IIR滤波器
10.3.4 通用模拟滤波器的特性
10.3.5 基于双线性变换的数字滤波器设计的一些例子
10.4 频率变换
10.4.1 模拟域频率变换
10.4.2 数字域频率变换
10.5 小结与参考文献
习题
第11章 多速率数字信号处理
11.1 引言
11.2 以因子D抽取
11.3 以因子I内插
11.4 以有理因子I/D转换采样率
11.5 采样率转换的实现
11.5.1 多相滤波器结构
11.5.2 滤波器和下采样器/上采样器的相互交换
11.5.3 利用级联积分器的梳状滤波器转换采样率
11.5.4 抽取和内插滤波器的多相结构
11.5.5 有理采样率转换的结构
11.6 采样率转换的多级实现
11.7 带通信号的采样率转换
11.8 以任意因子的采样率转换
11.8.1 利用多相内插器任意重采样
11.8.2 利用Farrow滤波器结构任意重采样
11.9 多速率信号处理的应用
11.9.1 移相器的设计
11.9.2 不同采样率数字系统的接口技术
11.9.3 窄带低通滤波器的实现
11.9.4 语音信号子带编码
11.10数字滤波器组
11.10.1 均匀滤波器组的多相结构
11.10.2 复用转接器
11.11双通道正交镜像滤波器组
11.11.1 消除混叠效应
11.11.2 准确重构的条件
11.11.3 QMF组的多相形式
11.11.4 线性相位FIRQMF组
11.11.5 IIRQMF组
11.11.6 准确重构双通道FIRQMF组
11.11.7 子带编码中的双通道QMF组
11.12 M通道QMF组
11.12.1 无混叠和准确重构的条件
11.12.2 M通道QMF组的多相形式
11.13小结与参考文献
习题
第12章 线性预测和最优线性滤波器
12.1 随机信号、相关函数和功率谱
12.1.1 随机过程
12.1.2 平稳随机过程
12.1.3 统计（集合）平均
12.1.4 联合随机过程的统计平均
12.1.5 功率谱密度
12.1.6 离散时间随机信号
12.1.7 离散时间随机过程的时间平均
12.1.8 均值遍历过程
12.1.9 相关遍历过程
12.2 平稳随机过程的修正表示
12.2.1 有理功率谱
12.2.2 滤波器参数和自相关序列的关系
12.3 前向和后向线性预测
12.3.1 前向线性预测
12.3.2 后向线性预测
12.3.3 格型前向和后向预测器的最优反射系数
12.3.4 AR过程和线性预测的关系
12.4 正规方程的解
12.4.1 Levinson-Durbin算法
12.4.2 Schur算法
12.5 线性预测误差滤波器的性质
12.6 AR格型和ARMA格梯型滤波器
12.6.1 AR格型结构
12.6.2 ARMA过程和格梯型滤波器
12.7 用于滤波和预测的维纳滤波器
12.7.1 FIR维纳滤波器
12.7.2 线性均方估计的正交性原理
12.7.3 IIR维纳滤波器
12.7.4 非因果维纳滤波器
12.8 小结与参考文献
习题
第13章 自适应滤波器
13.1 自适应滤波器的应用
13.1.1 系统标识或系统模型
13.1.2 自适应通道均衡器
13.1.3 电话通道数据传输中的回声消除
13.1.4 对宽带信号中的窄带干扰的抑制
13.1.5 自适应线谱增强器
13.1.6 自适应噪声消除
13.1.7 语音信号的线性预测编码
13.1.8 自适应阵列
13.2 自适应直接型FIR滤波器——LMS算法
13.2.1 最小均方误差准则
13.2.2 LMS算法
13.2.3 随机梯度相关算法
13.2.4 LMS算法的性质
13.3 自适应直接型滤波器——RLS算法
13.3.1 RLS算法
13.3.2 LDU因式分解与平方根算法
13.3.3 快速RLS算法
13.3.4 直接型RLS算法的性质
13.4 自适应格子-梯型滤波器
13.4.1 递归最小二乘方格子-梯型算法
13.4.2 其他格型算法
13.4.3 格子-梯型算法的性质
13.5 小结与参考文献
习题
第14章 功率谱估计
14.1 基于有限长信号观察的功率谱估计
14.1.1 能量密度谱计算
14.1.2 随机信号的自相关和功率谱估计：周期图
14.1.3 使用DFT的功率谱估计
14.2 功率谱估计的非参数化方法
14.2.1 Bartlett方法：平均周期图
14.2.2 Welch方法：平均修正的周期图
14.2.3 Blackman和Tukey图基方法：平滑周期图
14.2.4 非参数的功率谱估计器的性能特征
14.2.5 非参数的功率谱估计器的计算需求
14.3 功率谱估计的参数化方法
14.3.1 自相关和模型参数之间的关系
14.3.2 AR模型参数的Yule-Walker求解方法
14.3.3 AR模型参数的Burg求解方法
14.3.4 AR模型参数的非约束条件的最小二乘方求解方法
14.3.5 AR模型参数的顺序估计方法
14.3.6 AR模型阶数的选择
14.3.7 功率谱估计的MA模型
14.3.8 功率谱估计的ARMA模型
14.3.9 一些实验结果
14.4 滤波器组方法
14.4.1 周期图的滤波器组实现
14.4.2 最小方差谱估计
14.5 功率谱估计的本征分析方法
14.5.1 Pisarenko谐波分解方法
14.5.2 具有白噪声的正弦信号的自相关矩阵的本征分解
14.5.3 MUSIC算法
14.5.4 ESPRIT算法
14.5.5 阶数选择准则
14.5.6 实验结果
14.6 小结与参考文献
习题
附录A 随机数字发生器
附录B 线性相位FIR滤波器设计的转换系数表
参考文献
习题答案
索引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我一直以来都对那些能够“魔法般”改变和优化信号的技术非常着迷。想象一下，我们每天接触到的各种信息，无论是手机里的通话，还是电脑屏幕上的图像，亦或是网上流传的音乐，它们背后都隐藏着复杂的处理过程。这本书的题目，听起来就像是揭示了这些“魔法”的秘密。我尤其好奇的是，在数字化的世界里，我们是如何将模拟信号转换为数字信号的？这个过程会不会涉及到一个叫做“采样”的步骤？如果能够详细解释这个过程，以及它对信号的忠实度有什么影响，那对我理解整个数字信号处理的流程会非常有帮助。另外，我一直对信号的“压缩”技术感到好奇，比如音乐文件和视频文件是如何变得那么小的，同时又能保持相当的音质和画质。这本书会不会讲解一些信号压缩相关的原理和算法？比如，差分脉冲编码调制（DPCM）或者霍夫曼编码之类的，如果能够理解这些，我对于信息传输和存储的效率会有更深的认识。
评分作为一个对编程充满热情的人，我一直在寻找能够将理论与实践相结合的书籍。我听说数字信号处理在很多领域都有广泛的应用，比如通信、音频、图像处理，甚至人工智能。所以，我一直希望能够找到一本能够让我理解这些技术核心的书。我希望这本书不会仅仅停留在理论层面，而是能提供一些实际的例子和代码片段，让我能够动手实践。例如，我希望能学会如何使用Python或者MATLAB来实现一些基本的信号处理算法，比如生成一个正弦波，或者对一个简单的音频文件进行滤波。我对书中可能涉及到的离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）尤为感兴趣，因为我知道它们是数字信号处理中非常重要的工具。如果书中能够解释清楚它们是如何工作的，以及如何在实际应用中运用它们，那将对我非常有帮助。我也希望这本书能够引导我了解一些更高级的主题，比如自适应滤波、小波变换等等，从而拓展我的知识面，让我能够应对更复杂的项目。
评分这本书的封面设计真的太吸引人了，一种深邃的蓝色背景，上面勾勒出复杂的波形和一些我完全看不懂但觉得很有科技感的符号。我当初就是被这个封面吸引，才把它从书架上抽下来的。我一直对那些能“处理”和“转换”信息的技术充满好奇，感觉就像是掌握了某种神奇的魔法。这本书的排版也很舒服，纸张的触感很好，摸上去有一种厚实感，不像有些书那样薄得一摸就透。我特别喜欢书中的插图，虽然我现在还不能完全理解它们的意义，但那些图示总是能把我引向更深入的思考，仿佛每一条线、每一个点都隐藏着一个我尚未揭开的秘密。我经常会翻到书的后面，看那些密密麻麻的公式和算法，虽然我现在的水平还无法完全解析，但那种智识上的挑战感让我着迷。我希望这本书能像一个引路人，带我进入数字信号处理这个充满智慧的世界，让我逐渐理解那些复杂的理论，最终能运用它们去解决实际问题。我对于书中可能包含的一些基础概念，比如采样、量化、编码等，都充满了期待，想知道它们是如何在数字世界中实现信号的转换和优化的。
评分我最近对通信技术产生了浓厚的兴趣，尤其是现代通信系统是如何实现高效、可靠的信息传输的。我了解到，数字信号处理在其中扮演着至关重要的角色，它决定了信号的质量、传输的速率以及系统的复杂度。这本书的名称，恰好点明了这方面的核心技术。我希望这本书能够深入浅出地讲解一些通信领域中常用的数字信号处理技术。例如，我希望能了解在无线通信中，信号是如何经过调制和解调的？书中会不会介绍各种调制方式，比如ASK、FSK、PSK、QAM等？以及它们各自的优缺点，在不同场景下的应用。我更关心的是，当信号在传输过程中受到干扰和衰减时，我们是如何通过数字信号处理技术来恢复信号的完整性和准确性的？书中会不会讲解一些纠错编码的原理，比如海明码、卷积码或者Turbo码？如果能理解这些，对于我理解为何我们能够如此稳定地进行远程通信，将会有更清晰的认识。
评分我一直以来都对声音和图像的本质非常感兴趣。为什么我们能听到悦耳的音乐？为什么电影中的画面如此逼真？这背后一定隐藏着某种科学的奥秘。这本书的标题“数字信号处理”让我眼前一亮，感觉它可能就是解开这些谜团的关键。我尤其好奇的是，那些看似杂乱无章的声音和图像数据，是如何通过某种“处理”变成我们所能理解和欣赏的内容的。这本书会不会讲到傅里叶变换这样的概念？我之前在一些科普文章里看到过这个词，觉得非常神奇，好像能够将任何复杂信号分解成简单的正弦波。如果这本书能详细解释清楚，那我可真是太幸运了。我也很想知道，在数字世界里，我们是如何让信号变得更清晰、更准确的？会不会涉及到滤波、降噪这样的技术？想象一下，如果我能掌握这些技术，就能自己动手处理音频文件，去除杂音，让录音变得更专业；或者优化图像，让模糊的照片变得清晰。这本书的篇幅看起来不小，应该能涵盖很多内容，我希望它能循序渐进，从最基础的原理讲起，然后逐步深入到更高级的应用。
评分读完了，然而还是做不了软效，感觉可以用用matlab做delay和octave
评分写的很好，看完有个比较系统的认识，对自己感兴趣的点可以在读一些paper继续加深理解。 天气好好，吃个饭去放风筝啦
评分很实用
评分《线性系统》是对信号进行操作的物理设备和软件算法。信号的等价表示：函数，序列，表格，图形。基本信号元素，信号操作（恒等，延迟，超前，滤波，累加）。输入输出（激励和响应）卷积表示的累积平均系统的可以递归实现（反馈和延迟），《程序构造与解释》基础课《数字逻辑》《数字系统设计》。
评分教材。中译本看到脑阔疼，很多名词看英文很好懂看翻译的很难理解很拗口，可以中英文对照着看（这门课老师课件救我一命）
