具体描述
好的，以下是一份关于《单片机原理》之外的图书的详细简介： --- 《现代信号处理与应用：理论、算法与实践》 作者： 张华，李明 出版社： 科技前沿出版社 页数： 850页 定价： 128.00 元 内容简介 本书是为电子工程、通信工程、控制科学、计算机科学等领域的本科高年级学生、研究生以及从事信号处理相关工作的工程师和研究人员精心打造的一部全面而深入的参考著作。它旨在系统地阐述现代信号处理领域的核心理论基础、关键算法及其在实际工程中的应用，重点覆盖了从经典时域分析到现代频域分解、从固定滤波器设计到自适应滤波器的完整技术栈。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，理论推导详尽，并辅以大量的工程实例和 MATLAB/Python 仿真代码，力求在深度和广度上达到完美的平衡。 --- 第一部分：信号与系统基础回顾与深化 本部分作为后续高级主题的基石，对信号与系统中的核心概念进行了回顾并进行了必要的深化，尤其侧重于为现代数字信号处理（DSP）打下坚实的数学和概念基础。 第一章：信号的数学描述与分类 详细介绍了连续时间信号与离散时间信号的表示方法，包括周期性、能量、功率信号的定义与判据。重点讨论了抽样定理的严谨推导及其在抗混叠设计中的实际意义。引入了随机信号的基本概念，如平稳随机过程、功率谱密度（PSD）的定义，为后续的随机信号处理打下基础。 第二章：线性时不变（LTI）系统的分析 系统地回顾了卷积和系统的基本性质。本章深入探讨了LTI系统在频域和Z域的分析方法。重点讲解了频率响应的物理意义，以及系统稳定性、因果性判据在Z域中的表现形式。通过傅里叶变换（FT）和Z变换的性质，展示了系统分析的强大工具。 第三章：傅里叶变换的扩展与应用 超越了传统的连续傅里叶变换（FT），本章重点阐述了离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的数学推导及其计算效率问题。详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）的蝶形算法、基2分解和实际应用中的注意事项，如窗口函数对频谱泄漏的影响及选择方法。 --- 第二部分：数字滤波器设计与实现 本部分是本书的核心内容之一，详细介绍了数字滤波器的两大主要流派——无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器——的设计方法、性能比较与实现技术。 第四章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本章从模拟滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的经典设计方法入手，通过双线性变换法（BLT）精确推导其在数字域的实现。详细分析了IIR滤波器相对于FIR滤波器的优势（低阶、陡峭过渡带）和劣势（非线性相位、稳定性问题）。讨论了数字预畸变技术，以补偿BLT引入的频率轴非线性。 第五章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 本章专注于FIR滤波器的设计，强调其固有的线性相位特性。系统介绍了窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理和优缺点对比。随后，深入讲解了频率采样法和最优幅度设计（如Parks-McClellan算法，基于Remez交换算法）的原理与实现，展示了如何获得最佳幅频响应。 第六章：滤波器实现与量化效应 本章从硬件和软件实现的视角，讨论了数字滤波器的直接形式、级联形式和并行形式的结构。特别关注了固定点运算带来的误差问题，如系数量化误差、舍入误差和溢出误差，并给出了降低这些误差的工程实践指导。 --- 第三部分：随机信号处理与自适应滤波 本部分将理论的焦点从确定性信号转向随机信号，是理解现代通信、雷达和控制系统背后算法的关键。 第七章：随机过程与谱分析 本章深入探讨了随机过程的数学模型，如维纳过程和高斯过程。重点阐述了平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度（PSD）之间的关系。介绍了经典的谱估计方法：周期图法（及其改进的Welch法）和非参数谱估计（如Bartlett法），分析了它们的偏差和方差特性。 第八章：最优线性估计：维纳滤波 本章详细推导了经典的维纳滤波器（Wiener Filter）的原理，它是在最小均方误差（MMSE）准则下对未来信号或观测信号的最优线性估计。推导了维纳-霍夫方程，并探讨了其在平稳信号估计中的应用，例如噪声消除和信号恢复。 第九章：自适应滤波理论与LMS算法 这是本书最前沿的部分之一。自适应滤波器通过不断调整自身系数以匹配未知系统的特性。本章详尽地介绍了随机梯度下降（SGD）法的核心思想，并全面推导了最小均方（LMS）算法的收敛性、步长选择对算法性能的影响。讨论了该算法在回声消除、噪声对消和信道均衡中的应用。 --- 第四部分：高级主题与工程应用 本部分覆盖了当今信号处理领域热点和关键技术，特别是那些对计算效率要求极高的领域。 第十章：多速率信号处理与抽取滤波器 本章探讨了改变信号采样率的技术。详细解释了信号的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的原理，以及如何设计高效的抗混叠/抗镜像滤波器。重点分析了滤波器组和子带编码（Subband Coding）在音频和图像压缩中的作用。 第十一章：小波变换基础与应用 本章介绍了超越傅里叶分析的工具——小波变换（Wavelet Transform）。对比了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），重点讲解了Mallat的下采样/上采样和滤波器组结构（多分辨率分析MRA），并展示了其在信号去噪（阈值去噪）和特征提取中的强大能力。 第十二章：现代通信系统中的数字信号处理 本章将前面所有的理论知识应用于现代通信的实际场景。讨论了数字调制解调（如QPSK、QAM）中的匹配滤波器设计，以及信道均衡器（基于自适应滤波器或迫零算法）在应对多径效应中的关键作用。 --- 本书特色 1. 理论深度与工程实用性并重： 每章的理论推导严谨细致，同时紧密结合实际工程中的参数选择和设计流程。 2. 丰富的仿真资源： 随书配套提供包含所有例题和重要算法实现的 MATLAB 和 Python 代码库，便于读者交叉验证和二次开发。 3. 专注于现代算法： 不仅涵盖经典设计，更侧重于LMS自适应滤波、小波分析等现代DSP前沿技术。 4. 面向应用： 提供了大量来自通信、雷达、生物医学工程和工业控制的真实案例分析。 目标读者： 《现代信号处理与应用》是理解和掌握信号处理技术的理想教材和案头参考书，能够帮助读者从理论层面透彻理解数字系统的设计和优化。
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