数字信号处理

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出版者:中国电力
作者:张长森
出品人:
页数:255
译者:
出版时间:2007-9
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787508360119
丛书系列:
图书标签:
  • 数字信号处理
  • 信号处理
  • DSP
  • 通信工程
  • 电子工程
  • MATLAB
  • 算法
  • 滤波
  • 频谱分析
  • 图像处理
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具体描述

本书为普通高等教育"十一五"规划教材。

全书共分九章,主要内容包括绪论,离散时间信号系统,Z变换、时域离散信号与系统的频域分析,离散傅里叶变换,快速傅里叶变换算法,数字滤波器的基本结构,无限冲激响应数字滤波器的设计,有限脉冲响应数字滤波器的设计,数字信号处理的实现与工程应用实例。本书编写结构合理,可供不同教学时数选用;内容通俗易懂,便于自学;注重实践应用,各章后都附有相关的MATLAB实现算法。

本书可作为普通高等学校电气信息类等相关专业本科生或研究生教材,也可作为相关工程技术人员的参考用书。

《信号与系统基础解析》 书籍简介 本书旨在为读者构建一个坚实、全面的信号与系统理论基础,深入剖析连续时间与离散时间信号的特性、系统的基本描述方法,以及信号与系统在频域和时域中的动态行为。不同于专注于特定应用领域(如数字信号处理)的教材,本书聚焦于理论的普适性和数学工具的严谨性,为后续高级课程的学习打下不可或缺的基石。 第一部分:信号的表示与分析——时域视角 本书首先系统地介绍了信号的数学模型和分类。我们将详细探讨确定性信号(如阶跃信号、冲激信号、指数信号和周期信号)的精确定义和性质。其中,对单位冲激函数的引入和分析是核心内容,它不仅是信号分析的理想工具,也是理解线性时不变(LTI)系统的关键。 我们将深入研究信号的运算,包括时间反转、时间平移和尺度变换。这些基础操作是理解系统响应的基础。随后,引入傅里叶级数(FS)的严格推导,展示如何将周期信号分解为一系列正交的复指数序列,从而揭示信号的频谱内容。对于非周期信号,我们将过渡到傅里叶变换(FT),详细阐述其定义、收敛条件、基本性质(线性、时移、频移、时域/频域的对偶性、卷积性质)以及重要的对偶关系。傅里叶变换是连接时域与频域的桥梁,本书会通过大量的实例演示其强大的分析能力,例如如何利用FT分析矩形脉冲、Sinc函数等常见信号。 第二部分:系统的基本特性与描述 本部分专注于描述和表征系统,特别是线性时不变(LTI)系统。我们首先明确系统的基本要求:线性性和时不变性。在此基础上,本书系统地引入了LTI系统的两大核心描述工具: 1. 卷积积分/和: 这是LTI系统分析的灵魂。我们将详细推导输入信号与系统冲激响应之间的卷积运算,展示如何利用系统的冲激响应 $h(t)$ 或 $h[n]$ 完全确定系统的输出。对卷积运算的数学性质(结合律、交换律、分配律)进行深入探讨,并提供计算技巧,帮助读者熟练掌握时域分析。 2. 微分/差分方程: 对于由元件和反馈构成的物理系统,使用微分方程(连续时间)或差分方程(离散时间)进行描述是自然而必要的。本书将介绍如何对方程进行求解,特别是零输入响应(暂态响应)和零状态响应(稳态响应)的求解方法,以及如何利用初始条件来完整描述系统的行为。 第三部分:频域分析与系统函数 时域的卷积运算在频域中简化为乘法运算,这是傅里叶分析带来的巨大优势。本部分将全面展开频域分析。 对于连续时间系统,我们将导出系统的频率响应 $H(jomega)$,它是冲激响应的傅里叶变换。频率响应直接揭示了系统对不同频率分量的增益和相移特性。通过分析 $H(jomega)$,我们可以直观地判断系统是低通、高通、带通还是带阻滤波器。 对于离散时间系统,我们将引入离散时间傅里叶变换(DTFT),探讨其周期性谱的特性。随后,介绍更为强大的Z变换。Z变换是处理离散时间信号与系统的核心工具,它不仅是傅里叶变换的推广(当收敛域满足条件时),还能够自然地处理非稳定或收敛性不佳的系统。本书将详述Z变换的定义、性质,并着重讲解系统函数 $H(z)$,即输入Z变换与输出Z变换的比值。利用 $H(z)$ 的零、极点分析法,读者将掌握系统稳定性的判断和系统特性的直观理解。 第四部分:采样与Z域分析的深化 本书的最后一部分将聚焦于信号采样理论(为后续的数字处理做理论铺垫,但不涉及具体的数字算法)。我们将详细阐述采样定理(奈奎斯特准则),解释如何从连续时间信号中精确恢复原始信息,并分析欠采样导致的混叠现象。 在Z域分析部分,我们将探讨双边Z变换与单边Z变换的区别,并深入研究帕累瓦尔(Parseval)定理在离散系统中的应用。此外,本书会探讨线性相位网络的设计思想,以及如何利用Z变换的性质来分析系统的因果性、稳定性和最小相位特性。 学习目标 完成本书的学习后,读者将能够: 1. 精确地用数学语言描述和分类任意连续或离散信号。 2. 熟练运用傅里叶分析(FS/FT/DTFT)将信号分解到频域。 3. 掌握LTI系统的核心工具——卷积运算,并能在时域和频域进行相互转换。 4. 理解并利用Z变换分析离散时间系统的稳定性、因果性和频率响应。 5. 具备对任一线性动态系统进行建模、分析和求解的理论能力。 本书强调数学的严谨性与分析的系统性,是所有工程和物理领域学生深入理解动态系统行为的必备读物。

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读后感

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用户评价

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我是一个工程实践背景的人,理论知识对我来说,更多的是工具箱里的备件,只有能直接用在实际项目中的,才算得上是真正的价值。这本书在这方面做得相当扎实。它并没有沉溺于纯粹的数学推导,而是紧密地结合了实际应用场景。比如,在讨论滤波器设计时,它不仅仅是给出了巴特沃斯和切比雪夫的性能指标对比,更重要的是,它深入探讨了在实际音频处理或雷达信号分离中,如何根据噪声的特性和对相位失真的容忍度来权衡选择。书里大量的案例分析,从早期的通信系统到现代的图像识别预处理,都清晰地展示了理论决策如何影响最终的产品性能。我尤其欣赏其中关于“有限精度运算对算法稳定性的影响”那一章,这是一个在教科书中常常被一带而过,但在真实芯片实现中却能致命的关键点。作者用非常审慎的态度讨论了量化误差和截断效应,并且提供了实用的工程近似方法,这对我解决最近遇到的一个低功耗DSP优化问题提供了直接的思路。这本书的价值,不在于它有多么“深奥”,而在于它有多么“可用”。

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这本书的叙述方式真是令人耳目一新。作者似乎有一种魔力,能将那些原本枯燥、充满复杂数学符号的理论,用一种近乎讲故事的口吻娓娓道来。我记得最清楚的是关于傅里叶变换的部分,我之前在好几本教材上都碰过壁,感觉就像在攀登一座陡峭的冰山,每一步都如履薄冰。但在这本书里,作者通过一系列巧妙的比喻——比如将信号想象成河流的湍急程度,将变换看作是从宏观上把握水流特性的工具——让我瞬间找到了切入点。他没有一上来就抛出艰深的公式,而是先构建了一个直观的图像,让我们先“看到”了变化,再“理解”了背后的数学逻辑。这种“先知其意,后明其理”的教学顺序,极大地降低了初学者的心理门槛。更难能可贵的是,书中的插图设计也极其用心,那些动态的波形图和频谱分析图,不再是死的几何图形,而像是活生生的动态演示,让我不必耗费太多精力去脑补那些抽象的二维或三维空间关系。可以说,这本书成功地将一门高深的学科,用一种极其人性化且富有洞察力的方式呈现了出来,让学习过程不再是痛苦的煎熬,而更像是一场智力上的探险。

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我必须赞扬这本书在“难点”处理上的细腻笔触。有些技术书籍,一旦触及到那些公认的“硬骨头”章节,比如快速傅里叶变换(FFT)的蝶形运算或者多相子带分解算法时,往往会变得晦涩难懂,仿佛作者突然切换到了一个只有行家才能理解的行话模式。然而,这本书的作者明显投入了巨大的心力去“翻译”这些难题。在介绍FFT时,他不仅展示了标准的基2算法,还耐心地分解了每一步的矩阵乘法,并辅以图示说明数据流是如何在级联的运算单元间传递的。对于那些不熟悉矩阵代数的读者,他提供了替代性的、基于时间/频率抽选的直观解释,确保了读者即使对矩阵运算不太敏感,也能把握其核心的“分治”思想。这种“多视角、多层次”的讲解策略,极大地提升了知识的普适性。它照顾到了不同知识背景的读者,保证了无论你的优势在哪里,都能找到一条通往理解彼端的桥梁,这种教学上的包容性非常值得称道。

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这本书在内容组织上的严谨性,堪称教科书级别的典范。从基础的采样定理开始,每一步的逻辑推进都如同精密的机械构造,环环相扣,几乎找不到任何可以跳跃或含糊其辞的地方。这种高度的结构化,对于那些需要系统性掌握知识体系的学习者来说,简直是福音。它不像有些参考书那样,东拉西扯,把各种最新的研究成果杂糅在一起,让人摸不着头脑。这本书的重点非常明确:打下坚实的理论基础,然后稳步构建高级概念。比如,在讲解Z变换时,作者用了整整一个章节的时间来确保读者完全理解其收敛域的概念,并且通过对比傅里叶变换的周期性和Z变换的单边性,清晰地界定了它们各自的使用范围和优势。这种对基础概念的反复夯实和对比辨析,确保了读者在后续学习如数字滤波器设计、谱分析等更复杂主题时,能够做到心中有数,不至于在概念的海洋中迷失方向。对于自学者而言,这种清晰的路线图是极其宝贵的导航仪。

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这本书的阅读体验,与其说是学习,不如说是一次思维方式的重塑。它迫使我跳出了传统的线性思维框架。我过去总是习惯于按部就班地处理问题,输入、处理、输出,一切都应该是可预测的。然而,当我们进入到随机过程和统计推断的领域时,这本书展现了一种更具哲学意味的视角。它不再保证我们能得到“正确”的答案,而是教导我们如何量化“不确定性”和评估“概率边界”。例如,在介绍卡尔曼滤波时,作者并没有把它简单地描绘成一个递推公式的集合,而是将它放在了贝叶斯推理的框架下,强调了“预测”与“修正”之间动态的、不断迭代的博弈关系。这种处理方式极大地拓宽了我的视野,让我明白了在信息不完全的真实世界中,最优策略往往不是寻找一个确定的点,而是构建一个最优的概率模型。读完这部分内容,我发现自己看问题的角度都变得更加灵活和辩证了,不再追求绝对的精确,而是更注重于控制风险和优化预估的准确度。

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