DSP技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:黄仁欣 编

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2007-8

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787121047299

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 算法
• MATLAB
• 滤波器
• 嵌入式系统
• 工程技术

现代信号处理基础与前沿技术 本书特色： 本书深度剖析了现代信号处理理论的核心概念、关键算法及其在多个工程领域的创新应用，旨在为读者构建一个全面而深入的理论框架和实战技能集。内容涵盖从经典到前沿的信号分析、系统设计及现代滤波技术，并特别侧重于当前人工智能与信号处理交叉领域的前沿探索。 第一部分：信号与系统基础理论的再审视 本部分对信号与系统分析的数学基础进行了系统性的梳理和深化，着重强调了时域、频域和变换域之间的内在联系与互操作性。 第一章：连续时间与离散时间信号的本质区别与统一 详细阐述了连续信号（CT）和离散信号（DT）的定义、表示方法及其在实际采集与存储中的差异。重点分析了采样理论（Nyquist-Shannon 定理）的严格数学推导、过采样与欠采样的影响，并引入了随机信号的概率密度函数和统计特征描述。讨论了信号能量与功率谱密度的概念，为后续的频谱分析奠定坚实基础。 第二章：线性时不变（LTI）系统的分析框架 深入探讨了LTI系统的核心特性：卷积、系统函数与冲激响应。采用状态空间方法对高阶微分/差分方程进行重构，揭示了系统内在的稳定性和可控性、可观测性。对傅里叶变换（FT）、拉普拉斯变换（LT）和Z变换（ZT）的性质、收敛域（ROC）进行了严格的对比分析，特别是探讨了双边Z变换在处理非因果系统时的应用。 第二章：傅里叶分析的深化与应用 本章聚焦于离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现——快速傅里叶变换（FFT）。详细解析了基-2 FFT、混合基FFT的蝶形运算结构、复杂度分析及在硬件实现中对时钟同步的要求。引入了周期图法、Welch平均法等功率谱估计方法，并对这些方法在处理有限长数据时的栅栏效应和谱泄漏问题提出了具体的缓解策略。 第二部分：数字滤波器设计与优化 本部分是本书的核心实践章节，涵盖了数字滤波器设计的经典方法论到面向特定性能要求的优化设计。 第四章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 系统介绍IIR滤波器相对于FIR滤波器的效率优势，并着重讲解了模拟原型滤波器的设计（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到双线性变换（Bilinear Transform）在离散化过程中的映射原理及频率预畸变技术。深入分析了IIR滤波器在量化噪声和有限精度运算下可能出现的非线性相位失真问题。 第五章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 详尽阐述了FIR滤波器的线性相位特性及其在保真度应用中的重要性。重点讲解了窗函数法（Hamming, Blackman, Kaiser等）的理论基础、截断长度对频率响应的影响。深入探讨了频率采样法和Parks-McClellan算法（最小二乘法）的设计流程，强调了最优滤波器阶数选择的标准。 第六章：自适应滤波器的原理与实现 本章转向动态系统辨识与噪声消除。详细介绍了维纳滤波器（Wiener Filter）的理论基础及其在最小均方误差（MMSE）准则下的迭代求解过程。着重分析了最小均方（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）算法的收敛速度、步长选择对稳态误差的影响，并给出其在回声消除和信道均衡中的具体结构图解。 第三部分：现代谱分析与参数估计 本部分聚焦于信号的高分辨率分析和系统参数的精确估计技术。 第七章：高分辨率谱估计方法 区别于基于DFT的经典方法，本章探讨了基于模型的方法。详细阐述了线谱估计的自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型及自回归滑动平均（ARMA）模型的建立。重点讲解了Burg算法（最大熵谱估计，MEM）在窄带信号分析中的优势，以及子空间分解法（如MUSIC、ESPRIT）在高阶相控阵信号到达方向（DOA）估计中的原理和矩阵分解步骤。 第八章：卡尔曼滤波与最优估计 本章是状态估计理论的基石。详细推导了离散时间卡尔曼滤波（KF）的预测和更新方程，并阐述了其基于线性高斯模型的最优性。随后，针对实际中普遍存在的非线性系统问题，引入了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的非线性处理机制，并通过仿真实例展示其在目标跟踪中的表现。 第四部分：应用前沿：从通信到智能感知 本部分将理论知识与当前热点工程问题相结合。 第九章：通信系统中的信道建模与均衡 分析了移动通信中多径传播导致的符号间干扰（ISI）问题。探讨了基于线性均衡器和判决反馈均衡器（DFE）的设计，并讨论了最大似然序列估计（MLSE）——如维特比算法在信道均衡中的应用，强调其在复杂信道环境下的性能提升。 第十章：小波变换及其在非平稳信号分析中的优势 阐述了小波分析相对于傅里叶分析在处理瞬态、突变和非平稳信号时的优势。详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的构造原理，包括尺度函数和母小波的选择。重点演示了小波包分解在特征提取和去噪中的应用流程，尤其是在故障诊断信号分析中的具体实现步骤。 第十一章：深度学习在信号处理中的融合 本章探讨了深度神经网络（DNN）如何赋能传统信号处理任务。重点分析了卷积神经网络（CNN）在频谱图特征提取中的作用，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM）在时序信号预测与分类中的结构优势。讨论了如何利用迁移学习和自监督学习方法，解决信号处理领域中标记数据稀缺的问题，并探讨了信号处理专家知识如何指导网络架构设计。 结论：面向未来的信号处理挑战 总结了实时性、低功耗设计、大规模数据处理对信号处理算法提出的新要求，并展望了量子信号处理的潜在影响和未来研究方向。本书旨在为读者提供一个坚实的理论平台，以应对未来工程领域中复杂信号的挑战。

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这本书的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范，作者的叙事节奏拿捏得炉火纯青。它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的复杂数学公式，而是从一个非常宏观且易于理解的应用场景入手，逐步深入到核心原理的剖析。这种“先搭框架，后填血肉”的结构，极大地降低了初学者的入门门槛。我发现自己可以非常顺畅地跟着作者的思路走，每学完一个章节，都会有一种豁然开朗的感觉，而不是被一堆术语淹没后的迷茫。特别是对那些历史演变和理论基础的梳理部分，脉络清晰，旁征博引而不冗余，显示出作者深厚的学术功底和极强的知识整合能力。这种流畅性，使得学习过程变成了一种享受而非煎熬。

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我必须承认，这本书在深度和广度上的平衡做得令人惊叹。它不仅详尽地介绍了那些基础且经典的算法和理论模型，还巧妙地穿插了许多前沿的研究进展和实际工程中的“坑点”与优化技巧。很多市面上流行的教材往往只停留在理论的表面，但这本书却毫不避讳地展示了现实世界中算法的局限性以及如何通过工程实践去弥补这些不足。例如，关于特定滤波器设计的那一节，它不仅仅给出了设计公式，还详细讨论了有限字长效应（Finite Word Length Effects）对实际DSP实现的影响，这种对细节的关注度，对于真正想将理论应用于芯片开发或嵌入式系统的人来说，简直是无价之宝。它真正做到了“知其然，更知其所以然”。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，拿到手里就有一种沉甸甸的质感，感觉像是经过精心打磨的艺术品。封面设计简洁大气，透露出一种专业又不失深度的气息。我尤其喜欢它在细节处理上的用心，比如字体选择和行距的调整，都极大地提升了阅读的舒适度。对于一本技术类书籍来说，这种视觉上的愉悦感是很难得的，它让人在面对复杂理论时，心情也能保持放松。装帧的牢固程度也非常好，即便是经常翻阅，内页也不会轻易脱落，这对于需要反复查阅的工具书来说至关重要。每一次拿起它，都觉得是在与一位严谨而有品位的导师对话，这种高质量的实体体验，是电子版完全无法替代的。它不仅仅是一本知识的载物体，更像是一件值得珍藏的桌面陈设，充分体现了出版方对读者的尊重。

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这本书的注释和参考文献系统堪称一绝，展现了扎实的学术素养。每一章的末尾，作者都非常负责任地列出了详尽的延伸阅读材料，并且对于那些里程碑式的经典论文和教科书，都进行了精炼的点评，指明了它们的核心贡献。这极大地拓宽了我进一步探索特定子领域的路径，让我知道下一步该去阅读哪些经典文献才能深化理解。对于任何希望将这本书作为研究起点的人来说，这个参考系统简直是金矿。它不仅仅是一份书目列表，更像是一份经过高人筛选和导向的学术路线图，避免了读者在浩如烟海的资料中迷失方向，体现了作者对知识传承的责任感。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者的“匠人精神”。书中大量的图示和仿真结果截图，都清晰可见，质量极高，绝非那种粗制滥造的示意图。我特别赞赏作者在解释某些复杂的变换过程时，所配的那些定制化的图形。它们直观地揭示了时域与频域信号处理的内在联系，让原本抽象的概念变得触手可及。更重要的是，作者似乎洞察了读者在学习过程中最容易产生困惑的地方，并在紧接着的关键点上，用更简洁的语言和更聚焦的插图进行了解释。这表明作者在编写过程中，不是简单地堆砌知识点，而是真正站在读者的角度，反复推敲和打磨每一处讲解的有效性。

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