MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲：入门到进阶 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:宋知用

出品人:

页数:481

译者:

出版时间:2016-11

价格:59.90元

装帧:平装

isbn号码:9787512422667

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲:入门到进阶》特点是主要通过案例说明在数字信号处理基础部分编程中常出现的错误和解决方法。《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲:入门到进阶》适用于数字信号处理的初学者，亦可供高年级本科生、研究生和科研工程技术人员参考。

好的，请看下面这本关于数字信号处理的图书简介。 --- 书名：数字信号处理进阶与应用：从理论基石到前沿实践图书简介本书旨在为读者提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的数字信号处理（DSP）学习路径。我们聚焦于DSP领域的核心理论框架、主流算法的精妙之处以及它们在现代工程中的具体应用。不同于侧重于特定软件工具的教学手册，本书致力于构建扎实的理论基础，并引导读者理解这些理论如何驱动现实世界中的信号处理系统。第一部分：理论基石与离散系统分析本部分将系统回顾和深化读者对离散时间信号和系统的理解。我们将从连续时间信号的采样理论出发，详细阐述奈奎斯特-香农采样定理的精确内涵及其在实际操作中的限制与优化策略。离散时间信号与系统：深入剖析LTI（线性时不变）系统的基本性质，包括卷积和差分方程的求解。重点讲解如何利用时域分析工具理解系统的瞬态响应和稳态响应。 Z变换的威力： Z变换作为分析离散系统的核心数学工具，将被详尽阐述。我们将不仅讲解如何求解Z变换和反变换，更侧重于如何利用Z平面上的极点和零点位置来直观判断系统的稳定性、因果性和频率响应特性。对双边Z变换和收敛域（ROC）的讨论将为后续滤波器设计打下坚实基础。傅里叶分析的深化：离散傅里叶变换（DFT）是连接时域与频域的关键桥梁。本书将详尽解释DFT的推导过程、周期延拓的含义以及其与连续傅里叶变换的关系。着重分析周期延拓对频谱泄漏（Spectral Leakage）的影响，并引入窗函数理论，指导读者如何根据实际需求选择最合适的窗函数以最小化泄漏，获取精确的频谱信息。第二部分：数字滤波器设计与实现滤波器是数字信号处理中应用最广泛的模块之一。本部分将从设计理念到具体实现，全面覆盖IIR和FIR滤波器的设计方法。 FIR滤波器设计：聚焦于线性相位FIR滤波器的设计，特别是窗函数法和频率采样法的精细应用。我们将深入分析不同窗函数（如汉宁窗、海明窗、凯泽窗）的性能权衡，例如过渡带宽与旁瓣衰减之间的矛盾。此外，还将引入Parks-McClellan算法（等波纹优化设计），展示如何实现最优滤波器设计。 IIR滤波器设计：针对IIR滤波器，我们将详细探讨模拟原型滤波器的设计（如巴特沃沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）及其通过双线性变换（Bilinear Transformation）向数字域的映射过程。双线性变换的预畸变（Prewarping）技术将被精确讲解，确保频率响应的准确性。对于IIR的稳定性和有限精度效应，也将进行深入的讨论。滤波器结构与量化效应：滤波器从理论走向硬件实现时，必须考虑实现结构。本书将对比直接型、级联型和并联型结构的优劣。更重要的是，我们将分析有限字长效应，包括系数量化误差和运算舍入噪声，指导读者在资源受限的环境下优化设计。第三部分：快速傅里叶变换（FFT）及其优化 FFT算法是现代DSP的基石，极大加速了频谱分析。 FFT算法原理：详细分解基2（Radix-2）FFT的蝶形运算（Butterfly Operation）原理，解释如何通过分解复用，将DFT的复杂度从$O(N^2)$降低到$O(N log N)$。 FFT的适用性与限制：讨论FFT算法对输入数据长度的要求（通常为2的幂次方），并介绍混合基FFT（Mixed-Radix FFT）和分裂基FFT（Split-Radix FFT）等非2的幂次方数据处理的策略。实际中的FFT应用：涵盖卷积的快速算法（利用FFT进行线性卷积和圆周卷积的转换）、频谱分析中的谱线密度控制，以及多相滤波（Polyphase Filtering）中的FFT应用。第四部分：现代信号处理与高级主题本部分将引导读者迈向DSP前沿领域，探索更复杂的信号分析工具。多速率信号处理：深入研究采样率的改变，包括抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）技术。详细讲解速率转换中抗混叠滤波器的关键作用，以及滤波器组（Filter Banks）的基本结构，为子带编码奠定基础。自适应滤波：介绍信号处理中“智能”算法的核心——自适应滤波器。我们将重点研究维纳滤波器理论，并详细推导和分析最常用的最小均方误差（LMS）算法的收敛特性、步长选择及其在噪声消除、回声消除中的应用。随机信号处理基础：引入随机过程的概念，分析平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度（PSD）。讨论如何利用PSD来表征随机信号的能量分布，并介绍功率谱估计的经典方法（如周期图法）及其局限性，过渡到更先进的参数化谱估计方法。第五部分：系统实现与嵌入式考量理论知识必须转化为可运行的系统。本部分关注将DSP算法映射到实际硬件的工程实践。 DSP硬件架构：概述专用数字信号处理器（DSP）和FPGA的基本架构，强调其在并行处理、硬件加速方面的优势。定点运算与溢出控制：讨论在资源受限的硬件上进行定点运算的必要性，包括数的表示、定点数的缩放策略，以及如何设计高效的饱和（Saturation）和模运算（Wrap-around）机制来控制溢出对系统性能的影响。本书结构严谨，内容覆盖面广，理论推导详尽，力求在不依赖特定软件环境的前提下，使读者真正掌握数字信号处理的精髓，具备设计、分析和优化复杂信号处理系统的能力。

作者简介

宋知用，曾在中国科学院声学研究所工作20多年，长期从事电声信号和数字信号处理工作。具有十余年的MATLAB编程经验，出版的图书有《MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲——入门到进阶》和《MATLAB在语音信号分析和合成中的应用》。过去十余年中，宋知用一直活跃在MATLAB中文论坛及其他科技平台中，至今已回答并解决各种数字信号处理问题逾4000个。

目录信息

第1章Z变换和离散傅里叶变换
1.1Z变换
1.1.1Z变换的表示式
1.1.2Z变换的收敛域
1.1.3基本Z变换对
1.1.4线性系统的Z变换
1.1.5Z变换特性
1.1.6Z逆变换
1.2DFT的由来
1.3DFT的性质
参考文献
第2章快速傅里叶变换和频谱分析
2.1快速傅里叶变换（FFT）
2.1.1基2时间抽取FFT算法
2.1.2基2频率抽取FFT算法
2.1.3快速傅里叶逆变换（IFFT）算法
2.1.4案例2.1：快速傅里叶变换的MATLAB函数
2.1.5案例2.2：如何经IFFT后得到实数序列
2.1.6案例2.3：如何使实数序列在时间域上位移后也为实数序列
2.2离散信号的谱分析
2.2.1案例2.4：频谱图中频率刻度（横坐标）的设置
2.2.2案例2.5：如何计算正弦信号的幅值和初始相角
2.2.3案例2.6：怎样认识一个单频的正弦信号的相位谱
2.2.4案例2.7：为什么FFT后得到的频谱大部分都为0
2.2.5案例2.8：如何把频谱图的纵坐标设置为分贝刻度
2.2.6频谱分析过程中的混叠现象、栅栏现象和泄漏现象
2.2.7案例2.9：同样经矩形窗截断，为什么有的发生泄漏而有的没有发生泄漏
2.2.8窗函数
2.2.9案例2.10：加窗函数后频谱幅值变了，如何修正
2.2.10分辨率
2.2.11案例2.11：如何选择采样频率和信号长度
2.2.12案例2.12：FFT中的补零问题
2.2.13快速卷积和快速相关
2.2.14案例2.13：能否用循环相关计算延迟量
参考文献
第3章数字滤波器的设计
3.1数字滤波器基础
3.1.1数字滤波器的传递函数
3.1.2数字滤波器的频率响应分析
3.1.3数字滤波器的分类
3.1.4数字滤波器的构成
3.2典型模拟低通滤波器
3.2.1巴特沃斯模拟低通滤波器
3.2.2切比雪夫Ⅰ型和Ⅱ型模拟低通滤波器
3.2.3椭圆型模拟低通滤波器
3.2.4模拟原型低通滤波器的频率变换
3.2.5模拟滤波器设计的MATLAB函数
3.2.6案例3.1：巴特沃斯、切比雪夫Ⅰ型、切比雪夫Ⅱ型和椭圆型滤波器的相同和不同之处
3.2.7案例3.2：设计模拟滤波器的几种编程方法的相同和不同之处
3.2.8案例3.3：在频带变换的模拟滤波器设计中，怎样计算Wn和Bs
3.3利用脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器
3.3.1脉冲响应不变法变换原理
3.3.2模拟滤波器的数字化方法
3.3.3混叠失真
3.3.4用脉冲响应不变法设计数字滤波器的优缺点
3.4利用双线性变换法设计IIR数字滤波器
3.4.1双线性变换法的变换原理
3.4.2双线性变换法的优缺点
3.4.3利用双线性变换法设计数字滤波器的步骤
3.5陷波器与全通滤波器
3.5.1陷波器
3.5.2全通滤波器
3.6IIR数字滤波器设计的MATLAB函数
3.7IIR滤波器设计的案例
3.7.1案例3.4：用留数求得脉冲不变法数字滤波器与调用impinvar函数得到的是否一样
3.7.2案例3.5：在调用bilinear函数时为何有的Fs处用实际频率值，有的却用Fs=1
3.7.3案例3.6：为什么不能用impinvar函数
3.7.4案例3.7：为什么滤波器的输出会溢出或没有数值
3.7.5案例3.8：用bilinear函数时，如果Wp和Ws都没有先做预畸会有什么结果
3.7.6案例3.9：如何把任意S系统转换为Z系统
3.7.7案例3.10：把滤波器的滤波过程用差分方程的运算来完成
3.7.8案例3.11：滤波函数filter的调用格式为（y，zf）=filter（b，a，x，zf），其中的zi和zf有何作用
3.7.9案例3.12：如何使用数字陷波器滤除工频信号
3.7.10案例3.13：如何设计数字全通滤波器对IIR滤波器进行相位补偿
3.7.11案例3.14：为什么零相位滤波在起始和结束两端都受瞬态效应的影响
3.8线性相位与FIR系统的相位特性
3.9FIR型数字滤波器的窗函数设计法
3.9.1理想数字滤波器的单位脉冲响应
3.9.2FIR型数字滤波器的矩形窗设计法
3.9.3窗函数设计法
3.10FIR型数字滤波器的频率采样设计法
3.10.1预期频率特性的设置方法
3.10.2频率采样法的设计过程
3.10.3频率采样法的改进
3.11最优等波纹FIR滤波器的设计
3.11.1最小最大化问题的设计
3.11.2对极值数目的限制
3.11.3Parks—McClellan算法
3.12FIR滤波器设计中的MATLAB函数
3.13FIR滤波器设计的案例
3.13.1案例3.15：在窗函数法设计FIR中如何选择窗函数和阶数N
3.13.2案例3.16：用ideal_lp函数和firl函数设计的滤波器是否相同
3.13.3案例3.17：用凯泽窗设计FIR滤波器的优点
3.13.4案例3.18：为什么FIR滤波器不适用于设计数字陷波器
3.13.5案例3.19：通过FIR滤波器的输出，延迟量如何校正
3.13.6案例3.20：通过fir2函数设计任何响应的FIR滤波器
3.13.7案例3.21：通过firpm函数设计的FIR滤波器为什么达不到指标要求
3.13.8案例3.22：如何设计多频带的FIR滤波器
3.13.9案例3.23：如何用FIR滤波器设计数字微分器
3.13.10案例3.24：如何用FIR滤波器设计数字希尔伯特变换器
3.14用FDATool设计数字滤波器
3.14.1IIR滤波器设计
3.14.2FIR滤波器设计
3.14.3SOS系数的进一步说明
3.14.4案例3.25：如何把SOS或Hd转变为滤波器的系数
3.15用fdesign和design设计数字滤波器
3.15.1案例3.26：为什么在使用design函数时常会出现“invalid design method”
3.15.2案例3.27：用fdesign+design的方法与前几节介绍的经典方法设计的滤波器是否相同
3.15.3案例3.28：用fdesign+design方法有什么优点
3.16三分之一倍频程滤波器
3.16.1案例3.29：以FFT—IFFT分析方法求出三分之一倍频程滤波器各频带的声压级
3.16.2案例3.30：以降采样方法求出三分之一倍频程滤波器各频带的声压级
3.16.3案例3.31：用fdesign+design方法求出三分之一倍频程滤波器各频带的声压级
参考文献
第4章信号处理中简单实用的方法
4.1最小二乘法拟合消除趋势项
4.1.1消除趋势项函数
4.1.2案例4.1：基线漂移的修正
4.2寻找信号中的峰值和谷值
4.2.1MATLAB中峰谷值检测的函数
4.2.2案例4.2：已知一个脉动信号，如何求信号的周期
4.2.3案例4.3：如何利用findpeaks函数求谷值
4.2.4案例4.4：在findpeakm函数用'q'参数时如何进行内插
4.3信号中包络的提取
4.3.1希尔伯特变换
4.3.2案例4.5：用希尔伯特变换计算信号的包络
4.3.3案例4.6：用求极大值和极小值的方法来计算信号的包络线
4.3.4案例4.7：用倒谱法来计算语音信号频谱的包络线
4.4提取信号中的特殊区间
4.4.1寻找特殊区间的MATLAB函数
4.4.2案例4.8：如何从一组数据中取得波谷的开始位置和结束位置
4.5平滑处理
4.5.1案例4.9：五点三次平滑法
4.5.2案例4.10：在带噪数据中如何寻找极小值——介绍MATLAB自带的平滑函数smooth
4.5.3案例4.11：在Savitzky—Golay平滑滤波时如何选择窗长和阶数
4.6数据的延拓
4.6.1自回归模型的基本理论
4.6.2前向预测与后向预测
4.6.3前向预测与后向预测的MATLAB函数
4.6.4案例4.12：如何消除信号经零相位滤波后两端的瞬态效应
4.6.5案例4.13：消除希尔伯特变换的端点效应
参考文献
第5章DFT的拓展
5.1短时傅里叶变换
5.1.1短时傅里叶变换和短时傅里叶逆变换
5.1.2短时傅里叶变换的MATLAB函数
5.1.3案例5.1：调用tfrstft函数后用什么方法作STFT的谱图
5.1.4案例5.2：如何通过spectrogram得到一些特定频率的频谱
5.1.5案例5.3：能否对信号的STFT谱图再逆变换转成时间序列
5.2细化FFT（Zoom—FFT）
5.2.1经典的复调制频谱细化分析方法
5.2.2复解析带通滤波器的复调制频谱细化分析方法
5.2.3细化频谱分析的MATLAB函数
5.2.4案例5.4：在函数exzfft_ma中频率刻度是如何计算的
5.2.5案例5.5：如何利用细化频谱提取间谐波的频率
5.3线性调频Z变换（CZT）
5.3.1线性调频Z变换的原理
5.3.2MATLAB的线性调频Z变换函数
5.3.3案例5.6：CZT能细化频谱吗
5.4Goertzel算法
5.4.1Goertzel算法简介
5.4.2DTMF信号简介
5.4.3Goertzel算法对DTMF的应用
5.4.4Goertzel算法和DTMF编解码的MATLAB函数
5.4.5案例5.7：如何产生DTMF编码和如何利用Goertzel算法在带噪DTMF中提取出数值
参考文献
……
第6章DFT的内插
第7章谐波分析
第8章功率谱的估算
附录MATLAB函数速查表
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是太震撼了！我作为一个在信号处理领域摸爬滚打了几年，但总觉得有些理论知识不够扎实，实践经验也比较零散的工程师来说，这本书简直就是及时雨。我之前尝试过一些其他教材，虽然内容也算全面，但总觉得枯燥乏味，特别是那些公式推导，看一眼就头疼。然而，这本书的切入点却让我眼前一亮。它没有一开始就堆砌一大堆复杂的数学公式，而是直接从实际应用场景出发，比如语音信号的降噪、图像的边缘检测、医疗信号的分析等等，这些都是我们日常工作中经常会遇到的问题。更重要的是，它非常巧妙地将MATLAB这个强大的工具融入其中，通过85个精心设计的案例，一步步引导读者去理解信号处理的原理，并且亲手去实现。每个案例都配有详细的MATLAB代码，而且解释得非常清楚，让我能够理解代码背后的逻辑，而不是简单地复制粘贴。我最喜欢的一点是，它不仅仅教你如何“做”，更教你“为什么这么做”，让你真正掌握信号处理的精髓，而不是停留在“知其然”的层面。即使是入门级的读者，也能通过这些案例快速建立起对信号处理的基本认识，而对于像我这样有一定基础的人来说，也能从中发掘出很多新的思路和技巧，解决一些困扰我很久的问题。这本书的编排逻辑也非常清晰，从基础的信号生成、分析，到傅里叶变换、滤波器设计，再到更高级的应用，层层递进，让人感觉学习过程是顺畅而有效的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望从零开始学习信号处理的初学者，我被这本书的“入门到进阶”的学习路径深深吸引。我之前对信号处理一直有些畏惧，觉得它离自己太遥远，充满了复杂的数学公式和抽象的概念。然而，这本书的开篇就以非常友好的方式，让我感受到了信号处理的魅力。它不是一开始就抛出艰涩的理论，而是通过一些非常直观的例子，比如简单的正弦波的生成和叠加，让我能够很快地理解信号的基本概念。随后，书中循序渐进地介绍了傅里叶变换，并且通过可视化工具，让我能够直观地看到时域信号如何转换到频域，以及频率分量是如何变化的。这一点对我来说至关重要，因为我一直很难理解傅里叶变换的物理意义。接下来的章节，关于滤波器设计和应用，也都是通过大量的实例来讲解，让我能够亲手编写代码，实现各种滤波效果，比如去除噪声、提取特定频率的信号等等。书中对每个案例的讲解都非常详细，从问题提出、原理分析，到 MATLAB 代码实现，再到结果的解读，都面面俱到。我感觉这本书让我不再是死记硬背公式，而是通过实践去理解和掌握知识。虽然有些案例可能还需要我花点时间去消化，但整体的学习过程是充满乐趣和成就感的，我相信通过这本书，我一定能够打下坚实的信号处理基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择上的独到之处，让我看到了作者在信号处理工程实践方面的深厚功底。我是一名在通信行业工作的工程师，日常工作经常需要处理各种实际的信号问题，这本书中的很多案例都精准地切中了我的痛点。比如，书中关于噪声抑制的章节，不仅仅讲解了常见的降噪算法，还结合实际的通信场景，比如射频信号的干扰抑制，给出了非常实用的解决方案。此外，书中关于采样定理的讲解，也通过具体的例子，让我更深刻地理解了奈奎斯特采样定律的重要性，以及在实际应用中如何避免混叠现象。让我印象深刻的是，书中关于频谱分析的章节，不仅介绍了多种频谱估计方法，还对不同方法的适用性和优缺点进行了详细的分析，这对我选择合适的分析工具非常有指导意义。我还发现书中关于时频分析的内容，对于理解非平稳信号的特性非常有帮助，比如在分析雷达信号或生物医学信号时，时频分析技术能够提供比传统傅里叶变换更丰富的信息。这本书最大的价值在于，它不是简单地罗列理论，而是将理论与实践紧密结合，通过一个接一个的“实用案例”，让读者能够真正掌握解决实际问题的能力。我感觉这本书就像一本“信号处理工具箱”，里面装满了解决各种信号问题的“利器”，并且附带了详细的使用说明，让我能够快速上手，高效地完成工作。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的深度和广度都远远超出了我的预期，绝对不是一本泛泛而谈的教材。它真正做到了“精讲”，每一个案例都经过了深思熟虑，不仅涵盖了信号处理的核心技术，更展示了这些技术在现实世界中的具体应用。我特别欣赏书中对于各种算法的深入剖析，不仅仅停留在表面，而是会涉及到算法的原理、优缺点、适用场景，甚至还有一些性能优化的建议。比如在讲到滤波器设计时，书中不仅介绍了巴特沃斯、切比雪夫等经典滤波器，还深入讨论了FIR和IIR滤波器的设计方法，并且给出了不同设计策略的权衡。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些更前沿的领域，比如小波分析在信号去噪和特征提取方面的应用，以及谱估计的一些高级技术，这些内容通常在入门级的教材中很难见到。书中的案例非常贴近实际工程需求，很多例子我都觉得可以直接应用到我的工作中，省去了我大量自己摸索的时间。而且，书中在介绍每个概念时，都会给出一个直观的理解方式，避免了纯粹的数学推导带来的枯燥感。作者的讲解风格非常清晰流畅，语言通俗易懂，即使是复杂的概念，也能被他解释得明明白白。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，带着我在信号处理的海洋里遨游，让我不仅学到了知识，更培养了解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为 MATLAB 在数字信号处理领域的应用提供了一个极其宝贵的资源。我是一名在学术界从事信号处理研究的博士生，一直以来都在寻找一本能够系统性地梳理 MATLAB 在信号处理领域应用的教材，这本书恰好满足了我的需求。我非常欣赏书中对 MATLAB 信号处理工具箱的详尽介绍，不仅讲解了各种函数的使用方法，更重要的是，它结合具体的案例，展示了如何利用这些函数来解决复杂的信号处理问题。比如，书中对于 FFT 算法的讲解，不仅仅是简单地介绍 `fft` 函数，而是深入到 FFT 的原理、频谱泄漏、窗函数的作用等，并通过实验展示了不同窗函数对频谱分析结果的影响。这一点对于我的研究工作非常有启发。此外，书中关于滤波器设计的部分，也给出了非常全面的指导，从基本概念到各种设计方法，再到实际应用中的注意事项，都讲解得非常到位。我特别注意到书中关于自适应滤波器的内容，这一点在很多教材中都只是简单提及，而这本书却给出了详细的案例和解释，这对我当前的研究课题非常有帮助。总而言之，这本书将 MATLAB 的强大功能与数字信号处理的理论知识完美结合，为研究人员提供了一个非常实用的参考工具，我强烈推荐给所有在信号处理领域学习和研究的同行们。

评分☆☆☆☆☆