Introduction to Electroacoustics and Audio Amplifier Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kendall Hunt Pub Co

作者:Leach, W. Marshall/ Leach, Marshall

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:

价格:66.95

装帧:Pap

isbn号码:9780757503757

丛书系列:

图书标签:

• 1
• Electroacoustics
• Audio Amplifiers
• Audio Engineering
• Sound Systems
• Circuit Design
• Electronics
• Signal Processing
• Audio Technology
• Amplifier Design
• Acoustics

好的，为您提供一本关于 《现代信号处理与通信系统设计》 的图书简介，力求详尽且自然： 《现代信号处理与通信系统设计》 本书导读 在信息爆炸的数字时代，从移动通信到高保真音频，再到复杂的雷达和医学成像，有效、可靠地处理和传输信息已成为工程技术的核心挑战。本书《现代信号处理与通信系统设计》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统地探讨当前信号处理的前沿理论、关键算法及其在实际通信系统中的设计与实现。 本书的结构经过精心设计，旨在帮助读者建立扎实的数学基础，同时聚焦于工程实践中的具体问题和解决方案。我们不仅关注经典理论的严谨性，更强调新一代技术，如机器学习在信号处理中的应用，以及软件定义无线电（SDR）等现代设计范式的整合。 第一部分：信号处理基础与数学工具 本部分是全书的基石，重点在于巩固读者对信号分析的数学工具箱。我们从连续时间信号和系统的分析入手，详细阐述傅里叶变换（FT）及其在频域分析中的核心地位。随后，我们将重点转移到离散时间信号处理（DTSP）的核心——离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。 特别值得一提的是，本书对快速傅里叶变换（FFT）算法的实现细节进行了深入剖析，包括蝶形运算和不同分解结构（如基2、分段算法）的优劣比较，这对任何需要进行实时或高效频谱分析的工程师都至关重要。 在系统响应方面，本书详细讲解了线性时不变（LTI）系统的卷积、Z变换的性质及其在系统稳定性和因果性分析中的应用。我们使用大量的实例来展示如何利用Z域分析来设计和评估滤波器，确保理论与实践的紧密结合。 第二部分：数字滤波器设计与实现 数字滤波器是信号处理领域最常用、最关键的技术模块。本部分将系统地介绍两种主要的滤波器类型：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。 在IIR滤波器设计中，我们将从模拟滤波器的原型（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器）出发，详细讲解双线性变换（Bilinear Transform）和脉冲不变法在从模拟到数字域转换中的应用。设计实例将聚焦于如何控制通带纹波、阻带衰减和过渡带宽，以满足特定的性能指标。 FIR滤波器部分，我们将重点放在窗口函数法（如汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）的设计原理和适用场景。此外，我们还将介绍更先进的频率采样法和最优幅度设计法（如Parks-McClellan算法），这些方法对于需要精确控制滤波器幅频特性的应用场景至关重要。 在实现层面，本书探讨了量化效应、舍入误差和溢出问题对有限精度数字滤波器性能的影响。我们介绍了定点运算的考量，以及如何利用DSP处理器架构的特点来优化滤波器的运算效率。 第三部分：通信系统中的信号调制与解调 本部分将信号处理理论桥接到实际的通信链路设计。我们从信息论的基本概念出发，如香农-哈特利定理，奠定系统容量的理论上限。 关键内容集中在数字调制技术。本书系统梳理了线性调制（如ASK、PSK、QAM）和非线性调制（如FSK、MSK）的原理。对于每一种调制方式，我们都会详细分析其星座图、功率谱密度（PSD）的特性，以及在加性高斯白噪声（AWGN）信道中的误码率（BER）性能。 更进一步，我们深入探讨了载波恢复和定时同步技术的复杂性。同步是实现相干解调的关键步骤，本书介绍了几种常用的同步算法，包括Gardner定时同步器和基于相位检测的载波恢复技术。 在多址接入方面，本书对码分多址（CDMA）和正交频分复用（OFDM）技术进行了详细的比较分析。特别是对于OFDM，我们剖析了其应对频率选择性衰落的优势，并重点讨论了循环前缀（CP）的设计、载波间干扰（ICI）的抑制以及峰均功率比（PAPR）问题的工程缓解策略。 第四部分：现代技术与系统级设计 随着计算能力的飞速提升，信号处理的应用边界正在不断拓展。本部分关注当前热点技术和系统集成。 我们对自适应滤波技术进行了深入讲解，包括LMS（最小均方误差）算法和RLS（递归最小二乘）算法。这些技术在回声消除、噪声消除和信道均衡等自适应系统中扮演着核心角色。本书通过仿真案例展示了这些算法的收敛特性和稳态性能。 此外，本书还引入了机器学习在信号处理中的应用。我们探讨了如何利用深度神经网络（DNN）进行盲源分离、信道估计和非线性失真校正。这部分内容着眼于未来，展示了如何利用数据驱动的方法解决传统算法难以应对的复杂非线性问题。 最后，本书以软件定义无线电（SDR）架构作为系统集成的案例。我们探讨了从基带到射频的完整处理流程，对比了FPGA、GPU和通用CPU在不同信号处理任务中的优势，指导读者理解如何将理论转化为可操作的、高性能的嵌入式系统设计。 目标读者 本书适合于电子工程、通信工程、信息科学等专业的高年级本科生和研究生，以及从事通信、雷达、声学处理、仪器仪表等领域工作的工程师和研究人员。阅读本书需要具备微积分、线性代数和基础电路理论的知识。

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