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出版者:Prentice Hall

作者:James H. McClellan

出品人:

页数:523

译者:

出版时间:1998-01-09

价格:GBP 53.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132431712

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
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• 数字信号处理
• 信号处理
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• 通信系统
• 滤波器设计
• 傅里叶变换
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《信号与系统：核心概念解析》 本书旨在为读者提供一个坚实而全面的信号与系统理论基础。本书侧重于对信号与系统基本原理的深入理解，而非特定领域的应用。我们将系统地探讨连续时间信号和离散时间信号的性质，包括周期性、偶性、奇性、能量和功率等关键特征。同时，本书还将深入剖析线性时不变（LTI）系统，这是信号处理和系统分析的核心。读者将学习如何运用卷积积分和卷积和来描述LTI系统的响应，并理解其因果性、稳定性以及频率响应等重要特性。 为了更好地理解信号和系统的行为，傅里叶级数和傅里叶变换将是本书的重要组成部分。我们将详细介绍傅里叶级数在表示周期信号中的作用，以及傅里叶变换如何揭示信号在频域中的组成。读者将熟悉傅里叶变换的各种性质，例如线性、时移、频移、卷积定理等，并学习如何利用它们来分析信号的频谱特性。此外，拉普拉斯变换和Z变换作为傅里叶变换在更广泛系统中的延伸，也将得到详尽的阐述。它们在处理不稳定系统和离散时间系统时尤为重要。本书将详细介绍它们的收敛域、性质以及如何利用它们来求解微分方程和差分方程，从而分析系统的瞬态和稳态响应。 采样定理是连接连续时间信号和离散时间信号的关键桥梁。本书将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，解释在何种条件下可以无失真地从连续信号中恢复离散信号。我们将分析采样过程中产生的混叠现象及其避免方法，为后续的数字信号处理奠定基础。 除了时域和频域分析，本书还将引入概率论在信号分析中的应用。我们将探讨随机信号的基本概念，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度。读者将了解如何利用这些工具来描述和分析随机信号的统计特性，以及它们在噪声分析和通信系统中的作用。 本书的结构安排旨在循序渐进，从基础概念逐步深入到更复杂的理论。每章都包含丰富的理论讲解、清晰的数学推导和典型的示例分析。为了帮助读者巩固所学知识，本书还在每章末尾提供了精心设计的练习题，涵盖了从概念理解到数值计算的各个方面。答案或提示的提供将有助于读者检验学习效果并纠正理解上的偏差。 本书的目标读者包括但不限于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化以及其他相关工程学科的学生和从业人员。无论您是初次接触信号与系统理论，还是希望系统性地回顾和深化现有知识，本书都将是您宝贵的参考资料。本书强调的是对基本概念的深刻理解，而非对某一特定算法或应用的详尽介绍。我们相信，扎实的理论基础是应对未来复杂工程挑战的关键。 章节概述： 第一章：信号基础 连续时间信号与离散时间信号的定义与分类 信号的基本性质：周期性、偶性、奇性、单边信号 信号的能量与功率计算 基本信号的表示：单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号 信号的运算：加法、乘法、积分、微分、延时、幅度缩放 第二章：系统基础 系统的定义与分类 系统的基本性质：线性、时不变性、因果性、稳定性 LTI系统的基本概念 冲激响应的定义与重要性 系统的时域响应：卷积积分与卷积和 第三章：傅里叶级数 周期信号的傅里叶级数表示 三角形式与复指数形式的傅里叶级数 傅里叶级数的收敛性 傅里叶级数的性质：线性、时移、对称性 Parseval 定理 第四章：傅里叶变换 非周期信号的傅里叶变换 傅里叶变换的性质：线性、时移、频移、对称性、微分、积分 卷积定理 Parseval 定理 常用信号的傅里叶变换对 第五章：拉普拉斯变换 拉普拉斯变换的定义与收敛域 单边拉普拉斯变换与双边拉普拉斯变换 拉普拉斯变换的性质：线性、时移、频移、微分、积分、卷积 利用拉普拉斯变换求解线性常系数微分方程 系统函数与零极点分析 第六章：Z变换 Z变换的定义与收敛域 逆Z变换 Z变换的性质：线性、时移、尺度变换、积分、卷积 利用Z变换求解线性常系数差分方程 离散时间LTI系统的系统函数与零极点分析 第七章：采样理论 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理） 理想采样与实际采样 混叠现象及其产生原因 抗混叠滤波器的作用 从离散信号恢复连续信号 第八章：概率论在信号分析中的应用 随机变量与随机过程的基本概念 随机信号的统计特性：均值、方差、概率密度函数 自相关函数与互相关函数 功率谱密度 随机信号在LTI系统中的分析 本书的编写风格注重逻辑清晰、论证严谨，力求让读者在掌握数学工具的同时，更能深刻理解信号与系统背后所蕴含的物理意义和工程原理。通过对本书的学习，读者将能够建立起一套分析和处理信号与系统的通用方法论，为后续更专业的信号处理领域打下坚实的基础。

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说实话，市面上关于信号处理的书籍汗牛充栋，大多不是过于学术化，就是过于碎片化，很难找到一本能系统串联起整个DSP知识体系的。然而，这本教材的结构组织简直是教科书级别的典范。它从最基础的采样定理和量化误差讲起，稳步过渡到离散卷积、差分方程，再到频率域分析，整个脉络清晰得像一张精心绘制的地图。我特别欣赏它在讲解功率谱密度和相关函数时所采用的对比方式，通过不同的应用场景来区分两者的侧重点，这比单纯的数学定义要深刻得多。在学习快速傅里叶变换（FFT）那部分时，作者没有仅仅停留在算法流程上，而是深入探讨了FFT在实际应用中可能遇到的截断效应和栅栏效应，并给出了相应的工程处理建议。这种站在实际应用前沿进行理论阐述的写作风格，极大地增强了教材的实用价值。对于已经有一定基础，希望将知识体系化、并准备迈向高级DSP算法开发的人来说，这本书提供了坚实且可靠的知识框架，让原本零散的概念都找到了自己的位置。

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翻开这本书，首先感受到的是一种沉稳而富有经验的笔触。它并非那种追求最新潮概念堆砌的教材，而是专注于那些经过时间检验、在DSP领域拥有基石地位的核心技术。我个人觉得，它在处理随机信号处理和统计估计这部分内容时，展现出了极高的水准。很多教材在提到维纳滤波器或卡尔曼滤波时，往往只是蜻蜓点水，但这本书却能将随机过程的数学背景和滤波器的优化目标（如最小均方误差）紧密结合起来，论证过程层层递进，让人信服。更难能可贵的是，它在讲解数字相关和谱估计时，清晰地区分了周期图法、韦尔奇法以及现代谱估计方法（如MUSIC）的优缺点和适用场景，这对于处理真实的、带有噪声的测量数据至关重要。阅读体验上，排版清晰，公式推导逻辑严密，注释得当，即便是面对复杂的数学推导，也不会感到思维混乱，仿佛有一位经验丰富的导师在你身边细心指导一般。

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这本书对于实践者的友好程度是令人惊喜的。很多DSP教材在理论讲完后，就戛然而止，留给读者一个“现在你去用吧”的尴尬局面。但这本教材在关键的算法实现点，比如FFT的蝶形运算结构、FIR滤波器的直接型与级联型的效率对比，甚至是定点运算下的溢出问题，都给予了具体的讨论和建议。它仿佛在提醒读者，理论上的完美并不等同于硬件上的高效。我尤其喜欢它在介绍有限脉冲响应（FIR）滤波器设计时，对于如何选择窗函数来平衡过渡带宽和阻带衰减的实用性分析。这种深入到实现细节的讲解，极大地缩短了理论知识向实际产品转化的距离。对于正在从事嵌入式系统或实时信号处理项目的人员来说，这本书不仅仅是参考书，更像是一本“避坑指南”，它帮助我们预见并解决了在资源受限环境中可能遇到的性能瓶颈和精度问题。毫无疑问，这是一本集理论深度、结构清晰和工程实用性于一体的优秀作品。

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这本《数字信号处理基础》简直是为那些在DSP领域摸爬滚打却总感觉抓不住重点的工程师和学生量身定做的。它没有陷入那些令人望而生畏的数学推导的泥潭，而是以一种非常直观、工程化的视角，把傅里叶变换、Z变换这些核心概念掰开揉碎了讲。我记得我之前看其他教材时，光理解离散时间信号和系统的基本定义就要花上好几天，但这本书里，作者巧妙地用了一些生活化的例子和清晰的图示，比如模拟音频信号到数字域的转换过程，那种“豁然开朗”的感觉真是太棒了。特别是关于滤波器设计的章节，它没有直接抛出复杂的公式，而是先讲解了为什么需要低通、高通或者带通，然后才引入了窗函数法、双线性变换等设计手段，每一步的逻辑衔接都非常自然。对于初学者来说，它提供的不是冷冰冰的理论，而是一套可以立刻在实验平台（比如MATLAB或者各种DSP芯片）上验证和实践的工具箱。这本书的讲解深度恰到好处，既保证了理论的严谨性，又避免了过度理论化带来的学习障碍，真正做到了“打好地基，方便盖高楼”。如果你想快速、扎实地掌握DSP的工程核心，这本书绝对是你的首选。

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这本书的独特之处在于它对“理解”的强调胜过了对“记住”的推崇。我接触过不少教材，它们把各种变换公式堆砌在一起，让读者疲于奔命地去背诵，却很少解释这些变换背后的物理意义是什么。这本书则不然，它会花大量篇幅去解释为什么我们需要从时域转向频域，时域上的卷积如何对应到频域上的乘积，以及这种转换在实际工程中能带来多大的计算效率提升。例如，在介绍IIR滤波器设计时，它没有简单地给出巴特沃斯和切比雪夫滤波器的参数公式，而是通过分析它们的幅频特性曲线，直观地展示了通带和阻带的过渡特性差异，这使得选择合适的滤波器类型不再是盲目的试错，而是一种有据可依的设计决策。这种强调“知其然，更知其所以然”的教学理念，使得学习过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的记忆。对于那些渴望成为真正理解信号本质的工程师，这本书提供的思维模式远比书中的具体结论更有价值。

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DSP入门书，讲的很详细

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