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《DSP开发应用技术》主要介绍DSP技术在众多科技领域中的应用，包括在数据采集和处理、现代通信技术、软件无线电、图像处理、语音信号处理、音/视频信号处理及消费电子产品、测控系统、电力和电机控制、水声和声纳及雷达信号处理、仪器仪表和其他领域中的应用。每章均围绕系统和设备的软硬件组成、功能、特点进行精炼的介绍。
《现代信号处理与系统分析导论》 图书简介 本书旨在为信号处理领域的初学者、工程师以及希望深入理解信号处理理论和实践的科研人员提供一套全面、系统且深入的导论。本书摒弃了过于晦涩的纯数学推导，转而注重工程应用和直观理解，旨在架起理论与实践之间的桥梁。全书内容涵盖了从基础的信号与系统理论到先进的数字信号处理技术，侧重于如何利用现代工具和方法解决实际工程问题。 第一部分：信号与系统的基础框架 本部分奠定了整个信号处理的理论基石。我们首先从信号的本质入手，探讨连续时间信号（CT）与离散时间信号（DT）的表示方法、特性，以及它们之间的关系，例如采样理论。重点讲解了线性时不变（LTI）系统的基本概念，这是理解所有信号处理系统的核心。 信号的描述与分类： 详细阐述了能量信号、功率信号、周期信号与非周期信号的区分。引入了傅里叶级数和傅里叶变换，展示了信号在频域中的表示，强调了频谱分析的重要性。 系统响应与分析： 深入讲解了系统的冲激响应（Impulse Response）和系统函数（Transfer Function）。通过卷积积分和卷积和，清晰地展示了信号通过LTI系统后的输出是如何形成的。这一部分特别注重理解时间域分析（卷积）与频率域分析（乘法）之间的对偶性。 经典变换工具： 系统的分析工具——拉普拉斯变换和Z变换被详尽阐述。我们不仅展示了这些变换在求解微分方程和差分方程中的强大能力，还深入分析了收敛域（ROC）的概念，这对于判断系统的稳定性和因果性至关重要。 第二部分：离散时间信号处理的核心技术 随着计算能力的提升，离散时间信号处理已成为现代工程的主流。本部分将重点放在数字信号处理（DSP）的实际操作层面。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT是连接时域和频域的桥梁。我们详细解析了DFT的定义、性质及其在周期延拓中的影响。随后，本书用了大量篇幅介绍FFT算法（特别是Cooley-Tukey算法）的原理、实现效率和实际应用中的注意事项，例如窗函数（Windowing）的选择对频谱泄漏的影响。 数字滤波器设计： 滤波器是信号处理的心脏。本书将数字滤波器分为两大类进行深入探讨： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 基于模拟滤波器的变换（如双线性变换法），介绍巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的设计步骤，重点分析其相位的非线性特性和实现的复杂度。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 详细讲解了窗函数法和频率采样法的设计流程。强调FIR滤波器固有的线性相位特性，这在对信号相位要求严格的应用中具有无可替代的优势。本书提供了不同窗函数（如海明窗、汉宁窗）的性能对比。 第三部分：随机信号处理与系统辨识 现实世界中的许多信号都带有噪声或随机性。本部分将信号处理提升到了统计学的层面，处理含有不确定性的信号。 随机过程基础： 介绍随机信号的基本概念，如平稳性（宽平稳、严平稳）、遍历性。核心讲解了自相关函数和互相关函数，它们是分析随机信号统计特性的关键工具。 功率谱密度（PSD）： 阐述了维纳-辛钦（Wiener-Khinchin）定理，将随机信号的功率分布与相关函数联系起来。重点对比了周期图法（Periodogram）和更先进的非参数谱估计方法（如Welch法）在减少方差和改善分辨率上的优劣。 最优滤波： 引入卡尔曼滤波（Kalman Filter）的基本框架，作为线性高斯系统中的最优线性无偏估计器。虽然不涉及复杂的矩阵运算证明，但会着重解释其预测-更新循环的直观含义，以及它在状态估计和导航系统中的核心作用。 第四部分：现代信号处理的应用实例 为了巩固理论知识，本书的最后一部分选取了几个前沿且重要的应用领域进行案例分析。 多速率信号处理： 介绍信号的抽取（Down-sampling）和插值（Up-sampling）技术，重点分析了滤波后下采样（Farrow结构）的原理，并探讨了其在音频压缩和软件定义无线电（SDR）中的应用。 短时傅里叶变换（STFT）与小波分析： 针对非平稳信号，详细阐述了STFT的局限性（时频分辨率的固定性）。随后，引入小波变换（Wavelet Transform）的概念，解释其多分辨率分析的优势，并简要介绍其在去噪和特征提取中的潜力。 线性预测编码（LPC）： 在语音处理和数据压缩中，LPC通过建模信号的自相关性来预测未来样本。本书会介绍LPC的基本模型和其在语音合成中的作用。 本书特色： 本书的特点在于强调直观理解和工程实现。每章均配有大量的图示来解释抽象概念，并辅以详细的MATLAB/Python代码示例，使读者能够立即将所学理论应用于实际数据。我们避免了过度深奥的证明，将重点放在如何正确地选择算法、设置参数并解释结果上，确保读者能够真正掌握“如何做”而不是仅仅停留在“是什么”的层面。本书是自学或作为专业课程教材的理想选择。
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