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出版者:第1版 (2008年5月1日)

作者:

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2008-5

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302172291

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• matlab
• MATLAB
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• 数字信号处理
• DSP
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• 图像处理
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• 谱分析
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《数字信号处理：原理、算法与 MATLAB 实现》 内容简介 本书全面深入地探讨了数字信号处理（DSP）的核心理论、关键算法以及在MATLAB环境下的实际应用。本书旨在为学习者提供一个坚实的理论基础，并 equips them with the practical skills necessary to tackle real-world signal processing challenges. 第一部分：数字信号处理基础 本部分首先介绍信号与系统的基本概念，包括连续时间信号与离散时间信号的定义、性质及其表示方法。我们将深入研究信号的分类，如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等，并分析它们的数学特性。 接着，本书将详细阐述线性时不变（LTI）系统的基本理论。我们将学习如何描述LTI系统的输入-输出关系，重点介绍卷积的概念及其在系统分析中的作用。通过对卷积定理的深入剖析，读者将理解系统频率响应的意义，并学会如何利用频率域工具来分析和设计系统。 傅里叶分析是数字信号处理的基石。本书将详细介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其性质。我们将重点讲解DFT在实际计算中的重要性，以及如何通过快速傅里叶变换（FFT）算法高效地计算DFT，从而实现对信号频谱的深入分析。此外，还将介绍傅里叶级数在周期信号分析中的应用。 Z变换是分析离散时间系统的重要数学工具。本书将系统介绍Z变换的定义、性质以及逆Z变换的方法。我们将重点讲解Z变换在系统稳定性分析、因果性判断以及系统函数构建中的应用。通过Z变换，读者将能更深刻地理解离散时间系统的频率响应特性和动态行为。 第二部分：数字信号处理关键算法 本部分聚焦于数字信号处理中的核心算法，并提供详细的原理阐述和MATLAB实现指导。 滤波器的设计与实现： 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的组成部分。本书将详细介绍数字滤波器的分类，包括无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 IIR滤波器设计： 我们将深入探讨IIR滤波器的设计方法，包括巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器等经典类型。本书将详细介绍原型设计、模拟-数字转换（如脉冲不变法、双线性变换法）以及参数提取等步骤。读者将学习如何根据特定的幅频响应要求来设计IIR滤波器，并理解不同类型IIR滤波器的优缺点。 FIR滤波器设计： 本书将重点介绍FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。我们将详细分析不同窗函数的特性及其对滤波器性能的影响，并指导读者如何根据阻带衰减、过渡带宽度等指标选择合适的窗函数和设计参数。此外，还将介绍Parks-McClellan算法等更高级的FIR滤波器设计方法。 滤波器性能分析： 无论IIR还是FIR滤波器，本书都将指导读者如何利用MATLAB工具分析滤波器的频率响应（幅频响应、相频响应）、群延迟、零极点图等关键性能指标，并评估其是否满足设计要求。 谱估计： 准确的谱估计是理解信号内在频率成分的关键。本书将介绍多种经典的谱估计方法。 经典谱估计： 我们将回顾周期图法（Periodogram）和改良周期图法（Modified Periodogram），并分析它们的优缺点，特别是方差不一致的问题。 现代谱估计： 本书将深入介绍更先进的谱估计技术，包括Bartlett法、Welch法、Blackman-Tukey法等，它们通过对数据分段平均等方式来降低方差，提高估计精度。 参数化谱估计： 我们还将介绍基于模型的方法，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，并通过Yule-Walker方程、Burg算法等来估计模型参数，从而获得更精细的谱结构信息。 采样理论与重构： 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤。本书将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释采样频率与信号最高频率之间的关系，以及欠采样可能导致的混叠现象。我们将深入探讨采样过程中的关键因素，包括抗混叠滤波器的设计和作用。 信号重构是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。本书将介绍插值（Interpolation）技术，如零阶保持、一阶保持、sinc插值等，并讨论不同插值方法的适用场景及其在重构精度上的差异。 第三部分：MATLAB在数字信号处理中的应用 本部分将重点展示如何利用MATLAB强大的信号处理工具箱来实践前面介绍的理论和算法。 MATLAB信号处理工具箱概览： 本节将介绍MATLAB信号处理工具箱的核心函数和功能模块，包括信号生成、信号分析、滤波器设计、谱分析、系统建模等。 滤波器设计与实现示例： 我们将通过具体的MATLAB代码示例，演示如何设计和实现IIR和FIR滤波器。读者将学习如何使用`filterDesigner`工具或直接调用函数（如`butter`、`cheby1`、`fir1`、`firpm`等）来设计滤波器，并通过`freqz`、`grpdelay`等函数来分析其性能。 谱估计实践： 本节将展示如何利用MATLAB实现不同的谱估计方法。我们将使用`periodogram`、`pmusic`、`pburg`等函数来估计信号的功率谱密度，并对比不同方法的优劣。 信号生成、分析与处理： 本书将提供大量MATLAB代码，演示如何生成各种类型的信号（如正弦波、方波、噪声信号、随机信号等），如何进行信号的滤波、卷积、变换（如FFT、STFT），以及如何进行信号的去噪、增强等实际处理。 系统建模与仿真： 通过MATLAB，读者将学习如何建立离散时间系统的数学模型，并对其进行仿真分析。我们将介绍如何利用传递函数（`tf`）、零极点增益（`zpk`）等表示方法来描述系统，并利用`lsim`、`impulse`、`step`等函数来观察系统的动态响应。 第四部分：高级主题与应用实例 本部分将进一步拓展数字信号处理的视野，介绍一些高级概念和实际应用。 自适应滤波器： 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到特定的滤波目标。我们将介绍LMS（Least Mean Squares）算法和RLS（Recursive Least Squares）算法等经典的自适应滤波算法，并展示其在噪声消除、均衡器等方面的应用。 多速率信号处理： 多速率信号处理涉及对信号进行不同采样率的转换，如抽取（Decimation）和内插（Interpolation）。本书将介绍多速率滤波器的设计和实现，以及其在数字通信、音频处理等领域的应用。 小波变换： 相对于傅里叶变换，小波变换能够提供时间和频率的局部化信息，更适合分析非平稳信号。我们将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理，并展示其在信号去噪、特征提取等方面的应用。 应用实例： 本书将通过多个实际应用案例，巩固和深化读者对数字信号处理的理解。这些案例可能包括： 音频信号处理： 回声消除、语音增强、音乐信号分析。 通信系统： 调制解调、信道均衡、频谱分析。 图像处理： 图像滤波、边缘检测、图像压缩。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与去噪。 其他领域： 雷达信号处理、振动分析等。 本书特色： 理论与实践相结合： 强调数学理论的严谨性，并紧密结合MATLAB的实际编程操作。 循序渐进的教学方法： 从基础概念入手，逐步深入到高级算法和应用。 丰富的MATLAB代码示例： 提供可执行的代码，方便读者学习和实践。 覆盖面广： 涵盖数字信号处理的核心理论、关键算法和重要应用。 注重启发性： 鼓励读者独立思考，探索更深层次的信号处理问题。 本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生、研究生，以及从事信号处理领域工作的工程师和研究人员。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握数字信号处理的知识体系，并熟练运用MATLAB解决实际工程问题。

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我接触数字信号处理的时间不长，所以更关注的是入门的友好度。这本书在入门阶段的表现令人印象深刻。它的语言风格非常贴近实际工程应用的场景，很少有那种纯粹为了炫耀数学技巧而堆砌的理论。一开始就从采样定理、量化误差这些最基础的概念讲起，每一个概念的引入都有明确的应用背景作为铺垫。例如，在讲解模数转换（ADC）时，书中详细讨论了过采样和欠采样技术，并用MATLAB仿真展示了它们如何提高有效分辨率。这种“先看到问题，再学习工具”的叙事结构，极大地激发了我的学习兴趣。而且，每章后面的习题设计得非常巧妙，它们不仅仅是数学计算，更多的是要求读者利用MATLAB进行小型项目的设计和验证。这让我感觉自己学的知识不是孤立的，而是可以立即投入使用的“工具箱”。对于刚踏入DSP领域的学生来说，这本书无疑是打开大门的金钥匙，它成功地将一门被认为是枯燥的学科变得生动有趣。

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我拿到这本书的时候，主要是冲着它在通信系统信号处理方面的应用去的，不得不说，这本书在这方面的深度和广度都超出了我的预期。它对于信道编码、调制解调等关键环节的处理，用MATLAB进行了非常清晰的仿真演示。我发现，很多其他教材中晦涩难懂的理论，通过书中提供的仿真脚本，瞬间变得直观起来。举个例子，在讨论信噪比对误码率的影响时，作者不仅展示了理论曲线，还用MATLAB生成了大量的仿真数据点，并与理论曲线进行叠加对比，这种视觉冲击力是任何文字描述都无法比拟的。此外，书中对随机信号处理的章节处理得也非常精妙，对于功率谱密度估计方法的对比分析，包括 Welch 法、周期图法等，都详尽地展示了它们在不同数据长度和窗口函数下的性能差异。这本书的价值就在于，它不仅是教科书，更像是一位耐心的导师，一步步引导你构建起完整的数字信号处理仿真环境和分析思维。对于工程技术人员来说，这本书的实操价值是无法估量的。

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这本书的编排逻辑给我留下了深刻的印象，它似乎有一种将离散时间信号处理的整个知识体系“模块化”的意图。我尤其欣赏它对二维信号处理和图像处理基础的整合。通常，信号处理的书籍会把图像处理作为附属章节，但这本书给予了足够的篇幅来详细讨论二维离散卷积、二维傅里叶变换在图像增强和边缘检测中的应用。作者并没有停留在简单的二维卷积核定义上，而是深入探讨了在频率域进行卷积的优势，以及如何利用汉明窗、汉宁窗等对频谱进行平滑处理，以减少混叠和振铃效应。书中提供的图像处理案例，如去噪（高斯白噪声、椒盐噪声的处理）和图像恢复（维纳滤波），都是通过MATLAB的图像工具箱实现的，代码清晰且效率极高。这使得我能够快速地搭建起一个基础的数字图像处理平台。对于那些希望将DSP知识拓展到图像和视频领域的研究生或工程师来说，这本书提供了非常扎实的理论基础和实践指导，是一部跨学科学习的良伴。

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坦白讲，我是一个对编程和数学推导都有一定基础的读者，阅读这本书主要是想查漏补缺，看看它在系统辨识和状态空间模型方面有没有独特的见解。结果是，这本书在这些相对“硬核”的领域处理得相当成熟和专业。它对卡尔曼滤波的讲解非常到位，从基本的线性卡尔曼滤波到扩展卡尔曼滤波（EKF）的推导过程，逻辑严密，没有丝毫跳跃。更让我惊喜的是，它没有将系统辨识局限于简单的模型匹配，而是引入了基于子空间理论的方法，并通过MATLAB代码展示了如何从实验数据中直接提取系统的状态空间矩阵。这种处理方式，在传统的信号处理教材中是比较少见的。这本书的排版和图表质量也值得称赞，清晰的图形和结构化的章节安排，使得即使是复杂的数学推导，也能保持高度的可读性。对于有一定DSP基础，希望向更高阶控制和估计理论迈进的读者，这本书提供了非常坚实的桥梁。

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这本书真是让人眼前一亮，内容涵盖了从基础理论到实际应用的方方面面，尤其是在算法实现和代码示例上做得非常到位。作者在讲解傅里叶变换、Z变换等核心概念时，深入浅出，即便是初学者也能很快抓住要点。我特别欣赏它在讲解滤波设计和谱分析时所采用的循序渐进的结构，它不仅仅是罗列公式，更重要的是教会读者如何利用MATLAB强大的工具箱来解决实际问题。比如，在介绍自适应滤波器时，不仅给出了理论推导，还提供了具体的m文件示例，让我能够亲手调试，理解不同参数设置对收敛速度和性能的影响。这种理论与实践紧密结合的方式，极大地提升了我的学习效率，感觉自己不再是单纯地记忆知识点，而是在真正掌握一种解决问题的能力。如果说有什么可以改进的地方，可能是在高级话题的讨论上可以再深入一些，比如在非线性信号处理或者小波分析的某些前沿应用上，或许可以增加一些更具挑战性的案例。但总体来说，对于希望系统学习数字信号处理并通过MATLAB实践的读者而言，这是一本不可多得的优秀教材。

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