数字信号处理――基于计算机的方法（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Sanjit K. Mitra

出品人:

页数:0

译者:余翔宇

出版时间:2018-6

价格:86.10元

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isbn号码:9787121339219

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《信号处理的艺术与实践：现代方法探索》 导言：理解与驾驭信息流动的基石 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种形式的信号所包围——从远方恒星发出的微弱电波，到手机网络中高速传输的数据包，再到医疗设备采集的人体生理指标。信号处理，正是连接物理世界与数字世界的桥梁，它赋予我们洞察、提取、增强和重建信息的强大能力。本书《信号处理的艺术与实践：现代方法探索》并非专注于某一种特定的实现技术或算法的深度剖析，而是力求为读者构建一个关于信号处理核心哲学、数学基础及其在当代工程实践中广泛应用的宏大图景。 本书的撰写目标是清晰阐释信号处理领域的“为什么”和“是什么”，而非详述如何精确地在特定硬件平台上部署某类已成熟的数字滤波器的实现细节。我们将探讨信号的本质属性、分析工具的演进历程，以及当前驱动前沿研究的关键理论支柱。 --- 第一部分：信号与系统的基本范式 本部分旨在为读者打下坚实的分析基础，聚焦于信号和系统的概念框架，这是所有信号处理活动的出发点。 第一章：信号的本质与表征 我们将从最基础的视角审视信号。信号是什么？它是一个随时间、空间或其他独立变量变化的物理量，承载着信息的载体。本章将区分连续时间信号与离散时间信号的根本差异，阐明为何这种抽象和离散化是现代处理的必要前提。重点在于理解信号的能量、功率概念，以及随机信号与确定性信号的对立统一关系。我们不会深入到复杂的随机过程理论推导，而是侧重于如何通过统计特性（如均值、方差）来描述不可预测的信号。 第二章：线性时不变（LTI）系统理论框架 LTI系统是信号处理的理想化模型，它极大地简化了分析的复杂性。本章将详细阐述线性与时不变性的严格定义。我们将引入卷积的概念——作为LTI系统输入和冲激响应之间关系的数学表达——但着重于解释其物理意义：即系统输出是对输入信号在时间轴上平移和缩放的累积效应。读者将学习如何利用系统的频率响应来预测其对不同频率成分的处理方式，理解相位延迟和群延迟对信号完整性的影响。 第三章：从时域到频域的视角转换 频率域分析是信号处理的灵魂所在。本章将介绍傅里叶分析的强大威力，它揭示了信号隐藏在时间变化背后的结构。我们将探讨傅里叶级数和傅里叶变换的数学形式，并花费大量篇幅解释傅里叶变换在物理世界中的直观含义——即如何将一个复杂的波形分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。此外，我们将讨论双边谱与单边谱的区别，以及功率谱密度（PSD）如何成为描述随机信号频谱特征的关键工具。 --- 第二部分：离散化与信息获取的挑战 当信号从连续世界进入数字领域时，我们面临一系列新的挑战和机遇。本部分关注采样、量化及其在离散系统中的处理。 第四章：采样理论与重建的极限 采样的核心在于如何用离散点准确地代表连续过程。本章将详细解析奈奎斯特-香农采样定理的理论依据，强调采样率与信号带宽之间的不可逾越的界限。我们将深入讨论混叠（Aliasing）现象的成因——当高频信息被错误地解释为低频信号时所带来的灾难性后果。关于信号重建，本章将介绍插值函数的理论基础，但不会纠缠于具体的数字重建算法的实现细节，而是关注理论上的可行性和限制。 第五章：Z变换与离散时间系统的分析 Z变换是处理离散时间信号和系统的主要数学工具，它在离散域中扮演的角色与傅里叶变换在连续域中的角色相似，但适用范围更广。我们将考察Z变换的收敛域（ROC）的概念，理解ROC如何决定一个系统的因果性、稳定性。本章的核心在于利用Z变换来分析差分方程，并直观理解传递函数在Z平面上的极点和零点配置如何决定系统的动态特性。 --- 第三部分：滤波与变换：信息提取的核心技术 滤波是信号处理中最常见也是最重要的操作。本部分聚焦于设计和理解不同类型的滤波器，以及高效的变换方法。 第六章：经典滤波器的设计原理 滤波器是用来选择性地通过或阻止特定频率范围信号的工具。我们将系统地介绍模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）的基本设计哲学，并阐述这些哲学如何被映射到离散系统中。重点在于理解滤波器的性能指标：通带纹波、阻带衰减、过渡带宽等，以及不同滤波器类型之间的权衡取舍——例如，线性相位响应的价值与更陡峭的衰减之间的矛盾。 第七章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）的对立统一 本章将区分FIR和IIR滤波器的结构和特性。我们将讨论FIR滤波器固有的线性相位优势及其在传输信号保真度方面的重要性，同时分析其通常需要更高阶数的代价。对于IIR滤波器，我们将探讨其利用反馈带来的效率，但同时也要警惕其可能引入的非线性相位失真和潜在的稳定性问题。本书将侧重于理解这两种结构的根本区别，而不是具体到窗函数或双线性变换的具体步骤。 第八章：快速傅里叶变换（FFT）与算法效率 FFT是一种计算离散傅里叶变换（DFT）的革命性算法。本章不深入探讨FFT的蝶形运算或位翻转算法的细节，而是强调其对计算复杂度的颠覆性影响——从$O(N^2)$到$O(N log N)$的飞跃。我们将讨论FFT的应用场景，特别是当我们需要进行频谱分析或实现高效的卷积运算（如快速卷积）时，FFT的不可替代性。 --- 第四部分：现代信号处理的前沿视角 本部分超越了传统的线性时不变系统模型，探讨了处理复杂、非平稳信号和噪声的现代工具。 第九章：自适应滤波与随机过程的应用 在许多实际场景中，信号的统计特性是随时间变化的，或我们对噪声的了解是不完全的。本章引入自适应滤波的概念，即滤波器参数能够根据实时观测数据自动调整的能力。我们将概述维纳滤波器的理论基础，并介绍诸如最小均方误差（LMS）算法的原理，强调其在盲源分离、回声消除等领域的重要性，关注其收敛性和跟踪能力。 第十章：小波分析：多分辨率的视角 傅里叶分析的局限性在于它无法提供信号的瞬时频率信息。小波分析作为一种非平稳信号分析工具应运而生。本章将介绍小波变换的核心思想：使用具有时域和频域局部特性的基函数（小波）来分解信号。我们将对比短时傅里叶变换（STFT）与小波变换的优劣，并解释多分辨率分析如何使我们能够在不同的时间尺度上，以不同的分辨率来“观察”信号的结构变化，这对于分析瞬态事件和突变信号至关重要。 结论：信号处理的未来图景 本书最后将简要展望信号处理领域面向未来的挑战，如高维信号处理（图像、视频）、大数据流的处理效率，以及与机器学习方法（如深度学习）的交叉融合。我们将强调，无论技术如何发展，对信号本质、系统响应和频率域洞察力的深刻理解，永远是解决任何复杂信号处理问题的核心能力。本书致力于培养的是这种深层的、批判性的分析思维。

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这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

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我一直觉得，一本好的技术书籍，不仅要内容扎实，更要有良好的可读性。这本书在这一点上做得非常出色。作者的语言清晰流畅，即使是比较复杂的概念，也能够用相对容易理解的方式进行解释。而且，书中穿插的各种图表和示意图，更是极大地增强了可读性，帮助读者直观地理解抽象的数学模型和算法流程。我曾经在阅读其他一些DSP书籍时，因为过于晦涩的语言而感到沮丧，但读这本书的时候，我几乎没有遇到这种障碍，反而有一种“豁然开朗”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的优点之一就是它的普适性。虽然书名中提到了“基于计算机的方法”，但它并没有局限于某一种特定的编程语言或软件平台。它提供的代码示例通常是伪代码或者使用通用性较强的语言（如MATLAB），这使得读者可以根据自己的学习环境和偏好，轻松地将其迁移到C/C++、Python等其他语言中。这种跨平台的灵活性，大大增加了这本书的应用价值，让不同背景的学习者都能从中受益。我身边有很多同学，虽然使用的开发环境不同，但大家都在阅读这本书，并且都能从中找到适合自己的学习路径。

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这本书在内容的组织上，我个人觉得非常人性化。它不会把所有的内容一股脑地堆砌在一起，而是将相关的知识点进行逻辑上的划分和归类，使得每一章的重点都非常突出。比如，关于滤波器设计的部分，它会先介绍FIR和IIR滤波器的基本原理，然后分别讲解不同的设计方法，并提供相应的MATLAB或Python代码示例。这种结构化的学习方式，让我能够有条不紊地吸收知识，不会感到混乱或迷失。每次读完一个章节，我都能清楚地知道自己掌握了哪些新的技能，以及这些技能可以应用在哪些场景中。

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作为一名正在学习数字信号处理的学生，我发现这本书提供了非常丰富的资源。除了详细的文字讲解和代码示例，它还提供了大量的参考文献，可以帮助我进一步深入研究某个特定的主题。而且，很多章节的结尾都会提供“进一步阅读”的建议，指向更专业的文献或更高级的主题，这对于我这种渴望不断进步的学习者来说，是非常宝贵的指引。它就像一个引路人，在我学习的道路上，不仅指明了方向，还提供了丰富的工具和资源，让我能够更有效地探索知识的海洋。

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令我印象深刻的是，这本书在细节的处理上做得非常到位。比如，在讲解FFT算法时，它不仅给出了算法的原理和实现，还详细分析了其在计算效率上的优势，以及可能出现的数值精度问题。在讲解窗函数时，它会列举各种常用窗函数的特性曲线，并对比分析它们在频率分辨率和旁瓣抑制方面的权衡，让你在实际应用中能够根据具体需求做出最优选择。这种对细节的关注，让我在学习过程中少走了很多弯路，也对DSP的应用有了更深刻的理解。我曾在一个项目中遇到过一个信号分析的难题，翻阅这本书的相应章节，里面的分析方法和解决方案立刻给了我启发，最终顺利地完成了项目。

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总而言之，这本书是我近期阅读过的最满意的一本关于数字信号处理的书籍。它不仅为我提供了坚实的理论基础，更教会了我如何将这些理论付诸实践。从入门到深入，从理论到应用，这本书都给出了非常详尽和有用的指导。我强烈推荐给所有对数字信号处理感兴趣的学习者、工程师和研究人员。这本书绝对会成为你DSP学习道路上不可或缺的得力助手，它会帮助你克服学习中的困难，激发你的研究兴趣，并最终助你在DSP领域取得成功。

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我最近刚拿到手这本《数字信号处理——基于计算机的方法（第四版）》，光是翻开它沉甸甸的分量，就让人感受到一种踏实感。这本书在我接触过的DSP教材中，绝对是佼佼者。我尤其欣赏它那种“理论与实践并重”的编排方式。很多教材要么是过于理论化，读起来像天书，要么就是一味地罗列代码，让人摸不着头脑。但这本书不一样，它在讲解每一个核心概念的时候，都会紧接着给出相应的计算机实现方法，而且通常会辅以大量的图示和伪代码，让你能清晰地看到算法是如何在计算机中一步步运作的。这一点对于我这种需要将理论知识转化为实际应用的人来说，简直是福音。

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这本书的讲解深度恰到好处，既不会像一些入门书籍那样浅尝辄止，也不会像一些高级参考书那样充斥着晦涩难懂的数学推导，让人望而却步。它循序渐进，从最基础的采样理论、傅里叶变换开始，一步步深入到滤波器设计、自适应滤波、小波变换等更复杂的领域。即使你之前对DSP接触不多，只要肯花时间钻研，这本书也能带你建立起扎实的理论基础。而且，它在介绍一些经典算法时，还会追溯其发展脉络，介绍不同方法的优劣，让你不仅仅知其然，更能知其所以然。这种历史的厚重感和逻辑的严谨性，让我觉得在阅读的过程中，不仅仅是在学习知识，更是在与前人智慧进行对话。

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这本书在内容更新方面也做得非常及时。第四版相较于前几版，肯定加入了很多新的内容和技术。我尤其关注它在自适应信号处理和谱估计等前沿领域的介绍，感觉非常贴合当前的学术研究和工业应用趋势。它不仅仅是在介绍“过去”的经典理论，更是在引导我们思考“现在”和“未来”的DSP发展方向。这种与时俱进的精神，让我觉得这本书具有很高的参考价值，能够帮助我跟上技术发展的步伐。

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我尤其喜欢书中那些精心设计的习题。它们不仅仅是简单的概念测试，很多都涉及到了实际的应用场景，需要读者运用所学的知识去分析和解决问题。有些习题甚至会引导你去思考更深层次的算法优化和性能提升。完成这些习题的过程，对我来说是一种极好的巩固和提升。它迫使我去思考如何将抽象的理论转化为具体的代码实现，以及如何在实际应用中处理各种约束条件。我记得有一道关于图像去噪的习题，我花了整整一个周末的时间去研究和实现，最终的成果让我非常有成就感，也让我对书中的理论有了更直观的认识。

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