电子整机原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2009-8

价格:23.50元

装帧:

isbn号码:9787121084287

丛书系列:

图书标签:

• 电子技术
• 整机原理
• 电路分析
• 电子设计
• 模拟电路
• 数字电路
• 嵌入式系统
• 电源技术
• 仪器仪表
• 电子工程

《数字信号处理导论：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者构建一个坚实的数字信号处理（DSP）理论基础，并深入探讨其在工程实践中的广泛应用。我们致力于从最基本概念出发，循序渐进地引领读者理解数字信号处理的核心思想、关键算法以及现代工程领域中的实际部署。本书内容涵盖了从离散时间信号与系统分析，到傅里叶变换及其在信号分析中的应用，再到数字滤波器设计与实现，以及现代DSP算法的深入探索。 第一部分：离散时间信号与系统 在数字信号处理的世界里，一切始于对“信号”的理解。本书首先会详细阐述离散时间信号的概念，解释为何在数字世界中我们关注的是一系列在离散时间点上取值的信号，而非连续的模拟信号。我们将探讨不同类型的离散时间信号，例如单位脉冲信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等，并深入分析它们的数学表示和基本性质。 接着，本书将聚焦于离散时间系统。我们将定义什么是离散时间系统，以及如何通过其输入-输出关系来描述其行为。一个至关重要的概念是线性时不变（LTI）系统，我们将详细介绍其定义、判断方法以及其在信号处理中的核心地位。对于LTI系统，卷积是描述其输入-输出关系的数学运算，我们将花费大量篇幅来讲解卷积的定义、计算方法以及其在系统分析中的意义。此外，我们还将探讨其他重要的系统性质，如因果性、稳定性、记忆性等，并分析这些性质如何影响系统的行为和设计。 第二部分：傅里叶变换与频谱分析 信号的“频率内容”是理解信号特性和进行信号处理的关键。本部分将引出傅里叶变换这一强大的数学工具。我们将首先介绍离散时间傅里叶变换（DTFT），它能够将一个无限长离散时间信号变换到连续的频率域，揭示其频谱特性。然而，在实际应用中，我们往往只能处理有限长的数据。因此，本书将重点介绍离散傅里叶变换（DFT），它是在离散时间和离散频率域之间的变换。我们将详细解析DFT的定义、性质以及其在实际应用中的重要性。 为了提高DFT的计算效率，快速傅里叶变换（FFT）算法应运而生。本书将详细介绍各种FFT算法，如Cooley-Tukey算法，并分析其计算复杂度，解释为何FFT能极大地加速信号的频谱分析。通过DFT和FFT，读者将能够深入理解信号的频率成分，为后续的滤波设计和分析奠定基础。我们还将探讨周期图等功率谱密度估计方法，以及如何利用频谱分析来识别信号中的噪声、谐波成分，并进行信号的特征提取。 第三部分：数字滤波器设计与实现 数字滤波器是数字信号处理中最核心的工具之一，其作用是从信号中去除不需要的成分，或者提取我们感兴趣的成分。本书将系统地介绍数字滤波器的设计原理和方法。 我们将首先区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器通常具有更低的阶数和更好的频率选择性，但其稳定性分析相对复杂。FIR滤波器则具有固有的稳定性，且易于实现线性相位，这在许多应用中至关重要。 对于FIR滤波器，我们将介绍常见的窗函数设计法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）以及频率采样法。这些方法通过在频率域指定滤波器的理想频率响应，然后使用窗函数截断并进行逆DFT来得到滤波器系数。 对于IIR滤波器，我们将详细讲解基于模拟滤波器原型（如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器）的转换方法，包括脉冲不变法和双线性变换法。我们将分析这些转换方法的原理和优缺点，并指导读者如何根据设计要求选择合适的滤波器类型和设计方法。 此外，本书还将深入探讨滤波器实现的结构，例如直接型、级联型、并联型等，并分析不同结构在计算量、数值稳定性、硬件实现复杂度等方面的权衡。我们还将介绍量化效应对数字滤波器性能的影响，以及如何选择合适的数据字长来减小量化误差。 第四部分：现代数字信号处理算法与应用 在掌握了基本的理论和滤波器设计之后，本书将进一步探索一些现代的、更复杂的DSP算法及其在不同领域的应用。 我们将介绍自适应滤波器的概念，并深入讲解最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLS）算法。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，使其能够有效地解决如噪声消除、回声消除、信道均衡等问题。 谱估计是另一个重要的领域。除了基本的周期图法，我们还将介绍更先进的谱估计技术，如 Welch方法、多窗法、AR模型谱估计（如Yule-Walker方法）和AR/MA模型谱估计（如Burg方法）。这些方法能够提供更精确的谱估计，尤其是在信噪比较低的情况下。 此外，本书还将触及一些前沿的DSP应用，例如： 语音信号处理：包括语音识别、语音合成、说话人识别等，我们将介绍相关的特征提取方法（如MFCC）和建模技术。 图像信号处理：虽然本书侧重于一维信号，但我们将简要介绍图像信号处理中的一些基本概念，如二维傅里叶变换、图像滤波、边缘检测等，展示DSP技术在图像领域的延伸。 通信系统：在数字通信领域，DSP技术扮演着至关重要的角色，如调制解调、信道编码、均衡等。我们将简要介绍这些应用。 生物医学信号处理：例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析和处理，其中DSP技术在信号去噪、特征提取和模式识别方面发挥着关键作用。 机器学习与DSP的结合：探讨如何将DSP技术与机器学习算法相结合，以解决更复杂的信号分析和模式识别问题。 本书的特点 理论与实践相结合：本书不仅提供深入的理论讲解，还通过大量的实例和工程应用场景，帮助读者理解理论知识的实际价值。 循序渐进的教学方法：从基础概念出发，逐步深入到复杂的算法和应用，适合不同背景的读者。 清晰的数学推导：所有关键的公式和算法都提供了清晰的数学推导过程，帮助读者理解其内在逻辑。 强调计算实现：在讲解算法的同时，也会讨论其计算效率和实际实现的考虑。 面向广泛的读者群体：本书适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域工作的工程师和研究人员。 通过学习本书，读者将能够熟练掌握数字信号处理的核心概念、基本算法和关键技术，并能够将这些知识应用于解决实际工程问题，为进一步深入研究DSP的各个分支领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆