Student Manual for Digital Signal Processing using MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:John G. Proakis

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2006-04-15

价格:USD 29.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780131991088

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• MATLAB
• 信号处理
• 学生手册
• 工程教育
• 通信
• 控制系统
• 算法
• MATLAB编程
• 高等教育

数字信号处理与MATLAB应用综合指南 图书名称：数字信号处理与MATLAB应用综合指南 作者：[此处填写作者姓名，或留空] 出版社：[此处填写出版社名称，或留空] 出版年份：[此处填写出版年份，或留空] ISBN：[此处填写ISBN号，或留空] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践导向的数字信号处理（DSP）知识体系，并重点阐述如何利用行业标准工具MATLAB进行理论验证、算法实现与系统仿真。我们摒弃了单纯的理论堆砌，力求构建一个连接数学原理与工程实践的桥梁，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 本书的结构设计充分考虑了不同背景读者的需求，从基础概念的稳固奠基，到高级主题的深入探索，再到实际工程应用的案例剖析，形成一个逻辑严密、层层递进的学习路径。 第一部分：DSP基础与离散时间系统分析 本部分是构建DSP知识大厦的基石。我们将从连续时间信号的采样与量化引入，详细阐述离散时间信号的基本表示、特征和操作，如卷积、系统的时域分析等。核心在于让读者深刻理解从模拟世界到数字世界的转变过程及其带来的数学挑战。 傅里叶分析的数字重塑： 离散时间傅里叶变换（DTFT）是连接时域与频域的关键。我们将详细探讨DTFT的定义、性质及其在频谱分析中的应用。随后，引入离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，重点讲解FFT的原理、实现效率以及实际应用中的注意事项，例如周期延拓效应和栅栏效应。 Z变换及其在系统分析中的应用： Z变换作为连续时间傅里叶变换在离散系统中的对应，是分析线性时不变（LTI）系统的核心工具。本书将深入讲解单边和双边Z变换的性质、收敛域（ROC）的概念，并重点展示如何利用Z变换来求解差分方程、确定系统稳定性、寻找系统零点和极点，以及分析系统的频率响应函数。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是DSP应用中最常见且最关键的部分。本部分将系统地介绍数字滤波器的两大主要类别：无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器，并提供详尽的设计方法和MATLAB实现指导。 FIR滤波器设计： 我们将侧重于窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理，分析不同窗函数对滤波器频率响应的影响（过渡带宽度与旁瓣衰减的权衡）。同时，也将介绍更先进的频率采样法和优化设计方法，如Parks-McClellan算法（最小化最大误差）。在MATLAB部分，将演示如何利用`firwin`、`firls`等函数快速生成满足特定规范的滤波器系数。 IIR滤波器设计： IIR滤波器因其在相同阶数下能实现比FIR滤波器更陡峭的过渡带而具有吸引力。我们将详细讲解模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫I型、切比雪夫II型和椭圆滤波器）的设计流程，并重点阐述两种关键的模拟到数字的转换技术：脉冲不变法和双线性变换法（BLT）。BLT因其能保证稳定性和避免频谱混叠，将得到重点分析。MATLAB中`butter`、`cheby1`、`ellip`函数的使用和转换过程将贯穿其中。 滤波器性能评估： 掌握滤波器的设计后，如何验证其性能至关重要。本书将指导读者使用MATLAB绘制滤波器的幅度响应、相位响应、群延迟，并通过仿真实例展示滤波器在去除噪声或提取特定频段信号时的实际效果。 第三部分：随机信号处理与谱估计 现代信号处理往往需要处理混杂着噪声的真实世界信号。本部分将信号处理从确定性信号扩展到随机过程，引入概率论和统计学的概念，为噪声抑制和信号增强打下基础。 随机过程基础： 随机过程的平稳性、均值、自相关函数（ACF）和互相关函数是分析随机信号的核心工具。本书将清晰界定宽平稳（WSS）和严平稳过程，并解释自相关函数与功率谱密度（PSD）之间的维纳-辛钦定理关系。 经典谱估计方法： 功率谱密度估计是量化信号中能量分布的关键。我们将深入探讨经典（非参数）方法，包括直接法（基于DFT的周期图法）和间接法（基于自相关函数的估计）。重点分析周期图法引入的方差大和分辨率低的问题，并介绍通过分段平均（Welch法）来平滑频谱估计的工程实践。 参数化谱估计： 针对经典方法的局限性，本书将介绍高分辨率的参数化模型方法，如自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和AR-MA（ARMA）模型。重点讲解AR模型的Yule-Walker方程求解及其在短数据序列谱分析中的优势。MATLAB的`pwelch`和参数模型估计工具箱将作为实践演示的重点。 第四部分：自适应滤波与高级应用 本部分聚焦于需要根据环境变化自动调整系统参数的高级DSP技术，特别是自适应滤波器的原理和应用。 自适应滤波原理： 自适应滤波器不同于固定系数的滤波器，它使用优化算法不断调整自身系数以最小化某个性能指标（通常是输出误差的均方值）。我们将详细介绍最小均方（LMS）算法的推导、收敛性分析和步长选择的权衡。 LMS算法的应用： LMS算法在工程中有广泛应用，本书将通过具体的MATLAB仿真案例展示其在以下场景中的威力： 1. 噪声抵消： 利用一个参考噪声源来预测并消除主信号中的噪声成分。 2. 回声消除： 在通信系统中，实时估计回声路径并生成反向信号进行抵消。 3. 系统辨识： 利用已知输入信号，自适应地估计未知系统的冲激响应。 多速率信号处理与子带编码： 随着技术发展，多速率处理成为高效处理信号的关键。我们将探讨信号的抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）操作，并重点介绍信号采样率转换的原理，如使用半带滤波器进行精确的速率转换。最后，简要介绍子带编码和小波变换的基础概念，展示如何实现基于滤波器组的信号分解与重构。 --- 学习目标与特色 本书的独特之处在于其深度与广度的完美结合，并通过MATLAB这一强大的交互式环境进行全面支撑： 1. 强化数学直觉： 每一项关键技术（如Z变换、卷积、滤波器设计）的引入都伴随着严格的数学推导，确保读者对背后的原理有深刻的理解，而非简单地记忆公式或调用函数。 2. MATLAB工程化实践： 全书贯穿大量的MATLAB代码示例和可运行的脚本。读者将学习如何使用MATLAB的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）中的核心函数，进行数据导入、可视化、算法实现、参数调优直至最终的系统仿真。 3. 案例驱动教学： 理论讲解之后，紧接着是详实的“MATLAB实现与分析”环节，通过实际的音频处理、通信信道仿真、心电图（ECG）滤波等案例，展示如何将理论知识转化为可解决实际问题的工程方案。 4. 面向应用的设计： 书中涵盖了从基础的频谱分析到复杂的自适应控制，内容选取兼顾了学术研究的前沿性和工业界对信号处理人员的基本技能要求。 本书适合对象： 电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及需要利用MATLAB进行信号处理算法开发和系统仿真的工程师与研究人员。通过本书的学习，读者将能够熟练掌握数字信号处理的理论精髓，并具备利用MATLAB高效解决复杂信号处理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆