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作者:Madisetti, Vijay K.; Madisetti, Vijay K.;

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页数:2394

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价格:2904.96

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isbn号码:9781420045635

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信号处理的广阔天地：一本跨越理论与实践的指南 本书旨在为对信号处理领域有浓厚兴趣的读者提供一个全面而深入的知识框架。我们摒弃了对特定教材内容的重复，转而聚焦于该领域更宏大、更具前瞻性的图景，涵盖了从基础理论到尖端应用的各个层面。 第一章：信号与系统的基石——从连续到离散的桥梁 信号处理的本质在于对信息载体的数学描述与操作。本章将首先奠定坚实的数学基础。我们将探讨连续时间信号（CT）与离散时间信号（DT）的根本区别与联系，这是理解现代数字信号处理（DSP）的前提。 傅里叶分析的深化： 傅里叶级数与傅里叶变换是信号分析的“手术刀”。我们不仅回顾其定义，更着重于理解其在不同域（时域、频域、复频域）中的物理意义。对于周期信号和非周期信号，如何应用周期傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）进行谱分析，将通过大量的实例进行剖析。傅里叶变换的线性、时移、频移、卷积性质等将作为核心工具进行深入探讨。 拉普拉斯与Z变换的威力： 在处理系统稳定性、因果性以及系统响应时，复平面分析至关重要。拉普拉斯变换（LT）是分析连续时间系统的强大工具，它能将微分方程转化为代数方程，极大地简化了系统动态行为的求解。随后，我们将无缝过渡到离散系统分析的基石——Z变换（ZT）。Z变换不仅继承了LT的代数优势，其在单位圆上的性质更是直接关联到离散系统的稳定性（收敛域的概念）。收敛域（ROC）的确定及其对系统特性的影响将被详尽阐述。 卷积与系统响应： 信号与系统之间的关系通过卷积操作来描述。本章将详细解释卷积的数学定义、几何意义，并强调线性时不变（LTI）系统的核心特性：输入信号与系统冲激响应的卷积决定了系统的输出。理解卷积定理（即在频域中转化为乘积）是连接时域和频域分析的关键。 第二章：采样、量化与数字化的挑战 将真实的模拟世界转化为计算机可以处理的数字信号，是数字信号处理的起点，也是技术挑战的集中地。 奈奎斯特-香农采样定理： 这一基本定理构成了数字化过程的理论上限。我们将深入探讨理想采样、保持器（Zero-Order Hold, ZOH）的作用，以及欠采样（Undersampling）在特定应用中的可行性与风险。过采样和欠采样的实际工程意义，如抗混叠滤波器的设计要求，将被详细分析。 量化误差与编码： 采样后的连续幅度值必须被离散化，即量化。本章将剖析量化误差的类型，包括量化噪声的统计特性、均匀量化与非均匀量化（如$mu$-律或A律压缩）在通信系统中的应用。如何通过增加比特数来降低信噪比（SNR）的提升，是本节的重点。 A/D与D/A转换器（ADC/DAC）： 我们将探讨主流的转换器架构，如逐次逼近型（SAR）、流水线型和Sigma-Delta ($SigmaDelta$) 调制器。重点将放在这些转换器的关键性能指标上：有效位数（ENOB）、建立时间、非线性误差和温漂，以及它们如何影响最终信号的保真度。 第三章：数字滤波器——构建信息世界的屏障 数字滤波器是DSP中最核心的应用工具，用于选择性地通过或阻止特定频率范围的信号分量。 滤波器设计哲学： 滤波器设计可分为IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）两大类。FIR滤波器具有严格的线性相位特性，是高保真音频和通信均衡器的首选；而IIR滤波器则能以更低的阶数实现更陡峭的过渡带，适用于对运算资源敏感的场合。 FIR 滤波器设计： 重点介绍窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）如何通过截断理想脉冲响应来实现FIR设计，以及如何通过选择合适的窗函数来平衡过渡带宽度与阻带衰减。还会涉及更高级的频率采样法和等波纹法（Parks-McClellan算法），后者实现了最优的幅度响应。 IIR 滤波器设计： IIR滤波器主要依赖于连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过双线性变换（BLT）或脉冲响应不变法映射到离散域。本节将详细讲解BLT的优点（如保证稳定性）和缺点（如频率映射的非线性），并分析不同模拟原型滤波器在离散化后的性能差异。 滤波器实现与优化： 讨论如何将理论上的差分方程转化为实际的数字运算结构（直接型、级联型、并行型）。在资源受限的环境下，固定点运算、溢出处理以及量化噪声对滤波器性能的影响至关重要。 第四章：快速算法与变换——效率的追求 在实时应用中，运算效率是决定系统可行性的关键。快速算法的引入极大地推动了DSP的普及。 离散傅里叶变换（DFT）与FFT： DFT虽然是频域分析的基础，但其$O(N^2)$的计算复杂度在长序列处理时难以接受。快速傅里叶变换（FFT）算法（如Cooley-Tukey算法）将复杂度降至$O(Nlog N)$。本章将详细剖析FFT的蝶形运算结构、数据重排（Bit Reversal）过程，并讨论不同FFT变体（如基2、基4、混合基）的选择标准。 FFT的应用： 深入探讨FFT在频谱分析、相关性计算（循环卷积）以及高效滤波器实现（快速卷积）中的作用。频谱泄漏（Spectral Leakage）问题及其通过窗函数解决的方法将得到充分讨论。 数论变换（NTT）： 在需要保证完全无误差的模运算环境中（如安全计算、特定通信协议），NTT作为DFT在有限域上的等价物，其在无溢出计算中的优势将被介绍。 第五章：自适应处理与现代估计技术 信号的统计特性往往是时变的，传统的固定滤波器设计无法应对这种变化。自适应处理技术允许系统根据输入信号的统计特性自动调整自身参数。 随机过程理论基础： 深入理解信号的随机性是自适应滤波的理论前提。平稳性、各态历经性、自相关函数和互相关函数是定义随机信号特征的数学工具。维纳-霍夫方程（Wiener-Hoff Equation）是设计最优线性滤波器（如预测器或均衡器）的基石。 LMS算法： 最小均方（LMS）算法因其简单性和鲁棒性，是应用最广泛的自适应算法。本节将详细推导LMS算法的迭代更新规则，分析步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响，并探讨其在噪声消除和回声消除中的应用。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 卡尔曼滤波是状态空间方法中的最优线性估计器，广泛应用于导航、跟踪和传感器融合。它通过结合系统的动态模型（预测步骤）和实际的测量数据（更新步骤），提供对系统状态的最优估计。我们将解析状态向量、协方差矩阵的演化过程，并区分离散时间卡尔曼滤波器的各个核心步骤。 第六章：前沿与专业领域应用速览 本章将目光投向信号处理在当代科技浪潮中的具体应用，展现其解决复杂工程问题的能力。 语音与音频信号处理： 探讨梅尔频率倒谱系数（MFCC）在语音识别中的核心地位，以及线性预测编码（LPC）在语音合成与压缩中的作用。高效率音频编码标准（如AAC或Opus）背后的心理声学模型是理解感知编码的关键。 通信系统中的DSP： 在现代无线通信（如OFDM系统）中，同步（定时恢复、载波恢复）、信道均衡和多径衰落的补偿是纯粹的DSP任务。我们将简要分析这些技术对高性能ADC和高速FFT处理器的依赖性。 图像与视频处理的数字基础： 虽然图像处理有其自身的复杂性，但其核心仍然是二维信号处理。二维傅里叶变换、二维卷积在图像滤波（如锐化、去噪）中的应用，以及小波变换（Wavelet Transform）在图像压缩和特征提取中的优势，将作为引子进行介绍。 数据采集系统（DAQ）的工程实践： 讨论如何将理论知识应用于构建实际的硬件系统，包括选择合适的传感器接口、处理多通道同步采集、时间戳管理以及片上系统的（SoC）资源优化。 通过对这些关键领域的系统性梳理，读者将能建立一个清晰的认知地图，理解信号处理这门学科如何在理论的深度和应用的广度之间实现完美的平衡。

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作为一名对图像处理和模式识别有着浓厚兴趣的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数字信号处理在这些领域应用的教材。而《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》恰好满足了我的需求。这本书的魅力在于它不仅仅关注理论，更侧重于理论如何应用于解决实际问题。我曾为理解图像的二维傅里叶变换及其在图像压缩和滤波中的应用而苦恼，但在阅读了本书中关于二维信号处理的章节后，我豁然开朗。书中详细阐述了二维离散傅里叶变换的性质，并结合具体的图像处理算例，清晰地展示了频域分析如何帮助我们理解和操作图像。例如，它解释了如何通过频域滤波来去除图像中的噪声，或者实现锐化和边缘检测。此外，书中还涵盖了小波变换在图像去噪、图像融合等方面的应用，这些内容对于我撰写学位论文起到了至关重要的作用。我对书中关于信号重建的章节印象尤为深刻，它解释了奈奎斯特-香农采样定理的原理，以及在实际中如何处理欠采样和过采样问题，并介绍了各种重建算法。这对于我理解和实现一些特殊的信号采集和处理系统非常有帮助。本书的内容覆盖面非常广，从音频处理到通信系统，再到生物医学信号分析，几乎涵盖了数字信号处理的各个应用领域，为我打开了全新的视野。

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当我拿起《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》这本书时，我并没有期望它能像一本小说那样引人入胜，但其内容的深度和广度很快就吸引了我。这是一本为真正对数字信号处理有深入了解需求的人而写的书。我曾在一本关于嵌入式系统实时信号处理的论文中看到其引用，便决心将其收入囊中。书中对算法在嵌入式平台上的实现细节进行了详细的阐述，包括硬件加速、低功耗设计、实时操作系统集成等。我曾在一项需要将复杂的DSP算法部署到资源有限的微控制器上的项目中，遇到了巨大的挑战。在参考了本书中关于算法优化和硬件实现的部分后，我学会了如何更有效地利用处理器资源，如何进行浮点到定点的转换，以及如何设计高效的并行处理结构，最终成功地将算法在目标平台上运行起来。书中还提供了大量关于数字信号处理在传感器网络中的应用案例，例如，如何利用DSP技术对传感器数据进行采集、预处理、融合和分析。这对于我设计和实现分布式智能系统非常有帮助。总而言之，这是一本内容丰富、理论扎实、兼具理论深度和工程实践指导意义的著作，是数字信号处理领域不可或缺的参考资料。

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对于任何一个在数字信号处理领域工作的工程师来说，拥有一本能够提供全面、深入、且兼具实用性的参考书是至关重要的。《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》正是这样一本集大成之作。它涵盖了DSP领域的方方面面，从基础理论到高级应用，无所不包。我尤其欣赏书中对不同算法之间的比较分析，这能够帮助我根据实际需求，选择最合适的算法。例如，在讨论谱估计方法时，书中详细比较了周期图法、Welch法、AR模型法、MUSIC法等，并分析了它们在噪声环境下、频率分辨率、计算复杂度等方面的优缺点。这一点对于我进行雷达信号处理的设计非常有帮助。书中还介绍了许多关于信号处理在嵌入式系统中的实现细节，包括硬件平台选择、算法优化、实时性要求等。这对于那些需要在资源受限的嵌入式设备上部署DSP算法的工程师来说，是极其宝贵的指导。我曾尝试按照书中介绍的技巧，优化我在嵌入式平台上运行的语音识别算法，取得了显著的性能提升。这本书的另一大特点是其广泛的参考文献，这为深入研究特定主题提供了便利的途径。

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多年来，我一直在寻找一本能够真正指导我理解和解决实际工程问题的数字信号处理参考书，《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》终于让我找到了。这本书的价值在于其深度和广度兼备，能够满足不同层次读者的需求。对于我这样的经验工程师，它提供了对一些经典算法的更深入的理解，以及对一些前沿技术的介绍。我尤其赞赏书中关于信号处理在通信系统中的应用章节，它详细阐述了数字通信系统中信号的产生、传输、接收等各个环节所涉及到的关键技术，包括调制解调、信道编码、均衡、同步等。书中对这些技术的原理、实现方式以及性能分析都进行了详细的论述。我曾在一项通信系统的设计项目中，遇到了复杂的信道干扰问题，通过参考书中关于均衡技术的章节，我成功地设计并实现了一个有效的均衡算法，极大地改善了系统的通信质量。此外，书中还包含了很多关于声学信号处理的内容，如回声消除、混响抑制、语音增强等，这对于我处理音频信号相关的项目非常实用。

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作为一名在数字信号处理领域摸爬滚打多年的工程师，我一直希望能有一本真正能指导我解决实际问题的参考书。终于，我在书架上找到了《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》。翻开它，我首先被其内容的广度和深度所震撼。这本书就像一个浩瀚的知识海洋，涵盖了从最基础的离散时间信号理论，到复杂的高级算法和应用，无所不包。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更重要的是，它将那些抽象的概念与实际工程问题紧密联系起来。书中提供的案例分析和算法实现，对于我这样的实践者来说，简直是雪中送炭。我尤其喜欢它在解释某些关键概念时，不惜篇幅地进行多角度阐述，并通过图示和数学推导相结合的方式，确保读者能够真正理解其精髓。例如，在讨论傅里叶变换时，书中不仅给出了标准的定义和性质，还深入剖析了其在时域和频域之间的转换原理，以及在实际应用中可能遇到的采样定理、泄露效应等问题，并提供了相应的解决方法。这一点对于初学者来说，可以避免一开始就陷入概念的迷茫，而对于有经验的工程师，也能从中获得新的启发。此外，本书在章节安排上也极具匠心，循序渐进，逻辑清晰，从基础理论到高级应用，再到特定领域的深入探讨，都安排得井井有条。即使是那些对某个特定方向不太熟悉的读者，也能根据自己的需求，快速找到相关的章节进行学习。它就像一位循循善诱的导师，引导你在数字信号处理的复杂世界里，一步步探索，逐步深入。

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我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要传授知识，更要激发读者的思考和探索精神。《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》在这方面做得非常出色。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，引导你深入理解数字信号处理的奥秘。书中对每一个概念的讲解都力求深入透彻，从基本原理到实际应用，都进行了详细的阐述。例如，在讨论滤波器理论时，书中不仅介绍了各种滤波器类型，还深入探讨了滤波器设计的权衡，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等，以及如何根据实际需求选择合适的滤波器。书中还涉及到了许多高级话题，如非线性信号处理、混沌信号分析等，这些内容对于那些希望在特定领域进行深入研究的读者来说，具有极高的参考价值。我特别喜欢书中提供的各种思考题和练习题，它们能够有效地检验读者的理解程度，并引导读者进行更深入的思考。我曾尝试解决书中的一些难题，在这个过程中，我不仅巩固了所学的知识，还学到了许多新的技巧。此外，本书的语言也十分严谨、准确，并且非常注重数学推导的完整性，这对于那些注重理论严谨性的读者来说，是不可多得的优点。

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从一个初学者到一名经验丰富的信号处理工程师，我一直在寻找一本能够伴随我成长的学习资料。《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》无疑就是这样一本宝藏。它如同一个知识的宝库，无论你在哪个阶段，都能从中找到有价值的内容。对于初学者，它提供了扎实的基础理论，如离散时间系统、Z变换、傅里叶变换等，并用通俗易懂的语言和丰富的图示进行解释，避免了概念上的枯燥和晦涩。对于有一定基础的学习者，它可以帮助你深入理解更复杂的算法，如谱估计、阵列信号处理、语音信号处理等。书中对各种算法的原理、优缺点、适用范围都进行了详细的阐述，并提供了相应的数学推导和伪代码。我特别欣赏书中关于信号处理在通信系统中的应用章节。它详细介绍了在数字通信系统中，如何利用各种信号处理技术来实现信号的调制、解调、信道编码、均衡等功能。这一点对于我理解现代通信系统的原理非常有帮助。此外，书中还涵盖了许多关于信号处理在人工智能和机器学习领域的应用，这对于那些希望将信号处理技术与人工智能相结合的工程师来说，无疑是极具价值的。它为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更好地理解和应用机器学习算法来处理各种信号数据。

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当我第一次接触《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》时，就被其系统性和全面性所折服。它就像一个百科全书，将数字信号处理的各个分支都梳理得井井有条。我曾在一篇关于生物医学信号分析的论文中看到其引用，便购入此书，希望能够深入了解其相关内容。书中关于生物医学信号处理的章节，详细介绍了心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等信号的特点，以及如何利用数字信号处理技术对其进行分析和处理。例如，书中介绍了如何利用滤波器去除ECG信号中的噪声，如何利用谱分析技术来研究EEG信号的节律，以及如何利用模式识别技术来辅助诊断。这些内容对于我理解和参与相关的研究项目起到了极大的帮助。书中还涉及到了许多关于阵列信号处理的内容，这在雷达、声纳、通信等领域具有重要的应用。它详细介绍了波束形成、源定位、干扰抑制等技术，并给出了相应的算法推导和仿真结果。我对书中关于小波变换在信号去噪和特征提取方面的应用印象尤为深刻，这为我进行更加精细化的信号分析提供了新的思路。

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当我在学术会议上第一次听到关于《THE DIGITAL SIGNAL PROCESSING HANDBOOK》的介绍时，我便对其充满了期待。拿到手后，这本书并没有让我失望。它的结构非常清晰，逻辑性很强，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的算法和前沿技术。我尤其赞赏书中对数学原理的严谨推导，以及对算法性能的详细分析。例如，在介绍自适应滤波器的章节中，书中不仅给出了 LMS、RLS 等经典算法的推导过程，还对其收敛性和稳健性进行了深入的分析，并讨论了它们在实际应用中的局限性和改进方法。这一点对于理解算法的内在机制，以及在实际工程中选择合适的算法至关重要。书中还涉及到了许多关于信号检测与估计的内容，这对于雷达、声纳、通信等领域的工程师来说，是必不可少的知识。它解释了如何利用统计学原理来设计最优的检测器和估计器，以及如何评估它们的性能。这本书的另一大亮点在于它对工程实践的关注。书中提供了许多实际的算法实现示例，并讨论了在代码编写过程中需要注意的细节，如数值精度、计算效率等。这使得读者不仅能够理解理论，还能够动手实践。我曾尝试按照书中的示例代码实现一些算法，并取得了不错的效果。

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这本书的出版，无疑为数字信号处理领域的学习者和从业者提供了一个宝贵的资源。我拿到这本书的时候，就被它厚重的体积和精美的装帧所吸引，但真正让我惊喜的是其内容的深度和广度。它不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是深入浅出地解释了每一个概念背后的物理意义和工程意义。例如，在介绍滤波器设计时，书中不仅仅给出了各种经典滤波器的设计方法，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等，还详细分析了它们各自的优缺点、适用场景以及在实际应用中需要注意的参数选择问题。书中还涉及到了许多前沿的研究方向，比如自适应滤波、小波分析、谱估计等，这些内容对于那些希望跟上技术发展步伐的工程师来说，无疑具有极高的参考价值。我特别欣赏书中关于算法效率和计算复杂度的讨论，这对于在资源受限的嵌入式系统上实现数字信号处理算法的工程师来说，至关重要。书中提供的各种优化技巧和实现策略，能够帮助我们大幅提高算法的运行效率，降低系统功耗。此外，本书还包含了大量的参考文献，这为有进一步研究兴趣的读者提供了一个良好的起点，可以方便地追溯到更深入的理论和更早期的研究成果。总而言之，这是一本内容丰富、论述严谨、兼具理论深度和实践指导意义的巨著，是任何从事数字信号处理相关工作的专业人士都应该拥有的重要参考书。

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