数字信号处理及Matlab实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李辉 编

图书标签:

• 数字信号处理
• MATLAB
• 信号处理
• 算法
• 通信
• 工程
• 数学
• 仿真
• 本科教材
• 高等教育

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111330776

版次：1

商品编码：10491154

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-02-01

用纸：胶版纸

页数：237

字数：384000

正文语种：中文

内容简介

《数字信号处理及Matlab实现》介绍了数字信号处理的基本理论和算法、分析方法和设计方法，结合MATLAB软件给出了全书重点内容的仿真例子，最后以TI公司的TMS320C54x定点DSP为例，讨论了数字信号处理系统的设计，并且给出了可用于实际教学的实验内容。全书共8章，前4章讨论离散时间信号和系统的基本理论和算法；第5、6章讨论数字滤波器的设计方法；第7章讲述有限字长效应；第8章讨论TMS320C54x系列数字信号处理器与实验。
《数字信号处理及Matlab实现》适合通信工程、电子信息工程、电子信息科学与技术、自动化、电气工程、计算机技术与应用等相关专业本科生作为教材使用，也可作为从事信息与信号处理研究工作的读者的参考书。

目录

前言
第1章 离散时间信号与系统
1.1 离散时间信号
1.1.1 离散时间信号——序列
1.1.2 常用序列
1.1.3 序列的基本运算
1.1.4 序列的周期性
1.2 离散时间系统
1.2.1 离散时间系统的定义
1.2.2 离散时间系统的性质
1.3 线性移不变系统
1.3.1 线性移不变系统的定义
1.3.2 线性移不变系统的性质
1.4 常系数线性差分方程
1.5 连续时间信号的采样
1.5.1 抽样定理
1.5.2 信号的重建
1.6 MATLAB实例
1.7 习题
第2章 z变换
2.1 z变换的定义与收敛域
2.1.1 z变换的定义
2.1.2 z变换的收敛域
2.2 z反变换
2.3 z变换的定理与性质
2.4 序列z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
2.5 序列傅里叶变换及些对称性质
2.5.1 序列傅里叶变换
2.5.2 序列傅里叶变换的些对称性质
2.6 离散系统的系统函数和系统的频率响应
2.6.1 系统函数的定义
2.6.2 系统函数和差分方程的关系
2.6.3 离散系统的稳定性和因果性
2.6.4 系统的频率响应及其几何确定法
2.6.5 无限长单位冲激响应系统与有限长单位冲激响应系统
2.7 MATLAB实例
2.8 习题
第3章 离散傅里叶变换
第4章 快速傅里叶变换
第5章 IIR数字滤波器设计
第6章 FIR数字滤波器设计方法
第7章 数字信号处理中的有限字长效应
第8章 TMs320C54x系列数字信号处理器与实验
参考文献

前言/序言

《信号的奥秘：原理、变换与应用》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的信号处理理论基础，并以此为出发点，探索信号在不同领域中的广泛应用。我们不仅会详细阐述信号的基本概念、分类及其数学描述，更会聚焦于信号分析的核心工具——傅里叶变换及其各种变体。通过对这些变换的透彻讲解，读者将能掌握如何从时域、频域等不同角度理解和解析信号的内在规律。本书还将引领读者走进数字信号处理的世界，探讨采样、量化、滤波等关键技术，以及离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）的应用。此外，我们还将涉及更高级的信号处理技术，如小波变换，以及在实际工程中至关重要的信号估计与检测方法。本书的最终目标是使读者能够理解信号的本质，掌握分析和处理信号的强大工具，并能将这些知识灵活应用于解决实际问题。 章节详情： 第一部分：信号的基石——理论基础与分析工具 第一章：信号的本质与数学表达 本章将从最基础的层面出发，定义“信号”这一核心概念，并对其进行细致的分类。我们将区分连续时间信号与离散时间信号，周期信号与非周期信号，能量信号与功率信号，以及奇信号与偶信号等。在此基础上，我们引入描述信号数学特性的函数，如冲激函数、阶跃函数以及指数函数，并阐述它们在信号表示中的重要作用。读者将学习如何用数学语言精确地描述一个信号，为后续的深入分析打下坚实基础。 第二章：傅里叶变换——时频分析的利器 傅里叶变换是信号处理领域中最强大、最核心的工具之一。本章将系统性地介绍傅里叶变换的理论。我们将从傅里叶级数（FS）开始，讲解周期信号的频谱表示，然后引出傅里叶变换（FT），它是FS在非周期信号上的推广。读者将深入理解信号在频域中的表现形式，即频谱，以及频谱如何揭示信号的频率成分和能量分布。本章还将详细讨论傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、积分、微分、卷积定理等，这些性质对于理解和应用傅里叶变换至关重要。 第三章：傅里叶变换的变体与发展 在第一章对傅里叶变换有了基本认识后，本章将进一步拓展对傅里叶变换的理解，介绍其重要的变体和发展。我们将详细阐述拉普拉斯变换（LT），它能处理更广泛的信号，尤其是有理函数和指数增长信号，并能提供系统稳定性分析的强大工具。随后，我们将重点介绍Z变换，这是离散时间信号分析的必备工具，将连续时间信号的傅里叶变换概念推广到离散领域。本章还将讨论傅里叶变换的周期性、收敛性等细节问题，以及它在工程实践中的局限性，为后续介绍更先进的变换方法铺平道路。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 随着数字信号处理的兴起，离散傅里叶变换（DFT）成为处理数字信号不可或缺的工具。本章将详细介绍DFT的定义、性质及其在离散信号分析中的作用。然而，直接计算DFT的复杂度很高，因此，我们重点引入了快速傅里叶变换（FFT）。FFT是DFT的高效算法，极大地降低了计算量，使得DFT在实际应用中成为可能。本章将深入剖析FFT的原理，包括各种基-2、基-4的FFT算法，以及它们如何通过蝶形运算实现计算效率的提升。 第五章：卷积的艺术——时域与频域的桥梁 卷积是信号处理中的另一核心运算，它描述了一个系统对输入信号的响应。本章将详细讲解卷积的概念，包括连续时间卷积和离散时间卷积。我们将揭示卷积在时域和频域之间的深刻联系，即著名的卷积定理——时域的卷积对应于频域的乘积。理解这一定理对于设计和分析线性时不变（LTI）系统至关重要，例如滤波器。本章还将通过实例演示卷积在系统响应、滤波等方面的应用。 第二部分：数字信号处理——理论与实践 第六章：数字信号处理的基石——采样与量化 数字信号处理（DSP）是将模拟信号转换为数字信号并进行处理的技术。本章将聚焦于DSP最基本也是最关键的两个过程：采样与量化。我们将详细讲解采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），阐述如何选择合适的采样率以避免混叠失真，并确保信号的完整信息得以保留。随后，我们将探讨量化过程，包括量化误差的产生、量化位数的影响以及如何选择合适的量化策略。读者将理解模拟信号是如何在数字化过程中被近似表示的。 第七章：数字滤波器——信号的“净化器” 滤波器是数字信号处理中用于去除噪声、提取特定频率成分的重要工具。本章将全面介绍数字滤波器的设计与实现。我们将区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并深入探讨它们各自的优缺点、设计方法和适用场景。读者将学习如何根据设计指标（如通带、阻带、过渡带的宽度和衰减度）来设计Butterworth、Chebyshev、Elliptic等类型的滤波器，以及如何利用窗函数法、频率采样法等方法设计FIR滤波器。 第八章：数字信号的变换——DFT与FFT在实践中的应用 在本章中，我们将回归DFT和FFT，但这次将侧重于它们在实际数字信号处理问题中的具体应用。我们将探讨如何利用FFT来进行频谱分析，识别信号中的主要频率成分，例如音频信号的频谱特征分析，或者通信信号的调制方式识别。此外，本章还将介绍FFT在相关运算、卷积运算（例如利用FFT加速大长度信号的卷积）等方面的应用。通过丰富的实例，读者将能深刻体会到FFT在加速计算和解决实际工程问题中的强大威力。 第九章：小波变换——多分辨率分析的新视角 与傅里叶变换关注信号的整体频率成分不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，实现多分辨率分析。本章将介绍小波变换的基本原理，包括母小波、尺度函数和小波函数。我们将阐述连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的区别与联系，并重点介绍DWT在信号压缩、去噪、特征提取等方面的应用。读者将了解如何选择合适的小波基函数以获得最佳的分析效果。 第十章：信号估计与检测——从噪声中发现“信号” 在许多实际应用中，信号往往会受到各种噪声的干扰，或者需要从一系列数据中检测出特定信号的存在。本章将聚焦于信号估计与检测的基本原理。我们将介绍最优估计器，如维纳滤波器，用于在存在噪声的情况下估计原始信号。在信号检测方面，我们将讲解 Neyman-Pearson 准则和贝叶斯准则，并介绍能量检测、匹配滤波等检测方法，帮助读者理解如何在充满不确定性的环境中准确地判断信号是否存在。 第三部分：信号处理的进阶与应用 第十一章：自适应信号处理——动态的优化 自适应信号处理技术能够根据输入信号的变化实时调整系统的参数，以达到最优的性能。本章将介绍自适应滤波器的工作原理，重点讲解最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLMS）算法。读者将学习如何利用这些算法来跟踪时变的信号，例如用于噪声消除（如回声消除）或信道均衡。 第十二章：多速率信号处理——效率与灵活性的提升 多速率信号处理涉及对信号进行不同采样率的转换，例如信号的抽取（降采样）和内插（升采样）。本章将介绍多速率信号处理的基本概念和技术。我们将讲解抽取和内插的原理，以及它们可能引入的问题，例如混叠或插值失真。本章还将介绍多速率滤波器的设计，以及它们在通信系统、音频处理等领域中的广泛应用。 第十三章：信号处理在通信系统中的应用 通信系统是信号处理技术最活跃的应用领域之一。本章将从信号处理的角度，深入探讨通信系统中的关键技术。我们将分析调制与解调技术，如AM、FM、PSK、QAM等，以及它们如何利用信号的幅度和相位来传输信息。此外，本章还将介绍信道编码与解码、均衡技术、多址技术（如FDMA, TDMA, CDMA）等，揭示信号处理在保障通信质量和效率中的核心作用。 第十四章：信号处理在图像与视频处理中的应用 图像与视频本身就是二维或三维的信号。本章将探讨信号处理技术在图像与视频处理中的应用。我们将介绍图像增强技术（如平滑、锐化），图像复原技术（如去模糊、去噪声），图像分割技术，以及特征提取方法。在视频处理方面，我们将涉及运动估计、帧间预测、视频编码压缩等技术，展示信号处理如何让图像与视频更加清晰、高效。 第十五章：信号处理在生物医学工程中的应用 生物医学信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，是典型的信号处理应用场景。本章将介绍信号处理在生物医学工程中的具体应用。我们将探讨如何对生物医学信号进行滤波以去除噪声，如何从中提取有用的生理信息，以及如何利用信号处理技术来辅助疾病诊断和治疗。例如，我们将讨论心电信号的QRS波群检测，或者脑电信号的模式识别。 第十六章：信号处理在金融与经济学中的应用 金融与经济数据也可以看作是时间序列信号。本章将探讨信号处理技术在金融与经济学中的应用。我们将介绍时间序列分析的基本方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型。此外，我们还将探讨如何利用信号处理技术来进行股票价格预测、市场趋势分析、风险评估等。 结论： 《信号的奥秘：原理、变换与应用》将通过系统性的理论讲解和丰富的应用实例，带领读者走进信号处理的精彩世界。本书不仅会打牢读者在信号处理理论上的基础，更会激发读者将这些知识灵活应用于解决实际问题的能力。我们相信，通过对本书的学习，读者将能够更深刻地理解我们身边无处不在的信号，并掌握驾驭这些信号的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它厚实的篇幅和扎实的排版所吸引。我是一名在校的学生，学习数字信号处理这门课程时，常常感到概念之间难以融会贯通，而且纯理论的讲解有时会显得有些枯燥。这本《数字信号处理及Matlab实现》在这一点上做得相当出色。它不仅仅是理论的罗列，更重要的是，它巧妙地将Matlab的实现代码穿插在理论讲解之中。这意味着，当我理解了一个概念之后，可以直接通过书中的代码进行验证和实践。我特别喜欢作者对滤波器设计部分的讲解，从FIR到IIR，再到各种窗函数和优化方法，讲解得非常细致，而且每一种设计方法都配有相应的Matlab代码示例，并对参数的选择和影响进行了深入的分析。这让我不再仅仅停留在“知道有这么个东西”，而是真正“学会了如何去用”。书中的图表也非常清晰，很多关键的信号波形和频谱图都绘制得非常直观，帮助我更好地理解信号的时域和频域特性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它的知识体系构建得非常完整。从最基础的离散时间信号和系统，到傅里叶变换、Z变换等核心理论，再到滤波器的设计和应用，每一个章节都像一个独立的模块，但又紧密联系，形成了一个完整的知识链条。作者在讲解的过程中，并没有回避一些数学推导，但同时又很注重直观的解释，比如在讲解卷积定理时，作者会从时域和频域两个角度进行阐述，并通过图示来帮助理解。我比较惊喜的是，书中关于自适应滤波器的章节，这部分内容在很多基础教材中都可能被一带而过，但这本书却进行了较为深入的讲解，并给出了LMS算法等经典自适应算法的Matlab实现。这对于我从事一些通信信号处理或者噪声消除的工作非常有帮助。我个人认为，这本书的价值不仅仅在于知识的传递，更在于它能够培养读者解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁，主色调是深蓝色，点缀着一些科技感的线条和图标，给人一种专业而严谨的感觉。我原本是想找一本能够深入理解数字信号处理核心概念的书籍，同时又希望能有实际操作的指导。在翻阅过程中，我注意到作者在理论部分的讲解上，力求做到详略得当，不会过于晦涩，也不会过于浅显。例如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）的部分，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是先通过直观的图示和类比，帮助读者理解其背后的思想。随后，再逐步引入数学推导，并辅以一些典型的应用场景，让读者知道这些理论在现实中有何意义。我比较欣赏的是，书中对一些关键算法的讲解，比如FFT，作者不仅给出了算法的流程，还详细分析了其时间复杂度，以及在实际计算中需要注意的一些优化技巧。这对于我这种需要将理论知识转化为实际工程应用的读者来说，非常有帮助。而且，书中的例子选择也比较贴近实际，涵盖了音频处理、图像滤波等多个领域，让我能够看到不同算法在不同场景下的表现。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入职不久的工程师，在工作中经常会遇到需要处理数字信号的问题。之前对这方面的知识掌握得比较零散，所以想找一本能够系统性地梳理理论并提供实践指导的书籍。这本书的内容深度和广度都令我满意。作者在阐述理论时，逻辑清晰，循序渐进，不会一下子抛出太多复杂的概念，而是逐步引导读者进入数字信号处理的世界。我印象比较深刻的是关于采样和重建的部分，作者不仅仅讲解了奈奎斯特采样定理，还深入探讨了欠采样、过采样以及重采样等更高级的概念，并给出了相应的Matlab实现。这对于我处理实际项目中的采样率不匹配问题非常有启发。另外，书中对各种变换的讲解，如Z变换、拉普拉斯变换等，也结合了实际应用，例如在系统稳定性分析中的作用。我尤其看重的是，书中提供的Matlab代码不仅可以运行，而且注释详细，这大大节省了我自己编写和调试代码的时间。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术充满好奇的学习者，尤其对信号处理领域的技术发展感到着迷。在接触这本书之前，我读过一些偏理论的书籍，虽然理论功底打得比较扎实，但总感觉缺少了一些将理论应用于实践的桥梁。这本书正好填补了我的这一需求。作者在理论讲解清晰的基础上，充分利用了Matlab强大的计算和仿真能力，将书中的理论知识转化为可以直接操作的代码。我特别喜欢书中关于谱估计的章节，从经典的周期图法到更高级的现代谱估计方法，作者都进行了详细的介绍，并且都提供了相应的Matlab函数。这让我能够亲手去体验不同算法的性能差异，理解它们在处理不同类型信号时的优劣。书中对一些高级主题的涉猎，如小波变换在信号去噪中的应用，也让我眼前一亮。总的来说，这本书在理论深度和实践指导性上取得了很好的平衡，非常适合想要深入理解数字信号处理并掌握实际操作技能的读者。