數字信號處理基礎(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周利清蘇菲羅仁澤 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• DSP
• 通信工程
• 電子工程
• 算法
• 數學
• 傅裏葉變換
• 濾波
• 第三版

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563529483

商品編碼：29900916912

包裝：平裝

齣版時間：2012-06-01

基本信息

書名：數字信號處理基礎(第3版)

定價：42.00元

作者：周利清蘇菲羅仁澤

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2012-06-01

ISBN：9787563529483

字數：

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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這本《數字信號處理基礎(第3版)》是作者周利清、蘇菲、羅仁澤在長期從事數字信號處理方麵的教學和科研工作的基礎上，為本科生所編寫的數字信號處理課程的教材，該書隻包含本科生應該掌握的數字信號處理的基本知識。作者力求在對數字信號處理的基本原理、基本概念、基本算法融會貫通、深入理解的基礎上，將這些知識係統、深入淺齣、透徹清楚地進行講解，做到有理、有據、有條理，數學推導正確，邏輯關係清楚，以使讀者容易理解和掌握，並且便於教學和自學。希望讀者在學習這本教材所建立的堅實基礎上，能夠更好地去學習數字信號處理的其他更深入的內容，或者能夠將這些知識很好地投入實際應用。

內容提要

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“數字信號處理”是各高等院校電子類專業和通信類專業學生的一門非常重要的專業基礎課。周利清、蘇菲、羅仁澤編著的《數字信號處理基礎(第3版)》闡述瞭離散係統的性質、離散信號的各種變換；深入講解瞭DFT的原理及其性質，討論瞭用DFT求綫性捲積和進行分段捲積的方法；闡述瞭各種FFT算法；詳細論述瞭IIR數字濾波器的原理和設計方法；分析瞭綫性相位FIR濾波器的實現條件和重要性質以及設計方法；詳細討論瞭IIR數字濾波器和FIR數字濾波器的各種結構及其優缺點；討論瞭數字信號處理中的有限字長效應。此外，在每一章之後，加入瞭與本章所涉及的內容有關的Matlab方法、程序、函數等，使讀者可以利用Matlab得到的結果來幫助和驗證自己對於原理的理解。《數字信號處理基礎(第3版)》係統、深入淺齣、透徹清楚地講解瞭數字信號處理的基本理論、基本概念和基本算法，數學推導嚴謹，邏輯關係清楚，以使得讀者便於理解、掌握，並且便於自學。這本書不但可以作為本科生的教材，還可以為從事數字信號處理工作的技術人員自學所

目錄

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章 數字信號處理概述(緒論) 1.1 信號的分類 1.2 數字信號處理 1.3 數字信號處理的優越性 1.4 數字信號處理的3種方式 1.5 數字信號處理的兩大方法第2章 離散係統的性質和離散信號的變換 2.1 抽樣和內插 2.1.1 抽樣 2.1.2 內插 2.2 離散時間信號 2.2.1 離散時間信號序列 2.2.2 常用序列 2.3 離散係統及其綫性和時不變性 2.3.1 離散係統的定義及其單位抽樣響應 2.3.2 離散係統的綫性 2.3.3 離散係統的時不變性 2.3.4 綫性時不變係統 2.4 離散信號的綫性捲積 2.4.1 離散綫性捲積的定義 2.4.2 離散綫性捲積的計算 2.5 離散係統的因果性和穩定性 2.5.1 因果性 2.5.2 穩定性 2.6 離散信號的傅裏葉變換 2.6.1 問題的提齣 2.6.2 傅裏葉變換對的推導 2.6.3 離散信號傅裏葉變換的性質 2.6.4 綫性時不變係統的頻率響應 2.7 離散信號的z變換 2.7.1 z變換的定義及其收斂域 2.7.2 z變換的性質 2.7.3 z反變換 2.7.4 z變換與傅裏葉變換的關係 2.8 離散係統的差分方程、係統函數及其零極點 2.8.1 離散係統的差分方程 2.8.2 離散係統的係統函數 2.8.3 係統函數的零極點 2.8.4 綫性時不變因果係統的穩定性 2.9 Matlab方法 2.9.1 常用序列及序列運算的Matlab實現 2.9.2 離散信號變換的Matlab實現 習題第3章 離散傅裏葉變換(DFT) 3.1 離散傅裏葉級數(DFS)及其性質 3.1.1 周期序列DFS的推導 3.1.2 DFS的性質 3.2 離散傅裏葉變換(DFT)及其性質 3.2.1 DFT的導齣 3.2.2 DFT的性質 3.3 z變換與DFT的關係 3.3.1 由z變換得到DFT 3.3.2 由DFT得到z變換 3.3.3 頻率分辨率 3.4 用DFT求綫性捲積 3.4.1 循環捲積與綫性捲積的關係 3.4.2 用DFT求綫性捲積 3.5 分段捲積 3.5.1 重疊相加法 3.5.2 重疊保留法 3.6 Matlab方法 3.6.1 利用Matlab計算信號的DFT和IDFT 3.6.2 序列循環移位的Matlab實現 3.6.3 循環捲積的Matlab實現 3.6.4 利用DFT計算綫性捲積的Matlab實現 3.6.5 分段捲積的Matlab實現 習題第4章 快速傅裏葉變換(FFT) 4.1 引言 4.1.1 DFT的矩陣錶示及其運算量 4.1.2 Wnk N因子的特性 4.2 基2時間抽選的FFT算法 4.2.1 算法推導 4.2.2 算法特點 4.2.3 關於FFT算法的計算機程序 4.3 基2頻率抽選的FFT算法 4.4 快速傅裏葉反變換 *4.5 綫性調頻z變換算法 4.5.1 基本原理 4.5.2 算法的要點 4.5.3 算法的特點 4.6 實序列的FFT的高效算法 4.6.1 兩個長度相同的實序列 4.6.2 一個2N點的實序列 4.7 Matlab方法 4.7.1 利用Matlab計算FFT 4.7.2 用Matlab實現有限長序列的Chirp z變換 習題第5章 IIR數字濾波器的原理及設計 5.1 濾波器概述 5.1.1 數字濾波器與模擬濾波器 5.1.2 兩大類數字濾波器 5.1.3 數字濾波器的設計步驟 5.2 IIR數字濾波器概述 5.2.1 IIR數字濾波器的差分方程和係統函數 5.2.2 IIR數字濾波器的設計方法 5.2.3 藉助於模擬濾波器的理論和方法的設計原理 5.3 模擬低通濾波特性的逼近 5.3.1 Butterworth低通濾波特性的逼近 5.3.2 Chebyshev低通濾波特性的逼近 5.3.3 Cauer低通濾波特性簡介 5.3.4 3種濾波器的比較 5.3.5 濾波器圖錶法設計 5.4 衝激響應不變法 5.4.1 衝激響應不變法的變換方法 5.4.2 模擬濾波器與數字濾波器的頻率響應之間的關係 5.4.3 z平麵與s平麵的映射關係 5.5 雙綫性變換法 5.5.1 雙綫性變換關係的導齣 5.5.2 s平麵與z平麵的映射關係 5.5.3 頻率預畸變 5.5.4 雙綫性變換法的特點 5.6 數字濾波器的變換 *5.7 IIR數字濾波器的優化設計 5.7.1 誤差判彆準則 5.7.2 優化算法 5.8 Matlab方法 5.8.1 利用Matlab實現模擬濾波器的設計 5.8.2 衝激響應不變法的Matlab實現 5.8.3 雙綫性變換法的Matlab實現 5.8.4 用Matlab實現數字濾波器的設計 習題第6章 FIR數字濾波器的原理及設計 6.1 FIR數字濾波器的差分方程、衝激響應、係統函數及其零極點 6.2 綫性相位FIR濾波器 6.2.1 恒延時濾波 6.2.2 綫性相位FIR濾波器滿足的條件 6.2.3 綫性相位FIR濾波器的特性 6.3 窗口法 6.3.1 基本原理 6.3.2 對頻率響應的影響 6.3.3 常用窗函數 6.3.4 設計方法小結 *6.4 頻率抽樣法 *6.5 FIR數字濾波器的優化設計 6.5.1 切比雪夫等波紋逼近 6.5.2 加權切比雪夫逼近 6.5.3 Remez交換算法 6.6 Matlab方法 6.6.1 用Matlab進行基於窗函數的FIR數字濾波器的設計 6.6.2 用Matlab進行等波紋FIR濾波器的設計 習題第7章 數字濾波器的結構 7.1 數字網絡的信號流圖 7.1.1 信號流圖及其有關概念 7.1.2 解代數方程組求節點變量之值 7.1.3 化簡信號流圖求係統函數 7.1.4 Mason公式 7.1.5 信號流圖的轉置 7.2 IIR數字濾波器的結構 7.2.1 直接型 7.2.2 正準型 7.2.3 級聯型 7.2.4 並聯型 7.3 FIR數字濾波器的結構 7.3.1 橫截型 7.3.2 級聯型 7.3.3 頻率抽樣型 7.4 FIR數字濾波器與IIR數字濾波器的比較 7.5 用Matlab實現數字濾波器的結構 7.5.1 IIR數字濾波器的結構實現 7.5.2 FIR數字濾波器的結構實現 習題第8章 數字信號處理中的有限字長效應 8.1 概述 8.1.1 數字係統與有限字長效應 8.1.2 關於數的錶示 8.1.3 量化誤差 8.2 A／D變換的字長效應 8.2.1 量化效應的統計分析 8.2.2 綫性時不變係統對量化噪聲的響應 8.3 乘積誤差的影響 8.3.1 IIR濾波器中乘積誤差的影響 8.3.2 FIR濾波器中乘積誤差的影響 8.4 係數的量化效應 8.5 極限環振蕩 習題附錄 A1 常用的數學知識 A1.1 傅裏葉變換 A1.2 特殊函數 A2 LTI係統因果性的充分必要條件的證明 A3 復變函數中的一個積分的計算 A4 雙綫性變換法s平麵與z平麵的映射關係推導 A5 本書所用的符號、術語以及英文縮寫詞一覽錶參考文獻注：目錄中有“*”號的是選學的內容。

作者介紹

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文摘

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序言

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信號的奧秘與世界的脈動：一段關於數字信號處理的探索之旅 我們生活的世界，無時無刻不在湧動著豐富多彩的信號。從耳畔悅耳的音樂，到眼前高清的影像，從手機傳遞的訊息，到醫療設備監測的生命體徵，再到太空探測器發迴的遙遠星係圖像，這一切的背後，都離不開一個核心的概念——信號。而我們感知、理解、處理這些信號的方式，正在被一場深刻的變革所塑造，這場變革的核心，便是“數字信號處理”。 想象一下，你正在聆聽一段美妙的音樂。樂器發齣的聲波，經過麥剋風的采集，最終轉化為電流。這個電流，就是一種模擬信號，它連續地變化，忠實地反映著聲音的每一個細微之處。然而，我們現代的電子設備，如電腦、手機、MP3播放器，它們處理和存儲信息的方式是離散的、數字化的。這就需要一種技術，能夠將連續變化的模擬信號，轉化為離散的數字信號，並對其進行高效的處理和分析。這便是數字信號處理（Digital Signal Processing, DSP）的魅力所在。 這不僅僅是科學技術的革新，更是我們理解和與世界互動方式的範疇。我們通過數字信號處理，能夠將模糊不清的圖像變得清晰銳利，將嘈雜的環境音過濾得純淨悅耳，將遙遠的通訊信號精準接收，將復雜的生理信號轉化為可供診斷的依據。可以說，數字信號處理已經滲透到現代社會的每一個角落，成為驅動信息時代高速發展的強大引擎。 信號的語言：從模擬到數字的蛻變 理解數字信號處理，首先要從“信號”本身談起。信號，本質上是信息的一種載體，它攜帶著關於某個現象、某個實體或者某個過程的數據。我們生活中接觸到的絕大多數信號，最初都是模擬的。比如，人的聲音、光綫、溫度、壓力、心電圖的波形，它們都在時間維度上連續變化，其幅值可以是任意的。 然而，模擬信號的處理和存儲存在諸多不便。它們容易受到噪聲的乾擾，信號的精度會隨著傳輸距離的增加而衰減，復製和傳輸的成本也相對較高。而數字信號，則是將模擬信號在時間和幅值上進行采樣和量化後得到的離散值序列。這種離散化的處理，賦予瞭信號極大的優勢： 高精度與保真度： 數字信號可以被精確地復製和存儲，不易受噪聲乾擾，確保瞭信息的完整性和準確性。 易於處理與傳輸： 數字信號可以利用高效的算法進行各種復雜的運算，並且能夠方便地通過數字通信網絡進行遠距離傳輸。 強大的存儲能力： 數字信號可以被壓縮和編碼，以極低的成本存儲在各種介質上，便於檢索和迴放。 靈活的設計與實現： 數字信號處理算法可以通過軟件在通用處理器上實現，也可以通過專用的DSP芯片進行硬件加速，具有極高的靈活性。 從模擬到數字的轉變，是數字信號處理的基石。這個過程通常包括兩個關鍵步驟：采樣（Sampling）和量化（Quantization）。采樣是將連續的時間信號在離散的時間點上進行測量，得到一係列樣本值。根據香農采樣定理，隻有當采樣頻率足夠高時，纔能保證采樣後的離散信號能夠完整地恢復原始的連續信號。量化則是將采樣得到的連續幅值信號，映射到有限個離散的數值級彆上。量化過程中引入的誤差，即量化噪聲，是影響數字信號質量的一個重要因素。 數字信號的處理藝術：算法與技巧的精妙結閤 一旦信號被轉化為數字形式，我們便擁有瞭一個強大的工具箱，可以對其進行各種精妙的處理。數字信號處理的核心在於各種算法（Algorithms），這些算法是解決特定信號處理問題的數學模型和操作步驟。它們如同信號處理的“語言”，指導著計算機如何理解、轉換和提取信號中的信息。 在數字信號處理的領域，有許多經典且至關重要的算法，它們構成瞭整個學科的骨架。其中，傅裏葉變換（Fourier Transform）無疑是最為核心和基礎的工具之一。傅裏葉變換能夠將一個時域信號分解成其包含的各種頻率分量的疊加。這意味著，我們可以看到一個聲音信號中包含哪些音調，一張圖像中包含哪些空間頻率信息。通過傅裏葉變換，我們能夠深入瞭解信號的頻譜特性，從而為進一步的處理提供依據。 離散傅裏葉變換（DFT）是傅裏葉變換在離散信號上的直接應用。而為瞭提高計算效率，快速傅裏葉變換（FFT）應運而生，它以指數級的速度完成瞭DFT的計算，極大地推動瞭數字信號處理的應用。 Z變換（Z-Transform）是傅裏葉變換在離散時間係統分析中的推廣，它能夠方便地分析綫性時不變（LTI）係統的頻率響應和穩定性。 除瞭傅裏葉變換傢族，捲積（Convolution）也是一個極為重要的概念。在信號處理中，濾波（Filtering）操作本質上就是信號與濾波器衝激響應的捲積。濾波器是數字信號處理中的“哨兵”，它們能夠根據預設的規則，選擇性地允許或抑製某些頻率成分通過，從而實現去噪、增強特定頻率成分等目的。 有限衝激響應（FIR）濾波器和無限衝激響應（IIR）濾波器是兩種主要的數字濾波器類型，它們在設計理念、性能特點和計算復雜度上各有韆鞦。 此外，相關（Correlation）的概念在信號處理中也扮演著關鍵角色，它用於衡量兩個信號之間的相似度。例如，在雷達信號處理中，通過將接收到的信號與發射的信號進行相關運算，可以判斷目標是否存在以及其距離。 自適應信號處理（Adaptive Signal Processing）是數字信號處理的一個重要分支。與傳統的濾波器不同，自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性變化，實時地調整其濾波器係數，以達到最佳的信號處理效果。這在噪聲變化的環境中尤為有用，例如語音降噪、迴聲消除等。 數字信號處理的應用：觸及生活的方方麵麵 數字信號處理的理論與算法，並非僅僅停留在書本和實驗室，它們已經以各種形式深刻地改變瞭我們的生活。 通信領域： 現代通信係統的核心離不開數字信號處理。手機通信中的語音編碼、信道編碼、調製解調，互聯網的數據傳輸，無綫通信的信號調製與解調，都依賴於高效的數字信號處理算法。如果沒有DSP，我們今天享有的高速、可靠的通信將無法實現。 音頻與圖像處理： 從CD到MP3，從DVD到藍光，從數碼相機到高清電視，數字信號處理在音頻和圖像的壓縮、增強、去噪、識彆等方麵發揮著不可替代的作用。我們聽到的高品質音樂，看到的清晰生動的影像，背後都有DSP的身影。例如，MP3格式就采用瞭人耳聽覺模型，通過心理聲學原理去除人耳難以聽到的聲音成分，實現高壓縮比。圖像處理中的邊緣檢測、特徵提取、人臉識彆等，也都是DSP的經典應用。 醫療健康： 數字信號處理在醫療領域的應用更是關乎生命健康。心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、超聲成像、核磁共振成像（MRI）等醫學診斷設備，都需要強大的DSP能力來采集、處理和分析生物信號。通過DSP，醫生能夠更準確地診斷疾病，監測患者的生命體徵。例如，對ECG信號進行濾波和特徵提取，可以幫助診斷心律失常。 控製係統： 在工業自動化、機器人技術、航空航天等領域，數字信號處理被廣泛應用於各種控製係統中。通過對傳感器采集的信號進行處理和分析，控製係統能夠實時地做齣決策，實現對物理過程的精確控製。例如，無人機姿態的穩定控製，就需要對陀螺儀和加速度計的信號進行快速的DSP處理。 科學研究： 在天文學、地球物理學、粒子物理學等基礎科學研究中，海量數據的采集和分析離不開DSP技術。例如，射電望遠鏡接收到的微弱信號，需要通過復雜的DSP算法進行處理，以提取齣宇宙的信息。 學習數字信號處理：開啓理解世界的新視角 學習數字信號處理，不僅僅是掌握一套技術，更是開啓瞭一種理解世界的新視角。它讓我們能夠從更深層次去洞察那些隱藏在錶麵現象下的規律，去解析那些構成我們世界萬物的信息流。 理解信號的本質，掌握從模擬到數字的轉換過程，熟悉傅裏葉變換、捲積、相關等基本算法，瞭解各種濾波器的設計原理和應用，以及探索自適應信號處理等高級主題，將為你打開一扇通往無限可能的大門。 無論你是對技術充滿好奇的學生，還是希望提升專業技能的工程師，亦或是緻力於科學探索的研究者，數字信號處理都將為你提供一套強大的思維工具和實踐能力。它讓你不再僅僅是被動地接受信號，而是能夠主動地去分析、去塑造、去創造，去用數字的力量，描繪齣更清晰、更精彩的未來。 踏上這段探索信號奧秘的旅程，你會發現，你所聆聽的每一次鏇律，所看到的每一幅畫麵，所感受到的每一次科技進步，背後都跳動著數字信號處理強勁而精確的脈搏。這不僅僅是一門學科，更是一種洞察世界、驅動創新的語言。