編輯推薦
講述基本理論與方法,內容選取少而精;
配以大量實例和算題,組織編排全而清。
內容簡介
《信號與綫性係統/21世紀全國本科院校電氣信息類創新型應用人纔培養規劃教材》係統地討論瞭信號與係統的基本理論和基本方法,共分為8章,主要內容包括信號與係統的基本概念,連續係統的時域分析,離散係統的時域分析,連續信號與係統的頻域分析,離散信號與係統的頻域分析,連續係統的s域分析,離散係統的z域分析,係統的狀態變量分析。
《信號與綫性係統/21世紀全國本科院校電氣信息類創新型應用人纔培養規劃教材》條理清晰,深入淺齣,配有大量實例,便於自學。
《信號與綫性係統/21世紀全國本科院校電氣信息類創新型應用人纔培養規劃教材》可作為高等學校通信工程、電子電氣工程、計算機工程、自動控製工程等專業信號與係統課程的教材,也作為相關專業、相關領域的科技工作者的參考書,還可作為一本考研的輔導書。
內頁插圖
目錄
第1章 信號與係統的基本概念
1.1 信號與係統的定義
1.2 信號的分類
1.3 常用的信號
1.4 信號的基本運算
1.5 係統的描述和分析方法
1.6 係統的特性
本章小結
第2章 連續係統的時域分析
2.1 微分方程的經典解法
2.2 零狀態響應和零輸入響應
2.3 衝激響應與階躍響應
2.4 捲積積分
2.5 捲積積分的性質
2.6 連續係統特性分析
本章小結
第3章 離散係統的時域分析
3.1 差分方程的經典解法
3.2 零狀態響應和零輸入響應
3.3 單位序列響應與階躍序列響應
3.4 捲積和及其性質
3.5 離散係統特性分析
本章小結
第4章 連續信號與係統的頻域分析
4.1 周期信號的傅裏葉級數
4.2 周期信號的頻譜
4.3 非周期信號的傅裏葉變換
4.4 傅裏葉變換的性質
4.5 周期信號的傅裏葉變換
4.6 連續係統的頻率分析
4.7 連續信號的抽樣
本章小結
第5章 離散信號與係統的頻域分析
5.1 周期序列的傅裏葉級數
5.2 非周期序列的傅裏葉變換
5.3 序列傅裏葉變換的性履
5.4 周期序列的傅裏葉變換
5.5 離散傅裏葉變換及性質
5.6 離散係統的頻域分析
本章小結
第6章 連續係統的s域分析
6.1 拉普拉斯變換
6.2 拉普拉斯變換的性質
6.3 拉普拉斯反變換
6.4 係統的s域分析
6.5 係統函數與係統特性
6.6 s域框圖與流圖
6.7 連續係統的結構
本章小結
第7章 離散係統的z域分析
7.1 z變換
7.2 z變換性質
7.3 z反變換
7.4 差分方程的z變換解
7.5 係統函數與係統特徵
7.6 係統的z域框圖與結構
本章小結
第8章 係統的狀態變量分析
8.1 狀態變量與狀態方程
8.2 連續係統狀態方程的建立
8.3 連續係統狀態方程的求解
8.4 離散係統狀態方程的建立
8.5 離散係統狀態方程的求解
本章小結
習題答案
參考文獻
前言/序言
《數字信號處理導論》 內容簡介 本書旨在為電氣工程、電子信息工程、通信工程、自動化以及計算機科學等相關專業的本科生提供一個全麵而深入的數字信號處理(DSP)入門。在當今信息爆炸的時代,數字信號處理技術已經滲透到我們生活的方方麵麵,從通信係統的基帶信號調製解調,到音頻視頻的壓縮編碼,再到醫療影像的增強分析,無處不在。掌握數字信號處理的基本理論和方法,對於理解和開發現代電子信息係統至關重要。 本書在內容編排上,遵循循序漸進的原則,力求在數學 rigor 和工程實踐之間取得良好的平衡。我們從最基本的信號和係統概念齣發,逐步引入離散時間信號、綫性時不變係統、捲積等核心理論,為後續更深入的學習奠定堅實的基礎。 第一部分:離散時間信號與係統 在第一部分,我們將詳細探討離散時間信號的特性,包括其基本類型(如單位衝激信號、單位階躍信號、指數信號)、周期信號、能量信號與功率信號的劃分。我們會引入傅裏葉級數和傅裏葉變換的概念,但重點將集中於離散時間傅裏葉變換(DTFT)及其在分析離散時間信號頻譜方麵的作用。 隨後,我們將深入研究綫性時不變(LTI)係統。LTI 係統是信號處理中最重要的一類係統,因為許多實際係統都可以近似或精確地建模為 LTI 係統。我們將通過捲積運算來描述 LTI 係統的輸入輸齣關係,並詳細講解捲積的計算方法和性質。此外,我們還將介紹 LTI 係統的頻率響應,它揭示瞭係統如何影響信號的頻率成分,這是理解濾波器設計等關鍵應用的基礎。 第二部分:Z變換 Z變換是分析離散時間 LTI 係統的一種強大工具,它在數學上類似於連續時間係統的拉普拉斯變換。在本部分,我們將詳細介紹 Z變換的定義、收斂域(ROC)以及其重要的性質,如綫性、時移、乘以 $n$ 等。我們將重點講解如何利用 Z變換來求解 LTI 係統的零輸入響應和零狀態響應,以及如何分析係統的穩定性。Z變換在求解差分方程、理解係統結構(如直接形式、級聯形式)以及進行係統分析和設計方麵扮演著核心角色。 第三部分:離散傅裏葉變換(DFT)與快速傅裏葉變換(FFT) 盡管 DTFT 能夠提供信號的連續頻譜信息,但在實際應用中,我們通常隻能獲得有限長度的信號樣本,並且需要通過數值計算來分析。這就引齣瞭離散傅裏葉變換(DFT)。我們將詳細講解 DFT 的定義,以及它如何錶示有限長離散信號的頻譜。 然而,直接計算 DFT 的計算復雜度很高,這使得它在處理大規模數據時效率低下。快速傅裏葉變換(FFT)算法的齣現極大地解決瞭這一問題。在本部分,我們將介紹幾種主要的 FFT 算法,如按時間抽取的蝶形算法(Cooley-Tukey 算法)和按頻率抽取的蝶形算法。我們將詳細分析 FFT 的計算復雜度,並說明它如何將 DFT 的計算復雜度從 $O(N^2)$ 降低到 $O(N log N)$,從而使得實時信號處理成為可能。FFT 的應用極其廣泛,包括頻譜分析、相關性計算、捲積計算等。 第四部分:數字濾波器設計 數字濾波器是數字信號處理中的核心組成部分,它們用於選擇性地增強或抑製信號中的特定頻率成分。根據濾波器的衝激響應特性,我們將數字濾波器分為兩類:無限衝激響應(IIR)濾波器和有限衝激響應(FIR)濾波器。 對於 IIR 濾波器,我們將介紹其在模擬濾波器設計中的經典原型(如 Butterworth、Chebyshev、Elliptic 濾波器),並通過雙綫性變換、脈衝不變法等方法將其映射到數字域。我們將討論 IIR 濾波器的優點(如高阻帶衰減、低階數)和缺點(如可能存在的非綫性相位)。 對於 FIR 濾波器,我們將介紹其具有綫性相位的優點,這在許多應用中非常重要(例如,音頻和通信係統)。我們將重點講解幾種常用的 FIR 濾波器設計方法,如窗函數法(如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗)和頻率采樣法。我們將分析不同窗函數的特性及其對濾波器性能的影響。 第五部分:多速率信號處理 在許多實際應用中,需要對不同采樣率的信號進行處理,這就需要多速率信號處理技術。本部分將介紹采樣率變換的基本原理,包括上采樣(插入零),下采樣(抽取),以及它們與濾波器的結閤。我們將詳細講解插值器和抽取器的設計,以及它們在實現采樣率變化時的作用。多速率信號處理在通信係統、音頻和視頻編碼、以及傳感器數據融閤等領域有著廣泛的應用。 第六部分:傅裏葉變換在信號處理中的應用 在最後一部分,我們將通過具體的實例,進一步展示傅裏葉變換(包括 DTFT、DFT 和 FFT)在信號處理中的強大應用。我們將探討如何利用傅裏葉變換進行頻譜分析,識彆信號的頻率成分;如何利用傅裏葉變換加速捲積計算,例如用於係統響應的計算;如何利用傅裏葉變換進行相關性分析,例如在模式識彆和同步定位中。我們還將簡要介紹一些更高級的應用,如短時傅裏葉變換(STFT)用於分析非平穩信號,以及小波變換作為一種更靈活的信號時頻分析工具。 學習目標與特色 本書的編寫目標是使讀者能夠: 理解 離散時間信號和綫性時不變係統的基本理論。 掌握 Z變換和離散傅裏葉變換(DFT)的數學工具,並能運用它們分析係統。 熟悉 快速傅裏葉變換(FFT)算法的原理和應用,能夠利用 FFT 進行高效的頻譜分析。 掌握 數字濾波器的基本設計方法(IIR 和 FIR),並能根據應用需求選擇閤適的濾波器。 瞭解 多速率信號處理的基本概念和常用技術。 初步認識 傅裏葉變換在實際工程問題中的應用。 本書的特色在於: 理論與實踐相結閤:在講解核心理論的同時,輔以豐富的例題和習題,幫助讀者將理論知識應用於實際問題。 數學推導嚴謹:對關鍵概念和公式進行清晰、嚴謹的數學推導,幫助讀者深入理解其內在邏輯。 內容循序漸進:從基礎概念到高級應用,層層遞進,適閤不同數學基礎的讀者。 關注工程應用:介紹的理論和方法都緊密結閤實際工程應用,展現數字信號處理的廣泛價值。 圖文並茂:大量使用圖示和錶格,直觀地展示信號、係統和算法的特性,增強學習效果。 本書不僅適閤作為高校相關專業的教材,也適閤作為工程師和研究人員的參考書,幫助他們鞏固和拓展數字信號處理的知識體係。通過對本書的學習,讀者將能夠為後續更深入的信號處理研究或實際工程開發打下堅實的基礎。
這本書在數學推導上非常嚴謹,但也保留瞭足夠的直觀性,這對我這種既要注重理論深度又希望有所理解的學習者來說,是極大的福音。我很欣賞作者在處理復雜數學過程時,並沒有一味地堆砌公式,而是會花篇幅去解釋每一個步驟的由來和意義。比如,在推導傅裏葉變換的收斂性條件時,他會先解釋為什麼需要這些條件,以及不滿足條件時可能齣現的物理現象。這種“知其然,更知其所以然”的講解方式,讓我能夠真正理解背後的原理,而不是死記硬背。而且,書中很多概念的引入,都建立在前一個知識點的基礎上,形成瞭一個邏輯清晰、層層遞進的知識體係。我感覺自己就像在攀登一座知識的高峰,每一步都走得很穩健。這本書讓我對數學的畏懼感大大降低,反而體會到瞭數學的優雅和力量。它不僅教會瞭我如何運用這些數學工具,更教會瞭我如何去思考,如何去分析。