9787030260406 数字信号处理 科学出版社 桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：数字信号处理

定价：36.00元

作者：桂志国,楼国红,陈友兴,张权,郝慧艳

出版社：科学出版社

出版日期：2010-01-01

ISBN：9787030260406

字数：518000

页码：339

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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新定价链接：数字信号处理

内容提要

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本书全面介绍了数字信号处理与应用的基础理论和分析方法。书中前3章是数字信号处理的基础，包括离散时间信号与系统的时域分析、z域分析、离散傅里叶变换三部分内容。第4章是快速傅里叶变换及其应用。第5-7章是数字滤波器的基本结构、设计原理及设计方法。第8章和第9章分别讨论了信号的抽取与插值和有限字长效应。0章介绍了常用的特殊滤波器。为了加深对基本理论的理解和基本方法的掌握，书中安排了一些Matlab实例。全书各章都有精选例题和不同类型的习题。
　　本书可作为普通高等院校信息类相关专业本科生或研究生教材，也可供相关科研与了程技术人员参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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混沌中的秩序：理解和操控信号的艺术 想象一下，你正身处一个信息爆炸的时代。无论是你手机上跳动的社交媒体通知，还是医疗设备监测到的心跳节律，亦或是天上飞过的飞机发出的雷达信号，它们都以一种看似混乱、杂乱无章的方式涌入我们的感官。然而，在这看似喧嚣的信号海洋之下，隐藏着深刻的数学原理和精妙的处理方法。我们如何从这些杂乱的信号中提取出有用的信息？如何过滤掉干扰，放大关键特征？如何将一种信号转化为另一种更易于理解或传输的形式？这些问题正是“信号处理”这门学科所要解答的。 信号，顾名思义，是信息的载体。它可以是连续变化的，比如我们耳边听到的声音，或是温度计上随时间流逝而改变的读数；也可以是离散的，比如数字图像中的每一个像素点，或者是每秒采样一次的心电图数值。它们承载着我们想要了解的世界，从微观粒子的运动到宏观宇宙的浩瀚，无不与信号息息相关。 然而，现实世界中的信号往往并非纯净。它们常常伴随着各种形式的噪声——可能是电子设备的干扰，可能是环境的杂乱声音，也可能是测量过程中的不确定性。噪声会模糊信号的细节，使得我们难以准确地捕捉和解读信息。这时，信号处理技术就显得尤为重要。它就像一位技艺高超的工匠，能够仔细地分辨出信号中的宝贵部分，并巧妙地将它们从嘈杂的环境中剥离出来。 数字信号处理：从模拟世界到数字蓝图 在过去的很长一段时间里，信号的处理主要依赖于模拟技术。这种方法通过物理电路和器件来模拟信号的特性，虽然在某些方面表现出色，但其精度、灵活性和可扩展性都受到了一定的限制。随着计算机技术的飞速发展，一种更为强大和灵活的处理方式应运而生——数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）。 数字信号处理的核心思想是将连续的模拟信号转化为离散的数字序列，然后在计算机中通过一系列数学算法进行处理。这个过程大致可以分为三个主要步骤： 1. 采样（Sampling）: 这是将连续的模拟信号转化为离散信号的第一步。想象一下，我们用一把尺子去测量一个光滑曲线的长度，我们不能测量每一个无限小的点，而是选择在一些特定的点上进行测量。同样，在采样过程中，我们会在信号的特定时间点上获取其数值。根据采样定理（Nyquist-Shannon sampling theorem），只有当采样频率是信号最高频率的两倍以上时，我们才能在后续重建信号时避免信息丢失。 2. 量化（Quantization）: 采样得到的数值仍然可能是无限精度的。量化是将这些无限精度的数值映射到有限个离散的数值集合中。例如，一个模拟电压可能在0到5伏之间连续变化，我们可以将其量化为0到255这256个整数级别。量化过程中会引入量化误差，这是数字信号处理中不可避免的一个误差来源，但通过增加量化比特数，可以显著减小这种误差。 3. 编码（Encoding）: 最后，将量化后的数值用二进制数字表示，以便于计算机存储和处理。 经过采样、量化和编码，原本连续变化的模拟信号就变成了计算机能够理解和操作的数字序列。数字信号处理的强大之处在于，它将信号处理从物理电路的限制中解放出来，转移到了数学运算和算法的层面。这意味着我们可以用软件来实现复杂的信号处理功能，并通过算法的改进来提升处理效果，而无需更换硬件。 数字信号处理的神奇力量：滤波、变换与分析 数字信号处理的应用领域极其广泛，其核心技术包括但不限于滤波、变换和分析。 滤波（Filtering）: 滤波是最基础也是最重要的信号处理技术之一。它的作用就像一个筛子，能够选择性地保留信号中的某些频率分量，而抑制或去除另一些分量。 低通滤波器（Low-pass filter）: 允许低频信号通过，阻挡高频信号。这可以用来消除高频噪声，使信号变得平滑。例如，在音频处理中，低通滤波器可以去除刺耳的高频杂音。 高通滤波器（High-pass filter）: 允许高频信号通过，阻挡低频信号。这可以用来检测信号的快速变化。例如，在医学信号处理中，高通滤波器可以用来去除缓慢的基线漂移。 带通滤波器（Band-pass filter）: 允许特定频率范围内的信号通过，阻挡该范围之外的信号。这在无线通信中非常关键，可以用来选择接收特定的频道信号。 带阻滤波器（Band-stop filter）: 阻挡特定频率范围内的信号，允许其他频率信号通过。这常用于消除特定频率的干扰，例如电力线产生的50Hz或60Hz的工频干扰。 滤波器的设计涉及复杂的数学理论，例如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等，它们在不同的应用场景下具有各自的优缺点。 变换（Transformation）: 信号的表示形式往往会影响我们对它的理解和处理。变换技术可以将信号从一个域转换到另一个域，从而揭示出隐藏在原始域中的信息。 傅里叶变换（Fourier Transform, FT）: 这是信号处理中最具革命性的工具之一。傅里叶变换可以将一个时域信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。换句话说，它揭示了一个信号由哪些频率成分组成，以及每个频率成分的强度。这使得我们能够从频率的角度来分析信号，例如识别信号中的周期性成分，或者分析噪声的频率特性。离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是数字信号处理中常用的形式，而快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）算法则大大提高了DFT的计算效率。 拉普拉斯变换（Laplace Transform）: 主要用于分析线性时不变（LTI）系统。 Z变换（Z-transform）: 是傅里叶变换在离散时间信号分析中的推广，常用于分析离散时间系统。 通过这些变换，我们不仅能看到信号在时间上的变化，更能看到它在频率维度上的“光谱”，从而获得更全面的认知。 信号分析（Signal Analysis）: 在理解了信号的基本特性和处理方法后，信号分析技术则进一步帮助我们深入挖掘信号的内在规律。 自相关函数（Autocorrelation Function）: 描述了一个信号与其自身的延迟版本之间的相似度。它可以用来检测信号的周期性，以及信号的延迟。 互相关函数（Cross-correlation Function）: 描述了两个不同信号之间的相似度。它可以用来判断一个信号是否包含在另一个信号中，或者用来估计信号的延迟。 谱分析（Spectral Analysis）: 利用傅里叶变换等工具，分析信号在频率上的能量分布。这对于识别信号的特征、检测异常以及了解系统的动态特性至关重要。 统计信号处理（Statistical Signal Processing）: 当信号具有随机性时，统计信号处理技术就派上用场。它利用概率论和统计学的方法来估计信号的参数、识别信号的模式，并进行预测。例如，卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种广泛应用于状态估计和预测的强大算法，在导航、控制和目标跟踪等领域有着重要应用。 数字信号处理的应用：无处不在的智能 数字信号处理技术如同隐藏在幕后的工程师，默默地驱动着我们生活中的无数设备和应用： 通信系统: 手机信号的编码、解码、调制、解调，Wi-Fi信号的传输，都离不开数字信号处理。它能够高效地压缩和传输数据，保证通信的清晰和稳定。 音频与图像处理: MP3音频压缩、JPEG图像压缩，都是典型的数字信号处理应用。我们看到的数字电视、高清电影，听到的高品质音乐，都受益于此。人脸识别、图像增强、视频特效，也都依赖于复杂的数字信号处理算法。 医疗诊断: 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等医学信号的采集和分析，需要精确的数字信号处理来提取病灶信息，辅助医生做出诊断。核磁共振成像（MRI）、CT扫描等成像技术，其最终的图像生成过程也高度依赖于数字信号处理。 控制系统: 工业生产线上的机器人手臂、无人驾驶汽车的自动导航系统，都需要实时地处理传感器获取的信号，并根据处理结果做出精确的控制决策。 科学研究: 天文学家分析望远镜捕捉到的遥远星系信号，物理学家研究粒子加速器产生的实验数据，地质学家分析地震波数据，都离不开强大的数字信号处理工具。 未来展望 随着人工智能、机器学习等前沿技术的飞速发展，数字信号处理也在不断演进。深度学习模型能够从海量数据中自动学习复杂的信号模式，进一步提升信号分析和处理的精度和智能化水平。例如，在语音识别领域，深度学习模型已经能够非常准确地将人类语言转化为文本。在医学影像分析领域，深度学习模型也展现出比人类专家更优越的诊断能力。 数字信号处理，这个将抽象数学原理转化为实际应用的关键学科，正以前所未有的速度和广度渗透到我们生活的方方面面。它赋予了我们理解和操控信号的能力，让我们能够从纷繁复杂的世界中提取出有序的信息，并利用这些信息创造更加美好的未来。它是一个充满挑战但也极具魅力的领域，每一个深入探索其中的人，都将有机会触碰到科技进步的脉搏。