数字信号处理——应用Matlab(第3版)(英文影印版) Vinay K. Ingle 9 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——应用Matlab(第3版)(英文影印版)

定价：98.0元

作者：Vinay K. Ingle

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030326287

字数：570

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：小16(18k)

商品重量：0.863kg

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内容提要

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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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序言

信号的魔术：从理论到实践的数字信号处理之旅 我们生活在一个由信号构成的世界：空气中传播的声波，光纤中传输的光脉冲，互联网上涌动的电子数据，医疗设备采集的心电图，地震仪记录的地面震动，以及雷达探测到的远方物体……这些都是信号。而数字信号处理（DSP），正是解析、理解、操控这些信号，并从中提取有用信息的强大工具。它是一门横跨数学、计算机科学、电子工程等多个学科的前沿技术，其应用之广泛，几乎渗透到我们现代生活的方方面面。 本书旨在带领读者踏上一段深度探索数字信号处理奥秘的旅程。我们并非仅仅罗列枯燥的理论公式，而是将理论与实际应用紧密结合，通过清晰的讲解、生动的示例，以及对关键概念的深入剖析，帮助您建立扎实的DSP理论基础，并掌握将这些理论转化为实际解决方案的能力。 一、 理解信号的语言：离散与连续的转换 旅程的起点，是理解信号的两种基本形态：连续信号和离散信号。连续信号在时间上是连续的，其值在任何时刻都可以被定义，如同我们日常生活中听到的声音。而离散信号，则是对连续信号在时间上进行采样（取样）得到的，它只在特定的离散时间点上具有定义。数字信号处理的核心，正是处理这些离散信号。 我们将详细阐述采样定理，这是DSP领域最 fundamental 的定理之一。它告诉我们，只要采样频率足够高，我们就能从离散的样本中完整地恢复出原始的连续信号。我们将探讨欠采样和过采样的后果，以及如何选择合适的采样率以避免信息损失。 离散化不仅仅发生在时间维度上。幅度（Amplitude）的量化也是将连续信号转化为数字信号的关键一步。我们将讨论量化误差，以及不同量化方案（如均匀量化、非均匀量化）对信号质量的影响。 二、 信号的数学骨架：傅里叶分析的魅力 要理解信号的内在结构，傅里叶分析是必不可少的工具。傅里叶分析的核心思想是将一个复杂的信号分解成一系列简单的正弦和余弦波的叠加。这就像将一首交响乐分解成各个乐器的单独演奏。 我们将从傅里叶级数（用于分析周期信号）和傅里叶变换（用于分析非周期信号）讲起。通过对时域和频域的深入理解，您将能够看到信号在不同频率成分上的分布，这对于识别信号的特征、滤除噪声、以及实现信号压缩至关重要。 尤其重要的是，我们将深入探讨离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。DFT是数字信号处理中最核心的变换之一，它允许我们在数字域中对信号进行频谱分析。FFT算法的出现，极大地提高了DFT的计算效率，使得在实时系统中进行频谱分析成为可能。我们将分析FFT的原理，以及它在各种应用中的重要作用，例如音频分析、图像处理和通信系统。 三、 塑造信号的形态：滤波器的设计与应用 噪声是信号处理中的常见挑战。无论是来自环境的干扰，还是设备本身的缺陷，噪声都会降低信号的质量，影响我们从中提取信息的准确性。滤波器，就是我们用于去除或抑制噪声，以及提取特定频率成分的“信号整形器”。 我们将区分两种主要的滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将深入研究它们的设计原理、特性差异以及各自的优缺点。 FIR滤波器： 以其线性相位特性而著称，这意味着它不会引入相位失真，对于一些对相位要求严格的应用（如音频处理）非常重要。我们将学习窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计方法。 IIR滤波器： 通常比FIR滤波器在达到相同的滤波效果时需要更低的阶数，因此在计算资源受限的情况下具有优势。我们将探讨IIR滤波器设计中常用的Butterworth、Chebyshev、Elliptic等逼近方法，并深入理解其设计过程。 通过对各种滤波器的深入理解，您将能够根据实际需求，设计出满足特定性能指标的滤波器，例如低通滤波器（去除高频噪声）、高通滤波器（保留高频成分）、带通滤波器（提取特定频段信号）、带阻滤波器（消除特定频段干扰）等。 四、 信号的压缩与还原：信息论的智慧 在数据量日益庞大的今天，信号的压缩技术显得尤为重要。它能够显著减小存储空间和传输带宽的需求，同时尽可能地保留原始信息。 我们将探讨编码与解码的基本概念。编码是将原始信号转换为一种更紧凑的表示形式，而解码则是将这种紧凑的表示恢复成原始信号。 本书将聚焦于一些经典的信号压缩算法，例如： 脉冲编码调制（PCM）： 这是最基础的数字语音编码方式，我们将解析其量化和编码过程。 差分脉冲编码调制（DPCM）： 通过预测下一个样本的值，并只编码预测误差，从而实现更高的压缩比。 线性预测编码（LPC）： 在语音处理领域广泛应用，通过建立信号样本之间的线性关系来进行预测和编码。 离散余弦变换（DCT）： JPEG图像压缩和MP3音频压缩等领域的核心技术。我们将深入理解DCT的原理，以及它如何将信号能量集中到少数几个系数上，从而实现高效压缩。 理解这些压缩算法，不仅能帮助您在实际项目中应用它们，更能深刻理解信息如何在传输和存储过程中被高效地编码和解码。 五、 信号的分析与识别：模式的发现 除了对信号进行滤波和压缩，我们还常常需要从信号中提取有用的信息，识别特定的模式。例如，从一段语音中识别说话人的身份，从一段心电图中诊断心脏疾病，或者从雷达信号中识别目标。 我们将介绍一些基本的信号分析技术，例如： 自相关函数和互相关函数： 用于分析信号的周期性、识别延迟和相似性。 功率谱密度： 描述信号在不同频率上的能量分布。 谱分析： 利用傅里叶变换对信号进行频谱分析，识别信号的主要频率成分。 短时傅里叶变换（STFT）： 用于分析非平稳信号，即信号的频率成分随时间变化的信号，如语音信号。 通过这些工具，您将能够对信号进行更深入的洞察，从而为更高级的模式识别和机器学习任务打下基础。 六、 实践是检验真理的唯一标准 本书并非纸上谈兵。我们坚信，理论的最终价值在于实践。因此，我们将贯穿始终地强调将理论知识应用于实际问题的解决。虽然本书不直接包含具体编程代码，但其讲解思路和概念设计，都为读者提供了一个坚实的基础，使其能够自信地将所学知识转化为实际的软件实现。 我们将鼓励您思考： 如何根据一个具体的应用场景，选择最合适的信号处理算法？ 如何评估不同算法的性能，并进行优化？ 如何处理实际信号中遇到的各种挑战，例如采样率不匹配、非线性失真、缺失数据等？ 通过不断的实践和探索，您将能够真正掌握数字信号处理的精髓，成为一名优秀的信号处理工程师。 总结 数字信号处理是一门充满魅力且至关重要的学科。它赋予我们理解和驾驭信息世界的能力。本书的目标是为您提供一个全面而深入的视角，让您不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。从信号的本质出发，到傅里叶变换的深邃，再到滤波器的精巧设计，直至信号的压缩与识别，我们一步步揭示数字信号处理的奥秘。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地面对各种信号处理的挑战，并将其强大的力量应用于您所热爱的领域。