正版现货 数字信号处理 基于计算机的方法 第四版第4版 余翔宇 电子工业出版社 国外电子 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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SanjitKMitra（桑吉特米特拉） 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
• 计算机方法
• 余翔宇
• 电子工业出版社
• 第四版
• 教材
• 电子工程
• 通信工程
• 国外电子

店铺： 北京京广博图书图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121150081

商品编码：29660390450

包装：平装

开本：12k

出版时间：2012-01-01

内容介绍

内容介绍
　　本书是数字信号领域的经典教材Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach, Fourth Edition的中文翻译版，内容涵盖了信号与信号处理、时域中的离散时间信号、频域中的离散时间信号、离散时间系统、有限长离散变换、z变换、变换域中的LTI离散时间系统、数字滤波器结构、IIR数字滤波器设计、FIR数字滤波器设计、DSP算法实现等方面。本书的特点是，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子，并用MATLAB程序进行了验证，同时提供了大量的高质量习题和仿真练习。


目录

目录
目　录 第1章　信号和信号处理 　1.1　信号的特征与分类 　1.2　典型的信号处理运算 　1.3　典型信号举例 　1.4　典型的信号处理应用 　1.5　为什么要进行数字信号处理 第2章　时域中的离散时间信号 　2.1　时域表示 　2.2　序列的运算 　2.3　有限长序列的运算 　2.4　典型序列与序列表示 　2.5　抽样过程 　2.6　信号的相关

目　录
第1章　信号和信号处理
　1.1　信号的特征与分类
　1.2　典型的信号处理运算
　1.3　典型信号举例
　1.4　典型的信号处理应用
　1.5　为什么要进行数字信号处理
第2章　时域中的离散时间信号
　2.1　时域表示
　2.2　序列的运算
　2.3　有限长序列的运算
　2.4　典型序列与序列表示
　2.5　抽样过程
　2.6　信号的相关
　2.7　随机信号
　2.8　小结
　2.9　习题
　2.10　MATLAB练习
第3章　频域中的离散时间信号
　3.1　连续时间傅里叶变换
　3.2　离散时间傅里叶变换
　3.3　离散时间傅里叶变换定理
　3.4　离散时间序列的能量密度谱
　3.5　带限离散时间信号
　3.6　用MATLAB计算DTFT
　3.7　展开相位函数
　3.8　连续时间信号的数字处理
　3.9　带通信号的抽样
　3.10　抽样和保持运算的效果
　3.11　小结
　3.12　习题
　3.13　MATLAB练习
第4章　离散时间系统
　4.1　离散时间系统举例
　4.2　离散时间系统的分类
　4.3　冲激和阶跃响应
　4.4　LTI离散时间系统的时域特性
　4.5　简单互连方案
　4.6　有限维LTI离散时间系统
　4.7　LTI离散时间系统的分类
　4.8　LTI离散时间系统的频域表示
　4.9　相位延迟和群延迟
　4.10　小结
　4.11　习题
　4.12　MATLAB练习
第5章　有限长离散变换
　5.1　正交变换
　5.2　离散傅里叶变换
　5.3　DTFT与DFT及其逆之间的关系
　5.4　圆周卷积
　5.5　有限长序列的分类
　5.6　DFT对称关系
　5.7　离散傅里叶变换定理
　5.8　傅里叶域滤波
　5.9　计算实序列的DFT　
　5.10　用DFT实现线性卷积
　5.11　短时傅里叶变换
　5.12　离散余弦变换
　5.13　Haar变换
　5.14　能量压缩性质
　5.15　小结
　5.16　习题
　5.17　MATLAB练习
第6章　z变换
　6.1　定义
　6.2　有理z变换
　6.3　有理z变换的收敛域
　6.4　逆z变换
　6.5　z变换定理
　6.6　有限长序列卷积的计算
　6.7　传输函数
　6.8　小结
　6.9　习题
　6.10　MATLAB练习
第7章　变换域中的LTI离散时间系统
　7.1　基于幅度特征的传输函数分类
　7.2　基于相位描述的传输函数分类
　7.3　线性相位FIR传输函数的类型
　7.4　简单数字滤波器
　7.5　互补传输函数
　7.6　逆系统
　7.7　系统识别
　7.8　数字二端口网络
　7.9　代数稳定性测试
　7.10　小结
　7.11　习题
　7.12　MATLAB练习
第8章　数字滤波器结构
　8.1　框图表示
　8.2　等效结构　
　8.3　基本FIR数字滤波器结构　
　8.4　基本IIR数字滤波器结构
　8.5　用MATLAB实现基本结构
　8.6　全通滤波器　
　8.7　参数可调谐低通IIR数字滤波器对　
　8.8　IIR抽头级联格型结构
　8.9　FIR级联格型结构　
　8.10　IIR传输函数的并联全通实现
　8.11　可调谐数字滤波器
　8.12　数字滤波器结构的计算复杂度
　8.13　小结　
　8.14　习题
　8.15　MATLAB练习
第9章　IIR数字滤波器设计
　9.1　预备知识
　9.2　IIR滤波器设计的双线性变换法
　9.3　设计低通IIR数字滤波器
　9.4　高通、带通和带阻IIR数字滤波器设计
　9.5　IIR滤波器的谱变换
　9.6　用MATLAB设计IIR数字滤波器
　9.7　IIR数字滤波器的计算机辅助设计
　9.8　小结
　9.9　习题
　9.10　MATLAB练习
第10章　FIR数字滤波器设计
　10.1　预备知识
　10.2　基于加窗傅里叶级数的FIR滤波器设计
　10.3　等波纹线性相位FIR滤波器的计算机辅助设计
　10.4　设计最小相位FIR滤波器
　10.5　用MATLAB设计数字滤波器
　10.6　计算高效的FIR数字滤波器的设计
　10.7　小结
　10.8　习题
　10.9　MATLAB练习
第11章　DSP算法实现
　11.1　基本问题
　11.2　用MATLAB进行结构仿真和验证
　11.3　计算离散傅里叶变换
　11.4　基于序号映射的快速DFT算法
　11.5　用MATLAB计算DFT和IDFT
　11.6　滑动离散傅里叶变换
　11.7　在窄频带上计算DFT
　11.8　数字表示
　11.9　溢出的处理
　11.10　小结
　11.11　习题
　11.12　MATLAB练习
第12章　有限字长效应的分析
　12.1　量化过程和误差
　12.2　定点数的量化
　12.3　浮点数的量化
　12.4　系数量化效应的分析
　12.5　A/D转换噪声分析
　12.6　算术舍入误差分析
　12.7　动态范围缩放
　12.8　低阶IIR滤波器的信噪比
　12.9　低灵敏度数字滤波器
　12.10　用误差反馈减少乘积舍入误差
　12.11　IIR数字滤波器中的极限环
　12.12　FFT算法中的舍入误差
　12.13　小结
　12.14　习题
　12.15　MATLAB练习
第13章　多抽样率数字信号处理基础
　13.1　基本抽样率转换器件
　13.2　用于抽样率变换的多抽样率结构
　13.3　抽取器和内插器的多级设计
　13.4　多相分解
　13.5　任意率抽样率转换器
　13.6　奈奎斯特滤波器
　13.7　CIC抽取器和内插器
　13.8　小结
　13.9　习题
　13.10　MATLAB练习
第14章　多抽样率滤波器组和小波
　14.1　数字滤波器组
　14.2　双通道正交镜像滤波器组
　14.3　完全重构的双通道FIR滤波器组
　14.4　L通道QMF组
　14.5　多层滤波器组
　14.6　离散小波变换
　14.7　小结
　14.8　习题
　14.9　MATLAB练习
附录A　模拟低通滤波器设计
附录B　设计模拟高通、带通和带阻滤波器
附录C　离散时间随机信号
参考文献
索引

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【书名】 正版现货 数字信号处理 基于计算机的方法 第四版 【作者】 余翔宇 【出版社】 电子工业出版社 【内容简介】 本书是一本关于数字信号处理（DSP）理论与应用的深入探讨。数字信号处理是现代信息技术的核心基石，广泛应用于通信、音频、图像、雷达、生物医学等众多领域。本书旨在为读者提供扎实的理论基础，并结合计算机实现的方法，使其能够理解并掌握数字信号处理的精髓，从而胜任相关的工程设计与研究工作。 第一部分：数字信号处理基础 本部分将从最基础的概念入手，逐步构建读者对数字信号处理的认知框架。 引言： 详细阐述数字信号处理的定义、重要性以及其在现代社会中的广泛应用。我们将探讨模拟信号与数字信号的转换过程，以及数字信号处理相较于模拟信号处理的优势，例如高精度、易于存储与传输、灵活性强等。同时，也会介绍数字信号处理的基本流程，包括信号的采样、量化、编码以及后续的处理步骤。 离散时间信号与系统： 深入分析离散时间信号的表示方法、基本性质（如奇偶性、周期性、能量和功率）以及常用信号（如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号）的特性。在此基础上，我们将介绍离散时间系统的概念，包括其定义、分类（如线性、时不变、因果、稳定系统），并通过分析系统的基本运算，如卷积运算，来理解系统对输入信号的响应。 傅里叶变换及其性质： 傅里叶变换是分析信号频谱特性的强大工具。本书将详细介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义、推导过程及其重要的性质，例如线性性、时移性、频移性、卷积性质、帕塞瓦尔定理等。在此基础上，我们将引入离散傅里叶变换（DFT），并探讨其与DTFT的关系，以及DFT在计算机实现的意义。 傅里叶级数与傅里叶变换的应用： 探讨傅里叶级数在周期信号分析中的应用，以及傅里叶变换在非周期信号分析中的作用。我们将展示如何利用傅里叶变换来理解信号的频率成分，从而为信号的滤波、调制解调等操作提供理论依据。 Z变换及其性质： Z变换是分析离散时间系统频率响应的重要工具，尤其适用于分析线性时不变（LTI）系统的稳定性。本书将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其与系统稳定性的关系。我们将深入探讨Z变换的各项重要性质，如线性性、时移性、乘法性质、卷积性质、微分性质等。理解Z变换的性质对于系统分析和设计至关重要。 LTI系统的频率响应： 结合傅里叶变换和Z变换，深入分析LTI系统的频率响应。我们将探讨如何通过频率响应来表征系统对不同频率信号的放大或衰减作用，以及频率响应与系统冲激响应之间的关系。理解频率响应是设计滤波器和分析系统性能的关键。 第二部分：数字滤波器设计 滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一。本部分将详细介绍各种数字滤波器的设计方法。 数字滤波器的基本概念： 介绍数字滤波器的作用、分类（如低通、高通、带通、带阻滤波器）以及性能指标（如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）。我们将阐述数字滤波器的基本原理，即通过对输入信号进行特定的数学运算来改变其频率成分。 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器具有线性相位特性，在许多应用中受到青睐。我们将介绍多种FIR滤波器设计方法，包括： 窗函数法： 详细介绍各种常用的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）的频谱特性，以及如何选择合适的窗函数来权衡过渡带宽度和阻带衰减。我们将演示如何根据理想滤波器的频率响应，通过窗函数截断得到FIR滤波器的冲激响应。 频率采样法： 介绍如何通过指定滤波器在特定频率点的幅度和相位响应来设计FIR滤波器，并讨论其适用场景。 最优（Parks-McClellan）算法： 深入讲解Parks-McClellan算法，这是一种基于切比雪夫逼近理论的优化算法，能够设计出在给定滤波器长度下，最优的FIR滤波器。我们将阐述该算法的迭代过程和参数选择。 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： IIR滤波器通常可以用较低的阶数实现与FIR滤波器相似的性能，但可能存在相位失真。我们将介绍IIR滤波器设计的几种主要方法： 模拟滤波器设计到数字滤波器设计（冲激不变法、阶跃不变法、双线性变换法）： 详细介绍如何将已有的成熟的模拟滤波器设计（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）转换为数字滤波器。我们将重点讲解双线性变换法，分析其稳定性和频率扭曲现象，以及如何进行频率预畸变。 直接设计法（例如，基于幅频特性的设计）： 简要介绍一些直接从数字域进行IIR滤波器设计的方法，虽然相对复杂，但在某些情况下具有优势。 滤波器性能评估与比较： 在设计完滤波器后，对其性能进行评估是至关重要的。我们将介绍如何通过幅频响应、相频响应、群延迟、阻带衰减等指标来评估滤波器的设计效果。同时，也将对比FIR和IIR滤波器在性能、实现复杂度、相位特性等方面的优缺点，帮助读者在实际应用中做出合理选择。 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现 DFT是数字信号处理的核心计算工具，而快速傅里叶变换（FFT）是其高效实现的算法。 DFT的定义与计算： 再次回顾DFT的定义，并分析直接计算DFT的计算复杂度。我们将说明直接计算N点DFT需要N^2次复数乘法和N(N-1)次复数加法，这在处理长序列时会非常耗时。 快速傅里叶变换（FFT）算法： 详细介绍FFT算法，特别是Cooley-Tukey算法，这是最常用和最基本的FFT算法。我们将通过分解DFT的计算过程，展示如何利用对称性、周期性等特性，将N点DFT的计算分解为若干个更小的DFT的计算，从而显著降低计算量。我们将分别介绍蝶形运算（butterfly operation）的概念，以及按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种主要的FFT算法流程。 FFT算法的变种与应用： 介绍FFT算法的一些重要变种，如混合基FFT、分裂基FFT等，以及它们在不同长度序列上的适用性。我们将探讨FFT在信号分析、卷积运算、相关运算等方面的广泛应用。例如，利用FFT实现循环卷积，以及如何通过FFT加速多项式的乘法。 第四部分：数字信号处理的计算机实现与应用 本部分将重点介绍数字信号处理在计算机上的实现，以及一些具体的应用实例。 采样定理与重构： 深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，理解采样频率与信号带宽之间的关系。我们将详细讲解如何选择合适的采样频率，以避免混叠失真。同时，也将介绍信号重构的原理，即如何从采样信号中恢复出原始连续信号，并讨论常用的插值算法（如线性插值、sinc插值）。 信号的量化与编码： 介绍数字信号处理中的量化过程，即模拟信号幅值离散化的过程。我们将讨论量化误差的来源，以及如何通过增加量化比特数来减小量化误差。同时，也将涉及信号的编码方式，如脉冲编码调制（PCM）。 数字信号处理器（DSP）简介： 简要介绍专门为数字信号处理设计的微处理器——DSP。我们将说明DSP芯片的架构特点，如哈佛架构、指令集对DSP运算的优化、乘累加（MAC）运算的硬件支持等，并对比其与通用微处理器的区别，以及在嵌入式系统中的应用。 常用数字信号处理算法的计算机实现： 滤波器在计算机上的实现： 讲解如何利用编程语言（如C/C++, Python）来实现FIR和IIR滤波器。我们将展示如何将滤波器的差分方程或冲激响应表示转化为代码，并讨论如何优化计算效率。 FFT的编程实现： 提供FFT算法在常见编程语言中的实现示例，并讨论其在信号分析软件中的应用。 其他常用算法： 简要介绍如自相关、互相关、功率谱估计等算法的计算机实现思路。 数字信号处理的典型应用： 通信系统： 讲解数字信号处理在调制解调、信道编码、均衡等方面的作用，如OFDM技术。 音频信号处理： 介绍音频信号的压缩（如MP3）、降噪、回声消除、语音识别等应用。 图像与视频处理： 讨论图像滤波、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）、视频编码（如H.264）等。 雷达与声纳： 讲解脉冲压缩、目标检测、多普勒效应处理等。 生物医学信号处理： 介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的分析与处理。 第五部分：进阶主题与未来展望 本部分将对数字信号处理的一些更深入的课题进行探讨，并展望其未来的发展方向。 谱估计方法： 除了简单的傅里叶变换，还将介绍更高级的谱估计方法，如周期图法、Welch法、模型法（如AR模型、ARMA模型）等，分析它们在不同信号场景下的优缺点。 自适应信号处理： 介绍自适应滤波器，能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数以达到最佳性能，并探讨其在噪声消除、信道均衡等方面的应用。 多速率信号处理： 探讨信号的升采样和降采样技术，以及它们在不同采样率系统之间的信号转换中的作用。 小波变换： 介绍小波变换作为傅里叶变换的补充，能够同时提供信号的时域和频域信息，在信号的时频分析、去噪、特征提取等方面展现出独特的优势。 机器学习与数字信号处理的结合： 展望人工智能和机器学习技术在数字信号处理领域的应用，例如利用深度学习进行更复杂的信号分析、模式识别和信号生成。 数字信号处理的发展趋势： 探讨数字信号处理在人工智能、物联网、5G/6G通信、边缘计算等新兴技术中的关键作用，以及未来可能的发展方向，例如更加高效的算法、更强大的硬件支持、以及与人工智能更深度的融合。 本书通过由浅入深的讲解，系统地介绍了数字信号处理的理论基础、核心算法和实际应用。理论部分严谨，公式推导清晰，并辅以大量的图示和实例，帮助读者理解抽象的概念。计算机实现部分着重于实际操作，使读者能够将理论知识转化为可执行的代码，从而更好地掌握数字信号处理的精髓。本书内容丰富，涵盖了从基础到进阶的多个层面，适合作为高等院校相关专业本科生、研究生的教材，也可作为从事数字信号处理相关工作的工程师和研究人员的参考书。通过学习本书，读者将能够独立完成数字信号处理系统的设计、开发与应用，并为进一步的深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量令人印象深刻，这在很多理工科教材中是很难得的。很多DSP教材的图表往往是黑白、粗糙的线条图，难以分辨细节。但这一版在图表的美观度和信息密度上做得非常出色。特别是关于谱分析和时频分析的章节，作者使用了大量彩色映射图（如短时傅里叶变换的频谱图），清晰地展示了信号在时间和频率上的能量分布变化。这些图表本身就是极好的学习工具，它们将抽象的数学概念具象化了。举个例子，在解释小波变换时，书中的多分辨率分析图谱，一下子就让那些复杂的尺度函数和父函数的关系变得清晰可懂。此外，书中的术语翻译和概念定义都非常准确和规范，这对于需要参考国际文献或者撰写技术报告的学习者来说，是一个巨大的便利。阅读体验流畅，几乎没有因为排版或图示不清而需要反复停下来猜测作者意图的情况发生，这极大地保障了长时间阅读的专注度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常沉稳，作者的叙述逻辑性极强，如同在引导读者进行一场精心设计的探险之旅。它不是那种把所有知识点一股脑塞给你的书，而是遵循着螺旋上升的结构，每一个章节都在前一章节的基础上构建更复杂的知识体系。我感觉作者非常懂得初学者的认知曲线。例如，在介绍有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计时，它没有直接跳到复杂的Parks-McClellan算法，而是先从最基础的窗函数法入手，详细剖析了采样频率、过渡带宽与阻带衰减之间的权衡关系。这种循序渐进的讲解方式，避免了初学者在面对大量设计参数时产生的畏惧感。更值得称赞的是，书中大量穿插了对一些经典算法的“历史背景”和“设计哲学”的探讨，这使得学习过程不再是枯燥的公式记忆，而是理解DSP领域的发展脉络。读完关于维纳滤波的那一章，我甚至产生了一种“原来还可以这样解决问题”的豁然开朗的感觉。对于想要深入理解滤波器内部运作机制，而不是仅仅调用工具箱函数的读者，这本书提供了坚实的理论基石和工程洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当扎眼，深蓝色的底色配上简洁的白色字体，透露出一种专业和严谨的气息。拿到手里的时候，能明显感觉到纸张的质感不错，装订也很结实，这对于一本需要反复查阅的教材来说非常重要。我主要是被它的“基于计算机的方法”这个副标题吸引的。在很多传统的数字信号处理（DSP）教材里，侧重点往往放在理论推导和公式演算上，虽然基础很重要，但对于我们这些更偏向工程应用的人来说，如何将这些理论快速有效地转化为实际代码或仿真模型才是关键。这本书似乎找到了一个很好的平衡点，它没有回避深入的数学原理，但每当引入一个新概念时，都能看到清晰的“如何实现”的思路引导。比如在讲到Z变换和傅里叶分析时，作者不仅仅停留在代数变换层面，而是立刻穿插了如何使用MATLAB或Python进行快速验证和可视化，这种即学即用的方式极大地提升了学习的效率和兴趣。我特别喜欢它对离散时间系统的时域和频域响应的讲解，图文并茂，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能通过书中的实例图表，迅速建立起清晰的直观认识。对于希望从理论迈向实践的工程师和学生来说，这本书的实用性绝对是超乎预期的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度和广度都让我感到有些震撼，它几乎覆盖了现代数字信号处理领域所有核心分支，并且做到了在有限的篇幅内保持高质量的讲解。从基础的采样定理、量化噪声，到高级的卡尔曼滤波、盲源分离，知识体系构建得非常完整。我尤其欣赏作者在处理一些跨学科内容时的细腻处理。比如在介绍数字滤波器设计时，它没有孤立地讨论滤波器本身，而是将其置于噪声抑制和通信系统中进行讲解，这让读者能理解“为什么我们需要这种滤波器”，而不是“这个滤波器怎么设计”。对于那些希望通过一本书建立起扎实DSP知识体系，并能应对未来技术发展挑战的读者而言，这本书无疑是一个极佳的“一站式”解决方案。它不仅教会了你如何解决已有的问题，更重要的是，它训练了你用DSP的思维方式去审视和分解新的工程难题的能力，这种思维能力的培养，是任何一本教材最核心的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我主要是在准备一项嵌入式系统的信号预处理项目时接触到这本书的，坦白说，市面上讲DSP的书籍汗牛充栋，但很多都对计算复杂度和实时性要求考虑不足。这本书的优势在于，它从一开始就带有很强的“资源受限环境”的意识。在讨论FFT算法的应用时，它不仅仅展示了快速傅里叶变换的效率优势，更深入地探讨了定点运算对精度漂移的影响，以及如何在实际的微控制器上进行量化误差的估算。这对我后期的硬件选型和算法裁剪起到了决定性的作用。此外，书中关于自适应滤波（如LMS算法）的部分，内容详实且案例丰富。它不仅给出了算法的收敛性分析，还配有大量的仿真结果图，直观地展示了算法在不同信噪比环境下的表现。这种对实际工程约束的关注，让这本书的价值远远超出了普通的高等数学教材范畴，更像是一本高级的“工程实践手册”。如果你的目标是设计出能够在真实硬件上稳定运行的DSP系统，这本书提供的视角是极其宝贵的。