基本信息
书名:数字信号处理原理及其LabVIEW实现
定价：45.00元
售价：30.6元,便宜14.4元,折扣68
作者:邢冀川 等
出版社：电子工业出版社
出版日期：2013-10-01
ISBN：9787121216718
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：12k
商品重量：0.4kg
编辑推荐
内容提要
数字信号处理的内容广泛、理论复杂，广大读者迫切需要一本适应学科发展并能和LabVIEW的工程实际相结合的教科书。本书力求在详尽论述数字信号处理基础理论的同时，更多地通过专门设计的LabVIEW课程实验来帮助读者了解和掌握数字信号处理的基础概念和原理，并解决基本的数字信号处理工程问题。全书分为10章，包括绪论、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的z域分析和频域分析、离散傅里叶变换、离散傅里叶变换的快速算法及其他变换、数字滤波器的实现结构、IIR数字滤波器的设计方法、FIR数字滤波器的设计方法、LabVIEW编程简介、基于LabVIEW的数字信号处理实
目录
作者介绍
邢冀川，1992年北京理工大学光学工程系学士，2003年北京理工大学信息学院硕士，2006年北京理工大学信息学院博士。现为北京理工大学教师。已获得7项发明授权和获批6项发明申请，共发表十多篇SCI、EI论文。主要研究方向为光电信息处理、光电检测和图像处理。
文摘
序言
《数字信号处理：理论精粹与实践探索》 前言 在信息爆炸的时代，数据无处不在，而数字信号处理（DSP）正是从海量数据中提取有价值信息、理解世界运作规律的核心技术之一。从通信系统的信道编码到医疗影像的增强，从音频信号的降噪到工业生产的监测，DSP的应用渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着现代科技的面貌。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理知识体系。我们不会止步于概念的罗列，而是力求揭示数字信号处理背后的数学原理、算法思想以及其在实际工程应用中的落地方式。我们将以严谨的学术态度，结合生动的案例分析，带领读者一步步走进DSP的精彩世界。 第一章：信号与系统的基础 在踏入数字信号处理的殿堂之前，理解信号与系统的基本概念至关重要。本章将从连续时间信号和离散时间信号的定义出发，探讨它们的时域特性，如周期性、奇偶性、能量与功率等。同时，我们将引入系统的概念，区分线性系统与非线性系统、时不变系统与时变系统、因果系统与非因果系统，并介绍描述系统特性的重要工具——卷积。理解卷积定理是掌握LTI（线性时不变）系统分析的关键，它连接了时域和频域的理解，为后续的内容奠定坚实的基础。 第二章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 傅里叶变换是分析信号频谱特性的强大工具，而在数字信号处理中，我们主要关注的是离散傅里叶变换（DFT）。本章将详细阐述DFT的定义、性质及其在频率分析中的核心作用。我们将探讨DFT如何将时域离散信号转化为频域离散信号，揭示信号的频率成分。然而，直接计算DFT的复杂度较高，限制了其在实时系统中的应用。因此，本章的重点将放在快速傅里叶变换（FFT）算法的介绍。我们将深入剖析FFT的核心思想，如按时间抽选（Cooley-Tukey算法）和按频率抽选等，理解FFT如何大幅降低计算量，实现高效的频率分析。通过本章的学习，读者将能够熟练运用DFT和FFT来分析和理解信号的频率特性。 第三章：Z变换与系统函数 Z变换是离散时间信号和系统的 otro 重要的分析工具，它相当于拉普拉斯变换在离散时间系统中的对应。本章将系统地介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）以及Z变换的基本性质，如线性性、时移性、卷积性质等。我们将重点探讨Z变换在系统分析中的应用，引入系统函数（Transfer Function）的概念，并解释系统函数如何表征LTI系统的频率响应和稳定性。通过Z变换，我们可以更深入地理解离散时间系统的动态行为，为滤波器设计等后续内容打下理论基础。 第四章：数字滤波器的设计与实现 数字滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，它能够有选择地允许或阻止特定频率范围的信号通过，从而实现信号的增强、降噪、均衡等功能。本章将分为两大部分： 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： 我们将介绍IIR滤波器的基本原理，探讨其基于连续时间滤波器模拟设计的方法（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）。本章将深入讲解如何将连续时间滤波器原型转换为离散时间滤波器，并分析各种设计方法的优缺点。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： 相比IIR滤波器，FIR滤波器具有稳定性好、相位特性可控等优点。本章将介绍FIR滤波器的基本结构以及几种主要的FIR滤波器设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。我们将重点分析不同窗函数的特性以及它们对滤波器频率响应的影响，并介绍Parks-McClellan算法等更高级的设计方法。 在介绍设计方法的同时，本章也将探讨数字滤波器的不同实现结构，如直接型、级联型、并联型等，并分析它们的计算复杂度、数值稳定性等工程实现考量。 第五章：采样定理与模数/数模转换 数字信号处理的基础在于将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，这个过程称为采样。本章将深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，详细解释采样率与信号最高频率之间的关系，以及欠采样可能导致的混叠现象。我们将分析理想采样、自然采样和阶梯采样等不同采样方式的特点。 同时，本章还将介绍模数（A/D）转换器和数模（D/A）转换器的工作原理。我们将讨论量化误差、非线性失真等A/D转换过程中不可避免的因素，并介绍过采样、抽取和数字滤波等技术如何缓解这些问题，提高转换精度。理解采样定理和数模/模数转换是连接真实世界模拟信号与数字信号处理世界的重要桥梁。 第六章：功率谱估计 功率谱密度（PSD）是描述信号能量在频率域分布的重要指标，它能够揭示信号的频率成分以及它们的功率大小。本章将介绍几种经典的功率谱估计方法，包括： 周期图法（Periodogram）： 这是最直观的功率谱估计方法，基于DFT的幅度平方。我们将分析其优点和缺点，特别是方差随采样点数增加而增加的“方差不一致性”问题。 Welch方法： 为了克服周期图法的缺点，Welch方法通过对信号进行分段、加窗并对各段的周期图进行平均来降低估计的方差，从而得到更平滑、更可靠的功率谱估计。 模型法（Parametric Methods）： 本章还将介绍基于信号模型（如AR、MA、ARMA模型）的功率谱估计方法。这些方法假设信号可以用特定的数学模型来描述，从而能够估计出更精细的谱线特征，尤其适用于信号具有特定模型特性的情况。 通过学习本章内容，读者将能够选择合适的功率谱估计方法来分析不同类型信号的频率域特性，从而更好地理解信号的内在规律。 第七章：相关与互相关 相关性是衡量两个信号之间相似程度的重要指标。本章将深入探讨自相关函数（Autocorrelation Function）和互相关函数（Crosscorrelation Function）的定义、性质及其在信号分析中的应用。 自相关函数： 自相关函数描述了信号与其自身在不同时间延迟下的相似性，可以用来检测信号中的周期性、估计信号的带宽等。 互相关函数： 互相关函数描述了两个不同信号之间的相似性，在信号检测、目标识别、时延估计等方面有着广泛的应用。例如，在雷达系统中，通过测量发射信号与接收信号的互相关峰值，可以确定目标的距离。 本章还将介绍相关函数与功率谱之间的重要关系（维纳-辛钦定理），进一步加深对信号内在结构的理解。 第八章：自适应信号处理简介 自适应信号处理是指能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数的信号处理技术。与固定滤波器不同，自适应滤波器能够适应信号环境的变化，实现更优的性能。本章将对自适应信号处理进行初步介绍，重点阐述： LMS（Least Mean Squares）算法： 这是最经典、最常用的自适应滤波算法。我们将详细介绍LMS算法的原理、收敛性分析以及在各种应用中的优越性，如噪声消除、回声消除等。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 相比LMS算法，RLS算法具有更快的收敛速度，但计算复杂度也更高。本章将介绍RLS算法的基本思想和更新机制。 本章旨在为读者打开自适应信号处理的大门，使其了解其基本原理和应用潜力。 第九章：傅里叶变换及其在信号处理中的应用 在本章中，我们将超越离散傅里叶变换，回顾并深入理解连续时间傅里叶变换（CTFT）和傅里叶级数（FS）的精髓。我们将探讨它们在信号频谱分析中的基本原理，理解如何将时域连续信号分解为不同频率的正弦和余弦分量的叠加。 更重要的是，本章将聚焦于傅里叶变换在信号处理领域的广泛应用。我们将探讨如何利用傅里叶变换来理解和设计各种信号处理系统，例如： 信号的滤波： 如何通过频域相乘来实现信号的低通、高通、带通和带阻滤波。 信号的调制与解调： 傅里叶分析在理解通信系统中信号调制解调过程中的作用，例如AM、FM、PM等。 信号的压缩与增强： 利用傅里叶变换来识别和去除信号中的噪声，或者突出信号的有用成分。 系统频率响应的分析： 理解一个系统对不同频率信号的响应特性，从而预测和设计系统的行为。 本章将通过具体的实例，展示傅里叶变换作为一种强大的数学工具，如何赋能各种复杂的信号处理任务，并为后续更高级的主题提供坚实的理论支撑。 第十章：离散时间傅里叶变换（DTFT）与傅里叶级数（DFS） 在深入研究DFT之前，理解其前身——离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶级数（DFS）——是非常有益的。本章将详细介绍DTFT，它将一个无限长的离散时间信号转换为一个连续的、周期的频率域表示。我们将探讨DTFT的定义、性质以及它与CTFT的联系。 接着，我们将引入离散傅里叶级数（DFS），它用于表示一个周期性的离散时间信号。DFS将一个周期性离散信号分解为一系列离散频率的正弦和余弦分量的叠加。我们将探讨DFS的计算方法以及它在分析周期性离散信号中的作用。 通过对DTFT和DFS的学习，读者将能够更深刻地理解DFT的数学基础，并为理解DFT在实际计算中的局限性以及FFT算法的出现提供背景。 总结 《数字信号处理：理论精粹与实践探索》力求为读者提供一个系统、严谨且富有实践指导意义的学习体验。从最基本的信号与系统概念，到傅里叶变换的精髓，再到滤波器的设计、采样理论、功率谱估计以及自适应处理，本书内容层层递进，环环相扣。我们坚信，通过对本书内容的深入学习和思考，读者将能够牢固掌握数字信号处理的核心理论，并具备将其应用于解决实际工程问题的能力，为在科学研究和工程实践中取得更大成就奠定坚实的基础。
评论一： 这本书的排版和装帧绝对是教科书级别的典范，拿到手里沉甸甸的质感，就能感受到作者在内容组织上的用心。封面设计简洁而不失专业性，内页的字体大小和行距把握得恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更值得称赞的是，书中大量图表的绘制精度非常高，复杂的波形、系统框图和算法流程图都清晰易懂，没有那种廉价印刷品常见的模糊不清或色彩失真的问题。作者似乎深知工科教材的阅读体验至关重要，从纸张的触感到印刷的墨迹，每一个细节都体现了对读者的尊重。初次翻阅时，那种扑面而来的“专业感”和“严谨性”让人对后续内容的学习充满了信心，这绝对是市面上许多为了追求速度而牺牲质量的教材所无法比拟的。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，放在书架上本身就是一种身份的象征。