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赵健，王宾，马苗 著

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• 滤波
• 系统分析

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302277217

商品编码：29705194808

包装：平装

出版时间：2011-11-01

基本信息

书名:数字信号处理(第2版)

定价：29.00元

售价：19.7元,便宜9.3元,折扣67

作者:赵健, 王宾, 马苗

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-11-01

ISBN：9787302277217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

内容提要

　　本书系统地介绍了数字信号处理的基本理论和算法，并简单介绍了高速数字信号处理器。本书主要内容包括离散时间信号和离散时间系统、离散傅里叶变换和系统频率响应、z变换及系统函数、系统的网络结构、有限长序列的离散傅里叶变换、快速傅里叶变换(fft)算法、数字滤波器设计和数字信号处理的应用。
　　本书的重点放在基本理论和基本概念上，强调对基本理论中的物理概念的透彻理解。同时尽量反映数字信号处理的*发展；每章后附本章要点，有利于读者抓住重点。精选的习题便于读者检验所学内容。
　　本书可作为大学本科院校电子、通信和计算机等相关专业教材和参考书，也可作为工程技术人员的自学参考书。

目录

章绪论
1.1数字信号处理的基本概念
1.2数字信号处理的应用
1.3数字信号处理的研究内容
1.4matlab在信号处理中的应用简介

第2章离散时间信号和离散时间系统
2.1离散时间信号——序列
2.1.1序列的定义
2.1.2常用的基本序列
2.1.3序列的基本运算
2.2离散时间系统
2.2.1系统定义
2.2.2线性离散时间系统
2.2.3时不变离散时间系统
2.2.4线性时不变离散系统
2.2.5离散卷积的计算
2.2.6离散卷积的运算规律
2.3系统的稳定性和因果性
2.3.1稳定性
2.3.2因果性
2.4离散时间信号和系统的频域表示
2.4.1线性时不变系统对复指数序列-的响应
2.4.2频率响应
2.4.3序列的离散时间傅里叶变换
2.4.4描述系统输入和输出关系的频域方法
2.5序列的离散时间傅里叶变换的性质
2.6连续时间信号的采样
2.6.1 采样的基本概念
2.6.2采样过程中频谱的变化
2.6.3低通信号采样定理
2.6.4信号恢复
2.6.5窄带信号采样定理
2.7z变换
2.7.1z变换的定义和收敛域
2.7.2z变换的性质和定理
2.8系统函数
2.8.1系统函数定义
2.8.2通过系统函数描述系统特性
2.8.3通过系统函数估算频率响应
2.9系统的网络结构
2.9.1信号流图的表示
2.9.2信号流图的转置定理
2.9.3无限冲激响应(iir)系统的网络结构
2.9.4有限冲激响应(fir)系统的网络结构
2.9.5方框图的表示
2.9.6方框图的等效
2.9.7无限冲激响应(iir)系统的方框图结构
2.9.8有限冲激响应(fir)系统的方框图结构
2.10离散时间信号与系统的matlab表示
2.10.1离散时间信号的表示和运算
2.10.2离散时间信号的频域变换
2.10.3离散时间系统的表示
2.10.4离散时间系统的输入输出关系
2.10.5离散时间系统的网络结构
习题

第3章离散傅里叶变换
3.1离散傅里叶级数
3.1.1有限长序列的离散频域表示
3.1.2dfs的性质
3.2离散傅里叶变换
3.2.1离散傅里叶变换的定义
3.2.2dft的性质
3.2.3有限长序列的线性卷积和圆周卷积
3.2.4x(是)与z变换x(z)、序列傅里叶变换x(ejw)之间的关系
3.频域采样理论
3.4频率分辨率与dft参数的选择
3.5离散傅里叶变换的matlab实现
习题

第4章快速傅里叶变换
4.1dft的运算特点
4.2基2-fft算法
4.2.1按时间抽取基2-fft算法
4.2.2按频率抽取基2-fft算法
4.31dft的快速算法
4.4基4-fft算法
4.5实序列的fft算法
4.6fft的程序设计流程
4.7fft的matlab实现
习题

第5章数字滤波器设计
5.1数字滤波器的基本概念
5.211r数字滤波器设计
5.2.1模拟滤波器设计
5.2.2冲激响应不变法
5.2.3双线性映射法
5.2.411r数字滤波器的频率变换设计法(高通、带通和带阻数字滤波器设计)
5.2.511r数字滤波器的直接设计法
5.3fir数字滤波器设计
5.3.1fir数字滤波器的线性相位特性
5.3.2窗函数设计法
5.3.3频率采样设计法
5.3.4切比雪夫逼近设计法
5.411r数字滤波器与fir数字滤波器比较
5.5数字滤波器设计的matlab实现
5.5.111r数字滤波器的matlab实现
5.5.2fir数字滤波器的matlab实现
习题

第6章数字信号处理应用
6.1静态数字图像数据压缩技术
6.1.1 jpeg压缩概述
6.1.2离散余弦变换
6.1.3量化
6.1.4z字形排列
6.1.5dpcm编码
6.1.6rle编码
6.1.7熵编码
6.1.8 jpeg文件格式
6.1.9jpeg编码器matlab实现
6.2心电信号处理技术
6.2.1心电信号概述
6.2.2心电信号特点
6.2.3心电信号去噪
6.3语音信号处理技术
6.3.1语音信号处理概述
6.3.2语音信号中的时域特征
6.3.3语音信号中的频域特征
6.3.4语音信号识别
6.4无线通信调制技术
6.4.1无线通信概述
6.4.2ofdm基本原理
6.4.3ofdm系统结构
6.4.4ofdm技术特点
6.5数字信号处理的硬件实现
6.5.1数字信号处理硬件平台
6.5.2基于fpga的数字信号处理实现
6.5.3基于dsp的数字信号处理实现

附录a模拟器滤波器设计参数表
附录b切比雪夫滤波器设计参数表
附录c matlab主要命令函数表
参考文献

作者介绍

文摘

序言

《信号的探索：从模拟到数字的旅程》 本书带领读者踏上一段跨越时空的信号探索之旅。我们不仅会深入理解现实世界中无处不在的模拟信号的本质，更将揭示如何将它们转化为数字形式，以便进行更高效、更精确的处理与分析。这是一场关于信息载体的深度解析，一次关于技术革新的精彩呈现，旨在为每一个对声音、图像、通信乃至生命活动背后的信息传递机制感兴趣的读者，构建一个清晰而全面的认知框架。 第一章：信号的本质——物理世界的低语 在本书的开篇，我们将从最根本的层面切入，探讨“信号”究竟是什么。信号并非抽象的概念，而是物理世界中各种现象最直接的体现。我们将从时间和空间两个维度来审视信号的构成。 时间域的信号： 信号的随时间变化是其最核心的特征。我们将会学习如何用数学的语言来描述这种变化，例如使用函数来表示信号的瞬时值。从简单的正弦波、方波，到更为复杂的周期性信号，我们将揭示它们各自的特性和产生机制。例如，人类的声音，从声带的振动到空气的传播，再到我们耳朵的感知，每一步都伴随着声波信号在时间上的演变。一个音乐演奏，正是无数个不同频率和幅度的声信号在时间轴上的精妙叠加。 空间域的信号： 许多信号并非仅仅存在于时间维度，它们在空间上也具有分布特性。例如，一张照片，其亮度、颜色等信息在二维空间上分布。显微镜下的细胞形态，土壤的成分分布，甚至天文观测到的星云图像，都属于空间信号的范畴。我们将学习如何用坐标来描述信号在空间上的位置，以及如何分析这些信号的空间变化规律。 信号的分类： 为了更好地理解和处理信号，我们还需要对其进行分类。 连续信号与离散信号： 模拟信号通常是连续的，意味着它们在任何时间点或空间位置都有定义，并且其取值范围也是连续的。而数字信号，顾名思义，是离散的，它们只在特定的时间和空间点上被采样，并且其取值也是离散的。我们将详细阐述连续信号和离散信号之间的区别，以及它们各自的应用场景。 周期信号与非周期信号： 周期信号会随着时间的推移而重复出现，其模式具有规律性。而非周期信号则没有明显的重复模式。我们将会分析不同类型信号的数学表示方法，例如傅里叶级数在表示周期信号中的作用。 能量信号与功率信号： 从能量的角度来看，一些信号在有限的时间内具有有限的总能量（能量信号），而另一些信号则在无限的时间内具有恒定的平均功率（功率信号）。理解这个分类有助于我们分析信号的强度和持续性。 物理信号的来源： 了解信号的来源有助于我们更好地理解其特性。我们将探讨自然界和人造系统产生的各类信号，例如： 声信号： 人类的语言、音乐、自然界的鸟鸣虫叫，都通过空气的振动传播。 电信号： 电路中的电压、电流变化，通信线路上的电磁波，都是重要的电信号。 光信号： 光学通信、图像捕捉、医学成像，都离不开对光信号的分析。 生物电信号： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，揭示了人体内部的生理活动。 其他物理量： 温度、压力、位移等，都可以被转化为信号进行测量和分析。 通过本章的学习，读者将建立起对信号的直观认识，理解信号是信息传递的载体，并为后续深入的信号处理技术打下坚实的基础。 第二章：信号的转换——从模拟到数字的桥梁 模拟信号虽然丰富多彩，但其固有的不精确性、易受干扰以及难以存储和处理等缺点，限制了其在现代科技中的应用。数字信号处理的核心在于将模拟信号转化为数字信号，从而实现更强大、更灵活的信息处理。本章将详细介绍这一关键的转换过程。 采样——捕捉瞬间的真实： 采样是将连续的模拟信号在时间上进行离散化的过程。我们不会捕捉信号在所有时间点的所有信息，而是选择在特定的、均匀间隔的时间点上对信号进行测量。 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 这是信号处理中最重要的定理之一。我们将深入理解其含义：为了能够无损地从离散的采样点重建原始的连续信号，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍。我们将通过图示和数学推导，直观地解释为何如此，以及违背采样定理可能导致的混叠现象（aliasing），即高频信号被错误地解释为低频信号，从而丢失原始信息。 采样率的选择： 不同的应用场景对采样率有着不同的要求。我们会讨论如何根据信号的带宽和所需的精度来选择合适的采样率，以及过高或过低的采样率带来的影响。 采样方法的类型： 除了最常见的均匀采样，我们还将简要介绍一些其他的采样技术，例如非均匀采样，及其在特定场景下的优势。 量化——赋予数值的意义： 采样得到的瞬时值仍然是模拟的，具有无限的精度。量化是将这些连续的幅度值映射到有限的离散数值集合中的过程。 量化级别和量化步长： 量化过程将信号的幅度范围划分为若干个级别，每个级别对应一个数字值。量化级别越多，表示信号的精度越高，但所需的存储空间和处理复杂度也越大。量化步长是相邻量化级别之间的差值。 量化误差： 由于量化是将连续值映射到离散值，必然会产生量化误差。我们将分析量化误差的性质，以及如何通过增加量化级别来减小量化误差。 编码： 量化后的离散数值还需要被编码成二进制数字，以便计算机进行存储和处理。我们将简要介绍常见的编码方式。 模数转换器（ADC）： ADC是实现模拟信号到数字信号转换的核心硬件。本节将介绍ADC的基本工作原理，包括其内部结构和不同类型的ADC（例如逐次逼近型ADC、∑-△调制ADC等）的特点及适用场景。我们会强调ADC在实际应用中的重要性，例如音频采样卡、数码相机等。 数字信号的表示： 经过采样和量化，原始的模拟信号就变成了由一串离散的数字序列表示的数字信号。我们将展示如何表示这些数字信号，以及它们在计算机中的存储方式。 通过本章的学习，读者将清晰地理解模拟信号向数字信号转化的过程，掌握采样和量化的基本原理，以及对信号转换的整体流程有一个全面的认识。这将是理解后续数字信号处理技术的基石。 第三章：信号的分析——洞察隐藏的规律 数字信号的出现，为我们提供了前所未有的强大工具来分析信号的内在特性。本章将聚焦于如何利用数学和计算方法，从数字信号中提取有价值的信息，洞察其潜在的规律。 时域分析——信号的动态轨迹： 信号的幅度、频率和相位： 我们将学习如何从数字信号的序列中直接提取这些基本参数，例如通过分析信号的峰值来估计幅度，通过计算相邻波峰之间的时间间隔来估算频率，以及通过比较信号的起始点与参考点来确定相位。 信号的能量和功率： 基于数字信号的序列，我们可以精确计算信号在某个时间段内的总能量或平均功率，这对于评估信号的强度、信噪比等至关重要。 自相关与互相关： 自相关函数可以揭示信号自身的重复性和周期性，例如在一个音频信号中找出重复的节奏。互相关函数则用于衡量两个信号之间的相似程度，这在信号检测、匹配滤波等应用中非常有用。我们将通过图示和例子来解释这些概念。 频域分析——信号的频率构成： 信号的本质不仅仅在于它如何随时间变化，更在于它由哪些不同频率的成分组成。频域分析能够将信号从“时间的面纱”中解脱出来，展现其“频率的本质”。 傅里叶变换（FT）： 这是频域分析的核心工具。我们将从概念上理解傅里叶变换的作用，即它能够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。我们将解释傅里叶变换的数学表达式，并强调它在理解信号的频谱特性方面的重要性。 离散傅里叶变换（DFT）： 针对数字信号，我们使用DFT。我们将解释DFT如何计算有限长度的离散信号的频率成分，以及其计算过程。 快速傅里叶变换（FFT）： DFT的计算量巨大，FFT是一种高效计算DFT的算法。我们将介绍FFT的原理，以及它在实际应用中的广泛性和重要性，例如频谱分析仪、音频均衡器等。 频谱图： 通过FFT得到的频谱图，能够直观地展现信号在不同频率上的能量分布。我们将学习如何解读频谱图，例如识别信号的主导频率、谐波成分以及噪声成分。 功率谱密度（PSD）： PSD描述了信号在不同频率上的功率分布，对于分析随机信号的特性尤为重要。 滤波器——信号的“梳子”： 滤波器是一种能够选择性地允许某些频率成分通过，而衰减或阻止其他频率成分通过的系统。它们是信号处理中不可或缺的工具。 低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器： 我们将介绍这四种基本类型的滤波器，以及它们在实际应用中的作用。例如，低通滤波器可以去除信号中的高频噪声，高通滤波器可以保留信号中的高频细节，带通滤波器可以聚焦于特定频率范围的信号。 理想滤波器与实际滤波器： 我们将讨论理想滤波器和实际滤波器之间的区别，以及实际滤波器的一些重要参数，例如截止频率、通带、阻带等。 FIR滤波器与IIR滤波器： 我们还将简要介绍两种主要的数字滤波器实现方式：有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器，以及它们各自的优缺点。 通过本章的学习，读者将掌握分析数字信号时域和频域特性的基本方法，理解傅里叶变换的强大威力，并认识到滤波器在信号优化和信息提取中的关键作用。这些分析技术是理解和设计各种信号处理系统的基础。 第四章：信号的应用——技术革新中的信号身影 数字信号处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，从娱乐到通信，从医疗到工业，都离不开它的支持。本章将通过一系列生动的实例，展示数字信号处理在各个领域的广泛应用，让读者深刻体会到这项技术的巨大价值。 通信系统： 移动通信： 智能手机、基站之间的信息传输，都依赖于复杂的数字信号处理技术。我们将探讨数字调制解调、信道编码、多址接入等技术如何实现高效可靠的通信。例如，当我们拨打一个电话，声音信号经过采样、量化、编码，然后通过无线电波传输，在接收端经过解码、重构，最终还原成声音。 互联网通信： 数据包的传输、路由、纠错，都离不开数字信号处理。我们上网浏览网页、观看视频，背后都是海量数字信号的快速传递。 无线通信： Wi-Fi、蓝牙、卫星通信，都采用了先进的数字信号处理算法来提高传输速率和可靠性。 音频与图像处理： 音频压缩： MP3、AAC等音频格式是如何在保证听觉效果的同时减小文件大小的？这背后是基于人耳听觉特性的感知编码技术。 语音识别与合成： 智能音箱、语音助手能够理解我们的指令，甚至模拟人声进行对话，这是语音信号处理的巨大成就。 图像压缩： JPEG、PNG等图像格式是如何实现高效率的压缩的？我们将探讨离散余弦变换（DCT）等技术的作用。 图像增强与复原： 数码相机中的降噪、锐化功能，医学影像中的去伪影处理，都是图像处理技术的应用。 视频编解码： H.264、HEVC等视频编码标准，使得高清视频能够流畅传输和播放。 生物医学工程： 医学影像： CT、MRI、超声波成像等，都是将采集到的原始信号通过复杂的数字信号处理算法转换成直观的医学图像，为疾病诊断提供重要依据。 生理信号监测： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，通过对人体产生的微弱电信号进行采集、滤波和分析，可以监测心脏和大脑的健康状况。 药物输送与治疗： 一些新型的医疗设备，例如基于超声波的定向药物输送，也涉及到精密的信号控制。 科学研究与工业应用： 天文学： 对来自遥远星体的微弱信号进行分析，以揭示宇宙的奥秘。 地震学： 分析地震波信号，以预测地震发生并了解地球内部结构。 工业自动化： 传感器信号的处理、控制系统的反馈，在现代工业生产中无处不在。 模式识别与机器学习： 数字信号处理为模式识别和机器学习提供了大量的数据基础和算法支持，例如通过分析股票市场的价格波动信号来预测趋势。 通过本章的学习，读者将深刻认识到数字信号处理技术在现代科技发展中的核心地位，理解它如何赋能各个领域的创新，并激发其进一步学习和探索的兴趣。 结语 《信号的探索：从模拟到数字的旅程》旨在为读者提供一个全面而深入的信号处理入门视角。我们从信号的本质出发，逐步深入到模拟到数字的转换过程，再到各种强大的信号分析工具，最终展望了信号处理在现实世界中的广泛应用。希望这本书能够点燃您对信号世界的兴趣，助您在这个信息爆炸的时代，更好地理解和驾驭数字信息的力量。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和纸张的选择来看，出版商对这本书的定位显然是希望它成为一本可以长期珍藏和反复翻阅的工具书，而不是那种读过一遍就束之高阁的参考资料。纸张的质感很好，足够厚实，可以承受频繁翻阅带来的磨损，而且墨水印刷得非常清晰，即便是那些密集的公式，看起来也丝毫不会模糊不清。更贴心的是，很多关键术语在首次出现时都进行了加粗或斜体处理，这对于快速定位和回顾知识点非常有帮助，尤其是在我进行项目开发，需要快速查阅某个特定参数定义时，这种细节设计效率极高。总而言之，这本书不仅仅是一本知识的载体，它更像是一位耐心的、知识渊博的导师，它用一种极具条理性和深度的方式，引领着读者进入数字信号处理的广阔天地。它的存在，让我的学习路径变得更加清晰和可控，是投入时间和精力绝对物超所值的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然是领域内的资深行家，他们的文字功底和专业深度在这本书中得到了淋漓尽致的体现。我记得我第一次尝试理解某个特定滤波器设计原理时，常常在其他资料中感到云里雾里，但在这本书中，作者用了非常巧妙的比喻和循序渐进的推导过程，将原本抽象的概念具象化了。那种“豁然开朗”的感觉，是其他很多教科书难以给予的。更难能可贵的是，书中不仅仅停留在理论的层面，它还非常注重工程实践的指导意义。你会发现，很多理论公式旁边，紧跟着的就是在实际系统中如何应用和注意事项的说明，这种理论与实践紧密结合的叙述方式，对于我们这些需要将知识转化为实际能力的学习者来说，简直是福音。我特别留意了书中关于离散时间系统分析的那一部分，作者对傅里叶变换和Z变换的阐述极其到位，不仅给出了数学定义，更深入挖掘了它们在信号处理流程中的物理意义，这一点非常有助于建立起对整个信号处理流程的宏观认知。这本书的价值，就在于它能成为一座坚实的桥梁，连接着纯粹的数学理论与复杂的工程世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就让人联想到严谨的科学与深邃的知识海洋。我拿到手的时候，首先被它的厚度惊到了，沉甸甸的，感觉里面蕴含着巨大的信息量。光是目录那一栏，就足以让人心生敬畏，各个章节的逻辑衔接得如同精密的机械装置，环环相扣，预示着这是一部非常系统和全面的著作。我尤其欣赏作者在章节划分上的用心，能看出他们对如何构建知识体系有着深刻的理解，从基础概念的铺陈，到复杂算法的深入剖析，每一步都安排得恰到好处，不会让人在攀登知识高峰的过程中感到迷失方向。这本书的排版也值得称赞，字体大小适中，图表清晰明了，即便是涉及到复杂的数学公式，也处理得井井有条，阅读起来体验感非常好，不会因为视觉上的疲劳而打断思考的连贯性。拿到书后，我花了整整一个下午，仅仅是翻阅和感受它的整体结构，那种沉浸式的体验，仿佛已经预见到了未来与它一同攻克难关的时光。它散发着一种老派的学术魅力，让人知道这不是一本轻飘飘的快餐读物，而是需要投入时间与精力的智力探险指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对厚重的技术书籍往往抱有一种敬畏又略带抗拒的心态，因为很多时候，它们读起来就像是冰冷的文档堆砌，缺乏必要的“人情味”。然而，这本书在这方面做得相当出色。作者在讲解复杂算法时，似乎总能捕捉到初学者可能产生的困惑点，并在关键时刻插入一些富有洞察力的评论或历史背景介绍，这极大地缓解了阅读的枯燥感。比如，在讨论窗函数截断效应时，作者的叙述就显得格外生动，让你感觉自己不是在看教科书，而是在听一位经验丰富的导师在旁边为你细细拆解问题的症结所在。此外，书中提供的大量例题和附带的习题部分，设计得非常精妙，它们不仅仅是检验你是否理解了某个公式，更重要的是引导你去思考如何运用这些工具去解决一个更宏大的问题。这些习题的难度梯度设置得非常合理，让你在完成简单练习后，带着信心去挑战那些需要综合运用多个知识点的难题，这种设计极大地提升了学习的主动性和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量，或者说原著的逻辑组织，体现出一种高度的严谨性，这在技术书籍中是至关重要的。我个人对细节的关注度比较高，经常会去深究一些看似微小的符号定义或脚注信息。在这本书中，我几乎没有发现任何语义上的歧义或逻辑上的跳跃。它像是一条被精心铺设的轨道，保证你的思维列车能够平稳、快速地向前行驶。特别是在涉及到一些较新的处理方法和概念时，作者的处理方式显得尤为成熟和中立，没有被一时的技术热点所左右，而是扎根于最核心、最本质的信号处理原理之上。这种沉稳的学术态度，使得这本书的生命力大大延长，我敢肯定，即便几年后技术框架有所更新，这本书所阐述的核心理论依然是立得住脚的基石。对于想要建立起坚实基础、避免浮躁学习的人来说，这本书提供了一个近乎完美的参照系，它教会的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”。