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基本信息

书名:数字信号处理实验

：18.00元

售价：12.2元,便宜5.8元,折扣67

作者:赵知劲

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2007-03-01

ISBN：9787308052429

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书在简单介绍MATLAB语言及数字信号处理工具箱中的相应函数、CCS软件平台使用及
TMS320C54x DSP芯片的基础上，共安排了18个实验。基于MATLAB的实验内容涵盖了离散时间系统的时域特性分析、离散系统频率响应和零极点分布、验证取样定理、线性卷积与圆周卷积的计算、应用FFT实现信号频谱分析、利用FFT实现快速卷积、用双线性变换法设计IIR数字滤波器、用窗口法设计FIR数字滤波器、用频率采样法设计FIR数字滤波器、IIR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较、自适应数字陷波滤波器设计、应用线性预测参数法的语音合成。基于CCS的实验内容涵盖了数字振荡器设计、DTMF信号产生与检测、FIR数字滤波器的C54x实现、IIR数字滤波器的C54x实现、FFT的C54x实现、单边带调制系统的C54x实现等。每个实验都附有相应的举例程序。
本书可作为电子信息类专业的实验指导书，鉴于数字技术的应用日益广泛，个别部分稍作调整或补充，就能为更多专业所使用。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理实验》图书简介 本书旨在为读者提供一套系统、详实且极具实践性的数字信号处理（DSP）实验指导，帮助其深入理解DSP的核心理论，掌握实际操作技能，并能独立解决工程问题。本书内容严谨，覆盖了DSP领域的主要实验模块，从基础概念的验证到复杂算法的应用，层层递进，力求让读者在动手实践中构建扎实的DSP知识体系。 核心目标与价值： 在当今科技飞速发展的时代，数字信号处理技术已渗透到通信、音频、图像、医疗、工业控制等各个领域，成为现代电子工程、计算机科学以及相关交叉学科不可或缺的核心支撑。本书正是为了满足这一时代需求而编写，其核心价值体现在： 1. 理论与实践的深度融合： 许多DSP理论在概念上可能显得抽象，而本书通过精心设计的实验，将这些理论转化为可触碰、可验证的实际操作。读者将亲身经历从理论推导到代码实现，再到数据分析的全过程，从而深刻理解理论的物理意义和工程应用。 2. 强大的动手能力培养： 本书超越了纯粹的理论讲解，将重点放在“做中学”。每一个实验都鼓励读者动手搭建平台、编写代码、调试程序、分析结果。这种沉浸式的学习体验，能够极大地提升读者的工程实践能力和问题解决能力，为未来从事DSP相关研发工作奠定坚实基础。 3. 系统性的知识体系构建： 本书的实验内容并非零散的技巧堆砌，而是遵循DSP学科的发展脉络，由浅入深地组织。从最基础的信号采样、量化、编码，到傅里叶变换、滤波器设计，再到更复杂的自适应滤波、谱估计等，构成了一个完整的DSP知识体系。读者可以通过完成一系列实验，逐步建立起对DSP全局的清晰认识。 4. 前沿技术的探索与应用： 随着DSP技术的发展，新的算法和应用层出不穷。本书在基础实验之外，也适当引入了与当前研究热点相关的实验内容，例如基于MATLAB/Simulink或Python的信号处理原型设计，以及某些特定应用场景下的DSP实现。这有助于读者了解DSP技术的最新发展趋势，激发创新思维。 5. 适应性与通用性： 本书设计的实验平台和工具链具有较高的通用性，主要基于目前在工程界和学术界广泛使用的软件工具，如MATLAB/Simulink、Python（配合NumPy, SciPy, Matplotlib等库）或C/C++配合特定DSP硬件平台。读者可以根据自身的学习环境和资源选择合适的工具进行实验。 本书内容结构概览： 本书共分为若干章节，每个章节围绕一个核心的DSP主题展开，并设计一系列相关的实验。以下为各章节内容的大致介绍： 第一部分：基础信号处理与采样理论 Chapter 1：绪论与实验环境搭建 简要介绍数字信号处理的重要性、发展历程及主要应用领域。 指导读者熟悉实验所需的软件开发环境，如MATLAB/Simulink的安装与基础操作，或Python数据科学栈的配置。 讲解实验的基本流程、报告撰写规范以及安全注意事项。 实验1.1： 信号的产生与可视化。学习生成各种基本信号（正弦波、方波、三角波、指数信号等），并使用绘图工具进行直观展示。 实验1.2： 信号的叠加与运算。探索不同信号的叠加、乘法等运算，理解信号组合的特性。 Chapter 2：离散时间信号与系统 深入理解离散时间信号的表示、性质（奇偶性、周期性等）。 介绍线性时不变（LTI）系统的基本概念、描述方式（差分方程、单位脉冲响应）。 实验2.1： 离散时间信号的分析。分析给定离散信号的性质，学习对信号进行截断、延时等操作。 实验2.2： LTI系统的时域响应。通过输入单位脉冲信号，观察并分析LTI系统的单位脉冲响应（Impulse Response, IR）。 实验2.3： LTI系统的零输入与零状态响应。通过不同的初始条件和输入信号，研究系统的零输入响应和零状态响应，理解它们对系统输出的贡献。 实验2.4： 差分方程的实现与仿真。利用编程语言或Simulink实现给定的差分方程，仿真系统对不同输入信号的响应。 Chapter 3：采样、量化与编码 详细讲解信号采样的基本原理，包括采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）及其重要性。 阐述采样过程中的混叠现象（Aliasing）及其发生机理。 介绍量化过程（均匀量化、非均匀量化）以及量化误差。 讨论编码（如PCM）的基本概念。 实验3.1： 采样定理的验证。对不同频率的模拟信号进行不同采样率的采样，观察采样频率对信号重建的影响，直观感受混叠现象。 实验3.2： 混叠现象的分析与抑制。通过实验验证不同频率分量在混叠后会“跳变”到哪个频率，并探索使用抗混叠滤波器（如抗混叠ADC）来预防混叠。 实验3.3： 量化误差的仿真。对连续信号进行不同比特数的量化，分析量化误差的大小和特性，理解比特数对信号保真度的影响。 实验3.4： 简单的PCM编码与解码仿真。模拟一个基础的PCM编码与解码过程，理解数字信号的形成。 第二部分：频域分析与变换 Chapter 4：傅里叶级数与傅里叶变换 回顾傅里叶级数（FS）理论，适用于周期信号。 深入讲解傅里叶变换（FT）理论，适用于非周期信号，揭示信号的频率成分。 介绍傅里叶变换的性质（线性、时移、频移、卷积等）。 实验4.1： 周期信号的傅里叶级数分析。对给定的周期信号（如方波、锯齿波）计算其傅里叶级数系数，并重构信号，观察基波和各次谐波的作用。 实验4.2： 傅里叶变换的计算与可视化。利用DFT（离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）算法计算信号的频谱，观察信号的频率构成。 实验4.3： 傅里叶变换性质的验证。通过实验验证傅里叶变换的时移、频移、卷积等性质。例如，信号加窗后进行FT，观察频谱变化；计算两个信号的卷积，并与它们FT乘积的FT进行对比。 Chapter 5：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 详细介绍DFT的定义、计算方式及其局限性。 深入阐述FFT算法的原理、优势以及常见的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）。 讨论FFT算法在实际应用中的注意事项，如信号长度、窗函数等。 实验5.1： FFT算法的实现与效率比较。自行实现简单的FFT算法，并与内置函数进行性能比较，理解FFT的计算效率。 实验5.2： 频谱泄漏与窗函数。研究信号非整周期采样引起的频谱泄漏现象，并应用不同的窗函数（如Hamming, Hanning, Blackman）来抑制频谱泄漏，比较其效果。 实验5.3： FFT在信号分析中的应用。利用FFT分析实际采集到的信号（如语音、音频），提取其主要频率成分。 Chapter 6：Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT） 介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）及其性质。 讲解DTFT与FT、DFT之间的关系。 实验6.1： Z变换与ROC的分析。对给定的离散时间序列计算其Z变换，并绘制收敛域。 实验6.2： DTFT的计算与可视化。利用DFT或FFT近似计算DTFT，观察信号的频谱特性。 第三部分：数字滤波器设计与实现 Chapter 7：数字滤波器基础 介绍数字滤波器的概念、分类（IIR滤波器、FIR滤波器）。 阐述滤波器的基本功能：低通、高通、带通、带阻。 讲解滤波器的性能指标：通带、阻带、过渡带、衰减度、相位响应等。 实验7.1： 简单FIR滤波器实现。设计并实现一个移动平均滤波器，观察其低通特性。 实验7.2： 信号通过理想低通滤波器。模拟信号通过理想低通滤波器，观察其对高频分量的滤除作用。 Chapter 8：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 介绍IIR滤波器的结构（直接形式、级联形式、并联形式）。 讲解几种经典的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev I/II）、椭圆（Elliptic）滤波器。 实验8.1： 巴特沃斯低通滤波器设计与仿真。设计一个巴特沃斯低通滤波器，并用MATLAB/Simulink或Python进行仿真，分析其幅频响应和相频响应。 实验8.2： 不同IIR滤波器的性能比较。设计相同技术指标下的巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器，通过实验对比它们的幅频响应、相频响应以及对信号的处理效果，理解各自的优缺点。 实验8.3： IIR滤波器在实际信号去噪中的应用。对带有噪声的信号应用设计好的IIR滤波器，观察去噪效果。 Chapter 9：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 介绍FIR滤波器的优势（线性相位、稳定性）。 讲解FIR滤波器的结构。 介绍FIR滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法、最优（Parks-McClellan）算法。 实验9.1： 窗函数法FIR滤波器设计。使用不同的窗函数（Hamming, Blackman）设计FIR低通滤波器，分析结果，比较窗函数对滤波器性能的影响。 实验9.2： 线性相位FIR滤波器设计。设计一个线性相位FIR滤波器，并验证其相频响应为线性。 实验9.3： 最优FIR滤波器设计（Parks-McClellan）。使用Parks-McClellan算法设计FIR滤波器，并与窗函数法设计的结果进行比较，理解最优设计算法的优势。 实验9.4： FIR滤波器在信号滤波中的应用。利用设计的FIR滤波器处理特定信号，实现目标滤波功能。 第四部分：高级信号处理技术与应用 Chapter 10：自适应滤波 介绍自适应滤波器的基本原理：通过算法自动调整滤波器系数以适应输入信号的变化。 讲解常见的自适应滤波算法，如最小均方（LMS）算法及其变种（NLMS）。 实验10.1： LMS算法的实现与仿真。实现LMS算法，并将其应用于信号去噪或信号均衡，观察滤波器的收敛过程和最终效果。 实验10.2： NLMS算法的应用。对比LMS和NLMS算法在不同信噪比下的性能表现。 实验10.3： 自适应滤波在回声消除中的应用。模拟回声环境，利用自适应滤波器实现回声消除功能。 Chapter 11：谱估计 介绍传统的周期图法（Periodogram）及其局限性。 讲解改进的谱估计方法，如Welch方法、多窗谱估计（DPSS）。 介绍现代谱估计方法，如AR（自回归）、ARMA（自回归滑动平均）模型。 实验11.1： 周期图法与Welch方法的比较。对同一信号使用周期图法和Welch方法进行谱估计，比较两者的平滑性和分辨率。 实验11.2： AR模型谱估计。利用AR模型拟合信号，进行高分辨率的谱估计，并与周期图法的结果进行对比。 实验11.3： 谱估计在信号分析中的应用。例如，在通信信号识别或振动分析中应用谱估计技术。 Chapter 12：多速率信号处理 介绍抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的概念。 讲解多速率信号处理的意义及其在信号压缩、通信系统等方面的应用。 实验12.1： 信号抽取与插值的实现。对信号进行抽取和插值操作，并分析其对信号频谱的影响。 实验12.2： 多速率滤波器组的设计与仿真。设计一个简单的多速率滤波器组，实现信号的下变频或上变频。 Chapter 13：小波变换（可选，根据课程深度） 介绍小波变换的基本概念，与傅里叶变换的比较。 讲解连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。 实验13.1： 小波变换在信号去噪中的应用。利用小波变换对信号进行分解和重构，实现有效的去噪。 实验13.2： 小波变换在特征提取中的应用。 实验方法与工具： 本书设计的实验将主要使用以下一种或多种工具： MATLAB/Simulink: 作为业界标准的科学计算软件，MATLAB提供了丰富的DSP工具箱，Simulink则提供了图形化建模和仿真环境，非常适合进行DSP系统的设计和验证。 Python: 凭借其开源、易学、功能强大的特点，Python已成为数据科学和工程领域的热门选择。NumPy、SciPy、Matplotlib、Librosa等库的组合，能够高效地完成DSP实验。 C/C++与DSP硬件平台: 对于希望深入了解底层实现和硬件优化的读者，部分实验内容可以引导使用C/C++语言在特定的DSP开发板（如TI C2000系列、ARM Cortex-M系列微控制器）上进行实现。 本书的读者对象： 本书适用于以下人群： 高等院校本科生和研究生： 学习电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的学生，作为DSP课程的实验教材或参考书。 工程技术人员： 在通信、音频、图像处理、嵌入式系统、自动控制等领域工作的工程师，希望提升DSP理论和实践能力。 科研人员： 从事DSP相关理论研究或应用开发的学者。 对数字信号处理感兴趣的自学者： 希望通过系统性实验来掌握DSP知识的个人。 致读者： 数字信号处理是一个既有深厚理论基础又充满工程活力的领域。本书的编写宗旨是激励读者勤于思考、勇于实践。在完成每个实验时，请务必： 1. 理解实验目的： 在动手前，仔细阅读实验目的和相关理论背景。 2. 动手操作： 亲手编写代码、搭建模型、调试程序，避免仅依赖现成模板。 3. 分析结果： 认真观察实验现象，分析数据，思考为何会出现这样的结果，并将结果与理论预期进行对比。 4. 总结归纳： 撰写详细的实验报告，总结实验中遇到的问题、解决方法以及学到的知识。 5. 拓展思考： 在完成基础实验后，尝试进行一些变动和拓展，例如改变参数、尝试不同的算法、解决更复杂的问题，从而深化理解。 通过本书提供的实验平台和指导，我们相信您将能够构建起坚实的数字信号处理知识体系，掌握关键的工程技能，为在未来数字化浪潮中贡献力量打下坚实的基础。