基本信息
| 商品名称: | 数字信号处理:原理、算法与应用(第4版) 畅销书籍 通信教材 正版数字信号处理——原理、算法与应用(XX版) | 开本: | |
| 作者: | (美)普罗克斯 | 页数: | |
| 定价: | 85.00元 | 出版时间: | 2014-08-01 |
| ISBN号: | 9787121238680 | 印刷时间: | |
| 出版社: | 电子工业出版社 | 版次: | 1 |
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插图目录内容提要本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识,其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识,包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。后4章则介绍了数字信号处理的知识,主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。叙述深入浅出,为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法,书中列举了大量的精选例题,同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。另外,在各章的后还附有习题,以帮助读者进一步巩固所学知识。编辑推荐本书是数字信号处理的经典教材,作者Proakis是数字信号处理领域的知名作者作者介绍John G. Proakis:美东北大学电子与计算机工程系的教授,其研究方向为数字通信与数字信号处理,主要包括自适应滤波、自适应通信系统、自适应均衡技术、多径衰落信道的通信、雷达侦测、信号参数估计、通信系统建模与仿真、优化技术、统计分析等,已多次出版《数字信号处理》和《数字通信》等经典著作。
Dimitris G. Manolakis:工作于美麻省理工学院林肯实验室,主要研究方向是数字通信与数字信号处理。
探寻数字世界的奥秘:从基础到前沿的信号处理之旅 在这个信息爆炸的时代,我们无时无刻不被数字信号包围。从手机通讯、高清影音,到医学影像、自动驾驶,数字信号处理(DSP)技术已渗透到我们生活的方方面面,成为推动现代科技进步的基石。然而,这些看似神奇的背后,究竟蕴含着怎样的原理?又有哪些精妙的算法在默默运转,将原始的信号转化为有意义的信息?本书将带您踏上一段全面而深入的探索之旅,揭示数字信号处理的迷人世界。 一、数字信号处理的基石:理解信号的本质 在深入复杂的算法之前,我们必须首先建立对信号及其处理过程的深刻理解。本书将从最基础的概念入手,系统地阐述: 连续时间信号与离散时间信号: 区分模拟信号与数字信号的根本差异,理解采样、量化和编码的过程,以及它们在数字信号处理中的重要性。我们将探讨理想采样定理,并深入分析实际采样中可能出现的混叠现象及其解决方法,例如过采样和抗混叠滤波器。 信号的分类与表示: 介绍周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本信号类型,并讲解傅里叶级数和傅里叶变换等工具,如何将信号分解为不同频率分量的叠加,从而揭示信号的频谱特性。我们将详细讲解傅里叶变换的性质,以及其在分析信号频率成分上的关键作用。 系统与系统的基本性质: 定义信号处理系统,并详细介绍线性、时不变性、因果性、稳定性等系统基本性质。通过理解这些性质,我们可以预测和分析系统对信号的响应,为设计和评估处理算法奠定基础。例如,我们将深入探讨LTI(线性时不变)系统的特性,以及卷积运算在描述LTI系统输出中的核心地位。 卷积运算: 作为分析线性时不变系统行为的核心数学工具,本书将详细讲解卷积的定义、计算方法以及其在信号处理中的广泛应用,包括系统响应的计算和滤波器的设计。我们会通过不同维度(连续、离散)的卷积例子,帮助读者建立直观的认识。 二、离散傅里叶变换(DFT)与快速傅里叶变换(FFT):揭示信号的频率域奥秘 当信号进入数字领域,如何分析其频率特性变得至关重要。离散傅里叶变换(DFT)是实现这一目标的关键工具。 离散傅里叶变换(DFT): 详细介绍DFT的定义、性质及其在分析离散信号频率成分上的重要作用。我们将阐述DFT如何将一个时域的离散序列转换到频域,揭示信号中包含的各种频率分量。 快速傅里叶变换(FFT): 面对DFT计算量巨大的挑战,快速傅里叶变换(FFT)算法应运而生。本书将深入讲解FFT的原理,特别是蝶形运算和分治思想,展示如何高效地计算DFT。我们将从算法复杂度分析入手,说明FFT相对于直接计算DFT的巨大优势,并介绍几种常见的FFT算法,如Cooley-Tukey算法。 傅里叶变换的应用: 探讨DFT和FFT在频谱分析、滤波、相关性计算等方面的广泛应用,例如通过FFT分析音频信号的频谱,从而实现声音识别或降噪。 三、数字滤波器设计:塑造信号的“灵魂” 数字滤波器是数字信号处理中不可或缺的组成部分,它们能够选择性地保留或衰减信号的特定频率成分,从而达到去噪、信号增强、信息提取等目的。本书将系统介绍两种主要的数字滤波器类型: 无限冲激响应(IIR)滤波器: 讲解IIR滤波器的结构、设计原理和常用设计方法(如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器)。我们将分析IIR滤波器在幅度和相位响应上的特点,以及其在设计低阶滤波器实现特定频率响应方面的优势。 有限冲激响应(FIR)滤波器: 介绍FIR滤波器的结构、设计原理和常用设计方法(如窗函数法、频率采样法、优化设计法)。我们将详细阐述FIR滤波器在相位响应线性方面的优势,以及其在对相位失真敏感的应用中的重要性。 滤波器性能评估: 学习如何评估滤波器的性能,包括通带、阻带、过渡带、阻带衰减等关键指标,并了解不同设计方法对滤波器性能的影响。 四、抽样与重建:连接模拟世界与数字世界的桥梁 数字信号处理的核心在于将连续的模拟信号转换为离散的数字信号,并在处理后再将其转换回模拟信号。 抽样定理(Nyquist-Shannon 抽样定理): 深入理解抽样定理的原理,包括奈奎斯特频率的概念,以及如何选择合适的抽样率以避免混叠现象。我们将探讨实际应用中,如音频和视频信号的抽样率选择背后的考量。 信号重建(插值): 学习如何利用离散的样本点重建原始的连续信号,包括零阶保持、一阶保持以及更高级的插值方法。我们将分析不同插值方法的精度和计算复杂度。 过采样与欠采样: 探讨过采样和欠采样技术在提高信号质量、简化ADC/DAC设计等方面的应用。 五、现代信号处理技术:应对复杂多变的挑战 随着科技的发展,信号处理的应用场景日益复杂,对处理技术也提出了更高的要求。本书将进一步拓展您的视野,介绍一些现代信号处理的核心技术: 自适应滤波: 介绍自适应滤波器的工作原理,以及它们如何根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数,以应对时变信号或噪声。我们将详细讲解LMS(最小均方)算法,并探讨其在噪声消除、回声消除等领域的应用。 相关性分析: 讲解自相关函数和互相关函数的概念,以及它们在信号检测、模式识别、同步等方面的应用。我们将通过实例展示如何利用相关性分析来查找信号中的周期性或相似性。 谱估计: 介绍各种谱估计方法,包括周期图法、Welch法、模型法等,用于估计信号的功率谱密度。我们将对比不同方法的优缺点,以及它们在不同场景下的适用性。 多速率信号处理: 探讨信号的抽取(Decimation)和插值(Interpolation)技术,以及它们在信号压缩、变采样率系统设计中的应用。 小波变换: 介绍小波变换作为一种时频分析工具,能够同时提供信号的时间和频率信息,在图像压缩、去噪、特征提取等方面具有独特的优势。我们将对比小波变换与傅里叶变换在分析非平稳信号方面的差异。 六、数字信号处理的应用领域:触手可及的科技力量 理论知识的学习最终需要与实际应用相结合。本书将通过丰富的案例,展现数字信号处理在各个领域的强大应用: 通信系统: 深入解析数字信号处理在调制解调、信道编码、均衡、多路复用等通信核心技术中的作用,理解移动通信、无线网络等如何实现高效可靠的信息传输。 音频与图像处理: 探索数字信号处理在音频编码(如MP3)、降噪、语音识别、图像压缩(如JPEG)、滤波、增强、模式识别等方面的应用,以及它们如何提升我们的视听体验。 医学信号处理: 了解数字信号处理在心电图(ECG)、脑电图(EEG)信号分析、医学影像处理(如MRI、CT)、疾病诊断辅助等方面的关键作用。 控制系统: 学习数字信号处理如何应用于现代控制系统中,例如数字滤波器在控制器设计中的应用,以及如何实现精确的系统控制。 其他领域: 触及雷达、声纳、地震勘探、仪器仪表、金融信号分析等更多DSP的应用前沿。 结语 本书致力于为读者构建一个坚实而全面的数字信号处理知识体系。从最基础的信号与系统概念,到核心的傅里叶变换与滤波器设计,再到前沿的现代信号处理技术和丰富的实际应用,我们将层层深入,拨开迷雾。无论您是通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的学生,还是希望深入了解数字世界运行机制的爱好者,亦或是正在从事相关技术研发的工程师,本书都将是您不可或缺的学习伙伴。通过掌握数字信号处理的原理和算法,您将能够更好地理解和驾驭信息时代的浪潮,开启更广阔的创新之路。
这本经典的计算机科学教材,虽然我手头这本封面设计略显朴实,但其内容的深度和广度绝对是业界标杆。我尤其欣赏它对数据结构与算法基础部分的讲解,那种层层递进、深入浅出的叙述方式,让初学者也能快速建立起扎实的理论框架。书中对动态规划和贪心算法的阐述,不仅给出了严谨的数学证明,更结合了实际编程中常见的优化场景进行剖析,让人感觉学到的知识是立即可用的。比如,它在讲解图论算法时,不仅停留在标准的Dijkstra或Floyd-Warshall,还扩展到了复杂的网络流问题,并附带了大量的C++代码示例,这些代码注释详尽,逻辑清晰,极大地加速了我的理解进程。每一次翻阅,都能从那些看似简单的公式中挖掘出新的理解层次,尤其是关于时间复杂度和空间复杂度的精确分析,对于构建高效的软件系统至关重要。这本书可以说是我的“算法圣经”,很多面试中遇到的难题,最终都能在书中的某个章节找到对应的思想源头。