离散时间信号处理

离散时间信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:西安交通大学出版社
作者:A.V.奥本海姆
出品人:
页数:700
译者:刘树棠
出版时间:2001-9
价格:78.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787560514659
丛书系列:
图书标签:
  • 数字信号处理
  • 信号处理
  • 通信
  • 教材
  • dsp
  • 离散时间信号处理
  • EE
  • 信号与系统
  • 离散时间信号处理
  • 信号与系统
  • 数字信号处理
  • 傅里叶变换
  • 差分方程
  • 滤波器设计
  • 频域分析
  • 离散傅里叶变换
  • 稳定性
  • 时域分析
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《离散时间信号处理》(第2版)为美国麻省理工学院(MIT)著名教授A.V.奥本海姆和佐治亚理工学院(GIT)著名教授R.W.谢弗等人所著,系统论述了离散时间信号处理的基本理论和方法,是国际信号处理领域中的经典权威教材。1999年修订后推出了第2版。修订后的第2版更强调基础性和基本内容,全书由原来的12章缩为11章,内容更加精练,除保持了第1版基本概念清楚,层次安排合理,条理清晰,系统性强的特点外,还大幅度增加了例题和习题,并将习题按难度和复杂程度重新组合,同时增加了一些内容和习题答案,使本书更适合大学本科生和相关专业的研究生学习。

《信号的迷宫:从涌动到理解的旅程》 在我们生活的世界里,信息如潮水般涌动。从无线电波的传递,到心电图的跳动,再到数字设备的每一次开关,无不闪烁着“信号”的轨迹。然而,这些信号最初是杂乱无章、瞬息万变的,它们的本质和意义往往隐藏在表象之下。本书《信号的迷宫》便是一张精心绘制的地图,它将带领读者穿越这片由时间、幅度和频率交织而成的信号海洋,揭示其中蕴含的深刻规律与奥秘。 我们常说“时间就是金钱”,但对于信号而言,时间更是其生命力的载体。信号在时间轴上的变化,如同生命的脉搏,记录着事物的发展轨迹。本书将从最基本的时间概念入手,深入剖析信号在不同时间点上的取值特性。我们将学习如何精确地捕捉和描述这些随时间变化的量,理解它们为何是如此千变万化,又为何在某些瞬间表现出规律的重复。从简单的阶跃函数到复杂的周期信号,我们将逐步解锁时间域上的信号特征,理解其内在的动态演变过程。 然而,仅仅关注时间维度,我们看到的只是信号的“瞬间表情”。信号的真正力量,往往体现在其频率构成上。就如同一个复杂的音乐旋律,可以分解成无数个单一的音符组合而成,一个复杂的信号也同样可以看作是不同频率成分的叠加。本书将带领读者深入探索信号的频率世界。我们将学习傅里叶分析这一强大的工具,它能够将一个看似杂乱的信号分解成其包含的各种频率成分,并量化它们的强度。通过频率域的视角,我们可以揭示信号的“内在基因”,理解哪些频率对于信号的意义最为重要,哪些频率可能只是噪声的干扰。这将有助于我们更深入地理解信号的本质,甚至能够“听到”信号中隐藏的低语。 信号的获取和处理,是现代科技发展的基石。无论是通信系统、图像识别、还是生物医学监测,都离不开对信号的精准处理。本书将聚焦于信号在数字世界中的转型与操作。我们将学习如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号,理解采样率、量化精度等关键概念。这就像将一部流畅播放的电影,分解成一帧一帧的静态画面,虽然失去了连续性,但却带来了精确的存储和处理能力。 一旦信号被数字化,我们便拥有了对其进行各种变换和滤波的巨大潜力。本书将详细阐述各种常用的数字信号处理技术。我们将学习如何设计和应用滤波器,例如低通滤波器可以“过滤掉”高频的噪声,保留信号的平滑部分;高通滤波器则可以突出信号的快速变化。这些滤波器如同信号的“清洁工”和“放大镜”,帮助我们提取有用的信息,去除不必要的干扰。我们还将探讨卷积、相关等运算,它们在模式识别、系统响应分析等领域发挥着至关重要的作用。 此外,本书还将触及信号处理在实际应用中的一些关键挑战与解决方案。例如,如何处理具有噪声的信号,如何从混杂的信号中分离出特定的成分,以及如何设计能够适应不同信号特性的自适应系统。我们将通过具体的案例分析,展示这些理论知识如何转化为实际的工程应用,让读者感受到信号处理的无穷魅力和实际价值。 《信号的迷宫》旨在为对信号处理感兴趣的读者提供一个清晰、系统且富有洞察力的学习路径。无论您是初涉此领域的学生,还是希望深化理解的工程师,抑或是对数据背后隐藏的规律充满好奇的求知者,本书都将是您探索信号世界的得力助手。它将帮助您从纷繁复杂的信号现象中找到秩序,从瞬息万变的信号变化中洞察本质,最终掌握驾驭信号、理解世界的强大能力。准备好踏上这场思维的冒险之旅了吗?让我们一起在信号的迷宫中,发现那隐藏在数据洪流中的智慧之光。

作者简介

目录信息

译者的话
前言
致谢
例题总汇
第1章 绪论
第2章 离散时间信号与系统
2.0 引言
2.1 离散时间信号:序列
2.1.1 基本序列和序列运算
2.2 离散时间系统
2.2.1 无记忆系统
2.2.2 线性系统
2.2.3 时不变系统
2.2.4 因果性
2.2.5 稳定性
2.3 线性时不变系统
2.4 线性时不变系统的性质
2.5 线性常系数差分方程
2.6 离散时间信号与系统的频域表示
2.6.1 线性时不变系统的特征函数
2.6.2 突然加上复指数输入
2.7 用傅里叶变换表示序列
2.8 傅里叶变换的对称性质
2.9 傅里叶变换定理
2.9.1 傅里叶变换的线性
2.9.2 时移和频移
2.9.3 时间倒置
2.9.4 频域微分
2.9.5 帕斯瓦尔定理
2.9.6 卷积定理
2.9.7 调制或加窗定理
2.10 离散时间随机信号
2.11 小结
习题
第3章 Z变换
3.0 引言
3.1 Z变换
3.2 Z变换收敛域的性质
3.3 Z反变换
3.3.1 观察法
3.3.2 部分分式展开法
3.3.3 幂级数展开法
3.4 Z变换的性质
3.4.1 线性
3.4.2 时移
3.4.3 用指数序列相乘
3.4.4 X(z)的微分
3.4.5 复数序列的共轭
3.4.6 时间倒置
3.4.7 序列卷积
3.4.8 初值定理
3.4.9 若干Z变换性质列表
3.5 小结
习题
第4章 连续时间信号的采样
4.0 引言
4.1 周期采样
4.2 采样的频域表示
4.3 由样本重构带限信号
4.4 连续时间信号的离散时间处理
4.4.1 线性时不变离散时间系统
4.4.2 脉冲响应不变
4.5 离散时间信号的连续时间处理
4.6 利用离散时间处理改变采样率
4.6.1 采样率按整数因子减小
4.6.2 采样率按整数因子增加
4.6.3 采样率按非整数因子变化
4.7 多采样率信号处理
4.7.1 滤波和减采样/增采样的互换
4.7.2 多相分解
4.7.3 抽取滤波器的多相实现
4.7.4 内插滤波器的多相实现
4.8 模拟信号的数字处理
4.8.1 消除混叠的预滤波
4.8.2 模拟到数字(A/D)转换
4.8.3 量化误差分析
4.8.4 D/A转换
4.9 在A/D和D/A转换中的过采样和噪声成形
4.9.1 用直接量化的过采样A/D转换
4.9.2 用噪声形成的过来样A/D转换
4.9.3 在D/A转换中的过采样和噪声成形
4.10 小结
习题
第5章 线性时不变系统的变换分析
第6章 离散时间系统结构
第7章 滤波器设计方法
第8章 离散傅里叶变换
第9章 离散傅里叶变换的计算
第10章 利用离散傅里叶变换的信号傅里叶分析
第11章 离散希尔伯特(Hilbert)变换
附录A 随机信号
附录B 连续时间滤波器
附录C 精选基本题答案
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分

在数字信号处理理论方面这是本很好的参考书 虽然没有完整的读完,但是目前已经常驻本人案头,有相关方面的疑问基本能在书中找到解答 但是该书的正文版里面有一些打印的错误 要注意下 特别是推导的时候,但是结论都是可靠的

评分

这是一本很经典的书,上大学时就读过其中的一些章节,不过有些地方没有完全看懂。这本书的好处在于由浅入深,当读完本书时,会对数字信号处理的原理有一个很深入的了解。后面的习题也很不错,不过一般提高题很难做,很多都是结合实际的应用题,可能这也是我们国家的工科教育与...  

评分

这是一本很经典的书,上大学时就读过其中的一些章节,不过有些地方没有完全看懂。这本书的好处在于由浅入深,当读完本书时,会对数字信号处理的原理有一个很深入的了解。后面的习题也很不错,不过一般提高题很难做,很多都是结合实际的应用题,可能这也是我们国家的工科教育与...  

评分

这是一本很经典的书,上大学时就读过其中的一些章节,不过有些地方没有完全看懂。这本书的好处在于由浅入深,当读完本书时,会对数字信号处理的原理有一个很深入的了解。后面的习题也很不错,不过一般提高题很难做,很多都是结合实际的应用题,可能这也是我们国家的工科教育与...  

评分

在数字信号处理理论方面这是本很好的参考书 虽然没有完整的读完,但是目前已经常驻本人案头,有相关方面的疑问基本能在书中找到解答 但是该书的正文版里面有一些打印的错误 要注意下 特别是推导的时候,但是结论都是可靠的

用户评价

评分

这本书的封面设计得非常简洁,以黑白为主色调,中间有一个醒目的橙色标题,给人一种专业且严谨的感觉。我本来以为这本书会是那种枯燥乏味的教科书,但翻开目录后,我发现作者在内容组织上花了不少心思。前几章从基础的傅里叶分析讲起,循序渐进地引入了Z变换和拉普拉斯变换,对于我这种基础不太扎实的读者来说,这样的铺垫非常重要。作者不仅提供了大量的公式推导,还配有清晰的图示来解释复杂的概念,比如不同滤波器在频域和时域下的响应对比,让我对理论有了更直观的理解。尤其值得称赞的是,书中的例子大多选取了实际工程中常见的场景,比如音频信号的采样和重构,这让学习过程不再是纸上谈兵。尽管内容深度较大,但作者的行文风格保持了一种学者特有的冷静和精准,没有过多花哨的修饰,完全是干货的堆砌。这本书的适用范围很广,不仅适合专业学生,对于需要回顾或深入了解数字信号处理基础的工程师来说,也是一本不可多得的参考资料。

评分

我是在一个信号处理的研讨会上偶然接触到这本教材的,当时一位教授强烈推荐,说它在处理系统辨识和状态空间模型方面有独到之处。确实,当我深入到后面关于现代控制理论与数字信号处理交叉的部分时,我感受到了这本书的“厚度”。它不像一些入门书籍那样浅尝辄止,而是深入到了很多细节,比如卡尔曼滤波器的推导和实际应用,这部分内容写得非常到位,作者巧妙地将随机信号处理的理论与实际数据融合的难题结合起来,提供的算法流程清晰易懂。我特别喜欢作者在处理离散时间系统的稳定性分析时所采用的矩阵方法,这比单纯依赖Z域根的分析更具系统性和普适性。不过,坦白讲,对于初学者来说,某些章节的数学推导可能略显跳跃,需要读者具备扎实的线性代数基础才能跟上作者的思路。这本书更像是一本“进阶指南”,适合那些已经掌握了基本傅里叶分析概念,渴望在更深层次理解系统动态特性的读者。它的价值在于提供了一个统一的数学框架来处理广泛的信号问题。

评分

这本书的排版和印刷质量值得点赞,纸张的选择避免了强光下的过度反光,长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻了。相比于一些老旧的经典教材,这本书在细节处理上更符合当代读者的阅读习惯。例如,每章末尾的“关键概念回顾”和“延伸阅读推荐”部分,极大地提高了学习效率。回顾部分用项目符号清晰地总结了本章的要点,方便快速复习;而延伸阅读则为那些希望继续深挖某个特定主题的读者指明了方向,显示了作者深厚的学术积累。关于自适应滤波器的讨论,虽然篇幅不是最大的,但对LMS算法的收敛性分析给出了清晰的概率论解释,而非仅仅停留在代数推导上,这一点非常体现其教学的高水平。这本书的叙事风格是那种沉稳而富有逻辑性的,它不追求快速抓住读者的眼球,而是通过扎实的论证逐步建立起读者的信心,让你在不知不觉中,已经掌握了处理复杂离散时间系统的能力。它更像是一位经验丰富、耐心细致的导师,引导你走过整个理论迷宫。

评分

这本书最大的优点,在我看来,是它对“系统”这一核心概念的不断深化和拓展。从最初的线性时不变系统(LTI)的卷积描述,到后面引入了多维信号处理和非线性系统的初步探讨,作者展现了对信号处理领域全貌的深刻洞察。我印象最深的是关于谱分析的部分,它不仅仅停留在功率谱密度的计算上,还详细介绍了周期图法、Welch法以及子空间方法(如MUSIC)的原理和局限性,这对于从事雷达或声学信号处理的专业人士来说,是极其宝贵的资料。作者在解释这些高级算法时,总是能用最精炼的语言抓住其核心思想,辅以恰到好处的伪代码,使得即使是复杂的算法,读者也能迅速掌握其实现的关键步骤。然而,这本书在面向非电子工程背景的读者(例如纯粹的计算机科学或应用数学背景)时,可能在某些关于采样定理和抗混叠滤波器的物理实现细节上略显不足,需要读者自行补充一些硬件层面的知识。总而言之,这是一本致力于提供坚实理论基础和前沿算法视野的优秀著作。

评分

读完这本书,最大的感受就是结构上的严谨和逻辑上的连贯性。这本书在章节之间衔接得非常自然,每一个概念的引入似乎都是为了解决上一个章节遗留的问题,形成了一个强大的知识闭环。举个例子,在讲解FIR和IIR滤波器设计时,作者没有简单地罗列几种设计方法,而是首先从满足特定频率响应的约束条件出发,引导读者自然地推导出窗函数法、频率采样法,直至更高级的优化设计。这种“问题导向”的学习路径极大地提高了阅读的参与感。书中的习题设计也十分巧妙,它们往往不是简单的计算题,而是需要读者综合运用前面多个章节的知识点来解决一个复杂的小型设计任务。虽然书本的开本偏大,字体也相对紧凑,这使得在通勤路上阅读有些吃力,需要更多的专注度。但从内容的密度和广度来看,这个“重量级”的设计是完全合理的,它保证了专业术语和核心公式的准确呈现,几乎没有出现排印错误或概念模糊之处。

评分

花了78块钱买到手超厚超重,一学期断断续续地学结课的时候一道题都不会做......然后用十天时间把全书过了一遍习题刷了一遍我太佩服自己了好嘛!!!过一遍没有很水哟!!!是认认真真地看的哟!!!今天和同学说到这个于是跑来标记为看过......不过实话实说,国内教材还真是没这个水准!

评分

错误较多

评分

去你妹的DSP!

评分

TN911.7

评分

这也行

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有