数字信号处理

出版者:华中科技大学出版社

作者:张洪涛

页数:323

出版时间:2007-3

价格:34.80元

isbn号码:9787560939575

具体描述

《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》根据教育部制定的高等院校数字信号处理课程的教学基本要求编写而成，系统地介绍了数字信号处理的基本知识及其应用。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》共计10章，包括数字信号处理简述；离散时间信号和系统；离散时间信号与系统的频域分析；离散傅里叶变换；快速傅里叶变换；数字滤波网络；数字滤波器的设计；有限字长效应分析；离散时间随机信号；DSP原理与应用开发基础。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》篇章结构清晰、叙述逻辑严密、分析深入浅出，尤其是较好地将数字信号处理中的传统习题和MATLAB仿真方法结合起来，利于学生更加深刻地掌握相关的知识。《21世纪电气信息学科立体化系列教材·数字信号处理》适合于通信工程、电子信息工程等相关专业的本科生、工程技术人员和专业教师作为教材或参考书使用。

用户评价

阅读《数字信号处理》的过程，是一次思维的拓展和认知的升华。书中的内容，就像是解构声音、图像、通信等一切信息的钥匙。我被书中关于离散卷积的计算方法所吸引，它是在时域中将两个离散信号进行运算，得到一个新的离散信号。作者通过详细的图解和例子，清晰地展示了卷积运算的步骤，让我能够直观地理解两个信号如何相互作用，产生新的信号特征。这让我明白了滤波器之所以能够实现信号的改变，正是基于其脉冲响应与输入信号的卷积。书中对Z变换的介绍也让我受益匪浅，Z变换是处理离散时间信号的有力工具，它将离散时间信号映射到复平面上的Z域，从而简化了许多复杂的运算。我尤其对书中关于Z变换的性质，如线性性、时移性、卷积性质等的讲解印象深刻，这些性质使得Z变换在分析和设计离散时间系统时具有极大的便利性。作者在讲解Z变换时，并没有止步于数学公式，而是通过与拉普拉斯变换的对比，以及在系统稳定性分析中的应用，让我更深刻地理解了Z变换的价值。

这本书的深度和广度，让我对数字信号处理的复杂性有了全新的认识。我被书中关于谱分析的内容所吸引，它揭示了信号在频率域的分布特性。书中详细介绍了周期信号的傅里叶级数、非周期信号的傅里叶变换，以及离散信号的离散傅里叶变换（DFT）。作者通过大量图例，直观地展示了不同信号在时域和频域的形态，让我理解了什么是频谱、什么是能量谱密度和功率谱密度。我尤其对书中关于FFT（快速傅里叶变换）算法的讲解印象深刻，它极大地提高了DFT的计算效率，使得大规模的信号频谱分析成为可能。书中不仅介绍了FFT的算法原理，还提供了具体的实现代码示例，让我能够更直观地理解算法的流程。此外，书中关于谱估计的章节也让我大开眼界，它介绍了多种经典的谱估计方法，如周期图法、 Welch法、多窗法等，让我了解了如何在存在噪声的情况下，尽可能准确地估计信号的功率谱。

初次翻开《数字信号处理》这本书，就被它厚重的分量和精美的装帧所吸引。我一直对信号的奥秘充满好奇，无论是生活中听到的悦耳音乐，还是科技产品中传递的信息，背后都离不开信号的处理。这本书的封面设计简约大气，透露出一种严谨而专业的学术气息。迫不及待地翻开第一页，迎接我的是清晰的目录，让我对全书的脉络有了初步的认识。我被其中关于傅里叶变换和拉普拉斯变换的章节深深吸引，这两种强大的数学工具在信号分析领域扮演着至关重要的角色。作者用大量通俗易懂的语言和生动形象的比喻，将抽象的数学概念具象化，让我这个非专业出身的读者也能窥探其中的精妙。书中对各种滤波器，如低通、高通、带通和带阻滤波器的讲解尤其细致，让我明白了如何通过设计不同的滤波器来滤除噪声，提取有用的信号。我尤其对书中关于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的介绍印象深刻。DFT是理解许多信号处理算法的基础，而FFT则以其惊人的计算效率，极大地推动了数字信号处理在工程实践中的应用。作者在讲解FFT时，不仅介绍了其算法原理，还通过图示和伪代码，将整个过程清晰地展现出来，让我仿佛置身于一个充满智慧的数学世界。

《数字信号处理》这本书，为我打开了一扇通往数字信号世界的大门，让我得以窥探其中蕴含的精妙原理。我被书中关于限带信号理论的内容深深吸引。书中详细阐述了采样定理，解释了在对模拟信号进行采样时，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（奈奎斯特频率），才能避免混叠现象，并能够无失真地恢复原始信号。这对于理解数字通信、数字音频、数字图像等领域都至关重要。作者通过清晰的数学推导和生动的图示，让我理解了混叠现象的发生过程以及其危害。书中还介绍了零阶保持器和一阶保持器等信号重建技术，让我了解了如何在采样后的离散信号基础上，尽可能地还原出连续的模拟信号。我对书中关于内插和外插的章节也颇感兴趣，它们在信号重构、分辨率增强等应用中有着广泛的用途。作者通过对插值函数的详细介绍，让我理解了如何利用已知的离散点信息，预测出未知点的值。

翻开《数字信号处理》，就像是踏上了一场探索信息编码与解码奥秘的旅程。我被书中关于数字滤波器设计的详细介绍所吸引。书中不仅深入讲解了IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲冲激响应）滤波器的基本原理和设计方法，还提供了多种经典滤波器设计技术的比较分析。我尤其对书中关于窗函数法设计FIR滤波器的详细阐述印象深刻，作者通过对矩形窗、汉宁窗、海明窗等不同窗函数的特性分析，让我理解了如何通过选择合适的窗函数来权衡滤波器的阻带衰减和通带纹波，从而达到最优的设计效果。书中还提供了利用频率采样法设计FIR滤波器的具体步骤，以及通过优化算法设计IIR滤波器的基本思路。这让我看到了滤波器设计背后所蕴含的精妙数学理论和工程实践的结合。我对书中关于多速率信号处理的章节也颇感兴趣，它介绍了在信号采样率不同的情况下，如何进行信号的升采样和降采样，以及如何在不同采样率之间进行信号的转换，这在数字通信、音频处理等领域都具有重要的应用价值。

翻阅《数字信号处理》，我仿佛置身于一个精密的信号工程的实验室。书中的内容，虽然涉及大量的数学公式和理论，但作者始终秉持着“化繁为简”的原则，力求让读者能够理解其核心思想。我尤其对书中关于随机信号处理的部分感到着迷。在现实世界中，很多信号都带有随机性，例如通信链路中的噪声，或者传感器测量值中的不确定性。书中关于平稳随机过程、自相关函数和功率谱密度的讲解，为理解和处理这类信号提供了坚实的基础。作者通过引入各种概率统计的工具，将随机信号的分析变得系统化和规范化。我印象深刻的是关于维纳滤波器的讨论，它是一种能够最优地估计平稳随机信号的线性滤波器，在信号去噪、信号预测等领域有着广泛的应用。书中对维纳滤波器的推导过程虽然严谨，但穿插的解释和类比，让我能够一步步跟随作者的思路，理解其背后的逻辑。另外，书中对离散傅里叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）的区分和联系也解释得非常清晰，让我明白了在处理有限长信号时，DFS会变成DFT，而DFT的结果是离散的且周期性的，这为实际的信号分析提供了理论依据。

这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更点燃了我对数字信号处理的兴趣。《数字信号处理》是一本内容详实、结构清晰的优秀教材。我被书中关于数字通信中的信号处理部分所吸引。书中详细介绍了调制和解调的基本原理，例如幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM），以及它们在数字通信中的应用。我尤其对书中关于ASK（幅度键控）、FSK（频率键控）和PSK（相位键控）等数字调制方式的讲解印象深刻。作者通过清晰的图示和数学模型，让我理解了这些调制方式如何将数字信息映射到模拟信号的载波上。书中还介绍了相干解调和非相干解调等技术，以及它们在恢复数字信号时的性能差异。此外，书中关于信道编码和解码的内容也让我大开眼界，它介绍了纠错码的基本原理，例如汉明码和卷积码，以及它们如何帮助通信系统抵抗噪声和干扰，提高通信的可靠性。

《数字信号处理》这本书，不仅仅是一本理论教材，更像是一本实践指南，它为我打开了理解数字信号处理广阔应用的大门。我被书中关于数字滤波器设计的内容所深深吸引。无论是IIR（无限冲激响应）滤波器还是FIR（有限冲激响应）滤波器，书中都对其设计方法进行了详尽的阐述。我尤其对书中对巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器以及贝塞尔滤波器的比较分析印象深刻。作者通过图示和对比，清晰地展现了不同类型滤波器在频率响应、相位响应和瞬态响应方面的特点，帮助我理解在实际应用中如何根据具体需求选择最合适的滤波器类型。书中还介绍了频率采样法、窗函数法等多种FIR滤波器设计方法，并提供了相应的计算公式和步骤，让我能够亲手尝试设计滤波器。我对书中关于希尔伯特变换的章节也颇感兴趣，它在单边带调制、正交解调等领域有着重要的应用。作者通过严谨的数学推导和生动的物理意义解释，让我明白了希尔伯特变换是如何将一个实信号转换为其90度相移信号的，这对于理解某些通信系统的工作原理至关重要。

这本书的阅读体验，就像是在一个知识的海洋里航行，每一章都像是一座新的岛屿，等待我去探索。我被书中标注的许多经典案例所吸引，例如关于音频信号压缩的原理，让我理解了MP3等格式是如何在保证音质的同时，大幅减小文件大小的。书中对语音信号的处理和识别技术也有深入的探讨，这让我联想到现代智能语音助手，它们背后必定蕴含着复杂的数字信号处理技术。我特别喜欢书中关于采样定理的章节，它解释了为什么我们需要以一定的频率对模拟信号进行采样，才能无损地还原原始信号。这对于理解数字通信、数字音频和数字图像等领域都至关重要。作者在解释这些概念时，并没有停留在理论层面，而是通过丰富的图例和实际应用场景，将理论与实践紧密结合。例如，在讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）时，作者会将其与连续时间傅里叶变换（CTFT）进行对比，并分析两者之间的联系与区别，这有助于我更深入地理解信号在时间和频率域的转换。此外，书中关于卷积定理的论述也让我茅塞顿开，它揭示了时域中的卷积运算与频域中的乘积运算之间的等价关系，这在许多信号处理系统中都具有极其重要的意义。

这本书的内容，如同一张通往数字世界奇妙旅程的地图，指引着我对信号的理解。我被书中关于自适应滤波器的章节所吸引，这类滤波器能够根据输入信号的变化而自动调整其滤波特性，从而更好地适应不确定的环境。书中详细介绍了最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLS）算法，这是两种广泛应用的自适应滤波算法。通过对这些算法的深入剖析，我理解了它们如何通过迭代的方式不断优化滤波器的系数，以达到期望的性能。这让我联想到现代通信系统中，自适应均衡器如何应对信道变化，以及自适应噪声消除器如何有效抑制各种干扰。书中还涉及了数字信号处理在图像和视频处理中的应用，例如边缘检测、图像增强和运动估计等。这些章节让我看到了数字信号处理技术如何赋能计算机视觉，让机器能够“看懂”世界。作者在介绍这些应用时，并没有止步于概念的陈述，而是提供了相应的算法描述和伪代码，让我有机会去进一步思考和实践。