Digital Signal Processing, 4th Edition

出版者:Prentice Hall of India

作者:John G. Proakis

页数:1104

出版时间:2006-03-28

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9788120330306

具体描述

A significant revision of a best-selling text for the introductory digital signal processing course. This book presents the fundamentals of discrete-time signals, systems, and modern digital processing and applications for students in electrical engineering, computer engineering, and computer science.The book is suitable for either a one-semester or a two-semester undergraduate level course in discrete systems and digital signal processing. It is also intended for use in a one-semester first-year graduate-level course in digital signal processing.

目录信息

1 Introduction
1.1 Signals, Systems, and Signal Processing
1.2 Classification of Signals
1.3 The Concept of Frequency in Continuous-Time and Discrete-Time Signals
1.4 Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Conversion
1.5 Summary and References
2 Discrete-Time Signals and Systems
2.1 Discrete-Time Signals
2.2 Discrete-Time Systems
2.3 Analysis of Discrete-Time Linear Time-Invariant Systems
2.4 Discrete-Time Systems Described by Difference Equations
2.5 Implementation of Discrete-Time Systems
2.6 Correlation of Discrete-Time Signals
2.7 Summary and References
3 The z-Transform and Its Application to the Analysis of LTI Systems
3.1 The z-Transform
3.2 Properties of the z-Transform
3.3 Rational z-Transforms
3.4 Inversion of the z-Transform
3.5 Analysis of Linear Time-Invariant Systems in the z-Domain
3.6 The One-sided z-Transform
3.7 Summary and References
4 Frequency Analysis of Signals
4.1 Frequency Analysis of Continuous-Time Signals
4.2 Frequency Analysis of Discrete-Time Signals
4.3 Frequency-Domain and Time-Domain Signal Properties
4.4 Properties of the Fourier Transform for Discrete-Time Signals
4.5 Summary and References
5.1 Frequency-Domain Characteristics of Linear Time-Invariant Systems
5.2 Frequency Response of LTI Systems
5.3 Correlation Functions and Spectra at the Output of LTI Systems
5.4 Linear Time-Invariant Systems as Frequency-Selective Filters
5.5 Inverse Systems and Deconvolution
5.6 Summary and References
6 Sampling and Reconstruction of Signals
6.1 Ideal Sampling and Reconstruction of Continuous-Time Signals
6.2 Discrete-Time Processing of Continuous-Time Signals
6.3 Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Converters
6.4 Sampling and Reconstruction of Continuous-Time Bandpass Signals
6.5 Sampling of Discrete-Time Signals
6.6 Oversampling A/D and D/A Converters
6.7 Summary and References
7 The Discrete Fourier Transform: Its Properties and Applications
7.1 Frequency-Domain Sampling: The Discrete Fourier Transform
7.2 Properties of the DFT
7.3 Linear Filtering Methods Based on the DFT
7.4 Frequency Analysis of Signals Using the DFT
7.5 The Discrete Cosine Transform
7.6 Summary and References
8 Efficient Computation of the DFT: Fast Fourier Transform Algorithms
8.1 Efficient Computation of the DFT: FFT Algorithms
8.2 Applications of FFT Algorithms
8.3 A Linear Filtering Approach to Computation of the DFT
8.4 Quantization Effects in the Computation of the DFT
8.5 Summary and References
9 Implementation of Discrete-Time Systems
9.1 Structures for the Realization of Discrete-Time Systems
9.2 Structures for FIR Systems
9.3 Structures for IIR Systems
9.4 Representation of Numbers
9.5 Quantization of Filter Coefficients
9.6 Round-Off Effects in Digital Filters
9.7 Summary and References
10 Design of Digital Filters
10.1 General Considerations
10.2 Design of FIR Filters
10.3 Design of MR Filters From Analog Filters
10.4 Frequency Transformations
10.5 Summary and References
11 Multirate Digital Signal Processing
11.1 Introduction
11.2 Decimation by a Factor D
11.3 Interpolation by a Factor I
11.4 Sampling Rate Conversion by a Rational Factor I/D
11.5 Implementation of Sampling Rate Conversion
11.6 Multistage Implementation of Sampling Rate Conversion
11.7 Sampling Rate Conversion of Bandpass Signals
11.8 Sampling Rate Conversion by an Arbitrary Factor
11.9 Applications of Multirate Signal Processing
11.10 Digital Filter Banks
11.11 Two-Channel Quadrature Mirror Filter Bank
11.12 M-Channel QMF Bank
11.13 Summary and References
12 Linear Prediction and Optimum Linear Filters
12.1 Random Signals, Correlation Functions, and Power Spectra
12.2 Innovations Representation of a Stationary Random Process
12.3 Forward and Backward Linear Prediction
12.4 Solution of the Normal Equations
12.5 Properties of the Linear Prediction-Error Filters
12.6 AR Lattice and ARMA Lattice-Ladder Filters
12.7 Wiener Filters for Filtering and Prediction
12.8 Summary and References
13 Adaptive Filters
13.1 Applications of Adaptive Filters
13.2 Adaptive Direct-Form FIR Filters—The LMS Algorithm
13.3 Adaptive Direct-Form Filters—RLS Algorithms
13.4 Adaptive Lattice-Ladder Filters
13.5 Summary and References
14 Power Spectrum Estimation
14.1 Estimation of Spectra from Finite-Duration Observations of Signals
14.2 Nonparametric Methods for Power Spectrum Estimation
14.3 Parametric Methods for Power Spectrum Estimation
14.4 Filter Bank Methods
14.5 Eigenanalysis Algorithms for Spectrum Estimation
14.6 Summary and References
Appendix A: Random Number Generators
Appendix B: Tables of Transition Coefficients for the Design of Linear-Phase FIR Filters
References and Bibliography
Answers to Selected Problems
Index
· · · · · · (收起)

读后感

作者Proakis自己是一个通信权威，写过"Digital communications"。中国的所谓《通信原理》教科书基本上都是照Proakis的书改写的。 之所以说到"Digital communications"是因为，从作者写过的书可以看出，他偏重于哪一个领域，显然他偏重与通信领域。因此，他写的DSP书当然也是偏...

Proakis和Oppenheim的这两本书都是讲数字信号处理的，但是我感觉，很多人钟情于Oppenheim的这本书要强于钟情于 Proakis这本，看看上面我对Oppenheim和Proakis的书的分析就可以知道，O的书可以作为初学入门，但是不能学了就扔，不要指望看一次就搞懂；而P的书是深入学习的时候用...  

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用户评价

这本《Digital Signal Processing, 4th Edition》给我的感觉就像是走进了一个庞大的技术图书馆，里面的藏书种类繁多，资料详实，但要想找到一本最适合你当下需求的“指导手册”，则需要花费不少精力去搜寻和筛选。它更像是一个百科全书式的参考资料，当你对某个特定的DSP概念产生了疑问，或者需要深入了解某个算法的数学推导时，这本书几乎能提供最全面、最权威的答案。然而，如果你是一个希望通过阅读一本书就能系统地建立起DSP知识体系，并能够快速上手解决实际问题的读者，这本书可能就需要你具备一定的预备知识和学习毅力。我常常觉得，它在概念的引入上，更倾向于从数学的严谨性出发，而不是从问题的实际应用场景切入。比如，在介绍“卷积”这个核心概念时，书中的数学公式虽然完整，但如果要我立刻明白它在滤波、系统响应等方面扮演的角色，我还需要额外的辅助材料。同样，当我阅读到关于“采样定理”的部分，虽然理论推导清晰，但如何将其与实际工程中的抗混叠滤波器的设计联系起来，书中的引导还是相对间接的。我曾试图用这本书作为我的主要学习教材，但在遇到一些初学者容易困惑的细节问题时，例如，为什么在某些情况下需要进行“零填充”，或者不同窗口函数（如汉宁窗、海明窗）在频域上会产生怎样的差异，书中的解释虽然细致，但往往需要反复阅读才能领悟其中深意。书中的章节安排也偏向于理论的逻辑顺序，而不是学习者的认知过程。比如，在深入讲解了许多高阶算法之后，才回过头来讨论一些基础的采样和量化问题，这让我在初学阶段感到有些“拔苗助长”。尽管如此，这本书的优点在于其知识的广度和深度，它能够为你提供一个非常坚实的理论基础，让你在DSP领域站得更稳。

这本书的阅读体验，我只能用“沉浸式”来形容，但有时这份沉浸感来自于被海量的信息所淹没。它就像一位极其博学的教授，滔滔不绝地讲述着他一生研究的成果，其中不乏闪耀着智慧光芒的深刻见解。然而，对于一个正在摸索门径的初学者来说，这种“博学”有时也会成为一种负担。我发现，书中很多章节的开头，都会直接抛出复杂的数学公式，而对这些公式的物理意义或工程直观性解释，则显得有些“一带而过”。举个例子，在讲解“Z变换”时，书中的定义和性质罗列得非常详尽，但要真正理解Z变换在系统分析中的“魔力”，我还需要去其他地方寻找更形象的比喻或实际的案例。我曾经尝试将书中的算法描述与一些在线的DSP仿真工具结合起来，但有时会发现，书中的伪代码或者数学描述，与实际编程实现之间，仍然存在着一层需要我去“翻译”的鸿沟。例如，在讨论“自适应滤波器”时，书中给出了LMS（最小均方）算法的详细数学推导，但要将其转化为能够运行的C++代码，并理解每个参数的调整对收敛速度和性能的影响，这本身就是一个不小的工程挑战。而且，书中对于一些重要概念的引入，常常是建立在大量前置理论的基础之上，这导致我在学习某个新章节时，需要不断地回溯前面的内容，以确保自己理解了所有的上下文。我曾希望书中能有更多的“思考题”或者“实践环节”，引导我去主动探索和验证书中的知识点，但这本书更像是一本“告诉你事实”的著作，而不是一本“带你一起做实验”的指南。不过，不得不承认，当你真正理解了书中某个复杂章节的内容时，那种成就感是无与伦比的，因为它意味着你对DSP的理解又上升到了一个新的高度。

阅读这本书的体验，就像是在一本古老而厚重的“数学典籍”中探寻数字信号处理的奥秘。它提供了极其详尽和严谨的理论阐述，但对于那些期望能够快速上手并解决实际问题的读者来说，这种“严谨”有时也会成为一种“障碍”。书中对每个概念的讲解，都以数学的严谨性为首要原则，并且很少会为了简化理解而牺牲数学的精确性。举个例子，在介绍“周期卷积”时，书中的数学定义和性质罗列得非常全面，但如果我希望能更直观地理解它在系统分析中的应用，例如，它如何描述一个线性时不变系统在输入信号周期性时的响应，书中的篇幅和侧重点就显得不足了。我曾经尝试用这本书作为我学习DSP的“枕边书”，在遇到一些模糊的概念时随时翻阅，但在某些章节，例如关于“功率谱估计”的章节，书中涉及的统计学知识和数学工具，对我这个非数学专业背景的读者来说，确实构成了一定的挑战。同样，在讨论“数字水印”或“信号压缩”等高级应用时，书中更多的是介绍相关的基础理论和算法，而对这些技术在实际中的实现细节和性能评估，则涉及得相对较少。我曾希望书中能提供更多关于“如何进行DSP系统的性能分析和优化”的指导，但这似乎超出了其理论性的范畴。不过，这本书的优点在于其内容的深度和广度，它为DSP领域的任何一个问题提供了最坚实、最权威的理论支撑，让你能够深入理解其背后的一切。

这本书的阅读过程，就像是在进行一场精密的“工程勘探”。它提供的细节和深度，足以让你对数字信号处理的每一个角落都有一个非常详尽的了解。然而，对于那些希望快速掌握DSP“技巧”的读者来说，这种“勘探”的深度有时也会让人感到有些“力不从心”。书中的讲解风格，非常偏向于数学的严谨性和逻辑性。举个例子，在讲解“滤波器”的频率响应时，书中会给出大量的公式和推导，试图从数学上证明其特性，但如果我希望直观地看到不同滤波器在时域和频域上的表现差异，例如，通过绘制响应曲线，书中的示例图示相对较少。我曾经尝试使用书中的算法描述作为指导，来编写一些简单的DSP程序，但在一些细节上，比如如何处理数值精度问题，或者如何优化算法的计算复杂度，书中的提及并不多。同样，在讨论“语音信号处理”或“图像信号处理”等具体应用领域时，书中更多的是介绍相关的基础理论和算法，而对这些算法在实际应用中面临的挑战和解决方案，则涉及得相对有限。我曾希望这本书能够提供更多关于“如何选择合适的DSP芯片”或者“如何进行DSP系统的硬件加速”等方面的指导，但这似乎超出了其理论性的范畴。尽管如此，这本书的优点在于其内容的系统性和权威性。它为你提供了一个无懈可击的理论框架，让你能够深入理解DSP的每一个细微之处，并且当你遇到更复杂的DSP问题时，你会有能力去深入研究和解决。

这本《Digital Signal Processing, 4th Edition》的阅读体验，我只能用“挑战与收获并存”来形容。它就像是一场严谨的学术研讨会，里面充满了高深的理论和精妙的算法。然而，对于初学者而言，这种“学术性”有时会让人感到有些“高不可攀”。书中对许多核心概念的讲解，都建立在扎实的数学基础之上，并且很少会跳脱出数学的框架来进行解释。举个例子，在介绍“卷积”这个操作时，书中的数学定义和计算过程非常清晰，但如果我希望从工程实践的角度去理解卷积在系统响应中的意义，例如，如何用卷积来描述一个系统的输出，或者如何通过卷积来预测系统的行为，书中的篇幅和侧重点就显得不足了。我曾经尝试用这本书作为我学习DSP的入门教材，但在遇到一些基础概念的直观理解困难时，例如，如何理解“奈奎斯特频率”的物理意义，或者为什么“采样”会导致信息的丢失，我发现书中的解释虽然严谨，但并不那么容易被初学者所接受。同样，在讨论“FFT（快速傅里叶变换）”时，书中的数学推导非常精巧，但要我直观地理解其“快速”的原理，以及它在频谱分析中的优势，仍然需要我花费大量的时间去琢磨。我曾经希望书中能够提供更多关于“DSP在通信系统、医疗设备等领域的实际应用案例”，但这本书的侧重点仍然是理论的深度挖掘。不过，这本书的优点在于其理论的完整性和严谨性，它为DSP领域的研究者和工程师提供了一个无与伦比的理论支撑，让你能够深入理解DSP的每一个细节。

这本书的内容，怎么说呢，感觉像是在一本厚重的武功秘籍里翻找某个特定招式的说明书。我花了相当长的时间，试图从那些密密麻麻的公式和定义中找到一条清晰的学习路径，但常常觉得自己在迷宫里打转。举个例子，当我试图理解离散傅里叶变换（DFT）的本质时，书中给出的定义和推导过程，虽然在数学上是严谨的，但对于我这样一个希望快速掌握核心概念并将其应用于实际的读者来说，显得有些过于“学术化”了。它似乎更侧重于理论的深度挖掘，而对直观理解和实际操作的引导相对不足。我期待的是，在介绍一个新概念时，能够有更丰富的图示，或者更贴近工程应用的例子，来帮助我建立起感性的认识。例如，在讲解滤波器设计的部分，虽然列举了各种设计方法（巴特沃斯、切比雪夫等），但要真正理解它们之间的权衡，以及如何根据具体需求选择最合适的设计，仍然需要我花费大量时间去对比和消化。我曾尝试将书中的理论与我在信号处理课程中学习到的知识相结合，但有时会发现书中的表述方式和我的固有认知有些出入，这增加了理解的难度。而且，有时候，作者的讲解风格会突然变得非常抽象，仿佛是在向一群已经拥有深厚理论基础的学者传授知识，这让初学者感到有些望而却步。我曾多次尝试阅读关于FFT（快速傅里叶变换）的章节，希望能够理解其高效的原理，但书中的数学推导虽然精妙，却让我感觉很难抓住其核心思想的“巧劲”。总而言之，这本书的优点在于其理论的完整性和严谨性，但对于希望快速入门或侧重实际应用的读者来说，可能需要付出更多的努力去“翻译”这些信息。

这本书的内容，让我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰，峰顶的风景固然壮丽，但攀登的过程却布满了荆棘。它提供了一个非常全面的DSP理论框架，几乎涵盖了该领域的大部分重要概念和算法。然而，对于初学者而言，如何有效地“消化”这些信息，并将其转化为自己的知识体系，是一个巨大的挑战。我常常会发现，书中的讲解风格会突然从非常具象的例子跳跃到高度抽象的数学证明，这种跳跃性让我难以适应。例如，在介绍“功率谱密度”时，书中的理论推导非常严谨，但要我直观地理解它在噪声分析、信号识别等方面的实际意义，我还需要花费大量的额外时间去查阅资料。而且，书中对于某些算法的讲解，虽然详尽，但有时会显得有些“冗长”，冗长的不仅仅是篇幅，更是信息的密度。当我试图快速掌握一个算法的核心思想时，往往会被大量的数学细节所“淹没”，而难以抓住其精髓。我曾尝试带着这个问题去阅读，比如，如何在实际系统中实现一个高效的FFT算法，书中会给出相关的数学原理，但对于具体的硬件实现、算法优化等工程细节，则涉及得相对较少。同样，在讨论“过采样”和“欠采样”时，书中的理论解释是清晰的，但要我理解在实际通信系统中，它们各自的应用场景和优势劣势，则需要我自行去补充这方面的知识。我曾经多次试图将书中的章节内容与我正在进行的DSP项目进行关联，但发现书中的知识点过于“纯理论”，与实际工程中的“工程化”实现之间，还需要进行大量的“转换”。不过，这本书的最大价值在于其理论的完备性，它为你提供了一个坚实而广泛的理论基础，让你在DSP领域能够“知其然”并“知其所以然”。

这本书的内容，让我感觉像是在一本厚重的“算法字典”中查找每一个词条的详细解释。它提供了关于数字信号处理的极其丰富和深入的知识，但对于那些希望找到一条轻松学习路径的读者来说，这本字典可能会显得过于庞大和复杂。书中对每一个概念的讲解，都倾向于从最根本的数学原理出发，然后层层递进。例如，在介绍“信号的能量和功率”时，书中的数学定义非常严谨，但如果我希望能更直观地理解这些概念在实际信号分析中的应用，例如，如何用能量来衡量一个信号的强度，或者如何用功率来描述一个信号的持续性，书中的引导就显得相对间接。我曾经尝试将书中的内容与我在电子工程课程中学习到的知识进行结合，但有时会发现，书中对某些概念的表述方式，与我以往的理解存在细微的差异，这需要我花费额外的时间去辨析。同样，在讲解“傅里叶变换”时，书中会详细介绍其各种性质和应用，但如果我是一个希望快速理解“离散傅里叶变换”在音频处理中的作用的读者，我需要自己去寻找更贴近应用的讲解。我曾试图在书中找到关于“数字滤波器设计”的实用技巧，例如，如何快速确定滤波器的阶数，或者如何根据实际需求调整滤波器的截止频率，但书中更多的是对设计方法的理论推导和数学分析。不过，这本书的价值在于其提供了最全面、最权威的DSP理论基础。它能够让你在DSP领域拥有一个非常坚实的知识体系，为未来的深入学习和研究打下坚实的基础。

这本书的内容，在我看来，更像是一本“DSP理论的百科全书”，它详细地收录了该领域的大部分知识，但要从中找到一条快速掌握知识的“捷径”，则不太现实。它提供的是一种“知识的广度”和“深度的挖掘”，而不是一种“学习的便捷性”。书中对于每个概念的讲解，都力求从数学的本源出发，然后层层展开。例如，在介绍“幅度谱和相位谱”时，书中的公式推导非常严谨，但如果我希望直观地理解它们在信号分解中的作用，例如，幅度谱告诉我信号包含哪些频率成分以及它们的强度，而相位谱则告诉我这些频率成分的相对时序关系，书中的侧重点就显得不足了。我曾经试图将书中的内容与我正在进行的DSP项目进行关联，但在实现一些具体的算法时，例如，如何根据书中的公式编写一个高效的IIR滤波器，我发现书中的指导更多的是数学描述，而缺乏实际的工程实现细节。同样，在讨论“自适应滤波”时，书中的数学推导虽然详尽，但要我理解在实际噪声消除场景中，如何调整算法的参数以达到最佳效果，则需要我自行去补充大量的实践经验。我曾经希望这本书能提供更多关于“DSP芯片的选型和编程技巧”的指导，但这本书显然更侧重于算法和理论。尽管如此，这本书的价值在于其提供了最全面、最权威的DSP理论知识。它让你能够深入理解DSP的每一个原理，并且在你遇到复杂的DSP问题时，你能够有足够的技术储备去应对。

这本书的内容，让我感觉自己像是在进行一场“数字信号处理的深度考古”。它提供了对该领域极其详尽的知识挖掘，但对于那些期望能够快速找到“通往成功之路”的读者来说，这种“挖掘”的深度有时也会让人感到“疲惫”。书中对每一个理论概念的阐述，都力求从数学的根源出发，并进行细致入微的推导。例如，在介绍“离散时间傅里叶变换（DTFT）”时，书中的数学定义和性质罗列得非常详尽，但如果我希望从工程实践的角度去理解DTFT在信号频谱分析中的作用，例如，它如何揭示了连续时间信号在离散时间域中的频率特性，书中的篇幅和侧重点就显得不足了。我曾经尝试将书中的内容与我在信号处理课程中学习到的实例相结合，但有时会发现，书中对某些算法的描述，虽然数学上是正确的，但在实际编程实现时，还需要我根据具体的编程语言和环境进行大量的“适配”工作。同样，在讨论“谱分析”或“滤波器设计”时，书中更多的是介绍相关的数学原理和算法推导，而对如何在实际工程中选择最合适的算法，以及如何进行参数调优，则涉及得相对较少。我曾经希望书中能提供更多关于“DSP在嵌入式系统中的应用和开发流程”的指导，但这本书显然更侧重于算法和理论。尽管如此，这本书的价值在于其提供了最全面、最权威的DSP理论知识。它让你能够深入理解DSP的每一个原理，并且在你遇到复杂的DSP问题时，你能够有足够的技术储备去应对。

很生气没有办法，只好来给低分泄愤了！内容太繁杂啰嗦了，让你讨厌信号处理必备的一本书。

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