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出版者:高等教育

作者:（美）凯泽　著

出品人:

页数:602

译者:

出版时间:2002-9

价格:41.30元

装帧:

isbn号码:9787040111736

丛书系列:

图书标签:

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• 信号处理

《数字信号处理与系统分析》 书籍简介 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）和线性系统分析的核心理论与工程应用，旨在为电子工程、通信工程、计算机科学以及自动化领域的学生和专业技术人员提供一套全面且实用的学习资源。内容涵盖了从离散时间信号与系统基础理论，到复杂滤波器的设计与实现，再到现代傅里叶分析技术的广泛应用，结构严谨，注重理论深度与实践操作的结合。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分奠定了整个数字信号处理的理论基石。我们首先从连续时间信号的采样定理出发，详细阐述了离散时间信号的表示、特性以及如何进行量化和编码。重点讲解了冲激信号在离散系统中的核心作用，以及时移、尺度变换等基本操作。 系统的分析始于线性时不变（LTI）系统的定义。我们通过详细推导卷积和（Convolution Sum），揭示了LTI系统的本质——系统的输出完全由系统的输入和单位冲激响应（Impulse Response）决定。系统的时间域分析，包括因果性、稳定性等关键概念的判断标准，均在此部分进行了严谨的数学论证和直观的工程解释。 第二部分：傅里叶分析的深化与应用 傅里叶分析是信号处理的“瑞士军刀”。本书对傅里叶变换进行了分层级的深入剖析。 首先回顾了连续时间傅里叶变换（CTFT）及其在频谱分析中的作用，随后引入了核心的离散时间傅里叶变换（DTFT）。DTFT揭示了离散信号在频率域的连续特性，但由于其连续性带来的采样和计算挑战，促使我们引入了更为实用的离散傅里叶变换（DFT）。 DFT部分是全书的重点之一。我们详细讲解了DFT的周期性、对称性及其与DTFT的关系，并着重介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是蝶形运算和按时间抽取（DIT）/按频率抽取（DIF）的分解结构。FFT算法的引入，使得原本计算复杂度极高的DFT计算得以高效实现，是现代数字处理和通信系统的基石。书中提供了多种实现FFT的示例代码框架，帮助读者理解算法的工程落地。 第三部分：Z变换——系统分析的有力工具 Z变换是分析离散时间系统在复频域特性的强大数学工具。本书首先定义了单边和双边Z变换，并详细讨论了其收敛域（Region of Convergence, ROC）的概念。ROC的确定对于判断系统的因果性、稳定性和可解性至关重要。 我们利用Z变换将复杂的卷积运算转化为简单的乘积运算，从而简化了对LTI系统的分析。系统的传递函数（Transfer Function） $H(z)$ 被引入，并结合零极点分析（Pole-Zero Analysis），直观地展示了系统在不同频率下的增益和相位响应。极点（分母多项式的根）的位置直接决定了系统的稳定性（极点位于单位圆内）。 此外，本书还系统地阐述了双线性变换法（Bilinear Transformation），这是一种将连续时间系统（S域）精确映射到离散时间系统（Z域）的关键技术，是IIR滤波器设计中不可或缺的一环。 第四部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是信号处理中最基础也是最重要的应用。本书将数字滤波器分为无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器两大类，并详细比较了两者的优缺点、设计复杂度及适用场景。 1. FIR 滤波器设计： FIR 滤波器因其线性相位特性（即群延迟恒定，不引入相位失真）而在许多对信号保真度要求高的应用中占据主导地位。本章重点介绍了经典的窗函数法（Windowing Method），包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等，并推导了不同窗函数对主瓣宽度和旁瓣衰减的影响。此外，还介绍了更为先进的频率采样法和Parks-McClellan 等波纹等最佳平坦化（Equiripple）算法，以实现更精确的过渡带控制。 2. IIR 滤波器设计： IIR 滤波器利用反馈机制，能以较低的阶数实现陡峭的过渡带和更深的阻带衰减，但在相位特性上通常是非线性的。设计方法主要围绕将连续时间原型滤波器（如Butterworth, Chebyshev, Elliptic）通过冲激不变法或双线性变换法转换为离散时间滤波器展开。本书对这两种方法的原理、适用性及引入的频率/时间轴变形效应进行了深入的对比分析。 第五部分：多速率信号处理与滤波器组 为了应对现代通信系统中对采样率灵活调整的需求，本章引入了多速率信号处理的概念。核心内容包括采样率的提高（插值）和采样率的降低（抽取）。插值和抽取过程并非简单地增添零值或丢弃样本，而是需要配合半带滤波器（Half-Band Filters）或插值/抽取滤波器组来实现无混叠的速率转换。 此外，本书还探讨了子带编码（Subband Coding）和小波变换的预备知识，通过完美重建滤波器组（Perfect Reconstruction Filter Banks）的概念，展示了信号在不同频率子带间分解与重构的数学基础，这为后续的音频和图像压缩技术奠定了理论基础。 第六部分：随机过程与谱估计 信号处理往往需要面对含有噪声的真实信号。本部分将理论分析扩展到随机信号领域。我们引入了平稳随机过程的概念，定义了自相关函数和互相关函数，并探讨了它们在白噪声、高斯过程中的性质。 核心在于随机过程的频谱分析。我们学习如何通过功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）来描述随机信号的能量分布。接着，本书详细对比了经典的基于周期图法（Periodogram）的谱估计方法与更先进的参数化估计方法（如自回归AR模型），以及非参数化的韦尔奇法（Welch's Method），这些方法是现代雷达、声纳和通信系统性能评估的关键工具。 总结与展望 《数字信号处理与系统分析》力求在理论的严谨性与工程的实用性之间找到完美的平衡点。书后的附录提供了MATLAB/Python的辅助编程示例，帮助读者将学到的理论知识快速转化为可运行的代码，进行仿真和验证。本书不仅是DSP领域理论学习的教材，更是工程师解决实际信号处理难题的工具手册。 --- 目标读者群： 电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的高年级本科生、研究生，以及从事嵌入式系统、通信基带处理、医疗仪器和声学处理领域的工程师和研究人员。

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