DSP实用技术和应用实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:航空工业出版社

作者:纪宗南

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2006-5

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787801836915

丛书系列:

图书标签:

• DSP
• 数字信号处理
• 信号处理
• 实用技术
• 应用实例
• MATLAB
• 算法实现
• 通信
• 图像处理
• 音频处理

《信号处理的艺术：理论、算法与实践》 内容梗概 本书旨在为读者提供一个关于数字信号处理（DSP）全面而深入的理解，从其核心理论基础出发，逐步深入到各种关键算法，最终聚焦于如何在实际工程项目中成功应用这些技术。本书的内容不包含任何关于“DSP实用技术和应用实例”的书籍内容，而是独立地、系统地呈现信号处理的整个知识体系。 第一部分：理论基石——理解信号的本质 数字信号处理的核心在于对信号进行数学上的建模与分析。本部分将从最基础的概念入手，为读者打下坚实的理论基础。 信号的表示与分类： 我们将首先探讨信号的定义，包括连续时间信号与离散时间信号的区别，以及周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本分类。信号的数学描述，如函数形式、序列形式，以及信号的算术运算（加、减、乘、移位）都将得到细致的讲解。 傅里叶分析的威力： 傅里叶分析是信号处理的灵魂。本部分将深入剖析傅里叶级数与傅里叶变换。我们会从时域与频域的关系出发，阐述如何将一个信号分解成不同频率的正弦波和余弦波的叠加。连续傅里叶变换（CFT）和离散傅里叶变换（DFT）的原理、性质以及它们之间的联系将被详尽讨论。特别地，我们将强调DFT在数字信号处理中的核心地位，并为后续讨论更高效的算法（如FFT）奠定基础。 卷积与系统响应： 卷积是描述线性时不变（LTI）系统如何处理输入信号的关键数学运算。本部分将详细解释卷积定理，以及它在时域和频域中的表现。我们将通过一系列生动的例子，展示卷积运算如何揭示系统的动态行为，例如滤波器的输出如何由其输入和冲激响应决定。 采样定理与重建： 从连续信号到离散信号的转化是数字信号处理的起点。奈奎斯特-香兰定理（也称为采样定理）将是本部分的重点。我们将深入探讨采样率、混叠现象及其避免方法，并介绍信号重建的基本原理，即如何从离散样本中近似恢复原始连续信号。 Z变换： Z变换是离散时间系统分析的强大工具，它类似于连续时间系统中的拉普拉斯变换。本部分将详细介绍Z变换的定义、性质，以及它在稳定性分析、系统因果性判断、系统频率响应求解等方面的应用。通过Z变换，我们可以将复杂的差分方程转化为代数方程，大大简化系统分析。 第二部分：核心算法——揭示信号处理的奥秘 在掌握了理论基础之后，本部分将聚焦于实现信号处理功能的各种核心算法。这些算法是构建现代信号处理系统的基石。 离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现： 虽然DFT是理论上的核心，但直接计算DFT的复杂度很高（O(N^2)）。因此，快速傅里叶变换（FFT）算法的出现是信号处理史上的里程碑。本部分将详细介绍Cooley-Tukey算法等经典的FFT算法，讲解其原理、实现步骤以及在降低计算复杂度方面的巨大优势（O(N log N)）。我们将通过伪代码或流程图展示FFT的分解过程。 滤波器设计与实现： 滤波器是信号处理中最基本也最重要的工具之一，用于选择或去除特定频率范围的信号成分。本部分将深入探讨两种主要的滤波器类型： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 介绍IIR滤波器的传递函数模型，以及Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典设计方法。我们将讲解如何将模拟滤波器原型转换为数字滤波器，以及IIR滤波器在实现相同频率响应时比FIR滤波器所需阶数更少（计算量小）的优点，同时也指出其潜在的非线性相位问题。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 介绍FIR滤波器的冲激响应有限性，以及窗函数法、频率采样法、Parks-McClellan算法等设计方法。我们将详细分析FIR滤波器的优点，如线性相位特性，这对于需要保持信号波形完整性的应用至关重要。 自适应滤波： 在很多实际场景中，信号的统计特性会随时间变化，或者存在未知的噪声。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最优的滤波效果。本部分将介绍最小均方（LMS）算法及其变种，如归一化LMS（NLMS），讲解它们的工作原理、收敛性分析以及在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用。 多速率信号处理： 在某些应用中，需要以不同的采样率处理信号。例如，将信号的采样率提高（升采样）或降低（降采样）。本部分将详细介绍升采样和降采样的基本原理，以及它们在不同采样率滤波器设计中的应用。这对于通信系统、音频处理等领域至关重要。 谱估计： 频谱分析不仅限于傅里叶变换，对于噪声较大的信号或非平稳信号，需要更鲁棒的谱估计方法。本部分将介绍经典谱估计方法（如周期图法）及其局限性，并引入现代谱估计方法，如Welch方法、多窗谱估计法，以及参数模型谱估计方法（如AR、MA、ARMA模型）。 第三部分：实践应用——将理论转化为现实 理论与算法的掌握是基础，而能否将它们成功应用于解决实际工程问题，则体现了信号处理的价值。本部分将从工程实践的角度出发，探讨信号处理技术的落地。 信号采集与预处理： 在实际应用中，信号首先需要被采集。本部分将讨论模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的基本原理，采样率选择、量化误差等问题。同时，数据预处理，如趋势去除、噪声抑制、归一化等，对于后续的信号处理至关重要。 现代通信系统中的信号处理： 通信系统是信号处理技术最广泛的应用领域之一。本部分将探讨数字通信中信号处理的关键环节，包括： 调制与解调： 介绍幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）等模拟调制技术，以及幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相移键控（PSK）、正交幅度调制（QAM）等数字调制技术。 信道编码与解码： 讲解纠错码（如海明码、卷积码、Turbo码、LDPC码）的基本原理，它们如何提高通信系统的可靠性。 均衡技术： 讨论如何通过均衡器（如T型均衡器、DFE）来补偿信道失真，减小码间串扰。 音频与语音信号处理： 音频信号处理是另一个重要的应用领域。本部分将涉及： 音频编码与解码： 介绍MP3、AAC等音频压缩标准背后的信号处理技术。 语音识别与合成： 探讨声学模型、语言模型等在语音识别中的作用，以及语音合成的原理。 音频增强与降噪： 介绍各种降噪算法，如谱减法、维纳滤波等，以及音频效果处理。 图像与视频信号处理： 图像和视频信号本质上也是一种信号。本部分将探讨： 图像增强与复原： 介绍对比度增强、锐化、去模糊等技术。 图像压缩： 讲解JPEG、MPEG等图像和视频压缩标准的技术原理。 特征提取与识别： 讨论在图像处理中常用的特征提取方法，如SIFT、HOG等。 生物医学信号处理： 生物信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，具有独特的特点。本部分将介绍如何利用信号处理技术对这些信号进行分析、滤波和特征提取，以辅助疾病诊断。 嵌入式DSP处理器架构与编程（概览）： 虽然本书不深入介绍具体的硬件开发，但我们将提供对嵌入式DSP处理器架构的概览，包括其指令集特点、存储器结构以及常用的编程模型，帮助读者理解如何在实际硬件平台上部署信号处理算法。 结论 《信号处理的艺术：理论、算法与实践》是一本旨在全面提升读者在信号处理领域理论素养和工程实践能力的著作。通过系统性的讲解，读者将能够深入理解信号的本质，掌握核心的处理算法，并初步了解这些技术在各个领域的广泛应用。本书提供了一个坚实的平台，为有志于深入研究信号处理技术或将其应用于实际工程问题的读者铺平道路。

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这本书的语言风格非常成熟且富有洞察力，读起来让人感到一种被尊重和被理解的体验。作者在阐述某些高级概念时，会适当地加入一些历史背景或行业发展趋势的探讨，这使得阅读过程不仅仅是知识的汲取，更像是一次对领域历史的巡礼。例如，在讨论现代DSP架构的演进时，作者简短地回顾了定点运算和浮点运算在不同历史时期的权衡，这让我对为什么现在的芯片会倾向于某种架构有了更深层次的理解。文字的组织非常流畅，逻辑跳跃性极小，几乎没有那种生硬的、为了堆砌专业词汇而产生的阅读障碍。它成功地在保持技术准确性的同时，维持了一种近乎于随笔般的亲切感。我特别欣赏作者在总结章节时，那种对未来技术发展的展望，这给予了读者极大的启发，激励我们在学习完现有技术后，还能对更前沿的领域保持好奇心和探索欲。这本书的价值，远超出一本单纯的技术手册。

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这本书的编排逻辑严谨得令人称赞，它在知识的层层递进上把握得恰到好处。它不是那种零散的知识点罗列，而是构建了一个完整的知识体系框架。从最基础的采样定理和量化误差讲起，平滑地过渡到时域和频域分析的桥梁——FFT，然后再深入到滤波器的设计与实现。最妙的是，作者在讲解完核心理论后，会立即引入一个综合性的应用实例，将之前学到的所有知识点串联起来，形成一个完整的闭环。这种螺旋上升的学习路径，极大地帮助我巩固了对知识的理解深度。我发现自己不是在死记硬背公式，而是在理解一个系统是如何被构建起来的。而且，对于那些容易混淆的概念，比如窗函数在频谱泄露中的作用，作者使用了非常精妙的比喻来区分它们的差异，使得理解不再停留在表面。读完这本书，我感觉自己对整个DSP流程的把握能力提升了一个大台阶。

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我必须说，这本书的实用性简直无与伦比。我之前买过几本号称“工程应用”的DSP书籍，结果发现大部分篇幅还是在重复大学教材里的基础理论，真到了动手环节，却是语焉不详或者代码示例陈旧到根本无法编译运行。但《DSP实用技术和应用实例》完全不同，它简直就是一本“实战宝典”。每一个理论点的讲解后面，都紧跟着具体的应用案例，而且这些案例非常贴近现代工程需求，比如实时音频处理、图像增强的初步探索，甚至还涉及了一些嵌入式系统中的优化技巧。最让我欣赏的是，作者对于工具链的选择非常现代化，他没有固守于某些早已过时的软件环境，而是鼓励读者使用当前主流的仿真和实现平台。书中的代码示例清晰、结构良好，注释详尽到几乎不需要额外的解释。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“如何在有限的资源下高效地实现”。这种强调工程效率和可实现性的写作风格，对于我们这些需要快速将想法转化为产品的技术人员来说，简直是雪中送炭。

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坦白说，我带着一点怀疑的态度开始阅读这本书的，因为市面上很多号称“实例丰富”的书籍，其实都是用一些非常简单的、几乎不涉及复杂运算的例子来充数。然而，这本书给我的惊喜是，它在保持高度可读性的同时，并没有在核心技术的深度上妥协。例如，在讲解自适应滤波（LMS算法）时，作者不仅清晰地阐述了算法的收敛性和稳定性分析，还模拟了在一个存在环境噪声和回声的场景下，如何通过调整步长参数来优化性能。这种对细节的关注和对工程复杂度的直面，是很多入门或中级书籍所欠缺的。它不回避困难，而是提供解决困难的思路和工具。对于那些希望从“了解DSP”跃升到“能用DSP解决复杂问题”的读者来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维模式。它让我意识到，好的DSP应用，往往是理论与工程权衡艺术的体现。

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这本书真是让我耳目一新！我一直以为数字信号处理（DSP）离我很遥远，是那种高深莫测的理论，充斥着复杂的傅里叶变换和 Z 变换公式。然而，这本书完全颠覆了我的看法。作者似乎非常懂得读者的心理，从一开始就用非常直观的方式引入概念，让我这个非科班出身的人也能轻松跟上节奏。书里大量的图示和类比，让我对那些抽象的算法有了具象的理解，特别是关于滤波器设计的部分，它没有一上来就扔给我一堆公式，而是先讲清楚为什么要设计滤波器，以及不同滤波器在实际应用中扮演什么角色。比如，讲解IIR滤波器和FIR滤波器时，作者会通过实际的音频处理场景来对比两者的优劣，而不是单纯地罗列数学特性。这对我理解“为什么”比“是什么”更重要。那种“原来如此”的顿悟感，让我在阅读过程中充满了动力。它更像是一位经验丰富的工程师在手把手地教你如何解决实际问题，而不是教科书式的知识堆砌。读完前面几章，我已经跃跃欲试想在自己的项目中应用这些技术了。

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