具体描述
本书系统地介绍了数字信号处理的基本概念和方法,并从实用性角度把数字信号处理理论和方法与实际应用技术相结合。本书主要内容包括:离散信号与系统、z变换、信号的傅里叶表示、线性时不变系统的变换分析、连续时间信号的采样、离散傅里叶变换及其计算、FIR以及IIR滤波器设计、多速率信号和随机信号处理、有限字长效应等章节。这些章节安排的内容有助于读者将数字信号处理理论与实际应用很好地结合。
作者简介
Dimitris G. Manolakis:雅典大学电子工程专业博士,曾任教于美国东北大学、波士顿学院和伍斯特理工学院,现为麻省理工学院林肯实验室研究员。研究方向为数字信号处理、自适应滤波、阵列处理、模式识别、遥感、雷达系统。Vinay K. Ingle:美国伦斯勒理工学院电子与计算机工程专业博士,美国东北大学电子与计算机工程系副教授。研究方向为图像处理、随机过程、估计理论、高光谱图像技术等。
艾渤,男,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室特聘教授,博士生导师。国家重点实验室副主任。研究领域:无线移动通信、电波传播与无线信道建模、功率放大器线性化技术、信息物理融合CPS系统。
目录信息
1.1 信号 1
1.2 系统 6
1.3 模拟、数字和混合信号处理 9
1.4 数字信号处理应用 11
1.5 本书的组织方式 12
学习小结 13
复习题 14
第2章 离散时间信号与系统 15
2.1 离散时间信号 15
2.2 在MATLAB中生成和绘制信号 18
2.3 离散时间系统 20
2.4 线性时不变系统的卷积描述 25
2.5 线性时不变系统的特性 30
2.6 卷积的分析评价 34
2.7 卷积的数值计算 37
2.8 FIR滤波器的实时实现 39
2.9 FIR空间滤波器 40
2.10 由线性常系数差分方程描述的系统 42
2.11 连续时间LTI系统 47
学习小结 50
复习题 51
习题 52
第3章 z变换 59
3.1 动机 59
3.2 z变换 60
3.3 逆z变换 65
3.4 z变换的性质 67
3.5 LTI系统的系统函数 70
3.6 由线性常系数差分方程表征的LTI系统 72
3.7 极零点位置与时间域行为间的关系 74
3.8 单边z变换 77
学习小结 79
复习题 80
习题 80
第4章 信号的傅里叶表示 87
4.1 正弦信号及其特性 87
4.2 连续时间信号的傅里叶表示 92
4.3 离散时间信号的傅里叶表示 102
4.4 傅里叶级数和傅里叶变换小结 109
4.5 离散时间傅里叶变换的性质 111
学习小结 121
复习题 122
习题 123
第5章 LTI系统的变换分析 129
5.1 LTI系统的正弦响应 129
5.2 频率域中LTI系统的响应 134
5.3 信号通过LTI系统后的失真 137
5.4 理想和实际滤波器 141
5.5 有理系统函数的频率响应 144
5.6 频率响应对极点和零点的依赖性 148
5.7 通过配置极零点设计简单滤波器 153
5.8 幅度响应和相位响应之间的关系 158
5.9 全通系统 160
5.10可逆性和最小相位系统 163
5.11连续时间LTI系统的变换分析 166
学习小结 176
复习题 177
习题 178
第6章 连续时间信号的采样 187
6.1 连续时间信号的理想周期采样 187
6.2 由样本重建带限信号 190
6.3 欠采样的影响:混叠 192
6.4 连续时间信号的离散时间处理 199
6.5 实际采样和重建 202
6.6 带通信号采样 209
6.7 图像采样与重建 213
学习小结 217
复习题 218
习题 219
第7章 离散傅里叶变换 226
7.1 傅里叶分析计算 226
7.2 离散傅里叶变换(DFT) 229
7.3 离散时间傅里叶变换的采样 232
7.4 离散傅里叶变换的性质 239
7.5 使用DFT的线性卷积 251
7.6 使用DFT的信号的傅里叶分析 255
学习小结 268
复习题 269
习题 270
第8章 离散傅里叶变换计算 278
8.1 直接计算离散傅里叶变换 278
8.2 采用矩阵法的FFT思想 279
8.3 时间抽取FFT算法 282
8.4 频率抽取 FFT算法 289
8.5 归纳和其他FFT算法 291
8.6 实际考虑 293
8.7 特定应用的DFT计算 295
学习小结 302
复习题 302
习题 303
第9章 离散时间系统的结构 310
9.1 框图和信号流图 310
9.2 IIR系统结构 311
9.3 FIR系统结构 320
9.4 格型结构 327
9.5 结构转换、仿真和验证 333
学习小结 334
复习题 335
习题 336
第10章 FIR滤波器设计 343
10.1 滤波器设计问题 343
10.2 线性相位FIR滤波器 347
10.3 采用窗函数法设计FIR滤波器 355
10.4 采用频率采样法设计FIR滤波器 367
10.5 切比雪夫多项式和极小极大逼近 374
10.6 等纹波最优切比雪夫FIR滤波器设计 376
10.7 一些特殊FIR滤波器的设计 386
学习小结 392
复习题 392
习题 393
第11章 IIR滤波器的设计 401
11.1 IIR滤波器设计简介 401
11.2 连续时间低通滤波器的设计 403
11.3 连续时间滤波器到离散时间IIR滤波器的变换 421
11.4 低通IIR滤波器的设计实例 433
11.5 低通滤波器的频率变换 436
11.6 基于MATLAB的IIR滤波器设计实例 441
学习小结 445
复习题 446
习题 447
第12章 多速率信号处理 455
12.1 采样率转换 455
12.2 多速率系统的实现 469
12.3 多速率系统的滤波器设计 475
12.4 双通道滤波器组 482
12.5 多通道滤波器组 491
学习小结 493
复习题 494
习题 495
第13章 随机信号 502
13.1 概率模型和随机变量 502
13.2 联合分布随机变量 507
13.3 协方差、相关、线性估计 512
13.4 随机过程 514
13.5 一些有用的随机过程 522
学习小结 526
复习题 527
习题 528
第14章 随机信号处理 534
14.1 均值、方差、协方差的估计 534
14.2 平稳过程的频谱分析 537
14.3 最佳线性滤波器 553
14.4 线性预测和全极点信号建模 557
14.5 最佳正交变换 565
学习小结 569
复习题 570
习题 571
第15章 有限字长效应 580
15.1 数字表示 580
15.2 量化误差统计分析 584
15.3 过采样A/D和D/A转换 590
15.4 量化滤波器系数 596
15.5 有限字长对数字滤波器的影响 601
15.6 FFT算法中的有限字长效应 610
学习小结 611
复习题 612
习题 613
参考文献 622
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我是一位对信号分析和系统建模有着浓厚兴趣的工程师。数字信号处理的核心在于对信号的分析和对系统的建模。我希望这本书能够深入讲解各种信号的数学表示方法,以及如何建立起精确的数学模型来描述信号的生成和传播过程。我特别关注书中在系统辨识和状态估计方面的内容,例如如何利用卡尔曼滤波器来估计系统的状态,或者如何通过模型预测控制来优化系统的性能。我希望这本书能够提供一些清晰的数学推导,以便我能够理解这些模型和算法的原理,并且能够将它们应用到我的实际工作中。我期待书中能够包含一些实际的工程案例,展示如何利用数字信号处理技术来分析和建模复杂的工程系统,例如通信系统、控制系统或者生物医学信号。我希望这本书能够帮助我提升在信号分析和系统建模方面的能力,从而更好地理解和解决工程问题,成为一名更优秀的工程师,为技术创新和产业发展贡献自己的力量。
作为一名刚刚接触数字信号处理领域的初学者,我最需要的是一本能够循序渐进、由浅入深的书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起,逐步引入更复杂的理论和技术。开篇的内容应该清晰易懂,能够帮助我快速建立起对数字信号处理的基本认识。同时,我非常欣赏那些在讲解过程中,会不断提醒读者注意一些常见误区和难点,并给出相应解释和建议的书籍。这能够帮助我避免走弯路,更高效地学习。我期待这本书能够提供一些练习题或思考题,以便我检验学习效果,巩固所学知识。如果书中能够推荐一些辅助学习的资源,比如相关的在线课程、开源软件库或者学术论文,那就更完美了。我希望这本书能够成为我学习数字信号处理的启蒙之作,为我打下坚实的基础,让我在未来的学习道路上更加自信和从容,能够真正掌握这门强大的技术,并在未来的工作和生活中发挥其巨大的潜力,不断探索和创新,为人类社会的进步贡献自己的力量。
我是一个对技术细节有着极度好奇心的人,对于那些能够将复杂概念化繁为简,同时又不失严谨性的作者,我总是报以十二万分的敬意。这本书的作者在学术界和工业界都有着丰富的经验,这一点从他撰写的这本书的风格中可以窥见一斑。他能够用清晰的语言解释那些看似晦涩难懂的数学原理,同时又能将这些原理与实际的工程应用紧密结合起来,这对于我这样的学习者来说,是至关重要的。我希望这本书能够帮助我建立起一个扎实的理论基础,同时也能培养我解决实际问题的能力,让我能够独立思考,并能够将所学知识应用到我的项目开发中。我非常期待书中能够出现一些巧妙的解题思路和实用的工程技巧,能够帮助我少走弯路,更高效地掌握数字信号处理的精髓。我甚至希望,这本书的讲解方式能够像一位经验丰富的老友在指导我,让我能够在这种轻松愉快的氛围中,不知不觉地吸收知识,并能够融会贯通,举一反三,最终能够熟练运用这些技术,解决各种复杂的工程问题,成为一个真正优秀的工程师。
我是一位对算法优化和效率提升有着强烈追求的工程师。数字信号处理涉及大量的计算,如何设计出高效的算法,如何在硬件资源有限的情况下实现最优的性能,是我在工作中经常面临的挑战。我非常关注这本书是否会在算法设计和实现方面提供一些深入的指导和技巧。我希望书中能够详细介绍各种常用算法的计算复杂度分析,以及如何通过各种优化手段来提高处理速度和降低功耗。例如,关于FFT算法的各种变种和优化方法,以及在数字滤波器设计中如何选择合适的结构以达到最佳的性能指标,这些都是我非常感兴趣的内容。如果书中能够提供一些在实际工程项目中进行性能调优的案例分析,那就更好了。我相信,一本真正“实用”的书,一定会在这些细节上下功夫,帮助读者提升工程实践能力,而不是仅仅停留在理论的陈述。我期盼着,这本书能够成为我解决实际工程难题的利器,让我能够在激烈的市场竞争中脱颖而出,成为一个技术卓越的工程师,为公司带来更大的价值,也为自己赢得更广阔的发展空间。
这本书的封面设计倒是挺吸引人的,一种沉稳中透着科技感的蓝色调,让人一眼就能联想到数字世界的无限可能。拿到手里,纸张的质感也很好,不是那种廉价的光面纸,而是带有一定纹理的哑光纸,翻阅的时候手感很舒服,闻起来也没有刺鼻的油墨味,这点在很多技术类书籍里是很难得的。我一直觉得,一本好书,从封面到内页的印刷,再到纸张的选择,都应该体现出作者和出版社的用心,而这本《实用数字信号处理》无疑在这方面做得相当不错。它给我的第一印象就是专业、严谨,同时又不失一种对读者的尊重。我非常期待在接下来的阅读中,这本书的内容能够和它精美的外观一样令人满意,真正做到“实用”二字,能够帮助我更好地理解和掌握数字信号处理的知识,并在实际工作中有所应用。希望它不会让我失望,能够成为我学习道路上的一个得力助手,为我打开通往更深层次技术领域的大门,让我能够在这个日新月异的科技时代保持竞争力,不断进步,为未来的工作和学习打下坚实的基础,也希望能从中获得一些前沿的理论知识和实践经验,拓展我的知识视野,提升我的专业技能,让我能够在这个快速发展的数字时代中游刃有余。
我是一个非常注重细节的人,在学习技术知识时,我倾向于选择那些讲解细致入微、能够解答我所有疑问的书籍。我希望这本书能够做到这一点。例如,在讲解滤波器设计时,我希望能够详细了解不同类型滤波器的数学模型、设计步骤、优缺点,以及在实际应用中的选择依据。在介绍窗函数时,我希望能够深入理解不同窗函数的特性,以及它们对信号频谱的影响。我期待书中能够提供一些深入的数学推导,以便我能够理解公式背后的含义,而不是仅仅停留在表面。同时,我也希望书中能够给出一些实际工程中的经验性结论和建议,这些往往比纯理论知识更有价值。如果书中能够包含一些真实世界中的案例分析,那就更好了,这能够帮助我更好地理解理论知识的实际应用场景。我希望这本书能够成为我学习的“百科全书”,能够回答我关于数字信号处理的每一个疑问,并且能够让我对这项技术有更全面、更深入的认识,最终能够成为一名出色的数字信号处理工程师,用我的知识和技能去解决实际问题,创造更多价值,为社会发展做出贡献。
在学习新知识时,我最看重的是其逻辑的严谨性和理论的完备性。一本好的技术书籍,不仅要讲清楚“是什么”,更要解释清楚“为什么”。我希望这本书在讲解每一个概念时,都能追溯其理论根源,并清晰地阐述其数学推导过程。我特别关注那些核心概念,比如采样定理、奈奎斯特定理等,它们是整个数字信号处理的基石。如果书中能够对这些理论进行深入的剖析,并给出严谨的数学证明,我将受益匪浅。同时,我也希望作者能够引导读者从宏观上理解数字信号处理的整体框架,以及各个知识点之间的内在联系。只有这样,才能真正做到融会贯通,而不是机械地记忆公式和算法。我期待这本书能够帮助我建立起一个完整、严谨的知识体系,让我对数字信号处理有一个深刻的理解,并且能够自信地将这些知识应用到我的工作中,成为一个真正的技术专家,不仅能够理解这些理论,更能灵活运用它们来解决复杂的问题,为技术创新做出贡献,也能够在这个快速发展的技术领域中,保持领先的地位。
拿到这本书,我首先被它翔实的目录结构所吸引。从最基础的概念,比如离散时间信号、采样定理,到傅里叶变换、Z变换等核心理论,再到滤波器的设计与实现,以及更复杂的语音信号处理、图像信号处理等应用领域,都做了非常详尽的梳理。这种循序渐进的编排方式,对于我这样想要系统学习数字信号处理知识的读者来说,无疑是一种巨大的福音。我尤其欣赏的是,它并没有仅仅停留在理论层面,而是非常注重理论与实践的结合,从各个章节的标题中就能看出,很多内容都围绕着“应用”展开,这正是这本书“实用”二字最直接的体现。我非常期待书中能够提供大量的实例分析和代码示例,能够让我将学到的理论知识直接转化为实际操作的能力,真正做到学以致用,并且希望这些示例能够涵盖不同领域,比如通信、控制、医疗等等,这样我就能更全面地了解数字信号处理在各个行业中的应用场景,从而为我的学习和未来的职业发展提供更广阔的思路和方向,也能更深刻地理解这些理论知识的价值和意义,不再是纸上谈兵,而是真正能够解决实际问题的能力。
我对数字信号处理在人工智能和机器学习领域的应用非常感兴趣。随着大数据和深度学习技术的飞速发展,数字信号处理作为基础技术,在特征提取、数据降维、信号重建等方面发挥着越来越重要的作用。我希望这本书能够涵盖一些与人工智能和机器学习相关的数字信号处理技术,比如在音频信号处理中的特征提取方法,在图像处理中的降噪和边缘检测算法,以及如何利用数字信号处理技术来优化机器学习模型的训练过程。我特别关注那些能够帮助我更好地理解和应用这些技术的内容,比如如何从原始信号中提取有效的特征,如何利用数字信号处理技术来提高模型的准确性和泛化能力。我希望这本书能够为我提供一些前沿的理论知识和实用的方法论,帮助我将数字信号处理技术与人工智能技术相结合,从而在实际项目中取得更好的成果。我希望这本书能够成为我连接数字信号处理与人工智能两个领域的桥梁,让我能够在这两个交叉学科领域中探索和创新,为未来的技术发展贡献自己的力量。
这本书的排版布局给我留下了深刻的印象。它采用了大量的图表、公式和代码片段,并且都经过了精心设计,清晰易懂,重点突出。我特别喜欢它在讲解关键概念时,会配上相关的流程图或者框图,这大大降低了理解难度,让我能够更直观地把握知识的脉络。而且,书中使用的公式符号规范统一,排版工整,没有出现任何排版错误或混乱的情况,这对于阅读体验来说是非常重要的。我一直认为,良好的排版是书籍内容质量的延伸,它能够直接影响读者的阅读效率和学习效果。这本书在这方面做得非常出色,让我能够沉浸在知识的海洋中,而不会因为排版问题而分心。我甚至能够想象,这本书中的图表都经过了反复推敲,力求达到最清晰、最直观的呈现效果,这背后一定凝聚了作者和编辑们大量的心血和努力,也让我更加期待书中内容的深度和广度,相信一定不会辜负我这份期待,能够给我带来真正的知识盛宴,让我受益匪浅,为我的学习和工作带来质的飞跃。