Digital Signal Processing (IEEE Press selected reprint series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:IEEE Publications,U.S.

作者:Lawrence R. Rabiner

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1973-02

价格:USD 32.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780879420178

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• IEEE Press
• 通信
• 电子工程
• 算法
• 数学
• 工程学
• 滤波器
• 频谱分析

信号的海洋，数据的脉搏 在信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围，从高清视频的流畅播放，到智能手机的便捷通讯，再到医疗影像的精确诊断，这一切的背后都离不开一个核心技术——数字信号处理（DSP）。它如同潜藏在数据洪流中的导航仪，帮助我们理解、分析、转换和利用这些无形的能量，将原始的、杂乱无章的信号转化为有意义的信息，驱动着现代科技的飞速发展。 这本书并非一本孤立存在的教科书，而是试图揭示数字信号处理在当今世界中的核心地位和广阔应用。它将带领读者踏上一段探索之旅，深入理解那些驱动我们所处世界运转的幕后机制。从最基础的信号概念出发，我们将逐步剖析数字信号处理的原理，了解它如何从模拟世界的连续变化中提取离散的样本，并将其转化为计算机能够理解和操作的数字序列。 解码信号的语言：从基础到进阶 在旅程的开端，我们将从最根本的概念入手。信号是什么？它们是如何产生的？为什么我们需要对信号进行处理？我们将探讨不同类型的信号，例如语音信号、图像信号、音频信号、生物电信号等等，理解它们的固有特性和信息承载方式。接着，我们会深入介绍采样理论，这是将连续时间信号转化为离散时间信号的关键步骤。理解采样率、奈奎斯特-香农采样定理的重要性，以及过采样和欠采样的影响，对于后续的信号处理至关重要。 随后，我们将进入离散傅里叶变换（DFT）的世界。DFT是数字信号处理的基石之一，它能够将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。理解DFT的原理、性质以及如何通过快速傅里叶变换（FFT）高效地计算它，对于理解信号的频谱特性、进行滤波、分析周期性变化等应用至关重要。我们将深入探讨傅里叶变换的各种应用，例如频谱分析、功率谱密度估计等，帮助读者理解信号在频率域中所蕴含的丰富信息。 除了频域分析，线性时不变（LTI）系统也是数字信号处理的核心概念。我们将详细讲解卷积定理，理解LTI系统如何通过卷积运算来影响输入信号，并介绍系统函数、冲激响应等概念。掌握LTI系统的分析和设计，是理解滤波器工作原理、信号增强和降噪等高级应用的基础。 滤波器：信号的“清洁工”与“塑形师” 滤波器在数字信号处理中扮演着至关重要的角色，它们能够选择性地允许或阻止特定频率范围的信号通过，从而达到去除噪声、增强特定频率成分、改变信号形状等目的。本书将详细介绍不同类型的滤波器，包括无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。我们将探讨它们的设计原理、优缺点以及各自适用的场景。 我们会从最基础的低通、高通、带通和带阻滤波器开始，逐步深入到更复杂的滤波器设计方法，例如巴特沃夫、切比雪夫、椭圆滤波器等。了解这些滤波器的设计参数，例如截止频率、通带纹波、阻带衰减等，以及如何选择合适的滤波器来满足特定的应用需求，是掌握信号去噪、信号分离等关键技术的前提。 此外，我们还将探讨自适应滤波器。与固定设计的传统滤波器不同，自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，从而在不断变化的信号环境中保持最优性能。我们将介绍最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法等常用的自适应滤波算法，并探讨其在语音增强、回声消除、信道均衡等领域的应用。 认识噪声：无处不在的干扰与挑战 在任何信号处理的应用中，噪声都是一个不可避免的挑战。本书将深入探讨各种类型的噪声，例如加性白高斯噪声（AWGN）、闪烁噪声、脉冲噪声等，理解它们的统计特性和对信号的影响。我们将学习如何量化和评估噪声的水平，以及如何设计有效的策略来减轻噪声的干扰。 我们将介绍多种去噪技术。除了前面提到的滤波器设计，我们还将探讨基于信号统计特性的去噪方法，例如维纳滤波，它能够根据信号和噪声的功率谱密度来优化滤波器的设计，从而在最大程度上保留有用信号的同时去除噪声。此外，我们还将介绍小波变换等更先进的信号分析工具，它们在处理非平稳信号和突发性噪声方面具有独特的优势。 从理论到实践：DSP的应用图景 数字信号处理并非仅仅停留在理论层面，它的应用遍布我们生活的方方面面。本书将通过生动的案例，展示DSP在各个领域的强大能力。 在通信系统中，DSP是实现高效、可靠通信的关键。从调制解调到信道编码，从均衡到自适应接收，DSP技术确保了我们能够流畅地进行语音通话、发送短信、浏览网页。我们将探讨数字通信中的关键技术，例如OFDM（正交频分复用），它广泛应用于Wi-Fi、LTE等无线通信标准中，以及信道估计和均衡技术，它们能够补偿信号在传输过程中遇到的衰减和失真。 在音频和图像处理领域，DSP的应用更是无处不在。高保真的音频编码（如MP3、AAC），先进的图像压缩技术（如JPEG、H.264），以及各种图像增强、识别、分割算法，都依赖于DSP的核心技术。我们将探讨声音的数字化过程，例如PCM编码，以及语音信号的处理，例如端点检测、声学特征提取。在图像处理方面，我们将介绍边缘检测、特征提取、图像复原等经典算法，以及更先进的深度学习在图像分析中的应用。 生物医学信号处理是DSP的另一个重要应用方向。心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物电信号的分析，能够帮助医生诊断疾病、监测病情。我们将了解如何从这些复杂的信号中提取有用的诊断信息，例如心律失常的检测、癫痫发作的预测等。 此外，DSP还在雷达、声纳、控制系统、数据压缩、机器学习等众多领域发挥着不可替代的作用。我们将简要介绍这些领域的DSP应用，展示DSP技术的通用性和强大潜力。 展望未来：DSP的无限可能 数字信号处理技术仍在不断发展和进步。随着计算能力的提升和算法的创新，DSP的应用领域将更加广泛，性能也将更加卓越。本书的最终目标是激发读者对DSP的兴趣，使其能够更好地理解和应用这项强大的技术，为未来的创新和发展贡献力量。 本书并非一个终点，而是一个起点。它旨在为读者提供一个坚实的DSP基础，引导他们深入探索更高级的主题和更广泛的应用。希望通过这本书的阅读，您能够感受到数字信号处理的魅力，并在这个充满活力的领域中找到属于自己的位置。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆