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数字信号处理（IEEE Press精选重印系列） 内容简介 《数字信号处理（IEEE Press精选重印系列）》精选了一系列在数字信号处理（DSP）领域具有开创性和里程碑意义的论文，全面而深入地展示了该学科的核心概念、关键技术和前沿发展。本书汇集了该领域顶尖研究者的智慧，涵盖了从基础理论到实际应用的全谱，旨在为读者提供一个坚实而全面的DSP知识体系。 本书的结构设计清晰，逻辑严谨，从最基础的信号采样、量化等离散化过程入手，逐步深入到数字滤波器的设计与实现、傅里叶变换及其在信号分析中的应用。读者将在此过程中理解数字信号是如何被表示、处理和分析的，并掌握如何有效地从噪声中提取有用信息。 核心内容板块： 离散时间信号与系统： 本部分奠定了DSP的基础。读者将学习离散时间信号的表示、性质，以及线性时不变（LTI）系统的时域和频域分析方法。Z变换作为分析离散时间系统的强大工具，将得到详细阐述，包括其定义、性质以及如何利用它来分析系统的稳定性、频率响应等。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 傅里叶分析是理解信号频谱特性的关键。本书深入探讨了DFT及其在信号分析中的重要作用，特别聚焦于FFT算法。FFT作为一种高效计算DFT的方法，极大地推动了DSP的实际应用。读者将学习FFT的不同算法，理解其计算效率的优势，并了解其在谱分析、卷积计算等方面的应用。 数字滤波器设计： 数字滤波器是DSP中最核心的应用之一，用于选择性地去除信号中的不需要的成分或增强特定的频率成分。本书详细介绍了两种主要的数字滤波器设计方法：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。读者将学习如何根据滤波器性能指标（如通带、阻带、过渡带宽度、衰减量等）选择合适的滤波器结构，并掌握多种经典和现代的滤波器设计算法，如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器（IIR）以及窗函数法、频率采样法（FIR）。 谱分析： 深入的谱分析能够揭示信号的频率成分分布，这在通信、雷达、音频、图像等众多领域都至关重要。本书介绍了一系列谱估计方法，从传统的周期图法、Welch法，到更先进的参数模型方法（如AR模型、ARMA模型）和现代谱估计算法。读者将理解不同谱估计方法的原理、优缺点以及适用场景，并学会如何准确地估计信号的功率谱密度。 随机信号处理： 许多实际信号都包含随机噪声，理解和处理随机信号是DSP不可或缺的一部分。本书探讨了随机信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数、互相关函数等，并介绍了如何利用线性预测、维纳滤波等方法来处理具有噪声的信号。 多速率信号处理： 当需要改变信号的采样率时，多速率信号处理技术就显得尤为重要。本书介绍了采样率变换器（抽取和内插）的设计与实现，包括抗混叠滤波器的设计、滤波器组等概念，这在数字通信、语音编码、图像处理等领域有着广泛的应用。 自适应信号处理： 自适应信号处理技术能够根据输入信号的变化自动调整滤波器参数，以达到最佳的滤波效果。本书介绍了自适应滤波器的一系列重要算法，如最小均方（LMS）算法、递归最小均方（RLMS）算法、梯度自适应格（Lattice）算法等，并探讨了它们在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的应用。 DSP的应用： 除了理论知识，本书还通过精选的论文，展示了DSP在各个领域的实际应用案例。这些案例涵盖了但不限于： 通信系统： 如调制解调、信道编码、信号检测、谱扩展等。 音频与语音处理： 如语音识别、语音合成、音频编码、噪声抑制、声纹识别等。 图像与视频处理： 如图像增强、图像复原、图像压缩、运动估计、目标跟踪等。 雷达与声纳系统： 如目标检测、距离估计、速度测量、杂波抑制等。 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析、医学影像处理等。 《数字信号处理（IEEE Press精选重印系列）》不仅是一本教科书，更是一本珍贵的参考书。对于从事DSP研究、开发和工程应用的专业人士、高等院校的师生以及对数字信号处理感兴趣的读者而言，本书提供了系统、深入且权威的学习资源，是理解和掌握DSP核心技术，探索其无限可能性的宝贵指南。通过阅读本书，读者将能够深刻理解数字信号处理的理论精髓，并将其应用于解决现实世界中的复杂问题。
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