Digital Signal Processing 101 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Parker, Michael

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2010-4

价格:430.00元

装帧:

isbn号码:9781856179218

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 实验语音学
• 数字信号处理
• DSP
• 信号处理
• 通信
• 电子工程
• 算法
• MATLAB
• 滤波器
• 傅里叶变换
• 音频处理

信号处理的广阔天地：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者勾勒出一个宏大而精密的信号处理世界图景，它不仅仅是一本教材，更是一部探索信息本质、揭示自然界隐藏规律的工具手册。我们将深入剖析信号在不同域中的表示、变换及其在工程实践中的核心应用，构建起一个坚实的理论框架，同时兼顾对新兴领域脉络的把握。 第一部分：信号与系统的基础构建 本书伊始，我们将奠定理解所有后续高级概念的基石——信号与系统的基本理论。我们不满足于简单的概念罗列，而是力求深入探究信号本身的数学本质。 信号的形态与描述： 我们首先界定“信号”是什么——无论是声音、图像、电压波动还是时间序列数据，它们都是信息的载体。我们将详细探讨连续时间信号与离散时间信号的区别与联系。重点分析信号的能量与功率谱，这些指标是量化信号特性的关键。对于周期信号，傅里叶级数（Fourier Series）的展开提供了一种将时域波形分解为无限个正弦波分量的优雅视角，我们对此进行彻底的解析，着重理解其物理意义——即信号的“频率指纹”。 系统的核心： 信号处理的另一半是“系统”。一个系统如何响应输入信号，决定了信息的最终形态。我们引入线性时不变（LTI）系统的概念，这是分析和设计滤波器乃至绝大多数信号处理算法的基础。LTI系统的核心在于其对冲激信号（Impulse）的响应，即脉冲响应函数 $h(t)$ 或 $h[n]$。通过卷积（Convolution）这一数学运算，我们可以精确预测任何输入信号通过该系统后的输出结果。我们不仅会推导卷积公式，还会通过实例展示卷积在时域和频域中的直观作用。 拉普拉斯与Z变换： 为了简化LTI系统的分析，尤其是涉及微分方程的连续系统和差分方程的离散系统，引入了复频域的工具至关重要。拉普拉斯变换（Laplace Transform）是连续系统的利器，它将微分方程转化为代数方程，便于求解系统的稳定性、频率响应和传递函数。对于离散系统，Z变换（Z-Transform）扮演了同样的至关重要的角色。我们将详细分析Z变换的收敛域（Region of Convergence, ROC）如何决定了系统的因果性与稳定性，这是设计数字滤波器的先决条件。 第二部分：离散时间信号处理（DTSP）的核心技术 随着计算机和数字化采集设备的普及，离散时间信号处理成为现代工程的绝对核心。本部分聚焦于数字信号处理（DSP）的基石。 离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现（FFT）： 离散傅里叶变换是将有限长度的离散时间信号从时域转换到频域的桥梁。我们将剖析其公式的由来及其与连续傅里叶变换（CTFT）的映射关系。计算DFT的复杂度是 $O(N^2)$，这在处理大数据流时是不可接受的。因此，快速傅里叶变换（FFT）算法——无论是库利-图基（Cooley-Tukey）还是其他变种——的出现是革命性的。本书将详细讲解FFT的分解思想、蝶形运算结构，以及如何利用硬件实现高效的实时频谱分析。 数字滤波器设计： 滤波器是信号处理中最常用、最基础的工具，用于提取有用信息、去除噪声或隔离特定频段。我们将系统地介绍两大类滤波器设计方法： 1. 无限冲激响应（IIR）滤波器： 主要基于模拟原型（如巴特沃斯、切比雪夫）的转换技术，利用双线性变换等方法，实现对特定频率响应的精确逼近。我们将深入探讨IIR滤波器的稳定性和实现中的非线性问题。 2. 有限冲激响应（FIR）滤波器： FIR滤波器因其固有的线性相位特性（保证了信号波形不失真），在许多对时间准确性要求极高的应用中不可或缺。我们将详述窗函数法（Windowing Method）和频率采样法，并着重分析如何利用菲涅尔变换（Parks-McClellan算法）设计最优的FIR滤波器。 第三部分：高级主题与现代应用视野 在掌握了基础理论后，我们将视野拓展至更复杂、更具挑战性的信号处理前沿。 多速率信号处理与采样率转换： 现代通信系统和多媒体设备经常需要在不同采样率之间转换信号。我们将探讨采样率的提高（上采样）和降低（下采样）技术，重点分析晶格滤波器（Lattice Filters）和抽取滤波器的设计，以确保在不引入混叠失真（Aliasing）的前提下，高效地进行速率匹配。 自适应滤波与最小均方误差（LMS）： 传统的滤波器设计需要预先知道信号和噪声的统计特性。然而在实际应用中，环境是不断变化的。自适应滤波器（Adaptive Filters）能够根据输入的实时数据自动调整其系数，以最小化某个误差准则（通常是最小化输出噪声功率）。我们将深入分析LMS算法的工作原理、收敛速度及其在回声消除、噪声消除和信道均衡中的关键作用。 现代数字图像处理的数学基础： 图像作为二维信号，其处理流程与一维信号有共通之处，但也有其特殊性。我们将讨论二维傅里叶变换（2D DFT）在图像频域分析中的应用，例如通过修改低频（边缘、纹理）或高频（细节、噪声）成分来实现平滑或锐化。此外，我们将介绍小波变换（Wavelet Transform）的概念，它提供了一种在时间和频率（或空间和频率）上同时进行局部化分析的能力，这对于图像压缩（如JPEG 2000的理论基础）和特征提取具有不可替代的优势。 随机过程与谱估计： 许多实际信号本质上是随机的，例如环境噪声、金融数据流等。本部分将引入概率论中的随机过程理论，用以描述这些信号的统计特性。我们将详细区分狭义平稳（WSS）和广义平稳（WSS）过程。在此基础上，我们探讨功率谱密度（PSD）的估计方法，从经典的周期图法到更先进的参数化方法，如最小方差无偏估计（MVUE）和多窗口方法（Welch's method），理解如何从有限的数据样本中准确地恢复信号的内在功率分布。 通过对这些模块的系统学习，读者将不仅掌握信号处理的硬核数学工具，更能培养出一种“信号思维”——即识别、分解、转换并重构信息的分析能力，为投身于通信、生物医学工程、金融量化分析或任何涉及数据驱动决策的领域做好充分准备。

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我对《Digital Signal Processing 101》这本书的看法是，它在数字信号处理领域树立了一个新的标杆，尤其是在其内容的前沿性和深度方面。这本书并没有仅仅停留在传统的数字信号处理理论，而是大胆地引入了一些现代化的概念和技术。比如，在讨论信号的表示和分析时，它不仅仅局限于傅里叶变换，还引入了短时傅里叶变换（STFT）以及更高级的小波变换，并详细解释了这些工具在处理非平稳信号时的优势。这一点对于我来说非常有价值，因为在很多实际应用中，我们遇到的信号并非理想的平稳信号。此外，书中对算法的分析也更加深入，不仅仅是给出算法描述，还对算法的复杂性、计算量以及在不同硬件平台上的实现进行了探讨，这对于我这种需要考虑工程实现的工程师来说，非常有指导意义。书中对现代通信系统中的数字信号处理技术的介绍，也让我大开眼界，比如在误码率分析、信道编码等方面的论述，都非常贴近实际工程中的需求。这本书的阅读体验也相当好，作者的语言精炼且富有逻辑性，虽然内容深入，但并不显得晦涩。它更像是一位经验丰富的技术顾问，在毫无保留地分享他的智慧和见解。

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作为一名在音频处理领域摸爬滚打了多年的工程师，我最近有幸读到了一本名为《Digital Signal Processing 101》的书，并想与大家分享一些我的感受。这本书给我的第一印象是其极强的实用性和清晰的教学逻辑。从最基础的采样定理、量化误差开始，作者循序渐进地引导读者理解数字信号处理的本质。书中关于滤波器设计的部分尤为精彩，无论是FIR还是IIR滤波器，作者都用通俗易懂的语言和详细的数学推导，辅以丰富的图例，让那些曾经让我头疼的公式变得亲切起来。特别是它对窗函数在FIR滤波器设计中的作用的解释，非常到位，让我对实际工程中的滤波器选择和调整有了更深刻的认识。而且，书中提供的许多算法实现示例，虽然简洁，但却包含了核心的思路，可以直接应用到项目开发中，这对于我这种需要快速将理论转化为实践的人来说，简直是及时雨。这本书并不止步于理论，它还会经常提及一些实际应用场景，比如在通信系统中的编码解码，在图像处理中的滤波和增强，以及在音频领域的特效处理等等，这些都极大地拓宽了我的视野，让我看到了数字信号处理在各个领域的强大生命力。总而言之，如果你正准备踏入数字信号处理的领域，或者想系统性地梳理一下已有的知识，这本书绝对是你的不二之选，它能让你少走弯路，快速掌握核心技能。

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坦白说，我是一位在信息技术领域摸爬滚打了十几年的“老兵”，接触过的技术书籍不计其数。最近，我偶然间翻阅了《Digital Signal Processing 101》，出乎意料地，这本书给我带来了许多惊喜。它的叙事方式非常独特，不像以往的教材那样一本正经，而是充满了人文关怀和作者个人的见解。在讲解数字信号处理的各个方面时，作者并没有急于抛出公式，而是先从一个生动的生活场景或者一个引人入胜的科技应用出发，然后顺理成章地引出相关的理论概念。例如，在介绍自适应滤波器时，它并没有直接开始讲解LMS算法的数学推导，而是先描述了一个在嘈杂环境中语音增强的实际问题，让你感同身受，然后才逐步揭示自适应滤波器的强大之处。这本书在对不同算法的比较分析上，也非常到位，它不仅仅是罗列出算法的优劣，更重要的是会深入探讨在什么样的工作场景下，选择什么样的算法才能达到最佳效果。我尤其喜欢它在讲解噪声抑制和信号去噪的部分，作者提供了一些非常实用的技巧和思路，让我能够更好地理解如何在实际应用中优化信号质量。总而言之，《Digital Signal Processing 101》是一本真正能让你“爱上”数字信号处理的书，它让你在学习的过程中，不仅获得了知识，更收获了乐趣和启发。

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最近，我翻阅了《Digital Signal Processing 101》，这是一本让我印象深刻的书，它以一种非常独特且引人入胜的方式，将数字信号处理这一看似枯燥的学科变得鲜活起来。这本书的语言风格非常鲜明，不是那种传统的、板着面孔的教材，反而充满了作者的个人思考和对学科的热爱。它在解释概念时，常常会穿插一些历史故事或者有趣的比喻，比如它在讲解傅里叶变换时，用了一个非常形象的比喻来描述如何将一个复杂的信号分解成不同频率的正弦波，这个比喻让我一下子就抓住了核心思想，而不是被一堆抽象的数学公式淹没。书中对不同算法的优劣分析也相当透彻，它不仅仅是列出公式，更重要的是探讨了在实际应用中，为什么某个算法会比另一个更受欢迎，以及在什么条件下需要权衡性能和精度。让我尤其赞赏的是，这本书并没有回避一些“疑难杂症”，比如在讨论量化噪声时，作者并没有简单地给出结论，而是深入分析了不同量化策略对信号质量的影响，并提出了一些减小量化误差的实用技巧。总的来说，《Digital Signal Processing 101》不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱地引导你理解这个迷人的领域，它让你在学习的过程中充满乐趣和成就感。

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当我拿到《Digital Signal Processing 101》这本书时，我带着一种忐忑的心情，因为之前接触过的数字信号处理教材，大多让我感到晦涩难懂，充满了复杂的数学推导，而我更倾向于理解其背后的原理和实际应用。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它在内容组织上，采用了“由浅入深，由简到繁”的策略，首先从信号的基本概念入手，比如模拟信号与数字信号的区别，数字化的过程，以及采样和量化这些最基础的环节。作者用大量的图示和直观的解释，让这些抽象的概念变得容易理解。然后，逐步过渡到更复杂的课题，比如傅里叶变换、Z变换等，但不同于其他教材的是，这本书在引入这些工具时，会详细解释它们在解决实际问题中的作用，而不是仅仅停留在数学的层面。例如，在讲解Z变换时，作者并没有让读者死记硬背它的性质，而是重点阐述了它在分析离散时间系统稳定性和频率响应方面的强大能力，并提供了相应的例子。书中关于滤波器设计的章节，更是亮点，它不仅讲解了理论，还提供了如何使用MATLAB等工具进行设计和仿真的指导，这对于我这种需要动手实践的读者来说，非常有价值。总而言之，这本书成功地架起了一座沟通理论与实践的桥梁，让我在学习数字信号处理的过程中，感受到了前所未有的轻松和乐趣。

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