數字信號處理原理及其LabVIEW實現 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

邢冀川 等 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• LabVIEW
• 信號處理
• 數字信號
• 算法實現
• 工程應用
• 通信原理
• 控製係統
• MATLAB
• 圖像處理

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121216718

商品编码：29700779316

包装：平装

出版时间：2013-10-01

基本信息

書名:數字信號處理原理及其LabVIEW實現

定價：45.00元

售價：30.6元,便宜14.4元,摺扣68

作者:邢冀川 等

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-10-01

ISBN：9787121216718

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

數字信號處理的內容廣泛、理論復雜，廣大讀者迫切需要一本適應學科發展並能和LabVIEW的工程實際相結閤的教科書。本書力求在詳盡論述數字信號處理基礎理論的同時，更多地通過專門設計的LabVIEW課程實驗來幫助讀者瞭解和掌握數字信號處理的基礎概念和原理，並解決基本的數字信號處理工程問題。全書分為10章，包括緒論、離散時間信號與係統的時域分析、離散時間信號與係統的z域分析和頻域分析、離散傅裏葉變換、離散傅裏葉變換的快速算法及其他變換、數字濾波器的實現結構、IIR數字濾波器的設計方法、FIR數字濾波器的設計方法、LabVIEW編程簡介、基於LabVIEW的數字信號處理實

目錄

---

作者介紹

---

邢冀川，1992年北京理工大學光學工程係學士，2003年北京理工大學信息學院碩士，2006年北京理工大學信息學院博士。現為北京理工大學教師。已獲得7項發明授權和獲批6項發明申請，共發錶十多篇SCI、EI論文。主要研究方嚮為光電信息處理、光電檢測和圖像處理。

文摘

---

序言

---

《數字信號處理：理論精粹與實踐探索》 前言 在信息爆炸的時代，數據無處不在，而數字信號處理（DSP）正是從海量數據中提取有價值信息、理解世界運作規律的核心技術之一。從通信係統的信道編碼到醫療影像的增強，從音頻信號的降噪到工業生産的監測，DSP的應用滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地改變著現代科技的麵貌。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的數字信號處理知識體係。我們不會止步於概念的羅列，而是力求揭示數字信號處理背後的數學原理、算法思想以及其在實際工程應用中的落地方式。我們將以嚴謹的學術態度，結閤生動的案例分析，帶領讀者一步步走進DSP的精彩世界。 第一章：信號與係統的基礎 在踏入數字信號處理的殿堂之前，理解信號與係統的基本概念至關重要。本章將從連續時間信號和離散時間信號的定義齣發，探討它們的時域特性，如周期性、奇偶性、能量與功率等。同時，我們將引入係統的概念，區分綫性係統與非綫性係統、時不變係統與時變係統、因果係統與非因果係統，並介紹描述係統特性的重要工具——捲積。理解捲積定理是掌握LTI（綫性時不變）係統分析的關鍵，它連接瞭時域和頻域的理解，為後續的內容奠定堅實的基礎。 第二章：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 傅裏葉變換是分析信號頻譜特性的強大工具，而在數字信號處理中，我們主要關注的是離散傅裏葉變換（DFT）。本章將詳細闡述DFT的定義、性質及其在頻率分析中的核心作用。我們將探討DFT如何將時域離散信號轉化為頻域離散信號，揭示信號的頻率成分。然而，直接計算DFT的復雜度較高，限製瞭其在實時係統中的應用。因此，本章的重點將放在快速傅裏葉變換（FFT）算法的介紹。我們將深入剖析FFT的核心思想，如按時間抽選（Cooley-Tukey算法）和按頻率抽選等，理解FFT如何大幅降低計算量，實現高效的頻率分析。通過本章的學習，讀者將能夠熟練運用DFT和FFT來分析和理解信號的頻率特性。 第三章：Z變換與係統函數 Z變換是離散時間信號和係統的 otro 重要的分析工具，它相當於拉普拉斯變換在離散時間係統中的對應。本章將係統地介紹Z變換的定義、收斂域（ROC）以及Z變換的基本性質，如綫性性、時移性、捲積性質等。我們將重點探討Z變換在係統分析中的應用，引入係統函數（Transfer Function）的概念，並解釋係統函數如何錶徵LTI係統的頻率響應和穩定性。通過Z變換，我們可以更深入地理解離散時間係統的動態行為，為濾波器設計等後續內容打下理論基礎。 第四章：數字濾波器的設計與實現 數字濾波器是數字信號處理中最核心的應用之一，它能夠有選擇地允許或阻止特定頻率範圍的信號通過，從而實現信號的增強、降噪、均衡等功能。本章將分為兩大部分： 無限衝激響應（IIR）濾波器設計： 我們將介紹IIR濾波器的基本原理，探討其基於連續時間濾波器模擬設計的方法（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）。本章將深入講解如何將連續時間濾波器原型轉換為離散時間濾波器，並分析各種設計方法的優缺點。 有限衝激響應（FIR）濾波器設計： 相比IIR濾波器，FIR濾波器具有穩定性好、相位特性可控等優點。本章將介紹FIR濾波器的基本結構以及幾種主要的FIR濾波器設計方法，如窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等）和頻率采樣法。我們將重點分析不同窗函數的特性以及它們對濾波器頻率響應的影響，並介紹Parks-McClellan算法等更高級的設計方法。 在介紹設計方法的同時，本章也將探討數字濾波器的不同實現結構，如直接型、級聯型、並聯型等，並分析它們的計算復雜度、數值穩定性等工程實現考量。 第五章：采樣定理與模數/數模轉換 數字信號處理的基礎在於將連續的模擬信號轉換為離散的數字信號，這個過程稱為采樣。本章將深入探討奈奎斯特-香農采樣定理，詳細解釋采樣率與信號最高頻率之間的關係，以及欠采樣可能導緻的混疊現象。我們將分析理想采樣、自然采樣和階梯采樣等不同采樣方式的特點。 同時，本章還將介紹模數（A/D）轉換器和數模（D/A）轉換器的工作原理。我們將討論量化誤差、非綫性失真等A/D轉換過程中不可避免的因素，並介紹過采樣、抽取和數字濾波等技術如何緩解這些問題，提高轉換精度。理解采樣定理和數模/模數轉換是連接真實世界模擬信號與數字信號處理世界的重要橋梁。 第六章：功率譜估計 功率譜密度（PSD）是描述信號能量在頻率域分布的重要指標，它能夠揭示信號的頻率成分以及它們的功率大小。本章將介紹幾種經典的功率譜估計方法，包括： 周期圖法（Periodogram）： 這是最直觀的功率譜估計方法，基於DFT的幅度平方。我們將分析其優點和缺點，特彆是方差隨采樣點數增加而增加的“方差不一緻性”問題。 Welch方法： 為瞭剋服周期圖法的缺點，Welch方法通過對信號進行分段、加窗並對各段的周期圖進行平均來降低估計的方差，從而得到更平滑、更可靠的功率譜估計。 模型法（Parametric Methods）： 本章還將介紹基於信號模型（如AR、MA、ARMA模型）的功率譜估計方法。這些方法假設信號可以用特定的數學模型來描述，從而能夠估計齣更精細的譜綫特徵，尤其適用於信號具有特定模型特性的情況。 通過學習本章內容，讀者將能夠選擇閤適的功率譜估計方法來分析不同類型信號的頻率域特性，從而更好地理解信號的內在規律。 第七章：相關與互相關 相關性是衡量兩個信號之間相似程度的重要指標。本章將深入探討自相關函數（Autocorrelation Function）和互相關函數（Crosscorrelation Function）的定義、性質及其在信號分析中的應用。 自相關函數： 自相關函數描述瞭信號與其自身在不同時間延遲下的相似性，可以用來檢測信號中的周期性、估計信號的帶寬等。 互相關函數： 互相關函數描述瞭兩個不同信號之間的相似性，在信號檢測、目標識彆、時延估計等方麵有著廣泛的應用。例如，在雷達係統中，通過測量發射信號與接收信號的互相關峰值，可以確定目標的距離。 本章還將介紹相關函數與功率譜之間的重要關係（維納-辛欽定理），進一步加深對信號內在結構的理解。 第八章：自適應信號處理簡介 自適應信號處理是指能夠根據輸入信號的統計特性自動調整濾波器參數的信號處理技術。與固定濾波器不同，自適應濾波器能夠適應信號環境的變化，實現更優的性能。本章將對自適應信號處理進行初步介紹，重點闡述： LMS（Least Mean Squares）算法： 這是最經典、最常用的自適應濾波算法。我們將詳細介紹LMS算法的原理、收斂性分析以及在各種應用中的優越性，如噪聲消除、迴聲消除等。 RLS（Recursive Least Squares）算法： 相比LMS算法，RLS算法具有更快的收斂速度，但計算復雜度也更高。本章將介紹RLS算法的基本思想和更新機製。 本章旨在為讀者打開自適應信號處理的大門，使其瞭解其基本原理和應用潛力。 第九章：傅裏葉變換及其在信號處理中的應用 在本章中，我們將超越離散傅裏葉變換，迴顧並深入理解連續時間傅裏葉變換（CTFT）和傅裏葉級數（FS）的精髓。我們將探討它們在信號頻譜分析中的基本原理，理解如何將時域連續信號分解為不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。 更重要的是，本章將聚焦於傅裏葉變換在信號處理領域的廣泛應用。我們將探討如何利用傅裏葉變換來理解和設計各種信號處理係統，例如： 信號的濾波： 如何通過頻域相乘來實現信號的低通、高通、帶通和帶阻濾波。 信號的調製與解調： 傅裏葉分析在理解通信係統中信號調製解調過程中的作用，例如AM、FM、PM等。 信號的壓縮與增強： 利用傅裏葉變換來識彆和去除信號中的噪聲，或者突齣信號的有用成分。 係統頻率響應的分析： 理解一個係統對不同頻率信號的響應特性，從而預測和設計係統的行為。 本章將通過具體的實例，展示傅裏葉變換作為一種強大的數學工具，如何賦能各種復雜的信號處理任務，並為後續更高級的主題提供堅實的理論支撐。 第十章：離散時間傅裏葉變換（DTFT）與傅裏葉級數（DFS） 在深入研究DFT之前，理解其前身——離散時間傅裏葉變換（DTFT）和離散傅裏葉級數（DFS）——是非常有益的。本章將詳細介紹DTFT，它將一個無限長的離散時間信號轉換為一個連續的、周期的頻率域錶示。我們將探討DTFT的定義、性質以及它與CTFT的聯係。 接著，我們將引入離散傅裏葉級數（DFS），它用於錶示一個周期性的離散時間信號。DFS將一個周期性離散信號分解為一係列離散頻率的正弦和餘弦分量的疊加。我們將探討DFS的計算方法以及它在分析周期性離散信號中的作用。 通過對DTFT和DFS的學習，讀者將能夠更深刻地理解DFT的數學基礎，並為理解DFT在實際計算中的局限性以及FFT算法的齣現提供背景。 總結 《數字信號處理：理論精粹與實踐探索》力求為讀者提供一個係統、嚴謹且富有實踐指導意義的學習體驗。從最基本的信號與係統概念，到傅裏葉變換的精髓，再到濾波器的設計、采樣理論、功率譜估計以及自適應處理，本書內容層層遞進，環環相扣。我們堅信，通過對本書內容的深入學習和思考，讀者將能夠牢固掌握數字信號處理的核心理論，並具備將其應用於解決實際工程問題的能力，為在科學研究和工程實踐中取得更大成就奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

評論四： 從一個長期關注前沿研究的角度來看，這本書在內容的更新和廣度上，展現瞭作者對領域發展的深刻洞察力。雖然核心原理是經久不變的，但信號處理技術在現代應用中，例如在嵌入式係統、實時數據流處理等方麵的要求日益嚴苛。這本書令人欣慰地涵蓋瞭許多在傳統老教材中難以找到的，與現代計算平颱緊密結閤的議題。它不僅僅停留在傅裏葉變換的定義上，而是深入探討瞭如何高效地在實際硬件上實現這些算法。這種對“當前工業界需求”的敏銳捕捉，使得這本書的生命力遠超同類作品，確保瞭讀者在學習這些基礎的同時，不會與最新的工程實踐脫節。這體現瞭作者不僅是理論傢，更是深度參與實際工程實踐的專傢。

评分☆☆☆☆☆

評論一： 這本書的排版和裝幀絕對是教科書級彆的典範，拿到手裏沉甸甸的質感，就能感受到作者在內容組織上的用心。封麵設計簡潔而不失專業性，內頁的字體大小和行距把握得恰到好處，即便是長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。更值得稱贊的是，書中大量圖錶的繪製精度非常高，復雜的波形、係統框圖和算法流程圖都清晰易懂，沒有那種廉價印刷品常見的模糊不清或色彩失真的問題。作者似乎深知工科教材的閱讀體驗至關重要，從紙張的觸感到印刷的墨跡，每一個細節都體現瞭對讀者的尊重。初次翻閱時，那種撲麵而來的“專業感”和“嚴謹性”讓人對後續內容的學習充滿瞭信心，這絕對是市麵上許多為瞭追求速度而犧牲質量的教材所無法比擬的。它不僅僅是一本工具書，更像是一件精心打磨的藝術品，放在書架上本身就是一種身份的象徵。

评分☆☆☆☆☆

評論二： 我是在一個非常緊張的項目周期內接觸到這本書的，當時急需快速理解和應用某個特定的濾波器設計方法。這本書最讓我感到驚喜的是，它在理論推導的深度上保持瞭極高的水準，但同時又非常注重實際工程應用的可操作性。很多教材要麼過於偏重純數學的抽象證明，讓人抓不住重點，要麼就是過度簡化，導緻實際操作中睏難重重。而這本書成功地找到瞭那個絕妙的平衡點。它沒有迴避那些必要的數學基礎，但每一步推導之後，緊跟著的往往就是清晰的工程解釋和參數選擇的經驗總結，這種“知其所以然，更知其所以所以然”的結構，極大地加速瞭我的學習進程。對於我們這些需要將理論快速轉化為實際解決方案的工程師來說，這種實用導嚮的深度，是真正有價值的。

评分☆☆☆☆☆

評論三： 這本書的敘事風格是極其嚴謹和剋製的，它不追求花哨的文筆或引人入勝的故事性，而是用一種近乎於軍事報告般的精準和高效來傳遞知識。每一個章節的邏輯推進都像是精密儀器在校準參數，層層遞進，幾乎找不到任何邏輯上的跳躍或含糊不清的錶述。這種“教科書式”的寫作方式，對於初學者來說可能需要更專注的閱讀，但對於已經具備一定基礎，期望係統性梳理和查漏補缺的讀者而言，簡直是寶藏。它提供瞭一個無懈可擊的知識框架，讓你能夠清晰地看到整個數字信號處理領域的脈絡，從基礎的采樣定理到復雜的變換域分析，每一步都紮實可靠。閱讀過程中，我經常會停下來，僅僅是為瞭欣賞作者是如何將如此龐雜的知識點梳理得如此井井有條的。

评分☆☆☆☆☆

評論五： 這本書的定價相對較高，最初讓我有些猶豫，但在通讀瞭前幾章後，我徹底打消瞭這個顧慮。它的價值遠遠超齣瞭單純的紙張和油墨成本。這種價值體現在它能夠有效節省學習時間，避免讀者在錯誤或低效的理解上浪費精力。試想一下，一個不成熟的教材可能會讓你花數周時間去糾正一個錯誤的直覺，而這本書用精準的語言和圖示，幾分鍾內就能幫你建立起正確的認知模型。從投資迴報率的角度來看，對於任何需要依賴這些知識進行專業工作的人來說，購買這本書無異於購買瞭一份“高效學習的保險單”。它提供的知識的“密度”和“純度”，是其他廉價替代品無法比擬的，真正做到瞭物有所值，甚至物超所值。