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數(shù)字信號處理——原理、算法與應(yīng)用(第五版) 讀者對象:本書可作為電子工程、計算機工程、計算機科學(xué)、地球物理、氣象、生物醫(yī)學(xué)工程、遙感等學(xué)科高年級本科生與研究生一學(xué)期或兩學(xué)期離散系統(tǒng)和數(shù)字信號處理的教材,也可供其他科技人員參考。
本書全面系統(tǒng)地闡述了離散時間信號、系統(tǒng)和現(xiàn)代數(shù)字信號處理的基本原理。全書共15章,內(nèi)容包括緒論、離散時間信號與系統(tǒng)、z變換及其在LTI系統(tǒng)分析中的應(yīng)用、信號的頻率分析、LTI系統(tǒng)的頻域分析、信號的采樣與重建、離散傅里葉變換的性質(zhì)和應(yīng)用、DFT的高效計算:FFT算法、離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn)、數(shù)字濾波器設(shè)計、多采樣率數(shù)字信號處理、多采樣率數(shù)字濾波器組和小波、線性預(yù)測與最優(yōu)線性濾波器、自適應(yīng)濾波器和功率譜估計。全書理論聯(lián)系實際,并且提供了大量精心設(shè)計的習(xí)題。
John G. Proakis,美國東北大學(xué)電子與計算機工程系教授,研究方向為數(shù)字通信與數(shù)字信號處理,主要包括自適應(yīng)濾波、自適應(yīng)通信系統(tǒng)、自適應(yīng)均衡技術(shù)、多徑衰落信道的通信、雷達(dá)偵測、信號參數(shù)估計、通信系統(tǒng)建模與仿真、最優(yōu)化技術(shù)、統(tǒng)計分析等,已多次出版《數(shù)字信號處理》和《數(shù)字通信》等經(jīng)典著作。
余翔宇,博士生導(dǎo)師,曾主持、參加多項科研項目,出版6部專著與教材。于2013年9月-至今擔(dān)任華南理工大學(xué)副教授,2011-2012學(xué)年華南理工大學(xué)本科教學(xué)優(yōu)秀一等獎得主,曾為英國華威大學(xué)計算機系訪問學(xué)者。
目 錄
第1章 緒論 1 1.1 信號、系統(tǒng)及信號處理 1 1.1.1 數(shù)字信號處理系統(tǒng)的基本組成 3 1.1.2 數(shù)字信號處理相對于模擬信號處理的優(yōu)勢 3 1.2 信號的分類 4 1.2.1 多通道信號與多維信號 4 1.2.2 連續(xù)時間信號與離散時間信號 6 1.2.3 連續(xù)值信號與離散值信號 7 1.2.4 確定性信號與隨機信號 7 1.3 小結(jié) 8 習(xí)題 8 第2章 離散時間信號與系統(tǒng) 9 2.1 離散時間信號 9 2.1.1 一些基本的離散時間信號 10 2.1.2 離散時間信號的分類 12 2.1.3 離散時間信號的簡單操作 14 2.2 離散時間系統(tǒng) 17 2.2.1 系統(tǒng)的輸入-輸出描述 17 2.2.2 離散時間系統(tǒng)的框圖表示 19 2.2.3 離散時間系統(tǒng)的分類 21 2.2.4 離散時間系統(tǒng)的互連 25 2.3 離散時間線性時不變系統(tǒng)的分析 26 2.3.1 分析線性系統(tǒng)的技術(shù) 26 2.3.2 將離散時間信號分解為沖激 27 2.3.3 線性時不變系統(tǒng)對任意輸入的響應(yīng):卷積和 29 2.3.4 卷積的性質(zhì)和線性時不變系統(tǒng)的互連 33 2.3.5 因果線性時不變系統(tǒng) 35 2.3.6 線性時不變系統(tǒng)的穩(wěn)定性 37 2.3.7 具有有限長與無限長沖激響應(yīng)的系統(tǒng) 38 2.4 由差分方程描述的離散時間系統(tǒng) 39 2.4.1 遞歸與非遞歸離散時間系統(tǒng) 39 2.4.2 由常系數(shù)差分方程描述的線性時不變系統(tǒng) 42 2.4.3 線性時不變系統(tǒng)在信號平滑中的應(yīng)用 45 2.5 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn) 47 2.5.1 線性時不變系統(tǒng)的實現(xiàn)結(jié)構(gòu) 47 2.5.2 FIR系統(tǒng)的遞歸與非遞歸實現(xiàn) 51 2.6 離散時間信號的相關(guān) 52 2.6.1 互相關(guān)與自相關(guān)序列 53 2.6.2 自相關(guān)與互相關(guān)序列的性質(zhì) 55 2.6.3 周期序列的相關(guān) 57 2.6.4 輸入-輸出相關(guān)序列 59 2.7 小結(jié) 60 習(xí)題 61 計算機習(xí)題 68 第3章 z變換及其在LTI系統(tǒng)分析中的應(yīng)用 71 3.1 z變換 71 3.1.1 正z變換 71 3.1.2 逆z變換 76 3.2 z變換的性質(zhì) 77 3.3 有理z變換 85 3.3.1 極點與零點 85 3.3.2 因果信號的極點位置和時域性質(zhì) 87 3.3.3 線性時不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù) 90 3.4 逆z變換 92 3.4.1 圍線積分法求逆z變換 92 3.4.2 冪級數(shù)展開法求逆z變換 93 3.4.3 部分分式展開法求逆z變換 94 3.4.4 有理z變換的分解 100 3.5 在z域中分析線性時不變系統(tǒng) 101 3.5.1 有理系統(tǒng)函數(shù)的系統(tǒng)響應(yīng) 101 3.5.2 瞬態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)態(tài)響應(yīng) 102 3.5.3 因果性與穩(wěn)定性 103 3.5.4 零極點抵消 104 3.5.5 多階極點和穩(wěn)定性 105 3.5.6 二階系統(tǒng)的穩(wěn)定性 106 3.6 單邊z變換 108 3.6.1 定義和性質(zhì) 108 3.6.2 差分方程的解 111 3.6.3 具有非零初始條件的零極點系統(tǒng)的響應(yīng) 112 3.7 小結(jié) 113 習(xí)題 114 計算機習(xí)題 119 第4章 信號的頻率分析 121 4.1 連續(xù)時間信號和離散時間信號中頻率的概念 121 4.1.1 連續(xù)時間正弦信號 121 4.1.2 離散時間正弦信號 122 4.1.3 諧相關(guān)復(fù)指數(shù)信號 124 4.1.4 模擬信號的采樣 126 4.1.5 采樣定理 129 4.2 連續(xù)時間信號的頻率分析 132 4.2.1 連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數(shù) 133 4.2.2 周期信號的功率密度譜 135 4.2.3 連續(xù)時間非周期信號的傅里葉變換 138 4.2.4 非周期信號的能量密度譜 141 4.3 離散時間信號的頻率分析 143 4.3.1 離散時間周期信號的傅里葉級數(shù) 143 4.3.2 周期信號的功率密度譜 145 4.3.3 離散時間非周期信號的傅里葉變換 148 4.3.4 傅里葉變換的收斂 149 4.3.5 非周期信號的能量密度譜 151 4.3.6 傅里葉變換與z變換的關(guān)系 154 4.3.7 倒譜 156 4.3.8 單位圓上有極點的信號的傅里葉變換 157 4.3.9 信號的頻域分類:帶寬的概念 158 4.3.10 一些自然信號的頻率范圍 160 4.4 頻域與時域的信號性質(zhì) 161 4.5 離散時間信號的傅里葉變換性質(zhì) 163 4.5.1 傅里葉變換的對稱性質(zhì) 163 4.5.2 傅里葉變換的定理和性質(zhì) 168 4.6 小結(jié) 175 習(xí)題 175 計算機習(xí)題 180 第5章 LTI系統(tǒng)的頻域分析 182 5.1 LTI系統(tǒng)的頻域特性 182 5.1.1 對復(fù)指數(shù)和正弦信號的響應(yīng):頻率響應(yīng)函數(shù) 182 5.1.2 正弦輸入信號的穩(wěn)態(tài)與瞬態(tài)響應(yīng) 188 5.1.3 周期輸入信號的穩(wěn)態(tài)響應(yīng) 188 5.1.4 非周期輸入信號的穩(wěn)態(tài)響應(yīng) 189 5.2 LTI系統(tǒng)的頻率響應(yīng) 190 5.2.1 具有有理系統(tǒng)函數(shù)的系統(tǒng)的頻率響應(yīng) 190 5.2.2 頻率響應(yīng)函數(shù)的計算 192 5.3 LTI系統(tǒng)輸出端的相關(guān)函數(shù)和譜 195 5.4 作為頻率選擇濾波器的LTI系統(tǒng) 197 5.4.1 理想濾波器特性 197 5.4.2 低通、高通與帶通濾波器 199 5.4.3 數(shù)字諧振器 203 5.4.4 陷波器 205 5.4.5 梳狀濾波器 207 5.4.6 混響濾波器 209 5.4.7 全通濾波器 211 5.4.8 數(shù)字正弦振蕩器 213 5.5 逆系統(tǒng)與去卷積 215 5.5.1 LTI系統(tǒng)的可逆性 215 5.5.2 最小相位、最大相位和混合相位系統(tǒng) 218 5.5.3 系統(tǒng)辨識和去卷積 220 5.5.4 同態(tài)去卷積 222 5.6 小結(jié) 223 習(xí)題 223 計算機習(xí)題 231 第6章 信號的采樣與重建 236 6.1 連續(xù)時間信號的理想采樣和重建 236 6.2 連續(xù)時間信號的離散時間處理 244 6.3 連續(xù)時間帶通信號的采樣和重建 249 6.3.1 均勻或一階采樣 249 6.3.2 交織或非均勻二階采樣 253 6.3.3 帶通信號表示 257 6.3.4 使用帶通信號表示采樣 260 6.4 離散時間信號的采樣 260 6.4.1 離散時間信號的采樣和內(nèi)插 260 6.4.2 帶通離散時間信號的表示和采樣 264 6.5 模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器 265 6.5.1 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 265 6.5.2 量化與編碼 266 6.5.3 量化誤差分析 269 6.5.4 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 270 6.6 過采樣模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器 271 6.6.1 過采樣模數(shù)轉(zhuǎn)換器 271 6.6.2 過采樣數(shù)模轉(zhuǎn)換器 276 6.7 小結(jié) 277 習(xí)題 277 計算機習(xí)題 281 第7章 離散傅里葉變換的性質(zhì)和應(yīng)用 284 7.1 頻域采樣:DFT 284 7.1.1 離散時間信號的頻域采樣與重建 284 7.1.2 離散傅里葉變換(DFT) 287 7.1.3 DFT是線性變換 290 7.1.4 DFT與其他變換的關(guān)系 291 7.2 DFT的性質(zhì) 294 7.2.1 周期性、線性和對稱性 294 7.2.2 兩個DFT的相乘和圓周卷積 298 7.2.3 DFT的其他性質(zhì) 302 7.3 基于DFT的線性濾波方法 305 7.3.1 在線性濾波中使用DFT 305 7.3.2 長數(shù)據(jù)序列濾波 308 7.4 使用DFT對信號進行頻率分析 310 7.5 短時傅里葉變換 315 7.6 離散余弦變換 317 7.6.1 正DCT 318 7.6.2 逆DCT 319 7.6.3 DCT作為正交變換 320 7.7 小結(jié) 322 習(xí)題 323 計算機習(xí)題 325 第8章 DFT的高效計算:FFT算法 328 8.1 DFT的高效計算:FFT算法 328 8.1.1 直接計算DFT 328 8.1.2 分治法計算DFT 329 8.1.3 基2快速傅里葉變換算法 333 8.1.4 基4快速傅里葉變換算法 339 8.1.5 分裂基FFT算法 343 8.1.6 FFT算法的實現(xiàn) 346 8.1.7 稀疏FFT算法 347 8.2 FFT算法的應(yīng)用 347 8.2.1 高效計算兩個實序列的DFT 347 8.2.2 高效計算2N點實序列的DFT 348 8.2.3 在線性濾波和相關(guān)中使用FFT算法 349 8.3 計算DFT的線性濾波方法 350 8.3.1 戈澤爾算法 350 8.3.2 調(diào)頻z變換算法 351 8.4 DFT計算中的量化效應(yīng) 355 8.4.1 直接計算DFT時的量化誤差 355 8.4.2 FFT算法中的量化誤差 356 8.5 小結(jié) 359 習(xí)題 359 計算機習(xí)題 362 第9章 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn) 364 9.1 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn)結(jié)構(gòu) 364 9.2 FIR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 365 9.2.1 直接型結(jié)構(gòu) 365 9.2.2 級聯(lián)型結(jié)構(gòu) 366 9.2.3 頻率采樣結(jié)構(gòu) 368 9.2.4 格型結(jié)構(gòu) 371 9.3 IIR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 377 9.3.1 直接型結(jié)構(gòu) 377 9.3.2 信號流圖和轉(zhuǎn)置結(jié)構(gòu) 379 9.3.3 級聯(lián)型結(jié)構(gòu) 382 9.3.4 并聯(lián)型結(jié)構(gòu) 383 9.3.5 IIR系統(tǒng)的格型結(jié)構(gòu)和格梯型結(jié)構(gòu) 385 9.4 數(shù)的表示 390 9.4.1 數(shù)的定點表示 390 9.4.2 數(shù)的二進制浮點表示 393 9.4.3 舍入和截尾導(dǎo)致的誤差 394 9.5 濾波器系數(shù)的量化 397 9.5.1 濾波器系數(shù)量化靈敏度分析 397 9.5.2 FIR濾波器中系數(shù)的量化 403 9.6 數(shù)字濾波器中的舍入效應(yīng) 405 9.6.1 遞歸系統(tǒng)中的極限環(huán)振蕩 405 9.6.2 縮放以防止溢出 408 9.6.3 數(shù)字濾波器的定點實現(xiàn)中量化效應(yīng)的統(tǒng)計描述 409 9.7 小結(jié) 415 習(xí)題 416 計算機習(xí)題 423 第10章 數(shù)字濾波器設(shè)計 424 10.1 概論 424 10.1.1 因果性及其含義 424 10.1.2 實際頻率選擇性濾波器的特性 427 10.2 FIR濾波器的設(shè)計 428 10.2.1 對稱和反對稱FIR濾波器 428 10.2.2 用窗函數(shù)設(shè)計線性相位FIR濾波器 430 10.2.3 采用頻率采樣法設(shè)計線性相位FIR濾波器 434 10.2.4 設(shè)計最優(yōu)等紋波線性相位FIR濾波器 438 10.2.5 FIR微分器的設(shè)計 446 10.2.6 設(shè)計希爾伯特變換器 450 10.2.7 線性相位FIR濾波器設(shè)計方法的比較 453 10.3 由模擬濾波器設(shè)計IIR濾波器 453 10.3.1 基于導(dǎo)數(shù)逼近的IIR濾波器設(shè)計 454 10.3.2 基于沖激不變的IIR濾波器設(shè)計 457 10.3.3 基于雙線性變換的IIR濾波器設(shè)計 460 10.3.4 常用模擬濾波器的特性 463 10.3.5 基于雙線性變換設(shè)計數(shù)字濾波器的例子 470 10.4 頻率變換 473 10.4.1 模擬域中的頻率變換 473 10.4.2 數(shù)字域中的頻率變換 474 10.5 小結(jié) 476 習(xí)題 476 計算機習(xí)題 479 第11章 多采樣率數(shù)字信號處理 484 11.1 引言 484 11.2 以因子D抽取 487 11.3 以因子I內(nèi)插 490 11.4 以有理因子I/D轉(zhuǎn)換采樣率 492 11.5 采樣率轉(zhuǎn)換的實現(xiàn) 494 11.5.1 多相濾波器結(jié)構(gòu) 494 11.5.2 互換濾波器與下采樣器/上采樣器 496 11.5.3 使用級聯(lián)積分梳狀濾波器轉(zhuǎn)換采樣率 497 11.5.4 用于抽取和內(nèi)插濾波器的多相結(jié)構(gòu) 498 11.5.5 用于有理采樣率轉(zhuǎn)換的結(jié)構(gòu) 501 11.6 采樣率轉(zhuǎn)換的多級實現(xiàn) 501 11.7 帶通信號的采樣率轉(zhuǎn)換 504 11.8 以任意因子轉(zhuǎn)換采樣率 505 11.8.1 使用多相內(nèi)插器的任意重采樣 506 11.8.2 使用Farrow濾波器結(jié)構(gòu)的任意重采樣 506 11.9 多采樣率信號處理的應(yīng)用 507 11.9.1 設(shè)計移相器 507 11.9.2 不同采樣率數(shù)字系統(tǒng)的對接 508 11.9.3 窄帶低通濾波器的實現(xiàn) 509 11.9.4 語音信號子帶編碼 510 11.10 小結(jié) 511 習(xí)題 512 計算機習(xí)題 515 第12章 多采樣率數(shù)字濾波器組和小波 517 12.1 多采樣率數(shù)字濾波器組 517 12.1.1 DFT濾波器組 518 12.1.2 均勻DFT濾波器組的多相結(jié)構(gòu) 520 12.1.3 均勻DFT濾波器組的另一種結(jié)構(gòu) 522 12.2 雙通道QMF組 524 12.2.1 消除混疊效應(yīng) 525 12.2.2 QMF組的多相結(jié)構(gòu) 526 12.2.3 完全重建的條件 527 12.2.4 線性相位FIR QMF組 528 12.2.5 IIR QMF組 530 12.2.6 在雙通道FIR正交鏡像濾波器組中完全重建 530 12.2.7 雙通道仿酉QMF組 534 12.2.8 正交和雙正交雙通道FIR濾波器組 536 12.2.9 子帶編碼中的雙通道QMF組 538 12.3 M通道濾波器組 539 12.3.1 M通道濾波器組的多相結(jié)構(gòu) 540 12.3.2 M通道仿酉濾波器組 542 12.4 小波和小波變換 544 12.4.1 理想帶通小波分解 545 12.4.2 信號空間與小波 549 12.4.3 多分辨率分析和小波 551 12.4.4 離散小波變換 553 12.5 從小波到濾波器組 558 12.5.1 膨脹公式 558 12.5.2 正交條件 558 12.5.3 正交性和膨脹公式的含義 559 12.6 從濾波器組到小波 560 12.7 正則濾波器和小波 562 12.8 小結(jié) 565 習(xí)題 566 計算機習(xí)題 569 第13章 線性預(yù)測與最優(yōu)線性濾波器 570 13.1 隨機信號、相關(guān)函數(shù)和功率譜 570 13.1.1 隨機過程 570 13.1.2 平穩(wěn)隨機過程 571 13.1.3 統(tǒng)計(集合)平均 571 13.1.4 聯(lián)合隨機過程的統(tǒng)計平均 572 13.1.5 功率密度譜 573 13.1.6 離散時間隨機信號 574 13.1.7 離散時間隨機過程的時間平均 575 13.1.8 均值各態(tài)歷經(jīng)過程 575 13.1.9 相關(guān)各態(tài)歷經(jīng)過程 576 13.1.10 LTI系統(tǒng)的隨機輸入信號的相關(guān)函數(shù)和功率譜 576 13.2 平穩(wěn)隨機過程的新息表示 578 13.2.1 有理功率譜 580 13.2.2 濾波器參數(shù)與自相關(guān)序列之間的關(guān)系 581 13.3 正向和反向線性預(yù)測 582 13.3.1 正向線性預(yù)測 582 13.3.2 反向線性預(yù)測 584 13.3.3 格型正向和反向預(yù)測器的最優(yōu)反射系數(shù) 586 13.3.4 AR過程和線性預(yù)測的關(guān)系 586 13.4 正規(guī)方程的解 587 13.4.1 Levinson-Durbin算法 587 13.5 線性預(yù)測誤差濾波器的性質(zhì) 589 13.6 AR格型和ARMA格梯型濾波器 592 13.6.1 AR格型結(jié)構(gòu) 592 13.6.2 ARMA過程與格梯型濾波器 593 13.7 用于濾波和預(yù)測的維納濾波器 595 13.7.1 FIR維納濾波器 595 13.7.2 線性均方估計的正交性原理 597 13.7.3 IIR維納濾波器 598 13.7.4 非因果維納濾波器 600 13.8 小結(jié) 601 習(xí)題 602 計算機習(xí)題 605 第14章 自適應(yīng)濾波器 608 14.1 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用 608 14.1.1 系統(tǒng)辨識或系統(tǒng)建模 609 14.1.2 自適應(yīng)信道均衡 610 14.1.3 寬帶信號中窄帶干擾的抑制 612 14.1.4 自適應(yīng)線譜增強器 615 14.1.5 自適應(yīng)噪聲消除 616 14.1.6 自適應(yīng)陣列 616 14.2 自適應(yīng)直接型FIR濾波器——最小均方(LMS)算法 618 14.2.1 最小均方誤差準(zhǔn)則 618 14.2.2 最小均方算法 620 14.2.3 相關(guān)的隨機梯度算法 621 14.2.4 最小均方算法的性質(zhì) 622 14.3 自適應(yīng)直接型濾波器——遞歸最小二乘(LMS)算法 627 14.3.1 RLS算法 627 14.3.2 LDU分解和平方根算法 630 14.3.3 快速RLS算法 632 14.3.4 直接型RLS算法的性質(zhì) 634 14.4 自適應(yīng)格梯型濾波器 635 14.4.1 RLS格梯型算法 635 14.4.2 其他格型算法 652 14.4.3 格梯型算法的性質(zhì) 652 14.5 自適應(yīng)濾波器算法的穩(wěn)定性與魯棒性 655 14.6 小結(jié) 655 習(xí)題 656 計算機習(xí)題 658 第15章 功率譜估計 662 15.1 由有限長觀測信號估計譜 662 15.1.1 計算能量密度譜 662 15.1.2 估計隨機信號的自相關(guān)和功率譜:周期圖 666 15.1.3 在功率譜估計中使用DFT 669 15.2 功率譜估計的非參數(shù)方法 670 15.2.1 巴特利特方法:對周期圖平均 670 15.2.2 Welch方法:平均改進的周期圖 671 15.2.3 Blackman和Tukey方法:平滑周期圖 673 15.2.4 非參數(shù)功率譜估計器的性能 675 15.2.5 非參數(shù)功率譜估計的計算需求 677 15.3 功率譜估計的參數(shù)方法 678 15.3.1 自相關(guān)和模型參數(shù)之間的關(guān)系 679 15.3.2 AR模型參數(shù)的Yule-Walker方法 681 15.3.3 AR模型參數(shù)的Burg方法 681 15.3.4 AR模型參數(shù)的無約束最小二乘方法 683 15.3.5 AR模型參數(shù)的序貫估計方法 684 15.3.6 選擇AR模型的階 685 15.3.7 功率譜估計的MA模型 686 15.3.8 功率譜估計的ARMA模型 687 15.3.9 一些實驗結(jié)果 688 15.4 ARMA模型參數(shù)估計 695 15.5 功率譜估計的濾波器組方法 699 15.5.1 周期圖的濾波器組實現(xiàn) 699 15.5.2 最小方差譜估計 701 15.6 譜估計的特征分析算法 703 15.6.1 Pisarenko諧波分解方法 704 15.6.2 白噪聲中正弦信號的自相關(guān)矩陣的特征分解 705 15.6.3 多信號分類算法 707 15.6.4 ESPRIT算法 708 15.6.5 階選擇準(zhǔn)則 710 15.6.6 實驗結(jié)果 710 15.7 小結(jié) 712 習(xí)題 713 計算機習(xí)題 719 附錄A 隨機數(shù)生成器 720 附錄B 設(shè)計線性相位FIR濾波器的過渡系數(shù)表 723 參考文獻(xiàn)和參考書目 727 索引 739
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