第1章 緒論
1.1 信號、系統(tǒng)及信號處理
1.1.1 數(shù)字信號處理系統(tǒng)的基本組成
1.1.2 數(shù)字信號處理與模擬信號處理相比的優(yōu)點
1.2 信號分類
1.2.1 多通道信號與多維信號
1.2.2 連續(xù)時間信號和離散時間信號
1.2.3 連續(xù)值信號與離散值信號
1.2.4 確定性信號與隨機信號
1.3 連續(xù)時間信號與離散時間信號中的頻率概念
1.3.1 連續(xù)時間正弦信號
1.3.2 離散時間正弦信號
1.3.3 諧相關(guān)的復(fù)指數(shù)信號
1.4 模數(shù)和數(shù)模轉(zhuǎn)換
1.4.1 模擬信號采樣
1.4.2 采樣定理
1.4.3 連續(xù)幅度信號的量化
1.4.4 正弦信號的量化
1.4.5 量化采樣信號的編碼
1.4.6 數(shù)模轉(zhuǎn)換
1.4.7 數(shù)字信號與系統(tǒng)及離散時間信號與系統(tǒng)的分析
1.5 小結(jié)與參考文獻
習題
第2章 離散時間信號與系統(tǒng)
2.1 離散時間信號
2.1.1 離散時間信號的基本元素
2.1.2 離散時間信號的分類
2.1.3 離散時間信號的簡單處理
2.2 離散時間系統(tǒng)
2.2.1 系統(tǒng)的輸入-輸出描述
2.2.2 離散時間系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖表示
2.2.3 離散時間系統(tǒng)的分類
2.2.4 離散時間系統(tǒng)的互連
2.3 離散時間線性時不變系統(tǒng)的分析
2.3.1 線性系統(tǒng)的分析方法
2.3.2 離散時間信號分解為沖激信號
2.3.3 LTI系統(tǒng)對任意輸入的響應(yīng):卷積和
2.3.4 卷積的性質(zhì)以及LTI系統(tǒng)的互連
2.3.5 因果LTI系統(tǒng)
2.3.6 線性時不變系統(tǒng)的穩(wěn)定性
2.3.7 有限長和無限長沖激響應(yīng)的系統(tǒng)
2.4 由差分方程描述的離散時間系統(tǒng)
2.4.1 遞歸和非遞歸的離散時間系統(tǒng)
2.4.2 由常系數(shù)差分方程描述的線性時不變系統(tǒng)的特性
2.4.3 線性常系數(shù)差分方程的解
2.4.4 線性時不變遞歸系統(tǒng)的沖激響應(yīng)
2.5 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn)
2.5.1 線性時不變系統(tǒng)的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)
2.5.2 FIR系統(tǒng)的遞歸和非遞歸實現(xiàn)
2.6 離散時間信號的相關(guān)性
2.6.1 互相關(guān)和自相關(guān)序列
2.6.2 自相關(guān)和互相關(guān)序列的性質(zhì)
2.6.3 周期序列的相關(guān)性
2.6.4 輸入-輸出相關(guān)序列
2.7 小結(jié)與參考文獻
習題
第3章 z變換及其在線性時不變系統(tǒng)分析中的應(yīng)用
3.1 z變換
3.1.1 z正變換
3.1.2 z逆變換
3.2 z變換的性質(zhì)
3.3 有理z變換
3.3.1 極點和零點
3.3.2 因果信號的極點位置和時域行為
3.3.3 線性時不變系統(tǒng)的系統(tǒng)函數(shù)
3.4 z逆變換
3.4.1 圍線積分法求z逆變換
3.4.2 冪級數(shù)展開法求z逆變換
3.4.3 部分分式展開法求z逆變換
3.4.4 有理z變換的分解
3.5 z域線性時不變系統(tǒng)的分析
3.5.1 有理系統(tǒng)函數(shù)的系統(tǒng)響應(yīng)
3.5.2 暫態(tài)響應(yīng)和穩(wěn)態(tài)響應(yīng)
3.5.3 因果性和穩(wěn)定性
3.5.4 零極點抵消
3.5.5 多階極點和穩(wěn)定性
3.5.6 二階系統(tǒng)的穩(wěn)定性
3.6 單邊z變換
3.6.1 定義和性質(zhì)
3.6.2 差分方程的求解
3.6.3 具有非零初始條件的零極點系統(tǒng)的響應(yīng)
3.7 小結(jié)與參考文獻
習題
第4章 信號的頻率分析
4.1 連續(xù)時間信號的頻率分析
4.1.1 連續(xù)時間周期信號的傅里葉級數(shù)
4.1.2 周期信號的功率密度譜
4.1.3 連續(xù)時間非周期信號的傅里葉變換
4.1.4 非周期信號的能量密度譜
4.2 離散時間信號的頻率分析
4.2.1 離散時間周期信號的傅里葉級數(shù)
4.2.2 周期信號的功率密度譜
4.2.3 離散時間非周期信號的傅里葉變換
4.2.4 傅里葉變換的收斂性
4.2.5 非周期信號的能量密度譜
4.2.6 傅里葉變換和z變換的關(guān)系
4.2.7 倒譜
4.2.8 單位圓上有極點的信號的傅里葉變換
4.2.9 信號的頻域分類:帶寬的概念
4.2.10某些自然信號的頻率范圍
4.3 頻域和時域的信號特性
4.4 離散時間信號傅里葉變換的性質(zhì)
4.4.1 傅里葉變換的對稱性質(zhì)
4.4.2 傅里葉變換的定理和性質(zhì)
4.5 小結(jié)與參考文獻
習題
第5章 LTI系統(tǒng)的頻域分析
5.1 線性時不變系統(tǒng)的頻域特性
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)
5.1.2 正弦輸入信號的穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)響應(yīng)
5.1.3 周期輸入信號的穩(wěn)態(tài)響應(yīng)
5.1.4 非周期輸入信號的響應(yīng)
5.2 LTI系統(tǒng)的頻率響應(yīng)
5.2.1 具有有理系統(tǒng)函數(shù)系統(tǒng)的頻率響應(yīng)
5.2.2 頻率響應(yīng)函數(shù)的計算
5.3 LTI系統(tǒng)輸出的相關(guān)函數(shù)和頻譜
5.3.1 輸入-輸出相關(guān)函數(shù)和頻譜
5.3.2 隨機輸入信號的相關(guān)函數(shù)和功率譜
5.4 作為頻率選擇濾波器的線性時不變系統(tǒng)
5.4.1 理想濾波器特性
5.4.2 低通、高通和帶通濾波器
5.4.3 數(shù)字諧振器
5.4.4 槽口濾波器
5.4.5 梳狀濾波器
5.4.6 全通濾波器
5.4.7 數(shù)字正弦振蕩器
5.5 逆系統(tǒng)和去卷積
5.5.1 線性時不變系統(tǒng)的可逆性
5.5.2 最小相位、最大相位及混合相位系統(tǒng)
5.5.3 系統(tǒng)辨識與去卷積
5.5.4 同態(tài)去卷積
5.6 小結(jié)與參考文獻
習題
第6章 信號的采樣與重建
6.1 理想的連續(xù)時間信號采樣與重建
6.2 連續(xù)時間信號的離散時間處理
6.3 模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器
6.3.1 模數(shù)轉(zhuǎn)換器
6.3.2 量化與編碼
6.3.3 量化誤差分析
6.3.4 數(shù)模轉(zhuǎn)換器
6.4 連續(xù)時間帶通信號的采樣與重建
6.4.1 均勻或一階采樣
6.4.2 交叉或非均勻二階采樣
6.4.3 帶通信號的表示
6.4.4 利用帶通信號表示進行采樣
6.5 離散時間信號采樣
6.5.1 離散時間信號采樣和插值
6.5.2 帶通離散時間信號表示和采樣
6.6 過采樣A/D轉(zhuǎn)換器和D/A轉(zhuǎn)換器
6.6.1 過采樣A/D轉(zhuǎn)換器
6.6.2 過采樣D/A轉(zhuǎn)換器
6.7 小結(jié)與參考文獻
習題
第7章 離散傅里葉變換的特性及應(yīng)用
7.1 頻域采樣:離散傅里葉變換
7.1.1 離散時間信號的頻域采樣和重建
7.1.2 離散傅里葉變換
7.1.3 DFT是線性變換
7.1.4 DFT與其他變換的關(guān)系
7.2 DFT的性質(zhì)
7.2.1 周期性、線性和對稱性
7.2.2 兩個DFT的乘法和圓周卷積
7.2.3 DFT的其他性質(zhì)
7.3 基于DFT的線性濾波算法
7.3.1 在線性濾波中使用DFT
7.3.2 長數(shù)據(jù)序列濾波
7.4 利用DFT對信號進行頻率分析
7.5 離散余弦變換
7.5.1 FDCT
7.5.2 IDCT
7.5.3 DCT是正交變換
7.6 小結(jié)與參考文獻
習題
第8章 DFT的有效計算:快速傅里葉變換算法
8.1 DFT的有效計算:FFT算法
8.1.1 直接計算DFT
8.1.2 用分而治之的方法計算DFT
8.1.3 基2 FFT算法
8.1.4 基4 FFT算法
8.1.5 分裂基FFT算法
8.1.6 FFT算法的實現(xiàn)
8.2 FFT算法的應(yīng)用
8.2.1 有效計算兩個實序列的DFT
8.2.2 有效計算2N點實序列的DFT
8.2.3 FFT算法在線性濾波與相關(guān)分析中的應(yīng)用
8.3 用線性濾波法計算DFT
8.3.1 Goertzel算法
8.3.2 調(diào)頻z變換算法
8.4 DFT計算中的量化效應(yīng)
8.4.1 直接計算DFT的量化誤差
8.4.2 FFT算法的量化誤差
8.5 小結(jié)與參考文獻
習題
第9章 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn)
9.1 離散時間系統(tǒng)的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)
9.2 FIR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
9.2.1 直接型結(jié)構(gòu)
9.2.2 級聯(lián)型結(jié)構(gòu)
9.2.3 頻率采樣結(jié)構(gòu)
9.2.4 格型結(jié)構(gòu)
9.3 IIR系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
9.3.1 直接型結(jié)構(gòu)
9.3.2 信號流圖和轉(zhuǎn)置結(jié)構(gòu)
9.3.3 級聯(lián)型結(jié)構(gòu)
9.3.4 并聯(lián)型結(jié)構(gòu)
9.3.5 IIR系統(tǒng)的格型結(jié)構(gòu)和格型梯狀結(jié)構(gòu)
9.4 數(shù)的表示
9.4.1 數(shù)的定點表示
9.4.2 二進制數(shù)的浮點表示
9.4.3 舍入與截尾引起的誤差
9.5 濾波器系數(shù)的量化效應(yīng)
9.5.1 濾波器系數(shù)量化效應(yīng)的敏感度分析
9.5.2 FIR濾波器的系數(shù)量化
9.6 數(shù)字濾波器中的舍入效應(yīng)
9.6.1 遞歸系統(tǒng)的極限環(huán)振蕩
9.6.2 尺度變換以防止溢出
9.6.3 數(shù)字濾波器定點實現(xiàn)中量化效應(yīng)的統(tǒng)計描述
9.7 小結(jié)與參考文獻
習題
第10章 數(shù)字濾波器設(shè)計
10.1 整體考慮
10.1.1 因果性及其含義
10.1.2 實際選頻濾波器的特性
10.2 FIR濾波器的設(shè)計
10.2.1 對稱和反對稱的FIR濾波器
10.2.2 使用窗函數(shù)設(shè)計線性相位FIR濾波器
10.2.3 采用頻率采樣方法設(shè)計線性相位FIR濾波器
10.2.4 最優(yōu)等紋波線性相位FIR濾波器的設(shè)計
10.2.5 FIR微分器設(shè)計
10.2.6 希爾伯特變換器的設(shè)計
10.2.7 線性相位FIR濾波器設(shè)計方法的比較
10.3 從模擬濾波器設(shè)計IIR濾波器
10.3.1 用導(dǎo)數(shù)逼近設(shè)計IIR濾波器
10.3.2 用沖激不變設(shè)計IIR濾波器
10.3.3 利用雙線性變換設(shè)計IIR濾波器
10.3.4 通用模擬濾波器的特性
10.3.5 基于雙線性變換的數(shù)字濾波器設(shè)計的一些例子
10.4 頻率變換
10.4.1 模擬域頻率變換
10.4.2 數(shù)字域頻率變換
10.5 小結(jié)與參考文獻
習題
第11章 多速率數(shù)字信號處理
11.1 引言
11.2 以因子D抽取
11.3 以因子I內(nèi)插
11.4 以有理因子I/D轉(zhuǎn)換采樣率
11.5 采樣率轉(zhuǎn)換的實現(xiàn)
11.5.1 多相濾波器結(jié)構(gòu)
11.5.2 濾波器和下采樣器/上采樣器的相互交換
11.5.3 利用級聯(lián)積分器的梳狀濾波器轉(zhuǎn)換采樣率
11.5.4 抽取和內(nèi)插濾波器的多相結(jié)構(gòu)
11.5.5 有理采樣率轉(zhuǎn)換的結(jié)構(gòu)
11.6 采樣率轉(zhuǎn)換的多級實現(xiàn)
11.7 帶通信號的采樣率轉(zhuǎn)換
11.8 以任意因子的采樣率轉(zhuǎn)換
11.8.1 利用多相內(nèi)插器任意重采樣
11.8.2 利用Farrow濾波器結(jié)構(gòu)任意重采樣
11.9 多速率信號處理的應(yīng)用
11.9.1 移相器的設(shè)計
11.9.2 不同采樣率數(shù)字系統(tǒng)的接口技術(shù)
11.9.3 窄帶低通濾波器的實現(xiàn)
11.9.4 語音信號子帶編碼
11.10數(shù)字濾波器組
11.10.1 均勻濾波器組的多相結(jié)構(gòu)
11.10.2 復(fù)用轉(zhuǎn)接器
11.11雙通道正交鏡像濾波器組
11.11.1 消除混疊效應(yīng)
11.11.2 準確重構(gòu)的條件
11.11.3 QMF組的多相形式
11.11.4 線性相位FIR QMF組
11.11.5 IIR QMF組
11.11.6 準確重構(gòu)雙通道FIR QMF組
11.11.7 子帶編碼中的雙通道QMF組
11.12M通道QMF組
11.12.1 無混疊和準確重構(gòu)的條件
11.12.2 M通道QMF組的多相形式
11.13小結(jié)與參考文獻
習題
第12章 線性預(yù)測和最優(yōu)線性濾波器
12.1 隨機信號、相關(guān)函數(shù)和功率譜
12.1.1 隨機過程
12.1.2 平穩(wěn)隨機過程
12.1.3 統(tǒng)計（集合）平均
12.1.4 聯(lián)合隨機過程的統(tǒng)計平均
12.1.5 功率譜密度
12.1.6 離散時間隨機信號
12.1.7 離散時間隨機過程的時間平均
12.1.8 均值遍歷過程
12.1.9 相關(guān)遍歷過程
12.2 平穩(wěn)隨機過程的修正表示
12.2.1 有理功率譜
12.2.2 濾波器參數(shù)和自相關(guān)序列的關(guān)系
12.3 前向和后向線性預(yù)測
12.3.1 前向線性預(yù)測
12.3.2 后向線性預(yù)測
12.3.3 格型前向和后向預(yù)測器的最優(yōu)反射系數(shù)
12.3.4 AR過程和線性預(yù)測的關(guān)系
12.4 正規(guī)方程的解
12.4.1 Levinson-Durbin算法
12.4.2 Schur算法
12.5 線性預(yù)測誤差濾波器的性質(zhì)
12.6 AR格型和ARMA格梯型濾波器
12.6.1 AR格型結(jié)構(gòu)
12.6.2 ARMA過程和格梯型濾波器
12.7 用于濾波和預(yù)測的維納濾波器
12.7.1 FIR維納濾波器
12.7.2 線性均方估計的正交性原理
12.7.3 IIR維納濾波器
12.7.4 非因果維納濾波器
12.8 小結(jié)與參考文獻
習題
第13章 自適應(yīng)濾波器
13.1 自適應(yīng)濾波器的應(yīng)用
13.1.1 系統(tǒng)標識或系統(tǒng)模型
13.1.2 自適應(yīng)通道均衡器
13.1.3 電話通道數(shù)據(jù)傳輸中的回聲消除
13.1.4 對寬帶信號中的窄帶干擾的抑制
13.1.5 自適應(yīng)線譜增強器
13.1.6 自適應(yīng)噪聲消除
13.1.7 語音信號的線性預(yù)測編碼
13.1.8 自適應(yīng)陣列
13.2 自適應(yīng)直接型FIR濾波器——LMS算法
13.2.1 最小均方誤差準則
13.2.2 LMS算法
13.2.3 隨機梯度相關(guān)算法
13.2.4 LMS算法的性質(zhì)
13.3 自適應(yīng)直接型濾波器——RLS算法
13.3.1 RLS算法
13.3.2 LDU因式分解與平方根算法
13.3.3 快速RLS算法
13.3.4 直接型RLS算法的性質(zhì)
13.4 自適應(yīng)格子-梯型濾波器
13.4.1 遞歸最小二乘方格子-梯型算法
13.4.2 其他格型算法
13.4.3 格子-梯型算法的性質(zhì)
13.5 小結(jié)與參考文獻
習題
第14章 功率譜估計
14.1 基于有限長信號觀察的功率譜估計
14.1.1 能量密度譜計算
14.1.2 隨機信號的自相關(guān)和功率譜估計:周期圖
14.1.3 使用DFT的功率譜估計
14.2 功率譜估計的非參數(shù)化方法
14.2.1 Bartlett方法:平均周期圖
14.2.2 Welch方法:平均修正的周期圖
14.2.3 Blackman和Tukey圖基方法:平滑周期圖
14.2.4 非參數(shù)的功率譜估計器的性能特征
14.2.5 非參數(shù)的功率譜估計器的計算需求
14.3 功率譜估計的參數(shù)化方法
14.3.1 自相關(guān)和模型參數(shù)之間的關(guān)系
14.3.2 AR模型參數(shù)的Yule-Walker求解方法
14.3.3 AR模型參數(shù)的Burg求解方法
14.3.4 AR模型參數(shù)的非約束條件的最小二乘方求解方法
14.3.5 AR模型參數(shù)的順序估計方法
14.3.6 AR模型階數(shù)的選擇
14.3.7 功率譜估計的MA模型
14.3.8 功率譜估計的ARMA模型
14.3.9 一些實驗結(jié)果
14.4 濾波器組方法
14.4.1 周期圖的濾波器組實現(xiàn)
14.4.2 最小方差譜估計
14.5 功率譜估計的本征分析方法
14.5.1 Pisarenko 諧波分解方法
14.5.2 具有白噪聲的正弦信號的自相關(guān)矩陣的本征分解
14.5.3 MUSIC算法
14.5.4 ESPRIT 算法
14.5.5 階數(shù)選擇準則
14.5.6 實驗結(jié)果
14.6 小結(jié)與參考文獻
習題
附錄A 隨機數(shù)字發(fā)生器
附錄B 線性相位FIR濾波器設(shè)計的轉(zhuǎn)換系數(shù)表
參考文獻
習題答案
索引