數字信號處理

第1章 數字信號處理基礎 1.1 認識數字信號處理 1.1.1 什么是數字信號處理 1.1.2 為什么要處理數字信號 1.1.3 數字信號處理的一般模式 1.1.4 DSP技術的一些應用 1.2 模數和數模轉換 1.2.1 模擬信號采樣 1.2.2 采樣定理 1.2.3 連續(xù)幅度信號的量化 1.2.4 正弦信號的量化 1.2.5 量化采樣信號的編碼 1.2.6 數模轉換 1.3 一個簡單濾波器的設計 習題1 第2章 連續(xù)時間信號的離散分析 2.1 概述 2.2 數字濾波器的結構 2.3 數字濾波器的頻域分析 2.3.1 采樣 2.3.2 數字濾波 2.3.3 信號重建：零階保持 2.4 量化誤差 2.4.1 概述 2.4.2 量化誤差的白噪聲模型 2.4.3 采樣頻率和比特數 2.5 基于預測的采樣法：Δ調制和Σ-Δ調制 2.5.1 Δ調制 2.5.2 Σ-Δ調制 習題2 第3章 離散時間信號的傅里葉分析 3.1 概述 3.2 離散時間傅里葉變換 3.2.1 離散時間傅里葉變換定義 3.2.2 離散時間傅里葉變換性質 3.2.3 離散時間傅里葉變換的計算 3.3 離散傅里葉變換 3.4 用DFT作為DTFT的估計 3.5 使用DFT的頻譜估計 3.6 用DFT做卷積 3.7 用DFT/DCT進行壓縮 3.8 快速傅里葉變換FFT 3.8.1 為什么要進行快速傅里葉變換 3.8.2 快速傅里葉變換 3.8.3 離散傅里葉變換和卷積 3.9 離散余弦變換 3.9.1 離散余弦變換與離散傅里葉變換 3.9.2 離散余弦變換-Ⅱ 3.10 線性卷積、圓周卷積及其關系 3.10.1 線性卷積 3.10.2 DFT和圓周卷積 3.10.3 圓周卷積和線性卷積的關系 習題3 第4章 數字濾波器 4.1 認識濾波器——FIR和IIR 4.1.1 概述 4.1.2 FIR和IIR的定義 4.1.3 FIR濾波器和IIR濾波器的判別方法 4.1.4 FIR和IIR的特點 4.2 理想濾波器和非理想濾波器 4.2.1 理想濾波器 4.2.2 非理想濾波器的特征 4.2.3 遞歸和非遞歸濾波器 4.3 有限沖激響應濾波器 4.3.1 基于窗的濾波器 4.3.2 對稱性和線性相位特點 4.3.3 常用的窗 4.3.4 等波紋濾波器 4.3.5 切比雪夫逼近 4.3.6 普通濾波器 4.3.7 優(yōu)化方法 4.4 無限沖激響應濾波器 4.4.1 引言 4.4.2 歐拉逼近 4.4.3 雙線性變換 4.4.4 模擬濾波器的設計 4.4.5 巴特沃斯濾波器和切比雪夫濾波器的漸近性 4.4.6 頻率變換 習題4 第5章 數字濾波器的實現 5.1 概述 5.2 基本操作 5.3 數字濾波器的狀態(tài)空間實現 5.3.1 更通用的IIR濾波器狀態(tài)空間表示法 5.3.2 將濾波器分解為一階和二階部分 5.4 穩(wěn)健的數字濾波器實現方法 5.4.1 FIR濾波器的格型實現 5.4.2 零點和反射系數 5.4.3 IIR濾波器的格型實現 5.5 等波紋FIR濾波器的穩(wěn)健實現 習題5 第6章 多采樣率數字信號處理基本原理 6.1 概述 6.2 問題的描述和定義 6.3 對下采樣和上采樣的分析 6.3.1 離散時間序列的抽樣 6.3.2 下采樣 6.3.3 上采樣 6.4 有理因子的采樣率變換 6.4.1 基于整數因子 D 的抽取 6.4.2 基于整數因子 L 的內插 6.4.3 有理因子為 L／D 的重采樣 6.5 數字濾波器的多級實現 6.6 多采樣率系統(tǒng)的高效實現 6.6.1 恒等互換 6.6.2 線性濾波器的多相分解 6.7 多采樣率DSP的應用：數模變換 6.8 采樣頻率和量化誤差 習題6 第7章 時頻展開簡介 7.1 概述 7.2 短時傅里葉變換 7.3 蓋博變換 7.4 小波變換 7.5 遞歸多分辨分解 習題7 第8章 功率譜估計的現代方法 8.1 從經典譜估計到現代譜估計 8.2 譜估計的參數模型方法 8.3 AR模型的Yule-Walker方程 8.4 Levinson-Durbin算法 8.5 AR模型的穩(wěn)定性及其階的確定 8.6 AR譜估計的性質 8.6.1 AR譜估計隱含著自相關函數的外推 8.6.2 AR譜估計與最大熵譜估計等效 8.6.3 AR譜估計與線性預測譜估計等效 8.6.4 AR譜估計等效于最佳白化處理 8.6.5 AR譜估計的界 8.7 格型濾波器 8.8 AR模型參數提取方法 8.8.1 Yule-Walker法 8.8.2 協(xié)方差法 8.8.3 Burg法 習題8 附錄A 相關定理證明 附錄B 相關公式 參考文獻