數(shù)字信號(hào)處理（第3版）

緒論
第1章 離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)
1．1 離散時(shí)間信號(hào)
1．1．1 幾種最常用的典型序列
1．1．2 離散周期序列
1．1．3 序列的運(yùn)算
1．2 離散時(shí)間信號(hào)的傅里葉變換與z變換
1．2．1 離散時(shí)間信號(hào)的傅里葉變換
1．2．2 變換
1．2．3 逆z變換
1．2．4 z變換的性質(zhì)
1．2．5 Z變換與DTFT的關(guān)系
1．2．6 Parseval定理
1．3 離散時(shí)間系統(tǒng)
1．3．1 線性系統(tǒng)（1inearsystem）
1．3．2 時(shí)不變（time-invariant）系統(tǒng)
1．3．3 線性時(shí)不變（lineartime-invariant，LTI）系統(tǒng)
1．3．4 穩(wěn)定系統(tǒng)（stablesystem）和因果系統(tǒng)（causalsystem）
1．3．5 系統(tǒng)的差分方程描述
1．4 系統(tǒng)的頻率響應(yīng)及其系統(tǒng)函數(shù)
1．4．1 系統(tǒng)的頻率響應(yīng)
1．4．2 系統(tǒng)函數(shù)
1．4．3 系統(tǒng)函數(shù)與差分方程的關(guān)系
1．4．4 系統(tǒng)函數(shù)的零點(diǎn)與極點(diǎn)
1．4．5 FIR系統(tǒng)和IIR系統(tǒng)
1．5 本章小結(jié)
習(xí)題
實(shí)驗(yàn)一 熟悉MATLAB環(huán)境
附錄 MATLAB簡(jiǎn)介
第2章 信號(hào)的采樣與重建
2．1 數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的模擬接口
2．2 模擬信號(hào)的采樣與重建
2．3 采樣與重建中的模擬低通濾波器指標(biāo)特性
2．3．1 濾波器的幅頻特性
2．3．2 抗混疊濾波器的指標(biāo)特性
2．3．3 平滑濾波器的指標(biāo)特性
2．4 連續(xù)時(shí)間帶通信號(hào)的采樣
2．5 離散時(shí)間信號(hào)的采樣與插值
2．5．1 離散信號(hào)的采樣——整數(shù)M倍抽?。╠ecimation）
2．5．2 離散信號(hào)的插值——整數(shù)L倍內(nèi)插（interpolation）
2．5．3 抽取與插值相結(jié)合——采樣率按L／M改變
2．6 本章小結(jié)
習(xí)題
實(shí)驗(yàn)二 信號(hào)的采樣與重建
第3章 離散傅里葉變換及其快速算法
3．1 離散傅里葉變換
3．1．1 離散傅里葉級(jí)數(shù)
3．1．2 離散傅里葉變換
3．2 利用DFT進(jìn)行連續(xù)信號(hào)的頻譜分析
3．2．1 連續(xù)非周期信號(hào)的頻譜分析
3．2．2 連續(xù)周期信號(hào)的頻譜分析
3．3 快速傅里葉變換
3．3．1 按時(shí)間抽取的FFT
3．3．2 按頻率抽取的FFT
3．3．3 N為組合數(shù)的FFT和基四FFT
3．3．4 Chirp-z變換
3．4 關(guān)于FFT應(yīng)用中的幾個(gè)問(wèn)題
3．4．1 用FFT計(jì)算IDFT
3．4．2 實(shí)數(shù)序列的FFT
3．4．3 線性卷積的FFT算法
3．4．4 用FFT計(jì)算相關(guān)函數(shù)
3．4．5 用FFT計(jì)算二維離散傅里葉變換
3．5 本章小結(jié)
習(xí)題
實(shí)驗(yàn)三 快速傅里葉變換及其應(yīng)用
第4章 無(wú)限長(zhǎng)單位脈沖響應(yīng)（IIR）濾波器的設(shè)計(jì)方法
4．1 濾波器的基本原理
4．1．1 濾波器的分類
4．1．2 可實(shí)現(xiàn)濾波器的特性
4．2 模擬濾波器設(shè)計(jì)方法
4．2．1 巴特沃思（Butterworth）濾波器
4．2．2 切比雪夫（Chebyshev）濾波器
4．2．3 橢圓（elliptic）濾波器
4．2．4 模擬高通、帶通及帶阻濾波器的設(shè)計(jì)
4．2．5 用MATLAB設(shè)計(jì)模擬濾波器
4．3 根據(jù)模擬濾波器設(shè)計(jì)IIR濾波器
4．3．1 脈沖響應(yīng)不變法
4．3．2 雙線性變換法
4．3．3 用MATLAB設(shè)計(jì)IIR濾波器
4．4 從模擬濾波器低通原型到各種數(shù)字濾波器的頻率變換
4．4．1 低通變換
4．4．2 高通變換
4．4．3 帶通變換
4．4．4 帶阻變換
4．5 從低通數(shù)字濾波器到各種數(shù)字濾波器的頻率變換
4．5．1 數(shù)字低通-數(shù)字低通
4．5．2 數(shù)字低通-數(shù)字高通
4．5．3 數(shù)字低通-數(shù)字帶通
4．5．4 數(shù)字低通-數(shù)字帶阻
4．6 IIR數(shù)字濾波器的最優(yōu)化設(shè)計(jì)方法
4．6．1 帕德（Pade）逼近法
4．6．2 普羅尼（Prony）算法
4．7 本章小結(jié)
習(xí)題
實(shí)驗(yàn)四 IIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)
第5章 有限長(zhǎng)單位脈沖響應(yīng)（FIR）濾波器的設(shè)計(jì)方法
5．1 線性相位FIR濾波器的特點(diǎn)
5．1．1 線性相位的條件
5．1．2 幅度特性
5．1．3 零點(diǎn)特性
5．2 窗口設(shè)計(jì)法、
5．2．1 窗口函數(shù)對(duì)幅頻特性的影響
5．2．2 幾種常用的窗口函數(shù)
5．2．3 用MATLAB實(shí)現(xiàn)窗口設(shè)計(jì)法
5．3 頻率采樣設(shè)計(jì)法
5．4 FIR濾波器的最優(yōu)化設(shè)計(jì)
5．4．1 非線性最優(yōu)法¨
5．4．2 插值解法
5．4．3 雷米茲（Remez）交替算法
5．4．4 用MATLAB實(shí)現(xiàn)雷米茲交替算法
5．5 IIR與FIR數(shù)字濾波器的比較
5．6 本章小結(jié)
習(xí)題
實(shí)驗(yàn)五 FIR數(shù)字濾波器的設(shè)計(jì)
第6章 數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
6．1 數(shù)字濾波器的結(jié)構(gòu)
6．1．1 數(shù)字網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)流圖
6．1．2 IIR濾波器的結(jié)構(gòu)
6．1．3 FIR濾波器的結(jié)構(gòu)
6．2 量化與量化誤差
6．2．1 二進(jìn)制數(shù)的表示
6．2．2 定點(diǎn)制的量化誤差
6．2．3 A／D轉(zhuǎn)換的量化效應(yīng)
6．2．4 量化噪聲通過(guò)線性系統(tǒng)
6．3 有限字長(zhǎng)運(yùn)算對(duì)數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的影響
6．3．1 IIR濾波器的有限字長(zhǎng)效應(yīng)
6．3．2 FIR濾波器的有限字長(zhǎng)效應(yīng)
6．3．3 FFT計(jì)算中的有限字長(zhǎng)效應(yīng)
6．4 極限環(huán)振蕩
6．4．1 零輸入極限環(huán)振蕩
6．4．2 大信號(hào)極限環(huán)振蕩
6．5 系數(shù)量化對(duì)數(shù)字濾波器的影響
6．5．1 極點(diǎn)位置靈敏度
6．5．2 利用MATLAB分析系數(shù)量化對(duì)數(shù)字濾波器性能的影響
6．6 實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)
6．6．1 實(shí)時(shí)數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)
6．6．2 數(shù)字信號(hào)處理器DSP
6．6．3 現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA
6．7 本章小結(jié)
習(xí)題
第7章 多采樣率信號(hào)處理
7．1 抽取濾波器與內(nèi)插濾波器
7．1．1 抽取濾波器
7．1．2 內(nèi)插濾波器
7．1．3 抽取濾波器的FIR結(jié)構(gòu)
7．1．4 內(nèi)插濾波器的FIR結(jié)構(gòu)
7．2 過(guò)采樣（oversampling）技術(shù)
7．2．1 過(guò)采樣A／D轉(zhuǎn)換器和D／A轉(zhuǎn)換器
7．2．2 噪聲整形技術(shù)
7．3 正交鏡像濾波器組（quadraturemirrorfilter，QMF）
7．3．1 數(shù)字濾波器組的一般概念和定義
7．3．2 正交鏡像濾波器組
7．3．3 QMF公共低通濾波器的FIR設(shè)計(jì)
7．4 樹狀結(jié)構(gòu)濾波器組
7．4．1 倍頻程分隔的分析濾波器組
7．4．2 倍頻程分隔的綜合濾波器組
7．5 離散小波（wavelet）變換
7．5．1 連續(xù)小波變換
7．5．2 多分辨率分析
7．5．3 二進(jìn)小波
7．5．4 二進(jìn)小波變換與濾波器組
7．6 本章小結(jié)
習(xí)題
部分習(xí)題答案
參考文獻(xiàn)