第1章 绪 论 1
目 录 1
1.1数字信号处理的目的 2
1.2数字信号处理的应用 3
1.3数字信号处理的形态 6
1.4数字信号处理的发展 7
第2章数字信号处理的数学基础 11
2.1拉普拉斯变换与傅里叶变换 12
2.1.1 拉普拉斯变换与拉普拉斯反变换 12
2.1.2 拉普拉斯变换的性质 17
3.5线性动态系统的稳定性 1 19
3.5.1 连续时间系统传递函数的稳定性 1 19
2.1.3傅里叶变换与傅里叶反变换 19
2.1.4傅里叶变换的性质 20
2.1.5 傅里叶级数与正交函数系 21
2.2 z变换与采样过程 23
2.2.1 差分方程与z变换 23
2.2.2拉普拉斯变换与采样定理 24
2.2.3 拉普拉斯变换与z变换 33
2.2.4 z反变换 34
2.2.5 z变换的性质 36
2.2.6 单位冲激响应与z变换 38
2.2.7傅里叶变换与z变换 39
2.2.8 傅里叶变换与采样定理 41
2.3.1 DFT的定义 42
2.3 DFT与FFT 42
2.3.2 DFT的性质 43
2.3.3 窗函数 46
2.3.4 FFT的概念 50
2.3.5 FFT的算法 51
2.4矩阵与线性方程 56
2.4.1 线性独立与阶数 56
2.4.2 二次型与正定矩阵 57
2.4.3 标准型与对角化 58
2.4.4 向量和矩阵的微分 59
2.4.5 逆矩阵和行列式定理 61
2.4.6 最小二乘解与最小范数解 63
2.4.7特殊联立一次方程的数值解法 64
2.4.8 线性向量微分方程的解法 66
第3章数字信号处理中的系统理论 69
3.1线性动态系统的基础知识 70
3.1.1 线性系统与非线性系统 70
3.1.2 连续时间系统与离散时间系统 72
3.1.3 定常系统与非定常系统 73
3.2线性动态系统的数学模型 74
3.2.1 连续时间系统的传递函数模型 74
3.2.2 离散时间系统的传递函数模型 78
3.2.3 连续时间系统的状态变量模型 80
3.2.4 离散时间系统的状态变量模型 83
3.2.5 从状态变量模型转换为传递函数模型 84
3.2.6 从传递函数模型转换为状态变量模型 87
3.2.7 数学模型的方框图表示 89
3.3.1 线性离散时间系统分析 91
3.3.2 线性采样数据系统的状态空间法分析 91
3.3线性离散时间系统分析 91
3.3.3 线性采样数据系统的z变换法分析 92
3.3.4 用采样数据系统近似连续时间系统 96
3.4线性动态系统的结构 98
3.4.1 线性动态系统的可控制性 98
3.4.2 线性动态系统的可观测性 103
3.4.3 线性动态系统的零极点抵消 106
3.4.4 线性动态系统的标准型 115
3.5.2 离散时间系统传递函数的稳定性 123
3.5.3 连续时间系统状态方程的稳定性 125
3.5.4 离散时间系统状态方程的稳定性 132
第4章数字滤波器基础 135
4.1模拟滤波器的频率特性 136
4.1.1 模拟电路的振幅特性与相位特性 136
4.1.2模拟滤波器的种类 140
4.1.3 巴特沃思滤波器 141
4.1.4切比雪夫滤波器 145
4.2数字滤波器的分类 147
4.2.1 用数字滤波器进行信号处理的过程 148
4.2.2 数字滤波器的分类 149
4.3数字滤波器的频率特性 150
4.3.1 振幅特性 150
4.3.2 相位特性 152
4.4数字滤波器的结构及误差分析 153
4.4.1 数字滤波器的结构 154
4.4.2数字滤波器的误差分析 156
4.5.1 窗函数法设计 157
4.5 FIR数字滤波器的设计 157
4.5.2 线性相位滤波器的优化设计 159
4.6IIR数字滤波器的设计 163
4.6.1s-z变换法设计 163
4.6.2 近似线性相位滤波器的优化设计 164
第5章数字语音信号处理 169
5.1语音形成过程的模型 170
5.1.1 语音的特征和分类 170
5.1.2 语音形成的模型 173
5.1.3 声道的传递函数模型 175
5.2线性预测分析方式 178
5.2.1 全极点型模型 178
5.2.2 辅音的全极点型模型 180
5.2.3 元音的全极点型模型 181
5.2.4模型的增益 182
5.3.1 PARCOR方式的基本概念 183
5.3 PARCOR方式 183
5.3.2计算PARCOR系数的算法 184
5.3.3PARCOR方式的格型滤波器实现 186
5.4倒谱方式 189
5.4.1倒谱的概念 189
5.4.2倒谱的性质 190
第6章数字图像处理基础 197
6.1.1 图像的采样 198
6.1 图像的采样和量化 198
6.1.2 图像的量化 203
6.2图像的数学模型 206
6.2.1 图像数学模型的种类 206
6.2.2 图像数学模型的辨识 207
6.3二维DFT 209
6.3.1 二维DFT的定义 209
6.3.2 二维DFT的性质 210
6.4.1 用灰度变换进行对比度增强 212
6.4数字图像增强 212
6.4.2 用直方图修正进行对比度增强 216
6.4.3 用微分操作进行图像锐化 222
6.4.4 图像的平滑 224
6.5数字图像复元 227
6.5.1 点扩展函数 228
6.5.2 图像的恶化过程 229
6.5.3 恶化图像的复元过程 231
6.5.4 二维数字滤波器 232
6.5.5 用二维FIR滤波器进行图像复元 234
6.6数字图像压缩 235
6.6.1 变换编码方式 235
6.6.2预测编码方式 241
数字信号处理有关文献 245
参考文献 257
索引 265