数字信号处理 Digital Signal Processing(Fourth Edition) (John G.Proakis，Dimitris G.Manolakis)

数字信号处理（MATLAB版）（第4版）在原有经典DSP内容上进一步拓展了统计数字信号处理部分基础理论与应用，将MATLAB作为一种计算工具，深入探讨了传统DSP和部分高级DSP的各种论题，并通过解答例题的方式，让读者获得更多的领悟。这就大大扩展了例题的选择范围和复杂程度，使得学生能够高效地学习这门课程。由于DSP应用主要是在DSP处理器上实现的各种算法或软件，因此需要相当的编程工作量。借助于MATLAB这样的交互式软件，学生可将精力主要放在学习新的和困难的概念上，而不是算法编程实现上。书中还讨论了若干生动实际的例题，剖析了一些有用的论题。该书适合于一切从事数字信号处理课程教学、学习和实际工作的教师、学生和工程技术人员参考使用。

第4版译者的话

第3版译者的话

第2版译者的话

译者的话

前言

作者简介

第1章  绪论

1．1  数字信号处理概述

1．2  MATLAB简介

1．3  数字信号处理应用

1．4  本书概述

第2章  离散时间信号与系统

2．1  离散时间信号

2．2  离散系统

2．3  卷积

2．4  差分方程

2．5  习题

第3章  离散时间傅里叶分析

3．1  离散时间傅里叶变换（DTFT）

3．2  DTFT性质

3．3  LTI系统的频域表示

3．4  采样和模拟信号重建

3．5  习题

第4章  z变换

4．1  双边z变换

4．2  z变换的重要性质

4．3  z反变换

4．4  z域的系统表示

4．5  差分方程的解

4．6  习题

第5章  离散傅里叶变换

5．1  离散傅里叶级数

5．2  在z域采样和重建

5．3  离散傅里叶变换

5．4  离散傅里叶变换的性质

5．5  利用DFT的线性卷积

5．6  快速傅里叶变换

5．7  习题

第6章  离散时间滤波器实现

6．1  基本单元

6．2  IIR滤波器结构

6．3  FIR滤波器结构

6．4  有限精度数值效应概述

6．5  数的表示

6．6  量化过程与误差特性

6．7  滤波器系数的量化

6．8  习题

第7章  FIR滤波器设计

7．1  预备知识

7．2  线性相位FIR滤波器的性质

7．3  窗口设计法

7．4  频率采样设计法

7．5  最优等波纹设计法

7．6  习题

第8章  ：IIR滤波器设计

8．1  某些预备知识

8．2  某些特定类型滤波器

8．3  原型模拟滤波器的特性

8．4  模拟一数字滤波器变换

8．5  利用MATLAB的低通滤波器设计

8．6  频带变换

8．7  习题

第9章  采样率转换

9．1  引言

9．2  按整数因子D抽取

9．3  按整数因子I内插

9．4  按有理因子I-D的采样率转换

9．5  采样率转换的FIR滤波器设计

9．6  采样率转换的FIR滤波器结构

9．7  习题

第10章  数字滤波器的舍入效应

10．1  A／D转换量化噪声分析

10．2  IIR数字滤波器的舍入效应

10．3  FIR数字滤波器的舍人效应

10．4  习题

第11章  关于自适应滤波的应用

11．1  用于系数调整的LMs算法

11．2  系统辨识或系统建模

11．3  宽带信号中的窄带干扰抑制

11．4  自适应谱线增强

11．5  自适应信道均衡

第12章  关于通信系统的应用

12．1  脉冲编码调制

12．2  差分PCM（DPCM）

12．3  自适应PCM（ADPCM）和DPCM

12．4  增量（△）调制（DM）

12．5  语音的线性预测编码（LPC）

12．6  双音多频（DTMF）信号

12．7  二进制数字通信系统

12．8  扩频通信系统

第13章  随机过程

13．1  随机变量

13．2  随机变量对

13．3  随机信号

13．4  功率谱密度

13．5  平稳随机过程通过线性时不变系统

13．6  常用随机过程

13．7  总结及参考资料

第14章  线性预测和最优线性滤波器

14．1  平稳随机过程的新息表示

14．2  前向和后向线性预测

14．3  标准方程组的解

14．4  线性预测误差滤波器的性质

14．5  AR格型和ARMA格一梯型滤波器

14．6  用于滤波和预测的维纳滤波器

14．7  总结及参考资料

第15章  自适应滤波器

15．1  自适应滤波器的应用

15．2  自适应直接型FIR滤波器

15．3  总结及参考资料

参考文献