数位讯号处理：Python程式实作（附范例光碟）（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书详细介绍DSP技术、理论与应用，且有丰富的范例、习题以及解答，强调理论与技术是不可或缺的，并用Python程式设计，进行DSP技术实作，借此培养实务研发能力。

本书特色

　　1.由浅入深介绍数位讯号处理(Digital Signal Processing, DSP)的理论基础、相关技术与实际应用等课题，其中包含丰富的范例、习题与解答。

　　2.以主题式的章节安排，内容涵盖DSP基础理论与关键技术，包含：类比与数位讯号、讯号生成、杂讯、DSP系统、卷积与相关、傅立叶级数与转换、z转换、FIR/IIR泸波器、频谱分析、频率响应等，强调理论与技术的紧密结合。

　　3.使用Python程式设计，在每个章节中均根据主题进行DSP技术的实作，借此培养DSP技术的实务研发能力，实现「做中学」的学习理念。

　　4.本书适合作为电机、电子、资工等相关科系的教科书，同时也适合作为自我进修的参考书籍。
 

《数位讯号处理：Python程式实作（附范例光碟）（第二版）》内容概述 本书旨在为读者提供一个全面且深入的数位讯号处理（Digital Signal Processing, DSP）领域的学习路径，重点在于结合现代程式语言Python的强大功能，实现理论与实践的无缝对接。本书的结构设计力求严谨，内容覆盖了从基础概念到高阶应用的完整体系，确保读者不仅理解DSP的数学原理，更能熟练运用程式工具进行实际的分析与设计。 全书的叙事逻辑遵循“理论奠基—工具介绍—核心技术—进阶应用”的递进方式，确保读者在掌握了理论基础后，能迅速过渡到实际的程式操作中。我们精选了最适合进行科学计算和数据分析的Python生态系统——包括NumPy、SciPy、Matplotlib等核心库——作为实现所有范例的工具。 第一部分：理论基础与离散系统分析（奠定坚实基础） 本部分是全书的基石，详细介绍了DSP的数学和概念框架。 1. 讯号与系统基础： 首先界定了连续时间系统与离散时间系统的区别，这是理解DSP的出发点。我们深入探讨了离散时间讯号的表示方法，如取样（Sampling）的必要性和基本原理。重点讲解了基本的时域系统特性，如线性、时不变性（LTI），并通过数学推导展示了卷积（Convolution）在LTI系统分析中的核心地位。我们使用矩阵运算的方式引入了离散系统的表示法，为后续的程式实现打下基础。 2. Z转换：DSP的数学核心： Z转换是连接时域和频域的桥梁。本书细致地阐述了单边和双边Z转换的定义、收敛域（ROC）的概念及其物理意义。针对常见的离散时间序列（如指数序列、阶跃序列）求取其Z转换，并详细推导了时移、乘法、卷积等重要性质在Z域的表现。此外，本书特别强调了利用Z转换求解线性常系数差分方程（LCCDE），这是设计和分析数字滤波器的理论基础。 3. 离散傅立叶分析（DFT）： 傅立叶分析是DSP的另一大支柱。我们从连续时间傅立叶级数和傅立叶变换出发，自然过渡到离散傅立叶变换（DFT）的定义。本书清晰地解释了DFT的周期性和共轭对称性，以及它与连续傅立叶变换之间的关系，特别是如何通过取样频率和讯号长度来影响频谱的解析度。同时，快速傅立叶变换（FFT）作为DFT的高效算法被引入，简要介绍了其蝶形运算结构，为后续使用Python库进行高效频谱分析做好了铺垫。 第二部分：数字滤波器设计与实现（核心应用） 在奠定了理论基础后，本部分聚焦于DSP中最常用和最核心的技术——数字滤波器的设计。 1. 滤波器分类与性能指标： 明确区分了无限冲激响应（IIR）和有限冲激响应（FIR）两种基本滤波器结构，并详细对比了它们的优缺点（如相位特性、稳定性、计算复杂度）。介绍并量化了衡量滤波器性能的关键指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽等，这些指标直接指导了设计过程。 2. FIR 滤波器设计： 本章重点介绍基于窗函数（Windowing）的FIR滤波器设计方法。详细分析了矩形窗、汉宁窗（Hanning）、海明窗（Hamming）、布莱克曼窗（Blackman）等常见窗函数的特性及其对频谱泄漏的影响。读者将学习如何根据所需指标选择合适的窗函数和滤波器阶数，并使用Python工具箱直接生成滤波器系数。 3. IIR 滤波器设计： IIR滤波器的设计通常依赖于连续时间滤波器的模拟设计，并使用双线性变换（Bilinear Transform）或脉冲响应不变法（Impulse Invariance）进行离散化。本书详述了这两种经典方法的数学推导和实际操作步骤。重点讲解了如何将巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）等原型模拟滤波器转换为数字滤波器，并对IIR滤波器的稳定性问题进行了必要的讨论。 4. 滤波器实现与结构： 讨论了如何将设计出的滤波器系数转化为实际的差分方程实现。讲解了直接型、级联型和并联型等实现结构，并分析了这些结构在运算量和数值稳定性方面的差异。 第三部分：Python编程实战与进阶主题（实践与拓展） 本部分将理论知识转化为实际的代码操作，并探讨了更高级的DSP议题。 1. Python环境与基础运算： 详细介绍了配置Python环境、安装必要的科学计算库（NumPy, SciPy, Matplotlib）的过程。随后，重点讲解了如何使用NumPy进行高效的向量和矩阵运算，如何使用SciPy的`signal`模块加载、生成标准测试讯号（如正弦波、方波、随机噪声），以及如何利用Matplotlib进行多维度、高质量的图形绘制，包括时域波形图、幅度谱、相位谱图等。 2. 频谱分析的高级技巧： 深入探讨了频谱分析的实际挑战，如频率分辨率与时间长度的权衡。除了标准的FFT应用外，还介绍了周期图（Periodogram）的改进方法，例如Welch平均周期图，以降低噪声方差。对于非平稳讯号，本书引入了短时傅立叶变换（STFT），并通过可视化展示了二维时频图（Spectrogram）的解读方法。 3. 适应性滤波基础： 介绍了适应性滤波的概念，即滤波器系数能够根据输入讯号的统计特性自动调整。重点讲解了最小均方误差（LMS）算法的基本原理、收敛速度与步长的关系，并展示了LMS在噪声消除等简单场景中的Python实现案例。 4. 实例驱动： 全书贯穿了大量的、贴合实际的编程范例。这些范例不仅仅是公式的翻译，而是包含了数据读取、预处理、核心算法执行、结果可视化和性能评估的完整流程。例如，如何使用数字滤波器去除一段音频录音中的特定频率噪声，或者如何利用FFT分析心电图（ECG）中的主要频率成分。 光碟内容配合： 随书附带的光碟（或在线资源）包含了所有章节中涉及的Python原始码文件、测试数据文件，以及可直接运行的Jupyter Notebook范例。这确保了读者能够“边读边练”，即时验证所学理论的实现效果。 本书的最终目标是培养读者独立解决复杂数位讯号处理问题的能力，使其能够熟练地将理论知识转化为高效、可验证的Python代码解决方案。

第一章 介绍
1.1 讯号
1.2 系统
1.3 讯号处理
1.4 DSP技术应用
1.5 音讯档案格式
1.6 音讯处理软体
1.7 Python程式语言

第二章 类比讯号
2.1 基本概念
2.2 弦波
2.3 复数
2.4 复数指数讯号
2.5 相量与相量加法

第三章 数位讯号
3.1 基本概念
3.2 取样与量化
3.3 数学表示法
3.4 基本的数位讯号
3.5 数位音讯档
3.6 即时可视化

第四章 讯号生成
4.1 基本概念
4.2 週期性讯号
4.3 非週期性讯号

第五章 杂讯
5.1 基本概念
5.2 均匀杂讯
5.3 高斯杂讯
5.4 布朗尼杂讯
5.5 脉冲杂讯
5.6 讯号杂讯比

第六章 DSP系统
6.1 基本概念
6.2 基本运算
6.3 取样率转换
6.4 音讯档DSP

第七章 卷积
7.1 卷积
7.2 卷积与泸波
7.3 音讯档泸波

第八章 相关
8.1 交互相关
8.2 自相关
8.3 自相关应用

第九章 傅立叶级数与转换
9.1 傅立叶级数
9.2 傅立叶转换
9.3 离散时间傅立叶转换
9.4 离散傅立叶转换

第十章 z转换
10.1 z转换
10.2 z转换范例
10.3 z转换性质
10.4 转换函式
10.5 零点与极点
10.6 反z转换

第十一章 FIR泸波器
11.1 基本概念
11.2 FIR泸波器
11.3 FIR泸波器应用

第十二章 IIR泸波器
12.1 基本概念
12.2 脉冲响应
12.3 步阶响应
12.4 IIR泸波器应用

第十三章 频谱分析
13.1 基本概念
13.2 傅立叶频谱
13.3 功率频密度

第十四章 频率响应
14.1 基本概念
14.2 泸波器分类
14.3 频率响应范例

第十五章 频率域DSP
15.1 基本概念
15.2 理想泸波器
15.3 频谱平移
15.4 音讯档的频率域DSP

第十六章 泸波器设计
16.1 基本概念
16.2 窗函数
16.3 FIR泸波器设计
16.4 IIR泸波器设计

第十七章 时频分析
17.1 基本概念
17.2 短时间傅立叶转换
17.3 时频图
17.4 音讯档的时频分析

第十八章 DSP技术应用
18.1 数位音乐合成
18.2 数位语音合成
18.3 数位语音辨识
附录
基本数学公式
积分表
傅立叶级数与转换
z转换
参考文献
 

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哇，我最近真的挖到寶了！原本只是想找一本工具書，想說「數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版）」這個書名聽起來蠻扎實的，畢竟現在軟體工具那麼發達，學點實用的技術總是好的。拿到書之後，我第一眼就被它豐富的內容給震懾住了。雖然我還沒辦法深入到每一個細節，但光是翻閱目錄和快速瀏覽幾個章節，就覺得這本書的編排方式非常清晰，從基礎概念的建立，到實際的程式碼範例，環環相扣，讓人很容易跟上。而且，它不是那種講理論講到讓人睡著的書，很多地方都搭配了具體的程式碼，讓我這種動手派的讀者眼睛一亮。我特別喜歡它不只停留在表面，而是會深入探討背後的原理，讓我在實作的過程中，也能真正理解為什麼要這麼做，而不是死記硬背。光是想想，以後要處理音訊、影像，或是更進階的無線通訊等領域，有這本工具書在手，感覺信心大增。而且，附帶的光碟真的太貼心了，省去了我到處找範例程式的麻煩，可以直接下載下來玩，學習效率馬上提升好幾個檔次！

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說實在的，我原本對「數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版）」這本書的期望值並沒有太高，畢竟市面上這類主題的書籍也不少，想找到一本真正能打動我的不容易。但是，這本書的內容卻讓我非常驚豔！作者的功力相當深厚，他能在眾多繁雜的學術理論中，挑選出最核心、最有價值的概念，並用非常精準且簡潔的語言來闡述。我特別喜歡書中對於演算法的解釋，不是那種枯燥的數學推導，而是結合了圖形和程式碼，讓你在腦海中能夠清晰地描繪出訊號處理的過程。而且，書中不斷強調「實作」，這點對我來說是關鍵。我一直認為，學技術就是要動手做，光看書是學不會的。這本書提供的範例程式碼，質量都非常高，而且涵蓋了相當廣泛的主題，從基本的傅立葉轉換到更進階的濾波器設計，應有盡有。光是研究這些範例，就已經是一次非常紮實的學習過程了。更別提還有光碟提供原始碼，這對我這種喜歡調參、喜歡實驗的人來說，簡直是福音！

评分☆☆☆☆☆

我最近在「數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版）」這本書裡，找到了一個非常棒的學習寶藏。過去我雖然對訊號處理有些概念，但總覺得像是在霧裡看花，理論和實際總是隔著一層紗。這本書卻巧妙地將理論的深度和實務操作的廣度結合在一起，而且還搭配了Python這個現代化的程式語言，讓我能實際動手玩轉訊號！我尤其欣賞書中對各種演算法的介紹，作者總是能用最精煉的文字，搭配清晰的圖解，將複雜的數學公式轉化成易於理解的概念。更不用說那些豐富的程式範例，每一個都經過精心設計，讓我能夠快速上手，並且從中學習到實際應用技巧。我試著修改了一些參數，觀察訊號的變化，那種親手驗證理論的過程，讓我對數位訊號處理有了更深刻的體悟。而且，書中附贈的光碟，更是為我節省了大量的時間，可以直接下載程式碼來修改和學習，這對於爭取時間的現代人來說，真的是太貼心了。這本書的價值，絕對遠超過它的價格。

评分☆☆☆☆☆

這本「數位訊號處理：Python程式實作（第二版）」我看了之後，只能說，簡直是為台灣的工程師量身打造的！我之前對數位訊號處理一直有點霧煞煞，覺得理論很複雜，但又不知道怎麼實際應用。這本書的作者顯然很了解我們的學習痛點，把很多艱澀的數學概念，用更貼近生活、更直觀的方式呈現，再加上Python這麼好用的工具，把這些理論轉化成一行行有意義的程式碼，真的是太給力了！我最欣賞的是，它沒有把讀者當成數學系的高材生，而是用一種循序漸進的方式，從最基本的概念開始，一步一步引導你進入數位訊號處理的世界。我看到其中有提到一些台灣產業界常會遇到的應用情境，例如音訊處理或是訊號濾波，讓我感覺學習到的知識馬上就能派上用場，這對於已經在職場上打滾的工程師來說，是非常重要的。而且，書中的範例程式碼寫得相當有條理，註解也很清楚，就算我不是Python的超級高手，也能看得懂，並且能自己動手修改，進行實驗。這本書的實用性，絕對是它最大的亮點。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了「數位訊號處理：Python程式實作（第二版）」，只能說，這本書真的讓我對數位訊號處理這個領域燃起了新的興趣。我過去一直覺得這個學科聽起來很高深，彷彿是專屬於電機系或資訊系高年級學生的領域，但這本書的出現，完全打破了我的刻板印象。作者以一種非常友善且循序漸進的方式，引導讀者進入這個奇妙的世界。我印象最深刻的是，書中有不少篇幅在講解一些基礎的訊號特性，例如取樣、量化，以及它們對訊號品質的影響，這些看似基礎的概念，卻是理解後面更複雜演算法的關鍵。而書中透過Python程式碼的具體呈現，讓我能夠親手驗證這些理論，看著螢幕上跳動的波形，你會突然有種「原來如此！」的頓悟感。而且，它提供的範例非常多元，從聲音的處理到影像的濾波，甚至是簡單的通訊訊號模擬，都涵蓋了。這讓我意識到，原來數位訊號處理的應用如此廣泛，已經深入到我們生活的方方面面。這本書真的讓我看到了一個更廣闊的技術視野。