數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。

本書特色

　　1.由淺入深介紹數位訊號處理(Digital Signal Processing, DSP)的理論基礎、相關技術與實際應用等課題，其中包含豐富的範例、習題與解答。

　　2.以主題式的章節安排，內容涵蓋DSP基礎理論與關鍵技術，包含：類比與數位訊號、訊號生成、雜訊、DSP係統、捲積與相關、傅立葉級數與轉換、z轉換、FIR/IIR濾波器、頻譜分析、頻率響應等，強調理論與技術的緊密結閤。

　　3.使用Python程式設計，在每個章節中均根據主題進行DSP技術的實作，藉此培養DSP技術的實務研發能力，實現「做中學」的學習理念。

　　4.本書適閤作為電機、電子、資工等相關科係的教科書，同時也適閤作為自我進修的參考書籍。
 

《數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版）》內容概述 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的數位訊號處理（Digital Signal Processing, DSP）領域的學習路徑，重點在於結閤現代程式語言Python的強大功能，實現理論與實踐的無縫對接。本書的結構設計力求嚴謹，內容覆蓋瞭從基礎概念到高階應用的完整體係，確保讀者不僅理解DSP的數學原理，更能熟練運用程式工具進行實際的分析與設計。 全書的敘事邏輯遵循“理論奠基—工具介紹—核心技術—進階應用”的遞進方式，確保讀者在掌握瞭理論基礎後，能迅速過渡到實際的程式操作中。我們精選瞭最適閤進行科學計算和數據分析的Python生態係統——包括NumPy、SciPy、Matplotlib等核心庫——作為實現所有範例的工具。 第一部分：理論基礎與離散係統分析（奠定堅實基礎） 本部分是全書的基石，詳細介紹瞭DSP的數學和概念框架。 1. 訊號與係統基礎： 首先界定瞭連續時間係統與離散時間係統的區彆，這是理解DSP的齣發點。我們深入探討瞭離散時間訊號的錶示方法，如取樣（Sampling）的必要性和基本原理。重點講解瞭基本的時域係統特性，如綫性、時不變性（LTI），並通過數學推導展示瞭捲積（Convolution）在LTI係統分析中的核心地位。我們使用矩陣運算的方式引入瞭離散係統的錶示法，為後續的程式實現打下基礎。 2. Z轉換：DSP的數學核心： Z轉換是連接時域和頻域的橋梁。本書細緻地闡述瞭單邊和雙邊Z轉換的定義、收斂域（ROC）的概念及其物理意義。針對常見的離散時間序列（如指數序列、階躍序列）求取其Z轉換，並詳細推導瞭時移、乘法、捲積等重要性質在Z域的錶現。此外，本書特彆強調瞭利用Z轉換求解綫性常係數差分方程（LCCDE），這是設計和分析數字濾波器的理論基礎。 3. 離散傅立葉分析（DFT）： 傅立葉分析是DSP的另一大支柱。我們從連續時間傅立葉級數和傅立葉變換齣發，自然過渡到離散傅立葉變換（DFT）的定義。本書清晰地解釋瞭DFT的周期性和共軛對稱性，以及它與連續傅立葉變換之間的關係，特彆是如何通過取樣頻率和訊號長度來影響頻譜的解析度。同時，快速傅立葉變換（FFT）作為DFT的高效算法被引入，簡要介紹瞭其蝶形運算結構，為後續使用Python庫進行高效頻譜分析做好瞭鋪墊。 第二部分：數字濾波器設計與實現（核心應用） 在奠定瞭理論基礎後，本部分聚焦於DSP中最常用和最核心的技術——數字濾波器的設計。 1. 濾波器分類與性能指標： 明確區分瞭無限衝激響應（IIR）和有限衝激響應（FIR）兩種基本濾波器結構，並詳細對比瞭它們的優缺點（如相位特性、穩定性、計算復雜度）。介紹並量化瞭衡量濾波器性能的關鍵指標，如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬等，這些指標直接指導瞭設計過程。 2. FIR 濾波器設計： 本章重點介紹基於窗函數（Windowing）的FIR濾波器設計方法。詳細分析瞭矩形窗、漢寜窗（Hanning）、海明窗（Hamming）、布萊剋曼窗（Blackman）等常見窗函數的特性及其對頻譜泄漏的影響。讀者將學習如何根據所需指標選擇閤適的窗函數和濾波器階數，並使用Python工具箱直接生成濾波器係數。 3. IIR 濾波器設計： IIR濾波器的設計通常依賴於連續時間濾波器的模擬設計，並使用雙綫性變換（Bilinear Transform）或脈衝響應不變法（Impulse Invariance）進行離散化。本書詳述瞭這兩種經典方法的數學推導和實際操作步驟。重點講解瞭如何將巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）等原型模擬濾波器轉換為數字濾波器，並對IIR濾波器的穩定性問題進行瞭必要的討論。 4. 濾波器實現與結構： 討論瞭如何將設計齣的濾波器係數轉化為實際的差分方程實現。講解瞭直接型、級聯型和並聯型等實現結構，並分析瞭這些結構在運算量和數值穩定性方麵的差異。 第三部分：Python編程實戰與進階主題（實踐與拓展） 本部分將理論知識轉化為實際的代碼操作，並探討瞭更高級的DSP議題。 1. Python環境與基礎運算： 詳細介紹瞭配置Python環境、安裝必要的科學計算庫（NumPy, SciPy, Matplotlib）的過程。隨後，重點講解瞭如何使用NumPy進行高效的嚮量和矩陣運算，如何使用SciPy的`signal`模塊加載、生成標準測試訊號（如正弦波、方波、隨機噪聲），以及如何利用Matplotlib進行多維度、高質量的圖形繪製，包括時域波形圖、幅度譜、相位譜圖等。 2. 頻譜分析的高級技巧： 深入探討瞭頻譜分析的實際挑戰，如頻率分辨率與時間長度的權衡。除瞭標準的FFT應用外，還介紹瞭周期圖（Periodogram）的改進方法，例如Welch平均周期圖，以降低噪聲方差。對於非平穩訊號，本書引入瞭短時傅立葉變換（STFT），並通過可視化展示瞭二維時頻圖（Spectrogram）的解讀方法。 3. 適應性濾波基礎： 介紹瞭適應性濾波的概念，即濾波器係數能夠根據輸入訊號的統計特性自動調整。重點講解瞭最小均方誤差（LMS）算法的基本原理、收斂速度與步長的關係，並展示瞭LMS在噪聲消除等簡單場景中的Python實現案例。 4. 實例驅動： 全書貫穿瞭大量的、貼閤實際的編程範例。這些範例不僅僅是公式的翻譯，而是包含瞭數據讀取、預處理、核心算法執行、結果可視化和性能評估的完整流程。例如，如何使用數字濾波器去除一段音頻錄音中的特定頻率噪聲，或者如何利用FFT分析心電圖（ECG）中的主要頻率成分。 光碟內容配閤： 隨書附帶的光碟（或在綫資源）包含瞭所有章節中涉及的Python原始碼文件、測試數據文件，以及可直接運行的Jupyter Notebook範例。這確保瞭讀者能夠“邊讀邊練”，即時驗證所學理論的實現效果。 本書的最終目標是培養讀者獨立解決復雜數位訊號處理問題的能力，使其能夠熟練地將理論知識轉化為高效、可驗證的Python代碼解決方案。

第一章 介紹
1.1 訊號
1.2 係統
1.3 訊號處理
1.4 DSP技術應用
1.5 音訊檔案格式
1.6 音訊處理軟體
1.7 Python程式語言

第二章 類比訊號
2.1 基本概念
2.2 弦波
2.3 復數
2.4 復數指數訊號
2.5 相量與相量加法

第三章 數位訊號
3.1 基本概念
3.2 取樣與量化
3.3 數學錶示法
3.4 基本的數位訊號
3.5 數位音訊檔
3.6 即時可視化

第四章 訊號生成
4.1 基本概念
4.2 週期性訊號
4.3 非週期性訊號

第五章 雜訊
5.1 基本概念
5.2 均勻雜訊
5.3 高斯雜訊
5.4 布朗尼雜訊
5.5 脈衝雜訊
5.6 訊號雜訊比

第六章 DSP係統
6.1 基本概念
6.2 基本運算
6.3 取樣率轉換
6.4 音訊檔DSP

第七章 捲積
7.1 捲積
7.2 捲積與濾波
7.3 音訊檔濾波

第八章 相關
8.1 交互相關
8.2 自相關
8.3 自相關應用

第九章 傅立葉級數與轉換
9.1 傅立葉級數
9.2 傅立葉轉換
9.3 離散時間傅立葉轉換
9.4 離散傅立葉轉換

第十章 z轉換
10.1 z轉換
10.2 z轉換範例
10.3 z轉換性質
10.4 轉換函式
10.5 零點與極點
10.6 反z轉換

第十一章 FIR濾波器
11.1 基本概念
11.2 FIR濾波器
11.3 FIR濾波器應用

第十二章 IIR濾波器
12.1 基本概念
12.2 脈衝響應
12.3 步階響應
12.4 IIR濾波器應用

第十三章 頻譜分析
13.1 基本概念
13.2 傅立葉頻譜
13.3 功率頻密度

第十四章 頻率響應
14.1 基本概念
14.2 濾波器分類
14.3 頻率響應範例

第十五章 頻率域DSP
15.1 基本概念
15.2 理想濾波器
15.3 頻譜平移
15.4 音訊檔的頻率域DSP

第十六章 濾波器設計
16.1 基本概念
16.2 窗函數
16.3 FIR濾波器設計
16.4 IIR濾波器設計

第十七章 時頻分析
17.1 基本概念
17.2 短時間傅立葉轉換
17.3 時頻圖
17.4 音訊檔的時頻分析

第十八章 DSP技術應用
18.1 數位音樂閤成
18.2 數位語音閤成
18.3 數位語音辨識
附錄
基本數學公式
積分錶
傅立葉級數與轉換
z轉換
參考文獻
 

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我最近入手瞭「數位訊號處理：Python程式實作（第二版）」，隻能說，這本書真的讓我對數位訊號處理這個領域燃起瞭新的興趣。我過去一直覺得這個學科聽起來很高深，彷彿是專屬於電機係或資訊係高年級學生的領域，但這本書的齣現，完全打破瞭我的刻闆印象。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，卻是理解後麵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，都涵蓋瞭。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麵麵。這本書真的讓我看到瞭一個更廣闊的技術視野。

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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，畢竟市麵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，挑選齣最核心、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，而是結閤瞭圖形和程式碼，讓你在腦海中能夠清晰地描繪齣訊號處理的過程。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，而且涵蓋瞭相當廣泛的主題，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瞭。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☆☆☆☆☆

哇，我最近真的挖到寶瞭！原本隻是想找一本工具書，想說「數位訊號處理：Python程式實作（附範例光碟）（第二版）」這個書名聽起來蠻紮實的，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瞭。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，很多地方都搭配瞭具體的程式碼，讓我這種動手派的讀者眼睛一亮。我特別喜歡它不隻停留在錶麵，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瞭，省去瞭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！

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，找到瞭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閤在一起，而且還搭配瞭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。我試著修改瞭一些參數，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瞭更深刻的體悟。而且，書中附贈的光碟，更是為我節省瞭大量的時間，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，真的是太貼心瞭。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）」我看瞭之後，隻能說，簡直是為颱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瞭解我們的學習痛點，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，真的是太給力瞭！我最欣賞的是，它沒有把讀者當成數學係的高材生，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颱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。