第1章 数字信号处理基础

  1.1 认识数字信号处理

    1.1.1 什么是数字信号处理

    1.1.2 为什么要处理数字信号

    1.1.3 数字信号处理的一般模式

    1.1.4 DSP技术的一些应用

  1.2 模数和数模转换

    1.2.1 模拟信号采样

    1.2.2 采样定理

    1.2.3 连续幅度信号的量化

    1.2.4 正弦信号的量化

    1.2.5 量化采样信号的编码

    1.2.6 数模转换

  1.3 一个简单滤波器的设计

  习题1

第2章 连续时间信号的离散分析

  2.1 概述

  2.2 数字滤波器的结构

  2.3 数字滤波器的频域分析

    2.3.1 采样

    2.3.2 数字滤波

    2.3.3 信号重建：零阶保持

  2.4 量化误差

    2.4.1 概述

    2.4.2 量化误差的白噪声模型

    2.4.3 采样频率和比特数

  2.5 基于预测的采样法：Δ调制和Σ-Δ调制

    2.5.1 Δ调制

    2.5.2 Σ-Δ调制

  习题2

第3章 离散时间信号的傅里叶分析

  3.1 概述

  3.2 离散时间傅里叶变换

    3.2.1 离散时间傅里叶变换定义

    3.2.2 离散时间傅里叶变换性质

    3.2.3 离散时间傅里叶变换的计算

  3.3 离散傅里叶变换

  3.4 用DFT作为DTFT的估计

  3.5 使用DFT的频谱估计

  3.6 用DFT做卷积

  3.7 用DFT/DCT进行压缩

  3.8 快速傅里叶变换FFT

    3.8.1 为什么要进行快速傅里叶变换

    3.8.2 快速傅里叶变换

    3.8.3 离散傅里叶变换和卷积

  3.9 离散余弦变换

    3.9.1 离散余弦变换与离散傅里叶变换

    3.9.2 离散余弦变换-Ⅱ

  3.10 线性卷积、圆周卷积及其关系

    3.10.1 线性卷积

    3.10.2 DFT和圆周卷积

    3.10.3 圆周卷积和线性卷积的关系

  习题3

第4章 数字滤波器

  4.1 认识滤波器——FIR和IIR

    4.1.1 概述

    4.1.2 FIR和IIR的定义

    4.1.3 FIR滤波器和IIR滤波器的判别方法

    4.1.4 FIR和IIR的特点

  4.2 理想滤波器和非理想滤波器

    4.2.1 理想滤波器

    4.2.2 非理想滤波器的特征

    4.2.3 递归和非递归滤波器

  4.3 有限冲激响应滤波器

    4.3.1 基于窗的滤波器

    4.3.2 对称性和线性相位特点

    4.3.3 常用的窗

    4.3.4 等波纹滤波器

    4.3.5 切比雪夫逼近

    4.3.6 普通滤波器

    4.3.7 优化方法

  4.4 无限冲激响应滤波器

    4.4.1 引言

    4.4.2 欧拉逼近

    4.4.3 双线性变换

    4.4.4 模拟滤波器的设计

    4.4.5 巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器的渐近性

    4.4.6 频率变换

  习题4

第5章 数字滤波器的实现

  5.1 概述

  5.2 基本操作

  5.3 数字滤波器的状态空间实现

    5.3.1 更通用的IIR滤波器状态空间表示法

    5.3.2 将滤波器分解为一阶和二阶部分

  5.4 稳健的数字滤波器实现方法

    5.4.1 FIR滤波器的格型实现

    5.4.2 零点和反射系数

    5.4.3 IIR滤波器的格型实现

  5.5 等波纹FIR滤波器的稳健实现

  习题5

第6章 多采样率数字信号处理基本原理

  6.1 概述

  6.2 问题的描述和定义

  6.3 对下采样和上采样的分析

    6.3.1 离散时间序列的抽样

    6.3.2 下采样

    6.3.3 上采样

  6.4 有理因子的采样率变换

    6.4.1 基于整数因子D的抽取

    6.4.2 基于整数因子L的内插

    6.4.3 有理因子为L／D的重采样

  6.5 数字滤波器的多级实现

  6.6 多采样率系统的高效实现

    6.6.1 恒等互换

    6.6.2 线性滤波器的多相分解

  6.7 多采样率DSP的应用：数模变换

  6.8 采样频率和量化误差

  习题6

第7章 时频展开简介

  7.1 概述

  7.2 短时傅里叶变换

  7.3 盖博变换

  7.4 小波变换

  7.5 递归多分辨分解

  习题7

第8章 功率谱估计的现代方法

  8.1 从经典谱估计到现代谱估计

  8.2 谱估计的参数模型方法

  8.3 AR模型的Yule-Walker方程

  8.4 Levinson-Durbin算法

  8.5 AR模型的稳定性及其阶的确定

  8.6 AR谱估计的性质

    8.6.1 AR谱估计隐含着自相关函数的外推

    8.6.2 AR谱估计与最大熵谱估计等效

    8.6.3 AR谱估计与线性预测谱估计等效

    8.6.4 AR谱估计等效于最佳白化处理

    8.6.5 AR谱估计的界

  8.7 格型滤波器

  8.8 AR模型参数提取方法

    8.8.1 Yule-Walker法

    8.8.2 协方差法

    8.8.3 Burg法

  习题8

附录A 相关定理证明

附录B 相关公式

参考文献