《信号处理原理与应用》简明扼要地介绍了信号处理与线性系统的理论和分析方法。《信号处理原理与应用》共分9章,内容包括信号分析的基本概念、傅里叶变换、序列及其Z变换、离散时间系统、离散傅里叶变换、滤波器原理与设计、数字信号处理器(DSP)原理、数字信号处理技术的应用及MATLAB在信号处理中的应用等内容。书中第1~6章配有习题,第9章配有上机练习题,书末附有部分参考答案。《信号处理原理与应用》可作为电气工程及其自动化专业的本科教材,也可作为电子信息工程、自动控制、计算机应用等专业的教材或参考书,同时也可供有关科技与工程技术人员自学参考。

本章主要介绍信号处理理论中的一些基本概念,其中包括信号的描述方法及其分类;常用的典型信号及定义;信号的几种常用分解方法,主要是正交函数分解方法,给出完备正交函数集定义及其表示信号的方法;信号的基本运算,其中**是卷积和相关运算的方法。
1.1 引言
在人类社会活动中,人们经常以语言、文字、图形及数据等方式传播和接收消息,消息(message)可以认为是通过一定手段所表达的感觉、思想和意见等。从维持生存及完成社会职能的角度来说,人类必须不停地进行各种消息的传递和交换。
为了有效地发送和利用消息,人们需要将消息转换为易于处理和传送的信号。信号(signal)是消息的载体,常常借助某种便于处理、交换和传输的物理量作为运载手段。例如,汽车的汽笛声和钟楼的报时声是声信号,交通信号灯、光纤通导的激光束等是光信号,电台发射的电磁波、卫星导航信号等属于电信号。目前,在各种信号中,电信号是*便于传输、控制与处理的。在实际应用巾,许多非电信号(如温度、流量、压力、速度、转矩等)都可通过专用的传感器转换为电信号。凶此,研究电信号具有重要意义。
早在1 9世纪,人们就开始尝试利用电磁波为载体以电信号方式传送消息。1837年莫尔斯(美)发明了电报,将字母和数字编码后变成电信号传送出去。1 876年贝尔(德)发明了电话,直接将声音信号变成电信号沿导线传送。1865年麦克斯韦(英)总结了前人的成果后,提出了电磁波理论学说,并在1887年由赫兹(德)通过实验加以证实,为无线电科学奠定了理论基础。1895年波波夫(俄)、马可尼(意)同时实现了电信号的无线传送。这样,经过各国科学家的不懈努力,终于实现了利用电磁波传送信号的理想。
进入20肚纪,传送电信号的通信方式得到迅速发展,无线广播、超短波通信、广播电视、雷达、无线电导航、卫星定位系统等相继出现,在国民经济、工农业生产、国防、**、科技开发等各个领域都有广泛的应用,并继续发展。可以预见,在人类进入21世纪后,通信技术将会有快速的发展,使人类的生活更加便捷。
《信号处理原理与应用》作为上海市教育委员会高校**教材建设项目于2004年9月正式出版,迄今已有五年。本书在上海电力学院等多所高校的电气工程及其自动化以及其他多个电类专业的教学中使用,得到了读者的好评,并于2007年荣获上海普通高等学校**教材奖。
随着数字信号处理技术的飞速发展,尤其是数字信号处理芯片的不断更新换代,我们认为有必要对第1版的部分章节进行修订、更新,以满足当前及今后教学、科研的需要。其主要目的是让读者对当前数字信号处理技术在电气工程领域的应用及发展有更进一步的了解。
编者在第2版中主要做了以下几个方面的修订工作
(1)针对当前数字信号处理芯片的更新换代,在第7章对目前*新的几种DSP芯片的应用领域及特点进行了介绍。
(2)在第8章DSP在电气工程中的应用部分增添了数字信号处理技术在太阳能光伏发电、风力发电等新能源利用方面的内容。
(3)在第8章数字信号处理器DSP应用实例中,编者认为将原电能质量调节器的提法改为有源电力滤波器更为准确,并在该应用中增加有源电力滤波器的MATLAB仿真的内容。另外还新增加了一个基于DSP技术的高功率因数PWM整流器应用实例。
(4)对第9章实验部分内容进行修改和充实。
(5)对第1版中各章节的出现的符号、文字等差错进行了仔细的校对和改正。
参加第2版修订工作的有靳希教授、杨尔滨副教授、赵玲教授、屈克庆副教授以及研究生董立骏、张文青、段开元。全书由靳希教授统稿。
在本书第2版的编写过程中得到了上海交通大学陈陈教授、程浩忠教授和上海大学费敏锐教授的大力支持和帮助。在此编者对各位专家致以衷心的感谢。
由于编者水平有限,虽对第1版进行了修订,但不足之处仍在所难免,恳请读者不吝批评指正,以便今后不断改进。
编者
2008年7月

第1章 信号分析的基本概念
1.1 引言
1.2 信号的概念及分类
1.2.1 信号的概念
1.2.2 信号的描述与分类
1.3 典型信号与奇异信号
1.3.1 正弦、余弦信号(sine & cosine signals)
1.3.2 指数信号(exponential signal)
1.3.3 复指数信号(complex-exponential signal)
1.3.4 抽样信号(sampling signal)
1.3.5 奇异信号(singularity signal)
1.4 信号的分解
1.4.1 直流分量与交流分量(direct & alternating components)
1.4.2 偶分量与奇分量(even & odd components)
1.4.3 实部分量与虚部分量(real & imaginary components)
1.4.4 脉冲分量(pulse component)
1.4.5 正交函数分量(orthogonal function component)
1.5 信号的基本运算
1.5.1 信号的叠加与相乘(additivity and multiplication of signal)
1.5.2 信号的反褶(reversal of signal)
1.5.3 信号的时间平移(time-shifting of signal)
1.5.4 信号的时间展缩(尺度变换)(scaling of signal)
1.5.5 卷积运算(convolution computation)
1.5.6 信号相关分析与运算
习题
第2章 傅里叶变换
2.1 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
2.1.1 三角形式的傅里叶级数
2.1.2 复指数形式的傅里叶级数
2.1.3 函数的对称性与傅里叶系数的关系
2.2 周期矩形脉冲信号的频谱
2.2.1 展开成三角形式的傅里叶级数
2.2.2 展开成复指数形式的傅里叶级数
2.2.3 频谱的特点
2.2.4 傅里叶有限项级数
2.2.5 周期信号的功率分配
2.3 非周期信号的频谱分析——傅里叶变换
2.3.1 傅里叶变换的定义
2.3.2 典型非周期信号的傅里叶变换
2.4 傅里叶变换的基本性质
2.4.1 线性(linear property)
2.4.2 奇偶虚实性
2.4.3 对偶(对称)性
2.4.4 尺度变换特性
2.4.5 时域平移性
2.4.6 频域平移(频移)性
2.4.7 微分性
2.4.8 积分性(integral property)
2.5 卷积定理
2.5.1 时域卷积定理
2.5.2 频域卷积定理
2.6 周期信号的傅里叶变换
2.6.1 正、余弦信号的傅里叶变换
2.6.2 一般周期信号的傅里叶变换
2.7 抽样信号的傅里叶变换
2.7.1 抽样信号的频谱
2.7.2 抽样定理
习题
第3章 序列及其Z变换
3.1 离散时间信号——序列
3.1.1 序列的定义
3.1.2 常用序列介绍
3.1.3 序列的运算
3.2 序列的Z变换
3.2.1 z变换的定义
3.2.2 z变换的收敛域
3.2.3 z变换的收敛域与零、极点关系
3.2.4 常用单边序列的Z变换
3.3 z变换的性质和定理
3.3.1 线性性质
3.3.2 位移性质
3.3.3 z域微分性(序列线性加权)
3.3.4 z域尺度变换(序列指数加权)
3.3.5 时域卷积定理
3.3.6 z域卷积定理(序列相乘)
3.3.7 帕塞瓦尔定理
3.4 z反变换
3.4.1 部分分式展开法(partial fraction expansion method)
3.4.2 长除法(幂级数法)(power series expansion method)
3.4.3 围线积分法(留数法)(contour integral method)
3.5 z变换与拉普拉斯变换
3.5.1 z平面与s平面的映射关系
3.5.2 z变换与拉普拉斯变换关系
习题
第4章 离散时间系统
4.1 线性时(移)不变离散系统及其数学模型
4.1.1 离散时间系统及分类
4.1.2 差分方程数学表示法
4.2 离散系统时域分析
4.2.1 差分方程的递推解法
4.2.2 离散卷积法
4.3 离散系统z域分析
4.3.1 利用z变换解差分方程
4.3.2 离散系统的系统函数
4.4 离散系统的因果性、稳定性
4.4.1 因果系统与稳定系统
4.4.2 系统函数与系统的因果性、稳定性
4.5 离散系统的频率响应
4.5.1 序列的傅里叶变换
4.5.2 频率响应特性
4.5.3 频率特性的几何表示法
习题
第5章 离散傅里叶变换
5.1 离散傅里叶级数(DFS)
5.2 离散傅里叶变换(DFT)的基本概念
5.2.1 主值序列
5.2.2 离散傅里叶变换(DFT)定义
5.3 离散傅里叶变换的性质
5.3.1 线性性质
5.3.2 位移性质
5.3.3 频移性质
5.3.4 时域圆周卷积(圆卷积)
5.3.5 频域圆卷积
5.3.6 奇偶虚实性
5.3.7 相关特性
5.4 离散傅里叶变换与Z变换的关系
5.4.1 X(z)的抽样
5.4.2 Z X(z)的恢复
5.4.3 以X(k)表示的频率响应特性
5.5 快速傅里叶变换(FFT)
5.5.1 减少DFT运算次数的途径
5.5.2 W矩阵因子化
5.5.3 基z时间抽取FFT算法基本原理
5.6 FFT的应用
5.6.1 快速卷积(fast convolution)
5.6.2 快速相关(功率谱计算)
习题
第6章 滤波器原理与设计
第7章 数字信号处理器(DSP)原理
第8章 数字信号处理技术的应用
第9章 MATLAB在信号处理中的应用
习题答案
参考文献

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