网站购物车   | 店铺购物车  
店铺平均得分:99.85 分,再接再厉!!!【查看全部评价】
评分 40分 50分 60分 70分 80分 90分 100分
数量 4 2 4 2 4 14 5339
本店铺共有 0 笔投诉记录,投诉率 0% ,低于平均投诉率 1% 【查看详细】
投诉类型
数量
比例
店主称呼:优学悦书店   联系方式:购买咨询请联系我  18079558195    地址:江西省 九江市 共青城市 甘露镇双塘
促销广告:经营大学正版旧教材教辅以及考试类图书
图书分类
店铺公告
由于旧书库存不准确经常断货,若超过48小时未发货或超48小时无物流,请取消订单,客服会尽快给您处理。
店铺介绍
小店是多仓发货,购买多种时会分仓多物流发货,不指定快递。由于旧书库存不准确经常断货(超48小时未发货,请申请退款),为保证您的利益,下单后请及时关注平台上的“在线交谈”信息或务必加QQ:1149497861确定发货事宜。二手书不附带小册子光盘之类的附加资料。
交易帮助
第一步:选择图书放入购物车。
第二步:结算、填写收货地址。
第三步:担保付款或银行汇款。
第四步:卖家发货。
第五步:确认收货、评价。
数字信号处理(第二版)(英文版)
出版日期:2010年07月
ISBN:9787121111259 [十位:712111125X]
页数:289      
定价:¥38.00
店铺售价:¥5.00 (为您节省:¥33.00
店铺库存:1
注:您当前是在入驻店铺购买,非有路网直接销售。
正在处理购买信息,请稍候……
我要买: * 如何购买
** 关于库存、售价、配送费等具体信息建议直接联系店主咨询。
联系店主:购买咨询请联系我  18079558195
本店已缴纳保证金,请放心购买!【如何赔付?】
店主推荐图书:
买家对店铺的满意度评价:查看更多>>
评分
评价内容
评论人
订单图书
《数字信号处理(第二版)(英文版)》内容提要:
本书在Richard G.Lyons所著Understanding Digital Signal Processing,Second Edition的基础上进行了改编,针对通信类学校本科教学大纲,删除了教学中一般不涉及的内容,调整了章节顺序,并增加了z反变换、滤波器结构、线性相位FIR滤波器和其结构、模拟滤波器简介的内容,使教内容材更加完整。全书在概述了离散序列和系统的定义和实例之后,详细讨论了离散系统的特性、信号的离散化和离散卷积、z变换、离散时间傅里叶变换和离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、数字滤波器结构、以及有限和无限脉冲响应数字滤波器的设计等基本概念和基本理论。书中涉及的数学知识以简明形式给出,深入浅出,易于理解。本书每章都增加了例题、习题和MATLAB例题,以便加强对每章内容的理解和掌握。
本书可作为理工类大专院校电子、计算机、通信等专业的本科生双语教学教材,对于DSP领域的工程技术人员也有很好的参考价值。
《数字信号处理(第二版)(英文版)》图书目录:
Chapter 1 Discrete Sequences and Systems 1
1.1 Discrete Sequences and Their Notation 1
1.1.1 Discrete-time Signals 2
1.1.2 Frequently Used Discrete Sequences 7
1.2 Signal Amplitude, Magnitude, Power 9
1.3 Signal Processing Operational Symbols 10
1.4 Introduction to Discrete Linear Time-Invariant Systems 12
1.5 Discrete Linear Systems 12
1.5.1 Example of a Linear System 12
1.5.2 Example of a Nonlinear System 14
1.6 Time-Invariant Systems 16
1.6.1 Example of a Time-Invariant System 16
1.7 The Commutative Property of Linear Time-Invariant Systems 17
1.8 The Causality Property of Linear Time-Invariant Systems 18
1.9 The Stability Property of Linear Time-Invariant Systems 18
1.10 Analyzing Linear Time-Invariant Systems 19
1.11 Problems 20
1.12 MATLAB Applications 22
1.12.1 Applications 22
1.12.2 Examples 23
1.12.3 Exercises 24
Chapter 2 Periodic Sampling 25
2.1 Aliasing: Signal Ambiguity in the Frequency Domain 25
2.2 Sampling Low-Pass Signals 29
2.3 A Generic Description of Discrete Convolution 32
2.3.1 Discrete Convolution in the Time Domain 33
2.3.2 The Convolution Theorem 36
2.3.3 Applying the Convolution Theorem 39
2.4 Problems 42
2.5 Matlab Applications 43
2.5.1 Applications 43
2.5.2 Examples 44
2.5.3 Exercises 46
Chapter 3 Z-Transform 47
3.1 The z-Transform 47
3.1.1 Poles and Zeros on the z-Plane and Stability 49
3.1.2 The ROC of z-Transform 50
3.1.3 The Properties of z-Transform 53
3.2 The Inverse z-Transform 55
3.2.1 General Expression of Inverse z-Transform 55
3.2.2 Inverse z-Transform by Partial-Fraction Expansion 58
3.3 Problems 61
3.4 MATLAB Applications 63
3.4.1 Applications 63
3.4.2 Examples 64
3.4.3 Exercises 67
Chapter 4 The Discrete Fourier Transform 68
4.1 Interpreting the DFT 69
4.2 Understanding the DFT Equation 71
4.2.1 DFT Example 1 74
4.3 DFT Properties 81
4.3.1 DFT Symmetry 81
4.3.2 DFT Linearity 83
4.3.3 DFT Magnitudes 83
4.3.4 DFT Frequency Axis 84
4.3.5 DFT Shifting Theorem 85
4.4 Inverse DFT 87
4.5 DFT Leakage 88
4.6 Windows 94
4.7 DFT Resolution, Zero Padding, and Frequency-Domain Sampling 101
4.8 Frequency Response 104
4.9 Problems 106
4.10 Matlab Applications 107
4.10.1 Applications 107
4.10.2 Examples 108
4.10.3 Exercises 111
Chapter 5 The Fast Fourier Transform 112
5.1 Relationship of the FFT to the DFT 112
5.2 FFT Alogrithm 113
5.3 Derivation of the Radix-2 FFT Algorithm 114
5.4 FFT Input/Output Data Index Bit Reversal 120
5.5 Radix-2 FFT Butterfly Structures 121
5.6 Efficiently Performing the FFT of Real Sequences 127
5.6.1 Performing Two N-Point Real FFTs 127
5.6.2 Performing a 2N-Point Real FFT 133
5.7 Discrete Convolution using FFT 137
5.7.1 Overlap-added 138
5.7.2 Overlap-saved 138
5.8 IFFT Algorithm 140
5.9 Problems 143
5.10 Matlab Applications 144
5.10.1 Applications 144
5.10.2 Examples 144
5.10.3 Exercises 146
Chapter 6 Filter Structure 147
6.1 Block Structure 147
6.2 Mason and Transpose Theorem 149
6.2.1 Mason s Rule 149
6.2.2 Transpose Theorem 150
6.3 Example of Filter Structures 151
6.3.1 IIR Filter Structure 151
6.3.2 FIR Direct Structure 158
6.3.3 FIR Cascade Structure 158
6.4 Problems 159
6.5 Matlab Applications 162
6.5.1 Applications 162
6.5.2 Examples 163
6.5.3 Exercises 167
Chapter 7 Finite Impulse Response Filters 168
7.1 An Introduction to Finite Impulse Response (FIR) Filters 169
7.2 Properties of FIR Filters 172
7.2.1 Convolution in FIR Filters 172
7.2.2 Linear phase FIR Filter 181
7.2.3 Linear Phase FIR Filter Structure 188
7.2.4 FIR Filter Poles and Zeros 194
7.3 Low-Pass FIR Filter Design 196
7.3.1 Window Design Method 197
7.3.2 Windows Used in FIR Filter Design 204
7.3.3 Examples to Design Linear Phase Low-Pass FIR Filter 210
7.4 Examples to Design Other Types Linear Phase FIR Filter 215
7.5 Problems 220
7.6 Matlab Exercises 223
7.6.1 Applications 223
7.6.2 Examples 223
7.6.3 Exercises 224
Chapter 8 Infinite Impulse Response Filters 226
8.1 An Introduction to Infinite Impulse Response Filters 227
8.2 The Laplace Transform 229
8.2.1 Poles and Zeros on the s-Plane and Stability 234
8.3 Analog Low-Pass Filters 239
8.3.1 Introduction 240
8.3.2 Approximation of analog filter characteristics 240
8.3.3 Butterworth Approximation 242
8.3.4 Chebyshev Approximation 247
8.4 Impulse Invariance IIR Filter Design Method 253
8.4.1 Impulse Invariance Design Method 1 Example 258
8.4.2 Impulse Invariance Design Method 2 Example 260
8.5 Bilinear Transform IIR Filter Design Method 266
8.5.1 Bilinear Transform Design Example 271
8.6 Low-Pass IIR Filter Design 274
8.6.1 Example of Low-Pass IIR Digital Filter Design 274
8.6.2 a Brief Comparison of IIR and FIR Filters 277
8.7 Other Types IIR Filter Design 278
8.8 Problems 284
8.9 Matlab Exercises 286
8.9.1 Functions of IIR Design 286
8.9.2 Examples 287
8.9.3 Exercises 288
《数字信号处理(第二版)(英文版)》作者介绍:
张建华 女,博士,北京邮电大学岗位特聘教授。2002年被选送到德国汉堡—哈堡科技大学深造半年,从2005年开始从事数字信号处理课程的双语教学工作,2008年受**留学基金委支持前往韩国访问学习半年。先后主持和参加了10余个**自然科学基金、**863计划**项目、**科技重大专项和企业合作项目。