本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材，是在第三版的基础上修订而成的，体现了作者多年的教学和科研经验，基础理论知识与应用背景并重，紧跟人工智能的发展，是一本很实用的教材。

作者在编写本书时注意处理好与“信号与线性系统”课程的关系，在保证课程完整性的同时压缩重复内容，在内容取舍上做了精心的安排，结合数字信号处理技术和学科前沿的发展，尤其是数字信号处理对人工智能发展的影响。全书的具体内容有：绪论、离散时间信号与系统、信号的采样与重建、离散傅里叶变换及其快速算法、无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器的设计方法、有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法、数字信号处理系统的实现、多采样率信号处理和信号处理中的变换及其应用。书中很多例题给出了相应的MATLAB程序，以便学生能掌握必要的软件工具。实验是本课程的重要环节，相关章节的后面附有实验指导书。

作者主讲的“数字信号处理”课程录像及相关教学资源已在中国大学MOOC上线。可进入爱课程（中国大学MOOC）网站查找。

为便于教学及学生对概念的深入理解，这次修订升级为新形态教材，为重点和难点部分配备了视频讲解，读者可使用移动终端扫描书中二维码访问。

本书可供普通高等学校工科电子信息类、自动化类、仪器类、计算机类等相关专业使用。

前辅文
绪论
第1章 离散时间信号与系统
  1.1 离散时间信号
   1.1.1 几种最常用的典型序列
   1.1.2 离散周期序列
   1.1.3 序列的运算
  1.2 离散时间信号的傅里叶变换与z变换
   1.2.1 离散时间信号的傅里叶变换
   1.2.2 z变换
   1.2.3 逆z变换
   1.2.4 z变换的性质
   1.2.5 z变换与DTFT的关系
   1.2.6 帕塞瓦尔（Parseval）定理
  1.3 离散时间系统
   1.3.1 线性系统（linear system）
   1.3.2 时不变（time-invariant）系统
   1.3.3 线性时不变（linear time-invariant,LTI）系统
   1.3.4 稳定系统（stable system）和因果系统（causal system）
   1.3.5 系统的差分方程描述
  1.4 系统的频率响应及其系统函数
   1.4.1 系统的频率响应
   1.4.2 系统函数
   1.4.3 系统函数与差分方程的关系
   1.4.4 系统函数的零点与极点
   1.4.5 最小相位系统和全通系统
   1.4.6 FIR系统和IIR系统
  1.5 本章小结
  习题
  实验一 熟悉MATLAB环境
  附录 MATLAB简介
第2章 信号的采样与重建
  2.1 数字信号处理系统的模拟接口
  2.2 模拟信号的采样与重建
  *2.3 采样与重建中的模拟低通滤波器指标特性
   2.3.1 滤波器的幅频特性
   2.3.2 抗混叠滤波器的指标特性
   2.3.3 平滑滤波器的指标特性
  *2.4 连续时间带通信号的采样
  2.5 离散时间信号的采样与插值
   2.5.1 离散信号的采样——整数Ｍ倍抽取（decimation）
   2.5.2 离散信号的插值——整数L倍内插（interpolation）
   2.5.3 抽取与插值相结合——采样频率按L/M改变
  2.6 本章小结
  习题
  实验二 信号的采样与重建
第3章 离散傅里叶变换及其快速算法
  3.1 离散傅里叶变换
   3.1.1 离散傅里叶级数
   3.1.2 离散傅里叶变换
  3.2 利用DFT进行连续信号的频谱分析
   3.2.1 连续非周期信号的频谱分析
   3.2.2 连续周期信号的频谱分析
  3.3 快速傅里叶变换
   3.3.1 按时间抽取的FFT
   3.3.2 按频率抽取的FFT
   3.3.3 N为组合数的FFT和基四FFT
   3.3.4 Chirp-z变换
  3.4 关于FFT应用中的几个问题
   3.4.1 用FFT计算IDFT
   3.4.2 实数序列的FFT
   3.4.3 线性卷积的FFT算法
   3.4.4 用FFT计算相关函数
   3.4.5 用FFT计算二维离散傅里叶变换
  3.5 本章小结
  习题
  实验三 快速傅里叶变换及其应用
第4章 无限长单位脉冲响应（IIR）滤波器的设计方法
  4.1 滤波器的基本原理
   4.1.1 滤波器的分类
   4.1.2 可实现滤波器的特性
  4.2 模拟滤波器的设计方法
   4.2.1 巴特沃思（Butterworth）滤波器
   4.2.2 切比雪夫（Chebyshev）滤波器
   4.2.3 椭圆（elliptic）滤波器
   4.2.4 模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
   4.2.5 用MATLAB设计模拟滤波器
  4.3 根据模拟滤波器设计IIR滤波器
   4.3.1 脉冲响应不变法
   4.3.2 双线性变换法
   4.3.3 用MATLAB设计IIR滤波器
  4.4 从模拟滤波器低通原型到各种数字滤波器的频率变换
   4.4.1 低通变换
   4.4.2 高通变换
   4.4.3 带通变换
   4.4.4 带阻变换
  4.5 从低通数字滤波器到各种数字滤波器的频率变换
   4.5.1 数字低通-数字低通
   4.5.2 数字低通-数字高通
   4.5.3 数字低通-数字带通
   4.5.4 数字低通-数字带阻
  *4.6 IIR数字滤波器的最优化设计方法
   4.6.1 帕德（Pade）逼近法
   4.6.2 普罗尼（Prony）算法
  4.7 本章小结
  习题
  实验四 IIR数字滤波器的设计
第5章 有限长单位脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法
  5.1 线性相位FIR滤波器的特点
   5.1.1 线性相位的条件
   5.1.2 幅度特性
   5.1.3 零点特性
  5.2 窗函数设计法
   5.2.1 窗函数对幅频特性的影响
   5.2.2 几种常用的窗函数
   5.2.3 用MATLAB实现窗函数设计法
  5.3 频率采样设计法
   5.3.1 频率采样设计法的基本思路
   5.3.2 频率采样设计法的逼近误差
   5.3.3 频率采样设计法的设计公式
   5.3.4 频率采样设计法的改进方法
  5.4 FIR滤波器的最优化设计
   5.4.1 非线性最优法
   5.4.2 插值解法
   5.4.3 雷米兹（Remez）交替算法
   5.4.4 用MATLAB实现雷米兹交替算法
  5.5 IIR与FIR数字滤波器的比较
  5.6 本章小结
  习题
  实验五 FIR数字滤波器的设计
第6章 数字信号处理系统的实现
  6.1 数字滤波器的结构
   6.1.1 数字网络的信号流图
   6.1.2 IIR滤波器的结构
   6.1.3 FIR滤波器的结构
  6.2 量化与量化误差
   6.2.1 二进制数的表示
   6.2.2 定点制的量化误差
   6.2.3 A/D转换的量化效应
   6.2.4 量化噪声通过线性系统
  6.3 有限字长运算对数字信号处理系统的影响
   6.3.1 IIR滤波器的有限字长效应
   6.3.2 FIR滤波器的有限字长效应
   6.3.3 FFT计算中的有限字长效应
  6.4 极限环振荡
   6.4.1 零输入极限环振荡
   6.4.2 大信号极限环振荡
  6.5 系数量化对数字滤波器的影响
   6.5.1 极点位置灵敏度
   6.5.2 利用MATLAB分析系数量化对数字滤波器性能的影响
  6.6 实时数字信号处理系统的硬件实现
   6.6.1 实时数字信号处理系统的相关知识
   6.6.2 数字信号处理器DSP
   6.6.3 现场可编程门阵列FPGA
  6.7 本章小结
  习题
*第7章 多采样率信号处理
  7.1 抽取滤波器与内插滤波器
   7.1.1 抽取滤波器
   7.1.2 内插滤波器
   7.1.3 抽取滤波器的FIR结构
   7.1.4 内插滤波器的FIR结构
  7.2 过采样（oversampling）技术
   7.2.1 过采样A/D转换器和D/A转换器
   7.2.2 噪声整形技术
  7.3 正交镜像滤波器组（quadrature mirror filter,QMF）
   7.3.1 数字滤波器组的一般概念和定义
   7.3.2 正交镜像滤波器组
   7.3.3 QMF公共低通滤波器的FIR设计
  7.4 树状结构滤波器组
   7.4.1 倍频程分隔的分析滤波器组
   7.4.2 倍频程分隔的综合滤波器组
  7.5 离散小波（wavelet）变换
   7.5.1 连续小波变换
   7.5.2 多分辨率分析
   7.5.3 二进小波
   7.5.4 二进小波变换与滤波器组
  7.6 基于小波变换的信号去噪
   7.6.1 小波去噪原理
   7.6.2 用MATLAB实现基于小波的信号去噪
  7.7 本章小结
  习题
*第8章 信号处理中的变换及其应用
  8.1 离散正交变换
   8.1.1 基本概念
   8.1.2 正交变换的性质
  8.2 K-L变换
  8.3 离散余弦变换
  8.4 基于K-L变换的人脸识别
   8.4.1 人脸图像预处理
   8.4.2 特征向量的计算
   8.4.3 选取特征向量张成人脸空间
   8.4.4 基于最小距离法的人脸识别
  8.5 基于DCT的图像压缩
   8.5.1 图像的基本概念
   8.5.2 DCT编码压缩基本原理
   8.5.3 基于MATLAB实现DCT图像压缩
  8.6 基于小波变换的图像压缩
   8.6.1 仅仅保留分解后近似分量的图像压缩
   8.6.2 采用全局阈值的图像压缩
  8.7 卷积
   8.7.1 一维卷积
   8.7.2 二维卷积
   8.7.3 卷积的变种
   8.7.4 其他卷积形式
  8.8 卷积神经网络及卷积层操作
   8.8.1 卷积神经网络概述
   8.8.2 卷积网络的整体结构
   8.8.3 卷积层操作
  8.9 本章小结
  习题
部分习题答案
参考文献

“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材