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《数字信号处理——计算机方法》习题解答(双语版)

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简介:
本书为《数字信号处理——计算机方法》一书的配套习题解答,涵盖全部章节内容,并提供中英文对照,便于读者理解和学习。 Mitra出的英文版课后习题答案包括二到十章的内容。

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  • ——
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    本书为《数字信号处理——计算机方法》一书的配套习题解答,涵盖全部章节内容,并提供中英文对照,便于读者理解和学习。 Mitra出的英文版课后习题答案包括二到十章的内容。
  • ——》课后
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    本书提供了《数字信号处理——计算机方法》课程中各章节课后习题的答案与解析,帮助学生深入理解数字信号处理的核心概念和技术应用。 《数字信号处理---基于计算机的方法》课后习题答案从第二章到第十章。
  • (第2).rar
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    本书为《数字信号处理:计算机方法》(第2版)配套学习资料,包含大量精选练习题及其详细解答,帮助读者深入理解和掌握数字信号处理的核心概念与实践技巧。 《数字信号处理——基于计算机的方法》习题答案(第二版).rar
  • ——》第三 Mitra
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    本书为《数字信号处理——计算机方法》(第三版)Mitra所著教材提供全面详细的习题解答,旨在帮助学生深入理解数字信号处理的核心概念与技术。 《数字信号处理—基于计算机的方法》是数字信号处理领域的一本经典教材,由Sanjit K. Mitra教授撰写。该书以其深入浅出的讲解方式和丰富的实例深受全球学者和工程师的喜爱。第三版进一步更新了内容,适应现代数字信号处理技术的发展。 在数字信号处理领域,理解和应用计算方法至关重要,因为现代信号处理系统往往依赖于计算机来执行复杂的算法。Mitra教授详细阐述了如何使用计算机进行信号分析、滤波、频谱估计以及各种变换等操作。这本书不仅覆盖理论基础,还提供了大量实践案例和习题,旨在帮助读者巩固理论知识并提升实际操作能力。 习题答案是学习过程中的一大辅助工具,它们可以帮助学生检查自己的理解是否正确,并提供解题思路的参考。《数字信号处理—基于计算机的方法》第三版的习题答案尤其珍贵,因为它可以弥补教材中没有解答的空白,使得学习者能够自我评估和改进。 在学习数字信号处理时,掌握以下关键知识点是非常必要的: 1. **离散时间信号与系统**:理解采样、量化和Z变换等基本概念。 2. **快速傅里叶变换(FFT)**:学会使用FFT算法高效地计算离散傅里叶变换(DFT),这是频谱分析的基础。 3. **滤波器设计**:包括IIR滤波器和FIR滤波器的设计方法,如窗函数法、频率抽样法以及最小均方误差准则。 4. **谱估计**:掌握周期图法、自相关函数法和Welch方法等不同的谱估计技术,用于分析非平稳信号。 5. **数字信号处理在通信中的应用**:了解调制、解调、信道编码和信号检测等方面的应用。 6. **信号增强与降噪**:学习如何利用滤波技术改善信号质量并减少噪声干扰。 7. **时频分析方法**:掌握短时傅里叶变换(STFT)、小波变换等用于分析时变信号的方法。 8. **数字图像处理基础**:虽然主要涉及信号处理,但书中也可能涵盖基本的图像处理概念如离散化、滤波和特征提取。 通过阅读本书并解答习题,读者可以深入理解数字信号处理的核心原理,并学会如何运用这些原理解决实际问题。提供的习题答案将有助于读者更有效地学习和复习,确保他们在实践中能够灵活运用所学知识。
  • () 第三 英文
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    本书为《数字信号处理(计算机方法)》第三版英文教材的配套习题解答书,提供了详尽的问题解析和答案。 《数字信号处理(基于计算机的方法)》是Sanjit K. Mitra教授撰写的一本经典教材,专注于通过计算机技术理解和应用数字信号处理理论。第三版在前两版的基础上进行了更新和扩展,涵盖了最新的技术和理论发展。这本书是许多工程、计算机科学以及相关专业学生的必读参考书,特别是对于那些对数字信号处理有深入研究兴趣的人。 课后答案部分是学习过程中极其重要的参考资料,它可以帮助读者验证自己的理解,解决困惑,并加深对概念和技术的掌握。Sanjit K. Mitra教授的这本教材中的习题设计广泛且深入,涵盖从基础概念到高级应用的各种问题。课后答案详尽解析了这些问题,提供了清晰的步骤和解释,使得学习者可以自我评估并提升解决问题的能力。 在数字信号处理领域,关键知识点包括: 1. 离散时间信号与系统:这部分介绍了离散时间信号的表示、采样定理、滤波器设计以及离散傅立叶变换(DFT)的基础。 2. 快速傅立叶变换(FFT):FFT是DFT的一种高效计算方法,极大地降低了复杂度,对于信号分析和处理至关重要。 3. 数字滤波器设计:包括IIR(无限脉冲响应)和FIR(有限脉冲响应)滤波器的设计方法,如窗函数法、频率采样法和最优化设计。 4. 谱分析:频谱分析用于揭示信号的频率成分,包括功率谱和自相关函数,以及周期性信号和非周期性信号的分析。 5. 信号的卷积与相关:这些操作在信号处理中扮演着核心角色,如信号合成、滤波和特征提取。 6. 模数转换与数模转换:ADC和DAC是数字信号处理与模拟世界之间的桥梁,理解和应用它们是至关重要的。 7. 数字信号处理的应用:包括音频、图像、视频处理,通信系统以及生物医学信号分析等实际应用中的技术。 通过解答《数字信号处理(基于计算机的方法)》第三版的课后习题,学习者将能够熟练运用上述知识点,并深入理解如何利用计算机进行实际的信号处理任务。这些答案不仅可以帮助巩固理论知识,还能提高编程实现算法的能力,为未来的研究和职业生涯奠定坚实基础。
  • 《基于
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    本书提供了《基于计算机的数字信号处理》课程中各章节的重点习题解析,深入浅出地讲解了数字信号处理的基本概念、理论及应用技巧。通过丰富的实例和详细的解答过程,帮助读者巩固知识,提高解决实际问题的能力,是学习与研究数字信号处理领域的理想辅助材料。 《数字信号处理——基于计算机的方法》习题答案(英文版)
  • 优质
    《数字信号处理习题解答》是一本针对学习数字信号处理课程的学生和工程技术人员编写的练习册。它提供了大量经典及现代数字信号处理问题的答案与解析,帮助读者深入理解该领域的理论知识及其在实际应用中的重要性。 《数字信号处理》课后答案完整版,由米特拉著作,孙洪、余翔宇翻译,电子工业出版社出版。
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    本书提供了《数字信号处理》课程中各章节的经典练习题及其详细解答,旨在帮助学生深入理解数字信号处理的基本概念和应用技巧。 《数字信号处理》一书由清华大学出版社出版,书中包含了大部分章节的习题答案,可供参考。
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    本书为《计算机数字信号处理》课程的配套复习资料,包含大量精选练习题及其详细解答,旨在帮助学生巩固理论知识、掌握解题技巧。 现代数字信号处理是计算机科学与信息技术领域中的一个重要分支,它主要研究如何在数字域内对信号进行分析、处理和操作。这份复习资料适用于研究生级别的学习者,旨在帮助他们深入理解和掌握该领域的核心概念。 首先了解“广义平稳序列”。这类序列指的是其统计特性(如均值、方差和自相关函数)不会随时间变化的一类序列。对于广义平稳序列而言,尽管它们的均值可能发生变化,但二阶矩(例如自相关函数)则是时间平移不变量。在实际应用中,大多数自然及工程信号可以近似视为广义平稳。 “自相关函数”是分析这类统计特性的重要工具之一,它衡量的是信号与其延迟版本之间的相似度。通过计算自相关函数能够帮助我们理解信号的周期性、趋势以及潜在结构特征等信息。 接下来我们要关注的是Levinson-Durbin算法。这是一种递归方法主要用于求解线性预测系数(LPC),在语音编码和滤波器设计等领域具有广泛应用价值。该算法基于迭代过程,从自相关函数中计算反射系数,并利用这些系数构建预测滤波器的参数矩阵。反射系数与物理现象密切相关,在音频信号处理领域尤其显著地反映了声学环境中的回响特性。 解决这类问题的一般步骤为:先确定序列的自相关函数;再采用Levinson-Durbin算法递归估计出反射系数值;最后根据这些系数建立预测滤波器,从而实现对未来数据点进行预估或恢复原始信号。该方法的一大优势在于其高效的计算性能和对有限资源环境的支持能力。 复习资料中可能涵盖以下内容: 1. 广义平稳序列的定义及其性质。 2. 自相关函数的计算以及在分析中的作用。 3. Levinson-Durbin算法的基本原理及操作步骤。 4. 利用反射系数构建线性预测滤波器的方法介绍。 5. 实际案例中如何应用上述理论,比如语音处理或图像处理的应用实例。 通过解答这些问题,学生将能够加深对现代数字信号处理的理解,并提高分析和解决问题的能力。同时提供的参考答案可以帮助他们进行自我评估并促进理论知识与实践技能的同步提升。