本书介绍了仪器和传感器中的实时数字信号处理理论、技术及方法。全书分为4大部分，共14章。部分(~4章)介绍了实时数字信号处理应用基础及仿真方法，主要包括信号产生与操作、信号频谱分析技术、离散时间系统分析与实现、数字滤波器设计等；第二部分(第5~7章)为离散随机信号处理应用基础，主要包含离散随机信号及其特征、离散随机信号的估计和滤波、平稳随机信号线性模型等；第三部分(第8章和第9章)主要介绍微弱信号数字化检测、噪声抵消、自适应滤波和经验建模等仪器和传感器中的典型数字信号处理技术；第四部分(0~14章)介绍在仪器和传感器中如何设计与实现实时数字信号处理系统，包括系统组成、软硬件结构和控制、折衷设计、实时算法开发、系统实现技术等。本书还为每章配备了思考与练习题。
本书可作为仪器、光学、电子和自控等专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供相关研究人员和工程师使用。

章 离散时间信号
1.1 信号的概念及分类
1.2 基本离散时间信号的表示
1.3 典型离散随机信号的表示
1.4 离散时间信号的基本运算和操作
思考与练习题
第2章 离散傅里叶变换和Z变换
2.1 离散傅里叶变换
2.2 进行频谱分析的注意事项
2.3 频谱分析实例
2.4 Z变换概述
思考与练习题
第3章 离散时间系统
3.1 离散时间系统的概念和性质
3.2 离散时间系统的模型
3.3 离散时间系统的结构、分析与实现
思考与练习题
第4章 数字滤波器设计
4.1 概述
4.2 IIR滤波器设计
4.3 FIR滤波器设计
思考与练习题
第5章 离散随机信号及其特征
5.1 随机变量和随机信号
5.2 随机信号的平稳性和各态遍历性
5.3 平稳随机信号特征描述
5.4 平稳随机信号相关分析和谱密度
5.5 平稳随机信号通过线性系统
思考与练习题
第6章 离散随机信号的估计和滤波
6.1 随机信号估计的解释
6.2 最小均方误差估计和最小二乘估计
6.3 最佳线性滤波和预测
思考与练习题
第7章 平稳随机信号线性模型
7.1 概述
7.2 全极点模型和自回归模型
7.3 其他模型简述
7.4 随机信号建模
思考与练习题
第8章 微弱信号数字化检测技术
8.1 数字化检测中的抗混叠方法和采样策略
8.2 数字平均和数字滤波技术
8.3 数字相关检测
8.4 调制解调、闭环检测和偏置工作点控制
8.5 微弱信号数字化检测技术综合举例
思考与练习题
第9章 噪声抵消和经验建模技术
9.1 相关抵消技术
9.2 自适应噪声抵消
9.3 经验建模技术
思考与练习题
0章 实时数字信号处理系统概述
10.1 实时数字信号处理系统的特点
10.2 实时数字信号处理系统的基本组成
10.3 实时数字信号处理系统的数字表示法
思考与练习题
1章 实时数字信号处理系统的软件和硬件结构
11.1 实时数字信号处理系统的通用软件结构
11.2 硬件描述语言中的典型软件结构
11.3 实时数字信号处理器的一般硬件结构
11.4 FPGA的基本硬件结构
11.5 实时数字信号处理系统中的多处理器结构
11.6 数字信号处理器系统的控制
思考与练习题
2章 实时数字信号处理系统的折衷设计
12.1 折衷设计方法
12.2 软件和硬件折衷
12.3 软件的时间和空间折衷
12.4 硬件的时间和空间折衷
12.5 其他类型折衷
思考与练习题
3章 实时数字信号处理算法的开发
13.1 实时数字信号处理算法的概念和性能分析
13.2 实时数字信号处理算法的设计和描述
13.3 实时数字信号处理算法实现的基本步骤
思考与练习题
4章 实时数字信号处理系统实现的技术手段
14.1 输入数据的简化处理
14.2 算法的优化和简化
14.3 算法的转化和移植
14.4 算法的分解
14.5 软硬件联合设计
14.6 通信优化设计
14.7 测试和验证方法
思考与练习题
参考文献