出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111219569
版次：1
商品编码：11448929
包装：平装
丛书名： 21世纪高等院校电气信息类系列教材
开本：16开
出版时间：2013-03-01
用纸：胶版纸
页数：264
正文语种：中文
具体描述
编辑推荐
《信号分析与处理/21世纪高等院校电气信息类系列教材》主要介绍确定性信号（连续时间信号与离散时间信号）和随机信号的分析方法，信号处理中常用的模拟滤波器和数字滤波器的原理与设计方法，并且介绍自适应滤波和当前流行的小波分析等现代信号分析与处理的基本内容。学生通过学习，能够掌握信号分析与信号处理的基本概念、基础知识与基本方法，并对其工程应用有所了解，为进一步的学习奠定必要的基础。内容简介
《信号分析与处理/21世纪高等院校电气信息类系列教材》系统讲述了信号分析与信号处理的基本原理与方法。重点介绍了确定性信号和随机信号的分析方法，信号处理中常用的模拟滤波器和数字滤波器的原理与设计方法，并且介绍了自适应滤波和当前流行的小波分析等现代信号分析与处理的基本内容。《信号分析与处理/21世纪高等院校电气信息类系列教材》可作为自动化、测控等本科专业的教材，也可作为电气自动化以及各种非电子信息类专业的教材，并且可以作为相关专业与工程技术人员的自学参考用书。
目录
出版说明前言
第1章 概述
1.1 信号
1.2 信号表示
1.3 信号分类
1.4 信号分析与处理
第2章 连续时间信号分析
2.1 连续时间信号的时域分析
2.1.1 基本的连续信号
2.1.2 连续信号的运算
2.1.3 连续信号的分解
2.1.4 连续信号的时域分析方法卷积法
2.2 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
2.2.1 正交函数
2.2.2 傅里叶级数
2.2.3 典型周期信号的傅里叶级数
2.2.4 吉布斯现象
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
2.3.2 典型非周期信号的频谱
2.3.3 傅里叶变换的性质
2.3.4 周期信号的傅里叶变换
2.4 抽样信号的傅里叶变换
2.4.1 时域抽样
2.4.2 抽样定理
2.5 习题
第3章 离散时间信号分析
3.1 离散时间信号
3.1.1 序列
3.1.2 序列的运算
3.1.3 基本序列
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
3.3 序列的频谱分析——离散时间傅里叶变换（DTFT）
3.3.1 定义
3.3.2 物理意义
3.3.3 序列频谱的特点
3.3.4 DTFT存在条件
3.4 周期序列的频谱——离散傅里叶级数（DFS）
3.4.1 傅里叶变换在时域和频域中的对称规律
3.4.2 离散傅里叶级数
3.5 离散傅里叶变换（DFT）
3.5.1 离散傅里叶变换的定义式
3.5.2 离散傅里叶变换与离散时间傅里叶变换的关系
3.5.3 离散傅里叶变换的性质
3.6 快速傅里叶变换（FFT）
3.6.1 直接计算DFT的问题及改进的途径
3.6.2 基2按时间抽取的FFT算法（时析型）
3.7 离散傅里叶变换的应用
3.7.1 用FFT实现快速卷积
3.7.2 用DFT逼近连续信号的频谱
3.8 习题
第4章 模拟滤波器
4.1 模拟滤波器的基本概念及设计方法
4.1.1 模拟滤波器的基本概念
4.1.2 无失真传输
4.1.3 滤波器的理想特性与实际特性
4.1.4 模拟滤波器的一般设计方法
4.2 模拟滤波器的设计
4.2.1 Butterworth滤波器——最平响应特性滤波器
4.2.2 Chebyshev滤波器——通带等波纹滤波器
4.2.3 频率变换
4.3 习题
第5章 数字滤波器
5.1 数字滤波器的基本概念
5.2 IIR数字滤波器设计
5.2.1 冲激响应不变法
5.2.2 双线性变换法
5.2.3 高通、带通、带阻IIR数字滤波器设计
5.3 FIR数字滤波器设计
5.3.1 线性相位FIR数字滤波器的特点
5.3.2 窗函数法设计FIR数字滤波器
5.3.3 频率抽样法设计FIR数字滤波器
5.4 数字滤波器的结构
5.4.1 数字滤波器结构的表示方法
5.4.2 IIR数字滤波器的结构
5.4.3 FIR数字滤波器的结构
5.5 习题
第6章 随机信号分析
6.1 随机信号的时域分析
6.1.1 随机过程的基本概念
6.1.2 随机过程的统计描述
6.1.3 随机过程的微积分
6.1.4 平稳随机过程
6.1.5 各态历经性
6.1.6 平稳随机过程相关函数的性质
6.1.7 离散随机过程的数字特征及其估计
6.2 随机信号的频域分析
6.2.1 随机过程的谱密度
6.2.2 白噪声
6.2.3 功率谱估计
6.3 平稳随机信号通过线性系统的分析
6.3.1 平稳随机信号通过线性连续系统
6.3.2 平稳随机序列通过线性离散系统
6.3.3 多个随机信号通过线性系统
6.4 习题
第7章 自适应滤波
7.1 最优波形估计
7.1.1 概述
7.1.2 投影定理
7.1.3 线性最优滤波
7.2 Wiener滤波
7.2.1 Wiener滤波与Wiener-Hopf方程
7.2.2 FIR Wiener滤波器
7.3 Kalman滤波
7.3.1 状态估计与Kalman滤波
7.3.2 Kalman滤波递推算法
7.4 自适应滤波器原理
7.4.1 自适应滤波器的基本概念
7.4.2 均方误差与下降算法
7.5 最小均方（ILMS）自适应算法
7.5.1 最速下降与LMS算法
7.5.2 归一化LMS算法
7.6 递推最小二乘（RLS）自适应算法
7.6.1 最小二乘方法
7.6.2 RLS算法
7.7 习题
第8章 时频分析与小波变换
8.1 时频分析
8.1.1 概述
8.1.2 短时傅里叶变换
8.1.3 Wigner-Ville分布
8.2 小波变换
8.2.1 空间与基的概念
8.2.2 连续小波变换
8.2.3 离散小波变换
8.2.4 多分辨率分析
8.2.5 小波变换的应用
8.3 习题
附录 MATLAB信号处理常用函数
参考文献
前言/序言
信号分析与处理：理论、方法与实践 本书旨在为读者提供一个全面且深入的信号分析与处理知识体系。本书内容涵盖了信号分析与处理领域的核心理论、关键方法以及实际应用，力求在理论深度和工程实践之间取得平衡。本书的读者对象为对信号处理感兴趣的本科生、研究生以及从事相关领域的工程技术人员。 第一篇 信号分析基础 本篇是信号分析与处理的基石，将从最基本的概念出发，逐步深入。 第一章 信号的基本概念与分类 我们将从“信号”这一核心概念入手，阐述其定义、物理含义以及在不同领域的表现形式。接着，我们将对信号进行详细的分类。 按时间域分类： 连续时间信号（连续信号）： 信号在时间上是连续变化的，例如声音、温度随时间变化的曲线。我们将介绍连续时间信号的数学表示，如函数、序列等。 离散时间信号（离散信号）： 信号只在离散的时间点上取值，例如数字音频、图像的像素值。我们将探讨离散信号的采样过程，以及采样率、奈奎斯特采样定理等关键概念。 按幅度域分类： 连续幅度信号（模拟信号）： 信号的幅度可以取任意连续值，例如模拟电压、电流。 离散幅度信号（数字信号）： 信号的幅度只能取有限个离散值，例如数字语音、量化后的传感器数据。我们将介绍量化过程，以及量化误差、比特数等相关概念。 按周期性分类： 周期信号： 信号在时间上重复出现，具有固定的周期。我们将介绍周期信号的性质、基波分量等。 非周期信号： 信号在时间上不重复出现。 按能量与功率分类： 能量信号： 信号的总能量是有限的，例如脉冲信号。 功率信号： 信号的平均功率是有限且非零的，例如周期信号、随机信号。 按其他特征分类： 确定性信号： 信号的性质在任何时刻都是确定的，可以精确预测。 随机信号： 信号的性质在未来时刻是不可预测的，只能用统计方法描述。我们将介绍随机信号的基本概念，如均值、方差、自相关函数等。 激励信号与响应信号： 在系统分析中，激励信号是施加给系统的输入，响应信号是系统对激励的输出。 我们将通过丰富的实例，例如不同类型的声波、电信号、生物信号等，帮助读者直观理解这些分类。 第二章 信号的运算与性质 本章将介绍信号在数学上的基本运算，以及信号所具有的重要性质，这些是后续分析的基础。 基本运算： 加法与减法： 两个信号在对应点上的相加或相减。 乘法： 两个信号在对应点上的相乘。 标量乘法： 信号的每个值乘以一个常数。 翻转（时间反转）： 将信号在时间轴上进行翻转，例如 $x(t)$ 变为 $x(-t)$。 移位（时间平移）： 将信号在时间轴上向前或向后移动，例如 $x(t)$ 变为 $x(t-t_0)$。 伸缩（时间尺度变换）： 将信号在时间轴上进行压缩或拉伸，例如 $x(t)$ 变为 $x(at)$。 信号的性质： 奇偶性： 信号是奇函数（$x(t) = -x(-t)$）还是偶函数（$x(t) = x(-t)$）。我们将介绍如何将任意信号分解为奇分量和偶分量。 能量与功率的计算： 介绍如何计算能量信号的总能量和功率信号的平均功率。 傅里叶级数与傅里叶变换的基础概念： 简单介绍周期信号的傅里叶级数分解以及非周期信号的傅里叶变换，为后续章节铺垫。 卷积： 介绍一维和多维信号的卷积运算，强调其在系统响应计算中的重要性。 第三章 线性时不变（LTI）系统 线性时不变系统是信号处理中最基本、最重要的系统模型。本章将深入探讨其特性。 系统的定义与基本性质： 叠加性（线性）： 系统对信号之和的响应等于对各个信号响应之和。 时移不变性： 系统的响应与输入信号的起始时间无关。 LTI系统的特性： 单位冲激响应： 介绍单位冲激响应 $h(t)$（对于连续时间系统）或 $h[n]$（对于离散时间系统）是描述LTI系统的关键。 卷积定理： 阐述LTI系统的输出信号可以通过输入信号与单位冲激响应的卷积得到，即 $y(t) = x(t) h(t)$。 LTI系统的系统函数（频域特性）： 介绍系统函数 $H(s)$（拉普拉斯变换域）或 $H(z)$（Z变换域）及其在分析系统频率响应中的作用。 LTI系统的分类： 因果系统： 系统的输出仅依赖于当前和过去的输入，而不依赖于未来的输入。 稳定系统： 对于有界输入，系统的输出也是有界的。 并行系统与串联系统： 分析多个LTI系统组合时的整体特性。 第二篇 信号变换与分析 本篇将介绍用于分析信号的各种数学变换，它们能够将信号从时域转换到频域或其他域，从而揭示信号的内在规律。 第四章 傅里叶级数与傅里叶变换 本章是信号分析的核心，将详细介绍傅里叶分析方法。 傅里叶级数： 三角形式和复指数形式： 介绍周期信号可以分解为一系列正弦、余弦或复指数函数的叠加。 傅里叶系数的计算： 学习如何计算傅里叶级数的各项系数。 收敛性： 讨论傅里叶级数的收敛条件。 应用的例子： 如方波、锯齿波的傅里叶级数展开。 傅里叶变换： 定义与性质： 将傅里叶级数推广到非周期信号，定义傅里叶变换 $X(omega)$，表示信号在不同频率上的成分。 傅里叶变换的性质： 线性性、时移性、频移性、对称性、卷积定理、微分性质等。 常用信号的傅里叶变换： 如矩形脉冲、指数函数、单位冲激的傅里叶变换。 帕塞瓦尔定理： 建立信号的时域能量与频域能量之间的关系。 应用： 频域分析、滤波、频谱分析等。 第五章 拉普拉斯变换与Z变换 拉普拉斯变换和Z变换是傅里叶变换在系统分析中的重要推广，尤其适用于连续时间系统和离散时间系统。 拉普拉斯变换： 定义： 将时域信号 $x(t)$ 转换为复频率域函数 $X(s)$。 收敛域（ROC）： 讨论拉普拉斯变换的收敛域，以及它对系统稳定性的指示作用。 性质： 线性性、时移性、频移性、卷积性质、微分性质、积分性质等。 逆拉普拉斯变换： 学习如何将频域函数 $X(s)$ 还原到时域信号 $x(t)$。 应用： LTI系统的分析（求解微分方程）、系统稳定性判断、频率响应分析。 Z变换： 定义： 将离散时间信号 $x[n]$ 转换为复变量 $z$ 的函数 $X(z)$。 收敛域（ROC）： 讨论Z变换的收敛域，及其在判断系统稳定性和因果性中的作用。 性质： 线性性、时移性、频移性、卷积性质、微分性质、复卷积性质等。 逆Z变换： 学习如何将频域函数 $X(z)$ 还原到时域信号 $x[n]$。 应用： 离散时间LTI系统的分析（求解差分方程）、系统稳定性判断、频率响应分析。 双边拉普拉斯变换与单边拉普拉斯变换： 介绍它们的区别及适用场景。 双边Z变换与单边Z变换： 介绍它们的区别及适用场景。 第六章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是将连续信号转换为离散傅里叶级数或离散傅里叶变换的工具，而FFT是高效计算DFT的算法。 离散傅里叶变换（DFT）： 定义： 将一个有限长的离散时间信号 $x[n]$ 转换为其频域离散表示 $X[k]$。 DFT与傅里叶级数、傅里叶变换的关系： 阐述DFT是傅里叶级数在离散化和周期化后的表示。 DFT的性质： 线性性、周期性、对称性、卷积性质等。 周期卷积与线性卷积： 介绍DFT如何计算周期卷积，以及如何通过填充零来计算线性卷积。 快速傅里叶变换（FFT）： 算法原理： 介绍FFT的基本思想，特别是按时间抽取（Cooley-Tukey算法）和按频率抽取两种主要方法。 计算复杂度： 强调FFT相比直接计算DFT在计算量上的显著优势。 应用： 频谱分析、滤波器设计、信号滤波、系统识别等。 应用实例： 对实际采集到的离散信号进行频谱分析，识别信号中的主要频率成分。 第三篇 信号处理的实际应用 本篇将聚焦于信号处理在各个领域的实际应用，通过具体案例展示理论知识的应用价值。 第七章 数字滤波器设计 滤波器是信号处理中最重要的一类应用，用于去除噪声、提取特定频率成分等。 滤波器的基本概念： 滤波器的作用： 抑制或允许特定频率范围内的信号通过。 通带、阻带、截止频率： 描述滤波器的频率响应特性。 幅度响应和相位响应： 分析滤波器对信号幅度和相位的改变。 数字滤波器的分类： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 冲激响应是无限长的，通常具有更低的阶数和更少的计算量。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 冲激响应是有限长的，具有线性相位特性，易于实现。 滤波器设计方法： IIR滤波器设计： 模仿模拟滤波器设计（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器），通过双线性变换等方法转换为数字滤波器。 FIR滤波器设计： 窗函数法： 通过截断无限长冲激响应来获得有限长冲激响应，常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。 频率采样法： 直接根据所需的频率响应来设计。 最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 获得在特定频率范围内最优的滤波器逼近。 滤波器性能指标： 滤波器的通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等。 实际应用： 音频降噪、图像增强、通信信号的解调等。 第八章 采样与量化 在将模拟信号转换为数字信号的过程中，采样和量化是两个关键的步骤。 采样： 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 详细阐述以大于两倍最高频率的采样率对连续信号进行采样，可以无失真地恢复原始信号。 采样过程的数学模型： 介绍理想采样和实际采样。 欠采样与过采样： 讨论采样率不足或过高带来的问题。 混叠现象： 解释当采样率低于奈奎斯特率时，高频成分会“混叠”到低频区域，导致失真。 抗混叠滤波器： 介绍在采样前使用低通滤波器来消除高频成分，避免混叠。 量化： 量化过程： 将连续的幅度值映射到有限个离散的量化电平。 量化误差： 介绍量化引入的误差，以及其统计特性（近似为均匀分布的白噪声）。 量化步长和比特数： 讨论它们与量化误差大小的关系。 非均匀量化： 介绍在某些情况下，非均匀量化可以提高SNR。 过采样与噪声整形： 探讨如何通过过采样和噪声整形技术提高量化精度。 A/D转换器（ADC）与D/A转换器（DAC）： 介绍它们的基本工作原理和参数（如采样率、分辨率、精度）。 第九章 谱分析与参数估计 谱分析是研究信号频率成分分布的技术，参数估计则是在模型的基础上对信号的未知参数进行推断。 经典谱估计方法： 周期图法（Periodogram）： 基于傅里叶变换估计功率谱密度。 改进周期图法（Welch方法）： 通过分段平均来降低方差，提高谱估计的平滑度。 现代谱估计方法（参数模型法）： AR模型（自回归模型）： 假设信号是当前值与过去值线性组合加上一个白噪声。 MA模型（移动平均模型）： 假设信号是当前噪声和过去噪声的线性组合。 ARMA模型（自回归移动平均模型）： AR模型和MA模型的结合。 Yule-Walker方程、Burg算法等： 用于估计AR模型的参数。 参数估计： 最小二乘法（Least Squares）： 寻找模型参数，使得模型输出与实际数据之间的误差平方和最小。 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 寻找模型参数，使得观测到当前数据的概率最大。 贝叶斯估计： 结合先验信息和观测数据来估计参数。 应用： 语音信号分析、地震信号分析、雷达信号处理、通信信号的信道估计等。 第十章 随机信号的分析 随机信号是现实世界中普遍存在的信号，例如噪声、通信中的干扰信号等。 随机变量与随机过程： 随机变量的统计描述： 概率密度函数、累积分布函数、均值、方差、偏度、峰度等。 随机过程的统计描述： 一维分布、二维分布、自相关函数、互相关函数。 平稳随机过程： 宽平稳过程（WSS）： 均值为常数，自相关函数仅依赖于时间差。 严平稳过程（SSS）： 整个统计特性不随时间移动。 自相关函数与功率谱密度（PSD）： 维纳-辛钦定理： 建立自相关函数和功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 功率谱密度的物理意义： 表示信号单位频率范围内的平均功率。 随机信号通过LTI系统： 输出信号的均值、方差、自相关函数和功率谱密度。 利用LTI系统的系统函数 $H(omega)$ 来分析其对随机信号功率谱密度的影响。 白噪声： 理想的、在所有频率上具有恒定功率谱密度的随机过程。 应用： 通信系统中的噪声分析、信号去噪、系统辨识中的噪声模型构建。 第四篇 高级主题与展望 本篇将介绍一些信号处理领域的高级主题，并对未来的发展趋势进行展望。 第十一章 多维信号处理 将信号处理技术扩展到二维（图像）、三维（视频、医学成像）甚至更高维度。 二维连续信号与离散信号： 图像的表示： 像素、灰度、颜色。 图像的傅里叶变换（二维）： 图像的频谱分析，揭示图像的频率成分，如边缘、纹理。 二维LTI系统与卷积： 二维单位冲激响应。 图像滤波： 锐化、模糊、边缘检测。 小波变换： 多分辨率分析： 能够同时在时间和频率（或尺度）上进行局部化分析。 小波基的性质： 正交小波、双正交小波。 小波变换的应用： 图像压缩、去噪、特征提取。 其他多维处理技术： 如Radon变换（用于CT成像）、Hough变换（用于直线检测）。 第十二章 自适应信号处理 自适应信号处理技术能够根据环境变化或信号特性的改变，自动调整滤波器参数以达到最优性能。 自适应滤波器的基本思想： 目标函数： 通常是最小化误差信号的均方值（MMSE）。 滤波器的权向量更新： 递归地调整滤波器系数。 LMS（最小均方）算法： 基本原理： 采用梯度下降法，以当前误差的梯度作为更新方向。 步长参数的选择。 算法的收敛性与性能。 RLS（递归最小二乘）算法： 基本原理： 采用基于矩阵求逆的二次型最小化方法。 收敛速度快，但计算复杂度高。 自适应信号处理的应用： 回声消除： 在电话通信中消除用户自身的声音。 噪声消除： 实时去除背景噪声。 均衡器： 补偿通信信道引起的信号失真。 自适应预测： 预测未来信号值。 第十三章 信号处理的工程化实践 将理论知识转化为实际工程应用所需的关键要素。 高性能计算与硬件加速： 数字信号处理器（DSP）： 专用的硬件平台，能够高效执行信号处理算法。 现场可编程门阵列（FPGA）： 灵活的硬件实现平台，适用于实时信号处理。 图形处理器（GPU）： 在并行计算方面的优势，适用于大规模信号处理。 软件工具与开发环境： MATLAB/Simulink： 信号处理领域的常用工具，提供丰富的函数库和仿真环境。 Python（NumPy, SciPy, OpenCV）： 开源的强大工具，适用于信号处理、图像处理和机器学习。 C/C++： 用于实现高性能、底层的信号处理算法。 实际系统设计中的挑战： 实时性要求。 计算资源的限制。 功耗与成本的权衡。 抗干扰能力。 系统仿真与验证： 建立数学模型，进行仿真验证。 硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真。 结论与展望 本书对信号分析与处理的理论、方法和应用进行了系统性的梳理。展望未来，信号处理与人工智能、机器学习、大数据等领域的交叉融合将更加深入，例如深度学习在信号分类、去噪、特征提取等方面的应用日益广泛。同时，随着传感器技术、通信技术的发展，信号处理的应用领域也将不断拓展，例如在物联网、自动驾驶、生物医学等领域发挥越来越重要的作用。本书希望能够为读者打下坚实的理论基础，激发对信号处理领域的探索兴趣，并为未来的学习和研究提供有益的参考。
用户评价
评分
这本书对于理解复杂系统中的动态行为提供了绝佳的视角。它不仅仅是关于“信号”这个术语的教科书，更是关于如何理解和量化信息在系统中的传递和演变。书中对于系统模型的构建，例如线性时不变（LTI）系统的概念，以及它们在信号处理中的核心地位，都做了非常透彻的讲解。我印象深刻的是，它将抽象的数学概念与具体的物理系统联系起来，例如如何用微分方程来描述一个系统的响应，以及如何通过拉普拉斯变换来求解这些方程。这让我对系统的动态特性有了更深刻的理解，不再仅仅是停留在“输入-输出”的层面，而是能进一步探究系统内部是如何处理和改变信号的。书中对滤波器设计的讨论，以及不同类型滤波器的特性分析，对于理解信号的去噪和增强至关重要。这些知识不仅能应用于通信领域，在我的专业领域，比如振动分析和设备状态监测，同样具有重要的指导意义。
评分作为一个对信号处理领域怀揣浓厚兴趣但又缺乏系统性知识的初学者，我发现这本书简直是为我量身定做的！它没有直接上来就抛出一堆高深的理论，而是从最基本的信号模型、信号的分类入手，逐步引导读者进入更复杂的分析方法。我尤其欣赏书中对于时间域和频率域之间关系的深入剖析，通过傅里叶级数和傅里叶变换，这本书巧妙地揭示了信号在不同域中的表现形式，并且生动地解释了如何通过频谱分析来理解信号的内在特性。让我印象深刻的是，它不仅讲解了理论，还详细介绍了各种信号处理技术在实际应用中的原理和方法，例如滤波器的设计、采样定理的意义，以及数字信号处理的基本流程。这些内容都配有清晰的图示和详细的推导过程，即使是像我这样初次接触这些概念的读者，也能相对容易地理解。这本书的学习路径设计得非常合理，层层递进，让我在不知不觉中掌握了扎实的信号分析基础，为我后续深入学习更高级的信号处理技术打下了坚实的基础。
评分这本书简直是打开了我对“信号”这个概念的全新认知！之前总觉得信号分析就是一堆抽象的公式和图形，枯燥乏味，但这本书用一种非常直观和循序渐进的方式，将原本复杂的问题变得清晰易懂。它不仅仅是罗列知识点，更像是带着我进行了一场探索之旅。从最基础的信号定义，到傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心工具的介绍，每一个概念的引入都伴随着生动的例子和深入的讲解。我特别喜欢它对于数学工具在信号处理中应用的阐释，让我能真正理解为什么需要这些工具，以及它们是如何解决实际问题的。举个例子，书中关于卷积的讲解，不再是死记硬背的公式，而是通过图像化的方式，让我看到了两个信号“相遇”并产生新信号的过程，那种豁然开朗的感觉至今难忘。而且，书中还融入了大量的工程实践案例，让我看到了理论知识如何在实际的通信、控制、图像处理等领域发挥作用，这极大地激发了我学习的兴趣，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更是一位经验丰富的导师，引导我一步步走进信号分析的奇妙世界。
评分我是一名在电力系统领域工作的工程师，经常会遇到需要分析电力信号的场景，比如谐波分析、暂态过程研究等。这本书的内容给我带来了极大的启发，尤其是在信号的表示和变换方面。书中对不同类型的信号（如周期信号、非周期信号、随机信号）的描述非常详尽，并且深入讲解了如何利用傅里叶变换、Z变换等数学工具来分析这些信号的频谱特性。我特别赞赏它对于各种变换的物理意义的解读，让我不仅仅停留在公式层面，更能理解变换背后的原理和应用场景。例如，在分析电力系统中的故障暂态信号时，这本书提供的频率域分析方法，能够帮助我更精准地识别故障类型和原因，从而更快地进行故障排除。此外，书中对于采样和重建的论述，也为我理解数字信号处理在电力监测和控制中的应用提供了清晰的思路。虽然我可能不会深入到每个数学推导的细节，但这本书提供的理论框架和方法论，已经极大地提升了我解决实际工程问题的能力。
评分作为一名在人工智能领域摸索的研究者，我发现本书在理解许多基础算法时起到了意想不到的帮助。虽然这本书的主题是信号分析与处理，但其中关于信号的表示、变换以及特征提取的原理，与深度学习中的很多概念息息相关。例如，书中关于傅里叶变换如何揭示信号的频率成分，与音频信号处理中用于特征提取的MFCC（梅尔频率倒谱系数）有着异曲同工之妙。又比如，对信号进行采样和重建的讨论，也为理解数字信号在AI模型中的输入和输出打下了基础。这本书所讲解的线性代数在信号处理中的应用，如向量空间、基变换等，也与AI中常见的矩阵运算和降维技术有着紧密的联系。通过阅读这本书，我能更深刻地理解，为什么某些AI模型在处理时序数据或图像数据时会表现出色，因为它帮助我建立了一个更坚实的数学和工程学基础，让我能够从更底层的原理去审视和优化我所开发的AI算法。
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