數字信號處理 9787040257465 7-04 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何方白 張德民 陽莉 李強 劉煥淋 著

圖書標籤:

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齣版社： 7-04

ISBN：9787040257465

商品編碼：29423237069

包裝：平裝

齣版時間：2009-02-01

基本信息

書名：數字信號處理

定價：42.70元

作者：何方白 張德民 陽莉 李強 劉煥淋

齣版社：7-04

齣版日期：2009-02-01

ISBN：9787040257465

字數：

頁碼：430

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.522kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書係統地論述瞭數字信號處理的基本理論、基本技術和應用，著重討論離散時間信號基本的分析和處理方法。全書共九章，、二、三、四章介紹離散時間信號與係統的基本理論及分析方法，同時密切聯係數字信號處理中的一些具體問題展開討論，包括離散時間信號與係統，序列的傅裏葉變換、Z變換、離散傅裏葉變換及其快速計算方法，離散傅裏葉變換的一些重要應用。第五、六、七章介紹數字濾波器的基本理論、設計方法及濾波器的運算結構。第八章主要介紹瞭數字信號處理在通信中的應用，以給讀者一些啓發和思考，期望對專業課的學習和實際的工作有所幫助。第九章介紹瞭本書的上機實驗，並簡要介紹瞭MATLAB編程及實驗中常用的函數，以便讀者參考。本書條理清楚，敘述深入淺齣，並有豐富的例題和大量習題，便於學習和理解。
　　本書可作為高等學校電氣信息類各專業數字信號處理課程的教材，也可作為相關專業的研究生及相關學科領域的科技人員的參考書。

目錄

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緒論
章　離散時間信號與係統
　1.1 離散時間信號——序列
　　1.1.1 幾種常用序列
　　1.1.2 序列的基本運算
　　1.1.3 序列的周期性
　　1.1.4 序列的能量
　1.2 綫性時（移）不變係統
　　1.2.1 綫性係統
　　1.2.2 時不變係統
　　1.2.3 綫性時不變係統輸入輸齣的關係
　　1.2.4 係統的因果性和穩定性
　1.3 綫性時不變係統的輸入輸齣描述法一綫性常係數差分方程
　　1.3.1 綫性常係數差分方程
　　1.3.2 綫性常係數差分方程的求解
　1.4 連續時間信號的采樣
　　1.4.1 理想采樣
　　1.4.2 實際采樣
　　1.4.3 正弦信號的采樣
　習題

第二章　離散時間信號與係統的頻域分析
　2.1 序列的傅裏葉變換
　　2.1.1 序列傅裏葉變換的定義
　　2.1.2 序列傅裏葉變換的性質
　2.2 z變換
　　2.2.1 z變換的定義
　　2.2.2 z變換的收斂域
　　2.2.3 幾種序列z變換的收斂域
　2.3 z逆變換
　　2.3.1 冪級數展開法（長除法）
　　2.3.2 部分分式法
　　2.3.3 圍綫積分法
　2.4 z變換的基本性質與定理
　2.5 序列的z變換與連續信號的拉普拉斯變換、傅裏葉變換的關係
　2.6 離散係統的係統函數與頻率響應
　　2.6.1 係統函數的定義
　　2.6.2 係統函數的收斂域
　　2,6.3 係統函數與差分方程的關係
　　2.6.4 係統的頻率響應
　2.7 全通係統與小相位係統
　　2.7.1 全通係統
　　2.7.2 小相位係統
　習題

第三章　離散傅裏葉變換
　3.1 幾種傅裏葉變換的形式
　　3.1.1 連續時間非周期信號的傅裏葉變換
　　3.1.2 連續時間周期信號的傅裏葉變換
　　3.1.3 離散時間非周期信號的傅裏葉變換——序列的傅裏葉變換
　　3.1.4 離散時間周期信號的傅裏葉變換
　3.2 周期序列的離散傅裏葉級數
　　3.2.1 離散傅裏葉級數的獲得
　　3.2.2 頻域采樣理論
　　3.2.3 離散傅裏葉級數的性質
　3.3 離散傅裏葉變換（DFT）——有限長序列的離散頻域錶示
　　3.3.1 從離散傅裏葉級數到離散傅裏葉變換
　　3.3.2 有限長序列的DFT與z變換，傅裏葉變換的關係
　　3.3.3 由序列的DFT錶達其z變換及傅裏葉變換
　　3.3.4 補零DFT
　3.4 離散傅裏葉變換的性質
　　3.4.1 綫性
　　3.4.2 循環移位
　　3.4.3 循環捲積
　　3.4.4 對稱性
　　3.4.5 DFT形式下的帕塞瓦爾（Parseval）定理
　　3.4.6 循環相關
　3.5 有限長序列的循環捲積與綫性捲積的關係
　習題

第四章　離散傅裏葉變換的計算與應用
　4.1 離散傅裏葉變換的高效計算思路
　4.2 按時間抽取（DIT）的基-2FFT算法
　　4.2.1 算法原理
　　4.2.2 DIT-FFT算法的運算量
　　4.2.3 按時間抽取的基-2FFT算法的運算特點及編程思想
　　4.2.4 按時間抽取的基-2FFT算法的其他形式流圖
　4.3 按頻率抽取（DIF）的基-2FFT算法
　　4.3.1 算法原理
　　4.3.2 DIF-FFT算法特點及與DIT-FFT算法的異同
　　4.3.3 按頻率抽取法與按時間抽取法運算流圖的關係
　4.4 離散傅裏葉逆變換（IDFT）的快速計算方法
　4.5 N為復閤數的FFT算法
　4.6 分裂基FFT算法
　　4.6.1 按頻率抽取的基-4FFT算法
　　4.6.2 分裂基FFT算法的原理
　　4.6.3 分裂基FFT算法的運算量
　4.7 綫性調頻z變換（Chirp-z變換）算法
　　4.7.1 算法原理
　　4.7.2 綫性調頻z變換的實現
　4.8 實序列的FFT算法
　　4.8.1 利用一次N點復序列的FFT計算兩個N點實序列的FFT
　　4.8.2 利用一次N點復序列的FFT計算2N點實序列的FFT
　4.9 用DFT的快速算法（FFT）實現綫性捲積及綫性相關
　　4.9.1 用DFT（FFT）實現綫性捲積
　　4.9.2 分段捲積
　　4.9.3 快速相關
　4.1 0用DFT的快速算法（FFT）對信號進行頻譜分析
　　4.1 0.1 用DFT（FFT）對連續時間非周期信號進行頻譜分析
　　4.1 0.2 用DFT（FFT）對連續時間信號進行頻譜分析時的幾個問題
　習題

第五章　無限長單位脈衝響應（IIR）數字濾波器的設計
　5.1 數字濾波器的基本概念
　　5.1.1 數字濾波原理
　　5.1.2 數字濾波器的分類
　　5.1.3 數字濾波器的技術要求
　　5.1.4 數字濾波器的設計概述
　5.2 模擬濾波器的設計
　　5.2.1 模擬低通濾波器的技術指標及逼近方法
　　5.2.2 巴特沃思低通濾波器
　　5.2.3 切比雪夫低通濾波器
　　5.2.4 模擬濾波器的頻率變換——模擬高通、帶通及帶阻濾波器的設計
　5.3 用脈衝響應不變法設計IIR數字低通濾波器
　　5.3.1 變換原理
　　5.3.2 混疊失真
　　5.3.3 用脈衝響應不變法設計數字濾波器
　　5.3.4 主要特點
　5.4 雙綫性變換法
　　5.4.1 變換原理
　　5.4.2 逼近情況
　　5.4.3 主要優缺點
　　5.4.4 用雙綫性變換法設計數字濾波器
　　5.4.5 設計舉例
　5.5 設計IIR數字濾波器的頻率變換法
　　5.5.1 用模擬域頻率變換法設計各類IIR數字濾波器
　　5.5.2 用數字域頻率變換法設計各類IIR數字濾波器
　5.6 IIR數字濾波器的計算機輔助優化設計
　　5.6.1 頻域方誤差設計
　　5.6.2 時域方誤差設計
　5.7 IIR數字濾波器的相位均衡
　　5.7.1 全通濾波器的群時延特性
　　5.7.2 IIR數字濾波器的群時延均衡
　習題

第六章　有限長單位脈衝響應（FIR）數字濾波器的設計
　6.1 綫性相位FIR數字濾波器的特點
　　6.1.1 綫性相位條件
　　6.1.2 綫性相位特點
　　6.1.3 幅度函數的特點
　　6.1.4 零點位置
　6.2 用窗函數法設計FIR濾波器
　　6.2.1 窗函數設計法的基本思想
　　6.2.2 加窗處理對FIR濾波器幅頻特性的影響
　　6.2.3 幾種常用窗函數
　　6.2.4 窗函數法的設計步驟
　6.3 用頻率采樣法設計FIR濾波器
　　6.3.1 頻率采樣設計法的基本思想
　　6.3.2 綫性相位的約束
　　6.3.3 逼近誤差及其改進措施
　6.4 FIR數字濾波器的優化設計
　　6.4.1 數學模型
　　6.4.2 利用切比雪夫優一緻逼近準則設計綫性相位FIR濾波器
　6.5 IIR與FIR濾波器的比較
　習題

第七章　數字濾波器的結構
　7.1 數字濾波器結構的錶示方法
　　7.1.1 用信號流圖錶示數字濾波器結構
　　7.1.2 用梅森（Mason）公式求數字網絡的係統函數H（z）
　7.2 無限長單位脈衝響應（IIR）數字濾波器的基本結構
　　7.2.1 直接Ⅰ型
　　7.2.2 直接Ⅱ型（典範型）
　　7.2.3 級聯型
　　7.2.4 並聯型
　　7.2.5 轉置形式
　7.3 有限長單位脈衝響應（FIR）數字濾波器的基本結構
　　7.3.1 橫截型（捲積型、直接型）
　　7.3.2 級聯型
　　7.3.3 綫性相位FIR濾波器的結構
　　7.3.4 頻率采樣型結構
　7.4 梳狀濾波器的結構
　7.5 數字濾波器的格型結構
　　7.5.1 全零點（FIR）濾波器的格型結構
　　7.5.2 全極點（IIR）濾波器的格型結構
　7.6 數字濾波器實現中的誤差
　　7.6.1 量化誤差
　　7.6.2 乘積誤差的影響
　　7.6.3 極限環振蕩
　習題

第八章　數字信號處理在通信中的應用
　8.1 數字信號處理在通信信號中的應用
　　8.1.1 數字振蕩器
　　8.1.2 離散解析信號
　　8.1.3 雙音多頻（DTMF）信號産生與檢測
　　8.1.4 正弦信號的綫譜分析
　8.2 數字信號處理在通信信號傳輸中的應用
　　8.2.1 僞隨機序列的産生
　　8.2.2 數字匹配濾波器
　　8.2.3 離散多音傳輸
　　8.2.4 擴頻通信的概念
　　8.2.5 正交頻分復用（OFDM）的概念
　8.3 自適應濾波概念及應用
　　8.3.1 自適應濾波的概念
　　8.3.2 自適應濾波在通信中的應用簡介

第九章　上機實驗
　9.1 關於實驗用計算機語言
　9.2 實驗一離散時間信號
　9.3 實驗二用FFT進行譜分析
　9.4 實驗三用DFlT（FFT）實現快速捲積
　9.5 實驗四用雙綫性變換法設計IlR數字濾波器
　9.6 實驗五用窗函數法設計FIR數字濾波器
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信息時代的脈搏：數字信號處理的奧秘與應用》 在信息爆炸的時代，我們每天都沐浴在由無數數據流匯聚而成的洪流之中。從清晨喚醒你的手機鬧鍾，到屏幕上閃爍的新聞推送，再到跨越韆山萬水的視頻通話，這一切都離不開一個核心的技術——數字信號處理（DSP）。它如同信息的“煉金術士”，將原始、粗糙的信號轉化為有用的、可理解的數據，構建起我們現代信息社會的堅實基石。 本書並非探討某一本特定的教材，而是旨在揭示數字信號處理這一前沿領域的廣闊天地。我們將深入淺齣地剖析其核心原理，追溯其發展曆程，並全麵展現其在各行各業的驚人應用，讓讀者深刻理解這項技術如何塑造我們的生活，又將如何引領未來的科技潮流。 一、 數字信號處理的基石：從模擬到數字的飛躍 想象一下，我們日常生活中接觸到的聲音、光綫、溫度，甚至我們的心跳，最初都是以模擬信號的形式存在的。模擬信號是連續的，其變化幅度或相位能夠無限細分，與物理世界的真實狀態一一對應。然而，模擬信號在傳輸和處理過程中極易受到噪聲乾擾，且難以精確復製和存儲。 數字信號處理的齣現，徹底改變瞭這一局麵。它將連續的模擬信號通過采樣（Sampling）和量化（Quantization）這兩個關鍵步驟，轉化為離散的數字信號。采樣過程是在時間軸上以一定的頻率對模擬信號進行離散化，就像在一條連續的河流中，每隔一段距離取一次水樣。量化過程則是將采樣的模擬信號幅度映射到有限個離散的數值級彆，就像將不同深度的水樣分彆歸入“淺”、“中”、“深”等幾個預設的等級。 經過這兩步轉化，原本連續的模擬信號就變成瞭由一串串二進製數字組成的序列。這種數字信號的優勢顯而易見：它對噪聲具有極強的魯棒性，易於存儲、傳輸、運算和精確復製，且不受物理器件老化等因素的影響。這種“非黑即白”的二進製形式，使得計算機能夠高效地對其進行處理，從而解鎖瞭前所未有的強大信息處理能力。 二、 核心理論：理解信號的語言 要深入理解數字信號處理，離不開其核心的數學理論。其中，傅裏葉變換（Fourier Transform）無疑是重中之重。它能夠將一個信號分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加，從而揭示信號的頻率成分。這就像將一首復雜的交響樂分解成各個樂器的獨奏，讓我們能夠清晰地辨識齣其中包含的音高和音色。 傅裏葉變換有多種形式，如離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）以及其快速算法——快速傅裏葉變換（FFT）。FFT的齣現極大地提高瞭計算效率，使得大規模信號的頻率分析成為可能，為數字信號處理的廣泛應用奠定瞭基礎。 除瞭傅裏葉變換，捲積（Convolution）也是一個至關重要的概念。它描述瞭一個係統如何響應輸入信號，是理解濾波器工作原理的關鍵。通過捲積，我們可以預測輸入信號經過某個特定係統後會産生什麼樣的輸齣。 此外，Z變換（Z-transform）是用於分析離散時間信號及其係統的有力工具，它將離散時間域的信號轉化為復變量z的函數，便於分析係統的穩定性、頻率響應等特性。 離散時間係統（Discrete-time Systems）的分析，包括其因果性（Causality）、穩定性（Stability）和綫性時不變性（Linear Time-Invariant, LTI）等性質，也是理解DSP工作原理的基石。濾波器（Filters）作為最常見的信號處理工具，正是基於這些係統理論設計的，它們能夠選擇性地保留或去除信號中的特定頻率成分，實現信號的增強或淨化。 三、 數字信號處理的脈絡：從原理到實現 數字信號處理的強大功能，離不開高效的算法和強大的硬件支持。 算法方麵： 濾波算法： 包括FIR（有限脈衝響應）濾波器和IIR（無限脈衝響應）濾波器，它們在信號去噪、均衡、特徵提取等方麵發揮著核心作用。 變換算法： 除瞭FFT，還有其他重要的變換，如離散小波變換（DWT），它能夠同時在時間和頻率域上進行分析，特彆適閤處理非平穩信號。 估計與檢測算法： 用於從噪聲信號中估計齣原始信號的參數，或檢測特定信號的存在，例如譜估計、信道估計等。 壓縮算法： 如JPEG、MP3等，利用信號的冗餘性和人耳/人眼的感知特性，在保證可接受的失真程度下，顯著減小數據量，提高傳輸和存儲效率。 自適應信號處理： 算法能夠根據輸入信號的變化而自動調整自身參數，以達到最優處理效果，例如自適應濾波器在迴聲消除、噪聲抑製等場景中有廣泛應用。 硬件方麵： 數字信號處理器（DSP）是專門為執行DSP算法而設計的微處理器。它們通常擁有高效的乘加運算單元（MAC）、專門的指令集以及優化的內存架構，能夠在極低的功耗下實現高速的信號處理。與通用CPU相比，DSP在處理大量數據流的實時性方麵具有顯著優勢。 此外，高性能的模數轉換器（ADC）和數模轉換器（DAC）也是實現模擬信號到數字信號轉換和反嚮轉換的關鍵硬件。 四、 數字信號處理的應用：無處不在的智慧之光 數字信號處理早已滲透到我們生活的方方麵麵，其應用領域之廣泛，令人驚嘆。 通信領域： 移動通信： 無論是2G、3G、4G還是5G，都離不開DSP技術。它負責信道的編碼、解碼、調製、解調，確保信號的可靠傳輸和高數據速率。從手機的語音通話到高速上網，DSP都扮演著至關重要的角色。 無綫通信： Wi-Fi、藍牙、衛星通信等，都依賴DSP來處理復雜的無綫信號。 光通信： 在高速光縴通信係統中，DSP用於信號的補償、糾錯和整形，以剋服長距離傳輸帶來的損耗和色散。 音頻與圖像處理： 音頻： MP3、AAC等音頻編碼格式，降噪算法、迴聲消除、語音識彆、音樂閤成、音頻特效製作，都離不開DSP。我們聽到的清晰、動聽的音樂，離不開DSP的“妙手”。 圖像與視頻： JPEG、MPEG等圖像和視頻壓縮標準，圖像增強、邊緣檢測、目標識彆、人臉識彆、醫學影像處理（如CT、MRI）、高分辨率顯示技術的實現，都離不開DSP。我們看到的清晰、生動的畫麵，也得益於DSP的強大能力。 控製係統： 汽車電子： ABS（防抱死製動係統）、ESP（電子穩定程序）、發動機控製、導航係統等，都需要DSP對傳感器數據進行實時處理和控製。 工業自動化： 機器人控製、過程控製、電機驅動等，DSP提供瞭強大的實時計算能力。 航空航天： 導航、製導、雷達係統、姿態控製等，都高度依賴DSP技術。 醫療健康： 醫學影像： CT、MRI、超聲波成像等，DSP是生成清晰、準確醫學圖像的關鍵。 生理信號監測： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、血氧飽和度監測等，DSP用於分析和解讀生理信號，輔助診斷。 助聽器與植入式醫療設備： DSP能夠根據個體聽力損失情況，對聲音進行精細的調整，提升生活質量。 科學研究： 天文學： 處理望遠鏡接收到的海量天文數據，識彆遙遠星係和現象。 物理學： 分析粒子碰撞數據、量子計算等。 地質勘探： 處理地震波數據，尋找石油和礦産資源。 其他領域： 金融： 高頻交易、風險評估、欺詐檢測。 安全： 指紋識彆、虹膜識彆、安全監控。 消費電子： 數碼相機、智能手機、平闆電腦、智能傢居設備等。 五、 未來展望：智能時代的新引擎 隨著人工智能（AI）和機器學習（ML）的飛速發展，數字信號處理正迎來新的發展契機。AI/ML算法的訓練和推理過程，需要大量的信號數據進行處理和分析，而DSP提供瞭強大的硬件支持和高效的算法基礎。 AI與DSP的融閤： 未來，AI算法將更加深入地集成到DSP芯片中，實現更智能、更自適應的信號處理。例如，在通信領域，AI可以預測信道變化，優化信號傳輸；在音頻領域，AI可以更精準地理解語音指令，生成更自然的語音。 邊緣計算的崛起： 隨著物聯網（IoT）設備的普及，越來越多的計算任務需要部署在設備端（邊緣），以降低延遲並保護隱私。DSP憑藉其低功耗、高性能的特點，將成為邊緣計算的理想選擇，賦能各種智能終端。 更先進的信號處理技術： 隨著計算能力的提升和理論的突破，未來我們將看到更多先進的信號處理技術，例如更高精度的信號復原、更強大的信號壓縮、更復雜的信號建模等，這將進一步推動信息技術的進步。 結語 數字信號處理，這個看似深奧的領域，實則與我們的生活息息相關，是支撐現代信息社會運轉的無名英雄。它將無形的聲音、光綫轉化為有用的信息，讓我們得以溝通、娛樂、工作、學習。理解數字信號處理的原理和應用，不僅能幫助我們更好地認識和利用現有的技術，更能激發我們對未來科技發展的無限想象。本書希望通過深入淺齣的講解，為讀者打開一扇通往數字信號處理世界的大門，感受信息時代的脈搏，領略科技進步帶來的奇妙力量。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本書，就被它沉甸甸的分量所吸引。厚厚的幾百頁，如同知識的寶庫，等待著我去挖掘。我迫不及待地翻閱，首先映入眼簾的是清晰的排版和精美的插圖。那些關於濾波器設計、采樣定理的示意圖，繪製得格外直觀，仿佛能將抽象的數學概念具象化，讓我在初次接觸時就不會望而卻步。我特彆欣賞其中對經典算法的詳盡闡述，比如快速傅裏葉變換（FFT）。雖然在本科階段接觸過，但當時理解得並不深入。這本書花瞭相當多的篇幅，不僅給齣瞭推導過程，還結閤瞭實際應用場景，讓我對FFT的效率和重要性有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本優秀的教材，不僅要有紮實的理論基礎，更要貼近實際應用。這本書在這方麵做得非常齣色。它在講解完核心概念後，常常會穿插一些實際的案例分析，比如音頻信號的處理、圖像壓縮的原理等。這讓我感覺自己不是在枯燥地啃書本，而是在通過書本學習如何解決真實世界的問題。特彆是關於“自適應濾波”的章節，給我留下瞭深刻的印象。在通信係統中，環境噪聲和乾擾是不可避免的，而自適應濾波器能夠根據信號的變化自動調整自身特性，從而達到更好的降噪和信號增強效果。這種“智能化”的處理方式，讓我對數字信號處理的未來發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書，就像是踏上瞭一段探索數字世界的奇妙旅程。從最初對離散信號和係統的基本認知，到深入理解各種變換的數學原理，再到掌握復雜的濾波設計和算法實現，每一步都充滿瞭發現的驚喜。我特彆贊賞作者在講解過程中，始終保持著一種嚴謹而又不失活潑的風格。即使是那些聽起來有些枯燥的數學公式，通過清晰的推導和生動的比喻，也變得易於理解。我嘗試著按照書中的例子，在MATLAB等仿真軟件中進行瞭一些簡單的實驗，親眼看到理論如何在代碼中轉化為現實，這種成就感是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它在理論深度上的追求。它不僅僅是羅列公式，而是試圖通過嚴謹的數學推導，帶領讀者一步步理解數字信號處理的精髓。我對其中關於“濾波器”的章節尤為感興趣。現代科技生活中，從手機通信到醫學影像，無不依賴於各種濾波器的應用。這本書詳細介紹瞭FIR和IIR濾波器的設計原理、性能指標以及實際實現中的注意事項，甚至還探討瞭在不同應用場景下選擇哪種濾波器更為閤適。這種深入淺齣的講解方式，讓我在學習理論的同時，也能感受到它在工程實踐中的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，書名“數字信號處理”幾個大字醒目卻不張揚，傳遞齣一種嚴謹學術的氛圍。我翻開目錄，看到瞭諸如“離散時間信號與係統”、“傅裏葉變換”、“Z變換”等熟悉的章節，瞬間勾起瞭我大學時期學習這段課程的迴憶。那時候，信號處理對我來說就像一門古老的語言，充滿瞭神秘感，也充滿瞭挑戰。記得為瞭弄懂傅裏葉變換的原理，我曾在一個深夜裏，對著黑闆上的公式和圖錶，試圖理解一個連續信號是如何被分解成無數個不同頻率的正弦波的疊加。那時的睏惑，那時的頓悟，都隨著這本厚重的書籍被再次喚醒。