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本书是电子科技大学通信学院重点课程教材，国内众多院校采用，配套学习辅导。
内容简介
《现代数字信号处理及其应用》系统地介绍了以离散时问随机过程为处理对象的数字信号处理理论和方法。全书共分9章，内容包括：离散时间信号与系统，离散时间平稳随机过程，功率谱估计和信号频率估计方法，维纳滤波原理及自适应算法，维纳滤波在信号处理中的应用，小二乘估计理论及算法，卡尔曼滤波，阵列信号处理与空域滤波，盲信号处理。内容安排上注重概念和理论的工程应用，各章中还安排有一定的应用实例。
《现代数字信号处理及其应用》可作为电子信息工程、通信工程、自动控制、电子科学与技术等专业的研究生教材或教学参考书，也可作为相关专业工程技术人员的参考资料。
内页插图
目录
第1章 离散时间信号与系统
1．1 离散时间信号与系统基础
1．1．1 离散时间信号的定义与分类
1．1．2 离散时间信号的差分和累加
1．1．3 离散时间系统定义及LTI特性
1．1．4 LTI离散时间系统响应——卷积和
1．1．5 离散时间信号相关函数及卷积表示
1．2 离散时间信号与系统的傅里叶分析
1．2．1 复指数信号通过LTI系统的响应
1．2．2 离散时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换
1．2．3 傅里叶变换的性质
1．2．4 离散时间系统频率响应与理想滤波器
1．2．5 离散时间信号的DFT和FFT
1．3 离散时间信号的Z变换
1．3．1 Z变换的概念
1．3．2 Z变换的性质
1．3．3 离散时间系统的z域描述——系统函数
1．3．4 离散时间系统的方框图和信号流图表示
1．4 LTI离散时间系统性能描述
1．4．1 系统的记忆性
1．4．2 系统的因果性
1．4．3 系统的可逆性
1．4．4 系统的稳定性和最小相位系统
1．4．5 线性相位系统与系统的群时延
1．5 离散时间系统的格型结构
1．5．1 全零点滤波器的格型结构
1．5．2 全极点滤波器的格型结构
1．6 连续时间信号的离散化及其频谱关系
1．7 离散时间实信号的复数表示
1．7．1 离散时间解析信号(预包络)
1．7．2 离散时间希尔伯特变换
1．7．3 离散时间窄带信号的复数表示(复包络)
1．8 窄带信号的正交解调与数字基带信号
1．8．1 模拟正交解调与采集电路原理
1．8．2 数字正交解调与采集电路原理
1．8．3 基带信号的随机相位与载波同步
1．9 多相滤波与信道化处理
1．9．1 横向滤波器的多相结构
1．9．2 信号的均匀信道化
1．9．3 基于多相滤波器组的信道化原理
习题
参考文献
第2章 离散时间平稳随机过程
2．1 离散时间平稳随机过程基础
2．1．1 离散时间随机过程及其数字特征
2．1．2 离散时间平稳随机过程及其数字特征
2．1．3 遍历性与统计平均和时间平均
2．1．4 循环平稳性的概念
2．1．5 随机过程间的独立、正交、相关
2．2 平稳随机过程的自相关矩阵及其性质
2．2．1 自相关矩阵的定义
2．2．2 自相关矩阵的基本性质
2．2．3 自相关矩阵的特征值与特征向量的性质
2．3 离散时间平稳随机过程的功率谱密度
2．3．1 功率谱的定义
2．3．2 功率谱的性质
2．3．3 平稳随机过程通过LTI离散时间系统的功率谱
2．4 离散时间平稳随机过程的参数模型
2．4．1 Wold分解定理
2．4．2 平稳随机过程的参数模型
2．5 随机过程高阶累积量和高阶谱的概念
2．5．1 高阶矩和高阶累积量
2．5．2 高阶累积量的性质
2．5．3 高阶谱的概念
习题
参考文献
第3章 功率谱估计和信号频率估计方法
3．1 经典功率谱估计方法
3．1．1 BT法
3．1．2 周期图法
3．1．3 经典功率谱估计性能讨论
3．1．4 经典功率谱估计的改进
3．1．5 经典功率谱估计仿真实例及性能比较
3．2 平稳随机过程的AR参数模型功率谱估计
3．2．1 AR参数模型的正则方程
3．2．2 AR参数模型的Levinson-Durbin迭代算法
3．2．3 AR参数模型功率谱估计步骤及仿真实例
3．2．4 AR参数模型功率谱估计性能讨论
3．3 MA参数模型和ARMA参数模型功率谱估计原理
3．3．1 MA参数模型的正则方程
3．3．2 ARMA参数模型的正则方程
3．4 MVDR信号频率估计方法
3．4．1 预备知识：标量函数关于向量的导数和梯度的概念
3．4．2 MVDR滤波器原理
3．4．3 MVDR频率估计算法仿真实例
3．5 APES算法
3．5．1 APES算法原理
3．5．2 APES算法仿真实例
3．6 基于相关矩阵特征分解的信号频率估计
3．6．1 信号子空间和噪声子空间的概念
3．6．2 MUSIC算法
3．6．3 Root-MUSIC算法
3．6．4 Pisarenko谐波提取方法
3．6．5 ESPRIT算法
3．6．6 信号源个数的确定方法
3．7 谱估计在电子侦察中的应用实例
3．7．1 常规通信信号的参数估计
3．7．2 跳频信号的参数估计
习题
参考文献
第4章 维纳滤波原理及自适应算法
4．1 自适应横向滤波器及其学习过程
4．1．1 自适应横向滤波器结构
4．1．2 自适应横向滤波器的学习过程和工作过程
4．2 维纳滤波原理
4．2．1 均方误差准则及误差性能面
4．2．2 维纳-霍夫方程
4．2．3 正交原理
4．2．4 最小均方误差
4．2．5 计算实例1：噪声中的单频信号估计
4．2．6 计算实例2：信道传输信号的估计
4．3 维纳滤波器的最陡下降求解方法
4．3．1 维纳滤波的最陡下降算法
4．3．2 最陡下降算法的收敛性
4．3．3 最陡下降算法的学习曲线
4．3．4 最陡下降算法仿真实例
4．4 LMS算法
4．4．1 LMS算法原理
4．4．2 LMS算法权向量均值的收敛性
4．4．3 LMS算法均方误差的统计特性
4．4．4 LMS算法仿真实例
4．4．5 几种改进的LMS算法简介
4．5 多级维纳滤波器理论
4．5．1 输入向量满秩变换的维纳滤波
4．5．2 维纳滤波器降阶分解原理
4．5．3 维纳滤波器的多级表示
4．5．4 基于输入信号统计特性的权值计算步骤
4．5．5 一种阻塞矩阵的构造方法
4．5．6 基于观测数据的权值递推算法
4．5．7 仿真计算实例
习题
参考文献
第5章 维纳滤波在信号处理中的应用
5．1 维纳滤波在线性预测中的应用
5．1．1 线性预测器原理
5．1．2 线性预测与AR模型互为逆系统
5．1．3 基于线性预测器的AR模型功率谱估计
5．2 前后向线性预测及其格型滤波器结构
5．2．1 前后向线性预测器（FBLP）原理
5．2．2 FBLP的格型滤波器结构
5．2．3 Burg算法及其在AR模型谱估计中的应用
5．2．4 Burg算法功率谱估计仿真实验
5．3 信道均衡
5．3．1 离散时间通信信道模型
5．3．2 迫零均衡滤波器
5．3．3 基于MMSE准则的FIR均衡滤波器
5．3．4 自适应均衡及仿真实例
5．4 语音信号的线性预测编码
5．4．1 语音信号的产生
5．4．2 基于线性预测的语音信号处理
5．4．3 仿真实验
习题
参考文献
第6章 最小二乘估计理论及算法
6．1 预备知识：线性方程组解的形式
6．1．1 线性方程组的唯一解
6．1．2 线性方程组的最小二乘解
6．1．3 线性方程组的最小范数解
6．2 最小二乘估计原理
6．2．1 最小二乘估计的确定性正则方程
6．2．2 LS估计的正交原理
6．2．3 投影矩阵的概念
6．2．4 LS估计的误差平方和
6．2．5 最小二乘方法与维纳滤波的关系
6．2．6 应用实例：基于LS估计的信道均衡原理
6．3 用奇异值分解求解最小二乘问题
6．3．1 矩阵的奇异值分解
6．3．2 奇异值分解与特征值分解的关系
6．3．3 用奇异值分解求解确定性正则方程
6．3．4 奇异值分解迭代计算简介
6．4 基于LS估计的FBLP原理及功率谱估计
6．4．1 FBLP的确定性正则方程
6．4．2 用奇异值分解实现AR模型功率谱估计
6．5 递归最小二乘（RLS）算法
6．5．1 矩阵求逆引理
6．5．2 RLS算法原理
6．5．3 自适应均衡仿真实验
6．6 基于QR分解的递归最小二乘（QR-RLS）算法原理
6．6．1 矩阵的QR分解
6．6．2 QR-RLS算法
6．6．3 基于Givens旋转的QR-RLS算法
6．6．4 利用Givens旋转直接得到估计误差信号
6．6．5 QR-RLS算法的systolic多处理器实现原理
习题
参考文献
第7章 卡尔曼滤波
7．1 基于新息过程的递归最小均方误差估计
7．1．1 标量新息过程及其性质
7．1．2 最小均方误差估计的新息过程表示
7．1．3 向量新息过程及其性质
7．2 系统状态方程和观测方程的概念
7．3 卡尔曼滤波原理
7．3．1 状态向量的最小均方误差估计
7．3．2 新息过程的自相关矩阵
7．3．3 卡尔曼滤波增益矩阵
7．3．4 卡尔曼滤波的黎卡蒂方程
7．3．5 卡尔曼滤波计算步骤
7．4 卡尔曼滤波的统计性能
7．4．1 卡尔曼滤波的无偏性
7．4．2 卡尔曼滤波的最小均方误差估计特性
7．5 卡尔曼滤波的推广
7．5．1 标称状态线性化滤波
7．5．2 扩展卡尔曼滤波
7．6 卡尔曼滤波的应用
7．6．1 卡尔曼滤波在维纳滤波中的应用
7．6．2 卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用
7．6．3 α-β滤波的概念
7．6．4 卡尔曼滤波在交互多模型算法中的应用
7．6．5 卡尔曼滤波在数据融合中的应用
习题
参考文献
第8章 阵列信号处理与空域滤波
8．1 阵列接收信号模型
8．1．1 均匀线阵接收信号模型
8．1．2 任意阵列（共形阵）接收信号模型
8．1．3 均匀矩形阵接收信号模型
8．1．4 均匀圆阵接收信号模型
8．2 空间谱与DOA估计
8．3 基于MUSIC算法的信号DOA估计方法
8．3．1 MUSIC算法用于信号DOA估计
8．3．2 仿真实例
8．4 信号DOA估计的ESPRIT算法
8．4．1 ESPRIT算法用于信号DOA估计的原理
8．4．2 仿真实例
8．5 干涉仪测向原理
8．5．1 一维相位干涉仪测向原理
8．5．2 二维相位干涉仪
8．6 空域滤波与数字波束形成
8．6．1 空域滤波和阵方向图
8．6．2 数字自适应干扰置零
8．7 基于MVDR算法的DBF方法
8．7．1 MVDR波束形成器原理
8．7．2 QR分解SMI算法
8．7．3 MVDR波束形成器实例
8．7．4 LCMV波束形成器简介
8．7．5 LCMV波束形成器的维纳滤波器结构
8．8 空域APES数字波束形成和DOA估计方法
8．8．1 前向SAPES波束形成器原理
8．8．2 仿真实例
8．9 多旁瓣对消数字自适应波束形成方法
8．9．1 多旁瓣对消数字波束形成原理
8．9．2 多旁瓣对消的最小二乘法求解
8．10 阵列信号处理中的其他问题
8．10．1 相关信号源问题
8．10．2 宽带信号源问题
8．10．3 阵列校正与均衡问题
习题
参考文献
第9章 盲信号处理
9．1 盲信号处理的基本概念
9．1．1 盲系统辨识与盲解卷积
9．1．2 信道盲均衡
9．1．3 盲源分离与独立分量分析（ICA）
9．1．4 盲波束形成
9．2 Bussgang盲均衡原理
9．2．1 自适应盲均衡与Bussgang过程
9．2．2 Sato算法
9．2．3 恒模算法
9．2．4 判决引导算法
9．3 SIMO信道模型及子空间盲辨识原理
9．3．1 SIMO信道模型
9．3．2 SIMO信道模型的Sylvester矩阵
9．3．3 SIMO信道的可辨识条件和模糊性
9．3．4 基于子空间的盲辨识算法
9．4 SIMO信道的CR盲辨识原理及自适应算法
9．4．1 CR算法
9．4．2 多信道LMS算法
9．5 基于阵列结构的盲波束形成
9．5．1 基于奇异值分解的降维预处理
9．5．2 基于ESPRIT算法的盲波束形成
9．6 基于信号恒模特性的盲波束形成
9．6．1 SGD CMA算法
9．6．2 RLS CMA算法
9．6．3 解析恒模算法简介
习题
参考文献
索引
常用符号表
精彩书摘
第1章 离散时间信号与系统本章将介绍离散时间信号与系统的相关基本理论，这些内容是本书后续章节的基础。首先给出离散时间信号的系统的概念，讨论离散时间信号的傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）、Z变换和离散时间系统性能描述；然后介绍线性时不变离散时问系统的格型结构形式；接着给出离散时间实信号的复数表示，即离散希尔伯特变换；随后讨论窄带信号的正交解调实现方法；最后将对多相滤波器组的概念和信道化原理进行阐述。
1.1 离散时问信号与系统基础
1.1.1 离散时间信号的定义与分类
1.离散时间信号的定义
信号是承载信息的丁具。例如，交通灯信号，它传递的信息是“红灯停绿灯行”。信号在数学上可以表示成一个或几个独立变量的函数Ⅲ。根据自变量是否连续取值，可将信号分为连续时间信号（continuous time signal）和离散时间信号（discrete—time signal）。连续时间信号是指自变量可以连续取值的信号，工程上，经常将连续时间信号称为模拟信号。离散时间信号则是指信号值仅在某些离散时刻有定义，而在其他时间无定义的信号。离散时间信号也常被称为离散时间序列（discrete time sequence）。
前言/序言
数字信号处理是指用数字计算机或其他专用数字设备，以数值计算的方式对离散时间信号进行分析、处理。传统的数字信号处理主要是针对线性时不变离散时间系统，用卷积、离散时间傅里叶变换、Z变换等理论对确定信号进行处理； 而现代数字信号处理，是在传统数字信号处理理论基础之上，基于概率统计的思想，用数理统计、优化估计、线性代数和矩阵计算等理论进行研究，处理的信号通常是离散时间随机过程，且系统可能是时变、非线性的。本书是根据作者长期在电子科技大学为研究生开设《现代数字信号处理及应用》课程的教学讲义，并结合作者的科研活动和应用体会，参考国内外相关文献资料写作而成，在内容取舍和安排上有下面一些考虑。
1. 基本概念和基本理论讲清楚、讲透
对现代数字信号处理的基本概念，尽量使用通俗易懂的语言，深入浅出地进行描述，使读者易于理解、掌握； 对其中的基本理论、基本公式，尽量给出严格的数学推导和理论证明，以体现理论的正确性和逻辑的严密性。
2. 注重理论算法与具体工程应用相结合
为使读者对抽象的理论易于理解，书中各章在对基本理论进行介绍的同时，给出了这些理论在实际工程中的具体应用实例，包括工程应用背景、接收信号和处理系统模型、计算过程和处理结果等。
3. 适当介绍近年来发展的新理论、新方法
随着硬件处理能力和数学理论的发展，现代数字信号处理是一门发展很快的学科，本书在内容安排上注意介绍一些近年来得到发展的新理论、新方法，如多级维纳滤波理论、谱估计中的APES算法、盲信号处理等。
4. 重点介绍信号的时域处理理论，集中介绍空域处理理论
本书在信号的时域处理和空域处理上是这样安排的，首先用较大篇幅将信号的各种时域处理理论阐述清楚，然后将信号的空域处理集中在第8章进行介绍，表述方法为： 在建立空域信号处理模型后，用类比的方法直接将信号时域处理的结论引用到空域处理中。
基于上面的考虑，全书分为9章，各章内容安排如下。
第1章归纳介绍了离散时间信号与系统的相关内容； 第2章介绍了离散时间平稳随机过程的相关理论，包括自相关矩阵的概念和性质等重要内容。第1章和第2章内容是后续各章内容的基础。
用户评价
作为一名正在攻读信息与通信工程专业的研究生，我对信号处理的基础理论和应用有着非常高的要求。而《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书，完全满足了我的期望，甚至超出了我的想象。这本书的特色在于其理论与实践的完美结合。它不仅涵盖了数字信号处理领域的核心概念，如离散时间系统、Z变换、傅里叶变换、滤波器设计等，更重要的是，它深入浅出地讲解了这些理论在实际工程中的应用。书中大量的案例分析，例如在通信系统中的信道均衡、在音频处理中的降噪、在图像处理中的滤波等等，都让我对数字信号处理的实际意义有了更深刻的理解。我尤其欣赏书中对各种算法的讲解方式，它们不仅仅是公式的堆砌，而是通过详实的推导和直观的解释，让你能够真正理解算法背后的原理和逻辑。例如，书中对维纳滤波和卡尔曼滤波的讲解，既有严谨的数学推导，又有对算法适用场景和优缺点的分析，这对于我选择合适的滤波算法非常有帮助。此外，书中还涉及了现代信号处理的一些前沿技术，如自适应信号处理、谱估计等，这些内容为我未来的研究方向提供了宝贵的思路。这本书的语言简洁明了，行文流畅，即使是面对一些复杂的数学概念，也能被清晰地阐释清楚。我曾多次在深夜里捧着这本书，沉浸在数字信号处理的魅力之中，每一次阅读都有新的收获。
评分我曾因为数字信号处理的抽象性而感到望而却步，但《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书彻底改变了我的看法。作者的讲解风格独树一帜，他善于用通俗易懂的语言，将复杂的概念转化为形象的比喻，让学习过程变得轻松愉快。例如，在讲解采样定理时，作者用“画一幅画需要多少点”来类比，生动地揭示了采样率与信号保真度之间的关系，让我瞬间就理解了这个关键的理论。书中对各种变换的讲解，如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换，都力求从本源上揭示其数学意义和物理含义，不仅仅是罗列公式，更是引导读者思考“为什么是这样”。我尤其喜欢书中关于滤波器设计的部分，作者并没有简单地给出公式，而是详细分析了不同滤波器（如FIR和IIR）的特点、优缺点以及适用场景，并提供了多种设计方法，如窗函数法、频率采样法、最小均方误差法等，并附有MATLAB代码示例，这为我动手实践提供了极大的便利。这本书的章节安排也十分合理，从基础概念到高级应用，层层递进，循序渐进，即使是初学者也能快速上手。我曾在参加一次学术会议时，将书中关于谱估计的部分内容应用到我的研究中，取得了非常好的效果，赢得了同行的高度认可。
评分在信息爆炸的时代，掌握高效的信号处理技术已成为一项必备的技能。《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书，如同一本宝藏，为我打开了数字信号处理的广阔世界。该书在理论上的严谨性毋庸置疑，从信号的表示、变换，到系统的分析、设计，都进行了深入的剖析。我特别赞赏书中对离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的讲解，作者不仅详细推导了FFT的算法原理，还深入分析了其计算复杂度，并将其与实际应用场景相结合，例如在频谱分析、卷积计算等方面的应用，让我深刻认识到FFT在现代信号处理中的核心地位。书中还系统地介绍了各种滤波器设计方法，从FIR到IIR，从模拟滤波器到数字滤波器，都进行了详尽的阐述，并提供了具体的计算流程和MATLAB实现。这对于我进行实际的信号滤波和数据处理非常有帮助。例如，在进行语音信号处理时，书中介绍的巴特沃斯滤波器和切比雪夫滤波器设计方法，能够有效地去除噪声，提取目标语音信号。此外，书中还涉及了自适应信号处理、小波分析等现代信号处理技术，这些内容为我拓宽了研究视野，提供了新的研究思路。这本书的语言风格严谨而不失活泼，使得复杂的数学概念也变得易于理解。
评分在我学习数字信号处理的道路上，《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书扮演了至关重要的角色。这本书以其清晰的逻辑、严谨的理论和丰富的实践，极大地提升了我对数字信号处理的理解水平。我尤其赞赏书中对傅里叶变换的讲解，它不仅阐述了连续傅里叶变换、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的数学原理，还深入探讨了它们在时域和频域之间的相互关系，以及在信号分析和系统分析中的应用。例如，书中通过大量的图示和实例，清晰地展示了如何利用DFT进行频谱分析，以及FFT如何显著降低计算复杂度，这对于我理解信号的频率成分，进行频谱监测和分析提供了关键的理论支撑。书中对于滤波器设计的讲解也同样精彩，它系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理、设计方法和设计流程，并提供了MATLAB实现。这使我能够根据实际应用需求，设计出性能优越的数字滤波器，例如在语音信号处理中，我曾利用书中介绍的低通滤波器和高通滤波器，成功地实现了语音信号的频谱整形。此外，书中还对自适应信号处理、谱估计等前沿技术进行了介绍，为我进一步深入研究提供了宝贵的参考。
评分这本书简直是打开了我对信号处理世界的一扇新大门，之前总觉得这门学科晦涩难懂，像是被一层迷雾笼罩着，但自从我翻开《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》之后，那些曾经让我头疼的概念，像是傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等等，都变得生动起来。作者的讲解非常清晰，循序渐进，就像一位经验丰富的老师，耐心地引导着我们一步步深入。尤其让我印象深刻的是，书中不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合实际应用，通过大量的实例，让我看到了这些抽象的数学工具是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲解自适应滤波器时，书中详细介绍了它在通信系统中的信道均衡、噪声消除等方面的应用，让我切实感受到了数字信号处理的强大力量。书中对算法的解释也深入浅出，不仅仅给出公式，还会剖析其背后的原理和思想，这对于理解算法的本质至关重要。我特别喜欢书中关于离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的章节，作者花了大量篇幅来阐述FFT的原理和实现细节，并将其与实际的频谱分析应用联系起来，这让我终于理解了为什么FFT如此重要，以及它如何极大地提高了信号处理的效率。此外，书中对于各种滤波器的设计方法，从FIR到IIR，都进行了详尽的介绍，并且提供了清晰的设计流程和matlab代码示例，这对我动手实践提供了极大的便利。总而言之，这本书不仅是一本教材，更像是一本指导我进行数字信号处理实践的宝典，它的内容丰富、讲解透彻，是我在学习和研究中不可或缺的参考书。
评分当我第一次捧起《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书时，就被其厚重而又不失精致的排版所吸引。然而，真正让我沉迷其中的，是它内容深邃而又逻辑清晰的讲解。该书在数字信号处理领域的基础知识点上，进行了全面而深入的阐述。从离散时间信号的定义、性质，到各种信号变换（Z变换、离散傅里叶变换等）的原理与应用，都进行了详尽的介绍。我尤其喜欢书中关于滤波器设计的那部分内容，它系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理、设计方法以及它们的优缺点。例如，书中对窗函数法、频率采样法、最小均方误差法等FIR滤波器设计方法的介绍，都附有详细的推导过程和MATLAB代码示例，这让我能够轻松地实现各种滤波器，并对其性能进行评估。在实际应用中，我曾利用书中介绍的滤波器设计技术，成功地开发了一个用于去除音频信号中特定频率噪声的模块，效果显著。此外，书中还涉及了现代信号处理的一些关键技术，如自适应信号处理、谱估计、小波分析等，这些内容为我了解该领域的最新进展提供了重要的参考。这本书不仅是学习数字信号处理理论的绝佳教材，更是指导实践操作的实用指南。
评分作为一名渴望在信息与通信工程领域有所建树的学生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理数字信号处理知识体系，并能指引我进行实际应用的书籍。幸运的是，《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书，精准地满足了我的需求。《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书在内容编排上，做到了理论的深入浅出与应用的紧密结合。它从最基础的离散时间信号与系统出发，逐步深入到Z变换、傅里叶变换及其各种变种，并详细介绍了数字滤波器设计的方法，包括FIR和IIR滤波器。我特别欣赏书中在讲解滤波器设计时，不仅给出了理论公式，还结合实际应用场景，详细分析了不同设计方法（如窗函数法、最小均方误差法等）的优劣，并提供了MATLAB代码示例，这使得我对滤波器设计有了更深刻的理解，并能快速地将其应用于实际问题中。例如，在处理传感器采集的信号时，书中关于低通滤波器和带通滤波器的设计方法，帮助我有效地提取了目标信号，抑制了无关噪声。此外，书中还引入了自适应信号处理、谱估计等现代信号处理技术，这些内容为我拓展了研究视野，也为我未来的科研工作奠定了坚实的基础。这本书的语言风格严谨而又不失学术的严谨性，阅读起来倍感充实。
评分这本书绝对是我在信息与通信工程领域学习生涯中的一次重大收获。《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》这本书，以其系统化的理论阐述和贴近实际的应用案例，让我对数字信号处理这门学科有了全新的认识。它不仅仅是一本教材，更是一本能够激发我探索欲望的启蒙书。书中对数字信号处理基本概念的讲解，如采样、量化、编码等，都力求从根本上解释清楚，让我能够扎实地掌握这些基础知识。我特别喜欢书中关于傅里叶变换的阐述，它不仅仅是给出数学公式，而是深入地剖析了傅里叶变换的物理意义和工程应用。例如，书中通过对信号在时域和频域的对应关系进行详细讲解，让我明白了为什么傅里叶变换是分析信号频率特性的重要工具。在滤波器设计方面，这本书提供了非常详尽的指导，从FIR滤波器到IIR滤波器，从窗函数法到频率采样法，都进行了深入的介绍，并附有MATLAB代码示例，这让我能够轻松地将理论知识转化为实践操作。我曾利用书中介绍的带通滤波器设计方法，成功地实现了对特定频段信号的提取，效果非常理想。此外，书中还涉及了自适应信号处理、谱估计等现代信号处理技术，这为我了解该领域的最新进展，并为我未来的研究方向提供了重要的指引。这本书的语言风格清晰流畅，即使是初学者也能轻松入门。
评分我是在一次偶然的机会下接触到这本书的，当时正为一篇关于图像处理的论文苦苦搜寻相关理论基础，而《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》恰好填补了我的知识空白。书中对于信号的采样、量化、编码等基础概念的阐述，让我对数字信号的生成和表示有了全新的认识。尤其是在介绍采样定理的部分，作者通过生动的比喻和图示，将奈奎斯特采样准则的精髓展现得淋漓尽致，彻底解决了困扰我多年的疑惑。书中关于傅里叶变换的讲解，更是达到了一个令人惊喜的深度。它不仅介绍了不同形式的傅里叶变换，还深入探讨了其在时域和频域之间的映射关系，以及变换后信号的特性。例如，书中对于短时傅里叶变换（STFT）和 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)的介绍，为我理解非平稳信号的处理提供了关键的理论支撑。我尤其喜欢书中关于滤波器设计的部分，它不仅详细讲解了FIR和IIR滤波器的设计原理，还列举了各种设计方法，如窗函数法、频率采样法、切比雪夫逼近法等，并给出了具体的计算步骤和MATLAB实现。这些内容对于我进行实际的信号滤波和特征提取具有极高的指导意义。当我尝试用书中介绍的方法去处理我遇到的实际问题时，我发现那些曾经看似复杂的问题，变得豁然开朗，迎刃而解。这本书的逻辑结构也非常清晰，每个章节的知识点都环环相扣，使得学习过程更加顺畅。
评分这本书的出版，无疑为信息与通信工程领域的学生和从业者带来了福音。《高等院校信息与通信工程系列教材：现代数字信号处理及其应用》以其系统性、全面性和应用性，成为了我学习数字信号处理绕不开的经典之作。首先，该书在理论知识的构建上极为扎实，从基础的离散时间信号与系统，到深入的Z变换、傅里叶变换及其变种，再到各种滤波器设计方法，都进行了详尽的阐述。尤其是在讲解傅里叶变换时，作者并没有停留在表面，而是深入探讨了其在时域和频域的意义，以及不同变换（如DFS, DFT, DTFT）之间的联系与区别，这对于深刻理解信号的频谱特性至关重要。让我印象深刻的是，书中还专门辟章节讲解了自适应信号处理，这部分内容对于解决实际工程中不断变化的信号环境至关重要，例如在通信系统中，它能够有效地应对信道的变化，保持信号的稳定传输。书中的例子丰富多样，覆盖了通信、控制、图像、音频等多个领域，使得抽象的理论知识变得具体可感。例如，在讲解滤波器设计时，作者不仅给出了多种经典的设计方法，还结合实际应用场景，指导读者如何根据具体需求选择合适的滤波器类型和参数。我曾尝试用书中介绍的方法去实现一个简单的音频降噪系统，结果非常令人满意。这本书的排版也很精美，图文并茂，易于阅读。
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评分这书真心一般 只是当教材
评分书不错，是正版的，发货速度确实够快，以后还来。
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