具體描述
編輯推薦
本書是電子科技大學通信學院重點課程教材，國內眾多院校采用，配套學習輔導。
內容簡介
《現代數字信號處理及其應用》係統地介紹瞭以離散時問隨機過程為處理對象的數字信號處理理論和方法。全書共分9章，內容包括：離散時間信號與係統，離散時間平穩隨機過程，功率譜估計和信號頻率估計方法，維納濾波原理及自適應算法，維納濾波在信號處理中的應用，小二乘估計理論及算法，卡爾曼濾波，陣列信號處理與空域濾波，盲信號處理。內容安排上注重概念和理論的工程應用，各章中還安排有一定的應用實例。
《現代數字信號處理及其應用》可作為電子信息工程、通信工程、自動控製、電子科學與技術等專業的研究生教材或教學參考書，也可作為相關專業工程技術人員的參考資料。
內頁插圖
目錄
第1章 離散時間信號與係統
1．1 離散時間信號與係統基礎
1．1．1 離散時間信號的定義與分類
1．1．2 離散時間信號的差分和纍加
1．1．3 離散時間係統定義及LTI特性
1．1．4 LTI離散時間係統響應——捲積和
1．1．5 離散時間信號相關函數及捲積錶示
1．2 離散時間信號與係統的傅裏葉分析
1．2．1 復指數信號通過LTI係統的響應
1．2．2 離散時間信號的傅裏葉級數和傅裏葉變換
1．2．3 傅裏葉變換的性質
1．2．4 離散時間係統頻率響應與理想濾波器
1．2．5 離散時間信號的DFT和FFT
1．3 離散時間信號的Z變換
1．3．1 Z變換的概念
1．3．2 Z變換的性質
1．3．3 離散時間係統的z域描述——係統函數
1．3．4 離散時間係統的方框圖和信號流圖錶示
1．4 LTI離散時間係統性能描述
1．4．1 係統的記憶性
1．4．2 係統的因果性
1．4．3 係統的可逆性
1．4．4 係統的穩定性和最小相位係統
1．4．5 綫性相位係統與係統的群時延
1．5 離散時間係統的格型結構
1．5．1 全零點濾波器的格型結構
1．5．2 全極點濾波器的格型結構
1．6 連續時間信號的離散化及其頻譜關係
1．7 離散時間實信號的復數錶示
1．7．1 離散時間解析信號(預包絡)
1．7．2 離散時間希爾伯特變換
1．7．3 離散時間窄帶信號的復數錶示(復包絡)
1．8 窄帶信號的正交解調與數字基帶信號
1．8．1 模擬正交解調與采集電路原理
1．8．2 數字正交解調與采集電路原理
1．8．3 基帶信號的隨機相位與載波同步
1．9 多相濾波與信道化處理
1．9．1 橫嚮濾波器的多相結構
1．9．2 信號的均勻信道化
1．9．3 基於多相濾波器組的信道化原理
習題
參考文獻
第2章 離散時間平穩隨機過程
2．1 離散時間平穩隨機過程基礎
2．1．1 離散時間隨機過程及其數字特徵
2．1．2 離散時間平穩隨機過程及其數字特徵
2．1．3 遍曆性與統計平均和時間平均
2．1．4 循環平穩性的概念
2．1．5 隨機過程間的獨立、正交、相關
2．2 平穩隨機過程的自相關矩陣及其性質
2．2．1 自相關矩陣的定義
2．2．2 自相關矩陣的基本性質
2．2．3 自相關矩陣的特徵值與特徵嚮量的性質
2．3 離散時間平穩隨機過程的功率譜密度
2．3．1 功率譜的定義
2．3．2 功率譜的性質
2．3．3 平穩隨機過程通過LTI離散時間係統的功率譜
2．4 離散時間平穩隨機過程的參數模型
2．4．1 Wold分解定理
2．4．2 平穩隨機過程的參數模型
2．5 隨機過程高階纍積量和高階譜的概念
2．5．1 高階矩和高階纍積量
2．5．2 高階纍積量的性質
2．5．3 高階譜的概念
習題
參考文獻
第3章 功率譜估計和信號頻率估計方法
3．1 經典功率譜估計方法
3．1．1 BT法
3．1．2 周期圖法
3．1．3 經典功率譜估計性能討論
3．1．4 經典功率譜估計的改進
3．1．5 經典功率譜估計仿真實例及性能比較
3．2 平穩隨機過程的AR參數模型功率譜估計
3．2．1 AR參數模型的正則方程
3．2．2 AR參數模型的Levinson-Durbin迭代算法
3．2．3 AR參數模型功率譜估計步驟及仿真實例
3．2．4 AR參數模型功率譜估計性能討論
3．3 MA參數模型和ARMA參數模型功率譜估計原理
3．3．1 MA參數模型的正則方程
3．3．2 ARMA參數模型的正則方程
3．4 MVDR信號頻率估計方法
3．4．1 預備知識：標量函數關於嚮量的導數和梯度的概念
3．4．2 MVDR濾波器原理
3．4．3 MVDR頻率估計算法仿真實例
3．5 APES算法
3．5．1 APES算法原理
3．5．2 APES算法仿真實例
3．6 基於相關矩陣特徵分解的信號頻率估計
3．6．1 信號子空間和噪聲子空間的概念
3．6．2 MUSIC算法
3．6．3 Root-MUSIC算法
3．6．4 Pisarenko諧波提取方法
3．6．5 ESPRIT算法
3．6．6 信號源個數的確定方法
3．7 譜估計在電子偵察中的應用實例
3．7．1 常規通信信號的參數估計
3．7．2 跳頻信號的參數估計
習題
參考文獻
第4章 維納濾波原理及自適應算法
4．1 自適應橫嚮濾波器及其學習過程
4．1．1 自適應橫嚮濾波器結構
4．1．2 自適應橫嚮濾波器的學習過程和工作過程
4．2 維納濾波原理
4．2．1 均方誤差準則及誤差性能麵
4．2．2 維納-霍夫方程
4．2．3 正交原理
4．2．4 最小均方誤差
4．2．5 計算實例1：噪聲中的單頻信號估計
4．2．6 計算實例2：信道傳輸信號的估計
4．3 維納濾波器的最陡下降求解方法
4．3．1 維納濾波的最陡下降算法
4．3．2 最陡下降算法的收斂性
4．3．3 最陡下降算法的學習麯綫
4．3．4 最陡下降算法仿真實例
4．4 LMS算法
4．4．1 LMS算法原理
4．4．2 LMS算法權嚮量均值的收斂性
4．4．3 LMS算法均方誤差的統計特性
4．4．4 LMS算法仿真實例
4．4．5 幾種改進的LMS算法簡介
4．5 多級維納濾波器理論
4．5．1 輸入嚮量滿秩變換的維納濾波
4．5．2 維納濾波器降階分解原理
4．5．3 維納濾波器的多級錶示
4．5．4 基於輸入信號統計特性的權值計算步驟
4．5．5 一種阻塞矩陣的構造方法
4．5．6 基於觀測數據的權值遞推算法
4．5．7 仿真計算實例
習題
參考文獻
第5章 維納濾波在信號處理中的應用
5．1 維納濾波在綫性預測中的應用
5．1．1 綫性預測器原理
5．1．2 綫性預測與AR模型互為逆係統
5．1．3 基於綫性預測器的AR模型功率譜估計
5．2 前後嚮綫性預測及其格型濾波器結構
5．2．1 前後嚮綫性預測器（FBLP）原理
5．2．2 FBLP的格型濾波器結構
5．2．3 Burg算法及其在AR模型譜估計中的應用
5．2．4 Burg算法功率譜估計仿真實驗
5．3 信道均衡
5．3．1 離散時間通信信道模型
5．3．2 迫零均衡濾波器
5．3．3 基於MMSE準則的FIR均衡濾波器
5．3．4 自適應均衡及仿真實例
5．4 語音信號的綫性預測編碼
5．4．1 語音信號的産生
5．4．2 基於綫性預測的語音信號處理
5．4．3 仿真實驗
習題
參考文獻
第6章 最小二乘估計理論及算法
6．1 預備知識：綫性方程組解的形式
6．1．1 綫性方程組的唯一解
6．1．2 綫性方程組的最小二乘解
6．1．3 綫性方程組的最小範數解
6．2 最小二乘估計原理
6．2．1 最小二乘估計的確定性正則方程
6．2．2 LS估計的正交原理
6．2．3 投影矩陣的概念
6．2．4 LS估計的誤差平方和
6．2．5 最小二乘方法與維納濾波的關係
6．2．6 應用實例：基於LS估計的信道均衡原理
6．3 用奇異值分解求解最小二乘問題
6．3．1 矩陣的奇異值分解
6．3．2 奇異值分解與特徵值分解的關係
6．3．3 用奇異值分解求解確定性正則方程
6．3．4 奇異值分解迭代計算簡介
6．4 基於LS估計的FBLP原理及功率譜估計
6．4．1 FBLP的確定性正則方程
6．4．2 用奇異值分解實現AR模型功率譜估計
6．5 遞歸最小二乘（RLS）算法
6．5．1 矩陣求逆引理
6．5．2 RLS算法原理
6．5．3 自適應均衡仿真實驗
6．6 基於QR分解的遞歸最小二乘（QR-RLS）算法原理
6．6．1 矩陣的QR分解
6．6．2 QR-RLS算法
6．6．3 基於Givens鏇轉的QR-RLS算法
6．6．4 利用Givens鏇轉直接得到估計誤差信號
6．6．5 QR-RLS算法的systolic多處理器實現原理
習題
參考文獻
第7章 卡爾曼濾波
7．1 基於新息過程的遞歸最小均方誤差估計
7．1．1 標量新息過程及其性質
7．1．2 最小均方誤差估計的新息過程錶示
7．1．3 嚮量新息過程及其性質
7．2 係統狀態方程和觀測方程的概念
7．3 卡爾曼濾波原理
7．3．1 狀態嚮量的最小均方誤差估計
7．3．2 新息過程的自相關矩陣
7．3．3 卡爾曼濾波增益矩陣
7．3．4 卡爾曼濾波的黎卡蒂方程
7．3．5 卡爾曼濾波計算步驟
7．4 卡爾曼濾波的統計性能
7．4．1 卡爾曼濾波的無偏性
7．4．2 卡爾曼濾波的最小均方誤差估計特性
7．5 卡爾曼濾波的推廣
7．5．1 標稱狀態綫性化濾波
7．5．2 擴展卡爾曼濾波
7．6 卡爾曼濾波的應用
7．6．1 卡爾曼濾波在維納濾波中的應用
7．6．2 卡爾曼濾波在雷達目標跟蹤中的應用
7．6．3 α-β濾波的概念
7．6．4 卡爾曼濾波在交互多模型算法中的應用
7．6．5 卡爾曼濾波在數據融閤中的應用
習題
參考文獻
第8章 陣列信號處理與空域濾波
8．1 陣列接收信號模型
8．1．1 均勻綫陣接收信號模型
8．1．2 任意陣列（共形陣）接收信號模型
8．1．3 均勻矩形陣接收信號模型
8．1．4 均勻圓陣接收信號模型
8．2 空間譜與DOA估計
8．3 基於MUSIC算法的信號DOA估計方法
8．3．1 MUSIC算法用於信號DOA估計
8．3．2 仿真實例
8．4 信號DOA估計的ESPRIT算法
8．4．1 ESPRIT算法用於信號DOA估計的原理
8．4．2 仿真實例
8．5 乾涉儀測嚮原理
8．5．1 一維相位乾涉儀測嚮原理
8．5．2 二維相位乾涉儀
8．6 空域濾波與數字波束形成
8．6．1 空域濾波和陣方嚮圖
8．6．2 數字自適應乾擾置零
8．7 基於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波束形成器實例
8．7．4 LCMV波束形成器簡介
8．7．5 LCMV波束形成器的維納濾波器結構
8．8 空域APES數字波束形成和DOA估計方法
8．8．1 前嚮SAPES波束形成器原理
8．8．2 仿真實例
8．9 多旁瓣對消數字自適應波束形成方法
8．9．1 多旁瓣對消數字波束形成原理
8．9．2 多旁瓣對消的最小二乘法求解
8．10 陣列信號處理中的其他問題
8．10．1 相關信號源問題
8．10．2 寬帶信號源問題
8．10．3 陣列校正與均衡問題
習題
參考文獻
第9章 盲信號處理
9．1 盲信號處理的基本概念
9．1．1 盲係統辨識與盲解捲積
9．1．2 信道盲均衡
9．1．3 盲源分離與獨立分量分析（ICA）
9．1．4 盲波束形成
9．2 Bussgang盲均衡原理
9．2．1 自適應盲均衡與Bussgang過程
9．2．2 Sato算法
9．2．3 恒模算法
9．2．4 判決引導算法
9．3 SIMO信道模型及子空間盲辨識原理
9．3．1 SIMO信道模型
9．3．2 SIMO信道模型的Sylvester矩陣
9．3．3 SIMO信道的可辨識條件和模糊性
9．3．4 基於子空間的盲辨識算法
9．4 SIMO信道的CR盲辨識原理及自適應算法
9．4．1 CR算法
9．4．2 多信道LMS算法
9．5 基於陣列結構的盲波束形成
9．5．1 基於奇異值分解的降維預處理
9．5．2 基於ESPRIT算法的盲波束形成
9．6 基於信號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 解析恒模算法簡介
習題
參考文獻
索引
常用符號錶
精彩書摘
第1章 離散時間信號與係統本章將介紹離散時間信號與係統的相關基本理論，這些內容是本書後續章節的基礎。首先給齣離散時間信號的係統的概念，討論離散時間信號的傅裏葉變換、離散傅裏葉變換（DFT）、Z變換和離散時間係統性能描述；然後介紹綫性時不變離散時問係統的格型結構形式；接著給齣離散時間實信號的復數錶示，即離散希爾伯特變換；隨後討論窄帶信號的正交解調實現方法；最後將對多相濾波器組的概念和信道化原理進行闡述。
1.1 離散時問信號與係統基礎
1.1.1 離散時間信號的定義與分類
1.離散時間信號的定義
信號是承載信息的丁具。例如，交通燈信號，它傳遞的信息是“紅燈停綠燈行”。信號在數學上可以錶示成一個或幾個獨立變量的函數Ⅲ。根據自變量是否連續取值，可將信號分為連續時間信號（continuous time signal）和離散時間信號（discrete—time signal）。連續時間信號是指自變量可以連續取值的信號，工程上，經常將連續時間信號稱為模擬信號。離散時間信號則是指信號值僅在某些離散時刻有定義，而在其他時間無定義的信號。離散時間信號也常被稱為離散時間序列（discrete time sequence）。
前言/序言
數字信號處理是指用數字計算機或其他專用數字設備，以數值計算的方式對離散時間信號進行分析、處理。傳統的數字信號處理主要是針對綫性時不變離散時間係統，用捲積、離散時間傅裏葉變換、Z變換等理論對確定信號進行處理； 而現代數字信號處理，是在傳統數字信號處理理論基礎之上，基於概率統計的思想，用數理統計、優化估計、綫性代數和矩陣計算等理論進行研究，處理的信號通常是離散時間隨機過程，且係統可能是時變、非綫性的。本書是根據作者長期在電子科技大學為研究生開設《現代數字信號處理及應用》課程的教學講義，並結閤作者的科研活動和應用體會，參考國內外相關文獻資料寫作而成，在內容取捨和安排上有下麵一些考慮。
1. 基本概念和基本理論講清楚、講透
對現代數字信號處理的基本概念，盡量使用通俗易懂的語言，深入淺齣地進行描述，使讀者易於理解、掌握； 對其中的基本理論、基本公式，盡量給齣嚴格的數學推導和理論證明，以體現理論的正確性和邏輯的嚴密性。
2. 注重理論算法與具體工程應用相結閤
為使讀者對抽象的理論易於理解，書中各章在對基本理論進行介紹的同時，給齣瞭這些理論在實際工程中的具體應用實例，包括工程應用背景、接收信號和處理係統模型、計算過程和處理結果等。
3. 適當介紹近年來發展的新理論、新方法
隨著硬件處理能力和數學理論的發展，現代數字信號處理是一門發展很快的學科，本書在內容安排上注意介紹一些近年來得到發展的新理論、新方法，如多級維納濾波理論、譜估計中的APES算法、盲信號處理等。
4. 重點介紹信號的時域處理理論，集中介紹空域處理理論
本書在信號的時域處理和空域處理上是這樣安排的，首先用較大篇幅將信號的各種時域處理理論闡述清楚，然後將信號的空域處理集中在第8章進行介紹，錶述方法為： 在建立空域信號處理模型後，用類比的方法直接將信號時域處理的結論引用到空域處理中。
基於上麵的考慮，全書分為9章，各章內容安排如下。
第1章歸納介紹瞭離散時間信號與係統的相關內容； 第2章介紹瞭離散時間平穩隨機過程的相關理論，包括自相關矩陣的概念和性質等重要內容。第1章和第2章內容是後續各章內容的基礎。
用戶評價
這本書絕對是我在信息與通信工程領域學習生涯中的一次重大收獲。《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書，以其係統化的理論闡述和貼近實際的應用案例，讓我對數字信號處理這門學科有瞭全新的認識。它不僅僅是一本教材，更是一本能夠激發我探索欲望的啓濛書。書中對數字信號處理基本概念的講解，如采樣、量化、編碼等，都力求從根本上解釋清楚，讓我能夠紮實地掌握這些基礎知識。我特彆喜歡書中關於傅裏葉變換的闡述，它不僅僅是給齣數學公式，而是深入地剖析瞭傅裏葉變換的物理意義和工程應用。例如，書中通過對信號在時域和頻域的對應關係進行詳細講解，讓我明白瞭為什麼傅裏葉變換是分析信號頻率特性的重要工具。在濾波器設計方麵，這本書提供瞭非常詳盡的指導，從FIR濾波器到IIR濾波器，從窗函數法到頻率采樣法，都進行瞭深入的介紹，並附有MATLAB代碼示例，這讓我能夠輕鬆地將理論知識轉化為實踐操作。我曾利用書中介紹的帶通濾波器設計方法，成功地實現瞭對特定頻段信號的提取，效果非常理想。此外，書中還涉及瞭自適應信號處理、譜估計等現代信號處理技術，這為我瞭解該領域的最新進展，並為我未來的研究方嚮提供瞭重要的指引。這本書的語言風格清晰流暢，即使是初學者也能輕鬆入門。
評分這本書簡直是打開瞭我對信號處理世界的一扇新大門，之前總覺得這門學科晦澀難懂，像是被一層迷霧籠罩著，但自從我翻開《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》之後，那些曾經讓我頭疼的概念，像是傅裏葉變換、Z變換、濾波器設計等等，都變得生動起來。作者的講解非常清晰，循序漸進，就像一位經驗豐富的老師，耐心地引導著我們一步步深入。尤其讓我印象深刻的是，書中不僅僅停留在理論層麵，而是緊密結閤實際應用，通過大量的實例，讓我看到瞭這些抽象的數學工具是如何在現實世界中發揮作用的。例如，在講解自適應濾波器時，書中詳細介紹瞭它在通信係統中的信道均衡、噪聲消除等方麵的應用，讓我切實感受到瞭數字信號處理的強大力量。書中對算法的解釋也深入淺齣，不僅僅給齣公式，還會剖析其背後的原理和思想，這對於理解算法的本質至關重要。我特彆喜歡書中關於離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）的章節，作者花瞭大量篇幅來闡述FFT的原理和實現細節，並將其與實際的頻譜分析應用聯係起來，這讓我終於理解瞭為什麼FFT如此重要，以及它如何極大地提高瞭信號處理的效率。此外，書中對於各種濾波器的設計方法，從FIR到IIR，都進行瞭詳盡的介紹，並且提供瞭清晰的設計流程和matlab代碼示例，這對我動手實踐提供瞭極大的便利。總而言之，這本書不僅是一本教材，更像是一本指導我進行數字信號處理實踐的寶典，它的內容豐富、講解透徹，是我在學習和研究中不可或缺的參考書。
評分作為一名渴望在信息與通信工程領域有所建樹的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理數字信號處理知識體係，並能指引我進行實際應用的書籍。幸運的是，《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書，精準地滿足瞭我的需求。《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書在內容編排上，做到瞭理論的深入淺齣與應用的緊密結閤。它從最基礎的離散時間信號與係統齣發，逐步深入到Z變換、傅裏葉變換及其各種變種，並詳細介紹瞭數字濾波器設計的方法，包括FIR和IIR濾波器。我特彆欣賞書中在講解濾波器設計時，不僅給齣瞭理論公式，還結閤實際應用場景，詳細分析瞭不同設計方法（如窗函數法、最小均方誤差法等）的優劣，並提供瞭MATLAB代碼示例，這使得我對濾波器設計有瞭更深刻的理解，並能快速地將其應用於實際問題中。例如，在處理傳感器采集的信號時，書中關於低通濾波器和帶通濾波器的設計方法，幫助我有效地提取瞭目標信號，抑製瞭無關噪聲。此外，書中還引入瞭自適應信號處理、譜估計等現代信號處理技術，這些內容為我拓展瞭研究視野，也為我未來的科研工作奠定瞭堅實的基礎。這本書的語言風格嚴謹而又不失學術的嚴謹性，閱讀起來倍感充實。
評分這本書的齣版，無疑為信息與通信工程領域的學生和從業者帶來瞭福音。《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》以其係統性、全麵性和應用性，成為瞭我學習數字信號處理繞不開的經典之作。首先，該書在理論知識的構建上極為紮實，從基礎的離散時間信號與係統，到深入的Z變換、傅裏葉變換及其變種，再到各種濾波器設計方法，都進行瞭詳盡的闡述。尤其是在講解傅裏葉變換時，作者並沒有停留在錶麵，而是深入探討瞭其在時域和頻域的意義，以及不同變換（如DFS, DFT, DTFT）之間的聯係與區彆，這對於深刻理解信號的頻譜特性至關重要。讓我印象深刻的是，書中還專門闢章節講解瞭自適應信號處理，這部分內容對於解決實際工程中不斷變化的信號環境至關重要，例如在通信係統中，它能夠有效地應對信道的變化，保持信號的穩定傳輸。書中的例子豐富多樣，覆蓋瞭通信、控製、圖像、音頻等多個領域，使得抽象的理論知識變得具體可感。例如，在講解濾波器設計時，作者不僅給齣瞭多種經典的設計方法，還結閤實際應用場景，指導讀者如何根據具體需求選擇閤適的濾波器類型和參數。我曾嘗試用書中介紹的方法去實現一個簡單的音頻降噪係統，結果非常令人滿意。這本書的排版也很精美，圖文並茂，易於閱讀。
評分當我第一次捧起《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書時，就被其厚重而又不失精緻的排版所吸引。然而，真正讓我沉迷其中的，是它內容深邃而又邏輯清晰的講解。該書在數字信號處理領域的基礎知識點上，進行瞭全麵而深入的闡述。從離散時間信號的定義、性質，到各種信號變換（Z變換、離散傅裏葉變換等）的原理與應用，都進行瞭詳盡的介紹。我尤其喜歡書中關於濾波器設計的那部分內容，它係統地介紹瞭FIR和IIR濾波器的設計原理、設計方法以及它們的優缺點。例如，書中對窗函數法、頻率采樣法、最小均方誤差法等FIR濾波器設計方法的介紹，都附有詳細的推導過程和MATLAB代碼示例，這讓我能夠輕鬆地實現各種濾波器，並對其性能進行評估。在實際應用中，我曾利用書中介紹的濾波器設計技術，成功地開發瞭一個用於去除音頻信號中特定頻率噪聲的模塊，效果顯著。此外，書中還涉及瞭現代信號處理的一些關鍵技術，如自適應信號處理、譜估計、小波分析等，這些內容為我瞭解該領域的最新進展提供瞭重要的參考。這本書不僅是學習數字信號處理理論的絕佳教材，更是指導實踐操作的實用指南。
評分在我學習數字信號處理的道路上，《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書扮演瞭至關重要的角色。這本書以其清晰的邏輯、嚴謹的理論和豐富的實踐，極大地提升瞭我對數字信號處理的理解水平。我尤其贊賞書中對傅裏葉變換的講解，它不僅闡述瞭連續傅裏葉變換、離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）的數學原理，還深入探討瞭它們在時域和頻域之間的相互關係，以及在信號分析和係統分析中的應用。例如，書中通過大量的圖示和實例，清晰地展示瞭如何利用DFT進行頻譜分析，以及FFT如何顯著降低計算復雜度，這對於我理解信號的頻率成分，進行頻譜監測和分析提供瞭關鍵的理論支撐。書中對於濾波器設計的講解也同樣精彩，它係統地介紹瞭FIR和IIR濾波器的設計原理、設計方法和設計流程，並提供瞭MATLAB實現。這使我能夠根據實際應用需求，設計齣性能優越的數字濾波器，例如在語音信號處理中，我曾利用書中介紹的低通濾波器和高通濾波器，成功地實現瞭語音信號的頻譜整形。此外，書中還對自適應信號處理、譜估計等前沿技術進行瞭介紹，為我進一步深入研究提供瞭寶貴的參考。
評分作為一名正在攻讀信息與通信工程專業的研究生，我對信號處理的基礎理論和應用有著非常高的要求。而《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書，完全滿足瞭我的期望，甚至超齣瞭我的想象。這本書的特色在於其理論與實踐的完美結閤。它不僅涵蓋瞭數字信號處理領域的核心概念，如離散時間係統、Z變換、傅裏葉變換、濾波器設計等，更重要的是，它深入淺齣地講解瞭這些理論在實際工程中的應用。書中大量的案例分析，例如在通信係統中的信道均衡、在音頻處理中的降噪、在圖像處理中的濾波等等，都讓我對數字信號處理的實際意義有瞭更深刻的理解。我尤其欣賞書中對各種算法的講解方式，它們不僅僅是公式的堆砌，而是通過詳實的推導和直觀的解釋，讓你能夠真正理解算法背後的原理和邏輯。例如，書中對維納濾波和卡爾曼濾波的講解，既有嚴謹的數學推導，又有對算法適用場景和優缺點的分析，這對於我選擇閤適的濾波算法非常有幫助。此外，書中還涉及瞭現代信號處理的一些前沿技術，如自適應信號處理、譜估計等，這些內容為我未來的研究方嚮提供瞭寶貴的思路。這本書的語言簡潔明瞭，行文流暢，即使是麵對一些復雜的數學概念，也能被清晰地闡釋清楚。我曾多次在深夜裏捧著這本書，沉浸在數字信號處理的魅力之中，每一次閱讀都有新的收獲。
評分我曾因為數字信號處理的抽象性而感到望而卻步，但《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書徹底改變瞭我的看法。作者的講解風格獨樹一幟，他善於用通俗易懂的語言，將復雜的概念轉化為形象的比喻，讓學習過程變得輕鬆愉快。例如，在講解采樣定理時，作者用“畫一幅畫需要多少點”來類比，生動地揭示瞭采樣率與信號保真度之間的關係，讓我瞬間就理解瞭這個關鍵的理論。書中對各種變換的講解，如傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換，都力求從本源上揭示其數學意義和物理含義，不僅僅是羅列公式，更是引導讀者思考“為什麼是這樣”。我尤其喜歡書中關於濾波器設計的部分，作者並沒有簡單地給齣公式，而是詳細分析瞭不同濾波器（如FIR和IIR）的特點、優缺點以及適用場景，並提供瞭多種設計方法，如窗函數法、頻率采樣法、最小均方誤差法等，並附有MATLAB代碼示例，這為我動手實踐提供瞭極大的便利。這本書的章節安排也十分閤理，從基礎概念到高級應用，層層遞進，循序漸進，即使是初學者也能快速上手。我曾在參加一次學術會議時，將書中關於譜估計的部分內容應用到我的研究中，取得瞭非常好的效果，贏得瞭同行的高度認可。
評分在信息爆炸的時代，掌握高效的信號處理技術已成為一項必備的技能。《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》這本書，如同一本寶藏，為我打開瞭數字信號處理的廣闊世界。該書在理論上的嚴謹性毋庸置疑，從信號的錶示、變換，到係統的分析、設計，都進行瞭深入的剖析。我特彆贊賞書中對離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）的講解，作者不僅詳細推導瞭FFT的算法原理，還深入分析瞭其計算復雜度，並將其與實際應用場景相結閤，例如在頻譜分析、捲積計算等方麵的應用，讓我深刻認識到FFT在現代信號處理中的核心地位。書中還係統地介紹瞭各種濾波器設計方法，從FIR到IIR，從模擬濾波器到數字濾波器，都進行瞭詳盡的闡述，並提供瞭具體的計算流程和MATLAB實現。這對於我進行實際的信號濾波和數據處理非常有幫助。例如，在進行語音信號處理時，書中介紹的巴特沃斯濾波器和切比雪夫濾波器設計方法，能夠有效地去除噪聲，提取目標語音信號。此外，書中還涉及瞭自適應信號處理、小波分析等現代信號處理技術，這些內容為我拓寬瞭研究視野，提供瞭新的研究思路。這本書的語言風格嚴謹而不失活潑，使得復雜的數學概念也變得易於理解。
評分我是在一次偶然的機會下接觸到這本書的，當時正為一篇關於圖像處理的論文苦苦搜尋相關理論基礎，而《高等院校信息與通信工程係列教材：現代數字信號處理及其應用》恰好填補瞭我的知識空白。書中對於信號的采樣、量化、編碼等基礎概念的闡述，讓我對數字信號的生成和錶示有瞭全新的認識。尤其是在介紹采樣定理的部分，作者通過生動的比喻和圖示，將奈奎斯特采樣準則的精髓展現得淋灕盡緻，徹底解決瞭睏擾我多年的疑惑。書中關於傅裏葉變換的講解，更是達到瞭一個令人驚喜的深度。它不僅介紹瞭不同形式的傅裏葉變換，還深入探討瞭其在時域和頻域之間的映射關係，以及變換後信號的特性。例如，書中對於短時傅裏葉變換（STFT）和 웨이블릿 변환 (Wavelet Transform)的介紹，為我理解非平穩信號的處理提供瞭關鍵的理論支撐。我尤其喜歡書中關於濾波器設計的部分，它不僅詳細講解瞭FIR和IIR濾波器的設計原理，還列舉瞭各種設計方法，如窗函數法、頻率采樣法、切比雪夫逼近法等，並給齣瞭具體的計算步驟和MATLAB實現。這些內容對於我進行實際的信號濾波和特徵提取具有極高的指導意義。當我嘗試用書中介紹的方法去處理我遇到的實際問題時，我發現那些曾經看似復雜的問題，變得豁然開朗，迎刃而解。這本書的邏輯結構也非常清晰，每個章節的知識點都環環相扣，使得學習過程更加順暢。
評分於專著的性質；即使是針對研究生的教材，其側重點也互不相同。《現代數字信號
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