齣版社： 機械工業齣版社
ISBN：9787111219569
版次：1
商品編碼：11448929
包裝：平裝
叢書名： 21世紀高等院校電氣信息類係列教材
開本：16開
齣版時間：2013-03-01
用紙：膠版紙
頁數：264
正文語種：中文
具體描述
編輯推薦
《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》主要介紹確定性信號（連續時間信號與離散時間信號）和隨機信號的分析方法，信號處理中常用的模擬濾波器和數字濾波器的原理與設計方法，並且介紹自適應濾波和當前流行的小波分析等現代信號分析與處理的基本內容。學生通過學習，能夠掌握信號分析與信號處理的基本概念、基礎知識與基本方法，並對其工程應用有所瞭解，為進一步的學習奠定必要的基礎。內容簡介
《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》係統講述瞭信號分析與信號處理的基本原理與方法。重點介紹瞭確定性信號和隨機信號的分析方法，信號處理中常用的模擬濾波器和數字濾波器的原理與設計方法，並且介紹瞭自適應濾波和當前流行的小波分析等現代信號分析與處理的基本內容。《信號分析與處理/21世紀高等院校電氣信息類係列教材》可作為自動化、測控等本科專業的教材，也可作為電氣自動化以及各種非電子信息類專業的教材，並且可以作為相關專業與工程技術人員的自學參考用書。
目錄
齣版說明前言
第1章 概述
1.1 信號
1.2 信號錶示
1.3 信號分類
1.4 信號分析與處理
第2章 連續時間信號分析
2.1 連續時間信號的時域分析
2.1.1 基本的連續信號
2.1.2 連續信號的運算
2.1.3 連續信號的分解
2.1.4 連續信號的時域分析方法捲積法
2.2 周期信號的頻譜分析——傅裏葉級數
2.2.1 正交函數
2.2.2 傅裏葉級數
2.2.3 典型周期信號的傅裏葉級數
2.2.4 吉布斯現象
2.3 非周期信號的頻譜分析——傅裏葉變換
2.3.1 傅裏葉變換
2.3.2 典型非周期信號的頻譜
2.3.3 傅裏葉變換的性質
2.3.4 周期信號的傅裏葉變換
2.4 抽樣信號的傅裏葉變換
2.4.1 時域抽樣
2.4.2 抽樣定理
2.5 習題
第3章 離散時間信號分析
3.1 離散時間信號
3.1.1 序列
3.1.2 序列的運算
3.1.3 基本序列
3.2 序列的z變換
3.2.1 z變換的定義
3.2.2 z變換的收斂域
3.3 序列的頻譜分析——離散時間傅裏葉變換（DTFT）
3.3.1 定義
3.3.2 物理意義
3.3.3 序列頻譜的特點
3.3.4 DTFT存在條件
3.4 周期序列的頻譜——離散傅裏葉級數（DFS）
3.4.1 傅裏葉變換在時域和頻域中的對稱規律
3.4.2 離散傅裏葉級數
3.5 離散傅裏葉變換（DFT）
3.5.1 離散傅裏葉變換的定義式
3.5.2 離散傅裏葉變換與離散時間傅裏葉變換的關係
3.5.3 離散傅裏葉變換的性質
3.6 快速傅裏葉變換（FFT）
3.6.1 直接計算DFT的問題及改進的途徑
3.6.2 基2按時間抽取的FFT算法（時析型）
3.7 離散傅裏葉變換的應用
3.7.1 用FFT實現快速捲積
3.7.2 用DFT逼近連續信號的頻譜
3.8 習題
第4章 模擬濾波器
4.1 模擬濾波器的基本概念及設計方法
4.1.1 模擬濾波器的基本概念
4.1.2 無失真傳輸
4.1.3 濾波器的理想特性與實際特性
4.1.4 模擬濾波器的一般設計方法
4.2 模擬濾波器的設計
4.2.1 Butterworth濾波器——最平響應特性濾波器
4.2.2 Chebyshev濾波器——通帶等波紋濾波器
4.2.3 頻率變換
4.3 習題
第5章 數字濾波器
5.1 數字濾波器的基本概念
5.2 IIR數字濾波器設計
5.2.1 衝激響應不變法
5.2.2 雙綫性變換法
5.2.3 高通、帶通、帶阻IIR數字濾波器設計
5.3 FIR數字濾波器設計
5.3.1 綫性相位FIR數字濾波器的特點
5.3.2 窗函數法設計FIR數字濾波器
5.3.3 頻率抽樣法設計FIR數字濾波器
5.4 數字濾波器的結構
5.4.1 數字濾波器結構的錶示方法
5.4.2 IIR數字濾波器的結構
5.4.3 FIR數字濾波器的結構
5.5 習題
第6章 隨機信號分析
6.1 隨機信號的時域分析
6.1.1 隨機過程的基本概念
6.1.2 隨機過程的統計描述
6.1.3 隨機過程的微積分
6.1.4 平穩隨機過程
6.1.5 各態曆經性
6.1.6 平穩隨機過程相關函數的性質
6.1.7 離散隨機過程的數字特徵及其估計
6.2 隨機信號的頻域分析
6.2.1 隨機過程的譜密度
6.2.2 白噪聲
6.2.3 功率譜估計
6.3 平穩隨機信號通過綫性係統的分析
6.3.1 平穩隨機信號通過綫性連續係統
6.3.2 平穩隨機序列通過綫性離散係統
6.3.3 多個隨機信號通過綫性係統
6.4 習題
第7章 自適應濾波
7.1 最優波形估計
7.1.1 概述
7.1.2 投影定理
7.1.3 綫性最優濾波
7.2 Wiener濾波
7.2.1 Wiener濾波與Wiener-Hopf方程
7.2.2 FIR Wiener濾波器
7.3 Kalman濾波
7.3.1 狀態估計與Kalman濾波
7.3.2 Kalman濾波遞推算法
7.4 自適應濾波器原理
7.4.1 自適應濾波器的基本概念
7.4.2 均方誤差與下降算法
7.5 最小均方（ILMS）自適應算法
7.5.1 最速下降與LMS算法
7.5.2 歸一化LMS算法
7.6 遞推最小二乘（RLS）自適應算法
7.6.1 最小二乘方法
7.6.2 RLS算法
7.7 習題
第8章 時頻分析與小波變換
8.1 時頻分析
8.1.1 概述
8.1.2 短時傅裏葉變換
8.1.3 Wigner-Ville分布
8.2 小波變換
8.2.1 空間與基的概念
8.2.2 連續小波變換
8.2.3 離散小波變換
8.2.4 多分辨率分析
8.2.5 小波變換的應用
8.3 習題
附錄 MATLAB信號處理常用函數
參考文獻
前言/序言
信號分析與處理：理論、方法與實踐 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的信號分析與處理知識體係。本書內容涵蓋瞭信號分析與處理領域的核心理論、關鍵方法以及實際應用，力求在理論深度和工程實踐之間取得平衡。本書的讀者對象為對信號處理感興趣的本科生、研究生以及從事相關領域的工程技術人員。 第一篇 信號分析基礎 本篇是信號分析與處理的基石，將從最基本的概念齣發，逐步深入。 第一章 信號的基本概念與分類 我們將從“信號”這一核心概念入手，闡述其定義、物理含義以及在不同領域的錶現形式。接著，我們將對信號進行詳細的分類。 按時間域分類： 連續時間信號（連續信號）： 信號在時間上是連續變化的，例如聲音、溫度隨時間變化的麯綫。我們將介紹連續時間信號的數學錶示，如函數、序列等。 離散時間信號（離散信號）： 信號隻在離散的時間點上取值，例如數字音頻、圖像的像素值。我們將探討離散信號的采樣過程，以及采樣率、奈奎斯特采樣定理等關鍵概念。 按幅度域分類： 連續幅度信號（模擬信號）： 信號的幅度可以取任意連續值，例如模擬電壓、電流。 離散幅度信號（數字信號）： 信號的幅度隻能取有限個離散值，例如數字語音、量化後的傳感器數據。我們將介紹量化過程，以及量化誤差、比特數等相關概念。 按周期性分類： 周期信號： 信號在時間上重復齣現，具有固定的周期。我們將介紹周期信號的性質、基波分量等。 非周期信號： 信號在時間上不重復齣現。 按能量與功率分類： 能量信號： 信號的總能量是有限的，例如脈衝信號。 功率信號： 信號的平均功率是有限且非零的，例如周期信號、隨機信號。 按其他特徵分類： 確定性信號： 信號的性質在任何時刻都是確定的，可以精確預測。 隨機信號： 信號的性質在未來時刻是不可預測的，隻能用統計方法描述。我們將介紹隨機信號的基本概念，如均值、方差、自相關函數等。 激勵信號與響應信號： 在係統分析中，激勵信號是施加給係統的輸入，響應信號是係統對激勵的輸齣。 我們將通過豐富的實例，例如不同類型的聲波、電信號、生物信號等，幫助讀者直觀理解這些分類。 第二章 信號的運算與性質 本章將介紹信號在數學上的基本運算，以及信號所具有的重要性質，這些是後續分析的基礎。 基本運算： 加法與減法： 兩個信號在對應點上的相加或相減。 乘法： 兩個信號在對應點上的相乘。 標量乘法： 信號的每個值乘以一個常數。 翻轉（時間反轉）： 將信號在時間軸上進行翻轉，例如 $x(t)$ 變為 $x(-t)$。 移位（時間平移）： 將信號在時間軸上嚮前或嚮後移動，例如 $x(t)$ 變為 $x(t-t_0)$。 伸縮（時間尺度變換）： 將信號在時間軸上進行壓縮或拉伸，例如 $x(t)$ 變為 $x(at)$。 信號的性質： 奇偶性： 信號是奇函數（$x(t) = -x(-t)$）還是偶函數（$x(t) = x(-t)$）。我們將介紹如何將任意信號分解為奇分量和偶分量。 能量與功率的計算： 介紹如何計算能量信號的總能量和功率信號的平均功率。 傅裏葉級數與傅裏葉變換的基礎概念： 簡單介紹周期信號的傅裏葉級數分解以及非周期信號的傅裏葉變換，為後續章節鋪墊。 捲積： 介紹一維和多維信號的捲積運算，強調其在係統響應計算中的重要性。 第三章 綫性時不變（LTI）係統 綫性時不變係統是信號處理中最基本、最重要的係統模型。本章將深入探討其特性。 係統的定義與基本性質： 疊加性（綫性）： 係統對信號之和的響應等於對各個信號響應之和。 時移不變性： 係統的響應與輸入信號的起始時間無關。 LTI係統的特性： 單位衝激響應： 介紹單位衝激響應 $h(t)$（對於連續時間係統）或 $h[n]$（對於離散時間係統）是描述LTI係統的關鍵。 捲積定理： 闡述LTI係統的輸齣信號可以通過輸入信號與單位衝激響應的捲積得到，即 $y(t) = x(t) h(t)$。 LTI係統的係統函數（頻域特性）： 介紹係統函數 $H(s)$（拉普拉斯變換域）或 $H(z)$（Z變換域）及其在分析係統頻率響應中的作用。 LTI係統的分類： 因果係統： 係統的輸齣僅依賴於當前和過去的輸入，而不依賴於未來的輸入。 穩定係統： 對於有界輸入，係統的輸齣也是有界的。 並行係統與串聯係統： 分析多個LTI係統組閤時的整體特性。 第二篇 信號變換與分析 本篇將介紹用於分析信號的各種數學變換，它們能夠將信號從時域轉換到頻域或其他域，從而揭示信號的內在規律。 第四章 傅裏葉級數與傅裏葉變換 本章是信號分析的核心，將詳細介紹傅裏葉分析方法。 傅裏葉級數： 三角形式和復指數形式： 介紹周期信號可以分解為一係列正弦、餘弦或復指數函數的疊加。 傅裏葉係數的計算： 學習如何計算傅裏葉級數的各項係數。 收斂性： 討論傅裏葉級數的收斂條件。 應用的例子： 如方波、鋸齒波的傅裏葉級數展開。 傅裏葉變換： 定義與性質： 將傅裏葉級數推廣到非周期信號，定義傅裏葉變換 $X(omega)$，錶示信號在不同頻率上的成分。 傅裏葉變換的性質： 綫性性、時移性、頻移性、對稱性、捲積定理、微分性質等。 常用信號的傅裏葉變換： 如矩形脈衝、指數函數、單位衝激的傅裏葉變換。 帕塞瓦爾定理： 建立信號的時域能量與頻域能量之間的關係。 應用： 頻域分析、濾波、頻譜分析等。 第五章 拉普拉斯變換與Z變換 拉普拉斯變換和Z變換是傅裏葉變換在係統分析中的重要推廣，尤其適用於連續時間係統和離散時間係統。 拉普拉斯變換： 定義： 將時域信號 $x(t)$ 轉換為復頻率域函數 $X(s)$。 收斂域（ROC）： 討論拉普拉斯變換的收斂域，以及它對係統穩定性的指示作用。 性質： 綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、微分性質、積分性質等。 逆拉普拉斯變換： 學習如何將頻域函數 $X(s)$ 還原到時域信號 $x(t)$。 應用： LTI係統的分析（求解微分方程）、係統穩定性判斷、頻率響應分析。 Z變換： 定義： 將離散時間信號 $x[n]$ 轉換為復變量 $z$ 的函數 $X(z)$。 收斂域（ROC）： 討論Z變換的收斂域，及其在判斷係統穩定性和因果性中的作用。 性質： 綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、微分性質、復捲積性質等。 逆Z變換： 學習如何將頻域函數 $X(z)$ 還原到時域信號 $x[n]$。 應用： 離散時間LTI係統的分析（求解差分方程）、係統穩定性判斷、頻率響應分析。 雙邊拉普拉斯變換與單邊拉普拉斯變換： 介紹它們的區彆及適用場景。 雙邊Z變換與單邊Z變換： 介紹它們的區彆及適用場景。 第六章 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） DFT是將連續信號轉換為離散傅裏葉級數或離散傅裏葉變換的工具，而FFT是高效計算DFT的算法。 離散傅裏葉變換（DFT）： 定義： 將一個有限長的離散時間信號 $x[n]$ 轉換為其頻域離散錶示 $X[k]$。 DFT與傅裏葉級數、傅裏葉變換的關係： 闡述DFT是傅裏葉級數在離散化和周期化後的錶示。 DFT的性質： 綫性性、周期性、對稱性、捲積性質等。 周期捲積與綫性捲積： 介紹DFT如何計算周期捲積，以及如何通過填充零來計算綫性捲積。 快速傅裏葉變換（FFT）： 算法原理： 介紹FFT的基本思想，特彆是按時間抽取（Cooley-Tukey算法）和按頻率抽取兩種主要方法。 計算復雜度： 強調FFT相比直接計算DFT在計算量上的顯著優勢。 應用： 頻譜分析、濾波器設計、信號濾波、係統識彆等。 應用實例： 對實際采集到的離散信號進行頻譜分析，識彆信號中的主要頻率成分。 第三篇 信號處理的實際應用 本篇將聚焦於信號處理在各個領域的實際應用，通過具體案例展示理論知識的應用價值。 第七章 數字濾波器設計 濾波器是信號處理中最重要的一類應用，用於去除噪聲、提取特定頻率成分等。 濾波器的基本概念： 濾波器的作用： 抑製或允許特定頻率範圍內的信號通過。 通帶、阻帶、截止頻率： 描述濾波器的頻率響應特性。 幅度響應和相位響應： 分析濾波器對信號幅度和相位的改變。 數字濾波器的分類： 無限衝激響應（IIR）濾波器： 衝激響應是無限長的，通常具有更低的階數和更少的計算量。 有限衝激響應（FIR）濾波器： 衝激響應是有限長的，具有綫性相位特性，易於實現。 濾波器設計方法： IIR濾波器設計： 模仿模擬濾波器設計（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器），通過雙綫性變換等方法轉換為數字濾波器。 FIR濾波器設計： 窗函數法： 通過截斷無限長衝激響應來獲得有限長衝激響應，常用的窗函數有矩形窗、漢寜窗、漢明窗、布萊剋曼窗等。 頻率采樣法： 直接根據所需的頻率響應來設計。 最優逼近法（Parks-McClellan算法）： 獲得在特定頻率範圍內最優的濾波器逼近。 濾波器性能指標： 濾波器的通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度等。 實際應用： 音頻降噪、圖像增強、通信信號的解調等。 第八章 采樣與量化 在將模擬信號轉換為數字信號的過程中，采樣和量化是兩個關鍵的步驟。 采樣： 采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理）： 詳細闡述以大於兩倍最高頻率的采樣率對連續信號進行采樣，可以無失真地恢復原始信號。 采樣過程的數學模型： 介紹理想采樣和實際采樣。 欠采樣與過采樣： 討論采樣率不足或過高帶來的問題。 混疊現象： 解釋當采樣率低於奈奎斯特率時，高頻成分會“混疊”到低頻區域，導緻失真。 抗混疊濾波器： 介紹在采樣前使用低通濾波器來消除高頻成分，避免混疊。 量化： 量化過程： 將連續的幅度值映射到有限個離散的量化電平。 量化誤差： 介紹量化引入的誤差，以及其統計特性（近似為均勻分布的白噪聲）。 量化步長和比特數： 討論它們與量化誤差大小的關係。 非均勻量化： 介紹在某些情況下，非均勻量化可以提高SNR。 過采樣與噪聲整形： 探討如何通過過采樣和噪聲整形技術提高量化精度。 A/D轉換器（ADC）與D/A轉換器（DAC）： 介紹它們的基本工作原理和參數（如采樣率、分辨率、精度）。 第九章 譜分析與參數估計 譜分析是研究信號頻率成分分布的技術，參數估計則是在模型的基礎上對信號的未知參數進行推斷。 經典譜估計方法： 周期圖法（Periodogram）： 基於傅裏葉變換估計功率譜密度。 改進周期圖法（Welch方法）： 通過分段平均來降低方差，提高譜估計的平滑度。 現代譜估計方法（參數模型法）： AR模型（自迴歸模型）： 假設信號是當前值與過去值綫性組閤加上一個白噪聲。 MA模型（移動平均模型）： 假設信號是當前噪聲和過去噪聲的綫性組閤。 ARMA模型（自迴歸移動平均模型）： AR模型和MA模型的結閤。 Yule-Walker方程、Burg算法等： 用於估計AR模型的參數。 參數估計： 最小二乘法（Least Squares）： 尋找模型參數，使得模型輸齣與實際數據之間的誤差平方和最小。 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 尋找模型參數，使得觀測到當前數據的概率最大。 貝葉斯估計： 結閤先驗信息和觀測數據來估計參數。 應用： 語音信號分析、地震信號分析、雷達信號處理、通信信號的信道估計等。 第十章 隨機信號的分析 隨機信號是現實世界中普遍存在的信號，例如噪聲、通信中的乾擾信號等。 隨機變量與隨機過程： 隨機變量的統計描述： 概率密度函數、纍積分布函數、均值、方差、偏度、峰度等。 隨機過程的統計描述： 一維分布、二維分布、自相關函數、互相關函數。 平穩隨機過程： 寬平穩過程（WSS）： 均值為常數，自相關函數僅依賴於時間差。 嚴平穩過程（SSS）： 整個統計特性不隨時間移動。 自相關函數與功率譜密度（PSD）： 維納-辛欽定理： 建立自相關函數和功率譜密度之間的傅裏葉變換關係。 功率譜密度的物理意義： 錶示信號單位頻率範圍內的平均功率。 隨機信號通過LTI係統： 輸齣信號的均值、方差、自相關函數和功率譜密度。 利用LTI係統的係統函數 $H(omega)$ 來分析其對隨機信號功率譜密度的影響。 白噪聲： 理想的、在所有頻率上具有恒定功率譜密度的隨機過程。 應用： 通信係統中的噪聲分析、信號去噪、係統辨識中的噪聲模型構建。 第四篇 高級主題與展望 本篇將介紹一些信號處理領域的高級主題，並對未來的發展趨勢進行展望。 第十一章 多維信號處理 將信號處理技術擴展到二維（圖像）、三維（視頻、醫學成像）甚至更高維度。 二維連續信號與離散信號： 圖像的錶示： 像素、灰度、顔色。 圖像的傅裏葉變換（二維）： 圖像的頻譜分析，揭示圖像的頻率成分，如邊緣、紋理。 二維LTI係統與捲積： 二維單位衝激響應。 圖像濾波： 銳化、模糊、邊緣檢測。 小波變換： 多分辨率分析： 能夠同時在時間和頻率（或尺度）上進行局部化分析。 小波基的性質： 正交小波、雙正交小波。 小波變換的應用： 圖像壓縮、去噪、特徵提取。 其他多維處理技術： 如Radon變換（用於CT成像）、Hough變換（用於直綫檢測）。 第十二章 自適應信號處理 自適應信號處理技術能夠根據環境變化或信號特性的改變，自動調整濾波器參數以達到最優性能。 自適應濾波器的基本思想： 目標函數： 通常是最小化誤差信號的均方值（MMSE）。 濾波器的權嚮量更新： 遞歸地調整濾波器係數。 LMS（最小均方）算法： 基本原理： 采用梯度下降法，以當前誤差的梯度作為更新方嚮。 步長參數的選擇。 算法的收斂性與性能。 RLS（遞歸最小二乘）算法： 基本原理： 采用基於矩陣求逆的二次型最小化方法。 收斂速度快，但計算復雜度高。 自適應信號處理的應用： 迴聲消除： 在電話通信中消除用戶自身的聲音。 噪聲消除： 實時去除背景噪聲。 均衡器： 補償通信信道引起的信號失真。 自適應預測： 預測未來信號值。 第十三章 信號處理的工程化實踐 將理論知識轉化為實際工程應用所需的關鍵要素。 高性能計算與硬件加速： 數字信號處理器（DSP）： 專用的硬件平颱，能夠高效執行信號處理算法。 現場可編程門陣列（FPGA）： 靈活的硬件實現平颱，適用於實時信號處理。 圖形處理器（GPU）： 在並行計算方麵的優勢，適用於大規模信號處理。 軟件工具與開發環境： MATLAB/Simulink： 信號處理領域的常用工具，提供豐富的函數庫和仿真環境。 Python（NumPy, SciPy, OpenCV）： 開源的強大工具，適用於信號處理、圖像處理和機器學習。 C/C++： 用於實現高性能、底層的信號處理算法。 實際係統設計中的挑戰： 實時性要求。 計算資源的限製。 功耗與成本的權衡。 抗乾擾能力。 係統仿真與驗證： 建立數學模型，進行仿真驗證。 硬件在環（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真。 結論與展望 本書對信號分析與處理的理論、方法和應用進行瞭係統性的梳理。展望未來，信號處理與人工智能、機器學習、大數據等領域的交叉融閤將更加深入，例如深度學習在信號分類、去噪、特徵提取等方麵的應用日益廣泛。同時，隨著傳感器技術、通信技術的發展，信號處理的應用領域也將不斷拓展，例如在物聯網、自動駕駛、生物醫學等領域發揮越來越重要的作用。本書希望能夠為讀者打下堅實的理論基礎，激發對信號處理領域的探索興趣，並為未來的學習和研究提供有益的參考。
用戶評價
評分
這本書對於理解復雜係統中的動態行為提供瞭絕佳的視角。它不僅僅是關於“信號”這個術語的教科書，更是關於如何理解和量化信息在係統中的傳遞和演變。書中對於係統模型的構建，例如綫性時不變（LTI）係統的概念，以及它們在信號處理中的核心地位，都做瞭非常透徹的講解。我印象深刻的是，它將抽象的數學概念與具體的物理係統聯係起來，例如如何用微分方程來描述一個係統的響應，以及如何通過拉普拉斯變換來求解這些方程。這讓我對係統的動態特性有瞭更深刻的理解，不再僅僅是停留在“輸入-輸齣”的層麵，而是能進一步探究係統內部是如何處理和改變信號的。書中對濾波器設計的討論，以及不同類型濾波器的特性分析，對於理解信號的去噪和增強至關重要。這些知識不僅能應用於通信領域，在我的專業領域，比如振動分析和設備狀態監測，同樣具有重要的指導意義。
評分這本書簡直是打開瞭我對“信號”這個概念的全新認知！之前總覺得信號分析就是一堆抽象的公式和圖形，枯燥乏味，但這本書用一種非常直觀和循序漸進的方式，將原本復雜的問題變得清晰易懂。它不僅僅是羅列知識點，更像是帶著我進行瞭一場探索之旅。從最基礎的信號定義，到傅裏葉變換、拉普拉斯變換等核心工具的介紹，每一個概念的引入都伴隨著生動的例子和深入的講解。我特彆喜歡它對於數學工具在信號處理中應用的闡釋，讓我能真正理解為什麼需要這些工具，以及它們是如何解決實際問題的。舉個例子，書中關於捲積的講解，不再是死記硬背的公式，而是通過圖像化的方式，讓我看到瞭兩個信號“相遇”並産生新信號的過程，那種豁然開朗的感覺至今難忘。而且，書中還融入瞭大量的工程實踐案例，讓我看到瞭理論知識如何在實際的通信、控製、圖像處理等領域發揮作用，這極大地激發瞭我學習的興趣，讓我覺得這本書不僅僅是一本教材，更是一位經驗豐富的導師，引導我一步步走進信號分析的奇妙世界。
評分我是一名在電力係統領域工作的工程師，經常會遇到需要分析電力信號的場景，比如諧波分析、暫態過程研究等。這本書的內容給我帶來瞭極大的啓發，尤其是在信號的錶示和變換方麵。書中對不同類型的信號（如周期信號、非周期信號、隨機信號）的描述非常詳盡，並且深入講解瞭如何利用傅裏葉變換、Z變換等數學工具來分析這些信號的頻譜特性。我特彆贊賞它對於各種變換的物理意義的解讀，讓我不僅僅停留在公式層麵，更能理解變換背後的原理和應用場景。例如，在分析電力係統中的故障暫態信號時，這本書提供的頻率域分析方法，能夠幫助我更精準地識彆故障類型和原因，從而更快地進行故障排除。此外，書中對於采樣和重建的論述，也為我理解數字信號處理在電力監測和控製中的應用提供瞭清晰的思路。雖然我可能不會深入到每個數學推導的細節，但這本書提供的理論框架和方法論，已經極大地提升瞭我解決實際工程問題的能力。
評分作為一個對信號處理領域懷揣濃厚興趣但又缺乏係統性知識的初學者，我發現這本書簡直是為我量身定做的！它沒有直接上來就拋齣一堆高深的理論，而是從最基本的信號模型、信號的分類入手，逐步引導讀者進入更復雜的分析方法。我尤其欣賞書中對於時間域和頻率域之間關係的深入剖析，通過傅裏葉級數和傅裏葉變換，這本書巧妙地揭示瞭信號在不同域中的錶現形式，並且生動地解釋瞭如何通過頻譜分析來理解信號的內在特性。讓我印象深刻的是，它不僅講解瞭理論，還詳細介紹瞭各種信號處理技術在實際應用中的原理和方法，例如濾波器的設計、采樣定理的意義，以及數字信號處理的基本流程。這些內容都配有清晰的圖示和詳細的推導過程，即使是像我這樣初次接觸這些概念的讀者，也能相對容易地理解。這本書的學習路徑設計得非常閤理，層層遞進，讓我在不知不覺中掌握瞭紮實的信號分析基礎，為我後續深入學習更高級的信號處理技術打下瞭堅實的基礎。
評分作為一名在人工智能領域摸索的研究者，我發現本書在理解許多基礎算法時起到瞭意想不到的幫助。雖然這本書的主題是信號分析與處理，但其中關於信號的錶示、變換以及特徵提取的原理，與深度學習中的很多概念息息相關。例如，書中關於傅裏葉變換如何揭示信號的頻率成分，與音頻信號處理中用於特徵提取的MFCC（梅爾頻率倒譜係數）有著異麯同工之妙。又比如，對信號進行采樣和重建的討論，也為理解數字信號在AI模型中的輸入和輸齣打下瞭基礎。這本書所講解的綫性代數在信號處理中的應用，如嚮量空間、基變換等，也與AI中常見的矩陣運算和降維技術有著緊密的聯係。通過閱讀這本書，我能更深刻地理解，為什麼某些AI模型在處理時序數據或圖像數據時會錶現齣色，因為它幫助我建立瞭一個更堅實的數學和工程學基礎，讓我能夠從更底層的原理去審視和優化我所開發的AI算法。
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