数字信号处理 9787040257465 7-04 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋 著

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出版社： 7-04

ISBN：9787040257465

商品编码：29423987361

包装：平装

出版时间：2009-02-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：42.70元

作者：何方白 张德民 阳莉 李强 刘焕淋

出版社：7-04

出版日期：2009-02-01

ISBN：9787040257465

字数：

页码：430

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.522kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书系统地论述了数字信号处理的基本理论、基本技术和应用，着重讨论离散时间信号基本的分析和处理方法。全书共九章，、二、三、四章介绍离散时间信号与系统的基本理论及分析方法，同时密切联系数字信号处理中的一些具体问题展开讨论，包括离散时间信号与系统，序列的傅里叶变换、Z变换、离散傅里叶变换及其快速计算方法，离散傅里叶变换的一些重要应用。第五、六、七章介绍数字滤波器的基本理论、设计方法及滤波器的运算结构。第八章主要介绍了数字信号处理在通信中的应用，以给读者一些启发和思考，期望对专业课的学习和实际的工作有所帮助。第九章介绍了本书的上机实验，并简要介绍了MATLAB编程及实验中常用的函数，以便读者参考。本书条理清楚，叙述深入浅出，并有丰富的例题和大量习题，便于学习和理解。
　　本书可作为高等学校电气信息类各专业数字信号处理课程的教材，也可作为相关专业的研究生及相关学科领域的科技人员的参考书。

目录

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绪论
章　离散时间信号与系统
　1.1 离散时间信号——序列
　　1.1.1 几种常用序列
　　1.1.2 序列的基本运算
　　1.1.3 序列的周期性
　　1.1.4 序列的能量
　1.2 线性时（移）不变系统
　　1.2.1 线性系统
　　1.2.2 时不变系统
　　1.2.3 线性时不变系统输入输出的关系
　　1.2.4 系统的因果性和稳定性
　1.3 线性时不变系统的输入输出描述法一线性常系数差分方程
　　1.3.1 线性常系数差分方程
　　1.3.2 线性常系数差分方程的求解
　1.4 连续时间信号的采样
　　1.4.1 理想采样
　　1.4.2 实际采样
　　1.4.3 正弦信号的采样
　习题

第二章　离散时间信号与系统的频域分析
　2.1 序列的傅里叶变换
　　2.1.1 序列傅里叶变换的定义
　　2.1.2 序列傅里叶变换的性质
　2.2 z变换
　　2.2.1 z变换的定义
　　2.2.2 z变换的收敛域
　　2.2.3 几种序列z变换的收敛域
　2.3 z逆变换
　　2.3.1 幂级数展开法（长除法）
　　2.3.2 部分分式法
　　2.3.3 围线积分法
　2.4 z变换的基本性质与定理
　2.5 序列的z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系
　2.6 离散系统的系统函数与频率响应
　　2.6.1 系统函数的定义
　　2.6.2 系统函数的收敛域
　　2,6.3 系统函数与差分方程的关系
　　2.6.4 系统的频率响应
　2.7 全通系统与小相位系统
　　2.7.1 全通系统
　　2.7.2 小相位系统
　习题

第三章　离散傅里叶变换
　3.1 几种傅里叶变换的形式
　　3.1.1 连续时间非周期信号的傅里叶变换
　　3.1.2 连续时间周期信号的傅里叶变换
　　3.1.3 离散时间非周期信号的傅里叶变换——序列的傅里叶变换
　　3.1.4 离散时间周期信号的傅里叶变换
　3.2 周期序列的离散傅里叶级数
　　3.2.1 离散傅里叶级数的获得
　　3.2.2 频域采样理论
　　3.2.3 离散傅里叶级数的性质
　3.3 离散傅里叶变换（DFT）——有限长序列的离散频域表示
　　3.3.1 从离散傅里叶级数到离散傅里叶变换
　　3.3.2 有限长序列的DFT与z变换，傅里叶变换的关系
　　3.3.3 由序列的DFT表达其z变换及傅里叶变换
　　3.3.4 补零DFT
　3.4 离散傅里叶变换的性质
　　3.4.1 线性
　　3.4.2 循环移位
　　3.4.3 循环卷积
　　3.4.4 对称性
　　3.4.5 DFT形式下的帕塞瓦尔（Parseval）定理
　　3.4.6 循环相关
　3.5 有限长序列的循环卷积与线性卷积的关系
　习题

第四章　离散傅里叶变换的计算与应用
　4.1 离散傅里叶变换的高效计算思路
　4.2 按时间抽取（DIT）的基-2FFT算法
　　4.2.1 算法原理
　　4.2.2 DIT-FFT算法的运算量
　　4.2.3 按时间抽取的基-2FFT算法的运算特点及编程思想
　　4.2.4 按时间抽取的基-2FFT算法的其他形式流图
　4.3 按频率抽取（DIF）的基-2FFT算法
　　4.3.1 算法原理
　　4.3.2 DIF-FFT算法特点及与DIT-FFT算法的异同
　　4.3.3 按频率抽取法与按时间抽取法运算流图的关系
　4.4 离散傅里叶逆变换（IDFT）的快速计算方法
　4.5 N为复合数的FFT算法
　4.6 分裂基FFT算法
　　4.6.1 按频率抽取的基-4FFT算法
　　4.6.2 分裂基FFT算法的原理
　　4.6.3 分裂基FFT算法的运算量
　4.7 线性调频z变换（Chirp-z变换）算法
　　4.7.1 算法原理
　　4.7.2 线性调频z变换的实现
　4.8 实序列的FFT算法
　　4.8.1 利用一次N点复序列的FFT计算两个N点实序列的FFT
　　4.8.2 利用一次N点复序列的FFT计算2N点实序列的FFT
　4.9 用DFT的快速算法（FFT）实现线性卷积及线性相关
　　4.9.1 用DFT（FFT）实现线性卷积
　　4.9.2 分段卷积
　　4.9.3 快速相关
　4.1 0用DFT的快速算法（FFT）对信号进行频谱分析
　　4.1 0.1 用DFT（FFT）对连续时间非周期信号进行频谱分析
　　4.1 0.2 用DFT（FFT）对连续时间信号进行频谱分析时的几个问题
　习题

第五章　无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的设计
　5.1 数字滤波器的基本概念
　　5.1.1 数字滤波原理
　　5.1.2 数字滤波器的分类
　　5.1.3 数字滤波器的技术要求
　　5.1.4 数字滤波器的设计概述
　5.2 模拟滤波器的设计
　　5.2.1 模拟低通滤波器的技术指标及逼近方法
　　5.2.2 巴特沃思低通滤波器
　　5.2.3 切比雪夫低通滤波器
　　5.2.4 模拟滤波器的频率变换——模拟高通、带通及带阻滤波器的设计
　5.3 用脉冲响应不变法设计IIR数字低通滤波器
　　5.3.1 变换原理
　　5.3.2 混叠失真
　　5.3.3 用脉冲响应不变法设计数字滤波器
　　5.3.4 主要特点
　5.4 双线性变换法
　　5.4.1 变换原理
　　5.4.2 逼近情况
　　5.4.3 主要优缺点
　　5.4.4 用双线性变换法设计数字滤波器
　　5.4.5 设计举例
　5.5 设计IIR数字滤波器的频率变换法
　　5.5.1 用模拟域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　　5.5.2 用数字域频率变换法设计各类IIR数字滤波器
　5.6 IIR数字滤波器的计算机辅助优化设计
　　5.6.1 频域方误差设计
　　5.6.2 时域方误差设计
　5.7 IIR数字滤波器的相位均衡
　　5.7.1 全通滤波器的群时延特性
　　5.7.2 IIR数字滤波器的群时延均衡
　习题

第六章　有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的设计
　6.1 线性相位FIR数字滤波器的特点
　　6.1.1 线性相位条件
　　6.1.2 线性相位特点
　　6.1.3 幅度函数的特点
　　6.1.4 零点位置
　6.2 用窗函数法设计FIR滤波器
　　6.2.1 窗函数设计法的基本思想
　　6.2.2 加窗处理对FIR滤波器幅频特性的影响
　　6.2.3 几种常用窗函数
　　6.2.4 窗函数法的设计步骤
　6.3 用频率采样法设计FIR滤波器
　　6.3.1 频率采样设计法的基本思想
　　6.3.2 线性相位的约束
　　6.3.3 逼近误差及其改进措施
　6.4 FIR数字滤波器的优化设计
　　6.4.1 数学模型
　　6.4.2 利用切比雪夫优一致逼近准则设计线性相位FIR滤波器
　6.5 IIR与FIR滤波器的比较
　习题

第七章　数字滤波器的结构
　7.1 数字滤波器结构的表示方法
　　7.1.1 用信号流图表示数字滤波器结构
　　7.1.2 用梅森（Mason）公式求数字网络的系统函数H（z）
　7.2 无限长单位脉冲响应（IIR）数字滤波器的基本结构
　　7.2.1 直接Ⅰ型
　　7.2.2 直接Ⅱ型（典范型）
　　7.2.3 级联型
　　7.2.4 并联型
　　7.2.5 转置形式
　7.3 有限长单位脉冲响应（FIR）数字滤波器的基本结构
　　7.3.1 横截型（卷积型、直接型）
　　7.3.2 级联型
　　7.3.3 线性相位FIR滤波器的结构
　　7.3.4 频率采样型结构
　7.4 梳状滤波器的结构
　7.5 数字滤波器的格型结构
　　7.5.1 全零点（FIR）滤波器的格型结构
　　7.5.2 全极点（IIR）滤波器的格型结构
　7.6 数字滤波器实现中的误差
　　7.6.1 量化误差
　　7.6.2 乘积误差的影响
　　7.6.3 极限环振荡
　习题

第八章　数字信号处理在通信中的应用
　8.1 数字信号处理在通信信号中的应用
　　8.1.1 数字振荡器
　　8.1.2 离散解析信号
　　8.1.3 双音多频（DTMF）信号产生与检测
　　8.1.4 正弦信号的线谱分析
　8.2 数字信号处理在通信信号传输中的应用
　　8.2.1 伪随机序列的产生
　　8.2.2 数字匹配滤波器
　　8.2.3 离散多音传输
　　8.2.4 扩频通信的概念
　　8.2.5 正交频分复用（OFDM）的概念
　8.3 自适应滤波概念及应用
　　8.3.1 自适应滤波的概念
　　8.3.2 自适应滤波在通信中的应用简介

第九章　上机实验
　9.1 关于实验用计算机语言
　9.2 实验一离散时间信号
　9.3 实验二用FFT进行谱分析
　9.4 实验三用DFlT（FFT）实现快速卷积
　9.5 实验四用双线性变换法设计IlR数字滤波器
　9.6 实验五用窗函数法设计FIR数字滤波器
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的语言：现代通信与信息处理的基石》 第一章：信号的本质与表达 在我们生活的世界中，充斥着各种各样的信息，从我们听到的声音、看到的图像，到身体感知到的温度、湿度，再到计算机内部流淌的数据。所有这些信息，在被捕捉、传输和处理之前，都必须以某种形式被“描述”和“量化”，而这个描述和量化的载体，便是“信号”。 信号，简单来说，是物理量随时间或空间变化的函数。它蕴含着信息，是我们理解和认识世界的窗口。例如，我们说话时声带的振动产生声波，声音的大小和音高就是声波随时间变化的信号；相机捕捉到的光线强度和颜色，则是光信号随空间分布变化的函数。 信号的种类繁多，根据其连续性，我们可以将其划分为： 连续时间信号 (Continuous-Time Signals)： 信号在时间和幅度上都是连续变化的。我们日常生活中遇到的绝大多数自然信号，如声音、温度、电压等，都可以视为连续时间信号。它们可以用数学函数 $x(t)$ 来表示，其中 $t$ 代表时间，是连续的实数。 离散时间信号 (Discrete-Time Signals)： 信号只在离散的时间点上取值。这种信号通常是通过对连续时间信号进行采样得到的，例如，数码相机拍摄的图像，每一像素的亮度就是一个离散的采样点。离散时间信号可以用数学函数 $x[n]$ 来表示，其中 $n$ 代表离散的时间索引，是一个整数。 连续幅度信号 (Continuous-Amplitude Signals)： 信号的幅度取值范围是连续的。 离散幅度信号 (Discrete-Amplitude Signals)： 信号的幅度只能取有限个离散的数值。例如，数字通信中的二进制信号，其幅度只能是0或1。 当我们谈论信号时，还需要理解其核心组成部分： 幅度 (Amplitude)： 信号的强度或大小。例如，声音的响度、光线的亮度。 频率 (Frequency)： 信号在单位时间内重复变化的次数。频率越高，信号变化越快。声音的音高、颜色的色调都与频率有关。 相位 (Phase)： 信号在某个时间点相对于参考点的状态。相位决定了信号波形的起始位置。 为了对信号进行深入的分析和处理，我们需要将其“数字化”。数字化过程主要包括两个关键步骤： 1. 采样 (Sampling)： 将连续时间信号在离散的时间点上进行测量，生成离散时间信号。根据奈奎斯特-香农采样定理，为了无失真地恢复原始信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 2. 量化 (Quantization)： 将离散时间信号的幅度值映射到有限个离散的数值。这个过程会引入量化误差，但通过增加量化比特数，可以减小误差。 一旦信号被采样和量化，就变成了我们所说的“数字信号”。数字信号具有许多优点，如抗干扰能力强、易于存储和传输、便于进行复杂的处理等，这使得数字信号处理在现代科技中扮演着至关重要的角色。 第二章：信号的分析工具：傅里叶变换的魔力 信号的本质是信息的载体，而要理解信息，我们就需要能够“解读”信号。信号的“时域”表示（即信号随时间变化的曲线）虽然直观，但在很多情况下，我们更需要从另一个角度来审视信号——“频域”。频域分析能告诉我们信号由哪些频率成分组成，以及各频率成分的强度。而实现时域到频域转换的强大工具，便是傅里叶变换。 傅里叶变换，顾名思义，由法国数学家让-巴蒂斯特·约瑟夫·傅里叶提出，它揭示了一个深刻的数学原理：任何一个周期性函数都可以表示为一系列正弦和余弦函数的和。对于非周期性函数，傅里叶变换则将其表示为无穷多个正弦和余弦函数的“连续叠加”。 连续傅里叶变换 (Continuous Fourier Transform)： 用于分析连续时间信号。其核心是积分运算，将信号在整个时间域上进行“分解”，找出其在各个频率上的“含量”。例如，一把小提琴演奏出的复杂声音，通过傅里叶变换，我们可以将其分解成不同频率和强度的纯音（正弦波）的组合，从而理解音色。 离散傅里叶变换 (Discrete Fourier Transform, DFT)： 用于分析离散时间信号。与连续傅里叶变换类似，但由于信号是离散的，其计算也从积分变成了求和。DFT 的核心是找出信号在有限个离散频率点上的频谱。 快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)： DFT 的一种高效算法。当信号长度较大时，直接计算 DFT 的复杂度非常高。FFT 通过分治策略，极大地降低了计算量，使得在实际应用中对大量数据进行频谱分析成为可能。 傅里叶变换为我们提供了一种全新的视角来理解信号。通过分析信号的频谱，我们可以： 识别信号的主要成分： 知道信号包含了哪些频率的信息。 去除噪声： 噪声通常集中在特定的频率范围，通过在频域上“过滤”掉这些频率成分，可以有效地净化信号。 进行信号压缩： 很多信号的能量集中在少数几个频率上，我们可以舍弃能量很小的频率成分，从而实现数据的压缩。 理解系统的特性： 信号通过一个系统（例如一个滤波器）后会发生什么变化，我们可以通过分析系统的频率响应来预测。 傅里叶变换以及其变种，是信号处理领域的核心工具，它们使得我们能够深入洞察信号的内在结构，并在此基础上进行各种有意义的操作。 第三章：信号的处理与变换：滤波器与卷积的奥秘 信号在被采集和分析后，往往需要进行各种处理，以达到特定的目的。这些处理过程就像是对信号进行“加工”，去芜存菁，或者改变其特性。其中，滤波器和卷积是两种最基本也是最重要的信号处理技术。 滤波器 (Filters) 就像是信号的“筛子”，它们能够选择性地允许某些频率的信号通过，而衰减或阻止其他频率的信号。根据滤波器的作用，可以分为： 低通滤波器 (Low-Pass Filter)： 只允许低于某个截止频率的信号通过，衰减高于截止频率的信号。例如，在音频处理中，低通滤波器可以用来去除高频噪声，保留声音的低沉部分。 高通滤波器 (High-Pass Filter)： 只允许高于某个截止频率的信号通过，衰减低于截止频率的信号。例如，去除音频中的低频“嗡嗡”声。 带通滤波器 (Band-Pass Filter)： 只允许某个频率范围内的信号通过，衰减其他频率的信号。例如，调谐收音机就是利用带通滤波器来选择特定频率的电台信号。 带阻滤波器 (Band-Stop Filter)： 阻止某个频率范围内的信号通过，允许其他频率的信号通过。例如，去除特定频率的干扰信号。 滤波器的设计是信号处理中的一个重要环节，它直接关系到信号处理的效果。滤波器的性能通常由其“频率响应”来描述，即不同频率的信号通过滤波器后的幅度变化和相位变化。 卷积 (Convolution) 是另一种非常重要的信号处理运算。它描述了一个系统（例如一个滤波器）对输入信号的响应。直观地说，卷积是将一个信号（输入信号）与另一个信号（系统的响应，也称为“冲激响应”）进行“滑动”和“累加”的过程。 假设输入信号是 $x(t)$，系统的冲激响应是 $h(t)$，那么经过系统处理后的输出信号 $y(t)$ 就是 $x(t)$ 和 $h(t)$ 的卷积： $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t - au) d au$ 对于离散信号，卷积的定义为： $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n - k]$ 卷积在很多方面都有应用： 系统响应分析： 卷积是描述线性时不变系统（LTI系统）输入输出关系的数学工具。知道系统的冲激响应，就可以预测它对任何输入信号的响应。 滤波器的实现： 滤波器本身就是一个LTI系统，其行为可以用冲激响应来描述，通过卷积运算可以实现滤波功能。 图像处理： 图像的模糊、锐化、边缘检测等操作，本质上也是通过卷积核（类似于滤波器的冲激响应）对图像像素进行处理。 模式识别： 卷积运算在神经网络和深度学习中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中，扮演着核心角色，用于提取图像或其他数据的局部特征。 理解并掌握滤波器和卷积的原理及应用，是进行有效信号处理的基础。它们是改造和优化信号，使其更符合我们需求的强大武器。 第四章：数字信号处理的应用场景：无处不在的智能 数字信号处理（DSP）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从我们使用的电子设备到复杂的工业系统，DSP 都发挥着不可或缺的作用。这些看似平常的技术，背后都凝聚着DSP的智慧。 通信领域： 移动通信： 我们的手机能够实现语音通话、数据传输，离不开DSP对信号的编码、解码、调制、解调等处理。它负责将我们的声音转换成数字信号，并通过无线信道高效地传输，再还原成声音。 互联网： 互联网上的数据传输，无论是网页加载、视频流，还是文件下载，都依赖DSP进行数据压缩、错误检测和纠错，确保信息的高速、准确传输。 卫星通信： 远距离的卫星通信，信号传输过程中会受到衰减和干扰，DSP技术通过信号增强、降噪等手段，保证通信质量。 音频与视频处理： 音频压缩： MP3、AAC等音频格式，通过DSP技术对音频信号进行有损或无损压缩，极大地减小了文件大小，方便存储和传输。 音频降噪： 无论是在录音棚还是在家中，DSP都可以帮助我们去除背景噪音，获得更纯净的音频。 视频压缩： H.264、HEVC等视频编码标准，利用DSP技术对视频信号进行高效压缩，使得高清视频可以在有限的带宽下流畅播放。 图像增强与识别： 数码相机、手机摄像头拍摄的照片，DSP负责图像的色彩校正、亮度调整、细节增强。在人脸识别、物体检测等应用中，DSP更是核心的图像分析引擎。 医疗健康： 医学影像： CT、MRI、超声波等医学影像设备，采集到的原始信号通过DSP进行处理，生成清晰的医学图像，帮助医生进行诊断。 心电图 (ECG) 与脑电图 (EEG)： 对心跳和脑电信号进行采集和分析，DSP技术可以帮助医生监测患者的生理状况，预测和诊断疾病。 助听器： 助听器通过DSP技术对声音进行放大和优化，根据不同环境和听力损失程度进行个性化调整，帮助听障人士更好地听取声音。 工业与科学： 雷达与声纳： 雷达和声纳系统利用DSP对回波信号进行分析，从而探测目标的位置、速度等信息。 仪器仪表： 各种测量仪器，如示波器、频谱分析仪等，都内置了DSP芯片，用于对采集到的信号进行实时处理和显示。 自动化控制： 在工业自动化领域，DSP用于处理来自传感器的数据，实现对生产过程的精确控制和优化。 其他领域： 生物识别： 指纹识别、虹膜识别等生物识别技术，都依赖DSP对采集到的生物特征信号进行分析和匹配。 消费电子： 智能音箱、智能电视、游戏机等几乎所有现代电子产品，都离不开DSP来处理音频、视频、传感器等信号。 数字信号处理的飞速发展，正在不断推动科技进步，改变我们的生活方式，创造一个更加智能、便捷和高效的未来。每一次通话，每一次观看视频，每一次使用智能设备，都在默默地受益于DSP的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对通信原理和系统分析略有涉猎的在校生，我一直在寻找一本能够系统性梳理数字信号处理知识的书籍。市面上同类书籍不少，但很多过于理论化，或者侧重于某个特定方向，难以做到全面而深入。我从一些学长学姐那里了解到，这本《数字信号处理》在理论深度和广度上都表现出色，尤其是在离散傅里叶变换、快速傅里叶变换算法，以及各种数字滤波器设计方法（如FIR和IIR滤波器）等方面，都有非常详尽的阐述。我特别关注书中关于采样定理和重建定理的解释，以及不同采样率对信号影响的分析，这些对于理解实际系统中的信号采集至关重要。此外，我还听说书中包含了不少图示和流程图，能够形象地展示算法的工作原理，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是量身定做。我计划在学习过程中，结合实际的编程项目，比如用MATLAB或Python实现一些基本的信号处理算法，将书本上的理论知识转化为实践能力，真正做到学以致用。我对于书中关于自适应滤波和谱估计的内容也充满了好奇，希望能从中获得一些前沿的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在职工程师，工作内容经常涉及到对各种采集到的原始数据进行处理和分析，其中数字信号处理技术是不可或缺的一部分。虽然我具备一定的工作经验，但总觉得在理论基础方面还有提升的空间，尤其是在面对一些复杂信号处理问题时，有时会感到力不从心。我听同事们推荐过这本书，他们说这本书非常实用，不仅理论讲解透彻，而且有很多工程实例，可以帮助我们更好地理解和应用所学知识。我特别关注书中关于信号的傅里叶分析、采样与量化、以及各种滤波器设计的内容，这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题。我还听说书中对于一些高级话题，如自适应滤波、小波分析等也有涉及，这对于我扩展知识面、提升解决复杂问题的能力非常有帮助。我希望通过阅读这本书，能够更系统地掌握数字信号处理的理论体系，并能够将学到的知识灵活地运用到实际工作中，提高工作效率和解决问题的能力。我也会尝试将书中的一些算法在实际项目中进行验证，看看效果如何。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算机视觉和机器学习领域充满热情的学生，在这些领域的研究中，数字信号处理的知识是基础且重要的。我深知，无论是图像的特征提取、降噪，还是音频信号的分析，都离不开对信号的深入理解和处理。我从一些前沿的论文和技术博客中，经常看到对这本书的引用，这让我对它的专业性和权威性有了初步的认知。我特别期待书中关于信号的采样、量化，以及离散傅里叶变换、快速傅里叶变换的详细讲解，这对于理解数字图像和音频数据的底层表示至关重要。此外，我还对书中关于数字滤波器设计的内容很感兴趣，因为在很多机器学习模型的预处理阶段，滤波操作是必不可少的，能够有效地去除噪声，提取关键信息。我希望这本书能够帮助我建立起一个坚实的数字信号处理理论基础，从而更好地理解和掌握计算机视觉和机器学习中的一些高级算法。我也会尝试将书中涉及到的数学原理与我在机器学习模型中的应用联系起来，形成更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对数字信号处理这个领域一直怀有浓厚的兴趣，虽然之前接触过一些零散的资料，但总觉得缺乏一个系统性的框架。这本书，我反复听圈内朋友提起，说它是一本“经典之作”，无论是在学术研究还是工程实践中，都能提供坚实的理论基础。我最感兴趣的是书中关于卷积、相关以及其在信号分析中的应用，还有就是各种变换（如Z变换）是如何帮助我们分析和设计系统的。我听说这本书在讲解时，不会回避那些晦涩难懂的数学推导，而是会以一种循序渐进、逻辑清晰的方式呈现，让读者能够真正理解背后的原理。我还注意到，很多人推荐这本书是因为它在滤波器设计方面的内容非常扎实，能够让读者掌握从理论到实际应用的全过程，包括如何根据系统要求选择合适的滤波器类型，如何设计其系数，以及如何评估其性能。这对我来说至关重要，因为在很多实际应用场景中，滤波器的设计是核心环节。我打算在阅读这本书的同时，多做一些笔记，并尝试用自己的话复述其中的概念，以加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早有耳闻，尤其是在信号处理领域，它的名气算是相当响亮了。我之所以一直没下手，主要是因为我对这方面的基础知识掌握得还不够扎实，总觉得直接啃这本“硬骨头”可能会有些吃力。身边有几位前辈对它评价很高，说这本书概念清晰，逻辑性强，而且例题丰富，对于理解傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等核心内容有极大的帮助。他们还特别强调，如果能认真研读，不仅能掌握理论，更能培养解决实际工程问题的能力。我听说这本书的编排方式也很讲究，会从最基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入更深入的探讨，避免了上来就抛出大量公式让人生畏的情况。这对于像我这样希望系统学习信号处理的读者来说，无疑是一大福音。我非常期待这本书能帮助我巩固和拓展我的理论知识，尤其是在数字滤波和谱分析方面，我希望能获得更深刻的理解。如果这本书真的像传说中那样，能够清晰地解释复杂的数学概念，并提供实用的指导，那么它绝对是我学习道路上的一块重要基石。我也会参考一些在线的课程和论坛，看看是否有配套的学习资源，来辅助我更好地理解书中的内容。