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：29423987361

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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《信號的語言：現代通信與信息處理的基石》 第一章：信號的本質與錶達 在我們生活的世界中，充斥著各種各樣的信息，從我們聽到的聲音、看到的圖像，到身體感知到的溫度、濕度，再到計算機內部流淌的數據。所有這些信息，在被捕捉、傳輸和處理之前，都必須以某種形式被“描述”和“量化”，而這個描述和量化的載體，便是“信號”。 信號，簡單來說，是物理量隨時間或空間變化的函數。它蘊含著信息，是我們理解和認識世界的窗口。例如，我們說話時聲帶的振動産生聲波，聲音的大小和音高就是聲波隨時間變化的信號；相機捕捉到的光綫強度和顔色，則是光信號隨空間分布變化的函數。 信號的種類繁多，根據其連續性，我們可以將其劃分為： 連續時間信號 (Continuous-Time Signals)： 信號在時間和幅度上都是連續變化的。我們日常生活中遇到的絕大多數自然信號，如聲音、溫度、電壓等，都可以視為連續時間信號。它們可以用數學函數 $x(t)$ 來錶示，其中 $t$ 代錶時間，是連續的實數。 離散時間信號 (Discrete-Time Signals)： 信號隻在離散的時間點上取值。這種信號通常是通過對連續時間信號進行采樣得到的，例如，數碼相機拍攝的圖像，每一像素的亮度就是一個離散的采樣點。離散時間信號可以用數學函數 $x[n]$ 來錶示，其中 $n$ 代錶離散的時間索引，是一個整數。 連續幅度信號 (Continuous-Amplitude Signals)： 信號的幅度取值範圍是連續的。 離散幅度信號 (Discrete-Amplitude Signals)： 信號的幅度隻能取有限個離散的數值。例如，數字通信中的二進製信號，其幅度隻能是0或1。 當我們談論信號時，還需要理解其核心組成部分： 幅度 (Amplitude)： 信號的強度或大小。例如，聲音的響度、光綫的亮度。 頻率 (Frequency)： 信號在單位時間內重復變化的次數。頻率越高，信號變化越快。聲音的音高、顔色的色調都與頻率有關。 相位 (Phase)： 信號在某個時間點相對於參考點的狀態。相位決定瞭信號波形的起始位置。 為瞭對信號進行深入的分析和處理，我們需要將其“數字化”。數字化過程主要包括兩個關鍵步驟： 1. 采樣 (Sampling)： 將連續時間信號在離散的時間點上進行測量，生成離散時間信號。根據奈奎斯特-香農采樣定理，為瞭無失真地恢復原始信號，采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。 2. 量化 (Quantization)： 將離散時間信號的幅度值映射到有限個離散的數值。這個過程會引入量化誤差，但通過增加量化比特數，可以減小誤差。 一旦信號被采樣和量化，就變成瞭我們所說的“數字信號”。數字信號具有許多優點，如抗乾擾能力強、易於存儲和傳輸、便於進行復雜的處理等，這使得數字信號處理在現代科技中扮演著至關重要的角色。 第二章：信號的分析工具：傅裏葉變換的魔力 信號的本質是信息的載體，而要理解信息，我們就需要能夠“解讀”信號。信號的“時域”錶示（即信號隨時間變化的麯綫）雖然直觀，但在很多情況下，我們更需要從另一個角度來審視信號——“頻域”。頻域分析能告訴我們信號由哪些頻率成分組成，以及各頻率成分的強度。而實現時域到頻域轉換的強大工具，便是傅裏葉變換。 傅裏葉變換，顧名思義，由法國數學傢讓-巴蒂斯特·約瑟夫·傅裏葉提齣，它揭示瞭一個深刻的數學原理：任何一個周期性函數都可以錶示為一係列正弦和餘弦函數的和。對於非周期性函數，傅裏葉變換則將其錶示為無窮多個正弦和餘弦函數的“連續疊加”。 連續傅裏葉變換 (Continuous Fourier Transform)： 用於分析連續時間信號。其核心是積分運算，將信號在整個時間域上進行“分解”，找齣其在各個頻率上的“含量”。例如，一把小提琴演奏齣的復雜聲音，通過傅裏葉變換，我們可以將其分解成不同頻率和強度的純音（正弦波）的組閤，從而理解音色。 離散傅裏葉變換 (Discrete Fourier Transform, DFT)： 用於分析離散時間信號。與連續傅裏葉變換類似，但由於信號是離散的，其計算也從積分變成瞭求和。DFT 的核心是找齣信號在有限個離散頻率點上的頻譜。 快速傅裏葉變換 (Fast Fourier Transform, FFT)： DFT 的一種高效算法。當信號長度較大時，直接計算 DFT 的復雜度非常高。FFT 通過分治策略，極大地降低瞭計算量，使得在實際應用中對大量數據進行頻譜分析成為可能。 傅裏葉變換為我們提供瞭一種全新的視角來理解信號。通過分析信號的頻譜，我們可以： 識彆信號的主要成分： 知道信號包含瞭哪些頻率的信息。 去除噪聲： 噪聲通常集中在特定的頻率範圍，通過在頻域上“過濾”掉這些頻率成分，可以有效地淨化信號。 進行信號壓縮： 很多信號的能量集中在少數幾個頻率上，我們可以捨棄能量很小的頻率成分，從而實現數據的壓縮。 理解係統的特性： 信號通過一個係統（例如一個濾波器）後會發生什麼變化，我們可以通過分析係統的頻率響應來預測。 傅裏葉變換以及其變種，是信號處理領域的核心工具，它們使得我們能夠深入洞察信號的內在結構，並在此基礎上進行各種有意義的操作。 第三章：信號的處理與變換：濾波器與捲積的奧秘 信號在被采集和分析後，往往需要進行各種處理，以達到特定的目的。這些處理過程就像是對信號進行“加工”，去蕪存菁，或者改變其特性。其中，濾波器和捲積是兩種最基本也是最重要的信號處理技術。 濾波器 (Filters) 就像是信號的“篩子”，它們能夠選擇性地允許某些頻率的信號通過，而衰減或阻止其他頻率的信號。根據濾波器的作用，可以分為： 低通濾波器 (Low-Pass Filter)： 隻允許低於某個截止頻率的信號通過，衰減高於截止頻率的信號。例如，在音頻處理中，低通濾波器可以用來去除高頻噪聲，保留聲音的低沉部分。 高通濾波器 (High-Pass Filter)： 隻允許高於某個截止頻率的信號通過，衰減低於截止頻率的信號。例如，去除音頻中的低頻“嗡嗡”聲。 帶通濾波器 (Band-Pass Filter)： 隻允許某個頻率範圍內的信號通過，衰減其他頻率的信號。例如，調諧收音機就是利用帶通濾波器來選擇特定頻率的電颱信號。 帶阻濾波器 (Band-Stop Filter)： 阻止某個頻率範圍內的信號通過，允許其他頻率的信號通過。例如，去除特定頻率的乾擾信號。 濾波器的設計是信號處理中的一個重要環節，它直接關係到信號處理的效果。濾波器的性能通常由其“頻率響應”來描述，即不同頻率的信號通過濾波器後的幅度變化和相位變化。 捲積 (Convolution) 是另一種非常重要的信號處理運算。它描述瞭一個係統（例如一個濾波器）對輸入信號的響應。直觀地說，捲積是將一個信號（輸入信號）與另一個信號（係統的響應，也稱為“衝激響應”）進行“滑動”和“纍加”的過程。 假設輸入信號是 $x(t)$，係統的衝激響應是 $h(t)$，那麼經過係統處理後的輸齣信號 $y(t)$ 就是 $x(t)$ 和 $h(t)$ 的捲積： $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t - au) d au$ 對於離散信號，捲積的定義為： $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n - k]$ 捲積在很多方麵都有應用： 係統響應分析： 捲積是描述綫性時不變係統（LTI係統）輸入輸齣關係的數學工具。知道係統的衝激響應，就可以預測它對任何輸入信號的響應。 濾波器的實現： 濾波器本身就是一個LTI係統，其行為可以用衝激響應來描述，通過捲積運算可以實現濾波功能。 圖像處理： 圖像的模糊、銳化、邊緣檢測等操作，本質上也是通過捲積核（類似於濾波器的衝激響應）對圖像像素進行處理。 模式識彆： 捲積運算在神經網絡和深度學習中，尤其是在捲積神經網絡（CNN）中，扮演著核心角色，用於提取圖像或其他數據的局部特徵。 理解並掌握濾波器和捲積的原理及應用，是進行有效信號處理的基礎。它們是改造和優化信號，使其更符閤我們需求的強大武器。 第四章：數字信號處理的應用場景：無處不在的智能 數字信號處理（DSP）技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，從我們使用的電子設備到復雜的工業係統，DSP 都發揮著不可或缺的作用。這些看似平常的技術，背後都凝聚著DSP的智慧。 通信領域： 移動通信： 我們的手機能夠實現語音通話、數據傳輸，離不開DSP對信號的編碼、解碼、調製、解調等處理。它負責將我們的聲音轉換成數字信號，並通過無綫信道高效地傳輸，再還原成聲音。 互聯網： 互聯網上的數據傳輸，無論是網頁加載、視頻流，還是文件下載，都依賴DSP進行數據壓縮、錯誤檢測和糾錯，確保信息的高速、準確傳輸。 衛星通信： 遠距離的衛星通信，信號傳輸過程中會受到衰減和乾擾，DSP技術通過信號增強、降噪等手段，保證通信質量。 音頻與視頻處理： 音頻壓縮： MP3、AAC等音頻格式，通過DSP技術對音頻信號進行有損或無損壓縮，極大地減小瞭文件大小，方便存儲和傳輸。 音頻降噪： 無論是在錄音棚還是在傢中，DSP都可以幫助我們去除背景噪音，獲得更純淨的音頻。 視頻壓縮： H.264、HEVC等視頻編碼標準，利用DSP技術對視頻信號進行高效壓縮，使得高清視頻可以在有限的帶寬下流暢播放。 圖像增強與識彆： 數碼相機、手機攝像頭拍攝的照片，DSP負責圖像的色彩校正、亮度調整、細節增強。在人臉識彆、物體檢測等應用中，DSP更是核心的圖像分析引擎。 醫療健康： 醫學影像： CT、MRI、超聲波等醫學影像設備，采集到的原始信號通過DSP進行處理，生成清晰的醫學圖像，幫助醫生進行診斷。 心電圖 (ECG) 與腦電圖 (EEG)： 對心跳和腦電信號進行采集和分析，DSP技術可以幫助醫生監測患者的生理狀況，預測和診斷疾病。 助聽器： 助聽器通過DSP技術對聲音進行放大和優化，根據不同環境和聽力損失程度進行個性化調整，幫助聽障人士更好地聽取聲音。 工業與科學： 雷達與聲納： 雷達和聲納係統利用DSP對迴波信號進行分析，從而探測目標的位置、速度等信息。 儀器儀錶： 各種測量儀器，如示波器、頻譜分析儀等，都內置瞭DSP芯片，用於對采集到的信號進行實時處理和顯示。 自動化控製： 在工業自動化領域，DSP用於處理來自傳感器的數據，實現對生産過程的精確控製和優化。 其他領域： 生物識彆： 指紋識彆、虹膜識彆等生物識彆技術，都依賴DSP對采集到的生物特徵信號進行分析和匹配。 消費電子： 智能音箱、智能電視、遊戲機等幾乎所有現代電子産品，都離不開DSP來處理音頻、視頻、傳感器等信號。 數字信號處理的飛速發展，正在不斷推動科技進步，改變我們的生活方式，創造一個更加智能、便捷和高效的未來。每一次通話，每一次觀看視頻，每一次使用智能設備，都在默默地受益於DSP的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

我對數字信號處理這個領域一直懷有濃厚的興趣，雖然之前接觸過一些零散的資料，但總覺得缺乏一個係統性的框架。這本書，我反復聽圈內朋友提起，說它是一本“經典之作”，無論是在學術研究還是工程實踐中，都能提供堅實的理論基礎。我最感興趣的是書中關於捲積、相關以及其在信號分析中的應用，還有就是各種變換（如Z變換）是如何幫助我們分析和設計係統的。我聽說這本書在講解時，不會迴避那些晦澀難懂的數學推導，而是會以一種循序漸進、邏輯清晰的方式呈現，讓讀者能夠真正理解背後的原理。我還注意到，很多人推薦這本書是因為它在濾波器設計方麵的內容非常紮實，能夠讓讀者掌握從理論到實際應用的全過程，包括如何根據係統要求選擇閤適的濾波器類型，如何設計其係數，以及如何評估其性能。這對我來說至關重要，因為在很多實際應用場景中，濾波器的設計是核心環節。我打算在閱讀這本書的同時，多做一些筆記，並嘗試用自己的話復述其中的概念，以加深理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對通信原理和係統分析略有涉獵的在校生，我一直在尋找一本能夠係統性梳理數字信號處理知識的書籍。市麵上同類書籍不少，但很多過於理論化，或者側重於某個特定方嚮，難以做到全麵而深入。我從一些學長學姐那裏瞭解到，這本《數字信號處理》在理論深度和廣度上都錶現齣色，尤其是在離散傅裏葉變換、快速傅裏葉變換算法，以及各種數字濾波器設計方法（如FIR和IIR濾波器）等方麵，都有非常詳盡的闡述。我特彆關注書中關於采樣定理和重建定理的解釋，以及不同采樣率對信號影響的分析，這些對於理解實際係統中的信號采集至關重要。此外，我還聽說書中包含瞭不少圖示和流程圖，能夠形象地展示算法的工作原理，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是量身定做。我計劃在學習過程中，結閤實際的編程項目，比如用MATLAB或Python實現一些基本的信號處理算法，將書本上的理論知識轉化為實踐能力，真正做到學以緻用。我對於書中關於自適應濾波和譜估計的內容也充滿瞭好奇，希望能從中獲得一些前沿的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早有耳聞，尤其是在信號處理領域，它的名氣算是相當響亮瞭。我之所以一直沒下手，主要是因為我對這方麵的基礎知識掌握得還不夠紮實，總覺得直接啃這本“硬骨頭”可能會有些吃力。身邊有幾位前輩對它評價很高，說這本書概念清晰，邏輯性強，而且例題豐富，對於理解傅裏葉變換、Z變換、濾波器設計等核心內容有極大的幫助。他們還特彆強調，如果能認真研讀，不僅能掌握理論，更能培養解決實際工程問題的能力。我聽說這本書的編排方式也很講究，會從最基礎的概念入手，循序漸進地引導讀者進入更深入的探討，避免瞭上來就拋齣大量公式讓人生畏的情況。這對於像我這樣希望係統學習信號處理的讀者來說，無疑是一大福音。我非常期待這本書能幫助我鞏固和拓展我的理論知識，尤其是在數字濾波和譜分析方麵，我希望能獲得更深刻的理解。如果這本書真的像傳說中那樣，能夠清晰地解釋復雜的數學概念，並提供實用的指導，那麼它絕對是我學習道路上的一塊重要基石。我也會參考一些在綫的課程和論壇，看看是否有配套的學習資源，來輔助我更好地理解書中的內容。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在職工程師，工作內容經常涉及到對各種采集到的原始數據進行處理和分析，其中數字信號處理技術是不可或缺的一部分。雖然我具備一定的工作經驗，但總覺得在理論基礎方麵還有提升的空間，尤其是在麵對一些復雜信號處理問題時，有時會感到力不從心。我聽同事們推薦過這本書，他們說這本書非常實用，不僅理論講解透徹，而且有很多工程實例，可以幫助我們更好地理解和應用所學知識。我特彆關注書中關於信號的傅裏葉分析、采樣與量化、以及各種濾波器設計的內容，這些都是我在實際工作中經常會遇到的問題。我還聽說書中對於一些高級話題，如自適應濾波、小波分析等也有涉及，這對於我擴展知識麵、提升解決復雜問題的能力非常有幫助。我希望通過閱讀這本書，能夠更係統地掌握數字信號處理的理論體係，並能夠將學到的知識靈活地運用到實際工作中，提高工作效率和解決問題的能力。我也會嘗試將書中的一些算法在實際項目中進行驗證，看看效果如何。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對計算機視覺和機器學習領域充滿熱情的學生，在這些領域的研究中，數字信號處理的知識是基礎且重要的。我深知，無論是圖像的特徵提取、降噪，還是音頻信號的分析，都離不開對信號的深入理解和處理。我從一些前沿的論文和技術博客中，經常看到對這本書的引用，這讓我對它的專業性和權威性有瞭初步的認知。我特彆期待書中關於信號的采樣、量化，以及離散傅裏葉變換、快速傅裏葉變換的詳細講解，這對於理解數字圖像和音頻數據的底層錶示至關重要。此外，我還對書中關於數字濾波器設計的內容很感興趣，因為在很多機器學習模型的預處理階段，濾波操作是必不可少的，能夠有效地去除噪聲，提取關鍵信息。我希望這本書能夠幫助我建立起一個堅實的數字信號處理理論基礎，從而更好地理解和掌握計算機視覺和機器學習中的一些高級算法。我也會嘗試將書中涉及到的數學原理與我在機器學習模型中的應用聯係起來，形成更全麵的認識。