具体描述
《数字信号处理》在重点介绍数字信号处理基础理论的同时，增加了信号处理的较新领域——小波变换的基本理论及数字信号处理的软件实现方法等内容，特别注意了理论和实际相结合。全书共八章。第1章介绍离散时间信号和系统，并包括其时域和频域分析；第2章、第3章为离散傅里叶变换及其快速算法；第4、5、6章是IIR和FIR型数字滤波器的实现结构及设计；第7章讨论信号的时频表示与小波分析，包括小波变换的基本理论及其应用；第8章为MATLAB程序设计语言在信号处理中的应用。每章都配有习题和上机练习。
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读后感
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用户评价
这本《数字信号处理》简直是打开了我通往现代电子工程世界的一扇大门，虽然我不是科班出身，但我对那些能让声音、图像变得清晰、可控的技术一直充满好奇。拿到书时，厚厚的篇幅和密密麻麻的公式吓了我一跳，但编辑的用心之处在于，它并没有直接把我扔进傅里叶变换的深海里。开篇的铺垫非常到位，它用一种近乎讲故事的方式，描绘了信号是如何从连续的世界被“采样”和“量化”到数字世界的，这个过程的直观性比教科书上的定义要生动得多。我特别喜欢作者在讲解离散时间系统时，那种层层递进的逻辑感，每引入一个新概念，都会立刻配上一个贴近生活的例子，比如音频压缩或者图像滤波的基础原理。虽然有些高级的算法细节我还需要反复研读，但至少我明白了，我们日常使用的所有数字设备，背后都隐藏着这套严谨的数学框架。这本书的排版也值得称赞，图表清晰，注释详尽，即便是复杂的Z变换图，也能让人一眼看出其物理意义，而不是一堆冰冷的数学符号。它真正做到了让“晦涩难懂”的专业知识变得“触手可及”，对于想要跨界了解数字处理核心思想的非专业人士来说，这无疑是一本极佳的入门读物。
评分我是一位图形学专业的学生，原本以为信号处理与我的领域关联不大，直到接触到这本书中关于图像处理和稀疏表示的部分。这本书对于离散小波变换（DWT）的介绍，彻底颠覆了我对传统傅里叶方法的认知。作者没有将小波仅仅视为一种多分辨率分析工具，而是巧妙地将其与图像压缩中的能量集中特性联系起来。书中对滤波器组和上/下采样操作在小波分解与重构中的作用描述得极其直观，配合着分解后的高频和低频子带图例，我立刻明白了为什么小波能更好地捕捉图像中的边缘信息。更令人耳目一新的是，书中对非均匀采样和欠定系统下的信号重构问题进行了探讨，这对于我们处理高分辨率传感器的稀疏采样数据具有极强的指导意义。这本书的结构设计非常贴心，它把基础的变换理论和前沿的应用探索有机地结合在一起，使得即便是像我这样需要将理论应用于非传统领域的读者，也能从中找到清晰的路径和深刻的洞察。它不仅仅是一本工具书，更像是一本富有启发性的思维导图。
评分我购买这本书的初衷，其实是为了准备一个跨专业的学术报告，我对“滤波”这个概念只停留在“去噪”的模糊印象上。这本书对于“理想滤波器”和“实际滤波器”之间差异的剖析，简直是醍醐灌顶。它没有回避理想滤波器在物理上不可实现的根本原因——非因果性，而是立刻引入了时域截断的概念，将抽象的数学限制与现实世界的约束紧密联系起来。最让我印象深刻的是关于FFT（快速傅里叶变换）算法的章节。作者没有直接抛出蝶形运算的流程图，而是花了大量的篇幅去解释FFT的本质——分治策略在多项式乘法中的应用，这极大地降低了其神秘感。通过对基-2 FFT的分解，我清晰地看到了计算量是如何从 $O(N^2)$ 锐减到 $O(N log N)$ 的，这种对效率背后原理的追溯，让原本只是一个快捷运算工具的FFT，拥有了更深层次的理论魅力。这本书的叙述节奏是沉稳而有力的，它要求读者投入时间去理解每一个步骤，但最终的回报是丰厚的——你不再只是会“用”FFT，而是真正“理解”了它是如何工作的。
评分坦白说，市面上关于数字信号处理的书籍汗牛充栋，很多都是将经典教材的内容重新排列组合，缺乏新意。但《数字信号处理》的独特之处在于，它对“随机过程”和“最优估计”这两个在传统教材中往往被一笔带过的部分，给予了足够细致的阐述。这一点对于从事雷达、通信或者传感器融合领域的读者来说，具有不可替代的价值。书中对维纳滤波器（Wiener Filter）的推导过程详尽且逻辑严密，它清晰地阐释了如何利用信号的统计特性来设计一个“最优”的线性滤波器，这种“最优”是基于最小均方误差（MMSE）定义的，这比单纯基于频率响应设计的FIR/IIR滤波器要高出一个维度。作者在讲解时，非常擅长在理论推导的间隙插入一些关于“为什么需要这种最优性”的哲学思考，使得这些复杂的统计学概念不再显得枯燥。虽然我还需要借助一些概率论的参考书来巩固基础，但这本书无疑为我打开了信号处理理论更前沿的大门，展示了如何从信息论和统计学的角度去审视和解决实际问题。
评分作为一名在嵌入式领域摸爬滚打了好几年的工程师，我深知理论与实践之间那道难以逾越的鸿沟。《数字信号处理》这本书，出乎意料地在理论的深度和工程的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。我尤其欣赏其中关于有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计的章节。作者没有仅仅停留在推导传递函数的层面，而是深入讲解了窗函数法、频率采样法在实际设计中的取舍和注意事项，这对于我们在资源受限的微控制器上实现实时滤波算法至关重要。书中大量的MATLAB/Python代码示例，虽然需要读者自己动手去编译和观察波形变化，但正是这种“自己动手”的过程，才真正固化了对算法稳定性和计算复杂度的理解。有一处关于谱分析的讨论，特别犀利地指出了周期延拓引入的栅栏效应，并给出了改进方案，这解决了我们团队在低采样率频谱监测中长期存在的一个痛点。这本书的价值不在于它提供了多少现成的代码库，而在于它教会了你如何“思考”一个数字信号处理问题，如何根据实际需求选择最优的数学工具，这才是高级工程师的核心竞争力所在。
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