具体描述
本书系统地介绍了信号分析与处理的基本理论、基本分析与处理方法和基本实现方法。全书共分九章，第一章综述了信号分析与处理学科概貌及其应用领域；第二、三章介绍了连续时间信号与系统在时域、频域及复频域内的分析方法和基本理论，给出了连续傅里叶变换、拉普拉斯变换的定义和性质；第四、五章叙述了离散时间信号与系统在时域、频域及复频域内的分析方法和基本理论，介绍了离散傅里叶变换及其快速算法、z变换的定义与性质，同时给出了连续时间信号的采样定理；第六章研究了模拟与数字滤波器的设计原理、设计方法、结构特点及其实际应用，阿时给出了各种滤波器之间频率转换方法；第七章讨论了随机信号的时域和频域分析与处理的基本方法，给出了描述随机信号的数字特征、相关函数和功率谱的定义与性质，叙述了随机信号通过线性系统的分析与设计方法；第八章给出了较为常用的现代信号分析与处理的基本方法；第九章介绍了数字信号处理器的结构特点、结合应用实例讨论了DSP系统的设计方法。
本书体系结构紧凑、叙述方法简明、应用实例丰富、习题安排多样，所配的MATLAB例题和习题均已调试通过，理论叙述上注重物理概念、数学概念和工程概念紧密结合，撰写方式注重图文并茂，体现了应用型人才培养特点的需要。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本《信号分析与处理》拿到手里沉甸甸的，光是厚度就让人肃然起敬。我之前对这个领域只停留在理论层面，学过一些基础的傅里叶变换和Z变换，但一到实际应用，尤其是涉及到复杂噪声环境下信号的提取和重建，就感觉力不从心。我原本期望这本书能像一本工具书一样，提供清晰的、步骤化的解决方案，比如针对雷达回波信号的去噪算法，或者在医学影像处理中如何有效分离有用信号和干扰。然而，这本书的侧重点似乎完全在更深层次的数学理论推导和公理化构建上。每一章都像是在搭建一座宏伟的数学殿堂，充满了各种积分方程、概率密度函数和优化问题的严谨论证。虽然这些推导本身无疑是高质量的，对于想深入研究信号理论核心的学者来说价值连城，但我花了大量时间试图将这些抽象的公式与我日常接触的声学信号或通信系统中的具体案例联系起来，却常常迷失在复杂的符号海洋中。对于一个工程应用导向的读者来说，它更像是一本高阶数学的教科书，而不是一本实操指南，缺乏足够的仿真代码示例或者具体软件实现的详述，这使得从理论到实践的跨越显得格外艰难。
评分我本来对这本书抱有很高的期望，希望能从中找到关于现代通信系统中的信道估计和均衡技术的前沿进展。当前5G乃至未来的通信系统对信号处理的实时性和准确性要求极高，信道衰落和多径效应带来的码间串扰是必须克服的难关。我期待书中能详细介绍基于机器学习或深度学习的信道均衡方法，例如如何利用神经网络来替代传统的最小二乘法或迫零均衡器，以应对高度非线性和时变性信道。然而，这本书的整体框架和核心内容似乎仍然根植于传统的经典信号处理范式。其中对于线性滤波和最小均方误差（MMSE）准则的讨论非常透彻，这部分内容扎实可靠，但它似乎没有足够篇幅去探讨如何将这些经典理论与当前蓬勃发展的AI技术深度融合。它更像是对上世纪末信号处理经典理论的一个完美总结和回顾，而非对未来十年技术发展方向的探索。对于我这种需要将信号处理技术应用于前沿通信系统设计的工程师来说，它提供的理论深度虽好，但缺乏对“新工具”的介绍和应用指导。
评分对于我这样一位主要在声学和振动分析领域工作的专业人士来说，这本书的适用性略显不足。我们处理的问题往往与机械设备的健康监测（Health Monitoring）紧密相关，需要频繁地进行特征提取，比如峭度、峰度、自相关函数的低阶矩分析，以及使用奇异值分解（SVD）来识别系统模式。我希望书中能够有专门的章节，详细讨论这些特征在故障诊断中的鲁棒性、抗噪能力，以及如何构建一个有效的特征空间进行分类。虽然本书的通用信号处理理论是基础，但它似乎并未将这些理论“锚定”到具体的应用场景中去。例如，在介绍功率谱密度估计时，它讨论了如何减小方差和偏差，这是通用的；但没有深入讨论在滚动轴承的微弱故障信号中，我们应该更侧重于高频率分辨率还是低噪声地板，以及如何通过加窗函数的选择来平衡这两者在实际故障信号检测中的效果。这本书的视角太过宏大和普适，以至于在应对那些具体到某个工程领域、需要特定“经验公式”或“最佳实践”的场景时，显得有些力不从心，像是站在太空俯瞰地球，理论清晰可见，但地面上的细节却难以捕捉。
评分这本书的排版和装帧确实体现出一种经典教科书的厚重感，纸张质量也很好，适合长期保存和反复研读。我个人的阅读习惯是喜欢通过大量的图示和流程图来辅助理解复杂的算法流程。例如，在学习诸如自适应滤波器的收敛性分析时，我更希望看到一个清晰的迭代过程示意图，能直观地展示误差向量是如何逐步减小并收敛到最优解的。然而，这本书给我的感觉是，它更倾向于“纯文本+数学公式”的表达方式。图表的使用频率相对较低，而且出现的图表也多是描述函数曲线或频谱形状，而非算法结构或数据流向。这对于习惯了视觉化学习的读者构成了不小的障碍。我花了很长时间去尝试在脑海中构建出那些描述性很强的算法步骤，比如谱估计中的周期图法或韦尔奇法，究竟是如何一步步操作的。如果能配上更详尽的流程图和具体的算法伪代码，哪怕只是简单标注关键步骤的输入输出，都会大大降低理解的门槛，提升阅读体验。现在，阅读过程更像是一场与数学符号的艰苦搏斗。
评分我买这本书是冲着“处理”这两个字去的，因为我的工作涉及到大量的时频分析，特别是对于非平稳信号的处理需求非常迫切。我希望能找到关于小波变换、经验模态分解（EMD）及其改进方法（如EEMD或VMD）在实际问题中应用的深入探讨。过去我看过一些资料，大多只是简单介绍这些方法的原理，但对于参数选择的经验、不同场景下的优劣势对比，以及如何应对模态混叠等实际难题，都语焉不详。这本书在时频分析这一块的内容，给我的感觉是过于偏重理论基础的阐述，比如小波基函数的选择依据、多分辨率分析的数学结构等等，这些都非常严谨，但对于我迫切需要的“调谐”技巧却着墨不多。当我翻到涉及实际算法实现的部分时，内容又迅速转向了更高级的统计信号处理，比如卡尔曼滤波的扩展应用，或者盲源分离中的独立成分分析（ICA）。这些内容无疑是信号处理的前沿课题，但它们偏离了我最初想解决的，如何在复杂的环境噪声中精准锁定特定频率成分的初步目标。坦白地说，它更像是一本“信号理论的百科全书”，而不是一本“应用工具箱”。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有