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出版者:Wiley-ISTE

作者:Maurice Charbit

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2017-2-13

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781786301260

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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信号处理的奥秘：从理论基石到现代应用的全面解析 导言：驾驭信息洪流的钥匙 在当今这个数据爆炸的时代，无论是通信、医学成像、环境监测还是金融分析，我们都无时无刻不与各种形式的信号（声音、图像、电波、传感器读数）打交道。然而，原始信号往往充满了噪声和冗余，难以直接提取其内在的价值。信号处理，作为一门跨越电子工程、计算机科学和应用数学的综合性学科，正是我们解锁这些信息宝库的科学与艺术。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且结构严谨的信号处理知识体系。我们不局限于单一的工具或编程语言，而是着重于信号处理的核心数学原理、经典算法的推导及其在实际工程问题中的应用。本书的目标读者群体是电子信息工程、自动化、计算机科学、物理学以及相关理工科专业的本科高年级学生、研究生，以及渴望系统性提升信号处理能力的工程师和研究人员。 我们将从最基础的信号和系统的概念入手，逐步深入到复杂的频域分析、滤波器的设计与实现，并探讨现代信号处理中不可或缺的先进技术。 --- 第一部分：信号与系统的基础框架 本部分是整个信号处理知识体系的奠基石。扎实的数学基础是理解后续复杂算法的前提。 第一章：信号与系统的基本描述 信号的本质是什么？我们如何量化和描述一个信号？本章将详细探讨连续时间信号与离散时间信号的定义、分类（能量信号、功率信号）及其表示方法。系统的概念随后被引入，我们将区分线性时不变（LTI）系统和非线性系统。LTI系统的核心特性——卷积——将作为贯穿全书的数学工具被详细推导和阐述其物理意义。读者将学习如何利用状态空间表示法对系统进行建模，并理解系统的因果性、稳定性等基本性质。 第二章：傅里叶分析的威力 傅里叶分析是信号处理的灵魂。本章将彻底解构傅里叶级数和傅里叶变换（FT）。我们不仅会讲解其数学公式，更会深入剖析傅里叶变换如何将信号从时间域映射到频率域，揭示信号中隐藏的周期性与频率成分。连续傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积定理，都将通过严格的数学证明来巩固理解。对于周期信号的分析，周期傅里叶级数（FS）的展开与应用将被详尽讨论。本章强调理解“为什么”使用傅里叶分析，而非仅仅停留在“如何”计算。 第三章：离散时间信号与系统的脉冲响应 随着数字技术的发展，离散时间信号处理占据了主导地位。本章将聚焦于离散时间傅里叶变换（DTFT）。我们探讨了如何通过理想采样将连续信号转换为离散信号，并详细分析了采样定理（香农-奈奎斯特定理）的理论意义及其在实际抗混叠滤波中的作用。此外，本章将深入研究离散时间系统的分析工具——Z变换。Z变换不仅是傅里叶变换在离散系统中的推广，更是分析系统稳定性、设计数字滤波器的核心工具。我们将详细推导Z变换的收敛域（ROC）概念及其对系统特性的影响。 --- 第二部分：频域分析与高效计算 当信号的长度变得庞大时，直接计算傅里叶变换变得不切实际。本部分关注如何高效地处理离散频率信息。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法 DFT是连接理论与数字实现的桥梁。本章将定义DFT及其逆变换（IDFT），并探讨其与DTFT的关系。重点将放在快速傅里叶变换（FFT）算法上。我们将详细剖析最常用的蝶形运算和基-2 FFT算法的结构，包括时间的抽取（Decimation-in-Time, DIT）和频率的抽取（Decimation-in-Frequency, DIF）两种实现方式。对FFT复杂度（$O(N log N)$）的分析将帮助读者理解其在实时系统中的重要性。 第五章：线性卷积的快速实现与周期卷积 在数字信号处理中，线性卷积是计算LTI系统输出的关键操作。本章展示如何利用卷积定理和FFT将原本复杂度为 $O(N^2)$ 的线性卷积运算，通过在频域相乘后逆变换，高效地转化为 $O(N log N)$ 的运算。同时，本章还将区分并讲解周期卷积的概念及其在循环卷积中的应用，为理解快速卷积算法（如重叠相加法和重叠保留法）打下基础。 --- 第三部分：数字滤波器设计与实现 滤波是信号处理中最常见且最关键的应用之一。本部分系统地介绍如何根据特定需求设计和实现满足性能要求的数字滤波器。 第六章：滤波器基础与IIR/FIR系统特性 我们将首先界定滤波器的基本概念：通带、阻带、过渡带、通带边缘频率和阻带衰减等关键性能指标。随后，本章将深入比较无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的优缺点。FIR滤波器固有的线性相位特性和稳定性保证，与IIR滤波器在低阶上就能实现陡峭过渡带的能力将被详细对比。系统的脉冲响应和频率响应将作为评估滤波器性能的量化指标。 第七章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 本章专注于利用经典的模拟滤波器原型来设计数字IIR滤波器。我们将详述双线性变换法（Bilinear Transformation）和脉冲响应不变法。重点阐述双线性变换如何将连续时间系统的s平面映射到离散时间系统的z平面，以及如何通过预畸变（Pre-warping）来补偿频率尺度失真。巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev Type I & II）和椭圆滤波器（Elliptic）的原型设计、转换公式及其在实际应用中的权衡将被详细演示。 第八章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器因其精确的相位响应而在许多应用中不可替代。本章将主要介绍两种主流设计方法：窗函数法和频率采样法。在窗函数法中，我们将探讨矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等不同窗函数对频率响应（尤其是旁瓣衰减和过渡带宽）的影响。此外，等波纹优化方法（Parks-McClellan/Remez交换算法）将作为高级设计工具进行介绍，阐明如何设计出最优的最小波纹滤波器。 第九章：多相滤波与滤波器组基础 本章将引入更高级的滤波技术，如多相分解在抽取和插值滤波器中的应用。理解多相结构如何实现高效的欠采样（Undersampling）和过采样（Oversampling）处理，这对于软件定义无线电（SDR）和高精度数据采集至关重要。此外，滤波器组的概念，特别是应用于子带编码和信号分解的场景，将被初步介绍。 --- 第四部分：现代信号处理与应用扩展 本部分拓展视野，介绍在当前工程实践中具有高度相关性的进阶主题。 第十章：随机信号处理基础 真实世界中的信号往往带有随机性，如噪声干扰。本章将引入概率论和随机过程的知识，用于描述和分析随机信号。我们将定义平稳随机过程、广义平稳过程，并深入理解自相关函数和功率谱密度（PSD），这是分析随机信号频谱特性的关键工具。维纳-辛钦定理将作为连接自相关和功率谱的桥梁被详细论证。 第十一章：最优滤波与谱估计 在存在噪声的情况下，如何设计最优的滤波器来估计原始信号？本章将详细介绍维纳滤波器的推导，包括时域和频域的表达式，以及其最小均方误差（MMSE）的优化准则。随后，我们将转向参数化谱估计方法，对比经典周期图法（Periodogram）的局限性，重点介绍最大熵谱估计（MEM）和自回归（AR）模型，这些方法在处理短数据序列或需要高分辨率频率估计时表现出色。 第十二章：二维信号处理导论（图像处理基础） 本章将信号处理的理论从一维扩展到二维，聚焦于图像信号。我们将探讨二维离散傅里叶变换（2D-DFT）及其性质，理解空间域卷积与频率域乘积的关系在图像滤波（如锐化、平滑）中的应用。二维滤波器的设计，特别是二维FIR滤波器的实现和可分离滤波器的效率分析，将作为本章的核心内容。 --- 结语 本书的构建旨在提供一个从基本概念到尖端应用的无缝衔接的学习路径。通过对每一个核心算法的数学推导和工程意义的深刻剖析，读者将不仅掌握“如何”应用这些工具，更重要的是理解“为什么”这些工具是有效的。信号处理的魅力在于其普遍性，希望本书能为您的工程实践和学术研究提供坚实而广阔的知识平台。

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作为一名在机器学习领域深耕的研究生，我深知信号处理在特征工程和数据预处理中的关键作用。虽然我熟练掌握了TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，但在处理原始信号数据时，我常常感到力不从心。以往我依赖于脚本语言和一些零散的DSP函数，缺乏一个系统性的框架来构建和优化信号处理流程。这本书的标题《Digital Signal Processing with Python Programming》恰好击中了我目前的研究痛点。我非常期待这本书能够提供一种将DSP与机器学习相结合的视角，教我如何利用Python高效地进行信号的预处理和特征提取，从而为我的模型提供更优质的输入。我希望书中能够详细讲解如何利用Python的库（如SciPy.signal, Librosa, PyWavelets）来执行各种信号处理任务，例如傅里叶变换、小波变换、希尔伯特变换、谱分析等，并着重说明这些处理如何能够提取出对机器学习模型更有意义的特征。我设想书中可能会有关于音频信号处理的案例，例如如何从音频中提取MFCCs（梅尔频率倒谱系数）或者其他声学特征，用于语音识别或音乐分类。我也期望书中能够涉及时间序列数据的处理，例如如何对传感器数据进行滤波、降采样，以及如何提取统计特征。更重要的是，我希望这本书能够帮助我理解在什么情况下应该选择哪种DSP方法，以及如何调整参数以获得最佳的特征表示。我期待这本书能够成为我提升机器学习模型性能的“催化剂”，让我能够更好地驾驭原始信号数据，并从中挖掘出更多有价值的信息。

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我对数字信号处理一直充满好奇，尤其是在接触到一些在线的信号分析工具和库之后，我更加渴望能够深入理解其背后的原理。作为一名业余爱好者，我通常缺乏系统的数学基础，传统的DSP教材对我而言过于艰深。因此，这本书的标题《Digital Signal Processing with Python Programming》对我来说具有极大的吸引力。我期望这本书能够以一种更加平易近人、更加面向实践的方式来介绍DSP。我希望作者能够从最基础的概念开始，循序渐进地讲解，并利用Python的易用性和可视化能力来帮助我理解那些抽象的数学概念。我非常期待书中能够提供清晰的图示和直观的代码演示，例如如何利用Python生成不同类型的信号（正弦波、方波、噪声），如何观察信号的时域和频域特性，以及如何通过简单的滤波器来改变信号的特征。我希望书中能够涵盖一些DSP的核心主题，比如采样、量化、傅里叶变换（FFT）的应用，以及如何进行基本的信号滤波。我期待能够通过这本书，掌握利用Python进行信号分析的基本技能，并能够尝试一些简单的信号处理任务。例如，我可能会尝试分析我自己录制的音频信号，或者处理一些简单的传感器数据。我希望这本书能够帮助我建立起对DSP的初步认识，并且能够激发我进一步学习的兴趣。我更希望这本书能够成为我学习DSP的“敲门砖”，让我能够自信地迈出第一步，而不是被复杂的理论所吓倒。我非常期待它能够提供一个易于上手、充满乐趣的学习体验，让我能够享受探索数字信号处理世界的乐趣。

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我一直对声音的奥秘充满兴趣，并且喜欢尝试用各种方式来创作和处理音频。我尝试过一些音频编辑软件，也接触过一些简单的音乐编程工具，但始终无法深入理解音频信号背后的原理。《Digital Signal Processing with Python Programming》这本书的出现，无疑点燃了我对音频DSP的探索热情。我期待这本书能够以一种生动有趣的方式，将抽象的音频信号处理概念，如采样率、量化、傅里叶变换、滤波器、混响、均衡器等，通过Python代码清晰地呈现出来。我希望书中能够提供大量的音频处理示例，让我能够亲手去实现各种音频效果，例如制作自己的回声，调整音频的音调，或者进行简单的音频去噪。我特别关注书中是否会讲解如何利用Python来分析音频的频谱特性，如何识别音乐中的不同频率成分，以及如何进行音色合成。我设想书中可能会包含一些关于音频特效制作的章节，比如如何用Python实现失真、合唱、移相器等效果。我更期待的是，它能够指导我如何利用Python来分析音乐的结构，或者进行简单的音乐节奏检测。我希望这本书能够成为我“音频编程”之旅的起点，让我能够摆脱对现有软件的依赖，拥有更强的创作自由度和技术掌控力。我非常看重这本书是否能够将枯燥的理论与令人兴奋的声音实验巧妙地结合起来，让我能够在实践中学习，在创作中成长，最终能够用Python创造出属于自己的独特声音世界。

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作为一名图形图像处理方向的研究生，我深知信号处理在图像领域的关键作用，从图像滤波、边缘检测到图像压缩、特征提取，DSP的原理贯穿始终。然而，我一直以来依赖的是MATLAB，虽然功能强大，但其部署和在更广泛项目中的集成性却不如Python。因此，一本能够将DSP与Python相结合的书籍，对我来说意义非凡。我非常期待这本书能够提供一套系统性的方法，教我如何利用Python丰富的库（如OpenCV、Scikit-image、NumPy、SciPy）来处理图像信号。我希望书中不仅仅是简单地介绍算法，更能深入讲解算法背后的数学原理，并展示如何将这些原理用Python代码实现。我设想的理想情况是，书中会包含大量的代码片段，这些代码能够清晰地展示如何进行图像的傅里叶变换、逆变换，如何设计和应用各种滤波器（低通、高通、带通、带阻），如何进行图像的卷积操作，以及如何计算图像的自相关和互相关函数。我更看重的是，它能否教会我如何利用Python进行更高级的图像信号分析，比如频率域分析、小波变换在图像去噪和特征提取中的应用。如果书中还能涉及一些图像复原、图像增强的案例，并展示如何用Python实现，那对我来说将是巨大的价值。我期待这本书能够帮助我打破MATLAB的藩篱，让我能够更加灵活地在Python生态系统中进行图像信号处理的研究和开发，从而推动我的研究项目取得新的进展。这本书能否成为我学术道路上的得力助手，将取决于它能否有效地弥合理论与实践之间的差距，并为我打开一扇通往更广阔的Python DSP世界的大门。

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我是一名统计学专业的学生，在进行数据分析时，常常会遇到一些具有时间序列特性的数据，例如股票价格、天气记录、用户行为日志等。虽然我对统计模型和数据可视化有一定的了解，但在处理和理解这些时间序列数据的内在动态时，总觉得欠缺一些关键的工具和方法。这本书的标题《Digital Signal Processing with Python Programming》引起了我的注意，它似乎为我提供了一个新的视角来解决这些问题。我希望这本书能够详细介绍如何利用Python来分析时间序列数据，并将其视为一种特殊的信号。我期待书中能够讲解一些基本的信号处理概念，例如自相关函数、功率谱密度，以及它们在时间序列分析中的应用。我希望能够学习如何利用Python来检测时间序列中的周期性模式、趋势以及异常值。我设想书中可能会有关于ARIMA模型、卡普拉-卡普拉模型等经典时间序列模型与DSP方法的结合，展示如何利用Python来实现这些模型并进行预测。我更看重的是，这本书是否能够教会我如何利用Python的强大可视化能力，将时间序列数据的时域和频域特征清晰地展现出来，从而帮助我更深入地理解数据的规律。我希望这本书能够帮助我将统计学的知识与信号处理的技术融会贯通，为我提供更全面、更有效的分析工具。我非常期待这本书能够成为我解决时间序列分析问题的“瑞士军刀”，让我能够自信地应对各种复杂的数据场景，并从中提取出更有价值的洞察。

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我在大学期间接触过一些数字信号处理的基础课程，但当时的学习更多停留在理论层面，对于如何将这些理论转化为实际的应用，我一直感到力不从心。毕业后，我虽然从事了与工程相关的工作，但DSP的应用场景似乎离我越来越远，我渐渐地感觉自己掌握的知识变得陈旧而难以应用。最近，我开始重新审视DSP的重要性，并意识到Python语言在现代科学计算和工程领域扮演着越来越重要的角色。因此，当我在书店看到这本《Digital Signal Processing with Python Programming》时，我的兴趣被瞬间点燃了。我期待这本书能够以一种更加现代化、更加实用的方式来重新教授DSP。我希望它能够从Python的角度出发，深入浅出地讲解DSP的核心概念，而不是简单地复述传统的教材内容。我特别希望书中能够提供大量的代码示例，并且这些代码能够直接运行，并且注释清晰，易于理解。我希望通过这些代码，我能够亲手实现各种DSP算法，例如信号的生成、处理、分析等，并通过观察代码的运行结果来巩固我的理论知识。我希望这本书能够覆盖DSP的各个重要方面，例如傅里叶变换、Z变换、滤波器设计、卷积、相关性分析等等。我尤其关注书中是否会涉及到一些实际的工程应用案例，例如在通信、音频处理、或者图像处理中的具体应用。我希望能够通过这些案例，了解DSP是如何在真实世界中发挥作用的。我非常希望这本书能够帮助我重新找回学习DSP的兴趣和动力，让我能够将曾经学到的理论知识与Python的强大能力相结合，从而解决实际工作中遇到的问题，并且为我的职业发展注入新的活力。我期待这本书能够成为一本真正有价值的参考书，能够在我需要的时候为我提供及时有效的帮助。

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作为一名在嵌入式系统开发领域摸索多年的工程师，我深切体会到在资源受限的硬件平台上进行高效信号处理的重要性。虽然我接触过一些DSP相关的硬件加速器和底层API，但对于如何在软件层面利用更通用、更灵活的语言来实现DSP功能，我一直缺乏深入的理解。Python的强大生态系统和日益增长在嵌入式领域的应用，让我看到了新的可能性。《Digital Signal Processing with Python Programming》这本书的出现，无疑给我带来了一线曙光。我希望这本书能够重点讲解如何在Python环境中实现高效的DSP算法，并可能涉及到一些跨平台部署的策略。我期待书中能够提供一些关于算法优化的技巧，例如如何利用NumPy的向量化操作，或者如何考虑CPU和内存的限制来设计算法。我非常关注书中是否会介绍一些适用于嵌入式场景的DSP技术，例如低功耗滤波器设计，或者高效的FFT实现。我设想书中可能会包含一些在ARM Cortex-M系列或其他常见嵌入式处理器上运行的Python DSP代码示例，或者至少能够指导我如何将Python实现的DSP算法移植到嵌入式环境中。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能提供实际操作的指导，帮助我了解如何利用Python进行嵌入式信号的采集、处理和分析。例如，我可能会想利用Python来处理来自传感器的数据，进行实时的数据分析和决策。我非常期待这本书能够成为我的“秘密武器”，帮助我在有限的硬件资源下，实现更强大、更智能的信号处理功能，从而提升我的嵌入式产品性能。

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作为一名在教育领域工作的从业者，我一直致力于寻找更有效、更具启发性的教学方法。我深知，对于许多抽象的科学概念，直观的演示和实践操作能够极大地提升学生的学习兴趣和理解深度。因此，当我看到《Digital Signal Processing with Python Programming》这本书时，我立刻萌生了将其引入我的教学体系的想法。我期待这本书能够提供一套完整且易于实现的教学资源，能够帮助学生从零开始掌握数字信号处理的原理。我希望书中能够包含大量的互动式Python代码示例，学生可以通过运行这些代码，直观地看到信号的变化和处理过程。我设想书中会有关于模拟信号采样、数字信号量化、傅里叶变换的演示，通过代码展示如何将连续信号离散化，如何观察离散信号在时域和频域的特性。我特别关注书中是否会提供一些趣味性的DSP实验，例如音频信号的频谱分析、简单滤波器在信号去噪中的应用，或者信号的调制解调演示。我希望这本书能够帮助学生建立起对DSP的感性认识，理解那些抽象的数学公式在实际中是如何运作的。我更期待的是，这本书能够提供一些关于如何将DSP应用于实际问题的案例，例如在通信、医疗、或者环境监测等领域的应用，从而激发学生的学习动力和创新思维。我希望这本书能够成为我教学过程中的“得力助手”，帮助我将枯燥的DSP知识变得生动有趣，让更多的学生能够爱上数字信号处理这门学科，并从中获得成就感。

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作为一名拥有多年软件开发经验的工程师，我常常在工作中遇到需要处理信号数据的场景，但往往苦于缺乏系统性的DSP理论知识。我尝试过阅读一些传统的DSP教材，但那些密密麻麻的公式和晦涩的数学推导让我望而却步。当我看到这本《Digital Signal Processing with Python Programming》时，我感到一种久违的兴奋。我的直觉告诉我，这可能是我一直在寻找的那个“桥梁”。Python强大的社区支持和丰富的库，如NumPy、SciPy、Pandas等，使得它在数据科学和工程领域有着无可比拟的优势。将DSP理论与Python编程结合，这简直是绝配！我非常好奇作者将如何把那些抽象的信号处理概念，例如卷积、相关、功率谱密度等，用Python的语言生动地呈现出来。我希望书中能够提供一些精心设计的代码示例，能够清晰地展示如何使用Python来实现这些算法，并且这些代码应该具有良好的可读性和可维护性，方便我进行修改和扩展。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何利用Python来解决实际的工程问题，比如从传感器数据中提取有用信息，或者对采集到的信号进行预处理以满足后续分析的需求。我设想书中可能会有一些关于通信系统、控制系统、或者生物医学信号处理的案例研究，这将极大地拓宽我的视野，并帮助我更好地理解DSP的应用价值。我特别关注书中关于滤波器的部分，例如FIR和IIR滤波器的设计和实现，以及如何利用Python进行频率响应分析。如果书中还能涉及一些高级主题，例如多速率信号处理、自适应滤波等，那将是锦上添花。总而言之，我希望这本书能够成为我职业生涯中一个重要的里程碑，让我能够运用Python这把利器，在数字信号处理的领域里大展拳脚，解决更复杂、更有挑战性的问题。

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这本书的封面设计简洁大气，一眼就能看出主题是数字信号处理，但“Python Programming”的加入却让我眼前一亮。我是一名在业余时间钻研信号处理算法的爱好者，一直以来，数学理论和代码实现之间的鸿沟是我试图弥合的难点。虽然接触过一些MATLAB的DSP工具箱，但Python在科学计算领域的强大生态和易用性一直是我心向往之的。这本书的标题直接击中了我的痛点，它似乎预示着一种全新的学习路径，一种将抽象的数学概念与生动的代码实践相结合的方式。我非常期待它能提供清晰的理论讲解，更重要的是，能给出可以直接运行、易于理解的Python代码示例。毕竟，对于许多像我一样的自学者来说，能够亲手操作、调试代码，通过观察实验结果来加深理解，是最高效的学习方式。我希望书中能够涵盖一些基础的信号处理概念，比如傅里叶变换、滤波器设计、采样理论等，并能详细说明如何利用Python的NumPy、SciPy、Matplotlib等库来实现这些算法。如果书中还能涉及一些实际应用案例，比如音频信号处理、图像信号处理，那就更完美了。我设想这本书的篇幅应该比较扎实，能够深入浅出地讲解每一个知识点，而不是泛泛而谈。我脑海中勾勒出的画面是，每一章都围绕一个核心概念展开，先是清晰的数学推导，接着是Python代码的实现，最后可能是对代码的性能分析或者与其他方法的比较。我非常看重这一点，因为很多时候，理论学得再好，如果无法转化为实际可操作的代码，就很难真正掌握。我希望这本书能够成为我学习DSP的得力助手，让我能够更加自信地在Python环境中探索数字信号处理的奇妙世界。它是否能成为我书架上那本常翻常新的“圣经”，就看它能否真正做到理论与实践的完美融合了。我对这本书抱有极高的期望，希望它不会让我失望。

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