具体描述
In spite of the name being different, this is just the book "The Scientist & Engineer's Guide to Digital Signal Processing" reprinted in paperback.
This book was written for scientists and engineers in a wide variety of fields: physics, bioengineering, geology, oceanography, mechani cal and electrical engineering, to name just a few. The goal is to present practical techniques while avoiding the barriers of detailed mathematics and abstract theory. To achieve this goal, three strategies were employed in writing this book:
First, the techniques are explained, not simply proven to be true through mathematical derivations.
Second, complex numbers are treated as an advanced topic, something to be learned after the fimdamental principles are understood.
Third, very simple computerprograms are used.
This book was also written with the practicing professional in mind. Many everyday DSP applications are discussed: digital filters, neural networks, data compression, audio and image processing, etc. As much as possible, these chapters stand on their own, not requiring the reader to review the entire book to solve a specific problem.
You can browse and/or download the entire book without charge on the book site: http://dspguide.com/
作者简介
Steve Smith specializes in developing novel imaging systems for medicine, security, and industrial applications. Two of his major projects have been the SECURE 1000 and SentryScope. The SECURE 1000 is a security system for detecting weapons, explosives, and drugs hidden under the clothing of criminals and terrorists. More than 150 of these $100,000 systems are in use in the U.S. and overseas. SentryScope is an ultra-high resolution surveillence camera, producing images with more than 20 million pixels. The first SentryScope cameras were sold in September 2003.
In the medical field, Dr. Smith has developed x-ray systems for detecting blocked arteries in the heart (arteriosclerosis), and the loss of calcium in the bones (osteoporosis). His work in nondestructive testing has led to products for inspecting cans and bottles for fill level and leaks, and printed circuit boards for defective solder connections.
Dr. Smith is the author of The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, the number one selling DSP book on Amazon.com (out of 700+ titles). Unlike most of the DSP literature, this book provides clear explanations of practical DSP techniques without getting lost in detailed math and theory. Dr. Smith is also the author of The Inner Light Theory of Consciousness, a novel approach to explaining the nature of the human mind.
At present, Dr. Smith is president and technical director of Spectrum San Diego, Inc., a research and development group specializing in imaging and instrumentation systems. He lives in San Diego with his wife, Jenny.
目录信息
Chapter 1 The Breadth and Depth of DSP
Chapter 2 Statistics. Probability and Noise
Chapter 3 ADC and DAC
Chapter 4 DSP Software
FUNDAMENTALS
Chapter 5 Linear Systems
Chapter 6 Convolution
Chapter 7 Properties of Convolution
Chapter 8 The Discrete Fourier Transform
Chapter 9 Applications of the DFT
Chapter 10 Fourier Transform Properties
Chapter 11 Fourier Transform Pairs
Chapter 12 The Fast Fourier Transform
Chapter 13 Continuous Signal Processing
DIGITAL FILTERS
Chapter 14 Introduction to Digital Filters
Chapter 15 Moving Average Filters
Chapter 16 Windowed-Sinc Filters
Chapter 17 Custom Filters
Chapter 18 FFT Convolution
Chapter 19 Recursive Filters
Chapter 20 Chebyshev Filters
Chapter 21 Filter Comparison
APPLICATIONS
Chapter 22 Audio Processing
Chapter 23 Image Formation and Display
Chapter 24 Linear Image Processing
Chapter 25 Special Imaging Techniques
Chapter 26 Neural Networks (and more!)
Chapter 27 Data Compression
Chapter 28 Digital Signal Processors
Chapter 29 Getting Started with DSPs
COMPLEX TECHNIQUES
Chapter 30 Complex Numbers
Chapter 31 The Complex Fourier Transform
Chapter 32 The Laplace Transform
Chapter 33 The z-Transform
Glossary
Index
· · · · · · (收起)
读后感
讲解dft和fft之外的章节还不错的，真的很不错，有种豁然开朗的感觉。但是写dft与fft那几章我个人觉得写的不和我的口味，因为数学公式太少，仅仅从文字去描述或许不如数学公式容易理解，尤其是作者把复数dft放在最后两章讲解，我感觉挺别扭的，但这本书真的跟工程结合的很不错，...
评分《实用数字信号处理——从理论到应用》原书名称是The Scientist and Engineer Guide to Digital Signal Processing，作者是Steven W. Smith。 The Scientist and Engineer Guide to Digital Signal Processing是开源的，这么好一本书竟然是开源的，真是令人感动。该书pdf可以到...
评分《实用数字信号处理——从理论到应用》原书名称是The Scientist and Engineer Guide to Digital Signal Processing，作者是Steven W. Smith。 The Scientist and Engineer Guide to Digital Signal Processing是开源的，这么好一本书竟然是开源的，真是令人感动。该书pdf可以到...
评分讲解dft和fft之外的章节还不错的，真的很不错，有种豁然开朗的感觉。但是写dft与fft那几章我个人觉得写的不和我的口味，因为数学公式太少，仅仅从文字去描述或许不如数学公式容易理解，尤其是作者把复数dft放在最后两章讲解，我感觉挺别扭的，但这本书真的跟工程结合的很不错，...
评分讲解dft和fft之外的章节还不错的，真的很不错，有种豁然开朗的感觉。但是写dft与fft那几章我个人觉得写的不和我的口味，因为数学公式太少，仅仅从文字去描述或许不如数学公式容易理解，尤其是作者把复数dft放在最后两章讲解，我感觉挺别扭的，但这本书真的跟工程结合的很不错，...
用户评价
作为一名在通信工程领域工作多年的工程师，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。《Digital Signal Processing》的问世，让我惊喜地发现，这正是我想找的那一本。这本书的内容覆盖面非常广，从离散时间信号与系统，到各种变换域分析，再到滤波器设计、采样理论以及一些高级主题，应有尽有。作者在讲解时，始终保持着严谨的学术态度，但同时又不失对工程实践的关注。我尤其欣赏作者在介绍各种算法时，都会深入分析其理论基础、计算复杂度以及在实际应用中的优缺点。例如，在讨论FFT（快速傅里叶变换）时，作者不仅详细介绍了算法的推导过程，还对比了直接计算DFT（离散傅里叶变换）的效率差异，并解释了FFT在通信系统中的广泛应用。书中对各种经典信号处理算法，如LMS算法、Kalman滤波等，都有非常清晰的讲解和推导，并且提供了相应的应用场景描述，这对于我们工程师来说，是极具参考价值的。我常常会在工作遇到瓶颈时翻阅这本书，寻找解决问题的思路和灵感。书中的一些章节，例如关于自适应滤波器的介绍，就为我解决工作中遇到的信号干扰问题提供了重要的理论指导。这本书不仅仅是一本技术参考书，更像是一本值得反复品读的工程师宝典。
评分我是一名对电子音乐制作和音频处理充满热情的业余爱好者，一直对声音的科学原理感到好奇。《Digital Signal Processing》这本书，虽然名字听起来很“硬核”，但实际阅读起来，却给了我许多意想不到的启发。作者在讲解声音信号的离散化处理时，用非常形象的比喻，让我能够理解采样率和量化精度对音质的影响。我印象最深刻的是关于音频压缩的章节，作者详细讲解了MP3等格式背后的心理声学原理，以及如何通过去除人耳不易察觉的频率成分来减小文件大小。这让我第一次从技术层面理解了为什么压缩后的音乐听起来依然悦耳。书中关于滤波器设计的讲解，也让我对各种音频效果器（如均衡器、滤波器）有了更深的认识。我尝试着根据书中的讲解，去理解一些音频软件中的参数设置，感觉豁然开朗。作者还提到了一些关于音频信号的特效处理，比如混响、回声等，虽然书中没有提供非常详细的实现代码，但其原理性的讲解，已经足够我触类旁通，在音频制作软件中进行更深入的探索。这本书让我明白，原来我们听到的美妙音乐，背后蕴含着如此精妙的数字信号处理技术。它不仅提升了我对音频的理解，也激发了我进一步学习和实践的热情。
评分我是一名对科学研究充满好奇心的科普爱好者，虽然没有接受过专业的工程教育，但我一直对那些能够改变世界的科技原理感到着迷。《Digital Signal Processing》这本书，虽然标题听起来非常技术化，但我发现它用一种非常易于理解的方式，揭示了数字信号处理在我们日常生活中的无处不在。作者在开篇就用生动的例子，比如手机通信、数字电视、MP3播放器等，来展示数字信号处理的重要性。我特别喜欢作者在讲解数字信号处理的基本流程时，那种“捕捉、转换、处理、输出”的清晰逻辑，让我能够快速理解整个过程。书中关于采样和量化的比喻，比如将连续的水流截取成一滴滴，然后测量每一滴水的体积，让我立刻就理解了这些抽象的概念。我甚至还尝试着去理解一些书中的简单算法，虽然不一定能完全掌握，但至少让我对这些技术有了感性的认识。这本书让我明白，原来那些我们习以为常的数字技术，背后都凝聚着如此智慧的信号处理原理。它激发了我对科学探索的兴趣，让我觉得学习这些技术并非遥不可及。
评分我是一名对人工智能和机器学习领域充满好奇的在读研究生，一直以来，我对数据背后的信号处理原理都感到十分着迷。《Digital Signal Processing》这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。从我的角度来看，这本书的结构设计非常合理，它从最基础的信号定义和分类开始，逐步深入到傅里叶变换、Z变换等核心概念。我特别喜欢作者在讲解傅里叶变换的部分，他并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从时域信号的周期性分析入手，然后引出频域的概念，这种循序渐进的讲解方式，让我在理解这些抽象概念时感到非常轻松。书中穿插的许多实际应用案例，比如音频信号的去噪、图像压缩的原理，都让我看到了数字信号处理的强大生命力。我尤其对书中关于滤波器设计的部分印象深刻，作者详细介绍了不同类型滤波器的特性和设计方法，并且提供了相应的MATLAB代码示例，这对我这个喜欢动手实践的学生来说，简直是宝藏。我尝试着跟着书中的代码，在MATLAB环境中运行了几次，亲眼看到信号经过不同滤波器处理后的变化，那种成就感是难以言喻的。这本书不仅让我掌握了理论知识，更重要的是，它培养了我用信号处理的思维去分析和解决问题的能力。现在，当我接触到任何与数据相关的问题时，我都会不自觉地去思考其中的信号处理原理，这本书无疑极大地拓展了我的技术视野。
评分作为一名对嵌入式系统开发有着浓厚兴趣的爱好者，我一直想深入了解数字信号处理在嵌入式设备中的实际应用。《Digital Signal Processing》这本书，恰好满足了我的这一需求。作者在书中不仅仅停留在理论层面，而是花了相当大的篇幅来介绍数字信号处理在实际工程中的应用。我尤其对书中关于DSP芯片架构和指令集的讲解印象深刻，它让我理解了为什么专门的DSP芯片在处理数字信号时比通用CPU更高效。书中还详细介绍了ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）的工作原理，以及它们在嵌入式系统中的重要作用，这对于我理解传感器数据采集和信号输出至关重要。我特别喜欢作者在讲解实时信号处理时，强调的低延迟和高吞吐量的概念，这让我意识到了在嵌入式系统中进行信号处理时，需要考虑的实际工程约束。书中还举例说明了数字信号处理在各种嵌入式设备中的应用，比如音频解码、语音识别、电机控制等，这些都让我对嵌入式开发的无限可能性有了更深的认识。我正在学习如何将书中的理论知识应用到我自己的嵌入式项目开发中，这本书无疑为我提供了宝贵的指导。
评分我是一名对计算机视觉和模式识别领域充满热情的研究人员。《Digital Signal Processing》这本书，为我打开了理解这些领域背后强大算法的窗口。书中关于特征提取和降维的章节，我更是反复研读。作者详细讲解了主成分分析（PCA）等信号降维技术，以及它们在减少数据维度、提高模型效率方面的作用。这对于处理大量的图像数据，寻找关键特征非常有帮助。我尤其欣赏作者在讲解小波变换时的细致入微，他不仅解释了小波变换在信号的局部时频分析中的优势，还介绍了它在图像去噪、特征提取等方面的应用。我尝试着去理解一些小波变换在图像压缩和边缘检测中的实现原理，感觉豁然开朗。书中的一些章节，也让我对更高级的信号处理技术，如盲源分离、独立成分分析等有了初步的认识，这为我未来在多传感器数据融合和信号增强方面的研究奠定了基础。这本书不仅仅是理论的讲解，更重要的是，它让我看到了数字信号处理在人工智能领域的核心地位。
评分我是一名在图像处理领域初涉的科研助理，一直觉得数字信号处理是图像处理的基石，但始终没有找到一本合适的入门书籍。《Digital Signal Processing》的出现，无疑是我近期最大的收获。这本书的讲解方式非常注重基础理论的建立，作者从离散信号的基本性质出发，逐步引入到二维信号（也就是图像）的处理。我特别喜欢作者在讲解二维傅里叶变换的部分，他用非常直观的二维图形来展示图像在频域中的表现，并且解释了低频和高频分量在图像中的作用。这让我立刻就理解了为什么高频分量对应着图像的细节和边缘，而低频分量则代表了图像的整体轮廓。书中关于图像滤波的部分，我更是仔细研读了多次。作者详细介绍了各种滤波器，如Sobel算子、Laplacian算子等，以及它们在边缘检测、图像平滑等方面的应用。我尝试着跟着书中的公式，用Python语言去实现一些简单的图像滤波操作，看到模糊的图像经过高斯滤波变得清晰，或者看到图像中的边缘被Sobel算子清晰地勾勒出来，那种成就感让我对接下来的研究工作充满了信心。这本书为我打下了坚实的理论基础，让我在面对复杂的图像处理任务时，不再感到茫然。
评分我是一名对量化交易和金融数据分析感兴趣的初学者，一直听说数字信号处理在金融领域有广泛应用。《Digital Signal Processing》这本书，让我对这个说法有了切身的体会。作者在书中专门开辟了一个章节，详细介绍了数字信号处理在金融时间序列分析中的应用。我特别喜欢作者对移动平均、指数平滑等滤波技术在平滑金融数据、去除市场噪音的讲解，这让我第一次理解了这些看似简单的技术，在金融分析中可以发挥如此重要的作用。书中还提到了一些更高级的信号处理技术，比如傅里叶变换在分析金融数据周期性波动方面的应用，以及一些预测模型中可能用到的信号处理原理。虽然书中没有直接给出具体的交易策略，但它所提供的理论基础，让我能够更深入地理解各种技术指标的计算方法，以及它们背后的信号处理逻辑。我正在尝试将书中的一些概念应用到我对股票市场数据的初步分析中，这本书无疑为我打开了一个全新的视角。
评分我对数学模型和算法的严谨性有着近乎偏执的追求，因此，当我在书店看到《Digital Signal Processing》时，就被其目录中那些精密的数学推导所吸引。这本书的学术严谨性绝对是毋庸置疑的。作者在讲解每一个概念时，都力求做到推导详尽、逻辑清晰。我特别欣赏作者在讲解Z变换时，那种从拉普拉斯变换到Z变换的过渡，以及对收敛域（ROC）的深入探讨，这让我对离散时间系统的稳定性有了更深刻的理解。书中关于格林函数和冲激响应的分析，也让我对线性时不变系统有了更全面的认识。对于我来说，这本书更像是一本可以用来“钻研”的书籍，我常常会花费大量的时间去梳理书中的每一个公式，去理解其背后的数学原理。作者在处理一些复杂的问题时，会提供多种解题思路，并且对比它们的优劣，这种严谨的学术探讨方式，正是我的最爱。我正在尝试将书中的一些理论应用到我正在进行的一些算法优化研究中，我相信这本书一定能给我带来巨大的帮助。
评分这本《Digital Signal Processing》的封面设计就足够吸引人了，一种深邃的蓝色，仿佛将人带入数字信号处理那浩瀚无垠的海洋。我翻开扉页，首先映入眼帘的是作者那略显苍劲的签名，虽然我并不认识作者，但这签名却赋予了这本书一种历史的厚重感和作者的个人情感。在仔细阅读了前言之后，我被作者那种对数字信号处理领域的热情和深入骨髓的理解深深打动。他详细阐述了本书的编写初衷，以及他希望通过这本书为读者构建一个怎样的知识体系。我尤其欣赏作者在开篇就强调的“理解而非记忆”的学习理念，这让我在面对这个略显枯燥的技术领域时，感到了一丝轻松和希望。作者用一种非常直观的方式，将抽象的数字信号处理概念具象化，例如，他用了大量生动的比喻来解释采样、量化和编码等过程，这对于我这样初次接触这个领域的人来说，无疑是及时雨。我仿佛看到信号在数字世界中被一点点捕捉、转换，最终呈现出清晰的面貌。书中的图示也同样出色，每一个公式、每一个算法都有与之对应的清晰图解，让我能够更好地理解其内在的逻辑和运作机制。作者在引言部分还特别提到了一些学习建议，比如如何循序渐进地掌握核心概念，如何通过实际操作来加深理解，这些都让我对后续的学习充满了期待。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，用循循善诱的方式引领着我走进数字信号处理的奇妙世界。
评分作者很好的完成了自己的目标：少用数学推导并把问题讲清楚。但是个别问题不看数学推导只看文字描述的话反而不太容易理解，这时候需要去看其他教材，比如Oppenheim的信号与系统
评分作者很好的完成了自己的目标：少用数学推导并把问题讲清楚。但是个别问题不看数学推导只看文字描述的话反而不太容易理解，这时候需要去看其他教材，比如Oppenheim的信号与系统
评分作者很好的完成了自己的目标：少用数学推导并把问题讲清楚。但是个别问题不看数学推导只看文字描述的话反而不太容易理解，这时候需要去看其他教材，比如Oppenheim的信号与系统
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