具体描述
《数字信号处理教程:MATLAB释义与实现》(第2版)系统地讲解了数字信号处理的基本理论和方法，注重物理概念的阐述，尽量把MATLAB的多媒体功能用于图形、动画和声音等形象的演示，是一本自始至终使用MATLAB来阐述问题和进行计算的数字信号处理教材。《数字信号处理教程:MATLAB释义与实现》(第2版)中的全部例题程序和演示程序都可以免费从网上下载。本教程把《数字信号处理》课程定位为讲述“用数字方法处理（任何）信号”的技术，因此，对模拟信号的计算机处理给予了充分的篇幅，而这正是目前许多数字信号处理教材的弱点。
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用户评价
当我翻开这本《数字信号处理教程》时，首先吸引我的是它沉甸甸的质感，仿佛承载着无尽的知识。我是一名对信号理论充满好奇的工程硕士，一直渴望能够在一个相对完整的体系内，系统地学习数字信号处理的知识。市面上关于DSP的书籍不少，但总觉得难以找到一本既能满足我深入探究理论，又能指导我解决实际问题的著作。 令我惊喜的是，这本书的内容呈现方式非常人性化。它并没有一开始就充斥着晦涩的数学公式，而是从信号与系统的基本概念入手，循序渐进地引导读者进入DSP的世界。作者对“系统”这个概念的定义和分类，清晰明了，让我对线性时不变系统（LTI）有了初步的认识。我尤其欣赏作者对“冲激响应”的讲解，他不仅给出了数学定义，还用了一个非常形象的比喻——“系统的指纹”，来解释它如何表征一个系统的特性。这种方式让原本枯燥的定义变得生动有趣。 书中对于离散时间信号的表示和运算，也做得非常细致。从序列的基本运算，到周期和非周期序列的区分，再到奇序列和偶序列的分解，作者都给出了清晰的定义和详细的例子。我特别喜欢他在讲解“抽样”这个概念时，对采样定理的推导过程。他没有直接给出结论，而是通过信号在频域的展宽和周期性重复来解释为什么要以两倍最高频率进行采样，以及欠采样会导致怎样的频谱混叠。这种严谨又不失趣味的讲解，让我对采样定理有了更深刻的理解。 本书在介绍傅里叶变换及其性质时，也是下足了功夫。作者详细地推导了离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的公式，并逐一分析了其重要的性质，如线性、周期性、对称性、时移性、频移性、卷积性质等。他甚至专门用一个章节来讲解“卷积定理”，并给出了在时域和频域进行卷积的计算示例，这对于我理解滤波器的原理和应用至关重要。 最令我赞赏的是，本书并没有止步于理论的讲解，而是将理论知识与实际应用紧密结合。在介绍滤波器设计时，作者不仅讲解了FIR和IIR滤波器的基本原理，还给出了具体的滤波器设计算法，例如窗函数法、频率采样法等。他甚至还提供了MATLAB代码示例，方便读者进行仿真和验证。这对于我这样需要将理论应用于工程实践的学生来说，是极其宝贵的资源。 总的来说，这本《数字信号处理教程》是一本内容丰富、讲解透彻、理论与实践并重的优秀教材。它不仅为我打下了坚实的DSP理论基础，也为我未来的工程实践提供了宝贵的指导。
评分这是一本沉甸甸的书，捧在手里，就能感受到其中蕴含的知识的厚重。我是一名在通信领域工作的工程师，日常工作中经常会接触到数字信号处理的相关技术，但之前一直都是零散地学习和应用，缺乏一个系统性的梳理。这本书的出现，恰好满足了我对系统性学习的需求。 从目录上看，本书的结构非常完整，几乎涵盖了数字信号处理的所有核心内容。它从最基础的信号和系统入手，逐步深入到傅里叶变换、Z变换、滤波器设计、谱估计、自适应滤波等关键技术。作者在讲解每个概念时，都力求做到清晰易懂，并且在数学推导上保持了严谨性。 我尤其喜欢作者在介绍“离散傅里叶变换（DFT）”时，从傅里叶级数和傅里叶变换的联系出发，逐步引出DFT。这种循序渐进的讲解方式，让我能够理解DFT的由来和意义，而不是仅仅停留在记忆公式的层面。书中对DFT的性质的讲解也非常细致，比如周期性、对称性、卷积性质等，这些性质在实际应用中非常重要。 在滤波器设计部分，本书详细介绍了FIR和IIR滤波器的设计方法，并对比了它们的优缺点。作者还给出了几种经典的滤波器设计算法，例如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等，并提供了MATLAB代码示例，方便读者进行仿真和验证。我尝试按照书中的方法，设计了一个低通滤波器，并对其频率响应进行了详细分析，效果非常好。 本书在随机信号处理部分的内容也相当充实。它介绍了随机变量、随机过程、自相关函数、功率谱密度等重要概念，并讲解了如何利用DSP技术对随机信号进行分析和处理。这对于我理解通信系统中的噪声和干扰问题，以及如何进行信号检测和估计，非常有帮助。 更令我印象深刻的是，本书在讲解各个章节时，都会穿插一些实际应用案例，例如在介绍滤波器时，会提到在音频信号处理中的应用；在介绍谱估计时，会提到在雷达信号处理中的应用。这些案例让我能够更直观地理解DSP技术在实际工程中的应用价值，也激发了我进一步学习和研究的兴趣。 总而言之，这本《数字信号处理教程》是一本内容全面、讲解透彻、理论与实践并重的优秀著作。它不仅能够帮助我巩固和深化DSP理论知识，更能为我解决实际工程问题提供宝贵的指导。
评分当我拿到这本《数字信号处理教程》时，第一感觉是它的内容非常系统和全面。我是一名致力于语音信号处理的研究生，一直希望能够找到一本能够系统性地梳理DSP理论，并能够指导我解决实际问题的书籍。市面上很多DSP的书籍，要么偏重于理论推导，忽略了工程实践；要么偏重于应用，却缺乏深入的理论支撑。 令我眼前一亮的是，本书在内容组织上，做到了理论与实践的完美结合。它从最基础的离散时间信号和系统入手，逐步深入到傅里叶变换、Z变换、滤波器设计、随机信号处理等核心内容。作者对每个概念的讲解都非常到位，特别是对傅里叶变换的推导，既有严谨的数学推导，又有形象的比喻，让我能够从不同角度去理解这个复杂的概念。 书中在介绍“Z变换”时，详细阐述了它与DTFT的关系，以及其在系统稳定性分析和系统设计中的重要作用。作者通过绘制Z平面上的单位圆，生动地解释了系统稳定性的判据，这对于我理解和设计稳定的数字滤波器非常有帮助。我还特别喜欢书中关于“传递函数”的讲解，它将系统的输入输出关系用一个简洁的数学表达式表示出来，极大地简化了系统分析的过程。 在滤波器设计部分，本书提供了多种滤波器设计方法，包括FIR和IIR滤波器。作者不仅详细介绍了各种设计方法的原理和步骤，还给出了MATLAB代码示例，方便读者进行仿真和验证。我尝试按照书中的方法设计了一个低通滤波器，并对其频率响应进行了分析，效果非常符合预期。这让我对数字滤波器的设计有了更深入的认识。 更让我感到惊喜的是，本书在随机信号处理部分，也进行了非常详尽的介绍。它涵盖了随机变量、随机过程、自相关函数、功率谱密度等重要概念，并介绍了如何利用DSP技术对随机信号进行分析和处理。这对于我研究语音信号中的噪声和回声问题，提供了重要的理论指导。 总而言之，这本《数字信号处理教程》是一本内容翔实、讲解深入、理论与实践兼顾的优秀著作。它为我系统地学习DSP理论，解决实际工程问题提供了坚实的理论基础和宝贵的实践指导。
评分一本厚重的书籍静静地躺在我的书桌上，封面是简洁的深蓝色，烫金的“数字信号处理教程”几个字散发着低调的专业气息。拿到这本书的时候，我心里涌起一股莫名的期待，仿佛即将开启一段探索未知的旅程。我是一名在校的电子信息工程专业的学生，数字信号处理（DSP）课程一直是我的重点攻坚对象，市面上也看过不少相关的教材，但总觉得差了点什么，要么过于晦涩难懂，要么过于浅显流于表面。这本书的出现，让我看到了突破的希望。 翻开它，首先映入眼帘的是清晰的目录结构，每一章节的标题都直击主题，没有丝毫的含糊其辞。序言部分言简意赅，阐述了DSP在现代科技中的重要性，以及本书的编写目的和特色，这让我更加坚信自己的选择是正确的。我尤其欣赏作者在编写过程中对数学推导的严谨性，以及对概念解释的透彻性。很多我之前感到困惑的公式和定理，在书中得到了详细的推导和生动的比喻，这使得那些原本看起来枯燥的数学语言变得鲜活起来。比如，在讲解离散傅里叶变换（DFT）的部分，作者并没有直接抛出公式，而是从信号的周期性延拓、傅里叶级数（FS）与离散傅里叶级数（DFS）的联系入手，层层递进，最终引出DFT，让我这个初学者也能理解其背后的原理。 书中大量的图示和表格也起到了画龙点睛的作用。对于信号和系统的时域、频域特性，作者通过精心设计的图形，直观地展现了它们的变化规律。例如，在介绍FIR滤波器和IIR滤波器时，不仅给出了详细的数学模型，还配上了各种频率响应和相频响应的曲线图，这些图形不仅美观，而且信息量巨大，让我能够迅速把握不同滤波器的优缺点和适用场景。我常常一边看书，一边在草稿纸上跟着作者的步骤进行推导和绘制，这种主动的学习方式让我对知识的掌握更加牢固。 更让我惊喜的是，本书在理论讲解的基础上，还穿插了大量的工程实践案例。作者没有停留在纯理论的层面，而是将DSP技术与实际应用紧密结合，例如在音频信号处理、图像压缩、通信系统等领域的应用。这些案例不仅让我看到了DSP技术的强大生命力，也为我未来的学习和职业发展提供了清晰的方向。书中提供的MATLAB/Python等编程示例代码，更是让我能够亲手实践，验证理论的正确性，并在此基础上进行创新。这对于我们这些即将踏入社会的学生来说，是极其宝贵的财富。 总而言之，这本书以其严谨的数学推导、生动的概念解释、丰富的图示和案例，以及实用的编程示例，为我打开了数字信号处理领域的一扇大门。它不仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的良师益友，陪伴我克服学习中的每一个难关。我坚信，这本书将成为我DSP学习道路上的重要基石，并为我未来的学术研究和工程实践奠定坚实的基础。
评分当我拿到这本《数字信号处理教程》时，首先吸引我的是它的内容设计，它似乎是从一个非常基础的层面开始，然后逐渐深入，让人有一种循序渐进的学习体验。我是一名对通信系统原理非常感兴趣的学生，深知数字信号处理在其中扮演着至关重要的角色，因此我一直渴望能够找到一本能够系统性地、深入地讲解DSP技术的书籍。 这本书在开篇部分，对“信号”和“系统”这两个核心概念进行了非常清晰的定义和分类。作者从模拟信号与数字信号、连续时间信号与离散时间信号的角度，详细阐述了信号的各种特性，并通过大量的图示，使得这些抽象的概念变得具体易懂。我特别欣赏作者在解释“系统”时，对“线性”、“时不变”、“因果性”和“稳定性”这几个性质的深入分析，他通过具体的例子，让我能够直观地理解这些性质的物理含义，为后续的学习打下了坚实的基础。 在讲解“卷积”这个概念时，作者采用了非常直观的“滑动叠加”的演示方法，这让我一下子就理解了卷积的本质，即一个系统的输出是输入信号与系统冲激响应的卷积。这种可视化讲解方式，极大地降低了理解难度，也让我对系统响应有了更深刻的认识。 本书在对傅里叶变换的讲解上，也非常下功夫。它从周期信号的傅里叶级数出发，逐步推导出非周期信号的傅里叶变换，整个推导过程逻辑清晰，严谨有序。作者还详细讲解了傅里叶变换的各种性质，并说明了它们在信号分析中的应用，例如时移性、频移性、卷积性质等。我甚至尝试着在草稿纸上跟着作者的步骤进行推导，这极大地加深了我对傅里叶变换的理解。 此外，本书还重点介绍了“Z变换”及其在离散时间系统分析中的作用。作者详细讲解了Z变换的定义、性质以及它与傅里叶变换的关系，并利用Z平面上的单位圆来解释系统的稳定性判据。这对于理解和设计数字滤波器非常有帮助。 总而言之，这本《数字信号处理教程》以其清晰的结构、生动的讲解、严谨的推导以及对核心概念的深入剖析，成功地吸引了我对数字信号处理的浓厚兴趣。它不仅传授了理论知识，更重要的是，它激发了我进一步探索和学习这个领域的动力。
评分这是一本内容极其详实的著作，从它的厚度就能窥见一斑。我最近一直在钻研某个特定的通信协议，其中涉及到大量的数字信号处理技术，之前零散地看过一些资料，但总感觉不成体系，知识点之间联系不够紧密。偶然间，我被这本书吸引了，它的书名虽然朴实无华，但内容却极其丰富，涵盖了我所需的大部分知识点。 阅读过程中，我发现作者对每一个概念的阐述都力求做到无懈可击。以“采样定理”为例，我之前对奈奎斯特频率的理解一直停留在“高于两倍最高频率”这个死记硬背的公式上，但这本书的讲解让我真正理解了其背后的物理意义和数学推导过程。作者从信号的周期性展开，通过频谱混叠的现象，生动地解释了为什么需要按照一定的速率进行采样，以及采样率不足会导致怎样的信息丢失。这种深入浅出的讲解方式，让原本抽象的数学概念变得容易理解和记忆。 本书在理论分析的严谨性方面做得尤为出色。对于一些复杂的变换，如Z变换、傅里叶变换的性质，作者不仅给出了详细的公式推导，还逐一分析了这些性质在信号处理中的实际意义。我尤其赞赏作者在讲解滤波器的章节，他详细对比了FIR和IIR滤波器的特性，并从稳定性、相位失真、计算复杂度等多个维度进行了深入的剖析。书中提供的设计滤波器的方法，也给出了详细的步骤和注意事项，这对于工程实践者来说，无疑是极其宝贵的指导。 我特别喜欢书中针对不同应用场景的案例分析。例如，在介绍自适应滤波器时，作者就结合了噪声消除和均衡器等实际应用，并给出了相应的算法实现思路。这让我看到了理论知识在解决实际问题中的强大威力，也激发了我对这部分内容的浓厚兴趣。我甚至尝试按照书中的思路，在自己的研究项目中进行了一些初步的实现，效果相当不错。 这本书的另一个亮点在于其对数字信号处理在现代技术中的广泛应用的梳理。它不仅仅停留在理论的讲解，还清晰地勾勒出了DSP技术在通信、控制、医疗、人工智能等众多领域的应用蓝图。这让我对DSP的未来发展有了更宏观的认识，也为我指明了进一步学习的方向。我会在后续的学习中，深入研究书中提到的几个重点应用领域。 总而言之，这本书的内容深度和广度都令人印象深刻。它是一本能够让你在理论和实践之间建立起牢固联系的优秀教材。对于任何想要深入理解数字信号处理的读者来说，这无疑是一本不容错过的宝藏。
评分当我拿到这本《数字信号处理教程》时，首先映入眼帘的是其厚重的体量，这让我预感到其中必定蕴含着丰富的内容。我是一名对信号分析和处理充满热情的工程系学生，一直希望能够找到一本能够深入浅出地讲解DSP理论，同时又能与实际工程应用相结合的书籍。 令我欣喜的是，本书的章节结构安排得非常合理。它从最基础的离散时间信号和系统的概念入手，逐步深入到傅里叶变换、Z变换、滤波器设计、随机信号处理等核心内容。作者在讲解每个概念时，都力求做到清晰易懂，并且在数学推导上保持了严谨性。我尤其欣赏作者在解释“傅里叶变换”时，从周期信号的傅里叶级数出发，一步步推导出非周期信号的傅里叶变换，这种循序渐进的讲解方式，让我能够更好地理解其背后的数学原理。 本书在“滤波器设计”部分，提供了多种滤波器设计方法，包括FIR和IIR滤波器。作者不仅详细介绍了各种设计方法的原理和步骤，还给出了MATLAB代码示例，方便读者进行仿真和验证。我尝试按照书中的方法设计了一个低通滤波器，并对其频率响应进行了详细分析，效果非常好。这让我对数字滤波器的设计有了更深入的认识。 更令我赞赏的是，本书在随机信号处理部分，也进行了非常详尽的介绍。它涵盖了随机变量、随机过程、自相关函数、功率谱密度等重要概念，并介绍了如何利用DSP技术对随机信号进行分析和处理。这对于我理解通信系统中的噪声和干扰问题，以及如何进行信号检测和估计，非常有帮助。 本书的另一个亮点在于其对数字信号处理在现代技术中的广泛应用的梳理。它清晰地勾勒出了DSP技术在通信、音频、图像、人工智能等众多领域的应用蓝图。这让我对DSP的未来发展有了更宏观的认识，也为我指明了进一步学习的方向。 总而言之，这本《数字信号处理教程》是一本内容翔实、讲解透彻、理论与实践并重的优秀著作。它不仅为我打下了坚实的DSP理论基础，也为我未来的工程实践提供了宝贵的指导。
评分当我拿到这本《数字信号处理教程》时，首先感受到的是一种扑面而来的学术气息，然而，在翻阅了几页之后，我发现它并非高高在上的理论殿堂，而更像是一位耐心细致的老师，引导我一步步探索数字信号处理的奥秘。我是一名正在学习信号与系统课程的本科生，对DSP这个领域既充满向往，又有些许畏惧。 这本书在开篇部分，就对“信号”和“系统”这两个基本概念进行了非常详尽的阐述。作者从信号的分类入手，如模拟信号与数字信号、连续时间信号与离散时间信号，并用生动形象的例子来解释这些概念，例如用声音的波形图来表示连续时间信号，用电脑存储的音乐文件来表示离散时间信号。这种贴近生活的讲解方式，让我很快就对这些抽象的概念产生了直观的认识。 我特别欣赏作者在讲解“系统”的性质时，对“线性”、“时不变”、“因果性”和“稳定性”这几个关键特性的深入剖析。他不仅给出了数学上的定义，还通过具体的例子来说明这些性质的含义，例如用一个放大器来解释线性系统，用一个只受当前和过去输入影响的系统来解释因果性。这些解释让我对如何判断一个系统是否满足这些性质有了清晰的认识，为后续理解LTI系统打下了坚实的基础。 书中在介绍“卷积”这个核心概念时，采用了一种非常直观的讲解方式。作者并没有一开始就抛出复杂的积分公式，而是通过“滑动叠加”的图像演示，一步步展示了两个信号如何进行卷积。这种可视化讲解，让我一下子就理解了卷积的物理意义，即一个系统的输出是输入信号与系统冲激响应的卷积。我甚至尝试在脑海中模拟这个过程，来预测不同输入信号经过同一个系统后的输出。 此外，这本书在数学推导方面也做得相当出色。在介绍傅里叶变换时，作者从周期信号的傅里叶级数出发，逐步推导出非周期信号的傅里叶变换。整个推导过程逻辑清晰，步步为营，让我能够跟随作者的思路，逐步理解傅里叶变换的由来及其在信号分析中的重要性。书中还详细介绍了傅里叶变换的各种性质，并给出了相应的推导过程，这对于我掌握和应用傅里叶变换至关重要。 总而言之，这本《数字信号处理教程》以其清晰的结构、生动的讲解、严谨的推导和深入的剖析，成功地吸引了我对DSP的兴趣。它不仅让我掌握了DSP的基本概念和理论，更重要的是，它点燃了我深入学习和探索这个领域的激情。
评分当我拿到这本“数字信号处理教程”时，我并没有抱有太高的期望，因为在以往的学习经历中，大部分教材要么过于学术化，让人望而却步，要么过于科普化，缺乏深度。然而，这本书却给了我意想不到的惊喜。它以一种温和而又坚定的方式，引导我一步步走进数字信号处理的奇妙世界。 我是一名对声音和图像的数字化处理充满好奇的研究生，我希望能够深入理解这些现象背后的原理。这本书的开头部分，对信号的基本概念进行了清晰的界定，从连续时间信号到离散时间信号，从周期信号到非周期信号，都给予了详尽的解释，并且配合了大量的图例，使得这些抽象的概念一下子变得生动起来。让我印象深刻的是，作者在讲解“卷积”这个核心概念时，没有直接给出复杂的数学公式，而是通过“滑动窗口”的比喻，形象地展示了两个信号叠加与延迟的过程，这种方法极大地降低了理解门槛。 本书在数学推导方面，也做到了既严谨又易于理解。例如，在介绍傅里叶变换时，作者并没有一开始就抛出复杂的积分公式，而是先从周期信号的傅里叶级数出发，分析其频谱特性，然后自然而然地过渡到非周期信号的傅里叶变换。整个推导过程逻辑清晰，层层递进，让人在不知不觉中就理解了傅里叶变换的意义和应用。我特别喜欢作者对“频率”这个概念的阐释，他从不同角度解释了频率的含义，既有数学上的定义，也有物理上的直观感受，这让我对信号的频域特性有了更深刻的认识。 书中提供的各种滤波器设计方法，也让我受益匪浅。从简单的巴特沃斯滤波器到更复杂的切比雪夫滤波器，作者都详细介绍了其设计原理、传递函数以及在时域和频域的响应特性。我尤其欣赏他在介绍FIR滤波器和IIR滤波器时，对它们的优缺点进行的详细对比分析，这有助于我根据实际需求选择合适的滤波器。书中还给出了MATLAB代码示例，方便读者进行仿真和验证，这对于我这种动手能力较强的人来说，是极大的帮助。 除此之外，这本书还为我打开了更广阔的视野。它在结尾部分，对数字信号处理在各个领域的应用进行了概览，从通信到音频，从图像到生物医学，都进行了简要的介绍。这让我意识到DSP技术的重要性，也激发了我对未来研究方向的思考。我计划在完成这本书的学习后，能够更深入地研究其中提到的几个应用领域。 总而言之，这本书以其清晰的逻辑、生动的讲解、严谨的推导和丰富的案例，成为我学习数字信号处理的理想选择。它不仅传授了知识，更点燃了我对这个领域的热情。
评分这本书给我的整体感觉是非常扎实和全面的。我是一名在人工智能领域进行研究的博士生，在处理大量的传感器数据时，数字信号处理技术是必不可少的工具。之前，我主要依赖于一些工具库的调用，但对于其背后的原理却了解不深。这本书的出现，为我提供了一个系统学习DSP原理的绝佳机会。 令我印象深刻的是，本书在讲解“离散时间信号”和“离散时间系统”时，从数学模型出发，给出了非常精确的定义和描述。作者对“自相关函数”和“功率谱密度”的讲解尤为细致，他不仅给出了这些概念的数学定义，还详细阐述了它们在信号分析中的重要意义，以及如何计算它们。这对于我理解和处理带有噪声的信号非常关键。 本书在“滤波器设计”部分，提供了多种设计方法，从简单的FIR滤波器到复杂的IIR滤波器，都进行了详细的介绍。作者不仅讲解了各种设计方法的原理和步骤，还对比了它们的优缺点，这有助于我根据实际需求选择最合适的滤波器。我尤其欣赏他对“阶跃响应”和“冲激响应”的讲解，这让我能够直观地了解滤波器的动态特性。 在“谱估计”部分，本书介绍了多种谱估计方法，包括经典谱估计方法（如周期图法）和现代谱估计方法（如AR模型法、MA模型法、ARMA模型法）。作者详细讲解了这些方法的原理、优缺点以及适用场景，并给出了相应的MATLAB代码示例。这对于我分析传感器数据的频率成分，识别信号中的周期性特征非常有帮助。 此外，本书还涵盖了“自适应滤波”这个重要领域。作者详细介绍了自适应滤波器的基本原理，例如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，并讲解了它们在噪声消除、信号均衡等方面的应用。这对于我处理复杂多变的信号环境非常有价值。 总而言之，这本《数字信号处理教程》是一本内容丰富、讲解深入、理论与实践兼顾的优秀著作。它不仅能够帮助我系统地学习DSP理论，解决实际工程问题，更重要的是，它为我在人工智能研究中处理和分析数据提供了强大的理论支持。
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