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出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Steven W. Smith

出品人:

页数:488

译者:张瑞峰

出版时间:2010-12

价格:85.00元

装帧:

isbn号码:9787115239495

丛书系列:图灵电子与电气工程丛书

图书标签:

• 数字信号处理
• DSP
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《信号的奥秘：理论与实践》 本书深入探讨了信号处理的基本原理，为读者构建坚实的理论基础，并在此基础上展现信号处理在现代科技中的广泛应用。我们将从信号的本质出发，解析其时域和频域特性，理解采样、量化等关键概念，以及傅里叶变换、拉普拉斯变换等数学工具在信号分析中的核心作用。 核心理论篇 信号的分类与描述： 我们将系统性地介绍连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等基本信号类型，并阐述如何使用数学模型精确地描述这些信号的瞬时值、平均值、能量和功率。 傅里叶变换系列： 傅里叶变换是信号处理的基石。本书将详细讲解连续傅里叶变换、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）的数学原理、性质和计算方法。读者将理解如何从时域转换到频域，从而揭示信号的频率成分，这是许多信号分析和处理技术的基础。 Z变换： 对于离散时间系统，Z变换扮演着与拉普拉斯变换在连续时间系统中相似的角色。我们将深入探讨Z变换的定义、性质、收敛域，以及如何利用它来分析离散时间系统的稳定性、频率响应和系统函数。 滤波器设计与分析： 滤波器是信号处理中不可或缺的工具，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号的频率特性。本书将详细介绍理想滤波器与实际滤波器之间的差异，并深入讲解FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理。我们将涵盖Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典滤波器类型，并指导读者如何根据具体需求选择合适的滤波器结构和设计方法。此外，还将讨论滤波器的频率响应、幅度响应和相位响应的分析。 卷积与相关： 卷积是描述线性时不变系统输出与输入之间关系的数学运算，而相关则用于衡量两个信号之间的相似度。本书将清晰地解释卷积和相关运算的含义、计算方法，以及它们在系统分析、模式识别等领域的应用。 采样理论： 信号从模拟世界转换到数字世界的关键步骤是采样。我们将详细阐述奈奎斯特定理，解释采样率、混叠现象的成因及避免方法，并介绍过采样、欠采样等高级采样技术。 量化理论： 离散化后的信号幅度也需要进行量化，转换为有限的数字表示。本书将探讨量化误差的来源、量化器的类型（均匀量化、非均匀量化），以及如何评估和控制量化噪声的影响。 实践应用篇 在扎实的理论基础上，本书将带领读者探索信号处理在各个领域的实际应用，让抽象的数学概念变得生动具体。 通信系统中的信号处理： 在无线通信、有线通信等领域，信号处理无处不在。我们将讲解调制解调技术（AM、FM、PSK、QAM等）的原理，以及在接收端如何利用滤波器、均衡器等技术来恢复原始信号，提高通信质量。 音频与语音处理： 从音乐合成到语音识别，音频信号处理是当前热门领域。本书将介绍音频信号的采集、编码（如MP3、AAC），以及在语音识别、语音合成、声纹识别等应用中的关键技术，如声学特征提取（MFCC）、语音增强等。 图像与视频处理： 图像和视频本质上是二维和三维的信号。我们将探讨图像的采集、表示，以及图像去噪、边缘检测、图像压缩（JPEG、MPEG）等基本图像处理技术。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物医学信号的分析对于疾病诊断至关重要。本书将介绍这些信号的特点，以及如何利用信号处理技术进行特征提取、噪声抑制，以辅助医生进行分析。 控制系统中的信号处理： 在自动控制领域，对传感器信号的处理和对执行器信号的生成是关键。我们将探讨如何利用滤波器和信号估计技术来提高系统的鲁棒性和响应速度。 数据压缩技术： 随着信息量的爆炸式增长，高效的数据压缩技术变得越来越重要。本书将介绍无损压缩和有损压缩的基本思想，以及在音频、图像、视频等不同数据类型中的应用。 学习方法与指导 本书不仅提供理论知识，还注重引导读者掌握学习方法。 数学工具的运用： 强调理解数学公式背后的物理意义，而非死记硬背。 实际案例分析： 结合具体的应用场景，展示信号处理技术的实际价值。 编程实现建议： 鼓励读者通过编程（如Python、MATLAB）来实践信号处理算法，加深理解。 进阶方向指引： 为有兴趣的读者提供深入学习的建议，如自适应滤波、小波变换、谱估计等。 《信号的奥秘：理论与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的信号处理知识体系。无论您是希望打下坚实理论基础的学生，还是寻求拓展技术视野的工程师，本书都将是您探索信号世界、解锁科技潜能的宝贵指南。

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☆☆☆☆☆

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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☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我接触过不少 DSP 类的教材，有些过于学术化，更像是研究生的参考书；有些则过于简化，沦为了工程手册，缺乏对底层原理的挖掘。而《实用数字信号处理》恰好找到了那个完美的平衡点。最让我感到惊喜的是，它对“实时性”问题的讨论。在数字信号处理中，计算延迟和资源占用往往是决定方案能否落地的关键。书中专门开辟了一章来讨论如何优化算法的运算量，比如使用定点数运算代替浮点数，以及如何选择计算复杂度更低的滤波器结构。这些都是教科书里常常略过的“工程细节”，但恰恰是这些细节决定了项目成败。作者的这种细致入微，体现了他深厚的工程积累，让这本书不仅仅停留在“知道怎么做”的层面，更提升到了“如何做得好、做得快”的境界。可以说，这本书是那种我会在书架上留一个非常容易拿到的位置，并且会时常翻阅的工具书。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被它那种务实的态度所吸引。很多教材总是试图面面俱到，结果导致内容过于庞大且深度不够。然而，《实用数字信号处理》的重点非常明确，它聚焦于“实用”二字。作者在选择讲解内容时，显然是站在一线工程师的角度进行取舍的。比如，它对快速傅里叶变换（FFT）的讲解就非常到位，没有过多纠缠于算法的数学证明，而是侧重于如何高效地在实际系统中应用FFT，如何处理数据截断、频率泄漏等实际问题。我特别欣赏书中关于谱分析的部分，讲解了如何利用Welch法、周期图法等不同方法来应对不同噪声环境下的信号分析，并且清晰地指出了每种方法的优缺点和适用场景。对于我日常工作中遇到的信号特征提取难题，这本书提供了非常直接的工具箱，而不是空泛的理论指导。读完这部分内容后，我感觉自己解决实际问题的信心都增强了不少，不再是只会套用公式的“理论派”了。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用数字信号处理》的书简直是信号处理领域的一股清流，对于我这种理论基础还算扎实，但苦于实践经验不足的工程师来说，简直是救星。我原本以为数字信号处理就是一堆复杂的傅里叶变换和Z变换公式的堆砌，看得我头昏脑涨。但这本书的作者似乎深谙“授人以渔”的道理，开篇并没有直接跳入那些抽象的数学推导，而是通过大量的实际应用场景来引导我们理解信号处理的核心概念。比如，在介绍FIR和IIR滤波器设计时，书中并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是结合了音频降噪、图像边缘检测等具体案例，让我真切地感受到这些理论是如何在实际工程中发挥作用的。特别是关于滤波器性能评估的那一章，作者不仅讲解了如何选择合适的指标，还提供了详细的仿真代码示例，让我可以亲手操作，观察不同参数设置对最终效果的影响。这种“理论+实践”相结合的叙述方式，极大地降低了学习曲线，让原本枯燥的数字信号处理变得生动有趣起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计也值得称赞。在学习复杂的系统框图和算法流程时，清晰的视觉辅助是至关重要的。作者在书中使用了大量高质量的图表来解释抽象的概念，这比单纯依靠文字描述要有效得多。比如，在解释多相滤波结构和抽取/插值滤波器组时，书中提供的结构图清晰明了，让我对信号流向一目了然。此外，书中很多例子都附带了MATLAB或Python的伪代码，虽然不是完整的程序包，但已经足够引导读者自己去实现。我尝试着跟着书中的步骤搭建了一个简单的自适应均衡器模型，发现过程比预想的要顺畅得多。这说明作者在组织内容结构时，非常注重读者的阅读体验和学习路径的连贯性，每一个章节的过渡都自然流畅，不会让人有“突然转向”的感觉，整体阅读下来非常舒服。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对信号处理的学习一直抱有一种敬畏感，总觉得这是计算机科学和电子工程领域里最“硬核”的部分之一。但阅读《实用数字信号处理》的过程，却让我体验到了一种“征服”的乐趣。这本书的难度设置恰到好处——它足够深入，能让你理解背后的原理，但又不会过度沉溺于数学的泥潭。书中对非线性系统处理的介绍，虽然篇幅不长，但切入点非常新颖，它没有回避那些复杂难缠的问题，而是用一种非常实用的态度去探讨如何用简化模型去近似解决它们。例如，关于量化噪声和饱和失真的讨论，作者结合了实际ADC/DAC的特性进行了分析，这对于做嵌入式系统开发的我来说，简直是雪中送炭。以往看的书总把这些看作是理想模型下的误差，这本书却把它当成了设计的一部分来处理，这种视角上的转变，对我后续的系统设计思维产生了深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

入门好书

评分☆☆☆☆☆

还想再读一遍。

评分☆☆☆☆☆

好吧，通过这本书总算差不多弄懂了「卷积」，但是没有奥本海姆的「Discrete-time Signal Processing」深入，毕竟后者更学术。

评分☆☆☆☆☆

信号处理书籍中最适合计算机人员、工程师看的一本。内容生动有趣，完全不像大多数的同类书籍那样难懂。

评分☆☆☆☆☆

简直神书！非常好懂！