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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Haim Shore

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2005-4

价格:USD 160.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789812561022

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《数字信号处理：原理与实践》 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）的核心概念、基本原理以及在实际工程中的应用。内容涵盖了从基础的离散时间信号和系统分析，到复杂的高级算法和技术。 第一部分：基础理论 离散时间信号与系统: 详细介绍了离散时间信号的表示、分类（如序列、卷积、周期信号、能量信号、功率信号等），以及线性时不变（LTI）系统的基本性质。通过丰富的例子，阐述了卷积运算在系统分析中的核心作用。 傅里叶变换: 深入剖析了傅里叶级数和傅里叶变换的原理，包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其性质。着重讲解了傅里叶变换在信号频谱分析中的重要性，以及如何理解信号的频率成分。 Z变换: 介绍了Z变换的定义、收敛域以及其在分析离散时间系统中的应用。详细讲解了Z变换的性质，如线性、时移、卷积等，并与拉普拉斯变换进行类比，帮助读者建立系统性的理解。 滤波器设计: 探讨了数字滤波器的基本概念，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。详细介绍了无限脉冲响应（IIR）和有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法，如窗函数法、频率采样法、冲激响应不变法、双线性变换法等。 第二部分：高级主题与应用 快速傅里叶变换（FFT）: 详细讲解了FFT算法的原理和实现，包括按时域抽取（DIT）和按频域抽取（DIF）两种基本算法。通过对FFT的深入理解，为高效的信号处理提供了理论基础。 现代谱估计: 介绍了多种先进的谱估计方法，包括周期图法、Welch法、多窗法、AR模型谱估计（Yule-Walker方程、Burg算法）以及ARMA模型谱估计。这些方法在噪声抑制和信号特征提取方面具有重要意义。 自适应信号处理: 探讨了自适应滤波器的原理和应用，重点介绍了最小均方（LMS）算法及其变种（如NLMS、RLS）。阐述了自适应滤波器在噪声消除、回声消除、均衡等领域的实际应用。 多速率信号处理: 介绍了信号的采样率变换，包括抽取（downsampling）和插值（upsampling）的概念与实现。详细讲解了多速率信号处理在通信、音频编码等领域的应用。 小波变换: 引入了小波变换的概念，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。对比了小波变换与傅里叶变换的优缺点，并展示了其在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的强大能力。 第三部分：实践与工具 DSP算法的实现: 提供了大量使用MATLAB和Python等编程语言实现DSP算法的示例代码。读者可以通过这些代码直观地理解算法的逻辑，并进行实际操作和验证。 实际应用案例: 选取了若干典型的DSP应用案例，如音频信号处理（降噪、编码）、通信系统（调制解调、信道均衡）、生物医学信号处理（心电图、脑电图分析）以及图像处理（滤波、增强）等，结合前面讲解的理论知识，分析这些应用中DSP技术的具体实现和效果。 DSP硬件平台: 简要介绍了常见的DSP处理器（如TI C6000系列、ADI SHARC系列）及其架构特点，以及在嵌入式系统中的应用，为读者提供从理论到实践的进一步指导。 本书的编写风格严谨，逻辑清晰，理论推导详尽，并通过大量的图表和实例来辅助说明。力求使读者在掌握DSP基本原理的同时，也能深刻理解其在解决工程问题中的实用价值。本书适合高等院校通信工程、电子信息工程、自动化等专业的学生，以及从事相关领域研究和开发的工程师阅读。通过学习本书，读者将能够独立进行数字信号的处理和分析，并能运用DSP技术解决实际工程中的挑战。

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我对这本书的纸质质量和印刷清晰度感到非常满意，这对于需要频繁在公式和图表间跳转的读者来说至关重要。但抛开硬件因素，这本书在内容组织上展现出一种罕见的系统性。它似乎将整个建模生命周期，从问题定义到最终的模型部署和监控，都纳入了一个完整的闭环框架进行阐述。我过去阅读的许多资料往往是碎片化的，可能深度讲解了某一特定算法，但缺乏对全局流程的宏观把握。这本书则不同，它像一张详细的施工蓝图，明确指出了每一步骤的输入、预期的产出，以及与其他步骤的依赖关系。特别是关于模型的“可解释性”部分，作者并没有把它当作一个事后诸葛亮才去考虑的附加功能，而是从设计之初就融入了考量，提供了多种嵌入式的解释工具。这为我后续的项目设计提供了全新的思路，让我意识到，一个强大的模型不仅要预测准确，更要能“讲述”自己是如何做出预测的。这种将工程实践与理论深度完美结合的努力，值得所有从业者仔细研读。

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这是一本需要静下心来，反复咀嚼的书籍。它的价值不在于提供即拿即用的代码片段，而在于培养一种深层的、批判性的思考习惯。阅读过程中，我发现书中引用了大量的经典文献，但绝非简单的堆砌，而是巧妙地将历史上的争论点和当前的解决方案串联起来，形成了一个动态演进的知识网络。这种对历史脉络的清晰梳理，极大地帮助我理解了为什么某些方法会被提出，以及它们在特定历史条件下的局限性。书中的讨论往往是多维度的，例如，当介绍一种高效的算法时，作者会立刻从计算复杂度、对数据分布的敏感性、以及商业应用中的部署难度这三个角度进行交叉分析。这使得每一次学习都变成了对多种约束条件的综合权衡。对于资深人士而言，这本书提供的更多是一种“反思的镜子”，让你重新审视自己多年来习以为常的工作流程中可能存在的思维盲区。它强迫你走出去，看看在不同的理论体系下，别人是如何解决你正在面对的问题的，这才是真正的高水平学术交流。

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这本书的行文风格非常具有个人色彩，充满了老派学者的那种严谨，但又夹带着一种不易察觉的幽默感，偶尔会在一个极其正式的论述后面，冒出一句极富洞察力的比喻，让人会心一笑，瞬间放松下来。这种独特的叙事节奏，让长篇的专业阅读不再枯燥。最让我印象深刻的是它对“假设”在建模中所起作用的讨论。在很多教材中，“假设”往往被视为一个需要尽快满足或绕过的技术障碍，但这本书却将其提升到了方法论的核心地位，强调了理解并质疑底层假设的重要性。作者通过大量的对比分析，展示了当基本假设被违反时，看似完美的模型是如何在现实世界中瞬间崩溃的。这种对“不确定性”的坦诚，而非一味追求确定性的做法，非常符合我个人的学术追求。它不是在描绘一个乌托邦式的完美预测世界，而是在教育我们如何在充满噪音和不确定性的真实环境中，构建出最“有生命力”的模型。我几乎是带着一种和智者对话的心情在阅读，受益匪浅。

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这本书的篇幅适中，装帧设计得相当简洁大气，初翻时让人有一种专业、严谨的学术气息扑面而来。内页的排版清晰明了，图表的使用恰到好处，尤其是一些复杂概念的分解图，极大地降低了理解的门槛。我原本以为这类主题会充斥着晦涩难懂的数学符号和过于理论化的论述，但作者似乎非常善于抓住读者的痛点，总能在关键节点穿插实际案例的简要描述，使得抽象的方法论立刻有了具象的落脚点。比如在介绍某一模型构建步骤时，它并没有停留在公式推导，而是紧接着引用了一个关于市场预测的简化情景，让读者能立刻联想到“哦，原来是这样应用”。这种平衡感，在技术类书籍中是相当难得的。此外，章节之间的逻辑过渡非常自然，就像阅读一部结构精巧的小说，层层递进，很少有那种为了凑页数而硬拉关系的跳跃感。对于初次接触该领域的人来说，它提供了一个非常平稳的入门阶梯，而对于有一定基础的研究者，书中对某些传统方法的“微创新”讨论，也提供了值得深思的视角，足以让人在熟悉的框架下，看到新的可能性。整体来说，这本书在可读性和专业性之间找到了一个非常美妙的平衡点，是工具书柜里值得反复翻阅的一本好书。

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说实话，这本书的内容深度远超出了我的初始预期，它不仅仅是对现有方法的简单梳理和罗列，更像是一次对“建模思维”本身的深刻剖析。阅读过程中，我不断被作者对细节的执着所震撼，特别是关于数据预处理和特征工程那一章，简直是教科书级别的范本。作者没有采取那种蜻蜓点水的介绍，而是深入探讨了不同数据类型在特定建模场景下可能存在的隐性偏差，并提供了多种针对性的清洗和转换策略。这种深度带来的好处是显而易见的：它迫使你不能仅仅停留在“调用库函数”的层面，而是要去理解函数背后到底在发生什么，你的输入数据是如何影响最终输出结果的内在机制。我特别欣赏作者在阐述模型评估指标时所展现出的审慎态度，没有盲目推崇某一种“万能”指标，而是结合了业务场景的实际需求，分析了指标之间的权衡取舍，这种哲学层面的探讨，让这本书的价值提升了一个量级。它不是一本教你如何快速出结果的速成手册，而是一部引导你建立稳健、可解释、可信赖的建模流程的指南。读完后，我感觉自己对于自己正在处理的数据集，都有了一种全新的敬畏感和掌控感。

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