具体描述
Amazon.com's Top-Selling DSP Book for Seven Straight Years--Now Fully Updated! Understanding Digital Signal Processing, Third Edition, is quite simply the best resource for engineers and other technical professionals who want to master and apply today's latest DSP techniques. Richard G. Lyons has updated and expanded his best-selling second edition to reflect the newest technologies, building on the exceptionally readable coverage that made it the favorite of DSP professionals worldwide. He has also added hands-on problems to every chapter, giving students even more of the practical experience they need to succeed. Comprehensive in scope and clear in approach, this book achieves the perfect balance between theory and practice, keeps math at a tolerable level, and makes DSP exceptionally accessible to beginners without ever oversimplifying it. Readers can thoroughly grasp the basics and quickly move on to more sophisticated techniques. This edition adds extensive new coverage of FIR and IIR filter analysis techniques, digital differentiators, integrators, and matched filters. Lyons has significantly updated and expanded his discussions of multirate processing techniques, which are crucial to modern wireless and satellite communications. He also presents nearly twice as many DSP Tricks as in the second edition--including techniques even seasoned DSP professionals may have overlooked. Coverage includes * New homework problems that deepen your understanding and help you apply what you've learned * Practical, day-to-day DSP implementations and problem-solving throughout * Useful new guidance on generalized digital networks, including discrete differentiators, integrators, and matched filters * Clear descriptions of statistical measures of signals, variance reduction by averaging, and real-world signal-to-noise ratio (SNR) computation * A significantly expanded chapter on sample rate conversion (multirate systems) and associated filtering techniques * New guidance on implementing fast convolution, IIR filter scaling, and more * Enhanced coverage of analyzing digital filter behavior and performance for diverse communications and biomedical applications * Discrete sequences/systems, periodic sampling, DFT, FFT, finite/infinite impulse response filters, quadrature (I/Q) processing, discrete Hilbert transforms, binary number formats, and much more
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目录信息
读后感
作者为了降低难度，去掉了很多必要的公式，取而代之的是用叙述的方法配合大量的图表来说明问题。 个人感觉这种做法有点欠妥，公式是对问题精确地反应，还是得有大量公式才行，关键是对于公式要有很好的解释，让人看了以后才能明白。 感觉这本书需要与一本“学院派”的书籍相互...
评分作者为了降低难度，去掉了很多必要的公式，取而代之的是用叙述的方法配合大量的图表来说明问题。 个人感觉这种做法有点欠妥，公式是对问题精确地反应，还是得有大量公式才行，关键是对于公式要有很好的解释，让人看了以后才能明白。 感觉这本书需要与一本“学院派”的书籍相互...
评分作者为了降低难度，去掉了很多必要的公式，取而代之的是用叙述的方法配合大量的图表来说明问题。 个人感觉这种做法有点欠妥，公式是对问题精确地反应，还是得有大量公式才行，关键是对于公式要有很好的解释，让人看了以后才能明白。 感觉这本书需要与一本“学院派”的书籍相互...
评分作者为了降低难度，去掉了很多必要的公式，取而代之的是用叙述的方法配合大量的图表来说明问题。 个人感觉这种做法有点欠妥，公式是对问题精确地反应，还是得有大量公式才行，关键是对于公式要有很好的解释，让人看了以后才能明白。 感觉这本书需要与一本“学院派”的书籍相互...
评分作者为了降低难度，去掉了很多必要的公式，取而代之的是用叙述的方法配合大量的图表来说明问题。 个人感觉这种做法有点欠妥，公式是对问题精确地反应，还是得有大量公式才行，关键是对于公式要有很好的解释，让人看了以后才能明白。 感觉这本书需要与一本“学院派”的书籍相互...
用户评价
近期我沉迷于研究数字水印技术，希望能够将信息隐藏在多媒体信号中，以保护版权。《Understanding Digital Signal Processing》这本书，为我理解数字水印的底层原理提供了关键的视角。数字水印技术的本质，是将一个“水印”信号嵌入到载体信号（如图像、音频、视频）中，并且在不显著影响载体信号质量的情况下，使得水印能够被检测到。这本书对信号的变换和表示的讲解，让我明白了如何从不同的角度来分析和操作信号。我了解到，将载体信号从时域转换到频域，或者其他域（如小波域），可以为嵌入水印提供更多的空间。例如，在频域中嵌入水印，可以利用人眼对高频成分不敏感的特点，将水印信息嵌入到高频系数中。这本书对傅里叶变换、Z变换等数学工具的详细阐述，为我理解这些频域操作提供了坚实的理论基础。此外，这本书对信号的叠加和分离的讲解，也让我明白了如何将水印信号“融合”到载体信号中，并且如何在接收端将水印信号“提取”出来。我记得书中对噪声和干扰的研究，也让我对数字水印的鲁棒性有了更深入的理解。一个好的数字水印应该能够在一定的噪声和信号处理（如滤波、压缩）下依然保持可检测性。这本书对各种滤波器和信号处理操作的分析，帮助我理解了这些操作是如何影响信号的，以及如何设计鲁棒性更强的数字水印算法来抵御这些干扰。它不仅仅是关于DSP的理论，更是关于如何运用DSP的工具，去解决更实际的应用问题，比如信息隐藏和版权保护。这本书为我提供了理解和设计数字水印算法的“思想武器”，让我能够从更深层次，去探索数字水印技术的奥秘。
评分作为一名在通信系统仿真领域工作的工程师，我经常需要将理论知识转化为实际的仿真模型。《Understanding Digital Signal Processing》这本书，是我进行仿真设计的重要参考。书中对各种信号和系统的数学描述，以及它们在时域和频域的特性分析，为我构建精确的仿真模型提供了坚实的理论支撑。我记得书中对离散时间信号和系统的详细讲解，比如如何用差分方程来描述一个离散时间系统，以及如何利用Z变换来分析系统的频率响应和稳定性。这些知识对于我用MATLAB、Python等工具进行系统仿真至关重要。在通信系统中，我们经常需要模拟各种信道模型，比如加性高斯白噪声信道、瑞利衰落信道等。虽然这本书并没有直接提供信道模型的代码，但它对噪声的产生机理、信号在不同域的表示等方面的讲解，帮助我理解了如何去生成和叠加这些噪声，从而构建逼真的仿真环境。另外，书中对数字滤波器设计和实现的详细介绍，也为我提供了构建通信系统中各种滤波器的参考。无论是在接收端进行信号滤波，还是在发送端进行成型滤波，我都能够根据书中的原理和方法，设计出满足性能要求的滤波器，并在仿真中进行验证。我特别喜欢书中对滤波器设计中“幅度响应”和“相位响应”的讨论。在通信系统中，相位失真会影响信号的星座图，导致误码率的增加。理解这些概念，有助于我在仿真中精确地模拟和评估系统的性能。这本书的价值在于，它能够将抽象的DSP理论，转化为清晰的数学模型和工程实践的指导。它让我不仅理解了“是什么”，更重要的是理解了“为什么”和“如何做”，这对于我进行高效、准确的通信系统仿真至关重要。
评分我是一名业余的无线通信爱好者，平时喜欢自己动手搭建一些简单的通信模块，而《Understanding Digital Signal Processing》这本书，可以说是我进入这个领域以来，接触到的最关键的一本启蒙读物。在这本书的帮助下，我才真正理解了为什么无线信号需要进行调制和解调。这本书的前半部分，对信号的时域和频域表示做了非常详尽的介绍，这让我明白，我们日常接收到的各种无线信号，例如FM广播、Wi-Fi信号，实际上都是将我们想要传输的信息（比如音频、数据）“编码”到了一个高频的载波信号上。这本书对傅里叶变换的讲解，让我理解了不同频率的信号是如何叠加在一起的，以及如何将它们从混合信号中分离出来。然后，它开始介绍各种调制技术，比如AM、FM、ASK、FSK等。虽然这本书没有深入到QAM、PSK这种复杂的调制方式，但它对基本调制原理的讲解，足以让我理解其核心思想：如何利用载波信号的幅度、频率或相位来携带信息。在通信系统中，信号在传输过程中会受到噪声的干扰，如何从带有噪声的接收信号中恢复出原始信息，就是解调的任务。这本书对数字滤波器的介绍，让我明白，解调过程往往离不开滤波。例如，在接收FM信号时，需要先用一个带通滤波器将目标频率的信号“提取”出来，然后再进行频率解调。它还对信号的采样和量化做了清晰的阐述，这对于理解数字通信中的基带信号处理非常重要。我记得书中关于“信噪比”和“误码率”的讨论，虽然没有深入到复杂的统计学推导，但它清晰地阐述了这两个概念的重要性，以及它们如何影响通信系统的性能。这本书就像是一座桥梁，将我从对无线通信的模糊认识，带到了能够理解其背后基本原理的层面。它不是一本告诉你如何一步步搭建通信系统的“菜谱”，而是让你理解“为什么”和“怎么做”的“原理书”。即使是现在，我遇到一些通信方面的问题，依然会时不时地翻阅这本书，寻找其中的启发。
评分在我初涉机器学习领域的时候，对数据预处理的环节感到非常困惑，尤其是在处理时间序列数据和图像数据时。《Understanding Digital Signal Processing》这本书，意外地成为了我解决这些问题的良师益友。书中关于数据采样、离散化和量化的部分，让我深刻理解了原始模拟信号如何转化为计算机能够处理的数字信号，以及在这个过程中可能引入的误差和信息损失。这对于理解为什么我们需要对数据进行归一化、标准化处理，以及如何选择合适的采样频率至关重要。更让我受益匪浅的是，这本书对滤波器原理的详细阐述。在机器学习中，我们经常需要对数据进行降噪，以去除训练数据中的噪声，提高模型的泛化能力。书中介绍的各种低通、高通、带通滤波器，以及它们在时域和频域的响应特性，让我能够根据数据的特点，选择合适的滤波器来去除不相关的频率成分。例如，在处理图像数据时，我学会了如何使用低通滤波器来平滑图像，去除高频噪声，或者使用高通滤波器来增强图像的边缘信息，提取特征。此外，这本书对傅里叶变换的讲解，也极大地拓展了我对数据表示方式的理解。我了解到，将数据从时域转换到频域，可以在频域中发现一些在时域中不易察觉的规律。这对于一些需要分析数据周期性或者频率成分的机器学习任务，提供了重要的思路。书中对卷积运算的深入讲解，更是让我理解了卷积神经网络（CNN）的核心工作原理。虽然CNN本身是更高级的机器学习模型，但这本书所介绍的卷积基础，让我能够更清晰地理解卷积核是如何在数据上滑动，提取局部特征的。它让我从更底层的信号处理角度，理解了许多在机器学习中看似“黑箱”的操作。这本书的价值在于，它能够将看似复杂的信号处理概念，用一种非常清晰、易懂的方式呈现出来，并且这些基础知识对于理解和应用许多现代机器学习算法，都起到了至关重要的作用。
评分这本书我大概是两年前入手的，当时正是我从纯理论的电子工程专业跨入到信号处理应用领域不久。坦白说，一开始拿到这本《Understanding Digital Signal Processing》的时候，我心里是有点打鼓的。毕竟“数字信号处理”这个名字听起来就充满了复杂的数学公式和晦涩的算法，而我当时的数学基础也只是堪堪及格，对傅里叶变换、Z变换这些概念总是模模糊糊的。拿到书后，我并没有急于从头看到尾，而是根据我当时正在做的项目，翻到与我需求最相关的章节。我记得当时我遇到的一个主要问题是如何在数字系统中有效地滤除噪声，尤其是一些特定频率的干扰。这本书的章节安排就非常合理，它没有上来就抛出一堆公式，而是从信号和系统的基本概念讲起，用非常形象的比喻来解释离散化、采样定理这些核心原理。我印象特别深刻的是它关于“混叠”的解释，作者用了一个非常生动的例子，比如一个快速旋转的车轮在相机快门下看起来反方向旋转，立刻就让我明白了为什么采样频率必须足够高。然后，它开始介绍滤波器，从最简单的移动平均滤波器，到FIR和IIR滤波器，每一种滤波器都详细讲解了其工作原理，并且给出了具体的数学推导，但又不会过于枯燥。它还会展示不同滤波器在实际信号上的滤波效果对比图，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我当时最头疼的就是如何设计一个合适的滤波器，这本书提供了几种常见的滤波器设计方法，并且用相对容易理解的语言解释了它们背后的思想。我记得我曾经花费了好几个晚上，对照书里的例子，在MATLAB里一步步地实现了一个简单的低通滤波器，然后用我采集到的真实噪声信号进行测试，看着那些烦人的高频成分被一点点压制下去，那种成就感是难以言喻的。这本书的优点在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”。它深入浅出，不会因为追求严谨而牺牲可读性，这一点我真的非常赞赏。即使是后来我接触到更深入的DSP理论，回过头来看这本书，依然觉得它提供的基础是如此扎实和清晰。
评分我是一名对图像压缩技术非常感兴趣的学生，在学习过程中，《Understanding Digital Signal Processing》这本书，对我理解压缩算法的底层原理起到了至关重要的作用。很多图像压缩算法，比如JPEG，其核心思想就是利用人眼对不同频率成分的感知差异。这本书对傅里叶变换和离散余弦变换（DCT）的深入讲解，让我清晰地理解了信号在频域的表示。我了解到，图像中的低频成分包含了图像的整体亮度信息和轮廓，而高频成分则包含了图像的细节和纹理。人眼对低频成分的感知比较敏感，而对高频成分的感知则相对较弱。基于这一原理，很多压缩算法会先将图像转换到频域，然后对不同频率的系数进行量化。高频系数通常会被量化得更粗糙，甚至直接丢弃，这样就可以在不显著影响视觉效果的情况下，大幅度减小数据量。这本书还详细介绍了数字滤波器的概念，这对于理解图像的去相关处理非常有帮助。在将图像转换到频域之前，通常需要进行一些预处理，例如去相关处理，以减少像素之间的相关性，从而提高压缩效率。这本书对滤波器原理的介绍，让我能够理解这些预处理步骤背后的思想。此外，书中对采样和量化理论的阐述，也让我明白，在将模拟图像转化为数字图像，以及在压缩过程中对数字信号进行量化时，如何权衡失真和压缩率。它让我理解了为什么选择合适的量化步长是如此重要，以及过度的量化会导致怎样的图像质量下降。这本书并没有直接给出具体的图像压缩算法，但它所提供的坚实的DSP理论基础，让我能够更容易地理解和掌握各种压缩技术背后的数学原理和工程实现。它就像一本“内功心法”，让我能够举一反三，理解更多更复杂的压缩算法。
评分作为一名在音频信号处理领域摸爬滚打了多年的工程师，我对《Understanding Digital Signal Processing》这本书的理解和感悟，随着时间的推移，变得愈发深刻。这本书最让我觉得物超所值的一点，是它对于采样和量化的深入剖析。在音频领域，我们处理的是连续变化的声波，如何将其转化为数字信号，以及在这个过程中会引入哪些失真，是至关重要的。这本书详细解释了奈奎斯特采样定理，不仅仅是陈述公式，更深入地阐述了它背后的物理意义——为什么需要高于信号最高频率两倍的采样率，以及如果违反这个定理会导致怎样的“混叠”现象。在音频处理中，混叠会导致高频成分“折叠”到低频区域，产生刺耳的噪声，这一点通过书中给出的图示和例子，我能够非常清晰地理解。接着，它又讨论了量化误差。模拟信号的幅度是连续的，而数字信号的幅度是离散的，这就必然存在量化误差。这本书解释了均匀量化和非均匀量化，以及它们对信号动态范围和信噪比的影响。对于音频信号，尤其是音乐，其动态范围非常大，从微弱的细节到响亮的爆发声，量化精度的选择直接影响到最终的听感。这本书还对数字滤波器进行了非常全面的介绍。在音频处理中，滤波器无处不在，用于均衡、降噪、混响、音效处理等等。从简单的FIR滤波器到更复杂的IIR滤波器，这本书都提供了清晰的数学模型和设计思路。我特别喜欢它关于滤波器设计中“幅度响应”和“相位响应”的讨论。在音频信号中，相位失真会对声音的瞬态响应和空间感产生影响，理解这一点对于设计高质量的音频系统至关重要。这本书提供的各种滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法等，为我提供了丰富的工具箱，让我能够根据不同的应用需求，选择和设计最合适的滤波器。这本书的内容，即使放在今天来看，依然是音频DSP领域最核心、最基础的知识，它为我打下了坚实的理论基础，让我能够在复杂的音频工程问题中，找到清晰的思路和解决方案。
评分我最近正在深入研究数字图像处理的算法，正好又把《Understanding Digital Signal Processing》这本书拿出来翻了翻，不得不说，这本书在我眼中依然是不可替代的宝藏。虽然我目前关注的领域是二维的图像信号，但DSP的基本原理在其中起着决定性的作用。这本书最吸引我的地方在于它对傅里叶变换的讲解。我承认，初次接触傅里叶变换的时候，感觉就像是在和外星人对话，它的物理意义和数学形式都显得那么遥远。但是，这本书用非常直观的方式，从一维的时域信号出发，逐步引申到二维的图像，然后讲解了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。它不仅解释了为什么傅里叶变换能够将信号从时域转换到频域，更重要的是，它展示了频域分析的强大之处。比如，在图像处理中，低频分量代表了图像的整体轮廓和亮度变化，而高频分量则包含了图像的细节、边缘和纹理。理解了这一点，再去看很多图像增强、去噪、锐化算法，就会豁然开朗。这本书还详细介绍了卷积这个在DSP和图像处理中无处不在的概念。它用非常形象的例子，比如两个信号的叠加，来解释卷积的含义。在图像处理中，卷积操作就是滤波器（或者说核）在图像上滑动，并进行加权求和，这正是很多滤波算法的核心。这本书对各种滤波器的介绍，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们在时域和频域上的响应特性，为我理解图像滤波提供了坚实的基础。我特别喜欢它讨论的关于滤波器设计的一些权衡，比如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等，这些都是在实际应用中需要仔细考虑的参数。即使这本书没有直接讲二维卷积或图像特有的变换（如DCT），但它所建立的扎实的信号与系统理论基础，让我能够更容易地理解和掌握这些更高级的概念。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步解开DSP的奥秘。
评分作为一名对嵌入式系统开发充满热情的初学者，我在学习过程中经常会遇到各种传感器数据处理的难题。《Understanding Digital Signal Processing》这本书，简直是为我量身定制的“秘籍”。我记得刚开始接触一些传感器，比如加速度计、陀螺仪，它们输出的都是连续的模拟信号，需要通过ADC（模数转换器）将其转化为数字信号。这本书对我解释了ADC的工作原理，以及采样定理的重要性。理解了采样定理，我就能明白为什么传感器的数据采集频率不能随意设置，以及设置不当会导致怎样的“混叠”现象，进而影响到我后续的姿态解算或者运动状态识别。接着，这本书详细介绍了数字滤波器的设计和应用。在嵌入式系统中，传感器数据往往会受到各种环境噪声的干扰，例如电磁干扰、机械振动等。如果没有有效的滤波，这些噪声就会直接影响到我程序的计算结果，导致不可靠的输出。这本书让我学会了如何选择和设计适合特定传感器数据的滤波器，比如使用低通滤波器来平滑传感器读数，去除高频噪声，或者使用陷波滤波器来消除特定的工频干扰。我印象特别深刻的是，书中还给出了很多滤波器在不同场景下的应用示例，比如如何在IMU（惯性测量单元）的数据融合中应用卡尔曼滤波器（虽然这本书可能没有直接讲卡尔曼滤波器，但它所介绍的滤波器基础，为我理解更复杂的滤波算法奠定了基础）。此外，这本书对Z变换的讲解，让我理解了离散时间系统的分析方法，这对于我理解传感器数据的动态特性、设计控制算法非常有用。它帮助我理解了系统的频率响应、稳定性等关键概念，这些都是在嵌入式系统开发中，进行算法设计和性能优化的重要依据。这本书不仅仅是理论的堆砌，它更注重原理的清晰讲解和实际应用的联系，让我能够将学到的知识，直接应用到我的嵌入式项目开发中，解决实际遇到的问题。
评分在我开始深入研究语音识别技术之前，对声音信号的处理感到一头雾水。《Understanding Digital Signal Processing》这本书，成为了我理解语音信号复杂性的关键。语音信号的本质是声波，它是一种连续的模拟信号，而语音识别系统则是在数字域中工作的。这本书对我解释了如何将连续的声波信号进行采样和量化，转化为数字信号。它详细阐述了采样定理，让我明白了为什么我们需要以足够高的频率来采集语音信号，以避免高频成分的丢失和混叠。在语音识别中，我们通常关注的是信号的频谱特征，而这本书对傅里叶变换的讲解，可以说是颠覆了我对声音的认知。它告诉我，声音的频谱包含了丰富的信息，例如基频、谐波以及它们随时间的变化。通过傅里叶变换，我们可以将语音信号从时域转换到频域，分析其频率成分。这本书还介绍了短时傅里叶变换（STFT），这对于分析语音信号这种非平稳信号至关重要。STFT能够让我们在不同时间窗口内观察信号的频谱变化，这为提取语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）等特征奠定了理论基础。此外，这本书对滤波器原理的讲解，也为我理解语音信号的预处理提供了思路。例如，在进行语音识别之前，通常需要对语音信号进行去噪，以去除背景噪声。书中介绍的低通、高通、带通滤波器，让我能够选择合适的滤波器来抑制不需要的频率成分，提高语音信号的清晰度。我记得书中还讨论了卷积在信号处理中的作用，这对于理解一些语音增强算法，例如维纳滤波，非常有帮助。这本书为我打开了一扇门，让我从更宏观、更本质的层面，理解了语音信号的处理过程。它不仅仅是关于DSP的理论，更是关于如何用DSP的工具，去理解和处理像语音这样的复杂信号。
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