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这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

这学期DSP的教材，仔细的看了前半本书，后来实在没时间了就看的老师的课件。 之前在国内学习时用的是奥本海默的那本《离散时间信号处理》。这本书与奥本海默版对比，最突出的特色就是与MATLAB的紧密结合（从书名就可以看出）。书中开篇就讲到DSP就是利用计算机进行信号处理，...

我购买《数字信号处理》这本书，是希望能够系统地学习和巩固通信系统中信号调制、解调、信道编码等关键技术。我期待书中能够有清晰的数学推导，解释香农定理、最大似然估计等理论在实际通信中的应用，以及各种数字调制方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）的原理和性能分析。我尤其希望能看到关于OFDM、CDMA等先进多址技术在现代通信系统中的实现细节。然而，这本书的内容方向让我感到非常困惑。它并未深入讲解这些通信理论，而是转向了一个我完全没有预料到的领域——金融工程中的量化交易。书中花了大量篇幅讲解如何利用统计学方法分析股票价格走势，如何构建预测模型，以及如何通过算法交易来获取利润。我读到的是关于时间序列分析、风险管理、投资组合优化等内容，以及如何将一些信号处理的数学工具（比如小波变换、模糊逻辑）巧妙地应用于金融市场数据的分析。虽然这展现了数字信号处理技术的跨学科应用能力，但对于我这样一个对通信系统极度感兴趣的读者来说，这本书无疑是“挂羊头卖狗肉”。我无法从中学到任何与通信系统相关的知识，这让我觉得非常不值，也让我对“数字信号处理”这个书名产生了深深的怀疑。

我是一名对机器人技术和自动化控制领域非常感兴趣的学生，所以我选择了《数字信号处理》这本书，期望它能帮助我理解传感器数据融合、运动控制、路径规划等方面涉及的信号处理技术。我本来以为会看到关于卡尔曼滤波、PID控制、以及一些传感器噪声抑制算法的详细介绍。我还期待能够了解到如何处理来自编码器、陀螺仪、摄像头等传感器的数据，并将其转化为机器人精确的运动指令。然而，这本书的内容让我大跌眼镜，它几乎没有涉及机器人控制的核心理论，而是拐了个大弯，深入探讨了“虚拟现实（VR）与增强现实（AR）”的技术。书中详细阐述了三维重建、姿态估计、环境感知、以及如何将虚拟信息叠加到真实世界中的技术细节。我还看到了关于实时渲染、用户交互反馈以及人机耦合模型的内容。这些技术无疑非常前沿和有趣，也确实涉及到对大量数据的实时处理，但与我最初期望的机器人控制信号处理完全是两码事。这让我感到非常意外，并且花费了大量时间去理解一个与我学习目标毫不相关的领域。这本书的书名似乎过于宽泛，未能准确反映其核心内容。

我一直对音乐制作和音频处理非常着迷，所以《数字信号处理》这个书名立刻吸引了我。我设想这本书会详细讲解如何通过数字滤波器来塑造声音的音色，如何进行混响、延迟等效果的实现，甚至包括一些音频压缩和噪声消除的原理。我期待能看到关于采样率、量化误差的深入讨论，以及它们对音质的影响。然而，当我开始阅读时，我惊讶地发现，书中关于声音和音乐的篇幅少之又少。取而代之的是大量的关于图像处理、模式识别以及生物医学信号分析的案例。书中详细阐述了边缘检测、图像增强、特征提取等技术，并将其应用于医学影像分析，例如检测肿瘤、识别病变等。我还读到了关于机器学习模型在这些领域中的应用，以及如何利用这些技术来提高诊断的准确性和效率。虽然这些内容本身非常有价值，并且展现了数字信号处理的广泛应用，但它完全偏离了我最初对音乐音频领域的期待。这本书更像是一本关于“如何从各种类型的数据中提取有意义信息”的通用指南，而不是我所期望的专注于特定领域的音频处理手册。我有些失望，但也承认书中关于图像和生物医学信号的讲解确实非常细致和有深度，只是不是我想要的那一类。

这本书的书名是《数字信号处理》，但我拿到手里仔细翻阅后，却发现它似乎更侧重于一种叫做“泛在计算”的理念。我本来满心期待地想深入了解离散傅里叶变换、卷积定理这些核心概念，以及它们在实际中的应用，例如滤波器设计、谱分析等等。然而，这本书并没有太多篇幅去详细阐述这些经典的内容。相反，它花了大量的笔墨来探讨信息如何在无处不在的计算节点之间流动、交互，以及如何通过智能的调度和管理来优化整个信息处理的流程。我读到的更多是关于传感器网络、物联网设备的数据采集、边缘计算的架构，以及这些设备如何协同工作，形成一个庞大的、动态变化的计算环境。书中关于“数据洪流”的描述，以及如何从中提取有价值信息的部分，也让我联想到了一些机器学习的初步概念，但它并未深入到具体的算法实现，而是更偏向于一种宏观的系统设计思路。总的来说，如果你想找一本关于传统数字信号处理理论的书，这本书可能不太符合你的预期。但如果你对如何构建一个高度互联、智能化的信息处理系统感兴趣，那么其中关于泛在计算的探讨，或许能给你带来一些启发。我感到有些意外，但也尝试从新的角度去理解作者的意图，虽然这与我最初的购书目的有所偏差。

我是一名对计算机视觉和图像识别领域有着浓厚兴趣的研究生，所以我毫不犹豫地购买了《数字信号处理》这本书，我以为它会深入讲解图像的傅里叶变换、边缘检测、特征提取等经典算法，以及卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像处理中的应用。我期待能够看到详细的数学推导和实际案例分析，帮助我理解图像的底层表示和处理机制。然而，当我翻开书页，我发现这本书的内容方向让我大失所望。它并没有专注于图像处理，而是将重心放在了“分布式系统”和“云计算”的理论与实践上。书中详细阐述了如何构建高可用、可扩展的分布式系统，包括负载均衡、数据一致性、容错机制等关键技术。我还读到了关于微服务架构、容器化部署以及云原生应用开发的内容。虽然这些领域也涉及到大量的数据处理和管理，但与我最初想要学习的计算机视觉信号处理技术完全不相关。这本书的书名似乎存在很大的误导性，它更像是一本关于分布式系统架构和云计算技术的入门指南，而非我所期望的关于数字信号处理在计算机视觉领域的深入探讨。

老实说我当初没看懂这本书的思路，还是年轻的时候姿势水平过于低下啊。不过写得没有奥本海姆清楚，这点是真的

老实说我当初没看懂这本书的思路，还是年轻的时候姿势水平过于低下啊。不过写得没有奥本海姆清楚，这点是真的

老实说我当初没看懂这本书的思路，还是年轻的时候姿势水平过于低下啊。不过写得没有奥本海姆清楚，这点是真的

期末为难死我????

期末为难死我????