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出版者:北京蓝色畅想图书发行有限公司（原高等教育出版社）

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:24.00元

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isbn号码:9787040068351

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《数字信号处理基础与应用》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理（DSP）理论框架与实践指南。全书内容结构严谨，逻辑清晰，从最基本的信号与系统理论入手，逐步过渡到现代DSP的核心技术，并结合实际工程案例，展示理论在现实世界中的强大应用能力。本书不仅涵盖了离散时间信号与系统的基本概念、Z变换、线性时不变（LTI）系统的分析与设计，更深入探讨了数字滤波器的设计（含FIR与IIR）、快速傅里叶变换（FFT）及其在频域分析中的应用，以及现代同步与估计理论在DSP中的角色。 第一部分：信号与系统基础 本部分奠定了数字信号处理的数学基础。首先，详细阐述了连续时间信号与离散时间信号的表示方法、采样定理的物理意义与数学推导，强调了数字化的重要性。 离散时间信号与系统： 深入分析了周期序列、指数序列、冲激序列等基本信号的性质。对线性、时不变、因果性、稳定性等系统特性进行了严谨的定义和检验方法。 Z变换： Z变换作为分析离散时间系统的核心工具，本书对其定义、基本性质（如时移、卷积、微分等）进行了详尽的推导。特别关注了收敛域（ROC）的概念，并系统梳理了常见信号Z变换对及其性质，这是理解系统稳定性和因果性的关键。 线性时不变系统分析： 重点讲解了离散时间系统的卷积和差分方程表示。通过Z变换，展示了如何利用传递函数H(z)来分析系统的频率响应、阶数和稳定性。 第二部分：数字滤波器设计与实现 数字滤波器是DSP应用中最核心的部分之一。本部分将理论分析与实际设计紧密结合。 滤波器概述： 区分了FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的结构、优缺点及其适用场景。 FIR 滤波器设计： 详细介绍了窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的原理与截断误差分析。同时，深入讲解了频率采样法和Parks-McClellan算法（最小二乘法优化），使读者能设计出具有特定最优性能的滤波器。 IIR 滤波器设计： 基于连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）的设计，重点讲解了双线性变换法（Bilinear Transformation）的数学原理、预畸变（Prewarping）的应用，以及如何精确地将模拟原型转换为数字滤波器，并分析了其稳定性和非线性相位的特性。 滤波器结构： 介绍了直接型、级联型、并行型等不同实现结构，并分析了定点运算环境下量化噪声和溢出对实际系统性能的影响，提供了有限字长效应的初步分析方法。 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）与频域分析 本部分聚焦于信号在频域的表示与处理，这是现代通信、语音处理和图像分析的基础。 DFT与FFT： 详尽推导了DFT的定义及其与Z变换的关系。重点剖析了快速傅里叶变换（FFT）的原理，特别是基2时间抽取（Decimation-in-Time, DIT）和频率抽取（Decimation-in-Frequency, DIF）算法的蝶形运算结构，强调了FFT在计算效率上的巨大优势。 频谱分析： 讨论了DFT的周期性、线性周期延拓引入的频谱泄漏问题，并介绍了使用不同的窗函数（如三角窗、高斯窗）来缓解泄漏的方法。同时，区分了功率谱密度（PSD）的估计方法，如周期图法和改进的Welch平均法。 频率响应分析： 通过DFT，直观展示了LTI系统对不同频率分量的调制效果，加深了读者对滤波器频率响应曲线的理解。 第四部分：先进主题与DSP应用 本部分扩展到更具挑战性和实用性的DSP领域。 多速率信号处理： 介绍了抽取（Decimation）和内插（Interpolation）技术，重点分析了采样率转换器（SRC）的设计，包括使用低通滤波器进行抗混叠和去除镜像频率的操作，这在软件定义无线电（SDR）中至关重要。 自适应滤波： 引入了系统辨识和噪声消除的基本概念。详细讲解了最小均方（LMS）算法的原理、收敛速度分析及其在回声消除和信道均衡中的应用，展示了系统参数如何根据输入信号自适应调整。 数字滤波器组与小波变换： 提供了信号多分辨率分析的初步介绍，简述了正交镜像滤波器组（QMF）在信号分解与重构中的作用，为理解小波变换的离散实现奠定了基础。 特色与目标读者： 本书的特点在于理论推导的严谨性和工程实践的紧密结合。每章末尾均附有详尽的习题，旨在巩固读者的数学理解和设计能力。书中穿插了大量Matlab/Python等工具的仿真示例，使读者能够直观验证算法的有效性。 本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的高年级本科生和研究生作为教材或参考书，也为从事信号处理算法开发和系统实现的工程师提供了一本扎实的参考手册。通过系统学习，读者将能够熟练掌握现代DSP系统的设计、分析与实现技术。

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这本书的理论深度毋庸置疑，它大量引用了经典文献，为各个研究步骤奠定了坚实的理论基石。 我可以感受到作者在学术渊源上的扎实功底，每一个论点背后都有文献支撑，这确保了书内容的权威性。 但是，在将这些宏大的理论体系“翻译”成适合本科或硕士阶段学生可操作的步骤时，转化率显得有些低。 很多理论概念，比如“范式转移”、“本体论假设”等，在书中被解释得非常透彻，但接下来如何将这些抽象的概念转化为一个可测试、可论证的实证研究框架，书中的衔接部分显得比较突兀和跳跃。 我本期望它能提供一些“桥梁”，比如展示如何从康德的某个哲学思想出发，推导出一个可量化的问卷设计维度。 此外，这本书似乎完全忽略了项目管理的时间维度，没有对不同阶段所需投入的时间比例给出任何建议，这对于时间管理能力尚弱的学生来说，是个致命的缺陷。 一本实用的指南，除了理论和方法，还必须包含对时间、资源和心理状态的管理策略，这本书在这些“软技能”方面的缺失，让它的实用价值打了折扣。

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这本书的语言风格，用一个词来形容，那就是“老派的严谨”。 句子结构冗长且充满修饰语，仿佛每一个词语都经过了反复的推敲，生怕泄露了半点不确定的信息。 对于习惯了网络时代快节奏、高密度信息的我来说，阅读过程需要极高的专注力来梳理其复杂的逻辑链条。 我尝试着去理解作者试图构建的那个“理想化的研究范式”，它无疑是完美无缺的，逻辑上无懈可击。 但问题在于，现实中的研究过程总是充满了“意外”和“妥协”。 我个人更欣赏那种带有个人色彩、充满生命力的写作方式，比如那些在具体方法论阐述中穿插的作者的个人感悟和经验总结。 这本书里缺少了这种“人味儿”。 我在寻找的是那种可以让我感到“原来我的困惑是正常的，原来大家都会遇到这个问题”的共鸣，从而获得继续前行的勇气。 这本书提供的知识是可靠的，毋庸置疑，但它似乎过于强调“标准答案”，而忽略了“过程的艺术”。 如果能增加一些对话体、访谈录的形式，去呈现不同导师和学生的真实心路历程，我想它会更具有感染力和实用价值。

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从目录上看，这本书的章节划分非常清晰，从绪论到结论，似乎完全遵循了标准的学术论文结构。 这种结构上的工整性，对于初次接触大型学术写作的学生来说，无疑是一种安慰，它提供了一个清晰的地图。 然而，当我真正进入到“技术实现与验证”这一核心章节时，我发现它对特定软件或工具的使用说明过于简略，简直就像是说明书的摘要。 比如，在数据可视化这一块，虽然提到了重要性，但对于Python中Matplotlib或Tableau等主流工具的具体函数应用，仅仅是一带而过，没有提供可复制的代码示例。 这让我感到有些失望，因为在实际操作中，往往是这些具体的“怎么做”的细节，才是卡住我们进度的最大障碍。 我们需要的不是再一次被告知“要用统计学方法”，而是“在这个特定的数据分布下，你应该选择哪种统计检验，以及如何用R语言实现它”。 这本书似乎更侧重于“做什么”，而对“如何做”的细节探讨明显不足，留下了一个巨大的实操空白等待读者自行去填补，这与它“高等教育毕业设计”的定位似乎有些错位了。

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这本书的装帧设计实在是太粗犷了，封面那深沉的墨绿色，配上那有些过时的宋体字，第一次在书店看到它的时候，我差点以为是哪个年代久远的教材被重新印刷了。 翻开内页，纸张的质感也显得有些单薄，油墨的味道在鼻尖萦绕，仿佛能嗅到图书馆里陈旧书籍特有的气息。 内容上，我对它充满了好奇，毕竟“高等教育”的字眼就带着一种严肃和厚重的分量。 我期待在这本书里找到一些关于学术规范、研究方法论的系统阐述，毕竟我们这个阶段的学习，最缺的可能就是那种条理清晰、可以作为工具书来查阅的宝典。 尤其是对于那些刚刚从理论学习转向实际项目操作的学子来说，一本好的指南简直是雪中送炭。 我希望它能详尽地剖析选题的艺术，如何从浩瀚的知识海洋中精准定位一个既有理论价值又具实践意义的课题，而不是那种泛泛而谈的套话。 再者，实验设计、数据采集与分析的流程，如果能配上一些详实的案例分析，那就更完美了，最好是那种不同学科领域都能有所借鉴的通用性框架，能让人一看就懂，拿来就能上手。 这种入门级的指导，往往比那些高深的理论著作更能解燃眉之急。 当然，如果排版上能更现代化一些，多用一些图表和流程图来辅助说明复杂的过程，阅读体验一定会大大提升。

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当我抱着一种近乎朝圣般的心态翻开这本书时，我立刻被它那近乎百科全书式的覆盖面给镇住了。 它似乎想包罗万象，从最基础的文献检索技巧，到如何应对答辩时的突发状况，每一个环节似乎都有所提及。 然而，正是这种“大而全”的企图，导致了许多关键内容的深度显得有些不足，像是蜻蜓点水，未能真正沉下去。 举个例子，在讨论创新性这一核心要素时，书中只是笼统地提到了“要有突破”，但对于如何量化“突破”的程度，或者在资源有限的情况下如何巧妙地构造出创新点，这些实操层面的诀窍却语焉不详。 我更期待看到一些真实的“失败案例分析”，那些充满泥泞和挫折的真实项目，它们教会我们的，往往比那些光鲜亮丽的成功范本多得多。 毕竟，毕业设计的过程，十之八九都伴随着无数次的推翻与重构，了解前人是如何爬出那些技术陷阱的，比知道正确答案是什么更有价值。 我试图从中寻找一些关于跨学科合作的智慧，毕竟现代的许多重大课题都不是单一学科能独立解决的，如何有效沟通，如何整合不同领域的知识体系，这本书似乎只是轻轻带过，没有深入展开。 坦白说，这本书更像是一份结构清晰的“Checklist”，而非一本可以激发深度思考的“引路明灯”。

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