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出版者:清华大学

作者:程佩青

出品人:

页数:455

译者:

出版时间:2007-2

价格:44.50元

装帧:

isbn号码:9787302139973

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
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• 滤波器设计
• 频域分析
• 系统响应
• 采样定理
• 时域分析
• 数字滤波

《信号的奥秘：从理论到实践的探索》 本书旨在为读者构建一个坚实的信号处理基础，深入浅出地剖析信号的内在规律，并引导大家将其应用于各种实际场景。我们并非提供一套僵硬的教材，而是希望通过一系列精心设计的篇章，激发读者对信号世界的求知欲，培养独立思考和解决问题的能力。 第一部分：信号的基石——感知与理解 在现代科技的浪潮中，信息无处不在，而信号正是承载这些信息的载体。本部分将从最直观的层面入手，引导读者认识信号的本质。我们将探讨不同类型的信号，包括连续时间信号和离散时间信号，理解它们在时间和幅度上的特性。通过生动形象的例子，例如人声的声波、图像的像素变化、温度的实时波动等，让读者体会到信号的普遍性与多样性。 我们将深入研究信号的基本运算，如加法、乘法、积分和微分，并解释这些运算在信号处理中的物理意义。例如，积分运算如何描述信号的累积效应，微分运算如何反映信号的变化速率。通过对这些基础运算的掌握，读者将为后续更复杂的信号分析打下坚实的基础。 此外，我们还将引入信号的频谱概念。这是理解信号在频率域特性的关键。我们将解释傅里叶级数和傅里叶变换的原理，说明如何将一个时域信号分解成其包含的各种频率成分。这如同解构一首乐曲，理解其中包含的不同音符和节奏。掌握频谱分析，意味着我们能够“看到”信号隐藏的频率信息，这对于滤波、调制解调等应用至关重要。 第二部分：信号的变换——捕捉与重构 信号的分析往往需要在不同的域（如时域和频域）之间进行转换，以揭示不同的信息。本部分将重点介绍几种强大的信号变换工具，帮助读者实现这种跨域分析。 我们将详细讲解傅里叶变换在实际中的应用，包括如何利用傅里叶变换来分析信号的频率成分，识别噪声，以及实现频谱分析。读者将学习如何利用离散傅里叶变换（DFT）来处理实际的离散时间信号，并理解快速傅里叶变换（FFT）算法的高效性。 除了傅里叶变换，我们还将探讨其他重要的信号变换。例如，拉普拉斯变换，它在分析线性时不变系统（LTI系统）的动态特性时具有无可替代的优势。我们将解释拉普拉斯变换如何将微分方程转化为代数方程，极大地简化了系统的分析和设计。 小波变换作为一种更为现代和灵活的信号分析工具，也将被重点介绍。与傅里叶变换只能提供全局的频率信息不同，小波变换能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息。这意味着我们可以更精确地定位信号中的瞬态事件，例如信号的突变、尖峰等。本书将通过实例展示小波变换在图像压缩、特征提取等领域的强大能力。 第三部分：系统的响应——互动与演化 信号并非孤立存在，它们往往通过各种系统进行处理和传输。本部分将聚焦于信号与系统的互动关系，深入理解系统的特性及其对信号的影响。 我们将介绍线性时不变（LTI）系统的概念，这是信号处理领域中最重要的一类系统。我们将深入研究LTI系统的冲激响应和阶跃响应，理解它们如何表征系统的行为。通过卷积运算，我们将展示如何利用系统的冲激响应来预测系统对任意输入信号的输出。 我们还将探讨系统的频率响应，即系统对不同频率信号的增益和相位变化。这将帮助读者理解滤波器的工作原理，例如低通滤波器如何允许低频信号通过，而高频信号被抑制；高通滤波器又如何恰恰相反。我们将分析各种滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫滤波器）的设计原则和特性，并讨论它们在实际应用中的选择。 此外，本书还将触及反馈系统和稳定性分析。理解系统中的反馈机制如何影响信号的传输和系统的响应，以及如何确保系统在各种输入下都能保持稳定。 第四部分：信号的重塑——增强与还原 在实际应用中，我们常常需要对信号进行处理，以增强其有用信息，去除噪声，或者从不完整的数据中恢复原始信号。本部分将聚焦于这些信号的重塑技术。 我们将介绍各种滤波技术，包括数字滤波器（FIR滤波器和IIR滤波器）的设计方法。读者将学习如何根据实际需求，设计出能够有效抑制噪声、提取特定频率成分的滤波器。我们还将探讨自适应滤波器的概念，这种滤波器能够根据信号的变化自动调整其参数，从而实现更优异的性能。 本书还将深入探讨信号的采样和重建。理解奈奎斯特采样定理的重要性，以及如何通过采样将连续时间信号转换为离散时间信号。同时，我们将讲解如何利用插值技术，在离散数据点之间恢复出连续的信号波形。 此外，本书还将涉及信号的压缩技术，例如预测编码和变换编码。理解这些技术如何通过去除冗余信息来减小信号的数据量，从而实现高效的存储和传输。 第五部分：实际应用——触手可及的智慧 理论知识最终需要落脚于实践。本部分将通过一系列生动的案例，展示信号处理技术在各个领域的广泛应用。 我们将探讨音频信号处理，例如回声消除、降噪、语音识别等。读者将了解这些技术如何让我们的通信更加清晰，让机器更好地理解我们的语言。 在图像和视频处理领域，我们将展示信号处理技术如何实现图像增强、边缘检测、特征提取、视频压缩等。从数码相机到高清电视，信号处理无处不在，它让我们的视觉体验更加丰富多彩。 我们还将触及通信系统，例如无线通信中的调制解调技术、信道编码和解码。理解这些技术如何确保我们能够可靠地传输数据，即使在复杂的通信环境中。 此外，我们还会简要介绍信号处理在医学（如心电图、脑电图分析）、金融（如时间序列分析）以及科学研究中的应用，展现信号处理作为一项核心技术，为各行各业的发展提供驱动力。 《信号的奥秘：从理论到实践的探索》并非仅仅是一本书，它是一次关于信号世界的发现之旅。我们鼓励读者带着好奇心，动手实践，去感受信号的魅力，去解决现实世界中的问题。

评分☆☆☆☆☆

我想想， 这本书都写了什么？ 就剩下什么卷积了。 数字信号的各种变换 傅氏拉氏 时域频域 好像在昨天 有意思啊！

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这次选择《数字信号处理教程》，更多的是一种对知识的渴求和对自我提升的期盼。我深知，在当今快速发展的科技领域，持续学习和掌握新技能是保持竞争力的关键。数字信号处理作为一门基础而又核心的学科，其应用领域之广、技术更新之快，都让我感到既兴奋又充满挑战。我希望这本书能够为我提供一个全面而深入的学习框架，帮助我系统地梳理和掌握数字信号处理的理论知识，并在此基础上，进一步探索其在不同领域的实际应用。我渴望通过这本书，能够提升自己的分析问题、解决问题的能力，并在未来的学习和工作中，能够游刃有余地运用数字信号处理的强大力量，创造出有价值的成果。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初学者，我在选择学习资源时，最看重的是其易于理解和循序渐进的讲解方式。我曾尝试过阅读一些其他关于数字信号处理的书籍，但往往因为概念过于抽象，或者跳跃性太强，导致难以深入理解。因此，我非常希望能从这本《数字信号处理教程》中找到一条清晰的学习路径。我期待书中能够用通俗易懂的语言，配合清晰的图示和例题，逐步引导我掌握傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等核心概念。我相信，扎实的基础是构建更复杂知识体系的关键，只有将每一个概念都理解透彻，才能为后续的学习打下坚实的基础。我希望能在这本书的陪伴下，一步一个脚印地爬升，最终能够自信地应对各种数字信号处理的挑战。

评分☆☆☆☆☆

从我翻阅过的少数几页来看，这本书的版式设计十分精良，字体大小适中，排版清晰，这对于长时间阅读来说，无疑大大减轻了眼睛的疲劳。而且，其中穿插的插图和图表，设计得非常直观，能够很好地辅助理解那些比较抽象的数学概念。我尤其关注的是，书中的内容是如何组织安排的，是否能够逻辑清晰地将各个章节串联起来，形成一个完整的知识体系。我知道数字信号处理涉及大量的数学公式和推导，如果能够将这些数学工具与实际的信号处理过程紧密结合，而不是枯燥地呈现数学理论，那将大大提高学习的趣味性和实用性。我希望能在这本书里找到一种能够将理论与实践巧妙融合的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《数字信号处理教程》的期待，更多的是源于其在技术前沿的地位。当前，人工智能、机器学习、大数据分析等新兴领域的发展，都与数字信号处理息息相关。掌握先进的信号处理技术，不仅能提升我解决当前问题的能力，更能让我站在技术发展的前沿，预见未来的趋势。我特别关注的是书中是否能够涵盖一些最新的算法和应用，例如在图像识别、自然语言处理、生物医学信号分析等方面的实际案例。我知道，理论的学习固然重要，但如果能够结合实际的应用场景，理解这些抽象概念是如何转化为解决现实世界问题的强大工具，那么学习的动力和效果将会倍增。我希望这本书能给我带来一些“惊喜”，让我看到数字信号处理在各个领域所展现出的无限可能性，并激发我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理教程》的封面设计简洁大气，封面上跃动的波形图案仿佛预示着书中内容的精彩纷呈。我之所以选择了它，主要是看中了“教程”这个词，期望能够系统、深入地学习数字信号处理这一复杂而迷人的学科。我一直对声音、图像以及各种信号的背后原理充满好奇，尤其是在当今这个信息爆炸的时代，对数字信号处理技术的掌握，无疑能够为我打开一扇了解世界运转奥秘的新窗口。想象一下，我们日常听到的音乐、看到的电影、使用的通信设备，都离不开这项技术。因此，我抱着极大的热情，渴望通过这本书，搭建起扎实的理论基础，并最终能够将其应用于实际的工程问题中，解决那些曾经让我感到困惑的挑战。这本书不仅仅是一本教材，更像是我通往数字信号处理殿堂的一张门票，我相信它会引导我一步步探索其中的奥秘，领略其无穷的魅力。

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不知道是写给谁看 太乱了~

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写得不怎么好，还都是C的代码。。。

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前半句重复3遍后半句重复4遍。。。大概是太紧张了囧哩个囧。。。不过期末蛮水，不挂人。。

评分☆☆☆☆☆

国内的教材中，这本最好。FML我干吗要学这种东西啊！浪费时间，NC大学

评分☆☆☆☆☆

dft dtft dfs fft.....ri