Digital Signal Processing, Second Edition enables electrical engineers and technicians in the fields of biomedical, computer, and electronics engineering to master the essential fundamentals of DSP principles and practice. Many instructive worked examples are used to illustrate the material, and the use of mathematics is minimized for easier grasp of concepts. As such, this title is also useful to undergraduates in electrical engineering, and as a reference for science students and practicing engineers. The book goes beyond DSP theory, to show implementation of algorithms in hardware and software. Additional topics covered include adaptive filtering with noise reduction and echo cancellations, speech compression, signal sampling, digital filter realizations, filter design, multimedia applications, over-sampling, etc. More advanced topics are also covered, such as adaptive filters, speech compression such as PCM, u-law, ADPCM, and multi-rate DSP and over-sampling ADC. New to this edition: MATLAB projects dealing with practical applications added throughout the book; new chapter (chapter 13) covering sub-band coding and wavelet transforms, methods that have become popular in the DSP field; new applications included in many chapters, including applications of DFT to seismic signals, electrocardiography data, and vibration signals; all real-time C programs revised for the TMS320C6713 DSK; covers DSP principles with emphasis on applications to communications and control; discusses implementation of DSP algorithms in hardware and software; chapter Objectives, worked examples, and end of chapter exercises aid the reader in grasping key concepts and solving related problems; and website with MATLAB programs for simulation and C programs for real-time DSP. New to this Edition: MATLAB projects dealing with practical applications added throughout the book; new chapter (chapter 13) covering subband coding and wavelet transforms, methods that have become popular in the DSP field; new applications included in many chapters, including applications of DFT to seismic signals, electrocardiography data, and vibration signals; and all real-time C programs revised for the TMS320C6713 DSK.
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**评测三:** 我是一名在校的学生,最近正在学习数字信号处理相关的课程,所以对市面上相关的教材和参考书都有一定的了解。《Digital Signal Processing》这本书带给我的最大感受是它的“全面性”。它几乎涵盖了数字信号处理领域所有核心的知识点,从最基础的离散时间信号和系统,到傅里叶变换、Z变换、滤波器设计,再到更进阶的自适应滤波和谱估计,几乎没有遗漏。而且,每个章节的衔破也衔接得非常自然,仿佛有一条清晰的主线贯穿始终。我尤其喜欢书中在讲解每个概念时,都伴随着大量的数学推导和定理证明。虽然有时候会觉得推导过程有些复杂,但正是这些严谨的推导,让我能够真正理解每个公式的由来,而不仅仅是记住它。此外,书中还为我提供了很多不同应用场景下的案例分析,这让我看到理论知识是如何在实际工程中发挥作用的。例如,在讲解图像处理时,书中就通过具体的例子,展示了如何利用滤波器来增强图像细节或去除噪声。这种理论与实践相结合的方式,极大地激发了我学习的兴趣,也让我对这个领域的应用前景有了更清晰的认识。
评分**评测二:** 这本书的装帧设计就给我一种专业感,厚重的纸张,清晰的字体,给人一种值得细细品读的感觉。在我翻阅《Digital Signal Processing》的过程中,我最深刻的感受就是它对概念的解释力度。很多时候,在学习一个新的技术领域时,最让人头疼的就是那些晦涩难懂的术语和抽象的概念。这本书在这方面做得相当出色。它并没有简单地罗列定义,而是通过丰富的例子和图示,将抽象的概念具象化。比如,在讲解采样定理的时候,作者并没有仅仅给出公式,而是通过一个生动的比喻,让我明白了为什么我们需要以奈奎斯特速率进行采样,以及采样不足会导致怎样的失真。这种“润物细无声”的教学方式,让我对信号处理的本质有了更深的理解。而且,书中对不同算法的对比和分析也十分到位。当介绍到几种不同的滤波算法时,作者不仅详细阐述了它们的原理,还对比了它们在计算复杂度、滤波效果和适用场景上的差异。这对于我这种需要根据具体需求选择合适算法的人来说,提供了非常有价值的参考。我感觉这本书不仅仅是在传授知识,更是在培养我的批判性思维和解决问题的能力,让我学会如何从多个角度去审视一个问题,并找到最优的解决方案。
评分**评测六:** 坦白说,我对《Digital Signal Processing》这本书的初印象是“深度”。它并非是一本泛泛而谈的入门读物,而是对数字信号处理的每一个关键点都进行了深入的挖掘。我在阅读中,常常会发现作者在讲解一个概念时,会追溯到其更深层次的数学原理,并给出严谨的证明。这对于我这种希望深入理解事物本质的读者来说,是非常宝贵的。书中的许多章节都充满了精巧的数学推导,例如在讲解Z变换时,作者就详细地分析了Z变换的收敛域,以及它与拉普拉斯变换的关系。这种严谨的学术风格,让我对书中内容的可靠性充满了信心。同时,书中也并没有完全沉浸在纯粹的理论海洋中,而是适时地穿插了一些工程上的考量,比如在讨论量化误差时,作者就分析了它对信号质量的影响,并给出了一些减小量化的方法。这种理论与实践的结合,让我感受到这本书的实用价值,也为我将来从事相关工作打下了坚实的基础。
评分**评测一:** 老实说,当我拿到这本《Digital Signal Processing》时,我带着一种既期待又有些许忐忑的心情。期待是因为我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣,希望能够系统地学习并深入理解其中的奥秘。而忐忑,则是因为我之前接触过一些理论性极强、公式堆砌的书籍,读起来枯燥乏味,让人望而却步。《Digital Signal Processing》这本书在我看来,则试图在理论深度和实践应用之间找到一个微妙的平衡点。书的开篇,从信号与系统的基本概念入手,循序渐进地讲解了离散时间信号的特性、傅里叶变换的原理以及卷积的概念。我特别欣赏作者在解释傅里叶变换时所采用的类比,虽然不是直接涉及书本内容的细节,但这种方式大大降低了初学者的门槛,让我能够相对轻松地理解信号在频域的表示方式。书中对于各种变换的推导过程也相当严谨,每一步都清晰明了,没有跳跃式的讲解,这对于我这种需要反复琢磨才能理解概念的读者来说,简直是福音。此外,书中穿插的一些算法的伪代码,也让我对这些理论知识有了更直观的认识,虽然我还没有深入到实际编码的阶段,但这些代码片段已经为我指明了前进的方向,让我看到了将理论转化为实际应用的可能性。总的来说,这本书给我留下了“扎实”和“有条理”的初步印象,为我后续深入学习打下了坚实的基础。
评分**评测八:** 当我翻开《Digital Signal Processing》这本书时,我首先被它清晰的图示和表格所吸引。在学习数字信号处理这样一门抽象的学科时,直观的图形和清晰的表格能够极大地帮助我们理解概念。书中在讲解离散时间信号的表示时,就使用了大量的波形图,让我能够直观地看到信号随时间的变化。而在讲解傅里叶变换时,书中则通过频谱图,清晰地展示了信号在频域的分布。这种“图文并茂”的教学方式,让我觉得学习起来并不枯燥,反而充满了乐趣。我特别欣赏书中对滤波器设计过程的详细介绍。作者通过分步指导的方式,让我一步步地了解如何根据滤波器类型、通带、阻带的频率要求,以及允许的纹波,来设计出符合要求的滤波器。书中还提供了一些设计准则和经验公式,这对于初学者来说,无疑是巨大的帮助。这本书让我感受到,学习一门复杂的学科,也可以是循序渐进、充满乐趣的过程。
评分**评测十:** 在我接触《Digital Signal Processing》这本书之前,我对数字信号处理的理解大多停留在一些零散的概念层面。这本书则系统地将这些概念串联起来,并为我勾勒出了整个数字信号处理的知识体系。我发现书中对各种信号处理算法的讲解都非常到位,不仅仅是给出了算法的描述,还会深入分析其背后的数学原理和在实际应用中的优缺点。例如,在讲解自适应滤波器时,书中就详细介绍了LMS算法和RLS算法,并对它们的收敛速度和计算复杂度进行了对比分析。这让我能够根据不同的应用场景,选择最合适的算法。此外,书中还涉及了一些更高级的主题,比如谱估计和模式识别。虽然我目前对这些主题的理解还不够深入,但这本书为我提供了一个探索这些更广阔领域的入口,让我看到了数字信号处理的无限可能性。总而言之,这本书是一本能够带领我从入门到进阶的优秀教材。
评分**评测七:** 作为一名曾经在相关领域有过一些实践经验的工程师,我拿到《Digital Signal Processing》时,更多的是抱着一种“验证”和“补充”的心态。然而,这本书却给了我不少惊喜。它在讲解一些经典算法时,提供了一些我之前没有留意到的细节和解释角度。例如,在讨论卷积定理时,书中就从不同的角度分析了时域和频域卷积的关系,并给出了不同应用的例子。让我印象深刻的是,书中在讲解离散傅里叶变换(DFT)的计算时,不仅提到了FFT(快速傅里叶变换),还对FFT的算法思想进行了详细的阐述,并分析了其计算效率的优势。这对于我这种需要优化计算性能的工程师来说,非常有指导意义。此外,书中还对一些现代信号处理技术,比如小波变换,进行了初步的介绍。虽然篇幅不长,但它让我看到了这个领域不断发展的趋势,也为我开辟了新的学习方向。总而言之,这本书的专业性和前瞻性,都让我觉得物超所值。
评分**评测五:** 当我开始阅读《Digital Signal Processing》时,我最先注意到的就是它在章节组织上的清晰度。每个章节都围绕着一个明确的主题展开,并且有清晰的引言和总结。这种结构化的呈现方式,让我在阅读时能够快速把握每部分的重点,也更容易回顾和复习。我尤其对书中关于滤波器设计的讨论印象深刻。从无限冲激响应(IIR)滤波器到有限冲激响应(FIR)滤波器,作者都详细讲解了它们的原理、设计方法和优缺点。书中提供的设计步骤和相应的数学工具,让我觉得即使是复杂的滤波器设计任务,似乎也变得触手可及。而且,书中在讲解滤波器设计时,还结合了实际的应用需求,比如音频信号处理和通信系统中的滤波应用,这使得我对滤波器的实际作用有了更深刻的理解。此外,书中对统计信号处理的介绍也让我耳目一新。虽然我之前对这部分内容接触不多,但作者用通俗易懂的语言,结合实际例子,让我理解了自相关函数、功率谱密度等概念的重要性,以及它们在信号分析和系统辨识中的应用。
评分**评测九:** 我是一位在电子工程领域有一定学习背景的学生,对于数字信号处理有着浓厚的兴趣。《Digital Signal Processing》这本书,给我一种“严谨且易懂”的独特感受。它在保持数学严谨性的同时,也注重用清晰的语言和恰当的比喻来解释概念,这对于我这样一个需要理解理论和推导过程的学生来说,非常重要。例如,在讲解Z变换的收敛域时,作者就通过类比复平面的概念,让我更容易理解不同区域对系统稳定性的影响。书中的数学推导过程,虽然有时会有些长,但作者的讲解逻辑清晰,每一步都有明确的数学依据,这让我能够跟随他的思路,一步步地理解整个推导过程。我尤其赞赏书中在讲解采样定理和重建定理时,对理想采样和实际采样的区别进行了详细的说明,这让我对数字信号处理的理论基础有了更深刻的认识。这本书为我提供了一个坚实的理论基础,让我对后续更深入的学习充满了信心。
评分**评测四:** 作为一个在业余时间对信号处理感兴趣的爱好者,我寻找的是一本能够让我既能理解理论,又能动手实践的书籍。《Digital Signal Processing》这本书在这方面做得相当不错。它并非只是一本纯粹的理论教材,而是为读者提供了一个学习和探索的平台。我在阅读过程中,发现书中对于某些关键概念的解释,引入了一些我之前从未接触过的角度,这让我对这些概念有了全新的认识。例如,在讨论离散傅里叶变换(DFT)时,书中不仅仅是给出了公式,还深入浅出地解释了DFT的几何意义,以及它在实际应用中是如何被高效计算的。书中的示例代码,虽然我还没有完全掌握,但它们提供了一个很好的起点,让我知道如何将这些理论转化为可执行的程序。我特别欣赏作者在讲解算法时,都会给出不同算法的优劣分析,这使得我在选择和应用算法时,能够更加明智。这本书让我感觉到,学习数字信号处理并不只是背诵公式和定理,更是一种思维方式的培养,一种解决实际问题的能力。
评分这本才是DSP典范,前面理论简洁明了,后面应用实用性很高
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