信号分析与处理,ISBN:9787508358888,作者:杨育霞、许珉、廖晓辉
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这本书的排版和装帧,坦白说,属于比较传统的理工科教材风格,没有太多花哨的色彩或图示来吸引眼球,完全是靠内容的硬度来支撑其价值。它的语言风格是那种非常“精确”和“克制”的,每一个术语的使用都力求无歧义,这在学术著作中是优点,但对于初学者来说,可能门槛稍高。我尤其欣赏它在介绍随机过程部分时的处理方式。很多教材在这里容易陷入概率论的泥潭,使得信号处理的核心目标被模糊。但这本书很巧妙地将随机过程作为描述噪声和不确定性的工具,重点放在了维纳滤波器和卡尔曼滤波的原理推导和收敛性分析上。作者似乎非常清楚,读者最终的目的是要学会如何从充满随机干扰的信号中提取有用信息,因此,对功率谱密度(PSD)的估计方法,如周期图法和Welch法,进行了非常详尽的对比,这种对比分析的深度,远超出了我之前看过的任何同类书籍,它让复杂的统计信号处理变得逻辑清晰、脉络分明。
评分读完这本书,我最大的感受是,它更像是一本面向应用工程师的“工具箱”而非理论研究的“哲学书”。它在讲解离散时间系统时,那种对算法实现细节的关注度,让我觉得作者非常清楚一线工程师在实际项目中所面临的痛点。举个例子,它在介绍快速傅里叶变换(FFT)的时候,不仅仅是给出了DIT和DIF的算法框图,还细致地讨论了FFT在特定硬件平台上的计算复杂度优化,以及如何选择合适的窗函数来平衡频谱泄露和频率分辨率。这本书的优势在于其工程导向性极强,几乎每一章的末尾都会附带一些与实际应用场景紧密相关的案例分析,比如数字滤波器的IIR和FIR设计的具体权衡,以及在噪声抑制中的应用思路。虽然理论基础的阐述也到位,但它更侧重于如何将这些理论“落地”,让读者清楚地知道,在面对一个具体的信号采集和分析任务时,应该调用哪种数学工具,以及如何评估这个工具的性能。对于希望快速提升工程实践能力,将理论知识转化为实际解决问题的能力的人来说,这本书的实用价值是无可替代的。
评分这本《信号分析与处理》的书,说实话,我拿起它的时候,内心是充满期待的,毕竟这个领域太重要了,无论是通信、控制还是医疗影像,都离不开对信号的深刻理解和精准处理。然而,当我真正翻开前几章,那种感觉就像是走进了一个堆满了精密仪器的实验室,每一个公式、每一个定义都像是一块块需要耐心打磨的宝石。书的结构编排得非常严谨,从最基础的傅里叶级数和变换开始,一步步深入到Z变换、滤波器设计,最后触及到一些高级的随机信号处理。我印象最深的是它在讲解卷积积分时的那种详尽程度,作者没有仅仅停留在数学公式的推导上,而是花费了大量的篇幅去解释这些数学工具在实际物理意义中的对应关系,比如一个系统的冲激响应到底意味着什么,这对于我这种更倾向于理解“为什么”而非仅仅“怎么做”的读者来说,简直是救命稻草。它没有那种浮于表面的介绍,而是要求读者必须静下心来,拿着笔和草稿纸去跟随作者的思路走完每一步证明,对于希望系统性掌握信号处理底层逻辑的人来说,这本书无疑是一本扎实的“内功心法”宝典,只是阅读过程需要极大的专注度和毅力,绝非那种可以轻松翻阅的休闲读物。
评分这本书给我留下最深印象的一点,是它对“理论与实践的桥梁”搭建的努力。作者似乎始终牢记,我们学习这些复杂的数学变换,最终是为了更好地“看清”信号的本质。书中对频谱分析的讨论,超越了简单的FFT计算,它着重探讨了不同采样率、不同窗函数对信号频谱的“失真”效应,以及如何通过过采样或零填充技术来改善频谱分辨率。在讲解滤波器设计时,它不仅仅给出了Butterworth和Chebyshev滤波器的设计公式,更关键的是,它用图示和数值对比的方式,直观地展示了通带纹波、过渡带陡峭程度以及群延迟特性之间的权衡。这种“可视化”的教学方法,极大地降低了抽象概念的理解难度。读完这本书,我不再是简单地调用`fft()`函数了,而是能根据具体的应用场景,判断当前信号的性质更适合采用哪种分析工具,并且能对分析结果的可靠性做出初步的批判性评估。它培养的不是一个计算器使用者,而是一个具有信号处理思维的分析师。
评分初次接触这本书时,我被它在系统辨识和参数估计方面的广度所震撼。我原以为一本信号处理的书籍会主要集中在时域和频域分析,但这本书却将“系统辨识”作为一个独立且重要的章节来对待,这体现了作者对现代信号处理全貌的深刻理解。它详细讲解了子空间法、最大似然估计等高级辨识技术,这通常是控制理论或专门的系统辨识教材才会深入探讨的内容。这种跨学科的融合,使得本书的受众范围被极大地拓宽了。对于从事传感器数据处理或者状态估计的工程师来说,这本书提供了非常有价值的参考框架。然而,这种广度也带来了一个小小的副作用,那就是对于某些高级主题的介绍,篇幅相对受限,比如在小波分析和高通滤波器组设计部分,更像是提供了一个入门的框架,而非深入的实战指南。总体而言,它更像是一本高水平的“参考手册”,指导读者了解信号处理的各个分支领域,并指出深入研究的方向,而不是在一两个点上做到极致的深度挖掘。
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