具体描述
《信号处理原理及应用》以信号处理的基本原理和应用技术为主线，将“离散时间信号与系统分析”和“连续时间信号与系统分析”融为一体，注重知识结构的对称性和统一性，注重理论与实际的有机结合。
全书主要介绍了以下内容：信号的定义和信号处理系统简介；连续时间信号和系统分析基础；离散时间信号和系统的时域和频域分析方法，包括线性卷积、差分方程及其求解、傅里叶变换、z变换等；数字滤波器设计基础，包括模拟滤波器的基本概念及设计方法、数字滤波器的基本概念及网络结构；数字滤波器设计，包括IIR数字滤波器和FR数字滤波器设计方法；数字信号处理系统的组成及软硬件实现；数字信号处理的应用举例及基于MATLAB的上机实验。
《信号处理原理及应用》可作为大学本科测试计量、自动控制、电力电子、计算机等有关专业的教材，还可供通信、雷达、声纳、丁业测试、生物医学等领域的科技工作者作为信号处理理论基础参考书。
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读后感
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用户评价
我之前在做一些项目时，经常会遇到数据采集和分析的问题，尤其是涉及到传感器数据的处理，总感觉自己的理论功底不够扎实，导致在算法选择和优化上走了不少弯路。后来有朋友推荐了这本书，我抱着试试看的心态入手了，结果简直是打开了新世界的大门。这本书最让我印象深刻的是它对各种信号变换的深入剖析，特别是Z变换和离散傅里叶变换（DFT）。作者不仅仅是给出了公式，更重要的是解释了这些变换背后的数学原理以及它们在离散时间信号分析中的优势。比如，在讲到Z变换时，他详细地阐述了它如何将复杂的时域运算转化为代数运算，极大地简化了系统分析和设计。我之前对为什么要做离散化处理一直感到困惑，这本书通过对采样定理的解释，让我明白了为什么在数字信号处理中，采样频率的选择如此关键，以及欠采样和过采样可能带来的问题。而且，书中对滤波器设计的部分也给了我很大的启发。我一直觉得滤波器设计是个很“玄学”的东西，需要大量的经验积累。但这本书通过对巴特沃斯、切比雪夫等几种经典滤波器类型的系统介绍，并对比了它们各自的优缺点，让我看到了其中的规律和方法。作者还结合实际案例，比如在音频处理中如何设计低通滤波器来去除高频噪声，或者设计带通滤波器来提取特定频段的信号，这些具体的应用场景让我在理论学习的同时，也能清晰地感受到技术落地的可能性。书中的例题和习题也相当有代表性，做完之后，我感觉自己对信号处理的理解又上了一个台阶，能够更自信地去解决实际问题了。
评分这本书的价值，在我看来，远不止于它所涵盖的理论知识。更重要的是，它教会了我如何“思考”信号处理问题。作者在讲解每一个概念时，都不仅仅停留在“是什么”，而是深入探讨“为什么”以及“如何用”。比如，在讲解卷积定理时，他没有简单地给出公式，而是通过分析系统如何响应一个输入信号，来展示卷积在系统分析中的核心地位。这种“追根溯源”式的讲解，让我能够真正理解背后的原理，而不是死记硬背。我特别喜欢书中关于“状态空间表示”的部分。在学习过程中，我一直觉得传统的传递函数模型在描述复杂系统时显得力不从心。而状态空间方法提供了一种全新的视角，能够更灵活地描述系统的动态行为，尤其是在处理多输入多输出（MIMO）系统时，其优势更加明显。作者通过详细的数学推导和实例分析，让我对状态空间模型有了深刻的理解，并能够运用它来分析和设计更复杂的控制系统。这本书的另一个亮点在于其对“采样”这一数字信号处理基础的深刻阐述。我之前一直以为只要对模拟信号进行采样就能得到数字信号，但这本书让我明白，采样率的选择、采样定理的理解，以及抗混叠滤波器的作用，都对最终的数字信号质量有着至关重要的影响。作者通过对比不同采样率下的信号重构效果，直观地展示了采样不当可能带来的严重后果，这对我今后的数据采集工作起到了警示作用。
评分这本书就像一本武功秘籍，将信号处理的精髓一一展现。我尤其被书中关于“谱分析”的论述所吸引。作者从最基本的概念，如功率谱密度和能量谱密度，开始讲解，并逐步深入到各种高级的谱估计方法，如周期图法、Welch法、以及更复杂的模型法。让我惊喜的是，作者并没有局限于理论的介绍，而是花了大量的篇幅来分析不同谱估计方法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。例如，在处理存在周期性信号时，如何利用更精确的方法来估计其频谱；在处理随机信号时，如何选择合适的谱估计方法来得到平滑且无偏的估计。这些细节的讨论，对于我来说，简直是如获至宝。我之前在分析一些振动信号时，经常会遇到频谱分析不准确的问题，总是无法准确地识别出主要的频率成分。读了这本书之后，我才明白，原来不同的算法在处理不同类型的信号时，效果会天差地别。作者还通过大量的图表和对比，直观地展示了不同算法的性能差异，让我能够根据自己的具体需求，选择最合适的工具。此外，书中关于“自适应信号处理”的部分也让我大开眼界。我之前一直认为信号处理的算法都是固定的，但自适应算法的出现，打破了我的认知。作者通过讲解LMS算法等，让我明白了如何让算法能够根据输入信号的变化而自动调整其参数，从而实现更好的信号跟踪和抑制噪声。这对于一些动态变化的信号处理场景，如目标跟踪、回声消除等，具有极其重要的意义。
评分这本书最让我感到兴奋的是，它能够帮助我更好地理解和应用“系统分析”的概念。我之前对于LTI（线性时不变）系统，总停留在传递函数的理解上，对系统的响应和稳定性知之甚少。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者从最基础的系统定义开始，详细地讲解了线性、时不变、因果性等系统性质。并进一步介绍了如何利用冲激响应来描述一个LTI系统的行为，以及如何通过卷积运算来计算系统的输出。我尤其喜欢作者在讲解“稳定性和可控性/可观测性”时的详细推导和分析。他不仅仅是给出了判断系统稳定性的条件，而是深入地解释了这些条件背后的数学原理，以及它们在系统设计中的重要性。这让我能够更有把握地设计出稳定且性能优越的系统。在讲解“频率响应”时，作者也花了大量的篇幅来阐述其意义，以及如何通过它来分析系统的滤波特性。我之前一直觉得频率响应是个很抽象的概念，但通过作者的讲解，我明白了它实际上反映了系统对不同频率信号的放大或衰减程度，这对于设计滤波器和分析系统在不同频率下的表现至关重要。此外，书中关于“状态空间方法”的介绍，也给我带来了很多新的思考。我之前一直认为传统的传递函数模型在描述复杂系统时显得力不从心。而状态空间方法提供了一种全新的视角，能够更灵活地描述系统的动态行为，尤其是在处理多输入多输出（MIMO）系统时，其优势更加明显。
评分我对这本书的评价，更多的是从它作为一本教材的严谨性和实用性出发的。作者在内容组织上，非常注重逻辑性和连续性。从基本的概念引入，到核心的数学工具讲解，再到各种信号处理技术和应用，整个流程安排得井井有条。例如，在介绍完傅里叶变换后，作者紧接着就探讨了如何利用傅里叶变换来分析信号的频率成分，并引申到频谱分析在通信系统中的应用，如调制解调。这种层层递进的方式，避免了初学者可能遇到的“断层感”，让你能够一步步地建立起完整的知识体系。我尤其欣赏的是书中对“噪声”这一普遍存在的信号处理难题的讨论。作者不仅仅是简单地提到了噪声的存在，而是深入分析了不同类型的噪声（如白噪声、粉红噪声等），以及它们对信号的影响。更重要的是，他介绍了多种抑制和去除噪声的方法，比如维纳滤波、卡尔曼滤波等，并对这些滤波器的原理和适用场景进行了详细的比较。这对于我在处理真实世界的信号数据时，非常有指导意义。过去，我常常对如何选择合适的去噪算法感到迷茫，这本书提供了一个清晰的框架，让我能够根据噪声的特性和信号的要求来做出更明智的决策。此外，书中对卷积和相关等基本运算的解释也十分到位，作者通过图示和数学推导，清晰地展示了这些运算在信号系统中的作用，比如系统响应的计算和信号相似度的度量。总而言之，这本书是一本非常优秀的信号处理领域的入门与进阶教材，无论是对于想系统学习信号处理理论的学生，还是希望提升信号处理能力的工程师，都具有很高的参考价值。
评分这本书的魅力在于，它能够将看似枯燥的数学公式，转化为解决实际问题的强大工具。我尤其对书中关于“离散傅里叶变换（DFT）”的讲解印象深刻。作者不仅仅是给出了DFT的定义和计算方法，而是深入地探讨了其在信号分析中的核心作用。他详细地解释了为什么我们需要对信号进行离散化处理，以及DFT如何将时域的信号转换到频域，从而揭示信号的频率成分。我之前在做一些频谱分析时，常常会遇到泄露和栅栏效应的问题，总是无法准确地识别出信号的频率。这本书通过对DFT的性质，如周期性、线性、卷积定理等，进行详细的阐述，让我明白了这些问题的根源，并介绍了如何通过选择合适的窗函数来减小泄露，以及如何通过插零来提高频率分辨率。我尤其欣赏的是，作者还介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法，并详细地解释了其计算效率的提升原理。这让我不仅能够理解DFT，还能高效地计算它，从而在实际项目中节省大量的计算时间。另一个让我受益匪浅的部分是关于“相关性分析”在信号处理中的应用。作者通过实例，展示了如何利用互相关函数来检测信号中的模式，或者如何利用自相关函数来估计信号的周期。这对于我在处理一些模式识别和同步问题时，提供了非常有力的工具。
评分这本书的封面设计就吸引了我，那种沉稳的深蓝色背景，搭配上银白色略带科技感的字体，让人一看就知道这是一本关于技术类书籍。我本身对信号处理这个领域一直充满了好奇，总觉得它在现代科技中扮演着至关重要的角色，从手机通信到医学影像，再到我们每天听到的音乐、看到的视频，背后都有它的身影。然而，我之前接触到的资料大多比较零散，缺乏系统性的理论支撑。当我翻开这本书时，我惊喜地发现，它并没有让我失望。作者以一种非常清晰且循序渐进的方式，带领我一步步地走进信号处理的殿堂。从最基础的概念，比如信号的定义、分类，再到傅里叶变换、拉普拉斯变换这些核心工具，讲解得都极其透彻。我尤其喜欢作者在讲解傅里叶变换时，那种从几何直观到数学推导的严谨过程，让我对这种强大的分析工具有了前所未有的理解。他并没有仅仅停留在理论层面，而是花了大量的篇幅来阐述这些理论在实际应用中的意义，比如如何利用傅里叶变换来分析音频信号的频谱，从而实现降噪或者音效增强。这种理论与实践相结合的讲解方式，对于我这样希望将知识转化为实际能力的读者来说，无疑是最大的福音。我还能感受到作者在编排章节时，花费的心思。每一章的逻辑都非常连贯，知识点层层递进，不会让人感到突兀或晦涩。即使是一些比较复杂的概念，作者也善于通过生动的例子来解释，比如用简单的弹簧振子模型来类比系统响应，瞬间就将抽象的数学公式具象化了。书中的图表和公式也运用得恰到好处，既保证了数学的严谨性，又增加了可读性，让我更容易消化和理解。总的来说，这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地引导着我探索信号处理的奥秘，为我打开了一扇通往更广阔技术世界的大门。
评分这本书给我最大的感受，就是它能够将抽象的数学概念，通过生动形象的语言和图示，变得触手可及。我尤其被书中关于“信号变换”的讲解所吸引。作者从最基础的傅里叶变换开始，详细地解释了其在时域和频域之间的转换作用。他不仅仅是给出公式，而是深入地探讨了傅里叶变换的几何意义，以及它如何揭示信号的频谱特性。我之前在做一些图像处理和音频处理的项目时，常常会遇到滤波和降噪的问题，总是无法准确地选择合适的滤波器。这本书通过对各种信号变换的详细介绍，以及它们在不同应用场景下的表现，让我对如何选择合适的工具有了更清晰的认识。作者还特别介绍了拉普拉斯变换和Z变换，并详细地阐述了它们在连续时间和离散时间系统分析中的优势。我之前一直觉得拉普拉斯变换和Z变换是比较难掌握的数学工具，但通过作者的循序渐进的讲解，以及丰富的例题，我逐渐理解了它们在系统稳定性分析、频率响应计算等方面的作用。我尤其欣赏的是，作者还介绍了如何利用这些变换来求解微分方程和差分方程，这对于我解决一些复杂的工程问题，提供了非常有效的思路。总而言之，这本书的讲解方式非常独特，它能够将复杂的数学理论，以一种易于理解和接受的方式呈现出来，让我在学习过程中，始终保持着极大的兴趣和动力。
评分这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的工程师在娓娓道来，将复杂的信号处理技术以一种清晰易懂的方式呈现出来。我最受启发的部分是关于“相关性分析”的讲解。作者不仅仅是给出了自相关和互相关的定义，而是深入地分析了它们在信号处理中的实际应用。比如，如何利用自相关函数来估计信号的周期性，或者如何利用互相关函数来检测两个信号之间的延迟。我之前在做一些雷达信号处理的项目时，常常需要判断目标是否存在，以及目标的距离。这本书中关于互相关函数在目标检测和测距中的应用，给了我极大的启发。作者通过详细的数学推导和仿真例子，让我看到了如何利用互相关峰值来准确地判断目标的存在和距离，这比我之前依赖的一些经验法则要精确得多。另一个让我受益匪浅的部分是关于“随机信号分析”。我之前总觉得随机信号的分析很困难，因为它们缺乏确定的规律。但这本书通过对平稳随机过程、功率谱密度等概念的清晰讲解，让我理解了如何从统计学的角度来分析和处理随机信号。作者还介绍了如何利用蒙特卡洛方法来模拟和分析复杂的随机信号，这为我处理一些实际中的随机噪声问题提供了有效的思路。总的来说，这本书的讲解方式非常接地气，理论与实际应用结合得非常紧密，让我在学习过程中，能够不断地将所学知识与实际问题联系起来，从而加深理解。
评分这本书最让我感到欣慰的是，它能够帮助我更好地理解和应用各种“滤波器”。我之前对于滤波器，总停留在低通、高通、带通这些简单的概念上，对它们的内部原理和设计方法知之甚少。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者从最基础的离散时间滤波器开始，详细地讲解了FIR滤波器和IIR滤波器的结构和设计方法。他不仅仅是给出了设计公式，而是深入地解释了不同滤波器类型之间的权衡，比如FIR滤波器相位响应好但阶数高，IIR滤波器阶数低但可能存在非线性相位。我尤其喜欢作者在讲解频率采样法和窗函数法设计FIR滤波器时的详细步骤，以及如何根据设计指标（如通带纹波、阻带衰减）来选择合适的窗函数。这让我能够更有针对性地设计出满足特定需求的滤波器。在IIR滤波器方面，作者也详细介绍了巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等几种经典类型，并对比了它们的特性。让我印象深刻的是，作者还介绍了如何将模拟滤波器原型映射到数字域，以及如何利用双线性变换等方法来实现。这让我明白了，原来很多复杂的数字滤波器设计，都可以从成熟的模拟滤波器设计中获得灵感。此外，书中关于“自适应滤波器”的章节也给我带来了很多新的思考。我之前一直认为滤波器是静态的，但自适应滤波器的出现，让我看到了滤波器在动态环境中工作的可能性，比如在通信系统中，如何利用自适应滤波器来跟踪信道的衰落，或者在音频处理中，如何利用自适应滤波器来抑制环境噪声。
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