本书是作者20多年教学经验的结晶,阐述了数字信号处理的理论和实现。书中不仅包含信号与系统的基础内容,还讨论了更多的DSP高级概念。阐述数学概念时,作者清晰的思路和严谨的推导将有助于读者掌握理论的来龙去脉。
主要内容:
●连续时间的和离散时间的信号与系统;
●数字与模拟滤波器的最常见的设计方式,以及每项技术的原理与限制;
●多采样率数字信号处理的基本原理、及其在信号重采样、高效滤波器设计和信号数字化中的应用;
●使用滤波器组进行信号分解,重点介绍DFT滤波器组和最大抽取滤波器组;
●细致分析多路复用器,包含时分多址(TDMA)和频分多址(FDMA)等数字通信技术;
●介绍了时频分解,如短时傅里叶变换、盖博变换、小波变换。
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这本书的文字风格非常严谨,读起来有一种学术的厚重感,完全不是那种浮于表面的科普读物。我主要关注的是这本书中关于谱分析方法的论述,特别是FFT算法的实现细节和优化策略。作者在介绍快速傅里叶变换时,不仅详细推导了蝶形运算的原理,还深入探讨了不同分解方式(如按时间抽取和按频率抽取)对计算效率的影响,这一点对于需要进行实时信号处理的工程师来说,价值极高。我特别欣赏作者在讨论周期延拓和栅栏效应时所采用的深入浅出的方法,通过图示和详细的数学推导相结合,使得本就复杂的概念变得清晰易懂。然而,我对书中关于多相滤波器的介绍略感困惑,感觉其在与实际FIR/IIR滤波器结构结合时的过渡处理略显仓促,如果能用更具象的系统框图来辅助说明不同结构之间的转换关系,读者的理解会更加顺畅。总体而言,这本书的理论深度毋庸置疑,是值得反复研读的经典之作。
评分这本书的排版和插图质量达到了一个很高的水准,这对于理解涉及时域和频域转换的复杂概念至关重要。我发现作者在讲解Z变换和离散时间系统分析时,采用了非常清晰的向量和矩阵表示法,这使得我能更好地将信号处理与线性代数知识联系起来。特别是关于系统稳定性和收敛域的讨论,图例的运用使得判断复杂传递函数稳定性的边界变得直观明了。不过,在涉及到随机信号处理的章节时,我感到略微失望。虽然提到了维纳滤波的基本概念,但对于随机过程的平稳性、遍历性以及功率谱密度的估计方法(如Welch法)的细节描述不够充分,感觉像是匆匆带过。对于处理真实世界带有噪声信号的我来说,这部分是重中之重。这本书更偏向于确定性信号处理的理论基础构建,对于需要处理大量非确定性信号的研究人员来说,可能需要结合其他更专业的随机信号处理书籍进行补充。
评分这本书给我带来的最大感受是其对信号处理“流程化”的清晰梳理。作者似乎非常清楚读者在学习过程中可能遇到的知识断点,并在关键的连接点上提供了详尽的桥梁。例如,在介绍了离散时间傅里叶变换(DTFT)之后,紧接着就通过引入DFT和FFT,自然而然地将理论模型过渡到了计算机可执行的算法层面,这种循序渐进的教学设计非常人性化。我特别喜欢书中对量化误差和溢出问题的讨论,这在纯理论书籍中是很少见的,它提醒了我们在追求高精度算法的同时,不能忽视硬件实现的局限性。然而,如果能增加一个关于现代硬件加速技术(如GPU或FPGA)在并行处理信号算法中的应用案例分析,那就更完美了。目前来看,这本书更侧重于算法本身的设计和分析,对于如何将这些算法高效地部署到最新的计算平台上,缺乏深入的探讨。总的来说,这是一本扎实、全面的理论基石,是构建信号处理知识体系的绝佳起点。
评分这本书的封面设计着实吸引人,那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形,透露出一种专业而又前沿的气息。我是一个对电子信息领域有着浓厚兴趣的在校生,尤其对通信和自动控制方向情有独钟。在翻阅了前几章之后,我感觉作者在基础概念的阐述上做得非常到位,没有那种干巴巴的公式堆砌,而是巧妙地结合了一些实际生活中的例子来解释抽象的理论,比如对傅里叶变换的直观描述,让我这个初学者也能迅速抓住核心要点。特别是书中对采样定理的讲解,不仅仅停留在数学推导,还深入分析了混叠现象在实际系统中的危害,这对于我理解数字信号处理的工程意义至关重要。不过,美中不足的是,在某些高级滤波器的设计细节部分,感觉篇幅略显不足,如果能增加一些具体的设计案例和参数选择的经验分享,对于工程实践者来说会更加实用。总的来说,这是一本非常好的入门读物,为我后续深入学习打下了坚实的基础,只是期待未来能看到更丰富的实践案例来佐证理论。
评分初次接触这本书时,我主要被其在数字滤波器设计章节所展现出的系统性所吸引。作为一个有一定经验的嵌入式系统工程师,我经常需要在资源受限的环境下设计高效的数字滤波器。这本书在这方面的叙述,可以说抓住了关键。它没有仅仅停留在巴特沃斯和切比雪夫滤波器的标准设计流程,而是花了大篇幅讨论了有限脉冲响应(FIR)和无限冲激响应(IIR)滤波器在实际应用中的优缺点权衡,这一点非常贴合工程实际。书中关于窗函数设计的对比分析尤其精彩,作者对比了海明窗、汉宁窗等不同窗函数对频率分辨率和旁瓣衰减的影响,并给出了明确的量化指标。我希望书中能更深入地探讨自适应滤波器的前沿应用,比如LMS算法在噪声消除中的具体调优技巧,现在这部分内容感觉像是一个引子,没有完全展开。不过,单就传统滤波器设计而言,这本书提供了教科书级别的详尽指导。
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