具体描述
《现代数字信号处理及其应用》系统地介绍了以离散时问随机过程为处理对象的数字信号处理理论和方法。全书共分9章，内容包括：离散时间信号与系统，离散时间平稳随机过程，功率谱估计和信号频率估计方法，维纳滤波原理及自适应算法，维纳滤波在信号处理中的应用，最小二乘估计理论及算法，卡尔曼滤波，阵列信号处理与空域滤波，盲信号处理。内容安排上注重概念和理论的工程应用，各章中还安排有一定的应用实例。
《现代数字信号处理及其应用》可作为电子信息工程、通信工程、自动控制、电子科学与技术等专业的研究生教材或教学参考书，也可作为相关专业工程技术人员的参考资料。
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用户评价
这本书的出现，无疑是在数字信号处理领域投下了一颗重磅炸弹，其影响力之深远，远超我最初的预估。我是一名在通信行业摸爬滚打了多年的工程师，每天都在与各种信号打交道，从最基本的滤波到复杂的调制解调，从时域分析到频域变换，可以说对数字信号处理的理论和实践都有着相当的理解。然而，当我翻开这本书的第一页，便立刻被其独特的视角和深刻的洞察力所吸引。作者并非简单地罗列公式和定理，而是巧妙地将抽象的数学概念与生动的实际应用相结合，让那些曾经令我感到晦涩难懂的理论，瞬间变得鲜活起来。 尤其是书中关于傅里叶变换的阐述，我一直认为自己对FFT（快速傅里叶变换）已经烂熟于心，但这本书却从一个我从未思考过的角度，深入剖析了FFT算法的演进历程及其背后的数学原理。作者不仅详细讲解了Cooley-Tukey算法的递归思想，还对其他重要的FFT变种进行了介绍，并对比了它们在计算复杂度、精度以及并行处理能力方面的优劣。更令人惊喜的是，书中还穿插了大量实际案例，比如在音频信号处理中如何利用FFT进行频谱分析，从而实现降噪、均衡等功能；在图像处理领域，FFT又是如何作为卷积定理的基础，实现快速滤波的。这些贴近实际的例子，让我深刻体会到理论知识的价值，也激发了我进一步探索和学习的动力。
评分我是一位对人工智能及其底层技术充满好奇的爱好者，虽然我并非科班出身，但在学习AI的过程中，我发现很多AI算法的背后都隐藏着扎实的信号处理基础。这本书的出现，正好满足了我深入了解这些基础的需求。 书中关于随机信号理论的讲解，虽然一开始有些难度，但作者通过引入概率论和数理统计的基本概念，以及对平稳随机过程、自相关函数等内容的详细阐述，让我逐渐理解了信号的不确定性和随机性是如何被数学模型所描述和处理的。我尤其对书中关于噪声抑制的章节印象深刻，作者不仅介绍了经典的维纳滤波，还深入讲解了卡尔曼滤波器的原理和在目标跟踪、状态估计等AI应用中的作用。这些理论知识，让我对AI系统中那些看似“智能”的决策过程有了更清晰的认识，也为我进一步探索AI的边界打下了坚实的基础。
评分我是一名在通信系统设计领域工作的工程师，对数字信号处理的掌握程度直接影响着我的工作效率和项目质量。在这本书出现之前，我一直觉得自己在某些方面存在知识盲区，尤其是关于信号的时频分析和多速率信号处理。 这本书在时频分析方面的内容，简直是为我量身定做的。作者不仅详细讲解了短时傅里叶变换（STFT）的原理和局限性，还深入探讨了Wigner-Ville分布、Cohen类分布等更高级的时频分析方法，以及它们在雷达信号处理、谱估计等领域的应用。这让我能够更全面地理解和分析信号在时间和频率两个维度上的变化规律。此外，关于多速率信号处理的章节，让我豁然开朗。我之前一直对升采样和降采样背后的原理感到困惑，而这本书通过清晰的数学推导和生动的图示，解释了它们是如何在不失真的情况下改变信号的采样率，并介绍了抽取滤波器和插值滤波器的设计方法，这对于我设计高效的通信调制解调器有着至关重要的意义。
评分作为一名在生物医学工程领域的研究人员，我经常需要处理各种生理信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等。这些信号往往伴随着噪声和伪迹，如何有效地提取有用的信息，一直是困扰我的难题。这本书为我提供了全新的解决方案。 书中关于信号去噪和特征提取的章节，对我来说是极其宝贵的。作者不仅详细介绍了小波变换在去除EEG信号中的眼动伪迹方面的应用，还通过具体案例展示了如何利用FFT来分析ECG信号的频域特征，从而辅助诊断某些心脏疾病。我特别喜欢书中关于模式识别和分类的讲解，作者将数字信号处理技术与机器学习方法相结合，阐述了如何利用信号的统计特征和时频特征来训练分类器，以实现对不同生理状态的自动识别。这本书的实践性很强，让我能够将书中的理论知识直接应用于我的研究工作中。
评分作为一名在嵌入式系统领域工作的开发者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解数字信号处理在嵌入式平台上的应用的书籍。市面上相关的资料不少，但大多要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成一个完整的体系。而这本书，恰恰填补了这一空白。作者在书中详细阐述了DSP（数字信号处理器）的基本架构，以及DSP指令集与通用CPU指令集的区别，这对于我理解DSP的优势和局限性至关重要。 特别值得一提的是，书中关于实时信号处理的部分，我被作者对于有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器在嵌入式系统中的实现细节的讲解所折服。他不仅讲解了如何根据采样率、通带、阻带等技术指标来设计滤波器，还深入探讨了在资源受限的嵌入式平台上，如何优化滤波器系数的计算，以减少乘法器和加法器的使用，从而降低功耗和提高运算速度。此外，书中关于自适应滤波器的讲解也让我受益匪浅，作者通过分析通信系统中信道均衡的应用场景，详细讲解了LMS（最小均方）算法的原理及其在嵌入式DSP上的实现方法，并提供了相关的伪代码和优化技巧。这对于我开发低功耗、高性能的通信设备具有极高的指导意义。
评分作为一名电子工程专业的学生，我一直被数字信号处理的理论深度和广泛应用所吸引，但同时也感到有些力不从心，总觉得理论与实践之间存在一道鸿沟。这本书的出现，恰好弥合了这道鸿沟。 书中对各种数字滤波器性能指标的详细分析，以及不同滤波器类型在实际应用中的优劣势对比，让我对如何选择最适合特定场景的滤波器有了更清晰的认识。例如，作者在讲解FIR滤波器时，不仅解释了其线性相位特性在音频和图像处理中的重要性，还详细分析了不同窗函数（如Hamming、Blackman）对滤波器频率响应的影响。更重要的是，书中穿插的各种代码示例（虽然没有具体提及是哪种语言，但其逻辑清晰，易于理解），让我在学习理论的同时，也能动手实践，验证所学知识。这对于我们这些正在学习的学生来说，无疑是巨大的福音。
评分我是一名对金融数据分析感兴趣的非技术背景人士，虽然我没有深厚的数学功底，但在学习金融建模的过程中，我发现信号处理的一些概念非常有用，例如趋势分析、周期性检测等。这本书虽然理论性较强，但其讲解方式却出乎意料地易于理解。 书中关于时间序列分析的讲解，虽然篇幅不算特别长，但作者用通俗易懂的语言，解释了自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及ARMA模型的基本原理，并展示了如何利用这些模型来预测股票价格的波动趋势，分析通货膨胀的周期性等。我尤其对书中关于滤波在金融数据中的应用感到新奇，例如如何利用低通滤波器来平滑股票价格的短期波动，从而更好地观察长期趋势。虽然书中没有直接涉及金融术语，但其底层数学原理和处理方法，完全可以迁移到金融数据的分析中，这为我打开了新的研究方向。
评分作为一名在音频工程领域工作的专业人士，我深知精确的信号处理对于音质的重要性。在我的职业生涯中，我接触过不少关于音频信号处理的书籍，但很少有能像这本书这样，在理论深度和实际应用之间取得如此完美的平衡。作者对于数字滤波器设计的讲解，简直是教科书级别的。 书中关于FIR和IIR滤波器设计方法的梳理，不仅包括了窗函数法、频率采样法等经典方法，还详细介绍了Butterworth、Chebyshev、Elliptic等不同类型的滤波器在音频应用中的特性和选择依据。我特别喜欢书中关于“均衡器”这一章节的讲解，作者通过分析不同类型的均衡器（如参数均衡器、图示均衡器）的工作原理，以及如何利用数字滤波器来实现这些效果，让我对音色塑造有了更深入的理解。此外，书中关于混响和回声的数字模拟技术，以及如何利用FFT和IFFT（逆快速傅里叶变换）来实现卷积，从而模拟出逼真的空间声场，这些内容都对我日后的音频后期制作工作有着极大的启发。
评分我是一名对机器学习和深度学习充满热情的研究生，一直希望能够将这些前沿技术与传统的数字信号处理理论相结合，以解决更复杂的问题。然而，在阅读大量机器学习相关的文献时，我发现很多算法都建立在对信号的预处理和特征提取能力之上，而这正是数字信号处理的精髓所在。这本书的出现，为我提供了一个绝佳的桥梁。 书中关于采样定理和量化理论的讲解，虽然看似基础，但作者以一种非常直观的方式，解释了采样频率的选择如何直接影响信号的重建精度，以及量化误差对信号质量的影响。这对于我理解如何为机器学习模型准备高质量的训练数据至关重要。更让我感到兴奋的是，书中对小波变换的深入探讨。我一直对小波变换在特征提取方面的强大能力感到好奇，而这本书不仅详细讲解了小波变换的数学原理，还提供了多种小波基函数的选择和应用案例，例如在图像去噪、边缘检测以及生物信号分析中的应用。作者还通过对一些经典的机器学习算法，如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）与数字信号处理技术的结合进行分析，让我看到了将这些技术融会贯通的可能性。
评分我是一名从事图像处理和计算机视觉的算法研究员，深刻理解数字信号处理作为基础理论对于视觉算法的重要性。这本书在这一领域的讲解，给我带来了很多启发。 书中对图像信号的特有属性，如二维性和空间相关性的处理，有着非常独到的见解。作者不仅讲解了二维FFT在图像滤波和卷积中的应用，还深入探讨了离散余弦变换（DCT）在图像压缩（如JPEG）中的核心作用。我特别欣赏书中关于图像去噪的章节，作者不仅介绍了基于模板的滤波方法，还详细讲解了小波变换在图像去噪中的优势，以及如何利用小波域的阈值处理来去除噪声的同时保留图像细节。此外，书中关于图像边缘检测的讲解，也为我打开了新的思路，让我认识到如何利用差分算子和梯度信息来提取图像的轮廓特征，这对于后续的物体识别和分割至关重要。
评分基本90年代数字信号处理技术都会有，还是写的比较好的，全面有理论，学随机过程还是读起来还是比较简单的
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