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出版者:Prentice Hall

作者:James H. McClellan

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:1994-4

价格:USD 18.40

装帧:Paperback

isbn号码:9780132198257

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信号处理基础与应用：原理、方法与实践 本书旨在为读者提供一个全面且深入的信号处理领域入门与进阶指南，重点阐述从基础理论到实际应用的各个关键环节。本书的编写严格遵循严谨的学术规范和清晰的逻辑结构，力求使不同背景的工程师、研究人员和学生都能有效掌握信号处理的核心概念和实用技术。 --- 第一部分：信号与系统基础理论 本部分构建了信号处理学科的理论基石，为后续更高级的主题打下坚实的基础。 第一章：信号的本质与分类 本章首先界定了“信号”的数学含义，探讨了连续时间信号和离散时间信号的基本表示形式。我们详细区分了周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号的特性。通过对傅里叶级数和傅里叶变换的初步介绍，揭示了信号在不同域（时间域与频率域）表示的内在联系。此外，本章还探讨了信号的采样过程，包括理想采样、欠采样和过采样的基本原理，强调了采样定理在数字化过程中的决定性作用。 第二章：线性时不变（LTI）系统分析 LTI 系统是信号处理应用中的核心模型。本章深入剖析了 LTI 系统的基本性质，如线性、时不变性、因果性和稳定性。我们采用卷积积分（对于连续时间系统）和卷积和（对于离散时间系统）作为描述 LTI 系统的核心工具，并详细推导了这些运算的数学性质。系统的频率响应概念在本章中得到重点阐述，解释了系统如何通过改变输入信号的幅度谱和相位谱来影响输出信号。 第三章：系统的变换域分析 为了简化复杂的系统分析和设计问题，本章介绍了傅里叶分析在 LTI 系统中的应用。我们详细考察了连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）的性质及其应用，重点关注其在求解系统输出、分析系统稳定性和频谱分析中的强大能力。接着，本章引入了拉普拉斯变换（Laplace Transform）和 Z 变换（Z-Transform），作为处理非周期信号和离散系统更强大的工具。我们详述了这些变换的收敛域（ROC）概念，以及如何利用它们来求解线性常系数微分方程和差分方程，从而确定系统的零输入响应和零状态响应。 --- 第二部分：离散时间信号处理（DSP）的核心技术 本部分聚焦于数字信号处理（DSP）领域，这是现代通信、音频和图像处理的基石。 第四章：离散时间傅里叶变换（DTFT）与离散傅里叶变换（DFT） 本章深入探讨了离散时间信号的频率分析。我们从 DTFT 开始，讨论了周期延拓对频谱的影响。随后，本章的核心内容转向了 DFT，它是实际计算中的核心工具。我们详细阐述了 DFT 的定义、性质，并着重分析了 DFT 在有限长序列截断时引入的周期混叠和栅栏效应。本章还引入了快速傅里叶变换（FFT）算法的理论基础，解释了如何通过分解结构（如蝶形运算）实现计算效率的指数级提升。 第五章：数字滤波器设计理论 数字滤波器是信号处理中最普遍的应用之一。本章系统地介绍了数字滤波器的分类：FIR（有限脉冲响应）滤波器和 IIR（无限脉冲响应）滤波器。 FIR 滤波器设计： 我们详细介绍了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理，阐述了如何通过选择合适的窗函数来平衡过渡带宽度与旁瓣衰减。此外，还探讨了频率采样法和最优等波纹滤波器（Parks-McClellan 算法）的基本思想。 IIR 滤波器设计： 本章重点讲解了如何利用连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过双线性变换法（Bilinear Transformation）或脉冲响应不变法，转换为设计性能优越的离散时间 IIR 滤波器。本节强调了频率预畸变和稳定性的考量。 第六章：多速率信号处理与滤波器组 本章探讨了改变信号采样率的技术，这在信道解复用、数据压缩和软件定义无线电中至关重要。我们详细分析了抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）操作，阐述了在这些操作中引入的混叠和图像频谱问题，并介绍了抗混叠滤波器和零阶保持器的设计。此外，本章引入了滤波器组和子带编码的概念，为小波变换和高效通信系统奠定基础。 --- 第三部分：高级主题与应用导论 本部分将读者的视野扩展到更具挑战性和前沿的信号处理应用领域。 第七章：随机信号处理基础 在真实世界的应用中，信号往往是随机的。本章引入了随机过程的概念，定义了均值、自相关函数和互相关函数。我们重点讨论了平稳随机过程和遍历随机过程的定义及其物理意义。本章的核心在于功率谱密度（PSD）的概念，阐述了如何利用维纳-辛钦定理将随机过程的自相关函数与其功率谱密度关联起来。 第八章：最优滤波与参数估计 基于随机信号处理的基础，本章深入探讨了最优滤波器的设计。我们详细推导了维纳-霍夫方程，并阐述了其在最小均方误差（MMSE）估计中的应用，包括预测、平滑和信道均衡的经典问题。随后，本章简要介绍了卡尔曼滤波器的基本结构和迭代过程，强调了它在状态空间模型下进行最优线性估计的强大能力。 第九章：时频分析导论 传统的傅里叶分析在分析非平稳信号时存在局限性。本章引入了时频分析工具，旨在同时提供信号在时间和频率上的局部信息。我们首先介绍了短时傅里叶变换（STFT）及其在分辨率上的固有矛盾。随后，本章将探讨小波变换（Wavelet Transform）的基本思想，解释其多分辨率分析的优势，并概述了其在信号去噪和特征提取中的潜力。 --- 总结 本书内容结构严谨，覆盖了从经典到现代信号处理的完整知识体系。每一章节都建立在先前知识的基础上，通过清晰的数学推导和对物理意义的解释，确保读者不仅能“如何做”，更能理解“为什么这样做”。本书旨在培养读者独立分析和设计信号处理系统的能力，为未来深入研究和实际工程应用做好充分准备。 （注：本书不涉及任何特定软件或编程环境的实践指导，所有内容基于纯理论和数学分析。）

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我是一名计算机科学专业的学生，虽然我的主修方向并非电子工程，但信号处理的概念和技术在许多跨学科领域都有着广泛的应用，例如机器学习中的特征提取、语音识别、图像处理等等，这引起了我极大的兴趣。我一直希望能找到一本能够帮助我理解并实践信号处理基础知识的书籍，而《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》的标题，恰好点明了其将理论与实践相结合的特点。我对于这本书的期望是，它能够提供一系列清晰、具有挑战性的MATLAB编程练习，帮助我理解信号处理的核心概念。我希望这些练习能够从最基础的信号表示和生成开始，逐步深入到更复杂的信号分析与处理技术。具体来说，我特别希望书中能够包含关于离散时间信号与系统、傅里叶变换（离散傅里叶变换 DFT 和快速傅里叶变换 FFT）、卷积、相关性、Z变换、以及数字滤波器设计（FIR 和 IIR）的练习。我对这些概念的理解目前还主要停留在理论层面，我渴望通过在MATLAB中进行实际操作来加深理解，例如，通过编程生成不同类型的信号，并观察它们的时域和频域特性；通过实现卷积操作来理解系统对信号的影响；通过设计和应用数字滤波器来学习如何去除信号中的噪声或提取特定频率成分。我期望书中能够提供详细的步骤指导和代码示例，以便我能够清晰地理解如何将理论知识转化为实际的MATLAB代码。同时，我也希望这些练习能够引导我思考这些技术在实际应用中的潜力，例如，如何利用信号处理技术来改进语音识别的准确性，或者如何进行图像的去噪和增强。如果书中能够提供一些跨学科的应用案例，例如将信号处理技术应用于文本分析或数据挖掘，那将更符合我的学习兴趣。我希望通过这本书的学习，能够为我未来在计算机科学领域的深入研究打下坚实的信号处理基础。

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作为一名在校的电子信息工程专业本科生，我对信号处理这门课程的学习一直充满热情，但同时也深感理论知识的抽象和实践应用的不足。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书的标题，无疑点燃了我内心的希望。我期望它能够成为连接我理论学习和实际操作的桥梁，让我能够更深入地理解信号处理的精髓。我的期待是，这本书能够提供一系列具有代表性和启发性的MATLAB练习，这些练习能够紧密围绕信号处理的核心概念展开，例如：信号的表示与基本运算（如信号的加减乘除、幅度缩放、时间移位等），傅里叶变换在时域和频域的联系与应用（如信号的频谱分析、滤波器的频率响应），卷积定理在系统分析中的作用，Z变换和拉普拉斯变换的理论与MATLAB实现，以及各种滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的设计与仿真。我非常希望书中的练习能够不仅仅停留在计算层面，而是能够引导我思考这些计算背后的物理意义和工程含义。例如，在设计一个低通滤波器时，我希望能够通过调整截止频率等参数，观察其对不同频率成分的影响，从而深刻理解低通滤波器的作用。我期望书中能够提供详细的MATLAB代码示例，帮助我理解如何将理论公式转化为可执行的程序，并且能够提供对这些代码的解释，让我明白每一行代码的含义以及它在整个解决方案中的作用。此外，我更希望书中的练习能够逐步增加难度，从最基础的信号生成和分析，到更复杂的系统建模和仿真。如果书中能够包含一些能够模拟真实世界信号处理场景的例子，比如对语音信号进行降噪，或者对图像信号进行边缘检测，那么我将受益匪浅。我希望通过完成这些练习，能够真正掌握在MATLAB中进行信号处理的能力，为我未来的毕业设计和科研项目打下坚实的基础。这本书能否真正地激发我对信号处理的兴趣，并提升我的工程实践能力，是我非常看重的一点。

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在信息爆炸的时代，掌握高效的数据分析和处理工具变得尤为重要，而信号处理作为其中的关键分支，其应用范围之广令人惊叹。我作为一名对信号处理领域充满好奇的学习者，一直渴望能够找到一本既能系统讲解理论，又能提供实践指导的优秀教材。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书的出现，正好满足了我对“实践”这一环节的强烈需求。我期望这本书能够提供一套系统且循序渐进的MATLAB编程练习，这些练习将覆盖信号处理的各个关键领域，从基础的信号生成与变换，到复杂的系统建模与分析。具体来说，我希望书中能够包含关于傅里叶变换（包括连续和离散傅里叶变换）的深入练习，让我能够直观地理解信号的频谱特性，以及如何利用频谱分析来识别信号的成分和特点。同时，卷积和相关运算在 LTI 系统分析中的应用也是我非常关注的重点，我希望通过实际操作来理解线性时不变系统的输入输出关系。此外，滤波器的设计与实现是信号处理的核心内容之一，我期望书中能够提供关于 FIR 和 IIR 滤波器设计的详细指导，以及如何通过 MATLAB 实现它们，并观察滤波器在时域和频域的表现。更进一步，我希望书中能够涉及一些更高级的主题，如采样定理的验证与应用，自适应滤波器的原理与实现，以及小波变换在信号去噪和特征提取方面的应用。我期待书中能够提供清晰的代码示例，并且对代码的每一个关键部分进行详尽的解释，帮助我理解如何将抽象的数学概念转化为实际的 MATLAB 程序。我设想，通过完成这些练习，我不仅能够巩固理论知识，更能培养解决实际信号处理问题的能力。例如，当我在学习一个新概念时，能够立即找到与之对应的练习，通过动手实践来加深理解。如果书中还能提供一些与实际工程应用相关的案例，例如通信系统中的信号调制解调、音频信号的处理与分析、或者图像信号的增强与压缩等，那将是极大的惊喜，能够让我更直观地感受到信号处理在现实世界中的价值。

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在现代工程和科学研究中，信号处理无疑是不可或缺的核心技术之一。我是一名即将毕业的本科生，在学习过程中，我深切体会到理论知识的掌握固然重要，但更关键的是如何将这些理论转化为实际可用的工程解决方案。我一直希望能找到一本能够系统地指导我如何在MATLAB环境中进行信号处理实践的书籍，而《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》的出现，正是满足了我这一迫切需求。我的期望是，这本书能够提供一套全面且具有实践指导意义的MATLAB练习，涵盖信号处理的各个关键领域。我希望书中能够详细讲解如何生成、分析和处理各种类型的信号，包括但不限于正弦信号、方波信号、冲激信号以及随机信号。同时，对于傅里叶变换，我期望书中能够提供深入的练习，帮助我理解其在频域分析中的重要作用，包括如何利用FFT来识别信号的频谱特性，以及如何利用频谱信息来完成信号的滤波和增强。此外，卷积和相关性在 LTI 系统分析中的应用也是我非常关注的方面，我希望通过实践来深刻理解系统对信号的响应。我特别期待书中能够包含关于数字滤波器设计的详细指导，包括 FIR 和 IIR 滤波器的原理、设计方法以及在MATLAB中的实现。我希望能够通过编写代码来设计不同类型的滤波器，并观察它们在时域和频域上的性能表现。更进一步，我希望能看到书中涉及一些更高级的主题，例如采样理论的验证与应用，自适应滤波器的原理与实现，以及小波变换在信号去噪和特征提取方面的应用。我期望书中能够提供清晰的代码示例，并且对代码的每一个关键部分进行详尽的解释，帮助我理解如何将抽象的数学概念转化为实际的MATLAB程序。如果书中还能提供一些能够模拟真实世界信号处理场景的案例，例如对音频信号进行降噪，或者对通信信号进行解调，那将极大地提升我的学习兴趣和实践能力。

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在我的学术生涯中，信号处理一直是一个既迷人又充满挑战的领域。理论的深奥需要借助强大的工具才能得以实践，而MATLAB无疑是信号处理领域最常用的工具之一。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书，正如其名，承诺将理论知识转化为一系列可操作的计算机练习，这正是我所急切需要的。我期望这本书能够提供一套结构清晰、内容丰富的MATLAB练习，能够覆盖信号处理的各个核心模块，从而帮助我将课堂上学到的抽象概念具象化。我希望能够通过这些练习，深入理解傅里叶变换的原理及其在信号分析中的应用，例如，如何通过FFT来分析信号的频率成分，如何识别信号中的谐波和噪声。此外，我对卷积和相关性在系统分析中的应用非常感兴趣，我期望能够通过MATLAB编程来模拟线性时不变系统的响应，并理解输入信号与系统特性如何共同决定输出信号。数字滤波器设计是信号处理中至关重要的一环，我期待书中能够提供关于 FIR 和 IIR 滤波器设计的详细指导，包括如何根据应用需求选择合适的滤波器类型，如何设置滤波器参数，以及如何利用MATLAB实现滤波器的设计和仿真。我希望能够通过实际操作，观察滤波器在时域和频域上的表现，并理解其对信号的影响。更进一步，我希望书中能够涉及一些更具挑战性的主题，如采样理论的验证与应用，自适应滤波器的原理与实现，以及小波变换在信号去噪和特征提取方面的应用。我期望书中能够提供高质量的代码示例，并且对代码的逻辑和实现细节进行深入的解释，帮助我理解如何高效地利用MATLAB来解决信号处理问题。如果书中能够包含一些能够启发我进行进一步研究的项目，例如将信号处理技术应用于生物医学信号分析或通信系统仿真，那将是莫大的惊喜，能够为我的学术探索提供宝贵的启示。

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我是一名热爱工程实践的在校大学生，一直以来都对信号处理这门学科充满了兴趣，但理论知识的学习总是伴随着实践上的困惑。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书的标题，精准地击中了我的学习痛点——“基于计算机的练习”。我非常期望这本书能够为我提供一套系统且实用的MATLAB编程练习，帮助我巩固和深化对信号处理核心概念的理解。我希望这些练习能够覆盖从基础信号生成与分析，到高级系统建模与滤波设计的整个过程。具体来说，我期待书中能够包含关于时域和频域信号表示的练习，能够让我直观地看到不同信号在不同域下的特征。对于傅里叶变换，我希望能通过编程实践，理解其在频谱分析中的应用，例如如何利用FFT来识别信号的组成频率，以及如何通过频谱信息来进行信号的滤波。我同样对卷积和相关性在系统分析中的作用非常感兴趣，我期望通过编写代码来模拟系统的响应，并理解输入信号与系统特性如何决定输出。数字滤波器设计是我的重点关注领域，我希望书中能够提供关于 FIR 和 IIR 滤波器设计方法及MATLAB实现的详细指导，包括如何根据具体需求选择滤波器类型，调整滤波器参数，并观察其对信号的影响。我希望能够通过实践，真正掌握如何设计和应用滤波器来解决实际问题，例如去除噪声或提取特定频率成分。更进一步，我希望能看到书中包含一些能够模拟真实世界应用场景的案例，例如对语音信号进行降噪处理，或者对传感器数据进行分析。如果书中能够提供一些具有挑战性的综合性项目，能够让我将所学知识融会贯通，那将是极大的收获。我期望这本书能够成为我学习信号处理的得力助手，帮助我打下扎实的工程实践基础，并激发我对信号处理领域更深入的探索。

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我之所以对《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书抱有如此浓厚的兴趣，很大程度上源于我对“Exercises”这个词的关注。在我看来，信号处理这门学科，尤其是将其应用于实际问题的过程中，理论知识的学习固然重要，但如果没有与之匹配的实践操作，那么这些知识很容易变得空洞和难以掌握。我迫切地希望这本书能够提供一系列精心设计的、由浅入深的编程练习，能够帮助我不仅仅是“知道”信号处理的概念，更能“做到”在MATLAB环境中实现它们。我的期望是，这些练习能够覆盖信号处理的各个核心领域，比如但不限于：信号的生成与分析（例如正弦波、方波、随机信号等），傅里叶变换及其在频谱分析中的应用，卷积和相关运算，滤波器设计与实现（如FIR和IIR滤波器），采样定理的验证，以及更高级的主题，如自适应滤波、谱估计、小波分析等。我尤其看重书中练习的“计算性”特点，这意味着我希望能够直接在MATLAB环境中动手实践，而不是仅仅阅读理论性的阐述。理想情况下，书中应该为每一个练习提供清晰的步骤说明，甚至给出一些关键的代码片段作为引导，并且在练习的最后，提供详细的答案解析和对结果的深入解读。这样，即使我遇到了困难，也能够通过参考答案找到思路，并且在理解的基础上进一步优化自己的代码。我设想，当我在学习某个理论概念时，可以立即找到与之对应的练习，通过编写代码来验证我所理解的理论，或者通过解决练习中的实际问题来加深我对该概念的认识。我希望这本书能够提供一些能够模拟真实世界信号处理场景的练习，比如对包含噪声的信号进行滤波，或者对音频信号进行频谱分析，甚至是一些简单的图像处理任务。如果书中能够提供一些“挑战性”的练习，能够让我思考如何将所学知识应用于更复杂的问题，那就更好了。总而言之，我期望这本书能够成为我学习信号处理过程中不可或缺的实践指南，帮助我克服理论与实践之间的鸿沟，最终能够熟练运用MATLAB来解决实际的信号处理问题。

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作为一名对新兴技术充满热情的研究生，我一直在关注人工智能、机器学习以及数据科学等领域的发展。在这些领域的研究中，信号处理技术扮演着越来越重要的角色，尤其是在数据预处理、特征工程以及模式识别等方面。我一直希望能找到一本能够将抽象的信号处理理论与MATLAB这一强大的计算工具相结合的书籍，以便能够将所学知识应用于实际的研究项目中。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》这本书的标题，正是我所寻找的那种能够提供实践指导的教材。我期望书中能够提供一系列精心设计的、能够激发思考的MATLAB练习，这些练习将覆盖信号处理的核心概念，并且能够指导我如何用MATLAB来实现这些概念。我特别希望书中能够深入讲解傅里叶变换（包括FFT）、卷积、相关性、Z变换、以及数字滤波器设计（FIR和IIR）等关键技术，并提供相应的编程练习。我希望能够通过这些练习，不仅理解这些技术的数学原理，更能掌握如何在MATLAB中进行高效的实现。例如，我希望能学习如何利用FFT来分析信号的频率成分，如何利用卷积来模拟系统的响应，以及如何设计合适的滤波器来提取信号中的有用信息。我期待书中能够提供详尽的代码示例，并附带清晰的解释，帮助我理解每段代码的作用以及它在解决问题中的意义。更重要的是，我希望这些练习能够引导我思考这些信号处理技术在人工智能、机器学习等领域的潜在应用。例如，我希望能看到如何利用信号处理技术来提取语音信号的特征，以便用于语音识别，或者如何利用小波变换来处理图像信号，以便用于图像识别。如果书中能够提供一些与这些前沿领域相关的案例研究，那将是极大的鼓舞，能够让我更有针对性地进行学习和研究。我希望通过这本书的学习，能够显著提升我运用MATLAB进行信号处理的能力，并为我的跨学科研究提供有力的支持。

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作为一名专注于数据分析和模式识别的研究生，我一直在寻求能够有效提升我数据处理能力的工具和方法。信号处理技术，尤其是其在特征提取和降噪方面的能力，对我而言具有极大的吸引力。然而，纯粹的理论学习往往难以直接转化为实践，我迫切需要一本能够提供“动手”机会的书籍。《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》的标题，恰恰点明了这种理论与实践相结合的模式，这让我对其充满了期待。我希望这本书能够提供一系列精心设计的、具有启发性的MATLAB编程练习，这些练习能够帮助我深入理解信号处理的核心概念，并且能够熟练运用MATLAB来解决实际问题。我尤其看重书中在傅里叶变换、卷积、相关性、Z变换以及数字滤波器设计（FIR和IIR）等方面的练习。我希望能通过编程实践，直观地理解信号的频率特性，掌握如何利用卷积来模拟系统的响应，以及如何设计和应用滤波器来提取有用信息或抑制噪声。我期待书中能够提供详尽的MATLAB代码示例，并对代码的实现细节和逻辑进行深入的剖析，帮助我理解如何将抽象的数学公式转化为实际可执行的代码。更重要的是，我希望这些练习能够引导我思考信号处理技术在我的研究领域的应用。例如，我希望能看到如何利用信号处理技术来提取音频或文本数据中的关键特征，以便于后续的机器学习模型训练，或者如何利用小波变换来对时间序列数据进行降噪和异常检测。如果书中能够提供一些与数据科学、机器学习或模式识别相关的应用案例，例如利用信号处理技术来提升图像分类的准确性，或者用于时间序列预测，那将极大地激发我的学习兴趣，并为我的研究提供直接的指导。我希望通过这本书的学习，能够显著提升我运用MATLAB进行数据分析和信号处理的能力，为我的科研工作提供强有力的支持。

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作为一名苦苦钻研信号处理的研二学生，我几乎是带着“救命稻草”的心态翻开了《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》。坦白说，最初的期待值是相当高的，毕竟市面上关于MATLAB信号处理的图书不少，但真正能做到既深入浅出又兼顾实践操作的书籍却凤毛麟角。我尤其看重这本书在“练习”二字上的承诺，因为我深知，理论知识再扎实，也需要通过大量的编程实践来巩固和内化。我希望这本书能提供足够丰富且有代表性的练习题，覆盖从基础的傅里叶变换到复杂的自适应滤波等各个重要章节。而且，我期望这些练习能够紧密结合实际应用场景，让我能够感受到信号处理在现实世界中的强大力量，而不仅仅是抽象的数学公式。如果书中能够提供详细的解题思路、MATLAB代码实现以及对结果的深入分析，那将是锦上添花。我设想，每当我遇到理论上的困惑时，这本书里的练习就能像一位经验丰富的导师，引导我一步步找到答案。更进一步，我希望能看到书中一些更具挑战性的项目，能够让我尝试将所学知识融会贯通，甚至启发我进行一些初步的创新性研究。例如，书中是否能有关于音频信号处理、图像信号处理或者通信系统仿真方面的综合性案例？这些都是我非常感兴趣的领域。如果这本书能够真正做到这一点，那么它将不仅仅是一本学习教材，更可能成为我攻克信号处理难题的得力助手，甚至是我学术生涯中的一个重要转折点。我的专业方向与信号处理息息相关，无论是课程学习还是未来的科研探索，都离不开对这一领域扎实掌握。尤其是在当今这个数据驱动的时代，信号处理技术更是无处不在，从我们日常使用的手机、电脑，到医疗影像、自动驾驶，再到天文学观测和金融风险分析，都离不开信号处理的理论和工具。然而，理论的晦涩难懂常常是困扰许多初学者的第一道门槛。我渴望找到一本能够将抽象的数学概念转化为直观的图形和可执行的代码的书籍，而《Computer-Based Exercises for Signal Processing Using Matlab》的标题恰恰点明了这一点。我期望它能够提供一系列精心设计的、逐步深入的练习，帮助我理解那些看似复杂的数学公式背后的物理意义和工程含义。例如，在学习傅里叶变换时，我不仅想知道如何计算离散傅里叶变换，更想通过MATLAB的仿真，直观地看到时域信号是如何被分解成不同频率的成分，以及这些成分的幅度和相位信息对原始信号的影响。同样，在学习滤波器设计时，我希望能够通过编写代码来设计不同类型的滤波器，并观察它们在频域和时域上的表现，从而理解不同滤波器参数对信号的影响。更重要的是，我希望这些练习能够引导我思考信号处理在实际应用中的挑战，比如噪声抑制、信号增强、模式识别等。如果书中能够提供一些与这些实际问题相关的案例研究，那就太棒了。我设想，当我完成书中的每一个练习后，都能对相关的信号处理概念有更深刻的理解，并且能够自信地运用MATLAB来解决更复杂的问题。这本书能否真正填补我在这方面的知识空白，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础，是我非常期待的。

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