数字信号处理：基于计算机的方法（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Sanjit K. Mitra（桑吉特·米特拉） 著，余翔宇 译

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• 计算机方法
• 算法
• MATLAB
• 通信
• 图像处理
• 电子工程
• 第四版
• 工程数学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121150081

版次：4

商品编码：10893826

包装：平装

丛书名： 国外电子与通信教材系列

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

字数：1377000

正文语种：中文

编辑推荐

《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》可作为高等院校电子信息类专业本科或低年级研究生的教材，尤其适用于双语教学，也可供有关技术、科研管理人员使用，或作为继续教育的参考书。

内容简介

《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是数字信号领域的经典教材Digital Signal Processing： A Computer-Based Approach， Fourth Edition的中文翻译版，内容涵盖了信号与信号处理、时域中的离散时间信号、频域中的离散时间信号、离散时间系统、有限长离散变换、z变换、变换域中的LTI离散时间系统、数字滤波器结构、IIR数字滤波器设计、FIR数字滤波器设计、DSP算法实现等方面。本书的特点是，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子，并用MATLAB程序进行了验证，同时提供了大量的高质量习题和仿真练习。

目录

第1章 信号和信号处理
1.1 信号的特征与分类
1.2 典型的信号处理运算
1.3 典型信号举例
1.4 典型的信号处理应用
1.5 为什么要进行数字信号处理

第2章 时域中的离散时间信号
2.1 时域表示
2.2 序列的运算
2.3 有限长序列的运算
2.4 典型序列与序列表示
2.5 抽样过程
2.6 信号的相关
2.7 随机信号
2.8 小结
2.9 习题
2.10 MATLAB练习

第3章 频域中的离散时间信号
3.1 连续时间傅里叶变换
3.2 离散时间傅里叶变换
3.3 离散时间傅里叶变换定理
3.4 离散时间序列的能量密度谱
3.5 带限离散时间信号
3.6 用MATLAB计算DTFT
3.7 展开相位函数
3.8 连续时间信号的数字处理
3.9 带通信号的抽样
3.10 抽样和保持运算的效果
3.11 小结
3.12 习题
3.13 MATLAB练习

第4章 离散时间系统
4.1 离散时间系统举例
4.2 离散时间系统的分类
4.3 冲激和阶跃响应
4.4 LTI离散时间系统的时域特性
4.5 简单互连方案
4.6 有限维LTI离散时间系统
4.7 LTI离散时间系统的分类
4.8 LTI离散时间系统的频域表示
4.9 相位延迟和群延迟
4.10 小结
4.11 习题
4.12 MATLAB练习

第5章 有限长离散变换
5.1 正交变换
5.2 离散傅里叶变换
5.3 DTFT与DFT及其逆之间的关系
5.4 圆周卷积
5.5 有限长序列的分类
5.6 DFT对称关系
5.7 离散傅里叶变换定理
5.8 傅里叶域滤波
5.9 计算实序列的DFT
5.10 用DFT实现线性卷积
5.11 短时傅里叶变换
5.12 离散余弦变换
5.13 Haar变换
5.14 能量压缩性质
5.15 小结
5.16 习题
5.17 MATLAB练习

第6章 z变换
6.1 定义
6.2 有理z变换
6.3 有理z变换的收敛域
6.4 逆z变换
6.5 z变换定理
6.6 有限长序列卷积的计算
6.7 传输函数
6.8 小结
6.9 习题
6.10 MATLAB练习

第7章 变换域中的LTI离散时间系统
7.1 基于幅度特征的传输函数分类
7.2 基于相位描述的传输函数分类
7.3 线性相位FIR传输函数的类型
7.4 简单数字滤波器
7.5 互补传输函数
7.6 逆系统
7.7 系统识别
7.8 数字二端口网络
7.9 代数稳定性测试
7.10 小结
7.11 习题
7.12 MATLAB练习

第8章 数字滤波器结构
8.1 框图表示
8.2 等效结构
8.3 基本FIR数字滤波器结构
8.4 基本IIR数字滤波器结构
8.5 用MATLAB实现基本结构
8.6 全通滤波器
8.7 参数可调谐低通IIR数字滤波器对
8.8 IIR抽头级联格型结构
8.9 FIR级联格型结构
8.10 IIR传输函数的并联全通实现
8.11 可调谐数字滤波器
8.12 数字滤波器结构的计算复杂度
8.13 小结
8.14 习题
8.15 MATLAB练习

第9章 IIR数字滤波器设计
9.1 预备知识
9.2 IIR滤波器设计的双线性变换法
9.3 设计低通IIR数字滤波器
9.4 高通、带通和带阻IIR数字滤波器设计
9.5 IIR滤波器的谱变换
9.6 用MATLAB设计IIR数字滤波器
9.7 IIR数字滤波器的计算机辅助设计
9.8 小结
9.9 习题
9.10 MATLAB练习

第10章 FIR数字滤波器设计
10.1 预备知识
10.2 基于加窗傅里叶级数的FIR滤波器设计
10.3 等波纹线性相位FIR滤波器的计算机辅助设计
10.4 设计最小相位FIR滤波器
10.5 用MATLAB设计数字滤波器
10.6 计算高效的FIR数字滤波器的设计
10.7 小结
10.8 习题
10.9 MATLAB练习

第11章 DSP算法实现
11.1 基本问题
11.2 用MATLAB进行结构仿真和验证
11.3 计算离散傅里叶变换
11.4 基于序号映射的快速DFT算法
11.5 用MATLAB计算DFT和IDFT
11.6 滑动离散傅里叶变换
11.7 在窄频带上计算DFT
11.8 数字表示
11.9 溢出的处理
11.10 小结
11.11 习题
11.12 MATLAB练习

第12章 有限字长效应的分析
12.1 量化过程和误差
12.2 定点数的量化
12.3 浮点数的量化
12.4 系数量化效应的分析
12.5 A/D转换噪声分析
12.6 算术舍入误差分析
12.7 动态范围缩放
12.8 低阶IIR滤波器的信噪比
12.9 低灵敏度数字滤波器
12.10 用误差反馈减少乘积舍入误差
12.11 IIR数字滤波器中的极限环
12.12 FFT算法中的舍入误差
12.13 小结
12.14 习题
12.15 MATLAB练习

第13章 多抽样率数字信号处理基础
13.1 基本抽样率转换器件
13.2 用于抽样率变换的多抽样率结构
13.3 抽取器和内插器的多级设计
13.4 多相分解
13.5 任意率抽样率转换器
13.6 奈奎斯特滤波器
13.7 CIC抽取器和内插器
13.8 小结
13.9 习题
13.10 MATLAB练习

第14章 多抽样率滤波器组和小波
14.1 数字滤波器组
14.2 双通道正交镜像滤波器组
14.3 完全重构的双通道FIR滤波器组
14.4 L通道QMF组
14.5 多层滤波器组
14.6 离散小波变换
14.7 小结
14.8 习题
14.9 MATLAB练习
附录A 模拟低通滤波器设计
附录B 设计模拟高通、带通和带阻滤波器
附录C 离散时间随机信号
参考文献
索引

前言/序言

　　S.K.Mitra教授的《数字信号处理》一书，最早由清华大学出版社于2001年9月以影印版的形式引入中国。为了让更多的中国读者能够分享这本世界知名的教材，电子工业出版社及时地购买了该书的翻译版权，分别于2005年初和2006年中先后推出该书的第二版和第三版的中译版，满足了国内教学和科研的需要。该书由于其通俗性及与MATLAB紧密的融合等优点，逐渐成为国内大学中最受欢迎的数字信号处理外版书籍。

　　2011年初，麦格劳-希尔出版公司再次在全球推出该书的第四版。经过近半年的翻译后，此版的中译本也于2011年下半年同国内读者见面。全书的翻译基本延续了前两版的风格，同时对于专业词汇，均重新参考了相应的专业书籍，力求更加准确。此外，对于书后参考文献中在国内已经有出版的书籍均给出了说明，尽管其中有些已经绝版，但仍然可以在各大高校的图书馆中找到。

　　本书第二版由本人（余翔宇）初译全书，再由孙洪教授组织师生修改，最后由孙教授修正、定稿。第三版由孙洪教授组织师生翻译，并由孙教授定稿。第四版在本人第二版译稿的基础上，对照第二版与第四版的差异，并参考第三版中译版的相关内容逐句改译、增译而成。因此，本版中译乃集合了诸多前人智慧之结晶，由于人数众多，不便在此一一列举，具体名单可参阅第二版及第三版的译者序。在本次翻译过程中，刘文杨同学协助给出了本版部分新增内容的初译，我的家人协助我录入了书中的公式并检查了文稿中的错漏处，帮我减轻了一定的工作。

　　非常感谢孙洪教授给本人提供参与翻译此书第二版的机会。也要感谢电子工业出版社高教分社的谭海平社长力邀，使我能与此书再次结缘。还要感谢华南理工大学电子与信息学院《数字信号处理》国家级精品课程的负责人韦岗教授及主要授课教师金连文教授、傅予力教授在百忙之中审阅了本书译稿。感谢电子工业出版社李秦华编辑为本书所付出的大量细致认真的工作。麦格劳-希尔北京办事处的古丽婵女士和香港办事处的张俊文先生在本书翻译过程中提供了不少的帮助，尤其是在今年6月Mitra教授访华期间积极安排与其的会面，在此一并感谢。

　　由于本人水平有限，加之翻译时间仓促，书中错误在所难免，欢迎各位同行和同学批评指正。

　　译者

　　2011年10月

《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一部深入探讨数字信号处理（DSP）理论与实践的权威著作。本书以清晰的逻辑和详实的案例，全面介绍了数字信号处理的核心概念、关键技术以及在现代计算机科学和工程领域中的广泛应用。 核心内容概览： 本书从最基础的离散时间信号和系统入手，系统性地阐述了数字信号的采样、量化等预处理过程，以及傅里叶分析、Z变换、离散卷积等核心数学工具。读者将在此基础上，深入理解数字滤波器的设计与实现，包括FIR和IIR滤波器的原理、设计方法和性能分析。 此外，本书还详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法，揭示了其高效性和在实际应用中的重要性。对于更复杂的信号处理任务，如谱估计、自适应滤波、多速率信号处理等，本书也提供了深入的讲解和实用的技术。 基于计算机方法的特色： 本书最大的特色在于其“基于计算机的方法”。它不仅仅是理论的堆砌，更强调将理论与实际计算紧密结合。书中提供了大量使用主流编程语言（如MATLAB, Python等）实现的算法示例和代码片段，使得读者能够亲手实践，将抽象的理论转化为可执行的程序。这种实践导向的学习方式，极大地增强了读者对DSP概念的理解和实际应用能力。 关键技术解析： 离散时间信号与系统： 深入解析了离散时间信号的表示、基本运算以及线性时不变（LTI）系统的性质，为后续内容奠定基础。 傅里叶分析： 详细阐述了离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其性质，并介绍了傅里叶级数在信号周期性分析中的应用。 Z变换： 讲解了Z变换的定义、性质、收敛域等，以及它在分析离散时间系统频率响应和稳定性方面的强大作用。 数字滤波器的设计与实现： 提供了两种主要类型的数字滤波器——有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器——的全面设计方法，包括窗函数法、频率采样法、冲激响应不变法、双线性变换法等，并深入讨论了滤波器的结构和硬件实现。 快速傅里叶变换（FFT）： 详细介绍了各种FFT算法，如Cooley-Tukey算法，解释了其计算效率的提升原理，并提供了相关的编程实现。 谱估计： 探讨了多种谱估计方法，包括周期图法、改进的周期图法、Welch法等，以及参数化谱估计方法。 自适应滤波： 介绍了自适应滤波器的基本概念，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法，以及它们在噪声消除、均衡等方面的应用。 多速率信号处理： 讲解了信号抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的技术，以及在采样率转换、带宽压缩等方面的应用。 应用领域： 本书的理论和方法论在众多计算机科学和工程领域都有着广泛的应用，包括但不限于： 通信系统： 调制解调、信道编码、均衡器设计等。 音频和图像处理： 压缩、去噪、增强、识别等。 生物医学工程： 生理信号分析（如心电图、脑电图）、医学成像等。 控制系统： 数字控制器设计、系统辨识等。 机械工程： 振动分析、故障诊断等。 金融工程： 时间序列分析、预测模型等。 学习价值： 《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》适合作为高等院校电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业本科生和研究生的教材或参考书。对于从事相关领域研究和开发的工程师和技术人员，本书更是不可或缺的实用指南。通过学习本书，读者将能够： 掌握数字信号处理的核心理论和数学工具。 理解各种数字信号处理算法的工作原理。 能够使用编程语言实现和应用DSP算法。 解决实际工程问题中遇到的信号处理挑战。 为进一步深入研究DSP相关高级主题打下坚实基础。 本书以其系统性、实践性和前沿性，为读者打开了通往数字信号处理广阔领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，最成功之处在于它真正做到了“授人以渔”，而不仅仅是“授人以鱼”。它没有简单地罗列知识点，而是通过层层递进的讲解方式，以及大量的实例和代码演示，教会读者如何去思考、去分析、去解决实际问题。当我第一次翻阅这本书时，就被其清晰的结构和引人入胜的语言所吸引。 书中关于信号的数字化过程，也就是采样和量化，被讲解得非常透彻。作者不仅解释了理论上的原理，比如奈奎斯特采样定理，更重要的是，他深入探讨了实际应用中可能遇到的各种挑战，比如如何处理欠采样信号，以及如何通过增加量化比特数来提升信号的精度。这种贴近实际的讲解，让我对理论知识有了更深的认识，也为我将来解决实际问题打下了基础。 傅里叶变换是数字信号处理的核心概念之一，而这本书的讲解方式，可以说是“化繁为简”的典范。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂的波形，以及如何将复杂的波形分解成其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些清晰的频谱图时，我才真正理解了信号在频率域的表现形式。 在介绍数字滤波器时，这本书也展现了其独特的教学理念。它并没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身出发，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的应用方面，也做得非常出色。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容设计，可以说是一种“润物细无声”的教学方式。它不像那种上来就给人一套严谨数学定义的教材，而是更注重培养读者的直观感受和问题解决能力。我尤其喜欢书中对于“信号”这个概念的定义和解读，它没有局限于传统的周期性或非周期性信号，而是将其扩展到了更广泛的应用领域，比如从一个简单的声音波形到一个复杂的传感器数据流。这种开阔的视野，让我立刻意识到信号处理的无处不在，也激发了我探索更多可能性。 在探讨离散化过程时，作者巧妙地避开了晦涩的数学推导，而是通过对模拟信号进行“采样”和“量化”过程的形象比喻来解释。我记得书中用了一个“拍照”的类比，模拟信号就像连续变化的现实世界，而采样和量化则像是用相机捕捉和记录下关键的瞬间和像素点。这种接地气的讲解方式，让那些原本可能令人生畏的概念变得异常容易理解。而且，书中还详细讨论了采样频率和量化深度对最终数字信号质量的影响，以及如何在实际应用中进行权衡取舍，这对于我这种注重实践的人来说，是非常有价值的。 书中关于傅里叶变换的讲解，是我认为最出彩的部分之一。它不是直接抛出那个神秘的“e^(-jωt)”公式，而是先从信号在时间和频率这两个维度上的不同表现形式入手。作者用大量的图示，展示了不同频率的正弦波如何叠加成复杂的波形，以及一个复杂波形在频率域如何分解成其基本的组成成分。当看到那些不同形状的频谱图时，我才真正体会到“信号的本质是频率”这句话的含义。更重要的是，书中还探讨了离散傅里叶变换（DFT）在计算机上的实现，以及如何利用快速傅里叶变换（FFT）来提高计算效率，这让我看到了理论联系实际的无限可能。 我个人在学习数字滤波器的过程中，总是觉得概念模糊，难以把握。但这本书的讲解方式，让我耳目一新。它并没有一开始就陷入到各种滤波器设计方法论的细节中，而是先从“滤波”这个动作本身入手，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 让我印象深刻的还有书中关于“系统”的概念。作者将数字信号处理中的“系统”类比为一系列的“加工过程”，输入信号经过这些过程（系统）的处理，最终得到输出信号。这种形象的比喻，让我很容易理解系统函数、传递函数这些抽象的概念。特别是 Z 变换的引入，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“秘密武器”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。这种从直观到数学的过渡，非常顺畅。 本书在处理随机信号的部分，也展现了其独到的见解。对于概率论和统计学的知识，作者并没有生硬地灌输，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的各种应用时，也做到了“广而不泛，深而不深”。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书的另一个亮点在于其“计算机方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，是一本将理论、实践和趣味性完美结合的教材。它不仅能够帮助读者建立扎实的数字信号处理基础，更重要的是，能够激发读者对这个领域的兴趣，并培养其独立解决问题的能力。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，并且让我对未来的学习和研究充满了信心。我强烈推荐这本书给所有对数字信号处理感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书时，我原本以为会面对一本充斥着枯燥数学公式和抽象理论的“天书”。然而，令我惊喜的是，这本书以一种前所未有的方式，将复杂的数字信号处理概念变得清晰易懂，甚至充满了趣味性。作者并没有一开始就抛出大量晦涩的数学符号，而是巧妙地运用生活中的类比和直观的图示，引导我逐步理解信号的本质和处理方法。 书中关于“信号”的引入，就非常有意思。它没有拘泥于传统的定义，而是通过对各种我们日常生活中接触到的信号，比如声音、图像、网络通信等进行剖析，让我们认识到信号的多样性和普遍性。作者将信号比作一种信息的载体，而数字信号处理就是对这些信息进行提取、转换和优化的过程。这种接地气的讲解方式，瞬间拉近了我与信号处理之间的距离。 在讲解信号的数字化过程，也就是采样和量化时，作者用了一个非常形象的“拍照”过程来类比。他解释了如何将连续的模拟信号“截取”成一个个离散的瞬间（采样），以及如何为这些瞬间赋予一个具体的数值（量化）。我特别欣赏书中关于采样定理的讲解，它不是简单地陈述公式，而是通过展示欠采样和过采样带来的不同后果，让我直观地理解了选择合适采样频率的重要性。 傅里叶变换是数字信号处理的核心内容之一，而这本书的讲解方式，可以说是“化繁为简”。作者并没有一开始就给出复杂的积分公式，而是通过展示不同频率的简单信号（如正弦波）如何组合成复杂信号，以及反过来，如何将复杂信号分解成其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些漂亮的频谱图时，我才真正理解了信号在频率域的表现形式。 对于数字滤波器，这本书也提供了非常有价值的见解。它不是简单地介绍各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身出发，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出传递函数，而是通过演示如何去除音频中的高频噪音，来直观地说明其作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的应用方面，也做得非常出色。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

当我初次接触《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书时，我本以为会面对的是一本充斥着繁琐公式和抽象定义的“天书”。然而，令我惊喜的是，它以一种前所未有的方式，将数字信号处理这个看似艰深的领域，变得生动有趣且易于理解。作者并非从理论的制高点出发，而是从一个普通读者最容易产生共鸣的生活场景入手，逐步引导我们认识信号的本质和处理的魅力。 书中对“信号”的定义，非常具有包容性，它不仅仅局限于传统的电信号，而是将音乐、图像、通信数据等一切可以承载信息的事物都纳入其中。作者通过生动的例子，比如一段音乐是如何由一系列不同的频率组成，一张图片是如何由无数个像素点构成的，让我瞬间意识到信号处理的广泛应用和重要性。这种从宏观到微观的视角，极大地激发了我学习的兴趣。 在讲解信号的数字化过程，即采样和量化时，作者运用了“时间切片”和“数值编码”的比喻，这让抽象的概念变得触手可及。他详细解释了奈奎斯特采样定理的关键作用，并辅以大量图示，直观地展示了欠采样和过采样可能带来的后果，让我深刻理解了数字信号质量与采样频率之间的关系。 傅里叶变换作为数字信号处理的核心，常常让许多初学者望而却步。但这本书的讲解方式，却让我耳目一新。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂的波形，以及如何将复杂的波形分解成其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些清晰的频谱图时，我才真正理解了信号在频率域的表现形式。 在介绍数字滤波器时，这本书也展现了其独特的教学理念。它并没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身出发，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻阅《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》之前，我对“数字信号处理”这个概念的理解，仅仅停留在一些模糊的印象中，总觉得它是一个与我生活有些距离的专业领域。然而，这本书以一种极其巧妙的方式，彻底改变了我的看法。它没有一开始就将我淹没在抽象的数学公式和理论定义中，而是从我最容易理解和接触的“生活中的信号”出发，逐步引导我深入探究信号的奥秘。 书中对于“信号”的定义，非常开放和包容。作者用生动的例子，比如一段动听的音乐，一张清晰的照片，甚至是一次远程通话，都说明了它们本质上都是由一系列数字信号组成的。这种将理论与日常生活紧密结合的方式，让我瞬间感受到了信号处理的实用性和普遍性。我开始意识到，原来我每天都在不知不觉中与数字信号打交道。 在讲解信号的采样和量化过程时，作者运用了“时间分割”和“数值编码”的比喻，这让我对如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信号有了非常直观的理解。他详细解释了奈奎斯特采样定理的意义，并通过图示清晰地展示了欠采样和过采样可能带来的问题，让我深刻认识到信号数字化过程中精度的重要性。 傅里叶变换是我一直以来觉得难以掌握的知识点，但这本书的讲解方式，却让我豁然开朗。作者没有直接给出复杂的数学公式，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂的波形，以及如何将复杂的波形分解成其基本的频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些清晰的频谱图时，我才真正理解了信号的“频率组成”是如何揭示其本质的。 在介绍数字滤波器时，这本书也做得非常出色。它并没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身入手，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名在信号处理领域摸索了多年的学习者，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，无疑是一次令人耳目一新的学习体验。它没有像许多经典教材那样，上来就构建一套严谨的数学框架，而是从更“感性”的层面入手，循序渐进地引导读者理解数字信号处理的核心概念。我非常喜欢作者在开篇对“信号”的解读，它将信号的定义扩展到了我们日常生活中的方方面面，从最简单的声音波形到复杂的网络数据流，都蕴含着待挖掘的信息，这极大地拓展了我对信号处理的认知边界。 书中关于信号的数字化过程——采样和量化，被讲解得尤为清晰。作者巧妙地运用了“时间切片”和“数值赋值”的比喻，来形象地描绘这两个过程。他详细阐述了奈奎斯特采样定理的原理，并辅以大量图示，生动地展示了欠采样和过采样所带来的负面影响，这让我深刻理解了为何要选择合适的采样频率。同时，书中还探讨了量化误差的来源以及如何通过提高量化比特数来减小误差，这对于理解实际数字信号的精度至关重要。 傅里叶变换是数字信号处理的基石，而这本书的讲解方式，堪称“化繁为简”的典范。作者没有一开始就陷入复杂的数学推导，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂波形，以及如何反过来将复杂波形分解为其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些形态各异的频谱图时，我才真正理解了“万物皆可拆解为不同频率的组成”这一深刻道理。 在数字滤波器的介绍上，这本书也展现了其独到之处。它并没有简单地罗列各种滤波器类型及其设计公式，而是从“滤波”这个动作本身入手，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的应用方面，也做得非常出色。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，最大的价值在于它能够将抽象的理论与具体的实践完美地融合在一起。它并没有将信号处理描绘成一种高高在上的技术，而是通过大量贴近生活的实例，让我切实感受到了它的实用性和重要性。我特别欣赏书中关于“信号”的引入，作者并没有仅仅停留在数学定义上，而是通过描绘声音、图像、通信等多种形式的信号，让我直观地认识到信号的多样性。 书中对于信号的数字化过程，也就是采样和量化，被讲解得非常清晰。作者不仅解释了理论上的原理，比如奈奎斯特采样定理，更重要的是，他深入探讨了实际应用中可能遇到的各种挑战，比如如何处理欠采样信号，以及如何通过增加量化比特数来提升信号的精度。这种贴近实际的讲解，让我对理论知识有了更深的认识，也为我将来解决实际问题打下了基础。 傅里叶变换是数字信号处理的核心概念之一，而这本书的讲解方式，可以说是“化繁为简”的典范。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂的波形，以及如何将复杂的波形分解成其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些清晰的频谱图时，我才真正理解了信号在频率域的表现形式。 在介绍数字滤波器时，这本书也展现了其独特的教学理念。它并没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身出发，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的应用方面，也做得非常出色。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》之前，我对数字信号处理的认知，仅限于一些零散的、不成体系的概念。这本书的出现，彻底改变了我的学习方式和对这个领域的认知。作者以一种非常“反传统”的思路，将看似枯燥的理论知识，通过大量的实际案例和计算机应用，变得生动有趣且易于理解。我尤其赞赏书中对“信号”的定义，它没有拘泥于狭隘的数学范畴，而是将其延展到我们日常生活中触手可及的方方面面，从一段音乐的旋律到一张老照片的像素，都蕴含着数字信号处理的智慧。 书中关于信号的数字化过程，即采样和量化，被讲解得非常透彻。作者不仅解释了理论上的原理，比如奈奎斯特采样定理，更重要的是，他深入探讨了实际应用中可能遇到的各种挑战，比如如何处理欠采样信号，以及如何通过增加量化比特数来提升信号的精度。这种贴近实际的讲解，让我对理论知识有了更深的认识，也为我将来解决实际问题打下了基础。 傅里叶变换是数字信号处理的核心概念之一，而这本书的讲解方式，可以说是“化繁为简”的典范。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过展示不同频率的正弦波如何叠加形成复杂的波形，以及如何将复杂的波形分解成其基本频率成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些清晰的频谱图时，我才真正理解了信号在频率域的表现形式。 在介绍数字滤波器时，这本书也展现了其独特的教学理念。它并没有简单地罗列各种滤波器类型，而是从“滤波”这个动作本身出发，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些实际问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者将信号处理系统比作一个“加工厂”，输入信号经过“加工厂”的处理，就变成了输出信号。这种形象的比喻，让我在理解系统函数、传递函数等抽象概念时，感到轻松了许多。特别是 Z 变换的介绍，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“工具”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。 在处理随机信号方面，本书也展现了其独到之处。作者并没有生硬地灌输概率论和统计学的知识，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的应用方面，也做得非常出色。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书最大的亮点之一，无疑是其“基于计算机的方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》是一本真正能够激发读者学习兴趣，并且帮助读者建立扎实数字信号处理基础的优秀教材。它将复杂的理论知识，以一种生动、直观、易于理解的方式呈现出来，并强调了计算机在信号处理中的重要作用。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对信号处理这个领域都抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论知识过于抽象，难以在实际中应用。直到我偶然翻阅了《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》，才真正感受到理论与实践相结合的强大魅力。这本书的编排方式非常独特，它并没有像许多传统教材那样，先罗列一大堆枯燥的数学公式和定理，而是从读者最容易理解和接受的计算机应用场景入手，逐步引出相关的信号处理概念。例如，书中关于图像滤波的章节，不是直接讲解卷积定理，而是先展示了一系列令人惊叹的图像处理效果，然后才娓娓道来这些效果是如何通过数字信号处理技术实现的。这种“先果后因”的教学方法，极大地激发了我学习的积极性，让我能够更容易地理解那些看似复杂的理论。 我尤其欣赏书中对实际案例的深度剖析。它涵盖了音频处理、通信系统、生物医学信号分析等多个领域，并且不仅仅是简单地介绍应用，而是深入到算法的设计、实现以及性能评估的细节。书中提供的 MATLAB 或 Python 代码示例，清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这样的初学者来说，无疑是宝贵的学习资源。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的音频降噪算法，当我听到经过处理后明显更加纯净的音频时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 这本书最大的亮点之一在于它对“基于计算机的方法”的强调。在当今这个计算能力飞速发展的时代，脱离了计算机的信号处理几乎难以想象。而这本书正是顺应了这一趋势，将计算机编程与信号处理理论紧密结合。它不仅仅是讲解理论，更是教会读者如何利用计算机工具来解决实际问题。书中关于傅里叶变换的讲解，就非常生动。它没有停留在理论推导，而是通过绘制频谱图、演示频率域的特性，让我们直观地理解了信号的频率成分。更重要的是，它教会我们如何使用 FFT 算法在计算机上高效地计算傅里叶变换，并解释了不同窗函数对频谱分析的影响。这种贴近实际操作的讲解，让学习过程充满了乐趣和成就感。 而且，这本书在概念的引入上，非常注重逻辑性和循序渐进。它并没有一次性抛出大量的概念，而是层层递进，确保读者能够一步一步地掌握。比如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）之前，它会先详细讲解周期信号的傅里叶级数（FS）和非周期信号的傅里叶变换（FT），然后过渡到离散时间信号的傅里叶变换（DTFT），最后才引出 DFT。这种铺垫让整个学习过程显得非常自然，不会让初学者感到茫然。书中的图示也十分精良，能够非常直观地帮助理解抽象的概念。我尤其喜欢其中关于滤波器设计的部分，那些生动的幅频响应和相频响应曲线图，让“低通”、“高通”、“带通”这些概念瞬间鲜活起来。 我一直对数字滤波器的设计和应用感到好奇，但很多传统教材在这方面的讲解都显得比较生硬，公式繁多，难以掌握。然而，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》在这方面做得尤为出色。它并没有将滤波器的设计过程神秘化，而是通过生动形象的例子，一步步地引导读者理解。例如，在讲解 FIR 滤波器时，它会先从一个简单的移动平均滤波器开始，让我们理解它的基本原理，然后才逐步介绍更复杂的窗口法和频率采样法。书中还提供了许多关于滤波器性能评估的指标，比如通带纹波、阻带衰减等，并教会我们如何在 MATLAB 或 Python 中实现这些评估。这让我对滤波器的设计和选择有了更清晰的认识，也能够根据实际需求进行优化。 这本书在介绍离散时间系统时，也展现了其独特的教学理念。它并非直接给出差分方程，而是通过系统响应的直观展示来引入。比如，在讲解线性时不变（LTI）系统的概念时，书中会展示一个简单的系统，当输入信号发生变化时，输出信号如何随之变化，从而引出系统的“记忆性”和“叠加性”。这种方式让抽象的数学概念变得触手可及。特别是对于系统函数（Z 变换）的讲解，更是别出心裁。它不是简单地给出 Z 变换的定义，而是将其与系统的频率响应联系起来，让我们理解 Z 变换是如何揭示系统在不同频率下的行为特性的。 我还想特别提一下书中关于采样和量化的章节。这两个概念是数字信号处理的基石，但很多时候很容易被忽视。这本书对这两个概念的讲解非常透彻。它不仅解释了奈奎斯特采样定理的原理，还通过生动的图示展示了欠采样和过采样的后果。对于量化，它清晰地解释了量化误差的来源以及如何通过增加量化比特数来减小误差。更重要的是，书中还讨论了实际应用中可能会遇到的各种采样和量化问题，比如混叠现象以及如何在实际系统中避免或减小这些问题的影响。这让我深刻认识到，理论与实际操作之间往往存在着细微的差别，而这本书恰恰弥补了这一差距。 值得一提的是，这本书在介绍信号的统计特性时，也做得非常到位。对于随机信号的处理，是数字信号处理中的一个重要分支，但往往让很多初学者感到头疼。这本书将统计学原理与信号处理紧密结合，让我们能够理解如何利用统计方法来分析和处理随机信号。它详细讲解了自相关函数、互相关函数、功率谱密度等概念，并解释了它们在信号检测、滤波和系统辨识等方面的应用。书中提供的实例，比如噪声信号的分析，也让我对这些概念有了更直观的认识。 而且，这本书的语言风格也十分吸引人。它不像一般的教材那样枯燥乏味，而是用一种更加口语化、更加亲切的方式来讲解。作者在撰写过程中，仿佛是在与读者进行一场深入的交流，不断地提出问题，引导读者思考，并给出清晰的解答。这种互动式的写作风格，让我在阅读过程中不会感到疲倦，反而会越读越有兴趣。书中穿插的一些“小贴士”和“思考题”，也极大地增强了阅读的趣味性，让我能够在轻松愉快的氛围中学习到知识。 最后，我不得不说，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，真的是我迄今为止读过的关于数字信号处理领域最优秀的书籍之一。它不仅内容全面、逻辑清晰、讲解生动，更重要的是，它真正地做到了将理论与实践相结合，让学习者能够从“懂”到“会”，从“理论”到“应用”。它为我打开了通往数字信号处理世界的大门，并且让我对未来的学习和研究充满了信心。我强烈推荐这本书给所有对数字信号处理感兴趣的朋友，无论是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

读完《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》，我最大的感受是，它彻底颠覆了我对传统教科书的刻板印象。这本书没有那种一开始就让人望而生畏的数学公式堆积，而是以一种更加“人性化”的方式，引导读者一步步走进数字信号处理的世界。我记得书中关于“信号”的开篇，作者并没有直接给出定义，而是通过一系列生活中的例子，比如音乐、图像、通信信号等，来引发读者的思考：这些看似不同的事物，背后隐藏着怎样的共同规律？ 在讲解信号的采样和量化时，作者运用了非常生动的比喻。他将连续的模拟信号比作一条流动的河流，而采样则是将河流中的水不间断地取样，量化则是给这些水样本赋予一个离散的数值。他详细解释了采样定理的重要性，以及如何通过选择合适的采样频率来避免“混叠”现象，这让我对信号的数字化过程有了非常直观的理解。而且，书中还讨论了实际应用中量化误差对信号质量的影响，以及如何通过增加量化比特数来提高精度。 我尤其喜欢书中对傅里叶变换的讲解。它并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先从信号在时间和频率这两个维度的关系入手。作者通过展示不同频率的正弦波如何叠加成复杂的波形，以及一个复杂波形在频率域如何分解成其基本的组成成分，来直观地说明傅里叶变换的意义。当我看到那些不同形状的频谱图时，我才真正体会到“信号的本质是频率”的含义。而且，书中还深入探讨了离散傅里叶变换（DFT）的计算，以及如何利用快速傅里叶变换（FFT）来提高计算效率，这让我看到了理论联系实际的无限可能。 在数字滤波器的讲解方面，这本书也做得非常出色。它并不是简单地介绍各种滤波器类型及其设计公式，而是先从“滤波”这个动作本身入手，探讨我们为什么要进行滤波，以及滤波能够解决哪些问题。例如，在讲解低通滤波器时，作者并没有直接给出其传递函数，而是通过演示如何去除一个信号中的高频噪声，来直观地说明低通滤波器的作用。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我对滤波器的理解更加深刻。 而且，书中对于不同类型滤波器（如 FIR 和 IIR）的介绍，也做到了详略得当。它详细阐述了各自的优缺点，并结合具体的应用场景，给出了选择建议。我曾尝试根据书中的指导，用 Python 实现了一个简单的 FIR 滤波器来去除音频中的背景噪音，当我听到经过处理后明显更加清晰的声音时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我明白，数字信号处理并非高不可攀，只要掌握了基本原理和工具，我们每个人都可以成为数字信号的“魔术师”。 书中关于“系统”的概念，也让我印象深刻。作者将数字信号处理中的“系统”类比为一系列的“加工过程”，输入信号经过这些过程（系统）的处理，最终得到输出信号。这种形象的比喻，让我很容易理解系统函数、传递函数这些抽象的概念。特别是 Z 变换的引入，它被描绘成一种能够揭示系统稳定性和频率响应的“秘密武器”，通过分析 Z 变换的零极点位置，就能预测系统在不同频率下的行为。这种从直观到数学的过渡，非常顺畅。 在处理随机信号的部分，这本书也展现了其独到的见解。对于概率论和统计学的知识，作者并没有生硬地灌输，而是将其巧妙地融入到信号分析的语境中。例如，在讲解自相关函数时，它并非简单地给出公式，而是通过分析一个信号与自身延迟版本的相似程度，来揭示信号的周期性或随机性。这种从实际问题出发，引入数学工具的讲解方式，让我对随机信号的理解有了质的飞跃。 此外，这本书在介绍数字信号处理的各种应用时，也做到了“广而不泛，深而不深”。它并没有罗列过多的专业术语，而是选取了一些读者最容易接触和理解的领域，比如音频信号处理、图像处理等，并详细讲解了其中的关键技术。我曾尝试用书中提供的代码，实现了一个简单的图像锐化算法，当我看到模糊的图像变得清晰时，那种惊喜是难以言表的。 这本书的另一个亮点在于其“计算机方法”的强调。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地结合实际的编程实现。书中提供了大量的 MATLAB 或 Python 代码示例，这些代码清晰易懂，并且可以直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是巨大的福音。我曾根据书中的代码，构建了一个简单的信号发生器，并用它来验证各种信号处理算法的效果，这让我对理论知识有了更深入的理解。 总而言之，《数字信号处理：基于计算机的方法（第4版）》这本书，是一本将理论、实践和趣味性完美结合的教材。它不仅能够帮助读者建立扎实的数字信号处理基础，更重要的是，能够激发读者对这个领域的兴趣，并培养其独立解决问题的能力。这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门，并且让我对未来的学习和研究充满了信心。我强烈推荐这本书给所有对数字信号处理感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

书还可以，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

初步看了看，感觉很好

评分☆☆☆☆☆

翻译的也还不错 国外人的教材内容写的很详实 国内人教材比较简洁实用 如果潜心学习推荐国外教材 如果只是快速入门 还是国内教材快

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

正版，不错

评分☆☆☆☆☆

还不错！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

讲的太多太多太多太多，太细了点。。。。。

评分☆☆☆☆☆

书的印刷版次还算新，翻译准确度还有待观察

评分☆☆☆☆☆

很奇怪，一下子就觉得自己怎么会像之前那样去生活。我开始翻出以前买的从来不看的许多书，竟发现自己能够静下心来一一看下去了，而且有些看得热泪盈眶，五体投地。