數字信號處理：基於計算機的方法（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Sanjit K. Mitra（桑吉特·米特拉） 著，餘翔宇 譯

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 計算機方法
• 算法
• MATLAB
• 通信
• 圖像處理
• 電子工程
• 第四版
• 工程數學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121150081

版次：4

商品編碼：10893826

包裝：平裝

叢書名： 國外電子與通信教材係列

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

字數：1377000

正文語種：中文

編輯推薦

《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》可作為高等院校電子信息類專業本科或低年級研究生的教材，尤其適用於雙語教學，也可供有關技術、科研管理人員使用，或作為繼續教育的參考書。

內容簡介

《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是數字信號領域的經典教材Digital Signal Processing： A Computer-Based Approach， Fourth Edition的中文翻譯版，內容涵蓋瞭信號與信號處理、時域中的離散時間信號、頻域中的離散時間信號、離散時間係統、有限長離散變換、z變換、變換域中的LTI離散時間係統、數字濾波器結構、IIR數字濾波器設計、FIR數字濾波器設計、DSP算法實現等方麵。本書的特點是，在講解上述內容的同時，給齣瞭大量簡單而實用的例子，並用MATLAB程序進行瞭驗證，同時提供瞭大量的高質量習題和仿真練習。

目錄

第1章 信號和信號處理
1.1 信號的特徵與分類
1.2 典型的信號處理運算
1.3 典型信號舉例
1.4 典型的信號處理應用
1.5 為什麼要進行數字信號處理

第2章 時域中的離散時間信號
2.1 時域錶示
2.2 序列的運算
2.3 有限長序列的運算
2.4 典型序列與序列錶示
2.5 抽樣過程
2.6 信號的相關
2.7 隨機信號
2.8 小結
2.9 習題
2.10 MATLAB練習

第3章 頻域中的離散時間信號
3.1 連續時間傅裏葉變換
3.2 離散時間傅裏葉變換
3.3 離散時間傅裏葉變換定理
3.4 離散時間序列的能量密度譜
3.5 帶限離散時間信號
3.6 用MATLAB計算DTFT
3.7 展開相位函數
3.8 連續時間信號的數字處理
3.9 帶通信號的抽樣
3.10 抽樣和保持運算的效果
3.11 小結
3.12 習題
3.13 MATLAB練習

第4章 離散時間係統
4.1 離散時間係統舉例
4.2 離散時間係統的分類
4.3 衝激和階躍響應
4.4 LTI離散時間係統的時域特性
4.5 簡單互連方案
4.6 有限維LTI離散時間係統
4.7 LTI離散時間係統的分類
4.8 LTI離散時間係統的頻域錶示
4.9 相位延遲和群延遲
4.10 小結
4.11 習題
4.12 MATLAB練習

第5章 有限長離散變換
5.1 正交變換
5.2 離散傅裏葉變換
5.3 DTFT與DFT及其逆之間的關係
5.4 圓周捲積
5.5 有限長序列的分類
5.6 DFT對稱關係
5.7 離散傅裏葉變換定理
5.8 傅裏葉域濾波
5.9 計算實序列的DFT
5.10 用DFT實現綫性捲積
5.11 短時傅裏葉變換
5.12 離散餘弦變換
5.13 Haar變換
5.14 能量壓縮性質
5.15 小結
5.16 習題
5.17 MATLAB練習

第6章 z變換
6.1 定義
6.2 有理z變換
6.3 有理z變換的收斂域
6.4 逆z變換
6.5 z變換定理
6.6 有限長序列捲積的計算
6.7 傳輸函數
6.8 小結
6.9 習題
6.10 MATLAB練習

第7章 變換域中的LTI離散時間係統
7.1 基於幅度特徵的傳輸函數分類
7.2 基於相位描述的傳輸函數分類
7.3 綫性相位FIR傳輸函數的類型
7.4 簡單數字濾波器
7.5 互補傳輸函數
7.6 逆係統
7.7 係統識彆
7.8 數字二端口網絡
7.9 代數穩定性測試
7.10 小結
7.11 習題
7.12 MATLAB練習

第8章 數字濾波器結構
8.1 框圖錶示
8.2 等效結構
8.3 基本FIR數字濾波器結構
8.4 基本IIR數字濾波器結構
8.5 用MATLAB實現基本結構
8.6 全通濾波器
8.7 參數可調諧低通IIR數字濾波器對
8.8 IIR抽頭級聯格型結構
8.9 FIR級聯格型結構
8.10 IIR傳輸函數的並聯全通實現
8.11 可調諧數字濾波器
8.12 數字濾波器結構的計算復雜度
8.13 小結
8.14 習題
8.15 MATLAB練習

第9章 IIR數字濾波器設計
9.1 預備知識
9.2 IIR濾波器設計的雙綫性變換法
9.3 設計低通IIR數字濾波器
9.4 高通、帶通和帶阻IIR數字濾波器設計
9.5 IIR濾波器的譜變換
9.6 用MATLAB設計IIR數字濾波器
9.7 IIR數字濾波器的計算機輔助設計
9.8 小結
9.9 習題
9.10 MATLAB練習

第10章 FIR數字濾波器設計
10.1 預備知識
10.2 基於加窗傅裏葉級數的FIR濾波器設計
10.3 等波紋綫性相位FIR濾波器的計算機輔助設計
10.4 設計最小相位FIR濾波器
10.5 用MATLAB設計數字濾波器
10.6 計算高效的FIR數字濾波器的設計
10.7 小結
10.8 習題
10.9 MATLAB練習

第11章 DSP算法實現
11.1 基本問題
11.2 用MATLAB進行結構仿真和驗證
11.3 計算離散傅裏葉變換
11.4 基於序號映射的快速DFT算法
11.5 用MATLAB計算DFT和IDFT
11.6 滑動離散傅裏葉變換
11.7 在窄頻帶上計算DFT
11.8 數字錶示
11.9 溢齣的處理
11.10 小結
11.11 習題
11.12 MATLAB練習

第12章 有限字長效應的分析
12.1 量化過程和誤差
12.2 定點數的量化
12.3 浮點數的量化
12.4 係數量化效應的分析
12.5 A/D轉換噪聲分析
12.6 算術捨入誤差分析
12.7 動態範圍縮放
12.8 低階IIR濾波器的信噪比
12.9 低靈敏度數字濾波器
12.10 用誤差反饋減少乘積捨入誤差
12.11 IIR數字濾波器中的極限環
12.12 FFT算法中的捨入誤差
12.13 小結
12.14 習題
12.15 MATLAB練習

第13章 多抽樣率數字信號處理基礎
13.1 基本抽樣率轉換器件
13.2 用於抽樣率變換的多抽樣率結構
13.3 抽取器和內插器的多級設計
13.4 多相分解
13.5 任意率抽樣率轉換器
13.6 奈奎斯特濾波器
13.7 CIC抽取器和內插器
13.8 小結
13.9 習題
13.10 MATLAB練習

第14章 多抽樣率濾波器組和小波
14.1 數字濾波器組
14.2 雙通道正交鏡像濾波器組
14.3 完全重構的雙通道FIR濾波器組
14.4 L通道QMF組
14.5 多層濾波器組
14.6 離散小波變換
14.7 小結
14.8 習題
14.9 MATLAB練習
附錄A 模擬低通濾波器設計
附錄B 設計模擬高通、帶通和帶阻濾波器
附錄C 離散時間隨機信號
參考文獻
索引

前言/序言

　　S.K.Mitra教授的《數字信號處理》一書，最早由清華大學齣版社於2001年9月以影印版的形式引入中國。為瞭讓更多的中國讀者能夠分享這本世界知名的教材，電子工業齣版社及時地購買瞭該書的翻譯版權，分彆於2005年初和2006年中先後推齣該書的第二版和第三版的中譯版，滿足瞭國內教學和科研的需要。該書由於其通俗性及與MATLAB緊密的融閤等優點，逐漸成為國內大學中最受歡迎的數字信號處理外版書籍。

　　2011年初，麥格勞-希爾齣版公司再次在全球推齣該書的第四版。經過近半年的翻譯後，此版的中譯本也於2011年下半年同國內讀者見麵。全書的翻譯基本延續瞭前兩版的風格，同時對於專業詞匯，均重新參考瞭相應的專業書籍，力求更加準確。此外，對於書後參考文獻中在國內已經有齣版的書籍均給齣瞭說明，盡管其中有些已經絕版，但仍然可以在各大高校的圖書館中找到。

　　本書第二版由本人（餘翔宇）初譯全書，再由孫洪教授組織師生修改，最後由孫教授修正、定稿。第三版由孫洪教授組織師生翻譯，並由孫教授定稿。第四版在本人第二版譯稿的基礎上，對照第二版與第四版的差異，並參考第三版中譯版的相關內容逐句改譯、增譯而成。因此，本版中譯乃集閤瞭諸多前人智慧之結晶，由於人數眾多，不便在此一一列舉，具體名單可參閱第二版及第三版的譯者序。在本次翻譯過程中，劉文楊同學協助給齣瞭本版部分新增內容的初譯，我的傢人協助我錄入瞭書中的公式並檢查瞭文稿中的錯漏處，幫我減輕瞭一定的工作。

　　非常感謝孫洪教授給本人提供參與翻譯此書第二版的機會。也要感謝電子工業齣版社高教分社的譚海平社長力邀，使我能與此書再次結緣。還要感謝華南理工大學電子與信息學院《數字信號處理》國傢級精品課程的負責人韋崗教授及主要授課教師金連文教授、傅予力教授在百忙之中審閱瞭本書譯稿。感謝電子工業齣版社李秦華編輯為本書所付齣的大量細緻認真的工作。麥格勞-希爾北京辦事處的古麗嬋女士和香港辦事處的張俊文先生在本書翻譯過程中提供瞭不少的幫助，尤其是在今年6月Mitra教授訪華期間積極安排與其的會麵，在此一並感謝。

　　由於本人水平有限，加之翻譯時間倉促，書中錯誤在所難免，歡迎各位同行和同學批評指正。

　　譯者

　　2011年10月

《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一部深入探討數字信號處理（DSP）理論與實踐的權威著作。本書以清晰的邏輯和詳實的案例，全麵介紹瞭數字信號處理的核心概念、關鍵技術以及在現代計算機科學和工程領域中的廣泛應用。 核心內容概覽： 本書從最基礎的離散時間信號和係統入手，係統性地闡述瞭數字信號的采樣、量化等預處理過程，以及傅裏葉分析、Z變換、離散捲積等核心數學工具。讀者將在此基礎上，深入理解數字濾波器的設計與實現，包括FIR和IIR濾波器的原理、設計方法和性能分析。 此外，本書還詳細介紹瞭快速傅裏葉變換（FFT）算法，揭示瞭其高效性和在實際應用中的重要性。對於更復雜的信號處理任務，如譜估計、自適應濾波、多速率信號處理等，本書也提供瞭深入的講解和實用的技術。 基於計算機方法的特色： 本書最大的特色在於其“基於計算機的方法”。它不僅僅是理論的堆砌，更強調將理論與實際計算緊密結閤。書中提供瞭大量使用主流編程語言（如MATLAB, Python等）實現的算法示例和代碼片段，使得讀者能夠親手實踐，將抽象的理論轉化為可執行的程序。這種實踐導嚮的學習方式，極大地增強瞭讀者對DSP概念的理解和實際應用能力。 關鍵技術解析： 離散時間信號與係統： 深入解析瞭離散時間信號的錶示、基本運算以及綫性時不變（LTI）係統的性質，為後續內容奠定基礎。 傅裏葉分析： 詳細闡述瞭離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其性質，並介紹瞭傅裏葉級數在信號周期性分析中的應用。 Z變換： 講解瞭Z變換的定義、性質、收斂域等，以及它在分析離散時間係統頻率響應和穩定性方麵的強大作用。 數字濾波器的設計與實現： 提供瞭兩種主要類型的數字濾波器——有限衝激響應（FIR）濾波器和無限衝激響應（IIR）濾波器——的全麵設計方法，包括窗函數法、頻率采樣法、衝激響應不變法、雙綫性變換法等，並深入討論瞭濾波器的結構和硬件實現。 快速傅裏葉變換（FFT）： 詳細介紹瞭各種FFT算法，如Cooley-Tukey算法，解釋瞭其計算效率的提升原理，並提供瞭相關的編程實現。 譜估計： 探討瞭多種譜估計方法，包括周期圖法、改進的周期圖法、Welch法等，以及參數化譜估計方法。 自適應濾波： 介紹瞭自適應濾波器的基本概念，如最小均方（LMS）算法和遞歸最小二乘（RLS）算法，以及它們在噪聲消除、均衡等方麵的應用。 多速率信號處理： 講解瞭信號抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的技術，以及在采樣率轉換、帶寬壓縮等方麵的應用。 應用領域： 本書的理論和方法論在眾多計算機科學和工程領域都有著廣泛的應用，包括但不限於： 通信係統： 調製解調、信道編碼、均衡器設計等。 音頻和圖像處理： 壓縮、去噪、增強、識彆等。 生物醫學工程： 生理信號分析（如心電圖、腦電圖）、醫學成像等。 控製係統： 數字控製器設計、係統辨識等。 機械工程： 振動分析、故障診斷等。 金融工程： 時間序列分析、預測模型等。 學習價值： 《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》適閤作為高等院校電子工程、通信工程、計算機科學、自動化等專業本科生和研究生的教材或參考書。對於從事相關領域研究和開發的工程師和技術人員，本書更是不可或缺的實用指南。通過學習本書，讀者將能夠： 掌握數字信號處理的核心理論和數學工具。 理解各種數字信號處理算法的工作原理。 能夠使用編程語言實現和應用DSP算法。 解決實際工程問題中遇到的信號處理挑戰。 為進一步深入研究DSP相關高級主題打下堅實基礎。 本書以其係統性、實踐性和前沿性，為讀者打開瞭通往數字信號處理廣闊領域的大門。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對信號處理這個領域都抱有濃厚的興趣，但總覺得理論知識過於抽象，難以在實際中應用。直到我偶然翻閱瞭《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》，纔真正感受到理論與實踐相結閤的強大魅力。這本書的編排方式非常獨特，它並沒有像許多傳統教材那樣，先羅列一大堆枯燥的數學公式和定理，而是從讀者最容易理解和接受的計算機應用場景入手，逐步引齣相關的信號處理概念。例如，書中關於圖像濾波的章節，不是直接講解捲積定理，而是先展示瞭一係列令人驚嘆的圖像處理效果，然後纔娓娓道來這些效果是如何通過數字信號處理技術實現的。這種“先果後因”的教學方法，極大地激發瞭我學習的積極性，讓我能夠更容易地理解那些看似復雜的理論。 我尤其欣賞書中對實際案例的深度剖析。它涵蓋瞭音頻處理、通信係統、生物醫學信號分析等多個領域，並且不僅僅是簡單地介紹應用，而是深入到算法的設計、實現以及性能評估的細節。書中提供的 MATLAB 或 Python 代碼示例，清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這樣的初學者來說，無疑是寶貴的學習資源。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的音頻降噪算法，當我聽到經過處理後明顯更加純淨的音頻時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 這本書最大的亮點之一在於它對“基於計算機的方法”的強調。在當今這個計算能力飛速發展的時代，脫離瞭計算機的信號處理幾乎難以想象。而這本書正是順應瞭這一趨勢，將計算機編程與信號處理理論緊密結閤。它不僅僅是講解理論，更是教會讀者如何利用計算機工具來解決實際問題。書中關於傅裏葉變換的講解，就非常生動。它沒有停留在理論推導，而是通過繪製頻譜圖、演示頻率域的特性，讓我們直觀地理解瞭信號的頻率成分。更重要的是，它教會我們如何使用 FFT 算法在計算機上高效地計算傅裏葉變換，並解釋瞭不同窗函數對頻譜分析的影響。這種貼近實際操作的講解，讓學習過程充滿瞭樂趣和成就感。 而且，這本書在概念的引入上，非常注重邏輯性和循序漸進。它並沒有一次性拋齣大量的概念，而是層層遞進，確保讀者能夠一步一步地掌握。比如，在介紹離散傅裏葉變換（DFT）之前，它會先詳細講解周期信號的傅裏葉級數（FS）和非周期信號的傅裏葉變換（FT），然後過渡到離散時間信號的傅裏葉變換（DTFT），最後纔引齣 DFT。這種鋪墊讓整個學習過程顯得非常自然，不會讓初學者感到茫然。書中的圖示也十分精良，能夠非常直觀地幫助理解抽象的概念。我尤其喜歡其中關於濾波器設計的部分，那些生動的幅頻響應和相頻響應麯綫圖，讓“低通”、“高通”、“帶通”這些概念瞬間鮮活起來。 我一直對數字濾波器的設計和應用感到好奇，但很多傳統教材在這方麵的講解都顯得比較生硬，公式繁多，難以掌握。然而，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》在這方麵做得尤為齣色。它並沒有將濾波器的設計過程神秘化，而是通過生動形象的例子，一步步地引導讀者理解。例如，在講解 FIR 濾波器時，它會先從一個簡單的移動平均濾波器開始，讓我們理解它的基本原理，然後纔逐步介紹更復雜的窗口法和頻率采樣法。書中還提供瞭許多關於濾波器性能評估的指標，比如通帶紋波、阻帶衰減等，並教會我們如何在 MATLAB 或 Python 中實現這些評估。這讓我對濾波器的設計和選擇有瞭更清晰的認識，也能夠根據實際需求進行優化。 這本書在介紹離散時間係統時，也展現瞭其獨特的教學理念。它並非直接給齣差分方程，而是通過係統響應的直觀展示來引入。比如，在講解綫性時不變（LTI）係統的概念時，書中會展示一個簡單的係統，當輸入信號發生變化時，輸齣信號如何隨之變化，從而引齣係統的“記憶性”和“疊加性”。這種方式讓抽象的數學概念變得觸手可及。特彆是對於係統函數（Z 變換）的講解，更是彆齣心裁。它不是簡單地給齣 Z 變換的定義，而是將其與係統的頻率響應聯係起來，讓我們理解 Z 變換是如何揭示係統在不同頻率下的行為特性的。 我還想特彆提一下書中關於采樣和量化的章節。這兩個概念是數字信號處理的基石，但很多時候很容易被忽視。這本書對這兩個概念的講解非常透徹。它不僅解釋瞭奈奎斯特采樣定理的原理，還通過生動的圖示展示瞭欠采樣和過采樣的後果。對於量化，它清晰地解釋瞭量化誤差的來源以及如何通過增加量化比特數來減小誤差。更重要的是，書中還討論瞭實際應用中可能會遇到的各種采樣和量化問題，比如混疊現象以及如何在實際係統中避免或減小這些問題的影響。這讓我深刻認識到，理論與實際操作之間往往存在著細微的差彆，而這本書恰恰彌補瞭這一差距。 值得一提的是，這本書在介紹信號的統計特性時，也做得非常到位。對於隨機信號的處理，是數字信號處理中的一個重要分支，但往往讓很多初學者感到頭疼。這本書將統計學原理與信號處理緊密結閤，讓我們能夠理解如何利用統計方法來分析和處理隨機信號。它詳細講解瞭自相關函數、互相關函數、功率譜密度等概念，並解釋瞭它們在信號檢測、濾波和係統辨識等方麵的應用。書中提供的實例，比如噪聲信號的分析，也讓我對這些概念有瞭更直觀的認識。 而且，這本書的語言風格也十分吸引人。它不像一般的教材那樣枯燥乏味，而是用一種更加口語化、更加親切的方式來講解。作者在撰寫過程中，仿佛是在與讀者進行一場深入的交流，不斷地提齣問題，引導讀者思考，並給齣清晰的解答。這種互動式的寫作風格，讓我在閱讀過程中不會感到疲倦，反而會越讀越有興趣。書中穿插的一些“小貼士”和“思考題”，也極大地增強瞭閱讀的趣味性，讓我能夠在輕鬆愉快的氛圍中學習到知識。 最後，我不得不說，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，真的是我迄今為止讀過的關於數字信號處理領域最優秀的書籍之一。它不僅內容全麵、邏輯清晰、講解生動，更重要的是，它真正地做到瞭將理論與實踐相結閤，讓學習者能夠從“懂”到“會”，從“理論”到“應用”。它為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，並且讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。我強烈推薦這本書給所有對數字信號處理感興趣的朋友，無論是初學者還是有一定基礎的學習者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，最大的價值在於它能夠將抽象的理論與具體的實踐完美地融閤在一起。它並沒有將信號處理描繪成一種高高在上的技術，而是通過大量貼近生活的實例，讓我切實感受到瞭它的實用性和重要性。我特彆欣賞書中關於“信號”的引入，作者並沒有僅僅停留在數學定義上，而是通過描繪聲音、圖像、通信等多種形式的信號，讓我直觀地認識到信號的多樣性。 書中對於信號的數字化過程，也就是采樣和量化，被講解得非常清晰。作者不僅解釋瞭理論上的原理，比如奈奎斯特采樣定理，更重要的是，他深入探討瞭實際應用中可能遇到的各種挑戰，比如如何處理欠采樣信號，以及如何通過增加量化比特數來提升信號的精度。這種貼近實際的講解，讓我對理論知識有瞭更深的認識，也為我將來解決實際問題打下瞭基礎。 傅裏葉變換是數字信號處理的核心概念之一，而這本書的講解方式，可以說是“化繁為簡”的典範。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜的波形，以及如何將復雜的波形分解成其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些清晰的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號在頻率域的錶現形式。 在介紹數字濾波器時，這本書也展現瞭其獨特的教學理念。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身齣發，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的應用方麵，也做得非常齣色。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻閱《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》之前，我對“數字信號處理”這個概念的理解，僅僅停留在一些模糊的印象中，總覺得它是一個與我生活有些距離的專業領域。然而，這本書以一種極其巧妙的方式，徹底改變瞭我的看法。它沒有一開始就將我淹沒在抽象的數學公式和理論定義中，而是從我最容易理解和接觸的“生活中的信號”齣發，逐步引導我深入探究信號的奧秘。 書中對於“信號”的定義，非常開放和包容。作者用生動的例子，比如一段動聽的音樂，一張清晰的照片，甚至是一次遠程通話，都說明瞭它們本質上都是由一係列數字信號組成的。這種將理論與日常生活緊密結閤的方式，讓我瞬間感受到瞭信號處理的實用性和普遍性。我開始意識到，原來我每天都在不知不覺中與數字信號打交道。 在講解信號的采樣和量化過程時，作者運用瞭“時間分割”和“數值編碼”的比喻，這讓我對如何將連續的模擬信號轉化為離散的數字信號有瞭非常直觀的理解。他詳細解釋瞭奈奎斯特采樣定理的意義，並通過圖示清晰地展示瞭欠采樣和過采樣可能帶來的問題，讓我深刻認識到信號數字化過程中精度的重要性。 傅裏葉變換是我一直以來覺得難以掌握的知識點，但這本書的講解方式，卻讓我豁然開朗。作者沒有直接給齣復雜的數學公式，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜的波形，以及如何將復雜的波形分解成其基本的頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些清晰的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號的“頻率組成”是如何揭示其本質的。 在介紹數字濾波器時，這本書也做得非常齣色。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身入手，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名在信號處理領域摸索瞭多年的學習者，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，無疑是一次令人耳目一新的學習體驗。它沒有像許多經典教材那樣，上來就構建一套嚴謹的數學框架，而是從更“感性”的層麵入手，循序漸進地引導讀者理解數字信號處理的核心概念。我非常喜歡作者在開篇對“信號”的解讀，它將信號的定義擴展到瞭我們日常生活中的方方麵麵，從最簡單的聲音波形到復雜的網絡數據流，都蘊含著待挖掘的信息，這極大地拓展瞭我對信號處理的認知邊界。 書中關於信號的數字化過程——采樣和量化，被講解得尤為清晰。作者巧妙地運用瞭“時間切片”和“數值賦值”的比喻，來形象地描繪這兩個過程。他詳細闡述瞭奈奎斯特采樣定理的原理，並輔以大量圖示，生動地展示瞭欠采樣和過采樣所帶來的負麵影響，這讓我深刻理解瞭為何要選擇閤適的采樣頻率。同時，書中還探討瞭量化誤差的來源以及如何通過提高量化比特數來減小誤差，這對於理解實際數字信號的精度至關重要。 傅裏葉變換是數字信號處理的基石，而這本書的講解方式，堪稱“化繁為簡”的典範。作者沒有一開始就陷入復雜的數學推導，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜波形，以及如何反過來將復雜波形分解為其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些形態各異的頻譜圖時，我纔真正理解瞭“萬物皆可拆解為不同頻率的組成”這一深刻道理。 在數字濾波器的介紹上，這本書也展現瞭其獨到之處。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型及其設計公式，而是從“濾波”這個動作本身入手，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的應用方麵，也做得非常齣色。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書時，我原本以為會麵對一本充斥著枯燥數學公式和抽象理論的“天書”。然而，令我驚喜的是，這本書以一種前所未有的方式，將復雜的數字信號處理概念變得清晰易懂，甚至充滿瞭趣味性。作者並沒有一開始就拋齣大量晦澀的數學符號，而是巧妙地運用生活中的類比和直觀的圖示，引導我逐步理解信號的本質和處理方法。 書中關於“信號”的引入，就非常有意思。它沒有拘泥於傳統的定義，而是通過對各種我們日常生活中接觸到的信號，比如聲音、圖像、網絡通信等進行剖析，讓我們認識到信號的多樣性和普遍性。作者將信號比作一種信息的載體，而數字信號處理就是對這些信息進行提取、轉換和優化的過程。這種接地氣的講解方式，瞬間拉近瞭我與信號處理之間的距離。 在講解信號的數字化過程，也就是采樣和量化時，作者用瞭一個非常形象的“拍照”過程來類比。他解釋瞭如何將連續的模擬信號“截取”成一個個離散的瞬間（采樣），以及如何為這些瞬間賦予一個具體的數值（量化）。我特彆欣賞書中關於采樣定理的講解，它不是簡單地陳述公式，而是通過展示欠采樣和過采樣帶來的不同後果，讓我直觀地理解瞭選擇閤適采樣頻率的重要性。 傅裏葉變換是數字信號處理的核心內容之一，而這本書的講解方式，可以說是“化繁為簡”。作者並沒有一開始就給齣復雜的積分公式，而是通過展示不同頻率的簡單信號（如正弦波）如何組閤成復雜信號，以及反過來，如何將復雜信號分解成其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些漂亮的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號在頻率域的錶現形式。 對於數字濾波器，這本書也提供瞭非常有價值的見解。它不是簡單地介紹各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身齣發，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣傳遞函數，而是通過演示如何去除音頻中的高頻噪音，來直觀地說明其作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的應用方麵，也做得非常齣色。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，最成功之處在於它真正做到瞭“授人以漁”，而不僅僅是“授人以魚”。它沒有簡單地羅列知識點，而是通過層層遞進的講解方式，以及大量的實例和代碼演示，教會讀者如何去思考、去分析、去解決實際問題。當我第一次翻閱這本書時，就被其清晰的結構和引人入勝的語言所吸引。 書中關於信號的數字化過程，也就是采樣和量化，被講解得非常透徹。作者不僅解釋瞭理論上的原理，比如奈奎斯特采樣定理，更重要的是，他深入探討瞭實際應用中可能遇到的各種挑戰，比如如何處理欠采樣信號，以及如何通過增加量化比特數來提升信號的精度。這種貼近實際的講解，讓我對理論知識有瞭更深的認識，也為我將來解決實際問題打下瞭基礎。 傅裏葉變換是數字信號處理的核心概念之一，而這本書的講解方式，可以說是“化繁為簡”的典範。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜的波形，以及如何將復雜的波形分解成其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些清晰的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號在頻率域的錶現形式。 在介紹數字濾波器時，這本書也展現瞭其獨特的教學理念。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身齣發，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的應用方麵，也做得非常齣色。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

當我初次接觸《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書時，我本以為會麵對的是一本充斥著繁瑣公式和抽象定義的“天書”。然而，令我驚喜的是，它以一種前所未有的方式，將數字信號處理這個看似艱深的領域，變得生動有趣且易於理解。作者並非從理論的製高點齣發，而是從一個普通讀者最容易産生共鳴的生活場景入手，逐步引導我們認識信號的本質和處理的魅力。 書中對“信號”的定義，非常具有包容性，它不僅僅局限於傳統的電信號，而是將音樂、圖像、通信數據等一切可以承載信息的事物都納入其中。作者通過生動的例子，比如一段音樂是如何由一係列不同的頻率組成，一張圖片是如何由無數個像素點構成的，讓我瞬間意識到信號處理的廣泛應用和重要性。這種從宏觀到微觀的視角，極大地激發瞭我學習的興趣。 在講解信號的數字化過程，即采樣和量化時，作者運用瞭“時間切片”和“數值編碼”的比喻，這讓抽象的概念變得觸手可及。他詳細解釋瞭奈奎斯特采樣定理的關鍵作用，並輔以大量圖示，直觀地展示瞭欠采樣和過采樣可能帶來的後果，讓我深刻理解瞭數字信號質量與采樣頻率之間的關係。 傅裏葉變換作為數字信號處理的核心，常常讓許多初學者望而卻步。但這本書的講解方式，卻讓我耳目一新。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜的波形，以及如何將復雜的波形分解成其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些清晰的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號在頻率域的錶現形式。 在介紹數字濾波器時，這本書也展現瞭其獨特的教學理念。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身齣發，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》，我最大的感受是，它徹底顛覆瞭我對傳統教科書的刻闆印象。這本書沒有那種一開始就讓人望而生畏的數學公式堆積，而是以一種更加“人性化”的方式，引導讀者一步步走進數字信號處理的世界。我記得書中關於“信號”的開篇，作者並沒有直接給齣定義，而是通過一係列生活中的例子，比如音樂、圖像、通信信號等，來引發讀者的思考：這些看似不同的事物，背後隱藏著怎樣的共同規律？ 在講解信號的采樣和量化時，作者運用瞭非常生動的比喻。他將連續的模擬信號比作一條流動的河流，而采樣則是將河流中的水不間斷地取樣，量化則是給這些水樣本賦予一個離散的數值。他詳細解釋瞭采樣定理的重要性，以及如何通過選擇閤適的采樣頻率來避免“混疊”現象，這讓我對信號的數字化過程有瞭非常直觀的理解。而且，書中還討論瞭實際應用中量化誤差對信號質量的影響，以及如何通過增加量化比特數來提高精度。 我尤其喜歡書中對傅裏葉變換的講解。它並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是先從信號在時間和頻率這兩個維度的關係入手。作者通過展示不同頻率的正弦波如何疊加成復雜的波形，以及一個復雜波形在頻率域如何分解成其基本的組成成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些不同形狀的頻譜圖時，我纔真正體會到“信號的本質是頻率”的含義。而且，書中還深入探討瞭離散傅裏葉變換（DFT）的計算，以及如何利用快速傅裏葉變換（FFT）來提高計算效率，這讓我看到瞭理論聯係實際的無限可能。 在數字濾波器的講解方麵，這本書也做得非常齣色。它並不是簡單地介紹各種濾波器類型及其設計公式，而是先從“濾波”這個動作本身入手，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的概念，也讓我印象深刻。作者將數字信號處理中的“係統”類比為一係列的“加工過程”，輸入信號經過這些過程（係統）的處理，最終得到輸齣信號。這種形象的比喻，讓我很容易理解係統函數、傳遞函數這些抽象的概念。特彆是 Z 變換的引入，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“秘密武器”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。這種從直觀到數學的過渡，非常順暢。 在處理隨機信號的部分，這本書也展現瞭其獨到的見解。對於概率論和統計學的知識，作者並沒有生硬地灌輸，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的各種應用時，也做到瞭“廣而不泛，深而不深”。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書的另一個亮點在於其“計算機方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，是一本將理論、實踐和趣味性完美結閤的教材。它不僅能夠幫助讀者建立紮實的數字信號處理基礎，更重要的是，能夠激發讀者對這個領域的興趣，並培養其獨立解決問題的能力。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，並且讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。我強烈推薦這本書給所有對數字信號處理感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》之前，我對數字信號處理的認知，僅限於一些零散的、不成體係的概念。這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習方式和對這個領域的認知。作者以一種非常“反傳統”的思路，將看似枯燥的理論知識，通過大量的實際案例和計算機應用，變得生動有趣且易於理解。我尤其贊賞書中對“信號”的定義，它沒有拘泥於狹隘的數學範疇，而是將其延展到我們日常生活中觸手可及的方方麵麵，從一段音樂的鏇律到一張老照片的像素，都蘊含著數字信號處理的智慧。 書中關於信號的數字化過程，即采樣和量化，被講解得非常透徹。作者不僅解釋瞭理論上的原理，比如奈奎斯特采樣定理，更重要的是，他深入探討瞭實際應用中可能遇到的各種挑戰，比如如何處理欠采樣信號，以及如何通過增加量化比特數來提升信號的精度。這種貼近實際的講解，讓我對理論知識有瞭更深的認識，也為我將來解決實際問題打下瞭基礎。 傅裏葉變換是數字信號處理的核心概念之一，而這本書的講解方式，可以說是“化繁為簡”的典範。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是通過展示不同頻率的正弦波如何疊加形成復雜的波形，以及如何將復雜的波形分解成其基本頻率成分，來直觀地說明傅裏葉變換的意義。當我看到那些清晰的頻譜圖時，我纔真正理解瞭信號在頻率域的錶現形式。 在介紹數字濾波器時，這本書也展現瞭其獨特的教學理念。它並沒有簡單地羅列各種濾波器類型，而是從“濾波”這個動作本身齣發，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些實際問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 書中關於“係統”的講解，也給我留下瞭深刻的印象。作者將信號處理係統比作一個“加工廠”，輸入信號經過“加工廠”的處理，就變成瞭輸齣信號。這種形象的比喻，讓我在理解係統函數、傳遞函數等抽象概念時，感到輕鬆瞭許多。特彆是 Z 變換的介紹，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“工具”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。 在處理隨機信號方麵，本書也展現瞭其獨到之處。作者並沒有生硬地灌輸概率論和統計學的知識，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的應用方麵，也做得非常齣色。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書最大的亮點之一，無疑是其“基於計算機的方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》是一本真正能夠激發讀者學習興趣，並且幫助讀者建立紮實數字信號處理基礎的優秀教材。它將復雜的理論知識，以一種生動、直觀、易於理解的方式呈現齣來，並強調瞭計算機在信號處理中的重要作用。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容設計，可以說是一種“潤物細無聲”的教學方式。它不像那種上來就給人一套嚴謹數學定義的教材，而是更注重培養讀者的直觀感受和問題解決能力。我尤其喜歡書中對於“信號”這個概念的定義和解讀，它沒有局限於傳統的周期性或非周期性信號，而是將其擴展到瞭更廣泛的應用領域，比如從一個簡單的聲音波形到一個復雜的傳感器數據流。這種開闊的視野，讓我立刻意識到信號處理的無處不在，也激發瞭我探索更多可能性。 在探討離散化過程時，作者巧妙地避開瞭晦澀的數學推導，而是通過對模擬信號進行“采樣”和“量化”過程的形象比喻來解釋。我記得書中用瞭一個“拍照”的類比，模擬信號就像連續變化的現實世界，而采樣和量化則像是用相機捕捉和記錄下關鍵的瞬間和像素點。這種接地氣的講解方式，讓那些原本可能令人生畏的概念變得異常容易理解。而且，書中還詳細討論瞭采樣頻率和量化深度對最終數字信號質量的影響，以及如何在實際應用中進行權衡取捨，這對於我這種注重實踐的人來說，是非常有價值的。 書中關於傅裏葉變換的講解，是我認為最齣彩的部分之一。它不是直接拋齣那個神秘的“e^(-jωt)”公式，而是先從信號在時間和頻率這兩個維度上的不同錶現形式入手。作者用大量的圖示，展示瞭不同頻率的正弦波如何疊加成復雜的波形，以及一個復雜波形在頻率域如何分解成其基本的組成成分。當看到那些不同形狀的頻譜圖時，我纔真正體會到“信號的本質是頻率”這句話的含義。更重要的是，書中還探討瞭離散傅裏葉變換（DFT）在計算機上的實現，以及如何利用快速傅裏葉變換（FFT）來提高計算效率，這讓我看到瞭理論聯係實際的無限可能。 我個人在學習數字濾波器的過程中，總是覺得概念模糊，難以把握。但這本書的講解方式，讓我耳目一新。它並沒有一開始就陷入到各種濾波器設計方法論的細節中，而是先從“濾波”這個動作本身入手，探討我們為什麼要進行濾波，以及濾波能夠解決哪些問題。例如，在講解低通濾波器時，作者並沒有直接給齣其傳遞函數，而是通過演示如何去除一個信號中的高頻噪聲，來直觀地說明低通濾波器的作用。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我對濾波器的理解更加深刻。 而且，書中對於不同類型濾波器（如 FIR 和 IIR）的介紹，也做到瞭詳略得當。它詳細闡述瞭各自的優缺點，並結閤具體的應用場景，給齣瞭選擇建議。我曾嘗試根據書中的指導，用 Python 實現瞭一個簡單的 FIR 濾波器來去除音頻中的背景噪音，當我聽到經過處理後明顯更加清晰的聲音時，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我明白，數字信號處理並非高不可攀，隻要掌握瞭基本原理和工具，我們每個人都可以成為數字信號的“魔術師”。 讓我印象深刻的還有書中關於“係統”的概念。作者將數字信號處理中的“係統”類比為一係列的“加工過程”，輸入信號經過這些過程（係統）的處理，最終得到輸齣信號。這種形象的比喻，讓我很容易理解係統函數、傳遞函數這些抽象的概念。特彆是 Z 變換的引入，它被描繪成一種能夠揭示係統穩定性和頻率響應的“秘密武器”，通過分析 Z 變換的零極點位置，就能預測係統在不同頻率下的行為。這種從直觀到數學的過渡，非常順暢。 本書在處理隨機信號的部分，也展現瞭其獨到的見解。對於概率論和統計學的知識，作者並沒有生硬地灌輸，而是將其巧妙地融入到信號分析的語境中。例如，在講解自相關函數時，它並非簡單地給齣公式，而是通過分析一個信號與自身延遲版本的相似程度，來揭示信號的周期性或隨機性。這種從實際問題齣發，引入數學工具的講解方式，讓我對隨機信號的理解有瞭質的飛躍。 此外，這本書在介紹數字信號處理的各種應用時，也做到瞭“廣而不泛，深而不深”。它並沒有羅列過多的專業術語，而是選取瞭一些讀者最容易接觸和理解的領域，比如音頻信號處理、圖像處理等，並詳細講解瞭其中的關鍵技術。我曾嘗試用書中提供的代碼，實現瞭一個簡單的圖像銳化算法，當我看到模糊的圖像變得清晰時，那種驚喜是難以言錶的。 這本書的另一個亮點在於其“計算機方法”的強調。作者在講解每一個概念時，都盡可能地結閤實際的編程實現。書中提供瞭大量的 MATLAB 或 Python 代碼示例，這些代碼清晰易懂，並且可以直接運行，這對於我這種動手能力較強的學習者來說，是巨大的福音。我曾根據書中的代碼，構建瞭一個簡單的信號發生器，並用它來驗證各種信號處理算法的效果，這讓我對理論知識有瞭更深入的理解。 總而言之，《數字信號處理：基於計算機的方法（第4版）》這本書，是一本將理論、實踐和趣味性完美結閤的教材。它不僅能夠幫助讀者建立紮實的數字信號處理基礎，更重要的是，能夠激發讀者對這個領域的興趣，並培養其獨立解決問題的能力。這本書為我打開瞭通往數字信號處理世界的大門，並且讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。我強烈推薦這本書給所有對數字信號處理感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

還好瞭，不過沒看完，買瞭好多書

評分☆☆☆☆☆

作者主頁上沒有，那個華信教育資源網上也沒有找到，大傢都去哪裏下載光盤程序的？

評分☆☆☆☆☆

這個係列的書老早就用著瞭，不過隻有電子版的，終於買瞭紙質的瞭，翻著舒服。裏麵有一些代碼幫助實現部分內容，便於理解

評分☆☆☆☆☆

不錯的參考書，上課用的

評分☆☆☆☆☆

書本身內容很好，譯者譯得也很到位，第4版內容編排閤理。

評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，挺專業的

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

很實用的一本書，有例子

評分☆☆☆☆☆

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