MATLAB信号处理超级学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

MATLAB技术联盟，史洁玉 著

图书标签:

• MATLAB
• 信号处理
• 数字信号处理
• DSP
• 滤波器设计
• 傅里叶变换
• 小波分析
• 时频分析
• 通信系统
• 图像处理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115358165

版次：1

商品编码：11521674

品牌：异步图书

包装：平装

丛书名： 工程软件应用精解

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：462

正文语种：中文

内容简介

　　MATLAB凭借其数值计算与图形可视化功能的完美结合，在数字信号处理领域得到了广泛的应用。《MATLAB信号处理超级学习手册》以MATLAB R2013a版本为基础，系统地讨论了数字信号处理的基本理论、基本分析方法、基本算法和设计方法，涉及了数字信号处理的各个方面，是一本比较全面的信号处理参考书。
　　《MATLAB信号处理超级学习手册》共分为12章，全面系统地阐述了数字信号处理的相关知识，其中前9章包括MATLAB基础入门、离散时间信号及系统的介绍、Z变换、傅里叶变换、IIR滤波器设计、FIR滤波器设计、自适应滤波器设计、小波分析、随机信号处理等，后3章则介绍了时频分析、高阶谱分析以及MATLAB的一些简单应用。
　　《MATLAB信号处理超级学习手册》的特点是内容全面丰富，叙述深入浅出，在讲解上述内容的同时，给出了大量简单而实用的例子。《MATLAB信号处理超级学习手册》既可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科生和研究生的参考书，也可供广大工程技术人员参考。

内页插图

目录

第1章　MATLAB入门　1
1．1　MATLAB概述　1
1．1．1　什么是MATLAB　1
1．1．2　MATLAB语言特点　2
1．1．3　MATLAB系统　4
1．2　MATLAB基本操作　5
1．2．1　MATLAB用户界面　5
1．2．2　变量及赋值　5
1．2．3　绘图命令　6
1．2．4　MATLAB程序的结构流　8
1．3　M文件　8
1．4　本章小结　9

第2章　时间信号与系统　10
2．1　离散序列　10
2．1．1　单位取样序列　10
2．1．2　单位阶跃序列　12
2．1．3　矩形序列　13
2．1．4　正弦序列　13
2．1．5　实指数序列　14
2．1．6　复指数序列　15
2．1．7　周期序列　16
2．2　信号的产生　18
2．2．1　方波函数　18
2．2．2　随机函数　19
2．2．3　三角波函数　19
2．2．4　sinc函数　20
2．2．5　线性调频函数　20
2．2．6　diric函数　21
2．2．7　rectpuls函数　22
2．2．8　tripuls函数　23
2．2．9　pulstran函数　23
2．2．10　gauspuls函数　24
2．3　信号在MATLAB中的运算　25
2．3．1　信号的时移、反折和尺度变换　25
2．3．2　信号的加法和乘法运算　26
2．3．3　信号的奇偶分解　29
2．3．4　信号的积分和微分　30
2．4　连续时间系统的时域分析　32
2．4．1　连续时间系统求解　32
2．4．2　连续时间系统数值求解　32
2．4．3　连续时间系统符号求解　35
2．4．4　连续时间系统卷积求解　35
2．5　离散时间信号中的运算　37
2．5．1　离散时间系统响应　37
2．5．2　离散时间系统的冲激响应和阶跃响应　38
2．5．3　离散时间信号的卷积和运算　39
2．6　离散时间系统　41
2．6．1　离散时间系统的含义　41
2．6．2　离散时间系统的描述方法　42
2．6．3　采样定理　43
2．7　本章小结　49

第3章　Z变换　50
3．1　Z变换　50
3．1．1　Z变换的定义　50
3．1．2　Z变换的收敛域　51
3．2　Z反变换　52
3．3　Z变换的性质　54
3．4　Z变换在离散系统中的应用　57
3．4．1　Z域系统函数的零点分析　58
3．4．2　Z域系统函数的频域分析　62
3．4．3　Z域系统差分函数求解　65
3．5　本章小结　68

第4章　傅里叶变换　69
4．1　傅里叶变换的形式　69
4．2　序列的傅里叶变换　70
4．2．1　周期序列的离散傅里叶级数　70
4．2．2　非周期序列和周期序列的关系　71
4．2．3　有限长序列的线性卷积和圆周卷积　73
4．2．4　有限长序列的傅里叶表示　73
4．3　离散傅里叶变换　75
4．3．1　傅里叶级数和傅里叶变换　75
4．3．2　离散傅里叶级数的性质　78
4．3．3　离散傅里叶变换的性质　79
4．3．4　频率抽样　80
4．4　快速傅里叶变换　84
4．4．1　按时间抽取的FFT算法　84
4．4．2　按频率抽取的FFT算法　87
4．4．3　快速傅里叶变换的MATLAB实现　88
4．5　Chirp Z变换　92
4．6　傅里叶变换的应用　94
4．6．1　离散傅里叶反变换　94
4．6．2　线性卷积的FFT求法　99
4．6．3　相关系数的快速求法　101
4．7　离散余弦变换　102
4．8　Gabor变换　103
4．8．1　Gabor变换的定义　103
4．8．2　Gabor变换的一般求法　104
4．8．3　Gabor变换的解析理论　105
4．9　本章小结　108

第5章　IIR滤波器的设计　109
5．1　数字滤波器概述　109
5．1．1　数字滤波器的分类　110
5．1．2　数字滤波器的设计步骤　123
5．2　常用模拟低通滤波器的设计　124
5．2．1　确定系统函数的极点　124
5．2．2　几种模拟低通滤波器的设计　124
5．3　根据模拟滤波器设计IIR滤波器　142
5．3．1　脉冲响应不变法　142
5．3．2　双线性变换法　146
5．4　从模拟滤波器低通模型到数字滤波器　150
5．4．1　低通变换　150
5．4．2　高通变换　151
5．4．3　带通变换　152
5．4．4　带阻变换　153
5．5　从低通数字滤波器到各种数字滤波器的频率变换　154
5．5．1　低通-低通　155
5．5．2　低通-高通　155
5．5．3　低通-带通　158
5．5．4　低通-带阻　158
5．6　本章小结　159

第6章　FIR滤波器设计　160
6．1　FIR滤波器的结构　160
6．1．1　直接型结构　161
6．1．2　级联型结构　161
6．1．3　频率抽样型结构　161
6．1．4　快速卷积型结构　166
6．2　线性相位FIR滤波器的特性　167
6．2．1　相位条件　167
6．2．2　线性相位滤波器的分类　168
6．2．3　线性相位滤波器的零点特性　175
6．3　基本窗函数FIR滤波器的设计　176
6．3．1　窗函数的基本原理　176
6．3．2　矩形窗　179
6．3．3　汉宁窗　182
6．3．4　汉明窗　188
6．3．5　布莱克曼窗　191
6．3．6　凯塞窗　193
6．3．7　窗函数设计法　195
6．4　频率采样FIR滤波器的设计　197
6．4．1　设计方法　197
6．4．2　约束条件　198
6．4．3　误差设计　198
6．5　FIR数字滤波器的最优设计　204
6．5．1　最小均方误差准则　205
6．5．2　最大误差最小化准则　205
6．5．3　契比雪夫最佳一致逼近　206
6．6　FIR与IIR数字滤波器的比较　210
6．7　本章小结　211

第7章　其他滤波器　212
7．1　维纳滤波器　212
7．1．1　维纳滤波器的基本原理　212
7．1．2　维纳滤波器的实现　218
7．2　卡尔曼滤波器　222
7．2．1　卡尔曼滤波器的基本原理　222
7．2．2　扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器　225
7．3　自适应滤波器　244
7．3．1　自适应滤波器的基本原理　244
7．3．2　格型自适应滤波器　249
7．3．3　LS自适应滤波器　261
7．4　本章小结　262

第8章　随机信号处理　263
8．1　随机信号处理概述　263
8．1．1　随机信号的基本定义　263
8．1．2　离散随机信号的统计描述　264
8．1．3　平稳随机序列及其数字特征　266
8．1．4　平稳随机序列的功率谱　267
8．1．5　随机序列的各态历经性　268
8．1．6　特定的随机序列　268
8．1．7　随机信号处理MATLAB的基本应用　268
8．2　随机信号的频谱分析　271
8．2．1　非参量类方法　273
8．2．2　参量类方法　280
8．2．3　Subspace Methods子空间法　282
8．2．4　谱分析的综合应用　284
8．3　随机信号系统处理模型　293
8．3．1　AR(1)模型　293
8．3．2　AR(2)模型　294
8．3．3　AR(p)模型　294
8．3．4　MA模型　300
8．3．5　ARMA模型　303
8．4　本章小结　310

第9章　小波分析　311
9．1　信号的小波变换　311
9．1．1　信号的连续小波变换　312
9．1．2　信号的离散小波变换　313
9．1．3　信号的小波包　314
9．1．4　常用的小波函数　316
9．2　信号分析　318
9．2．1　信号的重构　318
9．2．2　提升小波在信号中的应用　321
9．3　信号去噪　327
9．3．1　小波阈值去噪　327
9．3．2　小波去噪阈值的选取规则　331
9．4　小波分析与傅里叶分析的比较　332
9．5　本章小结　334

第10章　时频分析工具箱　335
10．1　时频分析　335
10．1．1　时频分析的基本理论　336
10．1．2　短时傅里叶变换　336
10．1．3　窗函数以及窗函数宽度对时间-频率分辨率的影响　339
10．1．4　Gabor展开　342
10．1．5　小波变换　345
10．2　魏格纳-威利变换　347
10．2．1　Wigner分布的定义　348
10．2．2　WVD的性质　349
10．2．3　WVD的弊端　350
10．2．4　Wigner分布的实现　351
10．2．5　Wigner分布中交叉项的的行为　353
10．3　希尔伯特-黄变换　355
10．3．1　HHT方法基本定义　355
10．3．2　EMD分解方法　356
10．3．3　希尔伯特-黄变换的特点　367
10．4　时频分析应用　368
10．4．1　跳频信号的时频分析　368
10．4．2　调频信号的时频分析　370
10．5　本章小结　379

第11章　高阶谱分析　380
11．1　高阶谱和累量简介　380
11．1．1　高阶谱　380
11．1．2　累量的定义　381
11．1．3　平稳随机过程累量的定义　382
11．1．4　累量的性质　382
11．2　高阶谱及其定义　383
11．2．1　高阶谱定义　383
11．2．2　高阶谱的性质　383
11．2．3　高阶谱估计　384
11．3　高阶谱的简单应用　406
11．3．1　DOA估计　407
11．3．2　时延估计　411
11．4　本章小结　415

第12章　MATLAB在信号处理中的应用　416
12．1　瞬时混合盲信号的分离　416
12．1．1　盲信号分离方法　416
12．1．2　主成分分析(PCA)　421
12．1．3　独立分量分析　427
12．1．4　盲信号处理应用实例　432
12．1．5　盲信号时频域分离方法　438
12．2　语音信号分析　439
12．2．1　语音信号处理方法的基础　439
12．2．2　语音信号处理方法的应用　440
12．3　雷达信号处理　443
12．3．1　雷达信号处理的方法基础　443
12．3．2　雷达散射截面信号处理　448
12．3．3　合成孔径雷达信号的处理方法　452
12．4　本章小结　461

参考文献　462

前言/序言

《数字信号处理核心原理与实践》 一、 概览 《数字信号处理核心原理与实践》是一本旨在系统讲解数字信号处理（DSP）基础理论，并结合实际工程应用，帮助读者深入理解DSP概念、掌握核心算法、熟练运用相关工具实现信号处理任务的专业技术书籍。本书内容涵盖了从最基本的离散时间信号与系统分析，到傅里叶变换、Z变换等数学工具，再到滤波器设计、谱估计、自适应滤波等关键技术，最终延伸至DSP在通信、音频、图像、生物医学等领域的应用实例。本书力求内容严谨、讲解透彻，兼具理论深度与实践指导意义，适合作为高等院校相关专业本科生、研究生学习数字信号处理的教材，也可作为从事通信、电子、计算机、控制、仪器仪表等领域的研究人员和工程师的参考用书。 二、 内容详细介绍 第一篇：数字信号处理基础 第一章：离散时间信号与系统 1.1 信号的定义与分类： 介绍连续时间信号与离散时间信号的概念，以及周期信号、偶信号、奇信号、指数信号、正弦信号等基本信号类型。详细阐述信号的能量与功率的计算方法，为后续分析奠定基础。 1.2 离散时间系统的定义与分类： 讲解线性系统、时不变系统、因果系统、稳定系统等关键系统特性。深入分析系统的输入-输出关系，为理解系统行为提供框架。 1.3 卷积及其性质： 详细介绍离散时间信号的卷积运算，阐述其计算方法和重要性质（如结合律、分配律、交换律）。通过大量算例，帮助读者理解卷积在系统响应分析中的核心作用。 1.4 LTI系统的冲激响应： 讲解线性时不变（LTI）系统最核心的描述——冲激响应。阐述冲激响应如何完整表征一个LTI系统的特性，并给出求解冲激响应的方法。 第二章：傅里叶变换及其性质 2.1 连续时间傅里叶变换（CTFT）： 介绍CTFT的定义、求解方法及其在信号频谱分析中的作用。详细讲解CTFT的各种性质，如线性性、时移性、频移性、对称性、卷积性质、微分性质等。 2.2 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 讲解DTFT的定义、求解方法，以及它与CTFT的联系与区别。重点阐述DTFT在分析离散时间信号频谱时的重要性。 2.3 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍DFT的定义、计算方法，以及它在计算机实现信号分析中的不可替代性。详细探讨DFT的性质，特别是其周期性、线性性、时移性、共轭对称性等。 2.4 傅里叶变换性质的工程应用： 通过具体实例，展示傅里叶变换在信号的频率成分分析、系统频率响应分析、滤波器设计等方面的应用。 第三章：Z变换及其性质 3.1 Z变换的定义与收敛域： 介绍Z变换的定义，特别是单边Z变换和双边Z变换。详细讲解收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性和因果性的判断意义。 3.2 Z变换的重要性质： 阐述Z变换的线性性、时移性、尺度变换性、微分性、卷积性质等。重点分析时移性质和卷积性质在系统分析中的应用。 3.3 逆Z变换： 介绍求解逆Z变换的常用方法，包括长除法、部分分式展开法、留数法等，并分析各种方法的适用场景。 3.4 LTI系统的系统函数： 讲解系统函数H(z)与系统冲激响应h[n]之间的关系，以及如何利用系统函数分析LTI系统的特性，如稳定性、因果性。 第二篇：数字滤波器的设计与实现 第四章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 4.1 IIR滤波器基本原理： 介绍IIR滤波器的基本结构和特点，以及其在设计中常用的模拟原型滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）。 4.2 模拟滤波器的设计： 详细介绍巴特沃斯、切比雪夫（I型、II型）和椭圆滤波器的设计方法，包括通带、阻带、过渡带的性能指标定义。 4.3 从模拟滤波器到数字滤波器： 详细讲解脉冲响应不变法、双线性变换法等从模拟滤波器到数字滤波器的变换方法。重点分析双线性变换法及其在消除频率畸变方面的优势。 4.4 IIR滤波器系数的计算与实现： 给出通过已设计的数字滤波器原型，计算滤波器系数的具体步骤。介绍直接型、级联型、并联型等IIR滤波器实现结构，并分析其在计算复杂度、数值稳定性等方面的差异。 第五章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 5.1 FIR滤波器基本原理： 介绍FIR滤波器的特点，如线性相位、稳定性等，并分析其在数字信号处理中的优势。 5.2 FIR滤波器设计方法： 重点介绍窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。详细分析不同窗函数的特性，以及它们对滤波器频率响应的影响。 5.3 Parks-McClellan算法（最优逼近法）： 介绍Parks-McClellan算法，它能够设计出在特定频率范围内最优的FIR滤波器，能够实现等波纹响应。详细讲解其迭代过程和应用。 5.4 FIR滤波器系数的计算与实现： 给出通过窗函数法和Parks-McClellan算法计算FIR滤波器系数的步骤。介绍直接型、移位寄存器型等FIR滤波器实现结构。 第三篇：高级数字信号处理技术 第六章：数字信号处理中的采样与量化 6.1 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 深入阐述采样定理的原理，解释信号失真（混叠）的产生原因，并给出防止混叠的有效措施（如抗混叠滤波器）。 6.2 欠采样与过采样： 介绍欠采样和过采样的概念、原理及应用场景，如超外差接收机、模数转换器（ADC）的设计。 6.3 量化误差与量化噪声： 讲解量化过程中的量化误差和量化噪声，分析其对信号精度的影响。介绍提高量化精度的技术，如增加量化级数、使用量化噪声补偿等。 6.4 实际采样与量化中的问题： 讨论实际采样与量化过程中可能遇到的非理想因素，如采样时钟抖动、非线性量化器等，并介绍相应的处理方法。 第七章：谱估计 7.1 周期图法： 介绍周期图法的原理，通过DFT计算信号的功率谱密度。分析周期图法的优缺点，特别是其方差不一致问题。 7.2 改进的周期图法（Welch法）： 讲解Welch法如何通过对信号分段、加窗、平均等手段来降低周期图法的方差，提高谱估计的平滑度。 7.3 参数法谱估计（AR模型、MA模型、ARMA模型）： 介绍基于信号模型假设的谱估计方法。详细讲解自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及自回归滑动平均（ARMA）模型的谱估计原理，如Yule-Walker方程、Burg算法等。 7.4 高分辨率谱估计： 介绍一些能够获得更高频率分辨率的谱估计方法，如MUSIC算法、ESPRIT算法等，及其在雷达、声纳等领域的应用。 第八章：自适应滤波 8.1 自适应滤波器基本概念： 介绍自适应滤波器的定义，即滤波器系数能根据输入信号自动调整以达到某种优化准则的滤波器。 8.2 最小均方（LMS）算法： 详细讲解LMS算法的原理，包括其递推公式、收敛性分析。LMS算法以其简单、易于实现而广泛应用。 8.3 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍RLS算法，它相比LMS算法具有更快的收敛速度，但计算复杂度更高。 8.4 自适应滤波器的应用： 探讨自适应滤波器在噪声消除、回声消除、均衡器、系统辨识等方面的实际应用。 第四篇：数字信号处理的应用 第九章：数字信号处理在通信系统中的应用 9.1 数字调制与解调： 介绍ASK、FSK、PSK、QAM等常见的数字调制方式，以及相应的解调技术。 9.2 信道编码与解码： 讲解纠错码（如Hamming码、卷积码、Turbo码、LDPC码）的基本原理，以及它们在提高通信可靠性方面的作用。 9.3 均衡技术： 讨论信道失真对信号的影响，介绍线性均衡、非线性均衡、盲均衡等技术。 9.4 多速率信号处理： 讲解信号的升采样和降采样，以及它们在多速率通信系统中的应用，如数字下变频。 第十章：数字信号处理在音频与图像处理中的应用 10.1 音频信号处理： 介绍音频信号的采样、量化、编码（如MP3、AAC）。讲解音频信号的增强（降噪、去混响）、特效处理（混响、均衡、压缩）和语音识别的基本原理。 10.2 图像信号处理： 介绍图像的采样、量化、表示。讲解图像增强（对比度拉伸、平滑、锐化）、图像复原（去模糊、去噪声）、图像分割、图像压缩（JPEG）的基本原理。 10.3 多媒体编解码： 简要介绍MPEG系列标准在视频压缩中的应用。 第十一章：数字信号处理在生物医学工程中的应用 11.1 生理信号的采集与处理： 介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生物电信号的特点和采集方法。 11.2 生理信号的分析与诊断： 讲解如何利用数字信号处理技术对生理信号进行滤波、特征提取、模式识别，辅助疾病诊断。 11.3 医学成像中的数字信号处理： 介绍CT、MRI、超声成像等医学成像技术中涉及的信号处理原理。 三、 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解数字信号处理的理论基础，更注重与实际工程应用的结合，通过丰富的实例来阐述理论概念。 循序渐进的教学设计： 内容从基础概念逐步深入到高级技术，逻辑清晰，结构完整，适合不同层次的读者。 丰富的数学工具： 详细讲解了傅里叶变换、Z变换等核心数学工具，为理解信号处理算法提供了坚实的数学基础。 关键算法的透彻分析： 对滤波器设计、谱估计、自适应滤波等核心算法进行了深入剖析，帮助读者理解其原理和实现细节。 应用领域广泛： 覆盖了通信、音频、图像、生物医学等多个重要应用领域，展现了数字信号处理的强大生命力。 配套资源丰富（可选）： 假如有配套的光盘或在线资源，可以提及其中包含的示例代码、仿真数据、习题解答等，进一步提升学习效果。 四、 目标读者 高等院校电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科生和研究生。 从事通信、电子、控制、仪器仪表、嵌入式系统、信号分析等领域的研究人员和工程师。 对数字信号处理技术感兴趣的自学者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将毕业，正在准备求职的学生，我深知扎实的信号处理基础和熟练的MATLAB操作技能是多么重要。《MATLAB信号处理超级学习手册》的出现，简直是雪中送炭。我之前虽然学习过一些信号处理的课程，但总是感觉零散，缺乏系统性的梳理和实践。这本书恰好弥补了我的这一短板。它非常系统地梳理了信号处理的各个关键领域，从最基础的信号表示、变换，到更复杂的滤波、变换域分析，再到一些更高级的应用，如语音信号处理和图像信号处理。最让我印象深刻的是，书中将很多复杂的概念，比如Z变换、离散卷积等，通过形象的比喻和详细的MATLAB示例，变得生动易懂。我以前对这些概念总是感到头疼，但通过书中代码的运行和结果的观察，我才真正理解了它们背后的原理。而且，书中给出的练习题非常有针对性，能够帮助我巩固所学知识，并将理论转化为实际解决问题的能力。在准备面试的过程中，书中提供的很多实例都成为了我能够自信回答面试官技术问题的有力支撑。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个随时可以查阅的“万能工具箱”，为我的学习和求职之路提供了强大的助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远超乎我最初的想象。我一直认为信号处理是一门非常硬核的学科，需要深厚的数学功底和大量的理论基础。但《MATLAB信号处理超级学习手册》以一种非常巧妙的方式，将理论与实践完美地结合起来。我个人尤其看重它在“理解”层面上的突破。书中对于各种信号变换，比如拉普拉斯变换、傅里叶变换的深入讲解，不再是干巴巴的公式推导，而是通过MATLAB的仿真，让我直观地看到不同变换是如何揭示信号的不同特性。例如，在分析LTI系统时，书中通过模拟不同输入信号对系统响应的影响，让我深刻理解了系统的频率响应和瞬态响应。我非常欣赏书中对于“滤波器设计”这一章节的讲解，它不仅仅是列出几种常见的滤波器类型，而是深入剖析了不同滤波器在实际应用中的优缺点，并且提供了详细的MATLAB设计和实现代码。当我成功地利用书中提供的代码，将一个带有明显噪声的原始信号过滤得干净许多时，那种成就感是无法用言语来形容的。这本书真的让我对信号处理产生了全新的认识，它不再是抽象的概念，而是可以通过MATLAB这个强大的工具，去分析、去设计、去创造的生动实践。对于任何想要深入理解和掌握信号处理技术的人来说，这本书都绝对是不可或缺的宝典。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本《MATLAB信号处理超级学习手册》简直就是我打开信号处理大门的金钥匙！之前我对数字信号处理的概念总是模模糊糊，以为会涉及一大堆复杂的数学公式和理论，心里还挺畏惧的。结果翻开这本书，我才发现事情没那么可怕。它从最基础的采样定理、傅里叶变换讲起，每一个概念的引入都伴随着清晰的图示和直观的解释。最让我惊喜的是，书中大量的MATLAB代码示例，不仅仅是枯燥的命令堆砌，而是真正地将理论知识落地，让我能够亲手运行、修改代码，看到信号在不同处理下呈现出的各种变化。比如，当我运行傅里叶变换的例子时，看到频谱图如何展示信号的频率成分，那种豁然开朗的感觉真的太棒了。而且，它没有一股脑地把所有内容塞过来，而是循序渐进，每章内容都像是为下一章打下坚实基础，学习起来一点也不觉得吃力。就算是之前完全没有接触过信号处理的朋友，只要跟着这本书的步骤一步步来，也一定能掌握核心概念。对于我这种动手能力比较强，喜欢通过实践来学习的人来说，这本书的设计简直是量身定做的。它让我不再害怕那些看似抽象的理论，而是能够用MATLAB这个强大的工具去探索和理解它们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期在学习道路上遇到的最令人惊喜的“宝藏”！我一直对通信系统和音频处理很感兴趣，也尝试过阅读一些相关的专业书籍，但往往因为理论性太强，又缺乏实际操作的指导，学起来总是事倍功半，感觉像在纸上谈兵。直到我看到了《MATLAB信号处理超级学习手册》，我才真正体会到“学以致用”的乐趣。作者在讲解滤波器设计时，不仅仅停留在理论公式层面，而是详细地讲解了低通、高通、带通滤波器在MATLAB中的具体实现方法，并且通过各种实际信号（比如带噪声的音频信号）来演示不同滤波器的效果。看到那些原本模糊不清的音频经过滤波后变得清晰起来，那种成就感是无法言喻的。书中对于FFT（快速傅里叶变换）的应用讲解也特别到位，让我理解了如何利用FFT来分析音频的频谱特征，甚至进行一些简单的音频特效处理。而且，书中还涉及了一些进阶话题，比如自适应滤波和谱估计，这些内容对于我进一步深入研究这些领域非常有帮助。我最喜欢的是，它不仅提供了代码，还对代码的每一部分都做了详细的解释，让我能理解“为什么这么写”，而不是死记硬背。这本书真的让我感觉信号处理不再是遥不可及的理论，而是可以通过MATLAB这个工具轻松掌握和应用的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对MATLAB信号处理方面的书籍期望值并不高，认为它们大多都是理论堆砌，枯燥乏味。《MATLAB信号处理超级学习手册》彻底改变了我的看法。这本书的叙事风格非常独特，作者用一种非常“接地气”的方式来讲解信号处理的原理，就像在和朋友聊天一样，一点也没有架子。比如，在讲解采样和量化时，作者用到了生活中很多生动的例子，让我一下子就理解了这些概念的本质。而且，书中对MATLAB函数的运用讲解得非常细致，不仅仅是告诉我们“用哪个函数”，更重要的是解释了“为什么用这个函数”以及“这个函数是如何工作的”。我尤其喜欢书中关于“信号重建”的部分，通过MATLAB代码，我能够模拟真实世界中信号的采样和恢复过程，这让我对数字信号处理的整个流程有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了一些比较前沿的应用，比如利用MATLAB进行噪声消除和特征提取，这些内容为我打开了新的思路，让我看到了信号处理在实际工程中的广阔应用前景。总而言之，这本书的阅读体验非常愉快，它将复杂的信号处理知识变得触手可及，并且激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

很好的参考书籍，还不错

评分☆☆☆☆☆

这本书纸张真心不好，内容比较详实，可惜没有光盘

评分☆☆☆☆☆

一口气买了n多书，真希望天天都是双11啊，太划算啦！

评分☆☆☆☆☆

MATLAB信号处理超级学习手册

评分☆☆☆☆☆

书还不错，活动价也便宜…………………………

评分☆☆☆☆☆

很实用，但是没有想想的好，属于应急的书，谨慎购买！

评分☆☆☆☆☆

争取早日实现高手之路。

评分☆☆☆☆☆

MATLAB是未来人工智能的核心软件，掌握了她就是打开了人工智能之门

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，讲的清楚