数字信号处理 原理、实现及应用（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高西全　编著 著，高西全　编著 编

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• 数字信号处理
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• 通信
• 图像处理
• 第三版
• 工程
• 电子工程
• 应用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121289484

版次：3

商品编码：11991950

包装：平装

丛书名： 电子信息类精品教材

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：308

字数：550000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适合作为高等学校电子信息类专业和相近专业本科生教材，也可以作为相关专业科技人员的参考书。

本书系统讲述数字信号处理的基本原理、算法及其实现方法，结合各章的内容，介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数，并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序。各章中安排了丰富的例题、习题和上机题。

内容简介

本书系统讲述数字信号处理的基本原理、算法及其实现方法。主要讲述时域离散信号与系统的基本概念和时域、频域的分析方法。重点介绍离散傅里叶变换及其快速算法、数字滤波的基本概念与理论、数字滤波器的设计与实现方法。介绍模拟信号数字处理原理与方法、多采样率数字信号处理的基本理论和高效实现方法，数字信号处理的典型应用。 结合各章的内容，介绍相应的MATLAB信号处理工具箱函数，并给出用MATLAB阐述问题和求解计算问题的程序。各章中安排了丰富的例题、习题和上机题。

作者简介

　　　　高西全，西安电子科技大学通信工程学院教授，主编国家十一五规划教材《数字信号处理——原理、实现及应用》，省精品课程负责人。

目录

绪论 （1）
0．1 数字信号处理的基本内容 （2）
0．2 数字信号处理的实现方法 （3）
0．3 数字信号处理的主要优点 （3）
第1章 时域离散信号和系统 （5）
1．1 引言 （5）
1．2 模拟信号、时域离散信号和数字信号 （5）
1．2．1 时域离散信号和数字信号 （6）
1．2．2 时域离散信号的表示方法 （6）
1．2．3 常用时域离散信号 （8）
1．3 时域离散系统 （11）
1．3．1 线性时不变时域离散系统 （11）
1．3．2 线性时不变系统输出和输入之间的关系 （12）
1．3．3 系统的因果性和稳定性 （15）
1．4 时域离散系统的输入输出描述法――线性常系数差分方程 （17）
1．4．1 线性常系数差分方程 （17）
1．4．2 线性常系数差分方程的递推解法 （17）
1．4．3 用MATLAB求解差分方程 （18）
1．4．4 应用举例――滑动平均滤波器 （19）
习题与上机题 （21）
第2章 时域离散信号和系统的频域分析 （25）
2．1 引言 （25）
2．2 时域离散信号的傅里叶变换 （25）
2．2．1 时域离散信号的傅里叶变换的定义 （25）
2．2．2 周期信号的离散傅里叶级数 （26）
2．2．3 周期信号的傅里叶变换 （28）
2．2．4 时域离散信号傅里叶变换的性质 （31）
2．3 时域离散信号的Z变换 （34）
2．3．1 时域离散信号Z变换的定义及其与傅里叶变换的关系 （34）
2．3．2 Z变换的收敛域与序列特性之间的关系 （35）
2．3．3 逆Z变换 （38）
2．3．4 Z变换的性质和定理 （41）
2．4 利用Z变换对信号和系统进行分析 （44）
2．4．1 系统的传输函数和系统函数 （44）
2．4．2 根据系统函数的极点分布分析系统的因果性和稳定性 （45）
2．4．3 用Z变换求解系统的输出响应 （46）
2．4．4 系统稳定性的测定及稳定时间的计算 （50）
2．4．5 根据系统的零、极点分布分析系统的频率特性 （52）
2．5 几种特殊滤波器 （56）
2．5．1 全通滤波器 （57）
2．5．2 最小相位滤波器 （58）
2．5．3 梳状滤波器 （59）
2．5．4 正弦波发生器 （60）
习题与上机题 （61）
第3章 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT） （68）
3．1 离散傅里叶变换的定义及物理意义 （68）
3．1．1 DFT定义 （68）
3．1．2 DFT与ZT、FT、DFS的关系 （69）
3．1．3 DFT的矩阵表示 （71）
3．1．4 用MATLAB计算序列的DFT （71）
3．2 DFT的主要性质 （73）
3．3 频域采样 （80）
3．4 DFT的快速算法――快速傅里叶变换（FFT） （83）
3．4．1 直接计算DFT的特点及减少运算量的基本途径 （83）
3．4．2 基2 FFT算法 （83）
3．5 DFT（FFT）应用举例 （89）
3．5．1 用DFT（FFT）计算两个有限长序列的线性卷积 （90）
3．5．2 用DFT计算有限长序列与无限长序列的线性卷积 （91）
3．5．3 用DFT对序列进行谱分析 （94）
习题与上机题 （96）
第4章 模拟信号数字处理 （99）
4．1 模拟信号数字处理原理方框图 （99）
4．2 模拟信号与数字信号的相互转换 （99）
4．2．1 时域采样定理 （100）
4．2．2 带通信号的采样 （104）
4．2．3 A/D变换器 （105）
4．2．4 将数字信号转换成模拟信号 （106）
4．3 对数字信号处理部分的设计考虑 （109）
4．4 线性模拟系统的数字模拟 （110）
4．5 模拟信号的频谱分析 （112）
4．5．1 公式推导及参数选择 （112）
4．5．2 用DFT（FFT）对模拟信号进行谱分析的误差 （113）
4．5．3 用DFT（FFT）对周期信号进行谱分析 （116）
习题与上机题 （119）
第5章 信号的相关函数和功率谱 （120）
5．1 互相关函数和自相关函数 （120）
5．2 周期信号的相关性 （122）
5．3 相关函数的性质 （123）
5．3．1 互相关函数性质 （124）
5．3．2 自相关函数性质 （124）
5．4 输入输出信号的相关函数 （125）
5．5 信号的能量谱密度和功率谱密度 （125）
5．5．1 信号的能量谱 （126）
5．5．2 信号的功率谱 （126）
5．6 相关函数的应用 （127）
5．6．1 相关函数在雷达和主动声呐系统中的的应用 （127）
5．6．2 使用相关函数检测物理信号隐含的周期性 （128）
5．7 用MATLAB计算相关函数 （130）
习题与上机题 （131）
第6章 IIR数字滤波器（IIRDF）设计 （133）
6．0 数字滤波器设计的基本概念 （133）
6．0．1 数字滤波器及其设计方法概述 （133）
6．0．2 数字滤波器的种类 （133）
6．0．3 理想数字滤波器 （134）
6．1 模拟滤波器设计 （136）
6．1．1 模拟滤波器设计指标 （137）
6．1．2 巴特沃思模拟低通滤波器设计 （138）
6．1．3 切比雪夫（Chebyshev）滤波器设计 （141）
6．1．4 椭圆滤波器 （144）
6．1．5 贝塞尔（Bessel）滤波器 （145）
6．1．6 用MATLAB设计模拟滤波器 （145）
6．1．7 五种类型模拟滤波器的比较 （151）
6．1．8 频率变换与高通、带通及带阻滤波器设计 （152）
6．2 IIR数字滤波器设计 （159）
6．2．1 用脉冲响应不变法设计IIRDF （160）
6．2．2 用双线性变换法设计IIRDF （165）
6．2．3 高通、带通和带阻IIRDF （169）
6．2．4 IIRDF的频率变换 （172）
习题与上机题 （175）
第7章 FIR数字滤波器（FIRDF）设计 （179）
7．1 线性相位FIRDF及其特点 （179）
7．2 用窗函数法设计FIRDF （184）
7．2．1 用窗函数法设计FIRDF的基本方法 （184）
7．2．2 窗函数法的设计性能分析 （185）
7．2．3 典型窗函数介绍 （187）
7．2．4 用窗函数法设计FIRDF的步骤及MATLAB设计函数 （193）
7．3 利用频率采样法设计FIRDF （197）
7．3．1 频率采样设计法的基本概念 （197）
7．3．2 设计线性相位特性FIRDF时，频域采样H (k)的设置原则 （198）
7．3．3 逼近误差及改进措施 （198）
7．4 利用等波纹最佳逼近法设计FIRDF （202）
7．4．1 等波纹最佳逼近法的基本思想 （203）
7．4．2 remez和remezord函数介绍 （205）
7．4．3 FIR希尔伯特变换器和FIR数字微分器设计 （209）
7．5 FIRDF与IIRDF的比较 （213）
习题与上机题 （214）
第8章 时域离散系统的实现 （217）
8．1 引言 （217）
8．2 FIR网络结构 （218）
8．2．1 FIR直接型结构和级联型结构 （218）
8．2．2 线性相位结构 （219）
8．2．3 FIR频率采样结构 （220）
8．2．4 FIR滤波器的递归实现 （223）
8．2．5 快速卷积法 （224）
8．3 IIR网络结构 （224）
8．3．1 IIR直接型网络结构 （224）
8．3．2 IIR级联型网络结构 （225）
8．3．3 IIR并联型网络结构 （226）
8．3．4 转置型网络结构 （227）
8．4 格型网络结构 （227）
8．4．1 全零点格型网络结构 （228）
8．4．2 全极点格型网络结构 （231）
8．5 用软件实现各种网络结构 （233）
8．6 数字信号处理中的量化效应 （235）
8．6．1 量化及量化误差 （235）
8．6．2 A/D变换器中的量化效应 （236）
8．6．3 系数量化效应 （237）
8．6．4 运算中的量化效应 （240）
8．7 滤波器设计与分析工具 （244）
习题与上机题 （249）
第9章 多采样率数字信号处理 （253）
9．1 引言 （253）
9．2 整数因子抽取 （254）
9．3 整数因子内插 （256）
9．4 按有理数因子I/D的采样率转换 （258）
9．5 采样率转换滤波器的高效实现方法 （259）
9．5．1 直接型FIR滤波器结构 （259）
9．5．2 多相滤波器结构 （261）
9．6 采样率转换系统的多级实现 （264）
9．7 采样率转换器的MATLAB实现 （269）
9．8 采样率转换在数字语音系统中的应用 （270）
9．8．1 数字语音系统中的信号采样过程及其存在的问题 （270）
9．8．2 数字语音系统中改进的A/D转换方案 （271）
9．8．3 接收端D/A转换器的改进方案 （272）
习题与上机题 （274）
第10章 数字信号处理应用举例 （276）
10．1 引言 （276）
10．2 数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用 （276）
10．3 数字信号处理在音乐信号处理中的应用 （282）
10．3．1 时域处理 （282）
10．3．2 频域处理 （285）
附录A MATLAB信号处理工具箱函数表 （289）
参考文献 （293）

前言/序言

第3版前言

本教材第1版和第2版分别于2006年和2010年出版以后，承蒙广大师生的厚爱，被国内数十所高等学校选用，使用效果良好。第2版为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。

相比第2版，第3版总体结构变化不大，仍然保持第2版的基本内容、体例结构和编写风格；根据学科发展和数字信号处理的实际应用需求，并参考国内外近期出版的同类新教材，调整或重新编写部分章节，对原来叙述不完备或疏漏之处进行了补充。具体修订内容如下：

1. 考虑到信号处理和检测领域中，相关检测已经发展成一个独立的分支，已经引起人们的广泛关注，重新编写了第5章，详细叙述了确定性信号的相关函数的基本概念、定义、计算和工程应用举例，并简要介绍了能量谱和功率谱的概念。使学生建立信号相关性的基本概念，了解相关检测的基本原理及其应用领域。

2. 删除了第5章中简单滤波器设计、数字谐振器和数字陷波器等内容；将第5章中的全通滤波器、最小相位系统、梳状滤波器和正弦波发生器等内容，移到第2章，作为时域离散系统频域分析的举例，使学生巩固频域分析概念，了解频域分析的特点和实例；将与滤波器分析及设计相关的数字滤波器的基本概念、理想滤波器和滤波器的分类移到第6章，使滤波器设计的叙述更加紧凑。

3. 正弦信号不管是在理论研究还是在实际信号处理的应用中，都是非常重要的。但正弦信号又有其特殊性，如果以奈奎斯特采样频率对其采样，则有可能丢失信息。第3版的4.2.1节补充了正弦信号采样的内容。

为了使学生通过解答习题和上机实验题对本课程的基本理论和基本方法加深理解，掌握数字信号处理课程的主要内容，作者精心选取了大量的习题和上机题（加“*”号）。为了便于教师授课，便于读者自学，并能自我检测学习效果，作者以电子版形式免费提供：（1）本书完整的程序集、习题解答、上机题求解程序及其运行结果；（2）四份自测题及其解答；（3）五份重点大学硕士研究生入学考试题及其解答。希望读者能正确使用这些学习资料，使其真正成为帮助广大读者学好数字信号处理课程的正能量。建议读者学习过程中最好先独立做完习题，然后再对照习题解答检查。以上资料最好由任课教师通过电子邮件向本书作者索取。

本书的先修课程是工程数学、信号与系统、数字电路、微机原理和MATLAB语言等。本书参考教学时数为60课时。如果在信号与系统课程中已讲授本书第1章和第2章的内容，则教学时数可减少到46课时。第9章中多相滤波器结构和采样率转换系统的多级实现较难讲解，如果课时数紧张可以不讲，但要向学生说明这两种实现结构在实际中的重要性。对大专学生，可以只讲前8章，参考学时数为60学时。

本书在编写构思和选材过程中，参考了书后所列参考文献的一些编写思想，采用了其中一些内容、例题和习题，在此向这些教材的作者们表示诚挚的感谢！

作者电子邮件地址：xqgao@mail.xidian.edu.cn

编著者

于西安电子科技大学

数字信号处理：原理、实现与应用（第3版）—— 探索信号世界的奥秘 数字信号处理（DSP）作为现代信息科学与工程的核心技术之一，深刻地影响着我们生活的方方面面，从高清影音娱乐到精准的医疗诊断，从智能通信系统到前沿的科学研究，无不闪烁着DSP的光芒。本书，《数字信号处理：原理、实现与应用（第3版）》，正是致力于为读者构建一个全面、深入且实用的DSP知识体系，引导大家跨越理论的门槛，直抵技术的精髓，并最终将其转化为解决实际问题的强大武器。 本书的诞生，源于对DSP领域不断演进的深刻洞察与对读者学习需求的精准把握。 历经前两版的积累与升华，第3版在保留原有的经典内容和扎实理论基础上，进行了与时俱进的更新与拓展。我们不仅仅停留在对基本概念的阐述，更注重展示DSP在当今快速发展的科技浪潮中的最新动态与前沿应用，力求让读者掌握的知识既有深度，又有广度，并且紧跟时代步伐。 核心理念：理论驱动，实践赋能 本书的核心理念在于“理论驱动，实践赋能”。我们坚信，扎实的理论基础是理解和掌握DSP技术的基石。因此，在内容编排上，我们循序渐进地深入探讨DSP的各个关键环节，从最基础的离散时间信号与系统分析，到傅里叶变换的各种形式及其在信号分析中的强大作用，再到滤波器设计与实现，以及现代DSP中的重要工具——Z变换、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）。我们力求用清晰、严谨的语言，辅以丰富的图示和例题，帮助读者深刻理解每一个数学模型背后的物理意义和工程含义。 然而，理论的最终价值体现在实践。本书的另一大亮点在于其极强的实践导向。我们不仅会详细讲解各种算法的原理，更会深入剖析这些算法如何在实际硬件和软件环境中得以实现。从基础的DSP芯片架构到高级的嵌入式系统开发，从MATLAB等仿真工具的应用到C/C++等编程语言的实践，本书都将提供详尽的指导。我们相信，通过动手实践，读者能够更深刻地体会理论知识的实用价值，培养解决实际工程问题的能力，从而真正实现“从原理到应用”的飞跃。 内容深度与广度：构建完整的DSP知识图谱 第一篇：基础篇——构筑坚实的理论根基 本书的开篇，我们将带领读者走进离散时间信号与系统的世界。在这里，我们将定义和区分连续时间信号与离散时间信号，探讨信号的基本运算，并引入系统（System）的概念。我们会详细讲解线性时不变（LTI）系统，这是DSP中最基本也是最重要的系统模型，通过研究LTI系统的冲激响应和卷积运算，为后续更复杂的分析打下基础。 接着，我们将深入傅里叶分析的殿堂。傅里叶变换是理解信号频谱特性、进行频率域分析的关键工具。本书将系统介绍傅里叶级数（FS）、傅里叶变换（FT）及其在离散时间信号上的对应——离散时间傅里叶变换（DTFT）。我们会重点阐述傅里叶分析在信号的分解、频谱分析、滤波等方面的应用，让读者认识到频率域分析在信号处理中的核心地位。 Z变换作为傅里叶变换在离散系统分析中的一种推广，本书将对其进行详尽的讲解。Z变换能够更方便地分析离散系统的稳定性、频率响应等特性，尤其是在研究因果性、稳定性以及系统收敛性方面，Z变换展现出强大的分析能力。我们会详细介绍Z变换的性质、逆Z变换的求解方法，并展示其在系统分析和设计中的应用。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）是DSP领域的核心算法。DFT是连续傅里叶变换在离散有限长度信号上的近似，而FFT则是计算DFT的一种高效算法，极大地降低了计算复杂度，使得在实际工程中进行傅里叶分析成为可能。本书将详细讲解DFT的定义、性质，重点阐述FFT算法的原理，包括蝶形运算、基-2 FFT算法等，并展示其在频谱分析、信号滤波、卷积计算等方面的广泛应用。 第二篇：核心技术——深入掌握关键算法 在掌握了基础理论之后，本书将转向数字滤波器设计与实现。滤波器是DSP中最重要的信号处理模块之一，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号的频率特性。我们将区分无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，详细讲解各自的设计方法和优缺点。对于IIR滤波器，我们会介绍巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）等经典设计方法。对于FIR滤波器，我们会探讨窗函数法（Rectangular, Hanning, Hamming, Blackman等）和频率采样法。本书还将重点关注滤波器的实现结构，如直接型、级联型、并联型等，并讨论其在稳定性和计算效率方面的权衡。 采样与量化是数字信号处理的起点，也是理解数字信号与模拟信号之间转换的关键。本书将深入探讨采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem），分析过采样和欠采样的影响，并详细介绍量化的概念、量化误差以及提高量化精度的技术。我们还会探讨模数（A/D）和数模（D/A）转换器的工作原理，这是连接连续世界与离散世界的桥梁，对理解实际信号采集和输出至关重要。 第三篇：高级应用——拓展DSP的视野 进入高级篇，我们将聚焦更具挑战性的DSP主题。自适应滤波是DSP领域的一个重要分支，其核心思想是滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，以达到最优的信号处理效果。本书将深入讲解最小均方（LMS）算法及其各种变种，展示自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的强大威力。 数字信号处理器（DSP）作为专门用于执行DSP算法的微处理器，其硬件架构和指令集与通用处理器有着显著区别。本书将介绍DSP芯片的基本结构，包括哈佛结构、流水线技术、专用硬件加速器等，并分析DSP在实际应用中的性能优势。我们还将探讨DSP的开发流程，从算法的移植到软件的优化，帮助读者了解如何在真实的DSP平台上实现高效的信号处理。 谱分析作为信号处理的重要手段，在许多领域都扮演着关键角色。本书将介绍经典谱估计方法，如周期图法（Periodogram），并深入探讨现代谱估计方法，如 Welch 方法、多窗法、AR 模型、ARMA 模型等。我们会分析这些方法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性，例如在通信、雷达、地震勘探等领域。 相关与卷积是理解信号之间相互关系和系统作用的重要概念。本书将系统介绍自相关函数和互相关函数的定义、性质及其应用，例如在信号检测、同步、距离测量等方面。我们还将深入讨论卷积在系统分析中的作用，并介绍快速卷积算法，如利用FFT进行分段卷积，以提高计算效率。 第四篇：前沿与实践——紧跟技术发展潮流 在本书的最后，我们将展望DSP领域的最新发展，并结合实际应用案例进行深入剖析。这部分内容旨在帮助读者将所学知识应用于解决现实世界中的复杂问题，并为未来的学习和研究指明方向。 我们将探讨多速率信号处理，即在信号处理过程中改变采样率的技术。这在数字通信、图像处理等领域尤为重要，例如在变带宽通信系统中。 小波变换作为一种强大的时频分析工具，能够提供比傅里叶变换更精细的信号局部特征分析。本书将介绍小波变换的基本原理，并探讨其在信号去噪、压缩、特征提取等方面的应用。 数字图像处理作为DSP的一个重要分支，本书将介绍一些基本的图像处理技术，如图像增强、滤波、边缘检测等，并说明DSP在其中的关键作用。 通信系统中的DSP应用将是本书浓墨重彩的一笔。我们将探讨DSP在调制解调、信道编码与解码、均衡、语音编码等方面的作用，展示DSP如何支撑现代高速、可靠的通信网络。 其他前沿应用，如生物医学信号处理（心电图、脑电图分析）、音频信号处理（语音识别、音乐合成）、雷达与声纳信号处理等，也将被纳入讨论范围，让读者领略DSP的无处不在。 实践导向，代码辅助 本书的第3版特别强调了实践操作。在每一章的关键算法讲解之后，我们都提供了MATLAB/Python等常用工具的源代码示例，涵盖了算法的实现、仿真和可视化。这些示例不仅能够帮助读者验证理论知识，更能让他们亲身体验算法的运行效果，并在此基础上进行修改和扩展。我们相信，通过动手实践，读者能够从“知其然”提升到“知其所以然”，并最终具备独立解决实际问题的能力。 目标读者 本书的目标读者广泛，包括： 高等院校电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科生和研究生：作为 DSP 课程的理想教材，为学生构建扎实的理论基础和实践能力。 相关领域的工程技术人员：为在实际工作中需要应用 DSP 技术的工程师提供全面的参考资料和解决方案。 对数字信号处理感兴趣的科研人员和爱好者：提供深入的理论讲解和前沿的应用视野，激发学习和研究的兴趣。 结语 《数字信号处理：原理、实现与应用（第3版）》不仅仅是一本教科书，更是一扇通往数字信号处理世界的窗户。我们希望通过本书，能够点燃读者对这一迷人领域的探索热情，为他们提供坚实的理论基石、实用的技术工具和广阔的应用视野。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，我们都相信，通过本书的学习，您将能够深刻理解数字信号处理的精髓，并将其巧妙地应用于解决现实世界中的种种挑战，共同塑造更智能、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始拿到这本《数字信号处理 原理、实现及应用（第3版）》时，我并没有抱太高的期望。毕竟，数字信号处理本身就是一个相当复杂的领域，我担心市面上大多数书籍都会过于理论化，难以与实际工程联系起来。然而，这本书的出现彻底颠覆了我的看法。它在原理的讲解上，可谓是深入骨髓，对每一个数学公式的由来和意义都做了详尽的解释，让我这个曾经对某些数学概念头疼不已的学生，都能豁然开朗。书中对傅里叶变换、Z变换等核心概念的阐释，既严谨又不失巧妙，让我得以从不同的角度去理解它们。但更让我惊艳的是，它并没有止步于理论，而是将大量的篇幅投入到了“实现”与“应用”上。书中给出的代码示例，清晰明了，而且覆盖了从基础滤波到更复杂的应用场景，例如通信系统中的信道编码、图像处理中的特征提取等等。我特别喜欢书中对某个算法在不同应用场景下的对比分析，这让我能够更直观地感受到不同算法的优劣势，以及如何在实际工程中做出最优选择。而且，这本书的排版设计也非常人性化，图文并茂，关键的公式和代码块都有醒目的标记，使得阅读过程更加流畅高效。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信行业工作多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性地梳理数字信号处理知识，并提供前沿应用指导的书籍。《数字信号处理 原理、实现及应用（第3版）》无疑满足了我的这一需求。这本书最大的亮点在于其内容的全面性和深度。它从最基础的离散时间信号与系统出发，逐步深入到各种变换、滤波理论，再到更复杂的自适应信号处理、小波分析等高级主题，几乎涵盖了数字信号处理的各个重要分支。我尤其欣赏书中对每个章节的组织方式，既有扎实的理论推导，又有详实的算法描述，并且配以实际工程中的应用案例。例如，在讲解谱估计时，书中不仅介绍了经典的方法，还对现代谱估计技术进行了深入探讨，并结合实际雷达信号处理的应用进行了详细的分析，这对于我在项目研发中解决信号盲区问题提供了非常有价值的参考。此外，书中对各种算法的实现细节讲解得非常到位，对于我们这些需要将理论转化为实际产品的人来说，这是至关重要的。我曾尝试着书中提供的某个自适应滤波器的实现思路，在实际系统中得到了很好的验证，大大提升了系统的鲁棒性。总的来说，这本书就像一本“工具箱”，为我们这些工程技术人员提供了解决实际问题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对信号处理领域充满好奇的新手，我之前尝试过几本入门级的书籍，但总是感觉有些云里雾里，抓不住重点。直到我遇见了《数字信号处理 原理、实现及应用（第3版）》，才真正找到了打开这个精彩世界的钥匙。我喜欢这本书最大的原因在于它的“温度”。它不像一些学术著作那样高高在上，而是以一种非常亲切的姿态，像一位循循善诱的老师，耐心解答我每一个可能产生的疑问。书中的例子非常贴近生活，比如从简单的声音波形分析到图像压缩的原理，都用非常生动有趣的方式呈现出来，让我觉得信号处理不再是遥不可及的科学，而是就蕴藏在我们身边的每一个细节里。我尤其欣赏书中在介绍算法时，不仅给出了数学推导，还配有详细的流程图和伪代码，这对于我这种更偏向于动手实践的学习者来说，简直是福音。我曾经尝试着跟着书中的代码，在MATLAB环境中复现了一些经典的滤波算法，虽然过程中遇到了一些小障碍，但最终成功运行的那一刻，那种成就感是无与伦比的。而且，书中还非常注重对算法优化的讲解，这让我意识到，不仅仅是要理解“怎么做”，更要理解“为什么这么做”以及“如何做得更好”。这种深入的探讨，让我在理论层面和实践层面都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近几年来读过的最令人兴奋的技术书籍之一！从拿到它的第一刻起，我就被其厚重而扎实的纸质所吸引，翻开扉页，那精炼而充满力量的序言立刻抓住了我的注意力，让我对接下来的学习之旅充满了期待。作为一名在电子工程领域摸爬滚打多年的从业者，我深知理论与实践相结合的重要性，而这本书恰恰在这方面做得淋漓尽致。它不仅仅是枯燥的数学公式和算法的堆砌，更像是将抽象的信号处理概念具象化，一步步引导读者去理解其背后的原理。我特别喜欢书中对每个核心概念的深入剖析，从最基础的采样定理到复杂的傅里叶变换，作者都用清晰易懂的语言和恰到好处的图示进行讲解，即使是初学者也能循序渐进地掌握。更难能可贵的是，书中提供了大量的实际案例和代码实现，这让我能够立刻将学到的知识应用到我的工作中，解决实际问题。例如，在处理音频信号的降噪部分，书中提供的多种算法和对应的C++代码，让我受益匪浅，直接解决了困扰我几个月的一个棘手问题。这种“学以致用”的学习体验，是市面上很多其他教材所无法比拟的。而且，整本书的逻辑结构非常严谨，从基础理论到高级应用，层层递进，使得知识体系的构建更加牢固。它不是那种“一目十行”就能读完的书，需要静下心来，仔细揣摩，但回报绝对是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个正在攻读信号处理相关专业的硕士生来说，一本高质量的教材是顺利完成学业的关键。《数字信号处理 原理、实现及应用（第3版）》绝对是我近年来接触到的最出色的学术著作之一。首先，这本书的理论深度是毋庸置疑的。它对每一个概念的引入都严谨而逻辑清晰，数学推导过程详细，让我对信号处理的数学基础有了非常扎实的理解。特别是关于采样定理的讨论，以及它在不同采样率下的表现，都让我豁然开朗。其次，这本书并非仅仅停留在理论层面，其“实现”和“应用”的章节更是为我打开了另一扇窗。书中提供的各种算法的伪代码，不仅帮助我理解了算法的内在逻辑，也为我后续在Python或MATLAB环境中实现这些算法奠定了基础。我曾尝试着书中介绍的多种频率采样滤波器设计方法，并在实际的通信系统仿真中进行了验证，效果斐然。更让我惊喜的是，书中还涉及到了时下非常热门的机器学习在信号处理中的应用，比如利用深度学习进行信号分类和识别，这极大地拓展了我的研究思路，为我的毕业论文提供了重要的方向指引。这本书的质量和价值，远远超出了我之前的预期。