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俞一彪，孙兵 著

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• 数字信号处理
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 数学
• 算法
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• MATLAB
• 第三版

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173579

版次：3

商品编码：12177109

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：263

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号处理：理论与应用（第3版）》系统地介绍了数字信号处理的基础理论、基本算法和基本应用。内容包括：离散时间信号与系统，傅立叶变换与频谱分析，离散傅立叶变换与快速算法，无限脉冲响应数字滤波器设计，有限脉冲响应数字滤波器设计，多采样率信号处理与小波变换，离散随机信号处理。
　　《数字信号处理：理论与应用（第3版）》注重物理概念的透彻分析与介绍，强调理论与实际应用的结合。考虑到频谱分析在实际应用中的重要性，单独设置一章对频谱的概念和频谱分析的意义进行了详细的介绍。另外，还增加了短时傅立叶变换、多采样率信号处理、小波变换以及离散随机信号处理方面的新内容，便于教师根据情况选择性增加教学内容，拓展学生知识面。通过大量例子说明了各种线性相位FIR滤波器的设计方法以及信号处理应用。书中配有丰富的例题、习题和实验指导，每一章最后都有相应的应用示例，便于学生了解所学内容的应用价值。
　　《数字信号处理：理论与应用（第3版）》可作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动控制、生物医学工程等本科专业的教材，也适合研究生及从事相关领域工作的工程技术人员阅读参考。

目录

绪论
1 离散时间信号与系统
1．1 连续时间信号的采样与量化
1．1．1 连续时间信号的采样
1．1．2 采样前后频谱的变化
1．1．3 量化
1．1．4 从采样信号恢复连续时间信号
1．2 离散时间信号一一序列
1．2．1 典型序列
1．2．2 周期序列
1．2．3 序列的运算
1．2．4 线性卷积
1．2．5 序列的分解
1．2．6 序列的能量
1．2．7 多维序列
1．3 离散时间系统
1．3．1 离散时间系统的类型
1．3．2 离散时间系统的描述
1．4 Z变换
1．4．1 Z变换的定义及其收敛域
1．4．2 典型序列的Z变换
1．4．3 逆Z变换
1．4．4 Z变换的性质
1．4．5 Z变换与拉普拉斯变换的关系
1．5 离散时间系统的Z变换分析法
1．5．1 系统函数
1．5．2 逆系统
1．5．3 因果稳定系统的Z变换分析
1．5．4 离散时间系统的信号流图描述
1．6 奇偶序列分解的应用
1．6．1 人脸图像合成
1．6．2 双胞胎人脸识别
1．7 本章小结
习题
实验离散时间信号与系统分析

2 傅立叶变换与频谱分析
2．1 离散时间信号的傅立叶变换
2．1．1 离散时间信号的傅立叶变换的定义
2．1．2 离散时间信号的傅立叶反变换
2．1．3 离散时间信号的傅立叶变换与Z变换的关系
2．2 离散时间信号的傅立叶变换的特性
2．2．1 对称特性
2．2．2 周期特性
2．2．3 线性特性
2．2．4 卷积特性
2．2．5 帕斯维尔定理
2．3 线性移不变系统的频率响应
2．4 系统函数零极点与频率响应的关系
2．5 离散信号频谱与模拟信号频谱之间的关系
2．5．1 模拟信号的傅立叶变换
2．5．2 离散时间傅立叶变换的导出
2．5．3 DTFr与PT的关系
2．6 频谱分析及应用
2．6．1 信号频谱的基本特征
2．6．2 系统频谱的基本特性
2．6．3 信号调制与解调
2．6．4 语音合成
2．6．5 图像增强
2．7 短时傅立叶变换分析
2．7．1 短时傅立叶变换的定义
2．7．2 短时傅立叶变换的特性
2．7．3 短时频谱的一种表示
2．8 本章小结
习题
实验离散信号频谱分析与应用

3 离散傅立叶变换与快速算法
3．1 周期信号的离散傅立叶级数表示
3．1．1 离散傅立叶级数
3．1．2 周期卷积
3．2 离散傅立叶变换
3．2．1 离散傅立叶变换的定义
3．2．2 离散傅立叶反变换
3．3 离散傅立叶变换的特性
3．3．1 有限长特性与频域采样定理
3．3．2 循环卷积特性
3．4 频率分辨率与时间分辨率
3．4．1 频率分辨率
3．4．2 时间分辨率
3．4．3 频率分辨率与时间分辨率的关系与协调
3．5 快速傅立叶变换
3．5．1 基于时选的快速傅立叶变换
3．5．2 基于频选的快速傅立叶变换
3．5．3 同址计算问题
3．5．4 离散傅立叶反变换的快速计算
3．6 离散傅立叶变换的应用
3．6．1 信号去噪
3．6．2 语音识别
3．6．3 图像纹理处理
3．6．4 利用FFr计算线性卷积
3．7 本章小结
习题
实验基于DFT的信号识别系统

4 无限脉冲响应数字滤波器设计
4．1 数字滤波器的性能指标
4．2 IIR数字滤波器的结构
4．2．1 直接工型
4．2．2 直接Ⅱ型
4．2．3 级联型
4．2．4 并联型
4．2．5 全通滤波器
4．3 模拟滤波器的特性
4．3．1 巴特沃兹滤波器
4．3．2 切比雪夫滤波器
4．3．3 椭圆滤波器
4．4 模拟滤波器到数字滤波器的转换
4．4．1 脉冲响应不变法
4．4．2 双线性变换法
4．5 IIR数字滤波器设计的频率变换方法
4．5．1 模拟低通滤波器到各种数字滤波器的变换
4．5．2 数字低通滤波器到其他滤波器的变换
4．6 IIR数字滤波器的实现与系数量化效应
4．6．1 IIR数字滤波器的实现
4．6．2 系数量化效应
4．7 IIR数字滤波器的应用
4．7．1 脑电信号自发节律的提取
4．7．2 DTMF双音频信号的合成
4．8 本章小结
习题
实验IIR数字滤波器的设计

5 有限脉冲响应数字滤波器设计
5．1 FIR数字滤波器的特点
5．1．1 基本特点
5．1．2 线性相位特点
5．1．3 线性相位FIR数字滤波器的实现条件
5．2 窗函数设计法
5．2．1 窗函数设计法原理
5．2．2 理想低通滤波器
5．2．3 矩形窗的设计特性
5．2．4 汉宁窗的设计特性
5．2．5 哈明窗的设计特性
5．2．6 布莱克曼窗的设计特性
5．2．7 凯泽窗的设计特性
5．2．8 窗函数设计法的进一步分析
5．3 利用凯泽窗设计FIR数字滤波器
5．3．1 低通滤波器设计
5．3．2 带通滤波器设计
5．3．3 高通滤波器设计
5．3．4 带阻滤波器设计
5．4 频率取样设计法
5．4．1 频率取样设计法原理
5．4．2 设计实例分析
5．5 等波纹逼近优化设计方法
5．5．1 最小均方误差优化设计
5．5．2 等波纹逼近优化设计
5．6 系数量化效应与溢出控制
5．6．1 系数量化效应
5．6．2 溢出控制
5．7 FIR数字滤波器应用
5．7．1 信号去噪
5．7．2 信号的高频提升
5．7．3 图像去噪
5．8 本章小结
习题
实验FIR数字滤波器的设计与实现

6 多采样率信号处理与小波变换
6．1 多采样率信号处理
6．1．1 序列的抽取和插值
6．1．2 序列的采样率降低处理
6．1．3 序列的采样率提升处理
6．2 多采样率处理的应用
6．2．1 带通信号的降采样处理
6．2．2 正交镜像滤波器组设计
6．2．3 树状结构正交镜像滤波器组设计
6．2．4 倍频程分隔滤波器组设计
6．2．5 子带数据压缩编码
6．3 小波变换
6．3．1 连续小波变换
6．3．2 小波变换的时频特性
6．3．3 二进小波变换
6．3．4 多分辨率分析
6．3．5 Mallat算法
6．4 小波变换的应用
6．4．1 离散小波变换的计算
6．4．2 信号去噪处理
6．4．3 图像数据压缩
6．4．4 语音信号基音检测
6．5 希尔伯特变换
6．5．1 连续时间信号的希尔伯特变换
6．5．2 离散时间信号的希尔伯特变换
6．5．3 希尔伯特变换的性质
6．6 本章小结
习题

7 离散随机信号处理
7．1 随机变量和随机过程
7．2 平稳随机信号
7．3 随机信号的A／D转换噪声和过采样处理
7．4 随机信号功率谱
7．5 线性系统对随机信号的响应
7．5．1 均值
7．5．2 自相关函数及功率谱
7．5．3 互相关函数和互功率谱密度
7．6 功率谱估计
7．6．1 谱估计方法分类
7．6．2 自相关函数的估计
7．6．3 互相关函数的估计
7．6．4 传统功率谱估计
7．6．5 模型谱估计
7．6．6 AR谱估计
7．6．7 最大熵谱估计
7．6．8 Burg谱估计法
7．6．9 阶数的确定
7．7 维纳滤波与卡尔曼滤波
7．8 本章小结
习题
附录专业术语英汉对照
参考文献

《深入理解现代通信：理论、算法与实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，对数据的获取、处理、传输和分析能力已成为衡量一个国家科技实力和经济发展水平的重要标志。数字信号处理（DSP）作为现代通信、雷达、医学成像、音频视频编码、控制系统等众多高科技领域的核心支撑技术，其重要性不言而喻。本书旨在为读者构建一个系统、深入且兼具理论深度与工程实践的DSP知识体系，带领读者穿越数字信号处理的广阔天地，从基本原理出发，逐步探索复杂算法，最终掌握将其应用于实际问题的解决方案。 本书的编写理念是“化繁为简，由浅入深，理论与实践并行”。我们力求用清晰易懂的语言解释抽象的数学概念，同时通过丰富的实例和实践指导，帮助读者将理论知识转化为解决实际工程问题的能力。本书不仅适合通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的本科生和研究生，也同样适用于从事相关技术研发的工程师以及对数字信号处理感兴趣的广大技术爱好者。 第一部分：数字信号处理的基石——信号与系统 在深入探索数字信号处理的奥秘之前，我们首先需要牢固掌握信号与系统的基本概念。本部分将带领读者认识各种形式的信号，理解它们在时域和频域的特性。 绪论：数字信号处理的魅力与范畴 我们将从宏观角度介绍数字信号处理的定义、发展历程及其在各个领域的广泛应用，阐述为何数字信号处理是现代科技不可或缺的组成部分。通过生动的例子，例如手机通信、高清电视、医疗影像等，展示DSP的强大威力，激发读者的学习兴趣。 信号的表示与分类 连续时间信号与离散时间信号： 区分和理解这两种信号的本质区别，以及它们之间的转换（采样与恢复）。 周期信号与非周期信号： 掌握信号的周期性概念，以及傅里叶级数在周期信号分析中的应用。 能量信号与功率信号： 理解信号的能量和功率概念，这对于理解信号的特性和后续的系统分析至关重要。 奇信号与偶信号： 学习利用信号的对称性来简化分析。 单位阶跃信号、单位冲激信号、指数信号等基本信号： 深入理解这些基本信号的数学定义、物理含义以及在信号分析中的作用。 系统的基本性质 线性与非线性： 理解系统的叠加原理，这是线性系统分析的基础。 时不变与时变： 掌握系统的时间不变性概念，它意味着系统的特性不随时间变化。 因果性： 理解因果系统，即系统的输出仅取决于当前和过去的输入，而非未来的输入。 稳定性： 学习判断系统是否稳定的方法，这对于保证系统的可靠运行至关重要。 连续时间系统的时域分析 微分方程描述： 掌握如何用微分方程来描述连续时间LTI（线性时不变）系统，并学习求解方法。 卷积积分： 深入理解卷积积分是描述线性时不变系统输入输出关系的通用方法，它将系统的冲激响应与输入信号结合起来，得到输出信号。我们将详细讲解卷积的计算方法和几何意义。 离散时间系统的时域分析 差分方程描述： 学习如何用差分方程描述离散时间LTI系统。 卷积和： 掌握卷积和是描述离散时间LTI系统输入输出关系的通用方法，并详细讲解其计算方法。 第二部分：频域的语言——傅里叶分析 频域分析是数字信号处理的核心工具之一，它能够揭示信号的频率成分，让我们从另一个角度理解信号的特性。本部分将系统介绍傅里叶分析的各种方法。 傅里叶级数 周期信号的频谱表示： 学习如何将周期信号分解为一系列正弦和余弦（或复指数）信号的叠加，从而得到其频谱。 指数形式的傅里叶级数： 介绍复指数形式的傅里叶级数，及其在数学上的简洁性和计算上的便利性。 傅里叶变换 非周期信号的频谱分析： 将傅里叶级数推广到非周期信号，得到傅里叶变换，用于分析非周期信号的连续频谱。 傅里叶变换的性质： 深入理解傅里叶变换的线性、时移、频移、卷积、对称性等重要性质，这些性质极大地简化了信号和系统的分析。 帕斯瓦尔定理： 理解信号的能量在时域和频域之间的守恒关系。 傅里叶变换在系统分析中的应用 频率响应： 学习如何利用傅里叶变换来分析LTI系统的频率响应，理解系统对不同频率分量的放大或衰减作用。 滤波器的设计与分析： 介绍不同类型的滤波器（低通、高通、带通、带阻）及其在信号处理中的作用，以及如何利用频率响应来设计滤波器。 离散时间傅里叶变换（DTFT） 离散时间信号的连续频谱： 介绍DTFT，用于分析离散时间信号的频谱，其频谱是连续的且具有周期性。 离散傅里叶变换（DFT） 离散信号的离散频谱： 介绍DFT，它是DTFT在有限长信号上的采样，能够方便地在计算机上进行计算，是数字信号处理实际应用的基础。 DFT的性质： 学习DFT的线性、周期性、循环卷积等性质。 快速傅里叶变换（FFT）： 深入介绍FFT算法，这是DFT的高效计算方法，极大地降低了计算复杂度，使得傅里叶分析在实际工程中得以广泛应用。我们将讲解FFT的基本思想和一些典型算法（如Cooley-Tukey算法）。 第三部分：系统函数与变换域分析 除了傅里叶分析，拉普拉斯变换和Z变换提供了更强大的工具来分析连续时间和离散时间系统，尤其是在处理瞬态响应和系统稳定性方面。 拉普拉斯变换（Laplace Transform） 连续时间系统的复频域分析： 引入复数频率s，将信号和系统映射到复频域进行分析。 拉普拉斯变换的性质： 学习其重要的性质，如线性、时移、积分、微分等。 收敛域（ROC）： 理解收敛域的概念，它是拉普拉斯变换存在的条件，并且包含系统稳定性等重要信息。 系统函数（传递函数）： 定义系统函数H(s) = Y(s)/X(s)，并利用其分析系统的零极点、稳定性、频率响应等。 逆拉普拉斯变换： 学习如何从复频域将信号和系统转换回时域。 Z变换（Z-Transform） 离散时间系统的复频域分析： 引入复数变量z，将离散时间信号和系统映射到z域。 Z变换的性质： 学习其重要的性质，如线性、时移、积分、微分、卷积等。 收敛域（ROC）： 理解Z变换的收敛域，以及它与因果性、稳定性的关系。 系统函数H(z)： 定义离散时间系统的系统函数H(z) = Y(z)/X(z)，并利用其分析系统的零极点、稳定性、频率响应等。 逆Z变换： 学习如何从z域将信号和系统转换回时域，常用的方法包括部分分式展开法和长除法。 系统函数与稳定性 零极点与系统特性： 深入分析系统函数中的零点和极点对系统行为的影响，特别是如何利用极点的位置来判断系统的稳定性。 第四部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，能够有效地去除噪声、提取有用信息。本部分将详细介绍数字滤波器的设计原理和实现方法。 滤波器的基本概念与分类 理想滤波器与实际滤波器： 介绍理想滤波器的特性，以及实际滤波器设计中面临的挑战。 FIR滤波器与IIR滤波器： 区分两种主要的数字滤波器类型，理解它们的特点、优缺点和适用场景。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计 模拟滤波器设计方法： 介绍巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典模拟滤波器的设计方法。 脉冲不变法、双线性变换法： 学习如何将模拟滤波器设计转换为数字滤波器设计，重点介绍这两种常用的转换方法。 IIR滤波器性能分析： 分析IIR滤波器的幅频特性、相频特性以及稳定性。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计 时域设计方法： 介绍截断法、窗函数法等FIR滤波器设计方法，重点讲解窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱叶窗）的选择对滤波器性能的影响。 频率采样法、最优逼近法（Parks-McClellan算法）： 介绍更先进的FIR滤波器设计算法，能够设计出更接近理想特性的滤波器。 FIR滤波器的对称性： 讲解FIR滤波器系数的对称性如何影响其线性相位特性，以及线性相位FIR滤波器在信号处理中的重要性。 滤波器实现 直接型、级联型、并行型结构： 介绍不同结构对滤波器实现的影响，包括计算复杂度、量化误差等。 移位累加器（SDF）和延时线（DL）的实现： 介绍滤波器在硬件或软件中的基本实现单元。 第五部分：信号处理的进阶理论与应用 在掌握了基础理论和滤波器设计之后，本部分将深入探讨一些更高级的信号处理技术，并展示其在实际工程中的应用。 采样理论与抗混叠 奈奎斯特-沙农采样定理： 深入理解采样定理的原理，以及采样频率与信号带宽的关系。 混叠现象及其避免： 详细解释混叠现象的产生原因，以及如何通过抗混叠滤波器来防止混叠。 过采样与欠采样： 探讨过采样和欠采样的概念及其应用。 随机信号分析 随机变量与随机过程： 介绍随机信号的基本概念。 自相关函数与互相关函数： 学习如何利用这些函数来描述随机信号的统计特性以及信号之间的相关性。 功率谱密度（PSD）： 介绍功率谱密度，它反映了随机信号在不同频率上的能量分布。 平稳随机过程： 重点介绍平稳随机过程，以及其在信号分析中的重要性。 自适应信号处理 自适应滤波器的基本原理： 介绍自适应滤波器如何根据输入信号自动调整自身参数以达到某种目标（如最小均方误差）。 LMS算法、RLS算法： 学习几种重要的自适应滤波算法，并理解它们的收敛速度和计算复杂度。 应用： 噪声消除、回声消除、均衡器等。 多速率信号处理 抽取（Decimation）与插值（Interpolation）： 介绍如何改变信号的采样率，以及其在不同采样率系统之间的接口应用。 多速率滤波器的设计： 介绍多速率滤波器在抽取和插值过程中的作用。 希尔伯特变换与解析信号 希尔伯特变换的定义与性质： 学习如何对信号进行希尔伯特变换，以及它在信号分析中的作用。 解析信号： 介绍解析信号的概念，以及如何利用它来提取信号的包络和瞬时频率。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换 时频分析： 介绍STFT和一维小波变换，它们能够同时提供信号的时间和频率信息，适用于分析非平稳信号。 多分辨率分析： 重点讲解小波变换的多分辨率特性，以及它在信号去噪、特征提取等方面的优势。 附录 常用数学工具回顾 MATLAB/Python 在数字信号处理中的应用示例 进一步阅读参考文献 本书通过理论讲解、公式推导、实例分析和算法剖析，力求全面而深入地展现数字信号处理的精髓。我们鼓励读者动手实践，将书中介绍的理论知识和算法应用于实际问题，从而真正掌握数字信号处理这一强大的技术工具，为未来的技术创新和工程实践奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理：理论与应用（第3版）》真是让人眼前一亮！作为一个在信号处理领域摸爬滚打多年的老兵，我一直对市面上的一些教材持保留态度，总觉得它们要么过于理论化，要么应用部分过于零散，很难形成一个完整的认知体系。但这本书，确确实实地打破了我的固有印象。从书本的整体结构来看，它循序渐进，将抽象的数学概念与实际的工程应用巧妙地结合在一起。我尤其欣赏它在基础理论部分的阐述，那些繁复的公式和定理，在作者的笔下变得生动形象，配合着恰到好处的图示和例子，让我这个曾经对傅里叶变换、Z变换等概念感到头疼的学生，重新找回了学习的乐趣。而且，这本书并非仅仅停留在“讲明白”的层面，它还深入探讨了各种算法的优缺点、适用场景，以及在不同应用领域中的具体实现方式。我常常在阅读过程中，脑海中就浮现出各种实际工程问题，并且隐约能感受到这本书提供的解决方案。总而言之，这本书的理论深度和广度都达到了一个相当高的水平，它为我理解和解决复杂信号处理问题提供了一个坚实的理论基础，也让我对未来的研究方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数字信号处理：理论与应用（第3版）》的出现，简直是我近期学习生涯中的一股清流。我一直对信号处理这个领域充满兴趣，但苦于找不到一本能够真正帮助我建立系统性知识框架的书籍。很多教材要么是学院派的典范，理论扎实但脱离实际；要么是工程派的代表，应用广泛却缺乏理论支撑。这本书，却巧妙地找到了一个完美的平衡点。它在理论部分的构建上，严谨且全面，从最基础的采样定理到复杂的滤波器设计，都讲解得鞭辟入里。而更令人称道的是，它在每一章节都穿插了大量的工程实践案例，这些案例不仅仅是简单的“用”的介绍，更是深入剖析了在实际工程中，理论知识是如何被应用，如何被优化，以及在遇到实际问题时，应该如何去思考和解决。我尤其喜欢它在介绍时域和频域分析时，将两者之间的联系和区别讲解得如此清晰，并且通过大量的图示和仿真示例，让我对信号的变换过程有了直观的认识。这本书让我明白，信号处理不仅仅是数学公式的游戏，更是解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅仅在于知识的深度，更在于它能否激发读者的思考和创造力。而这本《数字信号处理：理论与应用（第3版）》，恰恰做到了这一点。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的良师益友。在阅读过程中，我常常会被书中提出的某些问题所吸引，然后会忍不住停下来，自己尝试去推导，去思考，去寻找其他的解决方案。这种主动的学习方式，远比被动接受知识来得深刻和持久。书中对各种算法的分析，不仅仅停留在“是什么”，更深入到“为什么”和“如何做得更好”。它鼓励读者去质疑，去创新，去将理论知识应用到实际问题中去解决。我特别喜欢它在“应用”章节中，列举的各种生动案例，这些案例让我看到了信号处理技术在现实世界中的强大生命力，也让我对未来这个领域的发展充满了期待。比如，在图像处理和通信系统中的应用，那些复杂的算法在书中被分解得细致入微，使得即使是初学者也能逐步理解其背后的原理。这本书真的就像一把钥匙，打开了通往信号处理世界的大门，让我看到了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到《数字信号处理：理论与应用（第3版）》这本书的时候，我并没有抱太高的期望。市面上的信号处理书籍太多了，大多数都雷同，要么是枯燥的数学公式堆砌，要么是对实际应用的简单罗列。但这本书，却给了我一个大大的惊喜。它的语言风格非常平实，没有那些华而不实的学术腔调，读起来一点都不费劲。最重要的是，它非常注重理论与实践的结合。书中的每一个理论概念，都会配以相应的实际应用例子，让读者能够清晰地理解这个理论在现实世界中是如何工作的。比如，当讲到滤波器的设计时，它不仅仅讲解了各种滤波器类型和设计公式，还详细介绍了在音频信号处理、医疗诊断等领域的具体应用，以及如何根据实际需求选择和调整滤波器参数。这种“授人以渔”式的教学方法，让我受益匪浅。而且，这本书在某些章节，比如自适应信号处理和谱估计方面，讲解得尤为透彻，一些我之前一直觉得难以理解的概念，通过这本书的讲解，变得豁然开朗。它真的就像一位经验丰富的工程师，把复杂的知识化繁为简，用最直观的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触《数字信号处理：理论与应用（第3版）》这本书以来，我就被它那条理清晰的逻辑和深入浅出的讲解方式深深吸引。作为一个对信号处理有一定了解的读者，我曾经尝试过阅读一些其他书籍，但总觉得它们在某些方面不够完善，要么是理论讲解过于晦涩，要么是应用示例过于简单。这本书，却给了我一种耳目一新的感觉。它在内容编排上，遵循了由浅入深的原则，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的理论和技术。让我印象深刻的是，书中对于各种经典算法的讲解，不仅仅停留在数学推导，更着重于解释算法的直观意义，以及它在实际应用中的优势和局限性。例如，在讨论FFT算法时，它不仅给出了详细的推导过程，还通过对比传统离散傅里叶变换，突出了FFT的计算效率，并且结合了实际应用场景，比如音频频谱分析，让读者能够更深刻地理解其价值。而且，这本书的语言风格非常简洁明了，没有过多的学术术语堆砌，读起来让人感到轻松而愉快。它就像一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步探索数字信号处理的奥秘。