全新正版 国外电子与通信教材系列:数字信号处理—原理、算法与应用(第四版) (美)普罗克斯 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美普罗克斯 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121238680

商品编码：29220725151

包装：平装

出版时间：2014-08-01

基本信息

书名：全新正版 国外电子与通信教材系列:数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)

定价：85.00元

作者：(美)普罗克斯

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-08-01

ISBN：9787121238680

字数：

页码：

版次：4

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书是数字信号处理的经典教材，作者Proakis是数字信号处理领域的知名作者

内容提要

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本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。后4章则介绍了数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。另外，在各章的后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。

目录

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章 绪论 1.1 信号、系统及信号处理 1.1.1 数字信号处理系统的基本组成 1.1.2 数字信号处理与模拟信号处理相比的优点 1.2 信号分类 1.2.1 多通道信号与多维信号 1.2.2 连续时间信号和离散时间信号 1.2.3 连续值信号与离散值信号 1.2.4 确定与信号 1.3 连续时间信号与离散时间信号中的频率概念 1.3.1 连续时间正弦信号 1.3.2 离散时间正弦信号 1.3.3 谐相关的复指数信号 1.4 模数和数模转换 1.4.1 模拟信号采样 1.4.2 采样定理 1.4.3 连续幅度信号的量化 1.4.4 正弦信号的量化 1.4.5 量化采样信号的编码 1.4.6 数模转换 1.4.7 数字信号与系统及离散时间信号与系统的分析 1.5 小结与参考文献 习题第2章 离散时间信号与系统 2.1 离散时间信号 2.1.1 离散时间信号的基本元素 2.1.2 离散时间信号的分类 2.1.3 离散时间信号的简单处理 2.2 离散时间系统 2.2.1 系统的输入-输出描述 2.2.2 离散时间系统的结构图表示 2.2.3 离散时间系统的分类 2.2.4 离散时间系统的互连 2.3 离散时间线性时不变系统的分析 2.3.1 线性系统的分析方法 2.3.2 离散时间信号分解为冲激信号 2.3.3 LTI系统对任意输入的响应:卷积和 2.3.4 卷积的性质以及LTI系统的互连 2.3.5 因果LTI系统 2.3.6 线性时不变系统的稳定性 2.3.7 有限长和无限长冲激响应的系统 2.4 由差分方程描述的离散时间系统 2.4.1 递归和非递归的离散时间系统 2.4.2 由常系数差分方程描述的线性时不变系统的特性 2.4.3 线性常系数差分方程的解 2.4.4 线性时不变递归系统的冲激响应 2.5 离散时间系统的实现 2.5.1 线性时不变系统的实现结构 2.5.2 FIR系统的递归和非递归实现 2.6 离散时间信号的相关性 2.6.1 互相关和自相关序列 2.6.2 自相关和互相关序列的性质 2.6.3 周期序列的相关性 2.6.4 输入-输出相关序列 2.7 小结与参考文献 习题第3章 z变换及其在线性时不变系统分析中的应用 3.1 z变换 3.1.1 z正变换 3.1.2 z逆变换 3.2 z变换的性质 3.3 有理z变换 3.3.1 极点和零点 3.3.2 因果信号的极点位置和时域行为 3.3.3 线性时不变系统的系统函数 3.4 z逆变换 3.4.1 围线积分法求z逆变换 3.4.2 幂级数展开法求z逆变换 3.4.3 部分分式展开法求z逆变换 3.4.4 有理z变换的分解 3.5 z域线性时不变系统的分析 3.5.1 有理系统函数的系统响应 3.5.2 暂态响应和稳态响应 3.5.3 因果性和稳定性 3.5.4 零极点抵消 3.5.5 多阶极点和稳定性 3.5.6 二阶系统的稳定性 3.6 单边z变换 3.6.1 定义和性质 3.6.2 差分方程的求解 3.6.3 具有非零初始条件的零极点系统的响应 3.7 小结与参考文献 习题第4章 信号的频率分析第5章 LTI系统的频域分析第6章 信号的采样与重建第7章 离散傅里叶变换的特性及应用第8章 DFT的有效计算:快速傅里叶变换算法第9章 离散时间系统的实现0章 数字滤波器设计1章 多速率数字信号处理2章 线性预测和优线性滤波器3章 自适应滤波器4章 功率谱估计附录A 数字发生器附录B 线性相位FIR滤波器设计的转换系数表参考文献习题答案索引

作者介绍

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John G. Proakis：美国东北大学电子与计算机工程系的教授，其研究方向为数字通信与数字信号处理，主要包括自适应滤波、自适应通信系统、自适应均衡技术、多径衰落信道的通信、雷达侦测、信号参数估计、通信系统建模与仿真、优化技术、统计分析等，已多次出版《数字信号处理》和《数字通信》等经典著作。
　　Dimitris G. Manolakis：工作于美国麻省理工学院林肯实验室，主要研究方向是数字通信与数字信号处理。

文摘

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序言

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踏入数字信号处理的殿堂：一次深入探索之旅 数字信号处理（DSP）作为现代科技领域不可或缺的一环，其触角已延伸至通信、音频、图像、医疗、金融乃至人工智能等几乎所有尖端技术。它赋予了我们理解、分析和重塑数字世界中信息的强大能力，让原本复杂的模拟信号变得触手可及，可被精确操控。本书旨在带领读者踏上一段系统、深入的数字信号处理探索之旅，从核心原理的剖析，到经典算法的解析，再到实际应用的拓展，力求构建一个扎实且全面的知识体系。 第一章：信号与系统的基石——理解数字世界的语言 在深入探讨数字信号处理的奥秘之前，我们必须首先建立起对信号和系统的基本认知。本章将聚焦于模拟信号和数字信号的本质区别，阐述为何数字信号处理在当今时代具有如此重要的地位。我们将从信号的分类入手，介绍离散时间信号和连续时间信号的特点，并深入理解周期信号、非周期信号、偶信号、奇信号等基本信号类型。 紧接着，我们将引入“系统”这一核心概念。系统是对信号进行处理的实体，它可以是简单的滤波器，也可以是复杂的通信设备。本章将详细讲解系统的基本性质，如线性、时不变性、因果性以及稳定性。理解这些性质对于分析和设计信号处理系统至关重要。我们将通过具体的数学模型和图形化示例，清晰地阐释卷积、差分方程等描述系统行为的关键工具。 特别地，本章将深入探讨离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）在信号分析中的核心作用。DFT允许我们将时域信号分解为不同频率分量的叠加，从而揭示信号的频率特性。FFT作为DFT的高效算法，极大地降低了计算复杂度，使得对长序列信号的频谱分析成为可能。我们将从数学原理出发，逐步引导读者理解DFT和FFT的推导过程，并介绍其在频谱分析、滤波设计等方面的初步应用，为后续章节的学习打下坚实的基础。 第二章：离散时间信号变换——洞察信号的另一维度 数字信号的处理往往需要在不同的域（Domain）之间进行转换，以便更有效地进行分析和处理。本章将聚焦于离散时间信号的各种变换，重点介绍Z变换和傅里叶变换的联系与区别，以及它们在信号处理中的独特优势。 Z变换作为一种强大的数学工具，能够将离散时间系统和信号映射到一个复平面上，极大地简化了对线性时不变（LTI）系统的时域分析。我们将详细推导Z变换的定义，探讨其收敛域（ROC）的概念，并理解ROC如何决定系统的稳定性和因果性。通过丰富的示例，我们将学习如何计算各种基本序列的Z变换，以及如何利用Z变换的性质来解决信号分析和系统分析的问题。 傅里叶变换（FT）在信号处理中扮演着至关重要的角色，它能够将时域信号分解成不同频率分量的叠加，揭示信号的频谱特性。本章将深入探讨傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）的理论基础，理解它们在分析周期信号和非周期信号时的适用范围。我们将详细推导连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义，并探讨它们之间的联系。 特别是，本章将强调离散傅里叶变换（DFT）的重要性，它是傅里叶变换在数字信号处理中的实际应用形式。我们将深入解析DFT的性质，例如线性、周期性、帕塞瓦尔定理等，这些性质在理解和处理离散信号时都极为关键。此外，我们将介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，理解其如何通过递归或蝶形运算大幅度提高DFT的计算效率，并初步介绍FFT在频谱分析、卷积计算等方面的应用。 第三章：数字滤波器设计——塑造信号的频率特性 滤波器是数字信号处理中最核心、最基础的工具之一，它们能够选择性地通过或抑制特定频率范围内的信号分量，从而实现对信号的增强、去噪、特征提取等目的。本章将系统地介绍数字滤波器的概念、分类及其设计方法。 我们将首先区分两大类数字滤波器：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲冲激响应（FIR）滤波器。IIR滤波器利用反馈机制，能够用较少的阶数实现陡峭的频率响应，但其稳定性分析和设计相对复杂。FIR滤波器则没有反馈，其冲激响应是有限长的，具有良好的稳定性和线性相位特性，但通常需要较高的阶数来实现相同的滤波效果。 本章将深入讲解两种滤波器的设计原理。对于FIR滤波器，我们将介绍窗函数法，包括矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，以及它们在频率响应和过渡带宽度之间的权衡。此外，我们将介绍切比雪夫逼近法和最优化设计法，以期获得更优化的滤波性能。 对于IIR滤波器，我们将着重介绍从模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）转换到数字域的方法，包括冲激不变法、双线性变换法等。我们将详细分析这些转换方法对滤波器频率响应的影响，并指导读者如何根据具体需求选择合适的模拟原型和转换方法。 通过大量的图示和计算示例，本章将清晰地展示不同类型滤波器的频率响应曲线，并指导读者如何根据采样频率、通带、阻带的截止频率、衰减等要求，设计出满足特定需求的数字滤波器。 第四章：多速率信号处理——高效处理不同采样率的信号 在实际的通信系统和信号处理应用中，经常会遇到不同采样率的信号。例如，在一个数字通信系统中，发送端和接收端的采样率可能不同，或者为了节省存储空间和传输带宽，需要对信号进行下采样（Decimation）；为了提高信号的频率分辨率或进行更精细的分析，可能需要对信号进行上采样（Interpolation）。本章将深入探讨多速率信号处理的技术。 我们将从最基本的概念入手，详细解释上采样和下采样的过程，并理解它们对信号频谱的影响。上采样会引入重复的频谱副本，而下采样则会丢失高频信息，可能导致混叠（Aliasing）。为了避免这些问题，我们将介绍抽取滤波器（Decimation Filter）和插值滤波器（Interpolation Filter）的作用。抽取滤波器在下采样之前去除高频分量，防止混叠；插值滤波器在上采样之后生成新的采样点，填充频谱空洞。 本章将进一步介绍多速率信号处理的更高级技术，如抽取滤波器组（Filter Bank）和重构滤波器组（Reconstruction Filter Bank）。滤波器组能够将信号分解成多个频带，并在每个频带上进行独立的处理，这是音频、图像编码和压缩的关键技术。我们将探讨完美重构滤波器组的条件，以及如何设计能够实现完美重构的滤波器。 通过具体的算法实现和应用场景分析，本章将帮助读者理解如何高效地处理不同采样率的信号，以及如何利用多速率信号处理技术解决实际工程中的问题，例如音频编码、图像处理和通信系统设计。 第五章：自适应信号处理——让系统“学习”和“适应” 在许多实际应用场景中，信号的特性或系统的模型会随时间而变化，或者存在未知的干扰。传统的固定参数的信号处理方法难以应对这些动态变化。自适应信号处理技术应运而生，它能够根据接收到的信号自动调整处理参数，从而实现最优的信号处理效果。本章将深入探讨自适应信号处理的基本原理和核心算法。 我们将首先介绍自适应滤波器的基本结构，包括其输入、输出和误差信号。自适应滤波器通过一个代价函数（Cost Function）来衡量滤波器的性能，并利用一个自适应算法来最小化代价函数，从而更新滤波器的权值。 本章将重点介绍几种经典的自适应算法。首先是最小均方（LMS）算法，它是一种简单、易于实现的算法，具有良好的收敛性。我们将详细推导LMS算法的更新方程，并分析其收敛性能和计算复杂度。 接着，我们将介绍递归最小均方（RLMS）算法，它在LMS算法的基础上引入了遗忘因子，能够更好地跟踪时变信号。我们还将介绍最快收敛算法（RTS）以及其变种，它们能够在某些条件下提供更快的收敛速度。 自适应信号处理的应用领域非常广泛，本章将结合具体的实例进行阐述。例如，在通信系统中，自适应均衡器能够补偿信道的非线性畸变；在噪声对消应用中，自适应滤波器能够有效地抑制环境噪声；在语音处理中，自适应波束形成技术能够提取特定方向的语音信号。通过这些实例，读者将深刻理解自适应信号处理在应对复杂动态环境中的强大能力。 第六章：数字信号处理在通信系统中的应用——连接世界的桥梁 通信是数字信号处理最重要、最广泛的应用领域之一。本章将聚焦于数字信号处理技术在现代通信系统中的关键作用，从基带信号处理到高级调制解调技术，全面展示DSP如何支撑起我们赖以生存的通信网络。 我们将从数字通信系统的基本框架入手，解析信号的产生、编码、调制、传输、解调、解码到最终的信号恢复等各个环节。在基带信号处理层面，本章将重点介绍数字基带信号的产生和整形，包括脉冲成型滤波器（Pulse Shaping Filter）的设计，以减小码间串扰（ISI），提高传输速率。 在调制解调技术方面，我们将深入讲解数字调制方式，如幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相移键控（PSK）以及正交幅度调制（QAM）等。我们将分析这些调制方式的原理、频谱特性以及在不同信道条件下的性能表现，并探讨如何利用DSP实现高效的调制和解调。 特别地，本章将重点介绍信道编码和解码技术，包括纠错码（Error Correction Code）。我们将讲解线性分组码、卷积码以及更先进的Turbo码和LDPC码等，它们能够有效地检测和纠正传输过程中产生的错误，从而提高通信系统的可靠性。我们将深入理解这些编码技术的编码器和解码器是如何利用DSP实现的。 此外，本章还将涉及多用户接入技术，如时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）和码分多址（CDMA）等，并探讨DSP在这些技术中的作用。最后，我们将展望数字信号处理在未来通信技术（如5G、6G）中的发展趋势，包括更高的数据速率、更低的延迟以及更广泛的连接性。 第七章：数字信号处理在音频与图像处理中的应用——重塑感官体验 数字信号处理不仅重塑了我们的通信方式，也极大地丰富和提升了我们的感官体验，尤其在音频和图像处理领域。本章将深入探讨DSP在这些领域的广泛应用，揭示数字技术如何赋予声音和视觉生命。 在音频处理方面，我们将从数字音频信号的采样、量化和编码说起，理解CD音质、高保真音频以及无损压缩音频的形成过程。本章将详细介绍音频信号的频谱分析，如短时傅里叶变换（STFT）在音频特征提取中的应用，以及其在语音识别、音乐分析中的重要性。 我们将深入讲解数字音频滤波器在均衡、降噪、混响等方面的应用。例如，如何利用DSP设计均衡器来调整音频的频率平衡，如何利用噪声抑制算法来去除背景噪音，以及如何通过数字混响算法来模拟不同的声场环境。此外，我们将探讨音频压缩技术，如MP3和AAC，理解它们如何利用人耳的听觉特性来减少数据量，同时尽可能地保持音质。 在图像处理方面，本章将从数字图像的表示入手，理解像素、灰度级和彩色空间的概念。我们将介绍基本的图像增强技术，如亮度调整、对比度增强、锐化等，并探讨其背后的DSP原理。 我们将深入讲解图像滤波器的应用，包括平滑滤波（如高斯滤波、均值滤波）用于去除噪声，以及边缘检测滤波器（如Sobel、Canny算子）用于提取图像的轮廓信息。此外，本章还将介绍图像压缩技术，如JPEG，理解其利用离散余弦变换（DCT）和量化等DSP技术来实现高效的图像数据压缩。 通过深入的理论讲解和丰富的实例分析，本章将使读者深刻认识到数字信号处理在音频和图像领域所扮演的关键角色，以及它如何为我们的生活带来更加丰富多彩的感官享受。 第八章：应用拓展与前沿展望——迈向无限可能 数字信号处理的技术仍在不断发展，其应用领域也在持续拓展。本章将对前几章介绍的核心概念进行总结和梳理，并带领读者展望数字信号处理的未来发展趋势和前沿应用。 我们将回顾数字信号处理在通信、音频、图像等领域的经典应用，并强调其核心思想和基本工具的普适性。在此基础上，本章将介绍一些新兴的DSP应用领域，例如： 医疗健康： 如医学影像处理（CT、MRI、X光）、生物信号分析（心电图ECG、脑电图EEG）、可穿戴健康监测设备中的信号处理。 人工智能与机器学习： 尽管AI有其独立的研究体系，但DSP在特征提取、数据预处理、模型优化等许多AI应用中扮演着至关重要的角色，例如在语音识别、自然语言处理、计算机视觉中的信号分析。 自动驾驶与机器人： 如传感器数据的融合与处理、目标检测与跟踪、路径规划中的信号分析。 金融科技： 如高频交易中的信号分析、风险评估中的数据处理。 科学计算与大数据分析： 在物理、化学、天文等领域，DSP技术被广泛应用于实验数据的分析和处理。 我们将探讨这些新兴领域的具体需求，以及如何运用数字信号处理的原理和算法来解决相关问题。例如，在医疗影像处理中，DSP技术如何增强图像质量、提取关键病灶信息；在AI领域，DSP如何为模型提供更有效的输入特征。 最后，本章将对数字信号处理未来的发展方向进行展望。随着计算能力的飞速提升和新算法的不断涌现，DSP将朝着更高效率、更低功耗、更强实时性、以及更智能化（与AI深度融合）的方向发展。我们将探讨量子信号处理、生物信号处理等可能的新领域，为读者描绘出数字信号处理激动人心的未来图景。 本书希望通过上述系统的讲解，不仅为读者构建起坚实的数字信号处理理论基础，更重要的是激发读者对这一领域的兴趣，引导他们能够将所学知识应用于解决实际问题，并积极探索新的技术前沿。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这次入手这本《数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)》，更多的是抱着一种“朝圣”的心态。市面上关于数字信号处理的书籍不少，但真正能做到既有理论深度又不失清晰易懂的，却屈指可数。这本书的 title——“全新正版 国外电子与通信教材系列”，就已经给了我很大的信心。我特别看重“原理、算法与应用”这几个关键词，这说明它不仅仅是理论的堆砌，而是强调如何将理论付诸实践，解决实际问题。我一直在寻找一本能够系统性地讲解数字信号处理核心概念的书籍，能够循序渐进地引导我理解其中的数学模型和算法逻辑。听说这本书的第四版在内容上进行了更新，加入了最新的研究进展和应用案例，这对于我这种希望跟上时代步伐的学习者来说，无疑是一个巨大的福音。我希望通过阅读这本书，能够建立起对数字信号处理的完整认知体系，理解各种算法背后的数学原理，并且能够看到它们在实际工程中的应用，比如在通信系统、图像处理、语音识别等领域是如何发挥作用的。这本书的厚度和内容量预示着这是一次深度学习的旅程，我已准备好迎接挑战，并期待从中获得丰厚的知识回报。

评分☆☆☆☆☆

这次入手这本《数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)》，纯粹是因为它的名字听起来就特别“硬核”，而且是国外引进的教材，质量应该有保障。我之前接触过一些信号处理相关的概念，但总是觉得碎片化，不够系统。这本书的标题里明确写了“原理、算法与应用”，这正是我目前最需要的。我希望能够通过这本书，对数字信号处理有一个更全面、更深入的理解。尤其吸引我的是“算法”和“应用”这两个部分，我一直觉得光是理解理论是不够的，更重要的是知道这些理论是如何转化为实际的算法，以及这些算法又是如何在现实世界中发挥作用的。我一直对那些能够解决实际问题的技术充满兴趣，而数字信号处理无疑是其中一个非常重要的领域。我期待这本书能够用清晰的语言和严谨的逻辑，一步步引导我理解那些复杂的数学公式和算法推导，并且能够提供一些具体的案例分析，让我看到这些抽象概念是如何在实际工程中得到应用的。这本书的“全新正版”和“第四版”也让我觉得它紧跟学术前沿，内容不会过时，这对于我来说非常重要。

评分☆☆☆☆☆

入手这本《数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)》，感觉就像是捡到了一块宝藏。书名就足够吸引人，“全新正版 国外电子与通信教材系列”，这几个词就足够说明它的分量和价值。我一直觉得，对于像数字信号处理这样复杂的学科，选择一本好的教材至关重要。它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的引导。这本书的标题里明确点出了“原理、算法与应用”，这让我看到了它内容的全面性和实用性。我一直希望能系统地学习数字信号处理，理解那些深奥的数学原理，掌握那些精妙的算法，并且最重要的是，能看到它们在现实世界中的种种应用。这本书似乎能满足我所有的期待。我尤其看重“应用”这一部分，因为我一直相信，技术最终是为了解决问题而存在的。我希望通过阅读这本书，不仅能理解理论的精髓，更能掌握如何将这些理论转化为解决实际工程问题的能力。这本书是第四版，也意味着它是在不断更新和进步的，能够反映当前最新的研究成果和技术趋势，这对我来说非常重要。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本《数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)》，真的感觉像是打开了一扇通往未知世界的大门。我一直对信号处理这个领域充满好奇，总觉得它隐藏着许多科技的奥秘，比如我们每天都在使用的手机通信、MP3音乐、甚至医疗影像，背后都离不开它。这本书的书名就足够吸引人，“全新正版”、“国外电子与通信教材系列”、“数字信号处理—原理、算法与应用”，每一个词都透露着专业和权威。封面设计也很简洁大气，让人一看就觉得是值得信赖的学术著作。虽然我还没有真正开始深入研读，但光是翻阅一下目录，就已经被其中涵盖的知识点所震撼。从最基础的离散时间信号和系统，到傅里叶变换、Z变换，再到更复杂的滤波器设计、谱估计等等，几乎涵盖了数字信号处理的方方面面。而且，看到作者是(美)普罗克斯，更是增添了几分期待，毕竟国外的教材在理论深度和实践应用上通常都做得相当扎实。我迫不及待地想在这个知识的海洋里畅游一番，希望这本书能带我领略数字信号处理的魅力，并真正掌握其中的精髓，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择购买这本《数字信号处理—原理、算法与应用(第四版)》，很大程度上是被它“国外电子与通信教材系列”的定位所吸引。我一直认为，学习一个领域的知识，如果能接触到世界领先的教材，无疑能站在更高的起点上。这本书的标题——“数字信号处理—原理、算法与应用”，简直就是为我量身定制的。我一直对信号处理这一块儿很感兴趣，尤其是在通信领域，信号的处理能力直接决定了信息传输的质量和效率。我希望这本书能带我深入理解数字信号处理的底层逻辑，不仅仅是停留在概念层面，而是能够真正掌握那些核心的原理和算法。更重要的是，我希望它能清晰地展示这些原理和算法在实际应用中的体现，比如在无线通信、音频处理、甚至是生物医学信号分析等方面，是如何发挥关键作用的。这本书的“第四版”说明它经过了多次修订和完善，理论和实践都更加成熟，这让我对它的权威性和实用性充满了信心。我期待它能帮助我建立起扎实的理论基础，并培养解决实际问题的能力，成为我在电子与通信领域学习道路上的得力助手。