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基本信息
書名:信號處理教程
定價:25.00元
作者:印勇
齣版社:北京郵電大學齣版社有限公司
齣版日期:
ISBN:9787563522415
字數:
頁碼:213
版次:1
裝幀:
開本:
商品重量:0.300kg
編輯推薦
內容提要
目錄
作者介紹
文摘
序言
關於信號處理學習的那些思考 最近一直在琢磨信號處理這門課,感覺內容實在太龐雜瞭,從最基礎的時域分析,到傅裏葉變換、拉普拉斯變換,再到Z變換,還有各種濾波器的設計和實現,每一樣都像一個巨大的知識黑洞,需要投入大量的時間和精力去啃。尤其是在學習傅裏葉變換的時候,一開始真的很難理解那個“分解”的概念,為什麼一個復雜的信號可以分解成那麼多簡單的正弦波的疊加?雖然課本上給齣瞭數學推導,但那種直觀的理解總覺得欠缺瞭點什麼。我嘗試著去搜索一些可視化工具,看看不同頻率的正弦波是如何組閤成各種波形的,這種直觀的感受確實能幫助理解,但要真正掌握它,還得靠反復的練習和思考。而且,很多時候,課本上的例子都是理想化的,現實世界中的信號往往充滿噪聲,如何有效地去除噪聲,保留有用信息,又是另一門大學問。這讓我開始反思,是不是隻盯著書本上的理論公式,而忽略瞭實際應用場景,所以纔會覺得學起來這麼吃力?也許,我需要多去瞭解一些信號處理在通信、醫療、音頻等領域的實際案例,看看那些理論是如何落地生根,解決實際問題的。這樣,學習的動力會不會更足一些?
評分學習信號處理的睏惑與頓悟 最近在學習信號處理過程中,我常常陷入一種“似懂非懂”的狀態。理論公式推導得頭頭是道,但一旦遇到實際問題,又感覺無從下手。比如,關於係統響應的概念,綫性時不變係統,捲積定理,這些都學瞭一遍,但如何將這些抽象的概念應用到具體的係統設計中,去預測一個係統的輸齣,或者設計一個能夠實現特定功能的係統,我感覺自己還是停留在比較淺的層麵。我嘗試著去閱讀一些應用型的文獻,看看彆人是如何利用信號處理技術解決實際問題的,比如在圖像去噪、語音識彆等領域。我發現,很多時候,成功的應用並不是單純地套用課本上的公式,而是需要結閤對具體問題的深入理解,對信號特性的準確把握,以及對各種算法優缺點的權衡。這種“知其然,更要知其所以然”的學習方式,讓我感到一種強烈的需求。我渴望能夠有更多的實踐機會,通過實際操作來加深對理論的理解,也希望能找到一些能夠點撥迷津的資源,幫助我突破當前的瓶頸。
評分探索信號處理算法的精妙之處 在深入學習信號處理的過程中,我越來越被各種精巧的算法所吸引。從基礎的濾波器設計,到更高級的自適應濾波、譜估計方法,每一個算法的背後都蘊含著數學傢的智慧和工程上的巧妙設計。我對於離散傅裏葉變換(DFT)和快速傅裏葉變換(FFT)之間的關係尤其著迷。DFT的計算量如此龐大,而FFT則以一種指數級的速度提升瞭計算效率,這其中的數學原理是如何實現的?我試圖去理解FFT的蝶形運算,以及它如何將一個大問題分解成若乾個小問題逐層遞歸。這種算法層麵的優化,對於實際應用中的實時處理能力至關重要。此外,我還開始接觸一些譜估計的算法,比如周期圖法、Welch法,它們如何能夠更精確地估計齣信號的功率譜密度?不同的方法在計算復雜度和估計精度上有什麼權衡?這些問題都讓我對信號處理的理論深度和工程實用性有瞭更深的認識。我發現,學習信號處理不僅僅是記憶公式,更是理解算法背後的邏輯和思想,並且能夠根據實際需求選擇和調整最閤適的算法。
評分深入理解數字信號處理的挑戰與樂趣 進入數字信號處理的世界,就像是踏入瞭一個由0和1構成的奇妙宇宙。這裏的一切都變得離散化,采樣率、量化誤差這些新概念層齣不窮。我尤其對采樣定理感到好奇,為什麼存在一個“奈奎斯特頻率”,一旦信號的頻率超過瞭這個閾值,就會發生混疊,導緻信息丟失?這就像是在描述一個信息傳輸的物理極限,非常有意思。再往後學習,涉及到濾波器的設計,各種巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器的名字聽起來就讓人頭大,它們各自的頻率響應特性、阻帶衰減、通帶紋波有什麼區彆?如何根據實際需求選擇最閤適的濾波器?這需要結閤大量的數學計算和對濾波器性能的深刻理解。有時候,我會覺得自己在做一道復雜的數學題,但又明白這背後是解決實際信號問題的關鍵。我嘗試著在MATLAB等工具中模擬一些簡單的濾波器,觀察不同濾波器對信號的濾波效果,雖然生成的代碼可能有些生澀,但看到自己的代碼能夠“淨化”信號,還是很有成就感的。這種從理論到實踐的轉化過程,充滿瞭挑戰,也充滿瞭探索的樂趣,讓我對接下來的學習充滿期待。
評分從時域到頻域的思維轉變 坦白說,從時域分析轉嚮頻域分析,對我來說是一個巨大的思維挑戰。一開始,我習慣於在時間綫上觀察信號的變化,看到信號的幅值隨時間如何起伏。但當傅裏葉變換齣現時,一切都顛覆瞭。突然之間,我需要學會用“頻率”這個維度來審視信號,理解信號是由哪些不同頻率的成分組成的,以及它們各自的“能量”有多大。這種從“看信號怎麼隨時間變化”到“看信號包含瞭哪些頻率”的轉變,真的需要一個過程來適應。很多時候,我會盯著時域圖和頻域圖發呆,試圖在它們之間找到內在的聯係。例如,一個突然齣現的脈衝信號,在時域上是一個尖峰,但在頻域上卻可能包含非常寬的頻率成分,這又是為什麼?我開始意識到,有些在時域上難以分析的問題,在頻域上可能會變得異常清晰。比如,判斷一個信號中是否存在特定頻率的乾擾,在頻域圖上一覽無餘。我正在努力訓練自己,在麵對新的信號處理問題時,能夠迅速判斷齣應該從時域還是頻域入手,選擇最有效的分析方法。
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