數字信號處理 焦瑞莉 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

焦瑞莉 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 圖像處理
• MATLAB
• 算法
• 濾波
• 頻譜分析
• 焦瑞莉

店鋪： 讀者科技圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111359210

商品編碼：29813620034

包裝：平裝

齣版時間：2011-10-01

基本信息

書名：數字信號處理

定價：43.00元

作者：焦瑞莉

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2011-10-01

ISBN：9787111359210

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

---

內容提要

---

　　本書係統地講述數字信號處理的基本概念、基本原理及基本分析方法。全書共8章（不含緒論部分），分彆為離散時間信號和係統的時域分析、離散時間信號和係統的頻域復頻域分析、離散傅裏葉變換、快速傅裏葉變換、數字濾波器結構、無限長脈衝響應數字濾波器設計、有限長脈衝響應數字濾波器設計和有限字長效應。
　　本書強調知識體係與學科基礎，注重理論和實際的結閤。同時本書恰當地以圖形化方式展示基本理論與方法，既便於學生理解又可以引導學生掌握圖解的科學方法與手段。各章核心內容使用MATLAB對復雜理論加以圖形化展現及釋疑，使學生易於理解和接受，同時引導學生學習掌握MATLAB軟件工具。
　　本書適閤作為高等院校理工科電類各專業數字信號處理課程的本科生教材，也可作為從事數字信號處理的科技人員的基礎性參考書。
　　為瞭便於教與學，與本書配套的學習指導和實驗及課程設計指導將相繼成書。學習指導包括數字信號處理知識要點、典型習題解答、自測題及提高題。實驗及課程設計指導包括MATLAB基礎、數字信號處理實驗指導及課程設計指導等內容。

目錄

---

前言
緒論
章　離散時間信號和係統的時域分析
　1.1　離散時間信號
　　1.1.1　典型離散時間信號
　　1.1.2　離散時間信號的運算
　1.2　離散時間係統
　　1.2.1　離散時間係統的定義和描述方法
　　1.2.2　離散時間係統的特性
　　1.2.3　綫性時不變係統的特性
　習題
第2章　離散時間信號和係統的頻域、復頻域分析
　2.1　離散時間傅裏葉變換
　　2.1.1　離散時間傅裏葉變換的定義
　　2.1.2　離散時間傅裏葉變換的性質
　　2.1.3　離散時間傅裏葉變換的應用
　2.2　周期序列的離散傅裏葉級數及傅裏葉變換
　　2.2.1　周期序列的離散傅裏葉級數
　　2.2.2　離散傅裏葉級數的性質
　　2.2.3　周期序列的傅裏葉變換
　2.3　z變換
　　2.3.1　z變換的定義及收斂域
　　2.3.2　z反變換
　　2.3.3　z變換的性質
　　2.3.4　z變換與其他變換的關係
　2.4　z變換的應用
　　2.4.1　利用z變換解差分方程
　　2.4.2　係統函數
　　2.4.3　利用z變換分析係統的頻率響應特性
　　2.4.4　係統的各種描述方法及相互轉換
　　2.4.5　幾種特殊係統*
　習題
第3章　離散傅裏葉變換
　3.1　傅裏葉變換的四種形式
　　3.1.1　連續時間傅裏葉變換
　　3.1.2　周期信號的傅裏葉級數
　　3.1.3　離散時間傅裏葉變換
　　3.1.4　周期序列的傅裏葉級數
　　3.1.5　四種形式的傅裏葉變換的關係與比較
　3.2　離散傅裏葉變換的定義
　　3.2.1　離散傅裏葉變換的定義
　　3.2.2　離散傅裏葉變換與離散時間傅裏葉變換和z變換的關係
　3.3　離散傅裏葉變換的性質
　　3.3.1　綫性性質
　　3.3.2　移位性質
　　3.3.3　Parseval定理
　　3.3.4　對稱性質
　　3.3.5　捲積性質
　3.4　離散傅裏葉變換的應用
　　3.4.1　計算綫性捲積
　　3.4.2　信號的譜分析
　　3.4.3　信號的時頻分析*
　　3.4.4　多抽樣率數字信號處理*
　習題
第4章　快速傅裏葉變換
　4.1　引言
　4.2　基-2 FFT算法
　　4.2.1　時間抽取基-2 FFT算法
　　4.2.2　時間抽取基-2 FFT算法的運算規律及編程思想**
　　4.2.3　頻率抽取基-2 FFT算法
　　4.2.4　離散傅裏葉反變換的高效算法
　4.3　其他快速算法
　　4.3.1　混閤基算法*
　　4.3.2　分裂基算法**
　4.4　綫性調頻z變換*
　　4.4.1　綫性調頻z變換的定義
　　4.4.2　綫性調頻z變換的計算
　習題
第5章　數字濾波器的結構
　5.1　數字濾波器的基本概念
　5.2　數字濾波器的信號流圖描述方法
　5.3　IIR數字濾波器的基本結構
　　5.3.1　直接型結構
　　5.3.2　級聯型結構
　　5.3.3　並聯型結構
　　5.3.4　轉置型結構
　5.4　FIR數字濾波器的基本結構
　　5.4.1　橫截型（捲積型、直接型）結構
　　5.4.2　級聯型結構
　　5.4.3　頻率抽樣型結構
　　5.4.4　FIR綫性相位數字濾波器結構
　5.5　數字濾波器的格型結構**
　　5.5.1　全零點數字濾波器的格型結構
　　5.5.2　全極點數字濾波器的格型結構
　　5.5.3　零極點數字濾波器的格型結構
　習題
第6章　無限長脈衝響應數字濾波器設計
　6.1　引言
　　6.1.1　數字濾波器的分類
　　6.1.2　數字濾波器的頻率響應
　　6.1.3　數字濾波器的設計指標
　　6.1.4　IIR數字濾波器的設計
　6.2　模擬濾波器的設計
　　6.2.1　模擬低通濾波器的設計指標
　　6.2.2　巴特沃茲模擬低通濾波器的設計
　　6.2.3　切比雪夫模擬低通濾波器的設計
　　6.2.4　橢圓模擬低通濾波器的設計
　6.3　模擬濾波器的數字化方法
　　6.3.1　脈衝響應不變法
　　6.3.2　雙綫性變換法
　6.4　濾波器的頻帶變換
　　6.4.1　模擬頻帶變換
　　6.4.2　數字頻帶變換
　6.5　其他設計方法簡介**
　　6.5.1　IIR數字濾波器的直接設計法
　　6.5.2　IIR數字濾波器的優化設計法
　習題
第7章　有限長脈衝響應數字濾波器設計
　7.1　引言
　7.2　綫性相位濾波器的條件和特點
　　7.2.1　FIR數字濾波器的綫性相位條件
　　7.2.2　FIR綫性相位數字濾波器的幅頻響應函數
　7.3　窗函數設計法
　　7.3.1　設計原理
　　7.3.2　各種窗函數介紹
　　7.3.3　FIR數字濾波器的窗函數法設計步驟
　　7.3.4　設計舉例
　7.4　頻率抽樣設計法
　　7.4.1　設計原理
　　7.4.2　綫性相位的約束
　　7.4.3　頻率抽樣的兩種方法
　　7.4.4　阻帶及過渡帶的優化設計
　　7.4.5　FIR數字濾波器的頻率抽樣法設計步驟
　7.5　IIR和FIR濾波器的比較
　習題
第8章　有限字長效應
　8.1　引言
　　8.1.1　數的錶示方法
　　8.1.2　尾數的處理方法
　8.2　A-D轉換的有限字長效應
　　8.2.1　量化誤差的統計分析
　　8.2.2　量化噪聲通過綫性係統
　8.3　數字濾波器係數的有限字長效應
　　8.3.1　係數量化誤差對濾波器穩定性的影響
　　8.3.2　係數量化誤差對濾波器零極點位置的影響
　8.4　數字濾波器運算中的有限字長效應
　　8.4.1　定點運算IIR濾波器的有限字長效應
　　8.4.2　定點運算FIR濾波器的有限字長效應
　習題
部分習題參考答案
附錄
　附錄A　巴特沃茲模擬低通濾波器參數錶格
　附錄B　切比雪夫模擬低通濾波器參數錶格
　附錄C　常用術語的英漢對照
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

《智能信號解析：從理論到應用》 引言 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們承載著我們生活、生産、科研中的海量信息。從通信網絡中的電波，到醫學影像中的聲波、光波，再到金融市場中的數據波動，每一個信號都蘊藏著寶貴的洞察。如何有效地從這些紛繁復雜的信號中提取有價值的信息，是現代科學技術發展麵臨的關鍵挑戰。 《智能信號解析：從理論到應用》一書，正是聚焦於這一核心問題，旨在為讀者構建一個全麵、深入且富有實踐指導意義的信號處理知識體係。本書不拘泥於傳統的信號處理範式，而是緊密結閤當前人工智能和機器學習的蓬勃發展，以前瞻性的視角，探討如何利用智能技術賦能信號解析，從而實現更高效、更精準、更智能的信息提取和應用。 本書的寫作初衷，是為工程師、研究人員、學生以及任何對信號處理及其智能應用感興趣的讀者，提供一本兼具理論深度與實踐廣度的權威參考。我們希望通過本書，能夠幫助讀者理解信號處理的本質，掌握核心理論，並能夠將其融會貫通，應用於解決現實世界中的各種復雜問題。 第一部分：信號處理的基石與演進 在深入探討智能信號解析之前，我們首先需要夯實信號處理的基礎理論。這部分內容將帶領讀者迴顧信號處理的經典理論，並梳理其發展脈絡，為後續的學習奠定堅實的基礎。 第一章：信號與係統的基本概念 信號的分類與錶示： 我們將從最基本的層麵齣發，介紹連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、能量信號與功率信號等基本概念。讀者將學習到如何使用數學語言精確地描述和錶示各種信號，例如時域、頻域以及它們之間的相互轉換。 係統及其特性： 信號處理的對象是係統。我們將深入探討綫性係統、時不變係統、因果係統、穩定係統等關鍵係統特性。理解這些特性是分析和設計信號處理器的前提。 捲積與衝激響應： 捲積是信號與係統交互的核心運算。本章將詳細闡述捲積的定義、性質以及在時域和頻域中的計算方法。通過理解衝激響應，讀者將能夠完全錶徵一個綫性時不變係統，並預測其對任意輸入信號的響應。 第二章：傅裏葉變換及其應用 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 傅裏葉變換是信號處理中最強大的工具之一，它將信號從時域轉換到頻域，揭示瞭信號的頻率成分。本章將係統介紹傅裏葉級數（用於周期信號）和傅裏葉變換（用於非周期信號）的原理，以及它們的性質，如綫性、時移、頻移、捲積定理等。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 針對數字信號處理，我們將重點介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT）。FFT的齣現極大地降低瞭計算復雜度，使得在計算機上進行頻譜分析成為可能。 應用實例： 傅裏葉變換在音頻處理、圖像處理、通信係統等領域有著廣泛的應用。我們將通過具體實例，展示如何利用傅裏葉變換進行頻譜分析、濾波、解調等。 第三章：采樣理論與離散時間信號處理 奈奎斯特-香農采樣定理： 信號處理的核心在於將模擬信號轉換為數字信號，而采樣是這一過程的關鍵。本章將詳細闡述奈奎斯特-香農采樣定理，解釋瞭以多大的速率采樣纔能無損地恢復原始模擬信號。 重構與混疊： 我們將探討采樣後的信號重構技術，並深入分析欠采樣導緻的混疊現象及其後果，以及避免混疊的策略。 Z變換： Z變換是離散時間信號處理的核心數學工具，它類似於傅裏葉變換在連續時間係統中的作用。本章將介紹Z變換的定義、性質、收斂域，以及它在分析和設計離散時間係統中的應用。 第四章：濾波器設計與應用 濾波器的概念與分類： 濾波器用於去除信號中的噪聲或提取特定頻率成分。本章將介紹濾波器的基本概念，並將其分為模擬濾波器和數字濾波器。 數字濾波器設計： 我們將重點關注數字濾波器的設計，包括無限脈衝響應（IIR）濾波器和有限脈衝響應（FIR）濾波器。讀者將學習到不同設計方法的原理，如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器等，以及FIR濾波器的窗函數法和頻率采樣法。 濾波器應用： 濾波器在通信、音頻、圖像處理、生物醫學信號分析等領域扮演著至關重要的角色。我們將通過實例展示如何設計和應用濾波器來解決實際問題，例如降噪、均衡、信號分離等。 第二部分：智能信號解析的核心技術 在掌握瞭信號處理的經典理論之後，本書將轉嚮更具前瞻性的智能信號解析技術。這部分內容將深入探討如何將人工智能和機器學習的思想與信號處理方法相結閤，實現信號的智能化分析與應用。 第五章：統計信號處理基礎 隨機信號與隨機過程： 許多實際信號都具有隨機性。本章將介紹隨機信號和隨機過程的基本概念，如概率密度函數、自相關函數、功率譜密度等，以及它們在描述和分析隨機信號中的作用。 估計理論： 在存在噪聲的情況下，準確估計信號的真實值至關重要。我們將介紹最大似然估計（MLE）、最小均方誤差（MMSE）估計等經典估計方法。 檢測理論： 檢測理論研究如何從噪聲背景下識彆目標信號。我們將介紹 Neyman-Pearson 準則、貝葉斯檢測等，以及它們在雷達、通信等領域的應用。 第六章：機器學習在信號處理中的入門 機器學習基本概念： 本章將為讀者介紹機器學習的核心思想，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。讀者將瞭解模型訓練、特徵提取、過擬閤與欠擬閤等關鍵概念。 經典機器學習算法： 我們將重點介紹與信號處理密切相關的經典機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、K-均值聚類等。 特徵工程在信號處理中的應用： 如何從原始信號中提取有效的特徵是機器學習成功的關鍵。本章將討論時域、頻域、時頻域特徵的提取方法，以及如何利用這些特徵來訓練模型。 第七章：深度學習在信號解析中的力量 神經網絡基礎： 深度學習以其強大的非綫性建模能力，在信號處理領域取得瞭突破性進展。本章將介紹神經網絡的基本結構，如感知機、多層感知機（MLP）、激活函數等。 捲積神經網絡（CNN）： CNN在處理具有局部相關性的數據（如圖像、音頻波形）方麵錶現齣色。我們將深入探討CNN的捲積層、池化層、全連接層等，以及它們在信號分類、特徵提取等任務中的應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： RNN和LSTM是處理序列數據的強大工具，非常適閤分析時序信號。本章將介紹RNN和LSTM的原理，以及它們在語音識彆、時間序列預測、信號去噪等方麵的應用。 其他深度學習模型： 我們還將簡要介紹Transformer等新興模型，及其在信號處理領域的潛力。 第八章：時頻分析技術 時頻分析的必要性： 傳統的傅裏葉變換無法捕捉信號隨時間變化的頻率特性。時頻分析技術則可以同時展示信號在時間和頻率上的分布信息。 短時傅裏葉變換（STFT）： STFT是時頻分析的經典方法，通過使用一個固定長度的窗函數對信號進行分段傅裏葉變換，來近似錶示信號的局部頻率特性。 小波變換： 小波變換是一種更高級的時頻分析方法，它使用多分辨率的基函數（小波）來分析信號，能夠同時實現高時間和高頻率分辨率，或低時間和低頻率分辨率，非常適閤分析非平穩信號。 其他時頻分析方法： 本章還將介紹Wigner-Ville分布、Cohen類分布等其他先進的時頻分析技術。 第三部分：智能信號解析的應用與展望 在理論基礎和核心技術的基礎上，本書的最後一部分將聚焦於智能信號解析在各個領域的具體應用，並展望未來的發展趨勢。 第九章：通信係統中的智能信號處理 信道估計與均衡： 在無綫通信中，信道會引入失真和衰減。我們將探討如何利用機器學習和深度學習技術，實現更準確、更魯棒的信道估計和均衡，提高通信係統的可靠性。 信號檢測與識彆： 在復雜的通信環境中，準確檢測和識彆目標信號是關鍵。我們將介紹基於深度學習的信號檢測器，以及它們在乾擾抑製、信號分類等方麵的優勢。 智能調製與編碼： 探索如何利用機器學習來優化調製解調方案和編碼策略，以適應不同的信道條件，提高頻譜利用率和傳輸效率。 第十章：音頻與語音信號處理的智能化 語音識彆與閤成： 深度學習在語音識彆（ASR）和語音閤成（TTS）領域取得瞭革命性進展。我們將深入解析其中的關鍵技術，如聲學模型、語言模型等。 音頻事件檢測與場景分類： 如何從混閤音頻信號中識彆齣特定的事件（如警報聲、人聲）或對音頻場景進行分類，是智能音響、安防監控等領域的重要應用。 音頻增強與降噪： 利用深度學習技術，可以實現更有效的音頻信號去噪和增強，提高音頻質量，改善用戶體驗。 第十一章：圖像與視頻信號的智能解析 圖像識彆與目標檢測： CNN在圖像識彆和目標檢測任務中錶現卓越。我們將探討如何利用CNN進行圖像分類、物體定位、分割等，在自動駕駛、醫學影像分析等領域發揮重要作用。 視頻分析與行為識彆： 視頻信號包含時空信息，其分析更為復雜。我們將介紹如何利用RNN、3D CNN等模型來分析視頻內容，實現動作識彆、事件檢測、場景理解等。 圖像超分辨率與修復： 深度學習技術能夠有效地提升圖像分辨率，修復圖像缺陷，在攝影、醫學成像等領域有廣泛應用。 第十二章：生物醫學信號的智能分析 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）分析： 生物醫學信號是典型的時序信號，具有高度的復雜性和噪聲。我們將介紹如何利用機器學習和深度學習技術，對ECG、EEG等信號進行異常檢測、疾病診斷、特徵提取等。 醫學影像分析： MRI、CT、X光等醫學影像的智能分析，能夠輔助醫生進行診斷、疾病預測等。我們將探討基於深度學習的醫學影像分割、分類、病竈檢測等技術。 第十三章：未來展望與挑戰 可解釋性AI在信號處理中的重要性： 隨著模型的復雜化，理解模型的決策過程變得至關重要，尤其是在醫療、金融等關鍵領域。 小樣本學習與遷移學習： 在許多信號處理場景中，標注數據往往有限。探討如何利用小樣本學習和遷移學習來剋服數據稀缺的挑戰。 聯邦學習與隱私保護： 在分布式環境中，如何進行聯閤信號解析，同時保護用戶隱私，是當前研究的熱點。 實時信號處理與邊緣計算： 將智能信號處理能力部署到邊緣設備，實現實時、高效的信號分析，是未來的發展方嚮。 跨學科融閤與創新： 智能信號解析將持續與更多學科交叉融閤，催生更多顛覆性的技術和應用。 結語 《智能信號解析：從理論到應用》旨在為讀者構建一個完整的知識框架，從信號處理的根基，到人工智能驅動的現代技術，再到各領域的實際應用。本書的編寫過程中，我們力求理論的嚴謹與實踐的結閤，希望能夠激發讀者對智能信號解析領域的興趣，並為其在該領域的探索提供有力的支持。我們相信，隨著技術的不斷進步，智能信號解析將會在未來發揮越來越重要的作用，深刻地改變我們的生活和工作方式。

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理 焦瑞莉》這本書在量化和編碼技術方麵的論述，讓我覺得非常實用和具有啓發性。我一直認為，數字信號的最終目的是要在數字係統中進行存儲和傳輸，而量化和編碼就是實現這一目標的關鍵步驟。書中對模擬信號數字化過程中的量化誤差進行瞭深入的分析，詳細介紹瞭不同量化策略（如均勻量化、非均勻量化）的優缺點，以及如何通過調整量化步長和選擇閤適的量化器來減小量化噪聲。這部分內容讓我意識到，看似簡單的信號數字化過程，其實蘊含著很多精妙的設計考慮。更讓我印象深刻的是，書中對各種數字信號編碼技術進行瞭詳細的介紹，從基本的PCM（脈衝編碼調製）到更高級的差分脈衝編碼調製（DPCM）和自適應差分脈衝編碼調製（ADPCM）。作者不僅講解瞭這些編碼方式的原理和算法，還深入分析瞭它們在實際應用中的效率和性能。我特彆關注瞭書中關於數據壓縮的討論，理解瞭為什麼一些編碼技術能夠有效地減小數據量，而又不至於損失過多的信息。書中還提到瞭一些關於信息論在信號編碼中的應用，這讓我對編碼技術有瞭更深層次的認識。這本書讓我明白，如何在保證信號質量的前提下，最大化地提高傳輸和存儲效率，是數字信號處理中一個非常重要的課題。

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理 焦瑞莉》這本書在統計信號處理部分的深入探討，讓我感覺自己仿佛進入瞭一個更高級彆的信號分析殿堂。我一直認為，信號的隨機性和不確定性是信號處理中一個非常重要的方麵，而這本書在這方麵提供瞭非常係統的講解。作者從概率論和數理統計的基礎概念入手，詳細介紹瞭隨機變量、概率密度函數、期望、方差等基本工具，並闡述瞭它們在描述和分析隨機信號中的重要性。我被書中對各種常用隨機過程（如高斯白噪聲、泊鬆過程）的詳細介紹所吸引，理解瞭它們的統計特性以及在實際信號處理中的應用。接著，書中深入探討瞭如何從觀測到的信號中估計齣信號的統計參數，以及如何對隨機信號進行建模。作者介紹瞭一些經典的統計信號處理方法，比如卡爾曼濾波器，這是一種非常強大的狀態估計工具，能夠有效地處理具有噪聲的動態係統。我被書中對卡爾曼濾波器在目標跟蹤、導航係統等領域的應用所震撼。此外，書中還涉及瞭一些關於假設檢驗和模式識彆的內容，這讓我對如何從數據中做齣決策有瞭更清晰的認識。這部分內容讓我覺得，統計學原理是理解和處理復雜隨機信號的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字信號處理 焦瑞莉》的書，我拿到手裏的時候，就被它紮實的封麵和沉甸甸的分量所吸引。迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是清晰的排版和閤理的章節劃分，仿佛打開瞭一扇通往數字信號處理神秘世界的大門。我不是科班齣身，對這個領域一直有些敬畏，總覺得充滿瞭復雜的數學公式和抽象的概念，但這本書的開篇就以一種非常平易近人的方式，循序漸進地引導我進入主題。作者在第一部分就花瞭大量的篇幅來解釋什麼是數字信號，以及它與模擬信號的區彆，並且通過一些生活中的例子，比如收音機、手機通信等，讓我對這個概念有瞭直觀的認識。接著，關於采樣定理的講解，簡直是點睛之筆。我以前總是在理論上聽說過它，但總覺得它離我有點遠。這本書裏，作者不僅詳細推導瞭公式，更重要的是，通過圖形化的展示和生動的比喻，讓我真正理解瞭為什麼采樣率如此重要，以及欠采樣和過采樣可能帶來的問題。我甚至在書的空白處自己畫瞭幾個示意圖，以便更好地理解。整本書的邏輯性非常強，一步步推進，不會讓我感到突兀或者迷失。而且，作者似乎非常注重理論與實際的結閤，在講解基礎概念的同時，時不時會穿插一些應用場景的介紹，讓我對接下來的學習內容充滿期待。不得不說，這本書的語言風格也很吸引人，沒有那種枯燥的教科書式寫作，而是更像一位經驗豐富的老師在耐心講解，偶爾還帶著一點幽默感，讓我在學習的過程中感到輕鬆愉快。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《數字信號處理 焦瑞莉》的過程中，關於參數估計和模型辨識的部分，讓我覺得這本書在理論與實踐之間找到瞭一個很好的平衡點。我一直對如何從觀測到的信號中推斷齣潛在的係統模型感到好奇，而這本書在這方麵提供瞭非常係統的講解。作者首先介紹瞭各種參數估計的基本原理，比如最大似然估計（MLE）和最小二乘估計（LSE），並詳細闡述瞭它們在不同條件下的適用性。我被書中對這些估計方法在信號處理中的具體應用所吸引，例如，如何利用它們來估計信號的幅度、頻率或者相位。接著，書中深入探討瞭模型辨識的概念，即如何根據觀測數據來建立一個能夠描述係統行為的數學模型。作者介紹瞭一些常用的模型辨識方法，例如AR（自迴歸）模型、MA（移動平均）模型以及ARMA（自迴歸移動平均）模型。他不僅講解瞭這些模型的數學形式，還演示瞭如何通過實際數據來辨識齣模型的參數。我尤其欣賞的是，書中為每種模型都提供瞭清晰的算法步驟和計算流程，並且用圖錶展示瞭模型辨識的結果，讓我能夠直觀地理解模型的有效性。這部分內容對我來說，不僅增長瞭知識，更啓發瞭我如何去分析和理解現實世界中的係統。

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理 焦瑞莉》這本書帶給我的震撼，不僅僅是知識的係統性，更是其在濾波技術部分的精妙闡述。我一直認為數字濾波是信號處理的核心應用之一，但如何設計一個性能優良的濾波器，卻是一門深奧的學問。這本書在這方麵做得非常到位。作者從基本的濾波器概念講起，逐步深入到FIR（有限脈衝響應）和IIR（無限脈衝響應）濾波器的設計原理。對於FIR濾波器，書中詳細介紹瞭窗函數法、等紋波逼近法等多種設計方法，並且針對每種方法都給齣瞭詳細的公式推導和設計步驟。我印象特彆深刻的是，書中用圖錶清晰地展示瞭不同窗函數（如矩形窗、漢寜窗、海明窗等）對濾波器頻率響應的影響，這讓我一下子就理解瞭為什麼選擇閤適的窗函數如此重要。而對於IIR濾波器，作者則從模擬濾波器的原型（如巴特沃斯、切比雪夫等）齣發，通過雙綫性變換等方法，詳細講解瞭如何將其轉換為數字濾波器。這部分內容雖然理論性較強，但作者的講解非常清晰，邏輯嚴謹，讓我逐漸掌握瞭設計IIR濾波器的關鍵技巧。書中還提供瞭不同濾波器設計工具的介紹，以及如何在實際工程中評估濾波器性能的指標，比如通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度等。讀到這裏，我仿佛看到瞭一個濾波器從概念走嚮實際應用的完整過程，對我來說，這不僅僅是一本書，更是一個珍貴的實踐指南。

評分☆☆☆☆☆

我對《數字信號處理 焦瑞莉》這本書最大的感觸，在於其對信號的分析和處理部分，有著非常獨到的見解和詳盡的闡述。特彆是關於自相關和互相關函數的講解，讓我對信號的內在特性有瞭更深刻的理解。作者從基礎的定義齣發，詳細介紹瞭這些函數在描述信號周期性、相似性以及預測信號行為方麵的作用。書中通過大量的數學推導和圖形化示例，清晰地展示瞭自相關函數如何揭示信號的內部結構，而互相關函數又如何衡量兩個信號之間的相似程度，或者用於信號的延遲估計和匹配濾波。我發現，在理解瞭這些概念之後，我纔真正明白瞭很多信號處理算法背後的邏輯。比如，在語音識彆和圖像處理領域，自相關和互相關函數是如何被用來進行特徵提取和模式匹配的。作者還特彆強調瞭這些函數在噪聲抑製和信號增強方麵的應用，這讓我對如何從含有噪聲的信號中提取有用信息有瞭全新的認識。書中還涉及到瞭一些高級的信號分析技術，比如功率譜密度（PSD）的計算和解釋，以及如何通過PSD來分析信號的頻率成分和能量分布。我之前對PSD一直有些模糊的概念，但通過這本書的講解，我纔真正理解瞭它的物理意義以及在信號分析中的重要性。總而言之，這部分內容對我來說，不僅僅是知識的補充，更是思維方式的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

《數字信號處理 焦瑞莉》這本書在小波變換及其應用方麵的講解，讓我覺得耳目一新，也為我打開瞭一個全新的視角。我一直知道小波變換是一種非常強大的信號分析工具，但之前對其原理和應用瞭解甚少。這本書在這方麵做得非常齣色，從基礎的小波概念開始，循序漸進地介紹瞭各種小波基函數（如Haar小波、Daubechies小波）的特點和性質。作者通過直觀的圖例和數學推導，讓我理解瞭小波變換如何能夠同時在時間和頻率域上對信號進行局部化分析，這使得它在處理非平穩信號方麵具有天然的優勢。書中詳細講解瞭離散小波變換（DWT）的原理，並介紹瞭多分辨率分析的概念，這讓我對信號的分解和重構過程有瞭清晰的認識。最讓我興奮的是，書中還列舉瞭小波變換在圖像壓縮、去噪、邊緣檢測等領域的實際應用案例。作者不僅介紹瞭應用原理，還提供瞭相關的算法流程和僞代碼，這對我來說是極具價值的學習資源。我甚至開始嘗試用Python來實現一些簡單的圖像去噪算法，效果令人驚喜。這本書讓我深刻體會到，小波變換是如何成為現代信號處理領域不可或缺的一項技術。

評分☆☆☆☆☆

在我翻閱《數字信號處理 焦瑞莉》這本書的過程中，關於自適應濾波器的章節，讓我對信號處理的動態調整能力有瞭更深刻的認識。我之前一直認為濾波器是固定參數的，一旦設計好就難以改變。然而，這本書讓我瞭解到，自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性進行實時調整，從而達到最優的濾波效果。作者首先從自適應濾波器的基本原理齣發，解釋瞭它如何通過迭代的方式來更新濾波器的係數，以最小化某個代價函數。書中詳細介紹瞭LMS（最小均方誤差）算法，這是最常用的一種自適應濾波算法，並給齣瞭其詳細的推導過程和算法流程。我被書中對LMS算法在不同應用場景下的演示所吸引，比如在噪聲抵消、迴聲消除以及信道均衡等方麵的應用。作者還介紹瞭RLS（遞歸最小二乘）算法等其他更高級的自適應濾波算法，並對比瞭它們在收斂速度、計算復雜度等方麵的優劣。這部分內容讓我瞭解到，在實際的通信係統和音頻處理中，自適應濾波器是如何發揮關鍵作用的。它能夠根據不斷變化的環境來調整自身，從而保證信號處理的有效性。這本書讓我看到瞭信號處理領域更具動態性和智能化的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《數字信號處理 焦瑞莉》的最後階段，關於信號壓縮和編碼的章節，為我提供瞭一個非常完整的知識體係，也讓我對未來的應用前景有瞭更清晰的認識。我一直覺得，隨著信息量的爆炸式增長，如何高效地存儲和傳輸信號變得越來越重要。這本書在這方麵提供瞭非常實用的技術和理論。作者從信息論的基礎齣發，講解瞭熵的概念，以及它如何衡量信息的冗餘度。我被書中對不同數據壓縮方法（如無損壓縮和有損壓縮）的深入分析所吸引。對於無損壓縮，書中介紹瞭霍夫曼編碼、算術編碼等經典算法，並詳細闡述瞭它們的編碼原理和效率。對於有損壓縮，書中重點講解瞭如何通過感知模型來去除人耳或人眼不敏感的信息，從而實現高壓縮比。我尤其關注瞭書中關於JPEG和MP3等常見有損壓縮標準的介紹，理解瞭它們背後的技術細節。此外，書中還探討瞭如何將這些壓縮和編碼技術應用到實際的信號處理係統中，例如在多媒體通信、存儲設備等領域。這本書讓我深刻理解瞭，信號壓縮和編碼技術不僅僅是為瞭減小數據量，更是為瞭在保證信號質量的前提下，最大化地利用有限的傳輸和存儲資源。這對我來說，是一次非常有益的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

當我開始深入閱讀《數字信號處理 焦瑞莉》的後續章節時，我發現這本書在理論深度和廣度上都做得相當齣色。特彆是關於離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）的部分，簡直是為我量身定做的。我一直以來都對傅裏葉變換感到睏惑，總覺得它是一種非常強大的工具，但具體的實現和應用卻一知半解。這本書的作者，焦瑞莉老師，用瞭非常詳細的篇幅來拆解DFT的原理，從頻域的視角去分析信號的組成，並且通過大量的圖例，把那些抽象的復數運算變得直觀易懂。最讓我驚喜的是，書中不僅僅停留在理論推導，還深入淺齣地講解瞭FFT算法的由來和優勢，以及在實際工程中是如何優化計算效率的。作者甚至列舉瞭不同FFT算法的優缺點，並對比瞭它們在特定應用場景下的適用性。我花瞭整整一個下午的時間，反復研讀瞭關於FFT的部分，一邊看書，一邊在電腦上敲代碼進行驗證，確實收到瞭事半功倍的效果。書中提供的僞代碼和一些算法的實現思路，對我來說是寶貴的財富，讓我在理論學習的同時，也能夠動手實踐。此外，對於一些容易混淆的概念，比如DFT和DTFT（離散時間傅裏葉變換）的區彆，作者也給齣瞭清晰的界定和區分方法。我發現，這本書的價值不僅僅在於知識的傳授，更在於它能夠激發讀者自主學習和探索的興趣。