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刘洋，张颖慧，那顺乌力吉 著

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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517030508

商品编码：29822156131

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：数字信号处理原理与方法研究

定价：76.00元

作者：刘洋,张颖慧,那顺乌力吉

出版社：中国水利水电出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787517030508

字数：

页码：343

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字信号处理原理与方法研究》共包括10章，主要内容有信号与数字信号处理、离散时间信号与系统、Z变换与离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、数字滤波器的结构与有限字长效应、ⅡR数字滤波器的设计、FIR数字滤波器的设计、多采样率数字信号处理、数字信号处理的实现。
　　《数字信号处理原理与方法研究》理论紧扣实际、论述有据、逻辑连贯，应用内容涉及广泛、形象生动。可作为通信工程、电子信息工程、自动化、电子科学与技术、测控技术与仪器、电子信息科学与技术等专业的本科生教材，也可作为相关专业的技术人员的参考用书。

目录

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作者介绍

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刘洋，博士，副教授，硕士牛导师。现为中国青年科技工作者协会信息与电子科学专业委员会理事，中国电子学会会员。在国际国内重要学术期刊和会议上发表学术论文20余篇；主持国家自然科学基金项目1项，参加国家自然基金项目4项：2010年被授予内蒙占自治区“五一劳动奖章”。
　　
　　张颖慧，博士，讲师。2015年毕业于北京邮电大学通信与信息系统专业获工学博士学位。在国际国内重要学术期刊和会议上发表学术论文数篇；参与多项国家重大专项与国家自然科学基金等项目。
　　
　　那顺乌力吉，硕士，讲师。2009年毕业于内蒙古大学信号与信息处理专业获工学硕士学位。主要研究领域为通信、信号与信息处理。参加多项国家自然基金项目和省级项目；在国内外期刊会议上发表学术论文10余篇。

文摘

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序言

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信号的奥秘：从感知世界到智能驱动 我们身处的数字时代，信息如潮水般涌动，无时无刻不在改变着我们的生活。从您手中的智能手机、家中的高清电视，到医学影像、宇宙探测，再到我们赖以沟通的互联网，无一不依赖于一个核心的科学领域——信号处理。信号，是信息在时间和空间上的载体，它以各种形式存在，如声音的声波、图像的光学模式、电器的电信号、生物体的生理指标等等。而信号处理，则是一门研究如何捕捉、分析、转换和利用这些信号，从中提取有用信息、抑制噪声干扰、实现特定功能的科学与工程技术。 本书，并非直接阐述某一特定教材的“正版数字信号处理原理与方法研究”，而是致力于从更广阔的视角，深入剖析信号处理的基石性原理，探索其在众多现代科技领域中的核心作用，并展望其未来的发展趋势。我们将带领您走进一个充满数学之美与工程智慧的世界，理解信号的本质，掌握处理信号的通用方法，并体会信号处理如何赋能我们感知世界、改造世界，并最终驱动智能时代的飞跃。 第一篇：信号的语言——理论的基石 要理解信号处理，首先需要掌握信号的“语言”。这一篇将为您铺就坚实的理论基础。 第一章：什么是信号？——信息的载体与形态 我们将从最根本的定义出发，探讨信号的本质。信号不仅仅是跳动的曲线或闪烁的点，它是物理世界、生物系统乃至抽象概念在特定维度上的量化表达。我们会区分不同类型的信号： 连续时间信号与离散时间信号： 模拟世界中的声音、温度是连续的，而我们用传感器采集到的数据则是离散的。理解两者的转换（采样）是数字信号处理的起点。 连续值信号与量化信号： 信号的幅值可以是连续的，但在数字系统中，我们需要将其“量化”为有限的离散值。 周期信号与非周期信号： 周期信号具有重复性，其分析方法与非周期信号有所不同。 确定性信号与随机信号： 某些信号的规律可以完全预测，而另一些则充满不确定性，需要概率统计的方法来处理。 我们将通过丰富的实例，如声波的振动、电磁波的传播、心电图的波形等，让您直观感受不同信号的特性。 第二章：信号的变换——洞察内在规律的钥匙 信号的原始形态往往难以直接揭示其内在规律。信号变换技术，如同为信号戴上不同颜色的眼镜，让我们从不同的角度观察信号，发现其隐藏的结构和特征。 傅里叶变换（Fourier Transform）： 这是信号处理中最核心、最强大的工具之一。傅里叶变换能够将一个信号分解成一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。这就像是将一首交响乐分解成各个乐器的演奏。通过傅里叶变换，我们可以清晰地看到信号包含哪些频率成分，其强度如何，从而理解信号的频谱特性。我们会深入探讨傅里叶级数（针对周期信号）和傅里叶变换（针对非周期信号），以及离散傅里叶变换（DFT）在数字系统中的应用。 拉普拉斯变换（Laplace Transform）： 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它在分析瞬态响应和系统稳定性方面具有独特的优势，尤其适用于处理线性常系数微分方程描述的系统。 Z变换（Z-Transform）： Z变换是离散时间信号的“傅里叶变换”，它将离散时间序列映射到复平面上的一个函数，是分析离散时间系统（如数字滤波器）稳定性和频率响应的关键工具。 小波变换（Wavelet Transform）： 与傅里叶变换只关注信号在不同频率上的成分不同，小波变换在时间和频率两个维度上都提供局部化分析。这意味着它可以更好地捕捉信号的瞬态变化、局部特征和非平稳特性，在图像压缩、去噪、信号特征提取等方面表现出色。 我们将通过生动的图示和数学推导，让您理解这些变换的原理，并初步体会它们在分析信号成分、识别信号模式中的强大力量。 第三章：系统的响应——信号的演变与互动 信号并非孤立存在，它们常常在各种系统中发生作用，并因此发生演变。理解系统的特性，是预测和控制信号行为的关键。 线性系统与非线性系统： 线性系统具有叠加性和齐次性，其行为可以线性组合预测。大多数现实系统并非完全线性，但在线性近似下，我们可以得到很好的分析结果。 时不变系统与时变系统： 时不变系统是指其特性不随时间变化的系统，这类系统分析起来更为简单。 因果系统与非因果系统： 因果系统是指其输出只依赖于当前和过去的输入，这在实时处理中至关重要。 卷积（Convolution）： 卷积是描述线性时不变系统输入与输出之间关系的数学运算。通过卷积，我们可以预测任何输入信号通过一个已知系统后产生的输出信号。这如同知道一条河流的流速和宽度，就能预测一块投入的水滴最终会流向何方。 我们将重点讲解卷积定理，并说明它在滤波器设计、系统分析等方面的核心地位。 第二篇：信号的塑造——数字世界的实践 理论的基石奠定后，我们将进入数字信号处理的实践领域，学习如何运用数字化的方法来分析和处理信号。 第四章：离散信号的分析——数字化的智慧 数字信号处理的核心在于对离散时间信号的处理。本章将聚焦于离散信号的特性与分析方法。 采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 这是数字信号处理的基石，它告诉我们，为了无失真地恢复一个连续信号，其采样频率必须大于信号最高频率的两倍。我们将详细解释这一定理的原理，以及欠采样和过采样的影响。 量化（Quantization）： 将连续的模拟信号幅值映射到有限个离散数值的过程。量化误差是数字信号处理中不可避免的损失，我们将探讨不同量化策略及其对信号质量的影响。 离散卷积（Discrete Convolution）： 数字系统中，我们使用离散卷积来计算系统对离散信号的响应。 离散傅里叶变换（DFT）的实现——快速傅里叶变换（FFT）： DFT虽然在理论上强大，但计算量巨大。FFT算法是一种高效计算DFT的方法，极大地推动了数字信号处理的广泛应用。我们将介绍FFT的基本思想及其重要性。 第五章：数字滤波器——信号的“筛选器”与“塑形器” 滤波器是信号处理中最重要的工具之一，它能够有选择性地允许某些频率成分通过，同时阻止其他频率成分。在数字领域，我们设计和实现各种数字滤波器，以达到特定的信号处理目的。 滤波器的基本类型： 低通滤波器（Low-Pass Filter）： 允许低频信号通过，阻止高频信号。例如，用于去除高频噪声。 高通滤波器（High-Pass Filter）： 允许高频信号通过，阻止低频信号。例如，用于突出信号的快速变化。 带通滤波器（Band-Pass Filter）： 只允许特定频带内的信号通过。 带阻滤波器（Band-Stop Filter）： 阻止特定频带内的信号通过。 数字滤波器的设计方法： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 利用反馈机制，具有较高的计算效率，但设计过程中需注意稳定性。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 无反馈机制，具有良好的线性相位特性，设计灵活，但可能需要更高的阶数（计算量更大）。 滤波器的应用： 从音频降噪、图像边缘检测，到无线通信中的信号选择，数字滤波器无处不在。 我们将通过实例，展示如何设计和应用不同类型的数字滤波器，以实现去噪、信号增强、频率分离等目标。 第六章：数字信号变换的实际应用——DFT与FFT的威力 在掌握了DFT和FFT的基本原理后，本章将深入探讨它们在实际工程中的应用。 频谱分析： 通过FFT，我们可以获取信号的频谱图，清晰地了解信号的频率成分。这对于分析机器的振动、识别语音的音高、检测通信信号等至关重要。 信号滤波与去噪： 在频域中对信号进行滤波，可以更有效地去除特定频率的噪声。 信号压缩： 某些信号在频域中具有稀疏性，通过保留重要的频率成分，可以实现信号的有效压缩，例如JPEG图像压缩算法就利用了离散余弦变换（DCT），而DCT与DFT密切相关。 相关性分析： 计算两个信号之间的相关性，可以判断它们之间的相似度或延迟关系，在雷达、通信等领域有广泛应用。 我们将结合具体的计算示例，展示如何运用FFT来解决实际问题。 第三篇：信号的应用——赋能现代科技 信号处理的理论与方法，最终是为了服务于现实世界。这一篇将展示信号处理在各个领域的广泛应用，以及它如何成为现代科技发展的驱动力。 第七章：语音信号处理——让机器“听懂”和“说话” 语音是人类最自然、最直接的交流方式，语音信号处理是人工智能领域的重要分支。 语音识别： 将人类语音转换成文本，使机器能够理解我们的指令，如智能助手、语音输入法。 语音合成： 将文本转换成自然流畅的语音，让机器能够“说话”，如电子书阅读器、导航系统。 语音增强与降噪： 在嘈杂环境中提高语音的清晰度，使其更容易被识别。 声纹识别： 通过分析个体的声音特征，进行身份认证。 我们将介绍语音信号的特性、主要的语音处理技术，以及其在智能家居、车载系统、客户服务等领域的应用。 第八章：图像与视频信号处理——看见世界的细节 我们每天都在接触大量的图像和视频信息，而信号处理是理解和操纵这些信息的核心。 图像增强： 提高图像的对比度、锐度，去除噪声，使图像更清晰、更具可读性。 图像复原： 修复模糊、失真或有缺失的图像，如老照片修复。 图像分割： 将图像划分为不同的区域或对象，是后续对象识别、医学诊断的基础。 图像识别与计算机视觉： 让机器能够“看懂”图像内容，识别物体、场景、人脸，驱动自动驾驶、安防监控等技术。 视频处理： 包括视频压缩（如H.264/H.265标准）、视频分析、运动检测、视频特效等。 我们将探讨图像和视频信号的特性，以及信号处理技术如何帮助我们更好地“看见”和理解视觉世界。 第九章：通信信号处理——连接世界的桥梁 现代通信技术，无论是无线还是有线，都高度依赖于精密的信号处理技术。 调制与解调： 将信息信号转换为适合传输的载波信号（调制），并在接收端将其还原（解调）。 信道编码与解码： 在传输过程中加入冗余信息，以对抗噪声和干扰，提高传输的可靠性。 多路复用技术： 如频分复用（FDM）、时分复用（TDM）、码分复用（CDM），允许多个用户共享同一通信信道。 自适应均衡： 补偿通信信道对信号的失真，提高通信质量。 盲信号分离： 在不知道信源信息的情况下，从混合信号中分离出独立的信号源，在通信和脑科学等领域有重要应用。 我们将剖析现代通信系统中的关键信号处理环节，理解它们如何保证我们能够顺畅地进行跨越时空的交流。 第十章：其他领域信号处理的应用——无处不在的智慧 信号处理的触角远不止于上述领域，它渗透到我们生活的方方面面。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析： 监测心脏和大脑的电活动，辅助疾病诊断。 医学影像处理： MRI、CT、超声等影像的生成、增强、分析，用于疾病诊断和治疗。 生物传感器信号处理： 分析生物分子、细胞等产生的信号。 工业控制与监测： 振动分析： 监测机械设备的运行状态，预测故障。 过程控制： 实时监测和调整工业生产过程中的参数。 金融信号处理： 时间序列分析： 分析股票价格、经济指标等，进行预测和交易策略制定。 地理信息与遥感： 卫星图像处理： 分析地球表面信息，用于气象、环境监测、资源勘探。 科学研究： 粒子物理实验数据分析。 天文学信号处理。 我们将通过这些多样的案例，展现信号处理作为一种通用技术，如何赋能跨学科的创新与发展。 结语：迈向更智能的未来 信号处理，作为连接感知世界与智能驱动的桥梁，其重要性日益凸显。随着计算能力的不断提升、算法的持续创新，以及对海量数据的深入挖掘，信号处理将在人工智能、大数据、物联网等前沿领域扮演更加关键的角色。从理解复杂系统的动态演变，到赋予机器感知、决策和行动的能力，信号处理的未来充满无限可能。 本书旨在为您打开一扇通往信号处理奥秘的大门，希望激发您对这一迷人领域的兴趣，并为您进一步深入探索提供有益的启示。通过掌握信号的语言，理解处理的智慧，您将能够更好地感知和驾驭我们所处的数字时代，并为未来的科技进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是其内容的系统性和深度。作为一名在信号处理领域摸索多年的工程师，我一直在寻找一本能够真正将理论与实践紧密结合，同时又具有高度学术价值的书籍。这本书的出现，可以说是恰逢其时。在介绍采样定理时，作者并没有仅仅停留在“奈奎斯特频率”这个概念上，而是深入探讨了理想采样和实际采样之间的差异，以及过采样、欠采样等技术在不同应用场景下的考量。这种细致入微的讲解，让我受益匪浅。我尤其欣赏书中对于傅里叶变换家族的梳理，从连续到离散，从时域到频域，再到Z变换，作者们构建了一个清晰的知识体系，让我在理解各种变换之间的联系和区别时，不再感到困惑。书中对滤波器设计部分的内容也进行了深入的分析，无论是IIR滤波器还是FIR滤波器，都详细讲解了其设计原理、各种设计方法的特点以及在实际应用中的优缺点。例如，在介绍巴特沃斯滤波器时，作者不仅给出了幅频响应的公式，还推导了其相频响应特性，并结合实际工程中的限制，讨论了如何在通带纹波和阻带衰减之间做出权衡。这种深度的剖析，对于我这样的应用型研究者来说，是极具指导意义的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版都体现了其严谨的学术风格，这一点对我这样的读者来说是相当重要的。我曾尝试过阅读一些其他数字信号处理的教材，但有些内容过于碎片化，或者讲解不够深入，导致我很难形成一个完整的知识体系。这本书的优势在于其内容的系统性和逻辑性。作者们从最基本的信号与系统概念出发，循序渐进地介绍了各种重要的数学工具和分析方法。例如，在讲解傅里叶变换时，书中对连续傅里叶变换、离散时间傅里叶变换、离散傅里叶变换以及快速傅里叶变换之间的联系和区别进行了非常清晰的阐述，并重点分析了它们在时域和频域上的对应关系。这对于我理解不同变换的适用场景至关重要。我尤其对书中关于数字滤波器设计的部分非常感兴趣。书中详细介绍了IIR滤波器和FIR滤波器的设计原理，并对比了各种设计方法的优缺点。例如，在介绍巴特沃斯滤波器时，作者们不仅给出了其幅频响应的数学表达式，还深入分析了其在通带和阻带上的特性，并讨论了其在实际应用中的局限性。这本书的内容深度和广度都非常契合我的研究需求，我相信它能够帮助我更好地理解和掌握数字信号处理的核心理论和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这个刚入门的信号处理初学者来说，无疑是一盏明灯。我之前接触过一些零散的信号处理资料，但总感觉缺乏一个完整的知识框架，学习起来断断续续，难以形成系统性的认识。这本书从最基础的概念讲起，例如信号的分类、基本运算，到傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心数学工具，再到离散时间系统的分析，如冲激响应、卷积等，都进行了详尽的阐述。作者们在讲解时，非常注重逻辑的连贯性和概念的清晰性，避免了晦涩难懂的术语堆砌，而是用平实的语言和清晰的图示来辅助说明。例如，在介绍卷积运算时，作者通过一个形象的例子，将复杂的数学公式转化为易于理解的图形叠加过程，让我一下子就明白了卷积在系统响应中的作用。此外，书中对离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的讲解也让我印象深刻。作者们不仅介绍了FFT的算法原理，还分析了不同FFT算法的计算复杂度，以及在实际应用中如何选择合适的FFT长度。这些内容对于我今后进行信号分析和处理的实践，将提供坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容给我带来了极大的启发，尤其是关于数字信号处理的“原理与方法研究”这一核心。作为一个在算法开发领域摸爬滚打多年的工程师，我深知理论基础的重要性。这本书的作者们在讲解时，并没有仅仅罗列公式和结论，而是花了很多精力去解释“为什么”。例如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）的性质时，书中不仅列出了线性、周期性、对称性等性质，还详细推导了这些性质的数学表达式，并分析了它们在信号处理中的实际意义。这让我能够更深刻地理解DFT的内在逻辑，而不是仅仅把它当作一个黑盒子。我尤其对书中关于Z变换的内容印象深刻。作者们将Z变换视为离散时间系统的“瑞士军刀”，能够用来分析系统的稳定性、频率响应以及求解差分方程。书中详细阐述了Z变换的收敛域概念，并解释了不同收敛域对应着不同类型的系统（因果、非因果、反因果）。这一点对于我深入理解系统的动态行为至关重要。此外，书中关于随机信号处理的部分也给我带来了很多新的认识。我对书中对平稳随机过程、功率谱密度以及自相关函数的详细讲解非常感兴趣。这些概念在通信、控制等领域有着广泛的应用，而这本书为我提供了一个系统学习的平台。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择这本书很大程度上是被其“研究”二字所吸引，我一直希望能够找到一本能够深入剖析数字信号处理“原理”的书籍，而不是仅仅停留在“应用”层面。这本书在这一点上做得非常出色。它从最基础的信号与系统的概念开始，例如信号的分类、基本运算，到傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心数学工具，再到离散时间系统的分析，如冲激响应、卷积等，都进行了详尽的阐述。让我印象深刻的是，作者们在讲解时，非常注重数学推导的严谨性，例如对傅里叶变换的每一步推导都清晰可见，并解释了其物理意义。这对于我这样希望理解“为什么”的学习者来说，非常有帮助。书中对离散傅里叶变换（DFT）的讲解尤其到位，它不仅介绍了DFT的定义，还详细分析了其性质，例如周期性、对称性、线性等，并深入探讨了DFT的计算复杂性，为后续学习FFT算法奠定了基础。此外，我对书中关于随机信号处理的内容也充满了期待，希望能够从书中学习到如何处理和分析那些不确定性强的信号，这在许多实际应用中都非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面和书名设计得相当朴实，没有花哨的插图，直接点明了“数字信号处理”这个核心主题，并强调了“原理与方法研究”，这让我立刻意识到这是一本偏向理论深度和系统性讲解的著作。我之所以选择这本书，很大程度上是因为它副标题中的“研究”二字。我一直对数字信号处理的底层逻辑和核心算法的推导过程非常感兴趣，希望能够不仅仅停留在“知道怎么用”的层面，而是深入理解“为什么这么用”以及“有没有更好的方法”。从我初步翻阅的章节来看，这本书确实满足了我对学术严谨性的期待。它并没有回避那些复杂的数学公式和推导，而是循序渐进地展开，试图让读者真正掌握背后的理论框架。例如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）的时候，作者们并没有直接给出公式，而是从连续傅里叶变换（CFT）出发，通过采样和周期化的概念，一步步推导出DFT的定义，并详细阐述了DFT的性质，如线性、周期性、对称性等。这对于我这样想要扎实基础的学习者来说，是非常宝贵的。此外，我对书中关于FFT算法的介绍也充满期待，希望能够理解其中的蝶形运算和位反转等关键步骤，并了解不同FFT算法的优劣及适用场景。这本书的厚度也暗示了内容的丰富程度，我预感在学习过程中需要投入不少时间和精力，但这正是探索知识的乐趣所在。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在通信工程领域工作的工程师，长期以来，我一直在寻找一本能够系统性地梳理数字信号处理理论，并能指导我解决实际工程问题的参考书。这本书在理论的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者们对于信号与系统的基本概念，如因果性、稳定性、线性时不变系统（LTI）等，都有着非常严谨的定义和详尽的论述。在对傅里叶变换家族的阐述上，书中对连续傅里叶变换（CFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）之间的联系与区别进行了清晰的梳理，并重点分析了它们各自的适用条件和在信号分析中的作用。这一点对于理解不同场景下的频谱分析至关重要。我尤其欣赏书中对Z变换的讲解，它不仅解释了Z变换的数学定义和性质，还详细探讨了其在离散时间系统稳定性分析中的应用，以及如何利用Z变换来求解线性常系数差分方程。书中关于滤波器设计的部分也相当精彩，从模拟滤波器到数字滤波器，从IIR到FIR，都进行了深入的介绍，并对比了各种设计方法的优劣。我对书中关于窗函数法和频率采样法设计FIR滤波器的内容尤为感兴趣，期待能从中学习到如何根据实际需求选择合适的窗函数和设计参数。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读这本书的过程中，最大的感受就是作者们在内容组织上的精巧和在概念阐释上的耐心。作为一名自学的信号处理爱好者，我之前尝试过许多其他的教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么过于工程化，难以找到一个恰到好处的平衡点。这本书在这方面做得非常出色。它从信号与系统的基本概念开始，逐步引入傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心工具，并通过大量的实例来解释这些抽象概念在实际中的应用。我特别喜欢书中关于采样定理的讲解，作者们不仅解释了理论上的关键点，还深入探讨了实际采样过程中可能遇到的问题，比如混叠失真，并给出了相应的解决方法。在介绍离散傅里叶变换（DFT）时，作者们没有回避其计算量的巨大，而是引出了快速傅里叶变换（FFT）的概念，并对几种主要的FFT算法进行了详细的分析，包括它们的时间复杂度、空间复杂度以及在不同硬件平台上的适用性。这一点对于我这样想要了解算法效率的读者来说，非常有价值。另外，书中关于数字滤波器设计的部分也让我眼前一亮。作者们从不同的设计思路出发，例如窗函数法、频率采样法、切比雪夫逼近法等，详细讲解了每种方法的原理、步骤以及优缺点，并提供了大量的对比分析。我相信通过阅读这部分内容，我能够更清晰地认识到在不同应用场景下，选择哪种滤波器设计方法更为合适。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价虽然不是最便宜的，但考虑到其内容的详实程度和学术价值，我觉得物有所值。我是一名在研究机构工作的博士生，我的研究方向涉及到大量的信号处理算法的开发和优化。过去，我常常需要查阅大量的期刊论文和零散的资料来解决一些理论上的困惑，效率不高。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。作者们在介绍离散信号处理的基本概念时，就展现了极高的严谨性。例如，在讲解离散卷积时，他们不仅给出了数学公式，还详细分析了其物理意义，以及在系统响应计算中的重要性。让我印象深刻的是，书中对各种变换的推导过程非常清晰，例如从连续傅里叶变换到离散时间傅里叶变换，再到离散傅里叶变换，每一步的逻辑都环环相扣，让人能够理解其产生的数学根源。此外，我对书中关于随机信号处理的部分也抱有很高的期望，希望能够深入理解功率谱密度、自相关函数等概念，并学习如何对随机信号进行建模和分析。我尤其关注书中关于维纳滤波和卡尔曼滤波的介绍，这些都是在实际工程中非常重要的滤波算法，我相信这本书能够为我提供扎实的理论基础，指导我进行相关的算法研究。

评分☆☆☆☆☆

从一名学习者的角度来看，这本书的内容编排和深度都让我感到非常满意。我之前接触过一些数字信号处理的入门书籍，但它们往往停留在概念介绍层面，缺乏深入的数学推导和理论分析。这本书则不同，它从信号与系统的基础出发，逐步深入到傅里叶变换、Z变换等核心数学工具，并且在讲解时，非常注重数学推导的完整性和逻辑性。例如，在介绍采样定理时，作者们不仅给出了定理的内容，还详细分析了理想采样和实际采样之间的区别，以及混叠现象产生的原理，这让我对采样过程有了更深刻的理解。我尤其欣赏书中关于离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的讲解。书中对DFT的性质进行了详细的阐述，并对FFT算法的原理进行了深入的剖析，包括不同FFT算法的结构和计算复杂度。这对于我理解信号的频谱分析以及算法的效率优化都非常有帮助。此外，书中关于数字滤波器设计的部分也让我印象深刻，从IIR滤波器到FIR滤波器，作者们都详细讲解了其设计原理、各种设计方法的优缺点以及在实际应用中的注意事项。我相信通过对这本书的学习，我能够建立起扎实的数字信号处理理论基础，并为今后的研究和实践打下坚实的基础。