9787308052429 数字信号处理实验 浙江大学出版社 赵知劲 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵知劲 著

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出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308052429

商品编码：29822906116

包装：平装

出版时间：2007-03-01

基本信息

书名：数字信号处理实验

定价：18.00元

作者：赵知劲

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2007-03-01

ISBN：9787308052429

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在简单介绍MATLAB语言及数字信号处理工具箱中的相应函数、CCS软件平台使用及
TMS320C54x DSP芯片的基础上，共安排了18个实验。基于MATLAB的实验内容涵盖了离散时间系统的时域特性分析、离散系统频率响应和零极点分布、验证取样定理、线性卷积与圆周卷积的计算、应用FFT实现信号频谱分析、利用FFT实现快速卷积、用双线性变换法设计IIR数字滤波器、用窗口法设计FIR数字滤波器、用频率采样法设计FIR数字滤波器、IIR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较、自适应数字陷波滤波器设计、应用线性预测参数法的语音合成。基于CCS的实验内容涵盖了数字振荡器设计、DTMF信号产生与检测、FIR数字滤波器的C54x实现、IIR数字滤波器的C54x实现、FFT的C54x实现、单边带调制系统的C54x实现等。每个实验都附有相应的举例程序。
本书可作为电子信息类专业的实验指导书，鉴于数字技术的应用日益广泛，个别部分稍作调整或补充，就能为更多专业所使用。

目录

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上篇 基于MATLAB的数字信号处理实验
MATLAB简介
　实验1 离散时间系统的时域特性分析
　实验2 离散系统频率响应和零极点分布
　实验3 验证取样定理
　实验4 线性卷积与圆周卷积的计算
　实验5 应用FFT实现信号频谱分析
　实验6 利用FFT实现快速卷积
　实验7 用双线性变换法设计IIR数字滤波器
　实验8 用窗口法设计FIR数字滤波器
　实验9 用频率取样法设计FIR数字滤波器
　实验10 IlR和FIR数字滤波器过滤信号的实现及比较
　实验11 自适应数字陷波滤波器设计
　实验12 应用线性预测参数法的语音合成
下篇 基于CCS的数字信号处理实验
DSP集成开发环境——CCS软件简介
TMS320C54x芯片简介
实验13 数字振荡器设计
实验14 DTMF信号产生与检测
实验15 FIR数字滤波器的C54x实现
实验16 IIR数字滤波器的C54x实现
实验17 FFT的C54x实现
实验18 单边带调制系统的C54x实现
附录 TMs320C54x指令系统一览表（按指令字母顺序）
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理基础与实践》 内容简介 本书旨在系统深入地介绍数字信号处理（DSP）的核心理论、关键技术及其在工程实践中的应用。全书内容涵盖从基础的离散信号与系统分析，到高级的滤波器设计、变换域分析、自适应信号处理，以及实时 DSP 系统实现等多个重要方面，力求为读者构建一个全面而扎实的 DSP 知识体系。本书不仅注重理论的严谨性，更强调实际操作与应用，通过丰富的实例和详尽的实验指导，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：数字信号处理基础 本部分是全书的基石，将带领读者从零开始，逐步理解数字信号处理的根本概念。 第一章：离散信号与系统 1.1 离散时间信号的描述与分类 信号的定义与基本要素：幅度、时间、频率。 周期信号与非周期信号：数学表达与性质。 能量信号与功率信号：判定依据与能量/功率的计算。 奇信号与偶信号：对称性及其在信号分析中的意义。 基本信号单元：单位冲激信号 ($delta[n]$)、单位阶跃信号 ($u[n]$)、指数信号 ($a^n u[n]$) 的定义、性质与相互关系。 抽样信号：连续信号离散化的过程，抽样定理（奈奎斯特-香农采样定理）的原理与重要性，欠采样和过采样的影响。 数字信号的表示：序列、向量等形式。 1.2 离散时间系统的描述与分类 系统的基本概念：输入、输出、状态。 系统分类： 线性时不变（LTI）系统：定义、性质（叠加性、齐次性），是 DSP 的核心研究对象。 因果系统：输出只依赖于当前和过去的输入，在实际系统中至关重要。 稳定性系统：有界输入产生有界输出，保证系统运行的可靠性。 记忆系统与无记忆系统：系统是否依赖于历史输入。 线性非时不变（LTI）系统与非线性系统：系统响应随时间变化的特性。 1.3 卷积与系统响应 卷积和（Convolution Sum）：LTI 系统输出与输入之间关系的数学表达。 单位冲激响应 ($h[n]$)：LTI 系统的“指纹”，完全表征了系统的特性。 利用卷积计算系统输出：详细步骤与实例演示。 卷积的性质：交换律、结合律、分配律，及其在系统分析中的应用。 第二章：离散傅里叶变换（DFT）与傅里叶级数 2.1 离散时间傅里叶变换（DTFT） DTFT 的定义与意义：将离散时间信号转换为连续的频率域表示。 DTFT 的基本性质：线性、时移、频移、尺度变换、帕塞瓦尔定理等。 周期信号的离散时间傅里叶级数（DTFS）：将周期信号分解为一系列离散频率分量的和。 DTFT 与 DTFS 的关系。 2.2 离散傅里叶变换（DFT） DFT 的定义：DTFT 在离散频率点的采样，是计算傅里叶变换的实际工具。 DFT 的性质：与 DTFT 类似的性质，如周期性、线性和、时移、频移、卷积性质（循环卷积）、相关性质等。 DFT 与 DTFT 的关系：DFT 是 DTFT 的离散化和有限长化。 DFT 的应用：频谱分析、信号滤波、系统分析等。 2.3 快速傅里叶变换（FFT） FFT 的必要性：直接计算 DFT 的计算量非常大，FFT 提供了高效的计算算法。 FFT 的基本原理：分治法思想，将 N 点 DFT 分解为多个较小点的 DFT。 典型的 FFT 算法：蝶形运算（Butterfly Operation），按时间抽取（Cooley-Tukey Algorithm）和按频率抽取。 FFT 的计算复杂度：从 $O(N^2)$ 降低到 $O(N log N)$。 FFT 的实际应用：实时频谱分析、图像处理、通信系统等。 第二部分：数字滤波器设计 滤波器是数字信号处理中最核心的应用之一，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号特性。本部分将详细介绍数字滤波器的设计方法。 第三章：无限冲激响应（IIR）滤波器 3.1 IIR 滤波器的基本原理 IIR 滤波器与 FIR 滤波器的区别：IIR 滤波器具有反馈（输出同时依赖于当前和过去的输入以及过去的输出），其单位冲激响应是无限长的。 IIR 滤波器的系统函数（传递函数 $H(z)$）：用 Z 变换表示的系统特性，极点和零点的概念。 IIR 滤波器的优点：在达到相同频率选择性时，通常比 FIR 滤波器具有更低的阶数，计算量更小，存储量更少。 IIR 滤波器的缺点：可能存在相位失真，稳定性分析更复杂。 3.2 IIR 滤波器设计方法 基于模拟滤波器原型设计法： 巴特沃斯（Butterworth）滤波器：通带平坦，滚降较缓。 切比雪夫（Chebyshev）滤波器（Type I 和 Type II）：通带或阻带内有纹波，但滚降更急。 椭圆（Elliptic）滤波器：通带和阻带都有纹波，但具有最急的滚降。 设计步骤：确定技术指标（通带截止频率、阻带截止频率、通带衰减、阻带衰减），选择滤波器类型，确定滤波器阶数，将模拟滤波器设计转换为数字滤波器设计（如双线性变换法、脉冲不变法）。 双线性变换法：将连续时间系统函数 $H(s)$ 映射到离散时间系统函数 $H(z)$ 的常用方法，能保证稳定性。 实例：设计一个低通 IIR 滤波器。 第四章：有限冲激响应（FIR）滤波器 4.1 FIR 滤波器的基本原理 FIR 滤波器的单位冲激响应是有限长的，没有反馈。 FIR 滤波器的系统函数 $H(z)$：只包含零点，没有极点（除非在 z=0 处）。 FIR 滤波器的优点： 线性相位：实现精确的信号延迟，无相位失真，在语音、图像处理等领域非常重要。 稳定性：由于没有反馈，FIR 滤波器总是稳定的。 设计灵活性：可以实现任意的频率响应。 FIR 滤波器的缺点：要达到与 IIR 滤波器相似的频率选择性，通常需要更高的阶数，计算量和存储量较大。 4.2 FIR 滤波器设计方法 窗函数法（Windowing Method）： 基本思想：从理想滤波器的无限长单位冲激响应截断，并乘以一个窗函数，以减小截断引起的旁瓣效应。 常用窗函数：矩形窗、汉宁窗（Hanning）、海明窗（Hamming）、布莱克曼窗（Blackman）、凯泽窗（Kaiser）等，不同窗函数在频谱泄露和过渡带宽度之间存在权衡。 设计步骤：确定理想滤波器的冲激响应，选择合适的窗函数，截断并加窗。 频率采样法：直接在特定频率点上指定滤波器的响应。 优化设计法（Parks-McClellan 算法，也称为 Remez 交换算法）： 基本思想：通过迭代优化，使得实际滤波器的幅频响应在通带和阻带内达到最佳的近似（最小极大误差）。 实现：可以设计出性能优异的 FIR 滤波器，但计算过程相对复杂。 实例：设计一个具有线性相位的 FIR 低通滤波器。 第三部分：变换域分析与应用 变换域分析是 DSP 的另一个重要分支，它能够将信号从时域转换到其他域（如频率域、Z 域、小波域等），从而更方便地进行分析和处理。 第五章：Z 变换与系统分析 5.1 Z 变换的定义与性质 Z 变换的定义：将离散时间信号 $x[n]$ 转换为复频率域的函数 $X(z)$。 收敛域（ROC）：$X(z)$ 存在的区域，对确定信号的唯一性和系统性质至关重要。 Z 变换的基本性质：线性、时移、尺度变换、卷积性质、微分性质等。 单位阶跃信号、单位冲激信号、指数信号的 Z 变换。 5.2 逆 Z 变换 逆 Z 变换的定义：从 $X(z)$ 恢复原始信号 $x[n]$。 逆 Z 变换的方法：幂级数展开法、部分分式展开法、留数法。 5.3 利用 Z 变换分析 LTI 系统 系统函数 $H(z)$：输入 $X(z)$ 和输出 $Y(z)$ 的比值 $H(z) = Y(z) / X(z)$。 系统函数与单位冲激响应 $h[n]$ 的关系。 利用系统函数分析系统的稳定性：所有极点必须位于单位圆内。 利用系统函数分析系统的因果性：收敛域包含无穷远处。 零极点图：直观展示系统函数的特性。 第六章：短时傅里叶变换（STFT）与小波变换 6.1 短时傅里叶变换（STFT） STFT 的概念：将非平稳信号分解成一系列短时窗内的平稳信号，并对每个短时窗进行傅里叶变换。 STFT 的表示：时-频表示（Time-Frequency Representation）。 STFT 的局限性：固定窗口长度带来的“不确定性原理”限制，即时域分辨率和频域分辨率不可兼得。 STFT 的应用：语音信号分析、音频信号处理、机器故障诊断等。 6.2 小波变换（Wavelet Transform） 小波变换的优势：能够提供时-频联合分析，且具有“多分辨率”特性，能够同时兼顾局部细节和整体趋势。 小波函数（Wavelet Function）：具有紧支撑和零均值的基本小波。 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）。 多分辨率分析（MRA）：将信号分解为不同尺度（频率）的近似分量和细节分量。 常用小波：Haar 小波、Daubechies 小波、Mexican Hat 小波等。 小波变换的应用：信号去噪、图像压缩、特征提取、模式识别等。 第四部分：高级数字信号处理技术 本部分将介绍一些更高级的 DSP 技术，以应对更复杂的信号处理问题。 第七章：自适应信号处理 7.1 自适应滤波器的基本原理 自适应滤波器：能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波系数的滤波器。 核心思想：通过迭代更新滤波器的权系数，使某个性能指标（如输出信号的均方误差）最小化。 性能指标：最小均方误差（LMS）准则。 7.2 经典自适应滤波算法 最小均方（LMS）算法： 基本原理：基于梯度下降法的迭代算法，计算简单，收敛速度适中。 算法推导与实现。 LMS 算法的收敛性分析。 归一化 LMS (NLMS) 算法：通过归一化步长提高收敛速度和稳定性。 递归最小二乘（RLS）算法：基于最小二乘法的准则，收敛速度快，但计算复杂度较高。 7.3 自适应滤波器的应用 噪声消除（Noise Cancellation）：如回声消除、混合信号分离。 系统辨识（System Identification）：未知系统的模型建立。 均衡（Equalization）：在通信系统中补偿信道失真。 预测（Prediction）。 第八章：多速率信号处理 8.1 多速率信号处理的基本概念 升采样（Upsampling）与降采样（Downsampling）：改变信号的采样率。 升采样器（Interpolator）：通过插入零值并进行低通滤波来提高采样率。 降采样器（Decimator）：通过抽取样本并进行低通滤波来降低采样率。 8.2 多速率信号处理的应用 数字传输系统：例如，在数字通信中，可能需要将数据以较低的速率发送，然后在接收端将其恢复到较高的速率。 信号压缩：通过降采样降低信号的存储和传输开销。 数字滤波器组（Filter Banks）：将信号分解为多个频带，并可独立处理每个频带。 子带编码（Subband Coding）：如 MP3 音频压缩技术。 重采样（Resampling）：在不同采样率的系统之间进行信号转换。 第五部分：实时 DSP 系统实现 理论知识最终需要转化为实际的硬件实现。本部分将探讨实时 DSP 系统的实现技术。 第九章：DSP 处理器简介与编程 9.1 DSP 处理器概述 DSP 处理器（Digital Signal Processor）的特点：为信号处理任务设计的专用微处理器，具有高速的算术逻辑单元（ALU）、单指令多数据（SIMD）架构、特殊的指令集（如 MAC 指令）、优化的内存访问机制等。 常见的 DSP 处理器系列：德州仪器（TI）的 C2000、TMS320 系列，ADI 的 Blackfin、SHARC 系列等。 DSP 处理器在嵌入式系统中的应用。 9.2 DSP 处理器编程模型与指令集 处理器架构：如 Harvard 架构、Von Neumann 架构。 指令集：MAC (Multiply-Accumulate) 指令、饱和算术、向量指令等。 内存管理：DMA（Direct Memory Access）。 中断系统。 9.3 嵌入式 DSP 系统的开发流程 硬件平台选择。 开发环境搭建：编译器、调试器。 软件开发：C/C++ 编程，汇编语言优化。 算法实现与性能优化。 硬件接口调试：ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）、通信接口等。 第十章：DSP 实验与应用实例 10.1 基础 DSP 实验 信号生成与分析：正弦波、方波、随机信号的生成与频谱分析。 滤波器设计与实现：FIR 和 IIR 滤波器的软件实现与性能评估。 FFT 算法的应用：实时频谱分析。 卷积运算的实现。 10.2 典型应用实例 语音信号处理：语音降噪、语音识别入门。 音频信号处理：音效处理、音频压缩。 图像处理：图像滤波、边缘检测。 通信系统：简单的调制解调仿真。 生物医学信号处理：心电图（ECG）信号分析。 10.3 实验平台介绍与实践 介绍常用的 DSP 开发板和仿真工具。 指导读者如何动手实践，将理论知识应用于具体的实验平台。 鼓励读者根据自己的兴趣和需求，探索更广泛的 DSP 应用领域。 本书的编写力求清晰易懂，循序渐进，从基础概念到高级应用，再到实际的硬件实现，全面展现数字信号处理的魅力。通过理论学习与动手实践相结合，读者将能够掌握数字信号处理的核心技术，并将其成功应用于各种工程和科学问题中。

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这次偶然在书店翻到一本《数字信号处理实验》，书名看上去挺扎实的，封面设计也比较传统，散发着一股严谨的学术气息。虽然我不是数字信号处理的科班出身，但对这方面一直保持着浓厚的兴趣，尤其是能够动手实践的部分，总觉得是理解抽象理论的最佳途径。这本书的出版方是浙江大学出版社，这本身就让人对内容的质量有了较高的期待，毕竟浙江大学在工程领域的实力是毋庸置疑的。我翻阅了几页，里面的实验项目设置 seemed quite comprehensive，从基础的采样、量化，到更高级的滤波器设计、FFT应用，基本上涵盖了数字信号处理的核心内容。而且，书中使用的MATLAB/Simulink作为实验平台，也是目前业界和学界最常用的工具之一，这对于学习者来说，无疑是加分项。我特别留意了一下实验的详细程度，图文并茂，步骤清晰，即使是初学者也能循序渐进地跟着做。对于我这种自学党来说，一本好的实验指导书的重要性不言而喻，它能帮助我避免走弯路，更有效地掌握知识。我一直在寻找一本能够真正引导我深入理解数字信号处理原理的书籍，这本书的出现，让我觉得希望很大。它的内容编排，从易到难，循序渐进，给人的感觉是经过深思熟虑的，能够很好地引导读者建立起对整个学科的系统认知。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机科学与技术中那些能够将数学理论转化为实际应用的领域特别感兴趣，数字信号处理无疑是其中一个非常吸引我的方向。偶然间看到了这本《数字信号处理实验》，被它的书名所吸引，觉得这本书会是一本非常实用的工具书。作为一名非专业出身但对该领域充满好奇的学习者，我非常看重教材的可读性和实践性。从我粗略翻阅的内容来看，这本书似乎非常注重实验的引导性，从基础的信号操作到高级的算法实现，都通过实验的方式来呈现。我尤其留意到书中提到了MATLAB/Simulink作为实验平台，这正是我所熟悉的工具，能够帮助我更快地进入状态。浙江大学出版社的背景也让我对这本书的学术严谨性和内容质量有了一定的信心。我希望通过这本书，能够更直观、更深入地理解数字信号处理的原理，并掌握一些基本的信号处理技巧，为我日后的学习和工作打下基础。

评分☆☆☆☆☆

对于一本实验教材来说，内容的可操作性和系统性是至关重要的。我拿到这本《数字信号处理实验》后，首先关注的就是这一点。我翻阅了目录，实验项目涵盖了数字信号处理的多个重要方面，从基础的信号生成、分析，到应用广泛的滤波器设计、变换域处理，都涉及到了。而且，这本书是由浙江大学出版社出版的，我对它的内容质量和编排风格还是比较放心的。我注意到书中给出的实验步骤非常详细，并且配合了大量的图示和代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，是非常有吸引力的。我之前也接触过一些数字信号处理的教材，但很多都停留在理论层面，缺乏足够的实践指导。这本书正好填补了这一块的空白，让我觉得可以真正地将理论知识转化为实践能力。我尤其欣赏它对每个实验目的和理论基础的阐述，这有助于我们理解实验的意义，而不是盲目地跟着步骤操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直接的感受就是它的“实用性”。作为一名对数字信号处理这个领域充满好奇但又缺乏系统学习经验的学习者，我一直很渴望能有一本能够将理论与实践紧密结合的书籍。这本《数字信号处理实验》从它的名字和内容编排来看，恰好满足了我的这一需求。我翻阅了几页，发现实验步骤清晰，并且有很多代码示例，这对于我这种需要边学边练的人来说，无疑是巨大的福音。作者赵知劲教授在数字信号处理领域的学术地位，也让我对这本书的内容质量有了很高的期待。我希望通过这本书，能够真正地理解数字信号处理中的各种算法和技术，并且能够自己动手实现它们，而不是仅仅停留在理论的层面。总而言之，这本书给了我一种“学以致用”的信心，让我相信可以通过实践来掌握这个复杂的学科。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对工程技术领域充满热情的爱好者，我一直在寻找一本能够真正让我“动手”起来的书，而不是仅仅停留在理论层面。这本《数字信号处理实验》恰好满足了我的需求。我翻阅了书中的一些章节，发现它的实验项目设置非常合理，从基础的信号分析到更复杂的系统设计，都涵盖其中。我特别喜欢它那种“做中学”的教学理念，通过实际操作来理解抽象的数学概念。浙江大学出版社的背景也让我对这本书的质量和权威性有了更高的期待。我注意到书中使用了MATLAB/Simulink作为实验平台，这是我非常熟悉的工具，能够帮助我快速上手。总的来说，这本书给我一种非常实在、有价值的感觉，我期待通过它，能够更深入地理解数字信号处理的原理，并掌握相关的实践技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的电子工程专业的学生，我一直觉得数字信号处理是这门学科中一个非常重要且具有挑战性的领域。我手头的这本《数字信号处理实验》让我眼前一亮，它不仅仅是一本简单的实验手册，更像是一本能够引导我深入理解数字信号处理核心思想的“钥匙”。我非常欣赏它在实验设计上的循序渐进，从最基本也最核心的采样和量化开始，逐步过渡到滤波器设计、频谱分析等更高级的主题。这种安排非常符合认知规律，能够帮助学生一步步建立起对数字信号处理的完整认知体系。我注意到书中的实验平台是基于MATLAB/Simulink的，这对于我们学生来说是非常熟悉的开发环境，能够大大降低学习门槛，让我们能够更专注于算法和原理本身。而且，书中对每个实验的理论背景解释得也很到位，使得我们不仅仅是机械地执行操作，更能理解“为什么这样做”。总而言之，这本书给了我一种“学有所用，用有所获”的期待，我希望能通过它，真正掌握数字信号处理的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理实验》给我的感觉是一本非常扎实、内容详实的学术著作。我并非数字信号处理领域的专家，但一直对这个领域抱有浓厚的兴趣，并希望能够找到一本既有深度又不失实践性的教材。我翻阅了这本书的部分内容，发现其在实验项目的设计上非常用心，从易到难，循序渐进，涵盖了数字信号处理的各个重要方面。作者赵知劲教授在该领域的声誉我早有耳闻，由他编写的实验教材，其权威性和专业性自然不必多言。我尤其赞赏书中对每个实验的理论背景和操作步骤的详细阐述，这对于初学者来说，无疑是极大的帮助。我希望通过这本书的学习，能够真正掌握数字信号处理的核心技术，并将其应用于实际问题中。总而言之，这是一本我非常期待阅读的书籍，我相信它能够为我打开数字信号处理领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号处理实验》给我的感觉是一本非常实在的书，它不像一些教材那样，上来就讲一堆高深的理论，让人望而生畏。而是从最基础的实验入手，通过实际操作来引导读者理解复杂的概念。我特别喜欢它那种“由浅入深”的设计思路，让初学者也能够轻松入门。我本人并不是数字信号处理领域的专家，但对这方面的知识一直很感兴趣。之前也看过一些相关的书籍，但总是觉得理论性太强，缺乏实践指导。这本书正好满足了我的需求。我翻看了其中几个实验，步骤清晰，代码示例也很详细，非常适合我这种需要边学边练的学习者。而且，这本书的作者赵知劲教授在数字信号处理领域享有盛誉，由他编写的教材，质量应该非常有保障。我一直相信，好的教材能够极大地提升学习效率，而这本书，无疑就是这样一本优秀的教材。我尤其看重的是它能够帮助我建立起对数字信号处理系统的整体认识，而不仅仅是孤立地学习某个算法。

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我对这本《数字信号处理实验》的评价，更多地体现在它作为一本实践导向教材的优秀品质上。作为一名正在攻读研究生学位的学生，我深知理论知识的扎实是基础，但如果没有相应的实验验证和实践操作，那些公式和定理就显得有些空洞。这本书正好填补了这一块的空白。我了解到这本书的作者是赵知劲教授，在数字信号处理领域有着深厚的学术造诣，由他编写的实验教材，其内容的权威性和科学性自然毋庸置疑。我翻看目录，实验项目涵盖了从时域到频域的各种经典算法，例如傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等，这些都是数字信号处理领域的核心知识点。更让我惊喜的是，书中还提供了大量的仿真和实验代码示例，这对于我这种习惯于通过编程来学习的读者来说，简直是福音。我尤其看重的是书中对每个实验的理论背景讲解，这使得读者在动手实践的同时，能够加深对背后原理的理解，而不是仅仅停留在“按部就班”的操作层面。我喜欢它那种一步步引导你去探索、去发现的教学方式，而不是直接给出答案。这种循序渐进的学习过程，对于培养独立思考和解决问题的能力至关重要。

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最近刚开始接触数字信号处理这个领域，感觉概念很多，理论也比较抽象，总觉得学起来有些吃力。偶然看到这本《数字信号处理实验》，虽然我还没有时间深入研读，但单从目录和少量翻阅的章节来看，它给我留下了深刻的印象。首先，作为一本实验教材，它显然是很注重实践性的，这一点对我这种希望能够将理论与实践相结合的学习者来说，是非常重要的。我之前看的一些理论书籍，虽然内容详实，但缺少了动手操作的部分，总感觉学到的知识不够“落地”。这本书的出现，恰好可以弥补这一点。我注意到书中给出的实验项目，看起来非常贴合实际应用，而且覆盖面也很广，从一些基础的信号生成到一些更复杂的信号处理算法，都包含在内。这让我觉得，通过这本书的学习，我能够更直观地理解数字信号处理的各种概念和方法。另外，这本书的出版单位是浙江大学出版社，这让我对它的质量和专业性有了一定的信心。我一直认为，名校出版社出版的书籍，通常在内容审核和学术质量上都有比较高的标准。