具体描述
基本信息
书名：数字信号处理
定价：30.00元
作者：原萍
出版社：中国铁道出版社
出版日期：2012-04-01
ISBN：9787113141783
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.640kg
编辑推荐
内容提要
目录
作者介绍
文摘
序言
用户评价
这本书的内容，在我看来，更像是是一份深入的“解剖报告”，把数字信号处理的每一个“器官”都剖析得淋漓尽致。我是一名在业余时间喜欢折腾一些音频效果的用户，总觉得市面上现成的效果器功能不够强大，希望能自己动手做一些更个性化的处理。一直以来，我对一些基础的信号处理概念，比如滤波器、卷积、傅里叶变换这些，都只是停留在“听过”的层面，具体是怎么回事，以及它们是如何影响声音的，一直没有一个清晰的认识。这本书，就像是为我打开了一扇窗。它详细地讲解了各种滤波器类型，不仅给出了它们的数学模型，还非常直观地展示了它们的频率响应曲线。我明白了低通滤波器是如何“滤掉”高频成分，让声音变得更柔和，而高通滤波器又是如何“滤掉”低频成分，让声音变得更明亮。这一点对于我在制作各种音效时，选择合适的滤波器至关重要。书中对卷积的讲解也让我受益匪浅。作者用了非常多的图例来解释卷积的运算过程，并且说明了它在系统延迟、回声等效果中的应用。我之前一直以为卷积只是一个纯粹的数学运算，没想到它在实际的声音处理中有着如此广泛的应用。此外，书中还深入讲解了傅里叶变换，它如何将时域的信号转换到频域，以及频域分析的意义。我明白了，原来我们看到的频谱图，就是信号在不同频率上的能量分布。这对于我理解声音的音色和动态有着颠覆性的认知。这本书的内容非常详实，涵盖了数字信号处理的许多核心概念和技术，对于想要深入理解音频处理原理的用户来说，绝对是一本不可多得的参考书。
评分拿到这本书的时候，我被它厚重的篇幅和密密麻麻的公式给吓了一跳。我一直以为数字信号处理是一个非常高深莫测的领域，非得是数学天才才能掌握。然而，当我真正开始阅读时，我发现这本书的结构设计非常合理，它并没有一开始就抛出大量的公式，而是从最基础的概念入手，一步步引导读者进入这个世界。我特别喜欢它在讲解信号的采样和量化时，用了非常贴切的比喻，让我这个对信号处理一无所知的人也能理解其中的原理。比如，它将采样比喻成拍照，将量化比喻成将照片的像素数量限制在一个范围内。这些形象的比喻，极大地降低了学习的门槛。书中对傅里叶变换的讲解也让我耳目一新。我一直以为傅里叶变换是一个非常抽象的概念，但在书中，作者通过大量的图示和实例，将它生动地展现出来。我明白了，原来傅里叶变换能够将一个复杂的信号分解成一系列简单的正弦波，从而让我们更容易地理解信号的构成。这对于我理解声音的频谱特性非常有帮助。此外，书中还详细介绍了数字滤波器的设计，包括FIR滤波器和IIR滤波器。作者不仅给出了它们的数学模型，还分析了它们的优缺点，以及在实际应用中的选择方法。这一点对于我想要进行更精细的音频处理非常有指导意义。总的来说，这本书以其严谨的数学推导和生动的语言讲解，将数字信号处理这个看似复杂的领域变得触手可及。它不仅提供了扎实的理论基础，更注重实际应用，让我觉得学习的过程充满了乐趣和成就感。
评分这本书，我拿到手的时候，就觉得它沉甸甸的，拿在手里有一种踏实感。封面设计也很朴素，没有那些花里胡哨的插画，这让我觉得作者是想把重心放在内容本身。我一直对声音的产生和传播很感兴趣，也好奇那些神奇的音乐效果是怎么做出来的，所以一直想找一本真正能入门的书。市面上关于音频处理的书不少，但很多都过于理论化，看几页就让人头晕，更别提那些复杂的公式了。而这本书，虽然也包含了不少数学公式，但讲解的逻辑性很强，像是循序渐进地把你带入一个全新的世界。它并没有直接上来就讲高深的算法，而是先从最基础的信号概念讲起，比如什么是信号，信号有哪些基本特性，以及信号的采样和量化过程。我尤其喜欢它在讲解采样定理时，用了非常生动的比喻，让我这个初学者也能一下子理解为什么采样频率不能太低。而且，它还提到了信号的傅里叶变换，这部分我之前一直是听别人说起，觉得非常高深莫测，但在书里，作者通过图示和形象化的语言，将一个抽象的概念变得相对容易理解。虽然一开始还是有点吃力，但坚持下去，你会发现，原来信号变换并没有那么可怕。书里还讨论了数字滤波器的设计，这是音频处理的核心技术之一。作者详细介绍了各种滤波器类型，比如低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在实际应用中的作用。我特别想了解的是，为什么我们听到的很多音乐都会经过 EQ（均衡器）的处理，这本书就很好的解释了 EQ 就是一种多段滤波器，可以调整不同频率的信号强度，从而改变声音的音色。它还提到了FIR和IIR滤波器，以及如何根据不同的需求来选择和设计滤波器。这部分的内容，虽然需要一定的数学基础，但作者的讲解方式让我觉得，只要肯花时间去理解，是可以掌握的。总而言之，这本书让我对数字信号处理有了初步但深刻的认识，也激发了我进一步学习的兴趣。
评分这本书，我可以毫不犹豫地说，它是数字信号处理领域的一本“百科全书”。从它的篇幅和内容上，我就能感受到作者的用心和专业。我是一名对通信技术感兴趣的学生，在学习过程中，经常会遇到各种信号处理的问题，而这本书，几乎涵盖了我所有可能遇到的知识点。它从最基础的信号定义讲起，然后逐步深入到各种信号的表示方法，比如时域和频域表示。我特别喜欢书中关于傅里叶变换的讲解，它不仅给出了严谨的数学推导，还通过大量的图示来辅助理解。我明白了，原来信号的频谱分析，可以帮助我们了解信号的频率成分，从而进行有效的信号识别和处理。书中还详细介绍了数字滤波器，包括FIR和IIR滤波器，以及它们的优缺点和设计方法。这一点对于我理解通信系统中信号的滤波和去噪非常有帮助。我非常赞赏书中对各种应用的详细阐述，比如在通信、语音处理、图像处理等领域的应用。这让我看到了数字信号处理的巨大价值和广阔前景。虽然书中的内容确实需要一定的数学基础，但作者的讲解方式非常系统和深入，只要肯花时间去钻研，是能够掌握的。总而言之，这本书为我提供了扎实的理论基础和丰富的实践指导，让我对数字信号处理有了更全面和深刻的认识，也为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。
评分坦白说，我在收到这本书之前，对数字信号处理的理解几乎为零，我甚至不知道这个概念在现实生活中有什么具体应用。我之前对各种电子产品的运作原理总是一知半解，感觉它们像是“黑盒子”一样，我只能看到输入和输出，却不了解中间发生了什么。这本书就像是为我打开了这个“黑盒子”，让我看到了里面精密的机械和巧妙的设计。它从最基础的信号概念开始，比如什么是信号，信号有哪些类型，以及信号在数字世界中的表示方式。这一点就让我受益匪浅，我第一次了解到，原来我们看到的各种波形，其实都是一系列数字的集合。书中对采样定理的讲解尤其让我印象深刻，我之前一直对“奈奎斯特频率”这个词感到陌生，但在书中，作者用非常清晰的图示和例子，解释了为什么必须以两倍于最高频率的速率进行采样，才能保证信号的不失真。这一点让我对数字音频的质量有了更深刻的认识。我特别喜欢书中关于滤波器设计的章节，它详细介绍了低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在实际应用中的各种场景。我明白了，原来我们平时听到的音乐，经过了各种滤波器的处理，才形成了我们熟悉的音色。作者还提到了FFT（快速傅里叶变换），这个在我看来非常高深的算法，在书中被分解成一个个小步骤，并且通过大量的图示来辅助理解。这让我觉得，原来很多看似复杂的东西，只要掌握了正确的学习方法，是可以被理解的。这本书的内容非常丰富，涵盖了数字信号处理的方方面面，对于任何想要了解这个领域的人来说，都是一本不可多得的入门指南。
评分说实话，拿到这本书时，我有点犹豫，因为我一直对数学和工程类的东西感到有些畏惧，总觉得那不是我的强项。但是，我的朋友强烈推荐了这本书，说它写得非常通俗易懂，即使是没有专业背景的人也能看得懂。我抱着试试看的心态翻开了它，结果却大大出乎我的意料。这本书的语言风格非常亲切，一点也没有那种高高在上的学术腔调。作者善于用生活中的例子来类比复杂的概念，比如在讲到采样时，他会用拍照来比喻，说采样率就像是拍照的帧率，帧率越高，照片就越连贯，信息也就越丰富。这一点让我茅塞顿开，感觉原来信号处理并没有那么遥不可及。书中对基础概念的讲解特别扎实，比如什么是模拟信号，什么是数字信号，它们之间有什么区别和联系。作者还详细介绍了数字信号的表示方法，比如用一系列数字来表示一个信号的幅值随时间的变化。这让我对数字信号有了更直观的认识。我特别喜欢书里关于量化误差的部分，作者用非常生动的语言解释了量化误差是怎么产生的，以及如何通过提高量化位数来减小误差。这一点对于我理解数字音频的质量有很大的帮助。此外，书中还介绍了一些基本的信号处理操作，比如信号的加法、乘法，以及一些简单的滤波方法。这些操作虽然看起来简单，但却是构建更复杂信号处理系统的基石。作者还提到了信号的频谱分析，这让我了解到，原来一个复杂的信号，可以分解成不同频率的正弦波的叠加。这一点对我理解声音的构成非常有启发。总的来说，这本书用一种非常友好的方式，把我带入了数字信号处理的世界，让我觉得学习这个领域不再是一件困难的事情。
评分当我第一次拿到这本《数字信号处理》时，说实话，我并没有抱太大的希望。我一直以来对这种偏重理论和数学的书籍都有些敬而远之，总觉得它们枯燥乏味，难以理解。然而，当我翻开它，并开始阅读其中的内容时，我发现我错了。这本书的叙述方式非常引人入胜，它没有上来就堆砌大量的公式，而是从最基本、最直观的概念入手，比如信号的本质、信号的采样和量化。作者用了非常形象的比喻，比如将信号比作一段声音，将采样比作每隔一段时间记录一次声音的大小。这一点让我这个初学者也能很快地理解其中的含义。我特别喜欢书中关于傅里叶变换的讲解，它将一个抽象的数学概念，通过生动的图示和案例，变得异常清晰。我明白了，原来通过傅里叶变换，我们可以将一段复杂的声音分解成许多不同频率的纯净声音的叠加。这一点对于我理解声音的构成和音色有着颠覆性的认知。书中还详细介绍了各种数字滤波器，以及它们在实际应用中的作用，比如如何使用低通滤波器来消除噪声，如何使用高通滤波器来增强高频成分。这一点对于我想要进行一些基础的音频处理非常有指导意义。这本书的内容非常全面，涵盖了数字信号处理的方方面面，而且讲解的逻辑性非常强，层层递进，让我能够循序渐进地掌握其中的知识。总而言之，这是一本让我觉得学习数字信号处理不再是一件痛苦的事情，反而充满了乐趣和启发的书籍。
评分这本书，我只能说，它真的是一本“技术控”的宝典。从我拿到它那一刻起，我就知道，这不是一本轻松的消遣读物，而是一本需要认真研读、反复琢磨的“硬菜”。我是一名程序员，平时接触最多的是代码和算法，对于物理世界里的信号处理，一直感到有些疏离。但是，随着我接触的项目越来越多，我发现很多问题都涉及到信号的采集、处理和分析，而我对此却知之甚少。这本书，就像是为我量身定制的“补课材料”。它从最基础的信号模型讲起，比如离散时间信号的定义，以及它在数学上的表示方法。然后，它深入到傅里叶分析，这是理解信号频谱特性的关键。书中的傅里叶变换部分，推导过程非常严谨，并且给出了大量的公式和定理。虽然一开始看得有些吃力，但坚持下去，你会发现，原来信号的频率成分是可以被如此清晰地揭示出来的。我特别喜欢书中关于卷积的讲解，它不仅解释了卷积的数学定义，还展示了它在系统响应、图像处理等领域的应用。这一点让我意识到，原来一个看似简单的运算，竟然有着如此广泛的用途。此外，书中还详细介绍了数字滤波器，包括FIR和IIR滤波器的设计原理和实现方法。这一点对于我理解如何对信号进行去噪、增强等操作非常有帮助。总而言之，这本书内容非常丰富，理论体系完整，对于想要深入理解数字信号处理的工程师来说，无疑是一本极具参考价值的工具书。
评分当我翻开这本《数字信号处理》时，我最直观的感受是它是一本非常“硬核”的书，无论是从排版上还是内容的深度上，都透着一股严谨的学术气息。我是一个工程背景的人，平时工作中经常会接触到一些需要处理数据的场景，但对于信号处理这块，一直觉得是个模糊的概念，知道它很重要，但具体怎么回事却不甚了了。这次抱着学习的态度来阅读，才发现数字信号处理的领域是如此广阔，而且渗透在我们生活中的方方面面，从通信到医疗，再到我们日常使用的各种电子设备，都离不开它的身影。书中从最基本的概念讲起，比如离散时间信号和系统，这让我理解了信号在数字世界中的表现形式。然后，它深入到傅里叶变换，这是数字信号处理中最核心也是最强大的工具之一。作者的讲解方式很系统，从离散时间傅里叶变换（DTFT）到离散傅里叶变换（DFT），再到快速傅里叶变换（FFT），循序渐进，层层递进。虽然 FFT 的算法原理需要一定的数学功底，但书中的推导过程非常清晰，并且给出了很多例子，帮助我们理解它的应用。尤其吸引我的是，书中还提到了相关性和卷积这两个非常重要的概念。我一直对“卷积”这个词感到神秘，总觉得它代表着一种复杂的运算。这本书里，作者用图示的方式解释了卷积在信号处理中的作用，比如如何通过卷积来模拟滤波器的效果，以及它在系统响应中的重要性。此外，书里还涉及了Z变换，这是一个非常有用的工具，用来分析离散时间系统。它就像是连续时间系统中的拉普拉斯变换一样，在数字领域有着举足轻重的地位。书中的内容非常详实，几乎涵盖了数字信号处理的基础理论和常用方法，对于想要深入了解这个领域的人来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。
评分这本书，我真的要为它打call！我一直以来都对声音的世界充满了好奇，尤其是在接触了音乐制作之后，更是想深入了解声音的本质以及如何对声音进行处理。市面上有很多关于音频处理的书籍，但大部分都停留在“如何使用”的层面，而这本书，却让我看到了“为什么”。它从最基础的信号概念开始，比如什么是模拟信号，什么是数字信号，以及它们之间的转换过程。这一点让我明白，原来我们听到的各种声音，在被处理之前，都经历了一个从模拟到数字的转化过程。书中关于采样和量化的讲解，非常详细，让我明白了为什么不同的采样率和量化位数会影响音频的质量。这一点对于我选择合适的音频格式和处理参数至关重要。我尤其喜欢书中关于傅里叶变换的讲解，它让我明白了，原来声音的音色，是可以被分解成不同频率的成分来分析的。这一点让我对声音的频谱有了更深入的认识，也为我理解EQ等音频效果器的工作原理打下了基础。此外，书中还详细介绍了各种数字滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在音频处理中的应用。这一点让我明白了，原来很多我们听到的音乐效果，都是通过滤波器的组合来实现的。总而言之，这本书用一种非常清晰和深入的方式，让我了解了数字信号处理的原理，为我在音乐制作和其他音频相关的领域提供了强大的理论支持。
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