数字信号处理――原理、算法与应用（第四版） [Digital Signal Processing,Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] John G.Proakis，Dimitris G.Manolakis 著，方艳梅，刘永清 等 译

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 算法
• 第四版
• 通信
• 图像处理
• 电子工程
• 控制工程
• MATLAB

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121238680

版次：1

商品编码：11522152

包装：平装

丛书名： 国外电子与通信教材系列

外文名称：Digital Signal Processing,Fourth Edition

开本：其他

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：828

正文语种：中文

编辑推荐

本书是数字信号处理的经典教材，作者Proakis是数字信号处理领域的知名作者

内容简介

本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。

作者简介

方艳梅，中山大学电子与通信工程系教授，硕士生导师，长期从事数字信号处理研究与现代数字信号处理的教学工作，发表论文多篇，著作多本。

目录

第1章 绪论
1．1 信号、系统及信号处理
1．1．1 数字信号处理系统的基本组成
1．1．2 数字信号处理与模拟信号处理相比的优点
1．2 信号分类
1．2．1 多通道信号与多维信号
1．2．2 连续时间信号和离散时间信号
1．2．3 连续值信号与离散值信号
1．2．4 确定性信号与随机信号
1．3 连续时间信号与离散时间信号中的频率概念
1．3．1 连续时间正弦信号
1．3．2 离散时间正弦信号
1．3．3 谐相关的复指数信号
1．4 模数和数模转换
1．4．1 模拟信号采样
1．4．2 采样定理
1．4．3 连续幅度信号的量化
1．4．4 正弦信号的量化
1．4．5 量化采样信号的编码
1．4．6 数模转换
1．4．7 数字信号与系统及离散时间信号与系统的分析
1．5 小结与参考文献
习题
第2章 离散时间信号与系统
2．1 离散时间信号
2．1．1 离散时间信号的基本元素
2．1．2 离散时间信号的分类
2．1．3 离散时间信号的简单处理
2．2 离散时间系统
2．2．1 系统的输入-输出描述
2．2．2 离散时间系统的结构图表示
2．2．3 离散时间系统的分类
2．2．4 离散时间系统的互连
2．3 离散时间线性时不变系统的分析
2．3．1 线性系统的分析方法
2．3．2 离散时间信号分解为冲激信号
2．3．3 LTI系统对任意输入的响应：卷积和
2．3．4 卷积的性质以及LTI系统的互连
2．3．5 因果LTI系统
2．3．6 线性时不变系统的稳定性
2．3．7 有限长和无限长冲激响应的系统
2．4 由差分方程描述的离散时间系统
2．4．1 递归和非递归的离散时间系统
2．4．2 由常系数差分方程描述的线性时不变系统的特性
2．4．3 线性常系数差分方程的解
2．4．4 线性时不变递归系统的冲激响应
2．5 离散时间系统的实现
2．5．1 线性时不变系统的实现结构
2．5．2 FIR系统的递归和非递归实现
2．6 离散时间信号的相关性
2．6．1 互相关和自相关序列
2．6．2 自相关和互相关序列的性质
2．6．3 周期序列的相关性
2．6．4 输入-输出相关序列
2．7 小结与参考文献
习题
第3章 z变换及其在线性时不变系统分析中的应用
3．1 z变换
3．1．1 z正变换
3．1．2 z逆变换
3．2 z变换的性质
3．3 有理z变换
3．3．1 极点和零点
3．3．2 因果信号的极点位置和时域行为
3．3．3 线性时不变系统的系统函数
3．4 z逆变换
3．4．1 围线积分法求z逆变换
3．4．2 幂级数展开法求z逆变换
3．4．3 部分分式展开法求z逆变换
3．4．4 有理z变换的分解
3．5 z域线性时不变系统的分析
3．5．1 有理系统函数的系统响应
3．5．2 暂态响应和稳态响应
3．5．3 因果性和稳定性
3．5．4 零极点抵消
3．5．5 多阶极点和稳定性
3．5．6 二阶系统的稳定性
3．6 单边z变换
3．6．1 定义和性质
3．6．2 差分方程的求解
3．6．3 具有非零初始条件的零极点系统的响应
3．7 小结与参考文献
习题
第4章 信号的频率分析
4．1 连续时间信号的频率分析
4．1．1 连续时间周期信号的傅里叶级数
4．1．2 周期信号的功率密度谱
4．1．3 连续时间非周期信号的傅里叶变换
4．1．4 非周期信号的能量密度谱
4．2 离散时间信号的频率分析
4．2．1 离散时间周期信号的傅里叶级数
4．2．2 周期信号的功率密度谱
4．2．3 离散时间非周期信号的傅里叶变换
4．2．4 傅里叶变换的收敛性
4．2．5 非周期信号的能量密度谱
4．2．6 傅里叶变换和z变换的关系
4．2．7 倒谱
4．2．8 单位圆上有极点的信号的傅里叶变换
4．2．9 信号的频域分类：带宽的概念
4．2．10某些自然信号的频率范围
4．3 频域和时域的信号特性
4．4 离散时间信号傅里叶变换的性质
4．4．1 傅里叶变换的对称性质
4．4．2 傅里叶变换的定理和性质
4．5 小结与参考文献
习题
第5章 LTI系统的频域分析
5．1 线性时不变系统的频域特性
5．1．1 对复指数和正弦信号的响应：频率响应函数
5．1．2 正弦输入信号的稳态和暂态响应
5．1．3 周期输入信号的稳态响应
5．1．4 非周期输入信号的响应
5．2 LTI系统的频率响应
5．2．1 具有有理系统函数系统的频率响应
5．2．2 频率响应函数的计算
5．3 LTI系统输出的相关函数和频谱
5．3．1 输入-输出相关函数和频谱
5．3．2 随机输入信号的相关函数和功率谱
5．4 作为频率选择滤波器的线性时不变系统
5．4．1 理想滤波器特性
5．4．2 低通、高通和带通滤波器
5．4．3 数字谐振器
5．4．4 槽口滤波器
5．4．5 梳状滤波器
5．4．6 全通滤波器
5．4．7 数字正弦振荡器
5．5 逆系统和去卷积
5．5．1 线性时不变系统的可逆性
5．5．2 最小相位、最大相位及混合相位系统
5．5．3 系统辨识与去卷积
5．5．4 同态去卷积
5．6 小结与参考文献
习题
第6章 信号的采样与重建
6．1 理想的连续时间信号采样与重建
6．2 连续时间信号的离散时间处理
6．3 模数转换器和数模转换器
6．3．1 模数转换器
6．3．2 量化与编码
6．3．3 量化误差分析
6．3．4 数模转换器
6．4 连续时间带通信号的采样与重建
6．4．1 均匀或一阶采样
6．4．2 交叉或非均匀二阶采样
6．4．3 带通信号的表示
6．4．4 利用带通信号表示进行采样
6．5 离散时间信号采样
6．5．1 离散时间信号采样和插值
6．5．2 带通离散时间信号表示和采样
6．6 过采样A/D转换器和D/A转换器
6．6．1 过采样A/D转换器
6．6．2 过采样D/A转换器
6．7 小结与参考文献
习题
第7章 离散傅里叶变换的特性及应用
7．1 频域采样：离散傅里叶变换
7．1．1 离散时间信号的频域采样和重建
7．1．2 离散傅里叶变换
7．1．3 DFT是线性变换
7．1．4 DFT与其他变换的关系
7．2 DFT的性质
7．2．1 周期性、线性和对称性
7．2．2 两个DFT的乘法和圆周卷积
7．2．3 DFT的其他性质
7．3 基于DFT的线性滤波算法
7．3．1 在线性滤波中使用DFT
7．3．2 长数据序列滤波
7．4 利用DFT对信号进行频率分析
7．5 离散余弦变换
7．5．1 FDCT
7．5．2 IDCT
7．5．3 DCT是正交变换
7．6 小结与参考文献
习题
第8章 DFT的有效计算：快速傅里叶变换算法
8．1 DFT的有效计算：FFT算法
8．1．1 直接计算DFT
8．1．2 用分而治之的方法计算DFT
8．1．3 基2 FFT算法
8．1．4 基4 FFT算法
8．1．5 分裂基FFT算法
8．1．6 FFT算法的实现
8．2 FFT算法的应用
8．2．1 有效计算两个实序列的DFT
8．2．2 有效计算2N点实序列的DFT
8．2．3 FFT算法在线性滤波与相关分析中的应用
8．3 用线性滤波法计算DFT
8．3．1 Goertzel算法
8．3．2 调频z变换算法
8．4 DFT计算中的量化效应
8．4．1 直接计算DFT的量化误差
8．4．2 FFT算法的量化误差
8．5 小结与参考文献
习题
第9章 离散时间系统的实现
9．1 离散时间系统的实现结构
9．2 FIR系统的结构
9．2．1 直接型结构
9．2．2 级联型结构
9．2．3 频率采样结构
9．2．4 格型结构
9．3 IIR系统的结构
9．3．1 直接型结构
9．3．2 信号流图和转置结构
9．3．3 级联型结构
9．3．4 并联型结构
9．3．5 IIR系统的格型结构和格型梯状结构
9．4 数的表示
9．4．1 数的定点表示
9．4．2 二进制数的浮点表示
9．4．3 舍入与截尾引起的误差
9．5 滤波器系数的量化效应
9．5．1 滤波器系数量化效应的敏感度分析
9．5．2 FIR滤波器的系数量化
9．6 数字滤波器中的舍入效应
9．6．1 递归系统的极限环振荡
9．6．2 尺度变换以防止溢出
9．6．3 数字滤波器定点实现中量化效应的统计描述
9．7 小结与参考文献
习题
第10章 数字滤波器设计
10．1 整体考虑
10．1．1 因果性及其含义
10．1．2 实际选频滤波器的特性
10．2 FIR滤波器的设计
10．2．1 对称和反对称的FIR滤波器
10．2．2 使用窗函数设计线性相位FIR滤波器
10．2．3 采用频率采样方法设计线性相位FIR滤波器
10．2．4 最优等纹波线性相位FIR滤波器的设计
10．2．5 FIR微分器设计
10．2．6 希尔伯特变换器的设计
10．2．7 线性相位FIR滤波器设计方法的比较
10．3 从模拟滤波器设计IIR滤波器
10．3．1 用导数逼近设计IIR滤波器
10．3．2 用冲激不变设计IIR滤波器
10．3．3 利用双线性变换设计IIR滤波器
10．3．4 通用模拟滤波器的特性
10．3．5 基于双线性变换的数字滤波器设计的一些例子
10．4 频率变换
10．4．1 模拟域频率变换
10．4．2 数字域频率变换
10．5 小结与参考文献
习题
第11章 多速率数字信号处理
11．1 引言
11．2 以因子D抽取
11．3 以因子I内插
11．4 以有理因子I/D转换采样率
11．5 采样率转换的实现
11．5．1 多相滤波器结构
11．5．2 滤波器和下采样器/上采样器的相互交换
11．5．3 利用级联积分器的梳状滤波器转换采样率
11．5．4 抽取和内插滤波器的多相结构
11．5．5 有理采样率转换的结构
11．6 采样率转换的多级实现
11．7 带通信号的采样率转换
11．8 以任意因子的采样率转换
11．8．1 利用多相内插器任意重采样
11．8．2 利用Farrow滤波器结构任意重采样
11．9 多速率信号处理的应用
11．9．1 移相器的设计
11．9．2 不同采样率数字系统的接口技术
11．9．3 窄带低通滤波器的实现
11．9．4 语音信号子带编码
11．10数字滤波器组
11．10．1 均匀滤波器组的多相结构
11．10．2 复用转接器
11．11双通道正交镜像滤波器组
11．11．1 消除混叠效应
11．11．2 准确重构的条件
11．11．3 QMF组的多相形式
11．11．4 线性相位FIR QMF组
11．11．5 IIR QMF组
11．11．6 准确重构双通道FIR QMF组
11．11．7 子带编码中的双通道QMF组
11．12M通道QMF组
11．12．1 无混叠和准确重构的条件
11．12．2 M通道QMF组的多相形式
11．13小结与参考文献
习题
第12章 线性预测和最优线性滤波器
12．1 随机信号、相关函数和功率谱
12．1．1 随机过程
12．1．2 平稳随机过程
12．1．3 统计（集合）平均
12．1．4 联合随机过程的统计平均
12．1．5 功率谱密度
12．1．6 离散时间随机信号
12．1．7 离散时间随机过程的时间平均
12．1．8 均值遍历过程
12．1．9 相关遍历过程
12．2 平稳随机过程的修正表示
12．2．1 有理功率谱
12．2．2 滤波器参数和自相关序列的关系
12．3 前向和后向线性预测
12．3．1 前向线性预测
12．3．2 后向线性预测
12．3．3 格型前向和后向预测器的最优反射系数
12．3．4 AR过程和线性预测的关系
12．4 正规方程的解
12．4．1 Levinson-Durbin算法
12．4．2 Schur算法
12．5 线性预测误差滤波器的性质
12．6 AR格型和ARMA格梯型滤波器
12．6．1 AR格型结构
12．6．2 ARMA过程和格梯型滤波器
12．7 用于滤波和预测的维纳滤波器
12．7．1 FIR维纳滤波器
12．7．2 线性均方估计的正交性原理
12．7．3 IIR维纳滤波器
12．7．4 非因果维纳滤波器
12．8 小结与参考文献
习题
第13章 自适应滤波器
13．1 自适应滤波器的应用
13．1．1 系统标识或系统模型
13．1．2 自适应通道均衡器
13．1．3 电话通道数据传输中的回声消除
13．1．4 对宽带信号中的窄带干扰的抑制
13．1．5 自适应线谱增强器
13．1．6 自适应噪声消除
13．1．7 语音信号的线性预测编码
13．1．8 自适应阵列
13．2 自适应直接型FIR滤波器――LMS算法
13．2．1 最小均方误差准则
13．2．2 LMS算法
13．2．3 随机梯度相关算法
13．2．4 LMS算法的性质
13．3 自适应直接型滤波器――RLS算法
13．3．1 RLS算法
13．3．2 LDU因式分解与平方根算法
13．3．3 快速RLS算法
13．3．4 直接型RLS算法的性质
13．4 自适应格子-梯型滤波器
13．4．1 递归最小二乘方格子-梯型算法
13．4．2 其他格型算法
13．4．3 格子-梯型算法的性质
13．5 小结与参考文献
习题
第14章 功率谱估计
14．1 基于有限长信号观察的功率谱估计
14．1．1 能量密度谱计算
14．1．2 随机信号的自相关和功率谱估计：周期图
14．1．3 使用DFT的功率谱估计
14．2 功率谱估计的非参数化方法
14．2．1 Bartlett方法：平均周期图
14．2．2 Welch方法：平均修正的周期图
14．2．3 Blackman和Tukey图基方法：平滑周期图
14．2．4 非参数的功率谱估计器的性能特征
14．2．5 非参数的功率谱估计器的计算需求
14．3 功率谱估计的参数化方法
14．3．1 自相关和模型参数之间的关系
14．3．2 AR模型参数的Yule-Walker求解方法
14．3．3 AR模型参数的Burg求解方法
14．3．4 AR模型参数的非约束条件的最小二乘方求解方法
14．3．5 AR模型参数的顺序估计方法
14．3．6 AR模型阶数的选择
14．3．7 功率谱估计的MA模型
14．3．8 功率谱估计的ARMA模型
14．3．9 一些实验结果
14．4 滤波器组方法
14．4．1 周期图的滤波器组实现
14．4．2 最小方差谱估计
14．5 功率谱估计的本征分析方法
14．5．1 Pisarenko 谐波分解方法
14．5．2 具有白噪声的正弦信号的自相关矩阵的本征分解
14．5．3 MUSIC算法
14．5．4 ESPRIT 算法
14．5．5 阶数选择准则
14．5．6 实验结果
14．6 小结与参考文献
习题
附录A 随机数字发生器
附录B 线性相位FIR滤波器设计的转换系数表
参考文献
习题答案
索引

前言/序言

探索信号的奥秘：从理论到实践的深度解析 我们生活在一个被信息洪流包围的时代，而数字信号处理（DSP）正是驾驭这股洪流的关键技术。它如同现代社会的一双敏锐的耳朵和一双灵巧的手，捕捉、分析、转换和重塑我们身边无处不在的信号——从清脆的语音、生动的图像，到复杂的生理数据和浩瀚的宇宙射线。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，揭示数字信号处理的强大力量及其在各行各业中的广泛应用。 核心原理的坚实基石 数字信号处理的魅力，首先在于其背后严谨而优美的数学理论。本书将从最基础的概念入手，一步步构建起读者对信号和系统的深刻理解。我们将详细阐述离散时间信号的特性，包括采样、量化等关键过程，以及它们如何将连续的模拟世界转化为数字化的信息。傅里叶变换，这一揭示信号频率成分的强大工具，将得到详尽的解析。从离散傅里叶变换（DFT）到快速傅里叶变换（FFT），我们将不仅理解其数学原理，更重要的是掌握它们在信号分析中的实际应用，例如频谱分析、滤波器设计等。 Z变换作为分析离散时间系统的重要手段，也将成为本书的重要篇章。通过Z变换，我们可以清晰地洞察系统的稳定性、频率响应以及零极点配置，为理解和设计数字滤波器奠定坚实的基础。卷积运算，作为系统响应的核心，将被深入剖析，帮助读者理解输入信号如何通过系统产生输出信号。此外，我们还将探讨随机信号及其统计特性，为理解噪声、估计和预测等实际问题提供理论支撑。 算法的精妙设计与实现 理论的深度离不开精妙算法的支撑。本书将聚焦于数字信号处理中最核心、最常用的算法，并深入探讨其实现细节。滤波是数字信号处理中最基本也是最重要的操作之一。我们将详细介绍无限冲 সত্যিকারের滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）的设计方法，包括窗函数法、频率采样法、最小均方误差法等，并分析它们各自的优缺点及适用场景。读者将学会如何根据具体需求，设计出满足性能指标的滤波器。 自适应滤波是另一个引人注目的领域，它能够根据信号特性的变化自动调整滤波器参数，在噪声消除、均衡等应用中发挥着至关重要的作用。我们将详细介绍诸如最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法等经典自适应滤波算法，并阐述其工作原理和收敛特性。 此外，本书还将深入研究谱估计方法，包括经典谱估计（如周期图法）和现代谱估计（如Burg法、AR模型等），帮助读者更准确地分析信号的频率成分。信号压缩与重建也是现代通信和数据存储的关键技术，我们将探讨诸如离散余弦变换（DCT）、小波变换等在图像和音频压缩中的应用。 应用领域的广阔天地 数字信号处理的强大之处在于其能够解决现实世界中的诸多挑战。本书将通过丰富的案例分析，展示DSP在各个领域的广泛应用。 在通信系统中，DSP是核心驱动力。从移动通信（如4G、5G）的信号调制解调、信道编码，到卫星通信、无线局域网（Wi-Fi）的信号处理，DSP技术确保了信息的高效、可靠传输。例如，我们如何将语音或数据转化为数字信号，如何在嘈杂的信道中进行传输，以及如何在接收端将其准确还原，这些都离不开DSP算法的支持。 在音频和图像处理领域，DSP带来了革命性的变化。MP3、AAC等音频压缩格式，JPEG、PNG等图像压缩标准，都依赖于DSP技术。语音识别、图像识别、人脸检测、视频编码（如H.264、H.265）以及各种图像增强和修复算法，都体现了DSP的强大能力。本书将介绍这些应用背后的DSP原理，帮助读者理解我们日常接触的影音娱乐是如何实现的。 生物医学工程也是DSP大显身手的舞台。心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的采集、分析和诊断，需要复杂的DSP算法来提取关键特征，排除噪声。医学影像（如CT、MRI）的重建和处理，也高度依赖于DSP技术。本书将展示DSP如何助力疾病的早期诊断和治疗。 工业控制与自动化同样离不开DSP。例如，在电机控制中，DSP用于精确控制电机的转速和扭矩；在传感器信号的处理中，DSP用于将原始测量数据转化为有用的信息，用于系统监控和故障诊断。 其他新兴领域，如机器学习、人工智能、自动驾驶、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等，都将DSP视为基础技术之一。例如，在语音助手和智能家居系统中，DSP负责处理输入的语音信号；在自动驾驶汽车中，DSP处理雷达、激光雷达等传感器数据，用于环境感知和决策。 学习路径与进阶指南 本书的设计旨在满足不同层次的读者需求。对于初学者，我们将提供清晰的概念解释和逐步的推导过程，帮助建立扎实的理论基础。对于有一定基础的读者，我们将深入探讨高级算法和前沿应用，激发进一步研究的兴趣。 我们不仅关注理论的传授，更注重实践能力的培养。书中将包含大量的示例代码和仿真练习，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我们还会讨论常用的DSP硬件平台和开发工具，为读者进入实际工程应用做好准备。 结语 数字信号处理是一个充满活力和不断发展的领域，它深刻地影响着我们生活的方方面面。本书希望成为读者探索这个精彩世界的向导，帮助您理解其核心原理，掌握其关键算法，并领略其在广阔应用领域中的无限可能。无论您是希望深入理解现代科技的工程师，还是热衷于探索科学前沿的学生，抑或是希望提升自身技能的从业者，相信本书都能为您带来宝贵的知识和启发，共同开启信号处理的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉是它非常“实在”。没有花哨的宣传语，没有浮于表面的介绍，而是直入主题，将最核心的知识点一一呈现。我特别喜欢书中对概念的定义和解释，准确且易于理解。在学习过程中，我发现书中很多讲解都带着作者独到的见解，这使得学习过程不再是枯燥的知识灌输，而是充满了思考和探索的乐趣。书中对一些重要概念的对比和辨析，也帮助我避免了许多常见的误区。总的来说，这本书的价值在于它的“干货”很多，每一页都值得反复推敲和学习。我相信，通过这本书的学习，我将能够建立起对这个领域更深刻的理解和更扎实的功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受是“通透”。作者的讲解方式非常具有启发性，能够将原本复杂的概念变得清晰易懂。我在阅读过程中，常常会因为一个巧妙的比喻或者一个精辟的论断而产生豁然开朗的感觉。书中在介绍原理时，不仅讲“是什么”，更讲“为什么”，这种探究式的讲解方式让我对知识的理解更加深入。而且，书中在介绍算法时，也充分考虑到了实际应用的需求，给出了非常实用的建议和技巧。感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养一种解决问题的思维方式。我已经将这本书推荐给了我的几位朋友，相信他们也能从中受益良多，一起在这个领域不断进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉非常“厚重”——这里的厚重指的是知识的深度和广度。作者似乎对这个领域有着深刻的理解，并且能够用一种非常精炼的方式将其呈现出来。书中很多地方的表述都充满了智慧，让人读后有醍醐灌顶的感觉。我发现，即使是我在其他地方遇到过的相似内容，在这本书里也得到了更深刻、更全面的阐释。特别是书中对一些经典问题的分析，让我看到了解决问题的不同角度和更优的方案。感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一本集大成的参考书，无论是在学习初期还是在后期遇到瓶颈时，都能从中获得宝贵的启示。我已经把它列为我案头的必备参考书之一了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度着实让我有些吃惊，但翻开后才发现，每一页都充满了宝贵的知识。作者的写作风格非常严谨，逻辑清晰，层层递进，即使是那些需要深度思考的概念，也能被拆解得井井有条。我尤其欣赏书中在讲解原理时，对数学推导的严密性，这对于真正理解底层机制至关重要。同时，书中在介绍算法时，也提供了多种不同的实现思路，并对它们的优缺点进行了深入的分析，这给我提供了广阔的思考空间。我感觉自己在这本书的引导下，正一步步建立起一个完整而扎实的知识体系。我已经开始尝试着将书中的一些方法应用到我的项目实践中，目前看来效果相当不错，这让我对这本书的实用性有了更深的信心。

评分☆☆☆☆☆

一本期待已久的书终于到手了！从翻开第一页起，我就被它深深吸引住了。书的排版设计非常人性化，字体大小适中，间距也恰到好处，长时间阅读也不会感到疲劳。内容方面，感觉作者在细节的处理上做得相当到位，即使是初次接触相关领域的读者，也能通过清晰的讲解和循序渐进的逻辑，逐步理解那些看似复杂的概念。尤其是书中穿插的一些实际应用案例，让我对理论知识有了更直观的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。感觉这本书的价值远不止于书本本身，更像是一个通往全新知识领域的引路人。我已经迫不及待地想要深入学习书中的每一个章节，相信通过这本书，我的知识储备和解决问题的能力都会得到显著提升。

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非常经典的信号处理书，必须备一本在案头

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挺好的啊，包装完美，继续努力

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非常经典的教材，这种绿皮书从来没让我失望过。

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发货快，字迹清晰，价格合适，好评！

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可以，没毛病

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包装太薄，就一个塑料袋，书脊有损坏

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这本书挺不错的，好好看一下！

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还好，还没时间看

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很不错的一本书，推荐购买