信号处理教程 印勇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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印勇 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563522415

商品编码：29875097968

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	信号处理教程
作者	印勇
定价	25.00元
ISBN号	9787563522415
出版社	北京邮电大学出版社有限公司
出版日期
版次	1

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内容提要

编辑推荐

作者介绍

序言

信号的奥秘：洞悉信息世界的基石 在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据洪流所包围。从手机上的每一次通话、每一次信息发送，到医学影像的诊断、天气的预报，再到宇宙深处的探索，无不依赖于对“信号”的理解与处理。信号，如同信息的载体，是隐藏在数据背后的语言，是连接现实世界与数字世界的桥梁。而要真正驾驭这股信息的力量，掌握信号处理的精髓便显得尤为重要。 信号处理：一个广泛而深刻的领域 信号处理，简而言之，就是对信号进行分析、转换、增强、压缩、提取有用信息以及消除噪声等操作的技术。它是一门横跨数学、物理、工程学、计算机科学乃至统计学等多学科的交叉领域，其应用之广泛，几乎渗透到现代科技的每一个角落。 想象一下，你听到一段美妙的音乐。这段音乐首先被声波这种物理信号捕捉，然后通过麦克风转换为电信号，再经过一系列的数字处理，最终在你的音响设备中重现。在这个过程中，信号处理技术功不可没，它确保了音乐的清晰度和真实感，甚至可能经过均衡器和混响等效果的处理，带来更丰富的听觉体验。 又比如，你正在进行一场视频通话。对方的图像和声音信号被采集、编码、传输，再到你的设备上解码、显示和播放。如果信号在传输过程中受到干扰，出现模糊或卡顿，信号处理技术会介入，通过各种算法来恢复信号的质量，尽可能地还原清晰的画面和声音。 在医疗领域，医生依赖于医学影像来诊断疾病。X光、CT、MRI等成像技术生成的都是复杂的信号。信号处理技术能够对这些原始信号进行增强和去噪，提取出关键的病灶信息，帮助医生做出准确的判断。 自动驾驶汽车的到来，更是离不开强大的信号处理能力。雷达、激光雷达、摄像头等传感器不断捕捉周围环境的各种信号，包括障碍物的位置、速度，以及道路的标识等。这些原始信号需要被实时地处理和融合，才能让汽车理解周围的环境，做出安全的驾驶决策。 信号处理的核心概念与方法 理解信号处理，需要掌握一些核心的概念和方法。 信号的分类： 信号可以根据其性质进行分类，例如模拟信号与数字信号、连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等。不同的信号类型需要采用不同的处理方法。 傅里叶变换： 这是信号处理中最 fundamental 的工具之一。傅里叶变换可以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。通过分析信号的频率成分，我们可以了解信号的构成，并进行频率域上的滤波、分析等操作。例如，通过傅里叶变换，我们可以分辨出一段语音中包含的高频和低频成分，从而实现降噪或特定频率的增强。 卷积： 卷积是描述一个系统对输入信号响应的数学运算。它在滤波、系统分析等领域有着广泛的应用。例如，一个低通滤波器可以通过卷积操作来去除信号中的高频成分，使信号变得平滑。 采样定理： 对于将模拟信号转换为数字信号的过程，采样定理是至关重要的。它规定了采样率必须高于信号最高频率的两倍，才能无损地将连续信号转换为离散信号。这为数字信号处理奠定了基础。 滤波器： 滤波器是信号处理中用于去除不需要的频率成分或增强特定频率成分的工具。常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。它们在音频处理、图像去噪、通信系统等领域有着核心作用。 Z变换： Z变换是傅里叶变换在离散时间信号上的推广，它在分析和设计离散时间系统时非常有用。 数字信号处理（DSP）： 随着计算能力的提升，数字信号处理已经成为信号处理的主流。它利用计算机和数字信号处理器（DSP芯片）对离散化的信号进行处理，具有高度的灵活性、精度和可编程性。 信号处理的应用场景 信号处理的应用领域浩如烟海，仅举几例： 通信系统： 无论是移动通信、无线网络，还是卫星通信，都离不开信号处理。信号的调制、解调、信道编码、解码、均衡等过程，都是信号处理的直接体现。它确保了通信的可靠性、高效性和安全性。 音频与语音处理： 音乐合成、音频压缩（如MP3）、语音识别、语音合成、声源定位、回声消除等，都依赖于先进的信号处理技术。 图像与视频处理： 图像增强、去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG）、视频编码（如H.264）、人脸识别、目标跟踪等，都是信号处理在视觉领域的应用。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的分析、医学影像的重建与处理、药物研发中的信号分析等，都离不开信号处理。 控制系统： 在机器人、自动化生产线、航空航天等领域，信号处理技术被用于传感器信号的处理、控制器设计以及系统状态的估计与反馈。 地球科学与遥感： 地震信号分析、气象数据的处理、卫星遥感图像的分析，用于资源勘探、环境监测等。 金融领域： 金融市场数据的分析、交易信号的识别、风险评估等，也开始引入信号处理的工具。 学习信号处理的意义 掌握信号处理，意味着你拥有了一把洞悉信息世界奥秘的钥匙。你将能够： 理解数据的本质： 深刻理解数据背后的信息是如何被编码、传输和处理的。 解决实际问题： 能够运用科学的方法和工具，处理现实世界中各种复杂信号，解决通信、音频、图像、医疗等领域的难题。 推动技术创新： 信号处理是许多前沿技术的基础，掌握它能够让你在人工智能、物联网、5G通信等领域具备更强的竞争力，并有机会参与到技术的研发与创新中。 提升逻辑思维能力： 信号处理涉及大量的数学建模和算法分析，能够极大地锻炼和提升你的逻辑思维能力和解决复杂问题的能力。 探索信号处理的世界 信号处理是一个既有深度又有广度的领域。它既有扎实的理论基础，又有丰富多彩的应用实践。从基础的信号数学模型，到复杂的现代信号处理算法，每一步的学习都将打开你对信息世界更深刻的认知。理解信号的本质，掌握处理的技巧，你将能够更好地理解我们所处的世界，并为未来的技术发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号处理教程 印勇》我刚拿到手，还没来得及深入研读，但仅凭初步的翻阅和对作者名字的熟悉，我已经感受到了一股扎实的学术气息。作为一名初涉信号处理领域的学生，我之前读过不少网上的零散资料和一些更偏向理论的书籍，总感觉缺乏一个清晰的脉络和系统的讲解。而这本书的排版和章节设置，似乎预示着它能填补这一空白。封面上“教程”二字，就足以说明其定位，旨在引导读者一步步理解信号处理的奥秘，而非仅仅堆砌复杂的公式和概念。我个人对于信号处理中的滤波、采样、傅里叶变换等基础知识一直有些模糊，希望这本书能用更具象化的例子和更易于理解的语言来阐释这些核心概念。尤其是在实际应用方面，我非常期待书中能涉及一些经典的应用案例，比如音频信号的处理、图像的压缩或者通信系统中的基础原理，这样能帮助我更好地将理论知识与实际问题联系起来，激发学习的兴趣和动力。毕竟，学习理论知识的最终目的，是为了解决实际问题。这本书的出版，对于像我这样希望系统学习信号处理的初学者来说，无疑是一场及时雨，我迫不及待地想深入其中，开启我的探索之旅，相信它能成为我学习道路上的一位良师益友，为我打下坚实的基础，为我今后的深入研究铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会下了解到《信号处理教程 印勇》这本书的，当时正在为某个课程项目寻找参考资料，对信号处理的相关内容感到十分困惑。在网上搜索时，这本书的名字频繁出现，并且获得了不少好评，这立刻引起了我的注意。拿到书后，我花了不少时间仔细地浏览了目录和前言，从作者的学术背景和本书的写作目标中，我感受到了作者的严谨和用心。作为一名已经有一定工程实践经验的研究生，我对信号处理在实际工程中的应用有着强烈的需求。很多时候，教科书上的理论知识虽然严谨，但与实际操作之间存在一定的鸿沟，我希望这本书能够弥合这一差距。我特别关注书中对于算法的讲解是否详细，是否能提供清晰的伪代码或者 MATLAB/Python 等实际编程示例。因为在我看来，真正掌握信号处理的关键在于能够将理论转化为可执行的代码，从而解决具体工程问题。我非常期待书中能够深入探讨一些高级话题，例如自适应滤波、谱估计、小波分析等，并且能够结合实际的应用场景进行讲解，例如在通信、控制、医疗信号分析等领域的应用。我相信，通过学习这本书，我能够更深刻地理解这些复杂算法的原理，并且能够将其灵活运用到我的研究项目中，从而提高我的研究效率和成果质量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，平时喜欢自己动手做一些小发明，或者尝试一些有趣的电子项目。最近，我开始对音频信号处理产生了浓厚的兴趣，想学习一些基础的信号处理知识，以便更好地理解和实现自己的音频相关的DIY项目。我的朋友向我推荐了《信号处理教程 印勇》这本书，并说这本书的内容非常适合入门。拿到书之后，我第一感觉就是它的内容非常全面，从最基础的信号类型、采样定理，到各种滤波器的设计和应用，再到傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心概念，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏的是书中大量的图示和实例，这些能够帮助我直观地理解抽象的数学概念。比如，在解释低通滤波器和高通滤波器的时候，书中提供的频率响应曲线图，让我一下子就明白了它们各自的作用和原理。而且，我非常期待书中能够提供一些可以直接应用于单片机或者嵌入式系统中的信号处理算法的讲解，例如如何用简单的算法实现音频的降噪、混响或者均衡效果。如果书中还能涉及到一些常用的音频信号处理芯片或者开发板的介绍，那对我来说就更加有价值了。总的来说，这本书为我打开了一扇通往音频信号处理世界的大门，我充满信心地认为，通过这本书的学习，我一定能够提升我的DIY项目的水准，实现我更多有趣的电子创意。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职工程师，我日常的工作经常需要处理大量的采集数据，其中很多都涉及到信号的处理和分析。虽然我在大学时接触过一些信号处理的课程，但时隔多年，很多知识都有些遗忘，而且当时学习的内容也偏重于理论，对于实际工程中的应用理解不够深入。因此，我一直想找一本能够帮助我重新系统学习信号处理，并且能够紧密结合工程实践的书籍。《信号处理教程 印勇》这本书的出现，恰好满足了我的需求。我翻阅了这本书的目录，发现它涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容，这让我感到非常惊喜。我特别关注书中在数据采集、预处理、特征提取以及模型构建等方面的讲解。我希望书中能够提供一些实用的工程技巧和注意事项，例如如何处理噪声干扰、如何选择合适的采样率、如何设计有效的滤波器来提取我所需的信息，以及如何利用信号处理的方法来辅助我的数据分析和模型训练。如果书中能够提供一些实际工程案例的分析，例如在工业自动化、生物医学工程或者环境监测等领域的应用，那将对我非常有启发。我相信，通过这本书的学习，我能够更新和巩固我的信号处理知识，提升我在实际工作中解决复杂数据问题的能力，从而更好地完成我的工作任务，并为公司带来更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机科学专业的学生，我们专业的课程虽然不直接涉及信号处理，但在一些多媒体技术、人工智能和模式识别的课程中，会用到大量的信号处理相关的概念和算法。之前在学习这些课程时，我常常因为对信号处理知识的欠缺而感到吃力。因此，我一直希望能够找到一本既有深度又不失广度的信号处理入门书籍。《信号处理教程 印勇》这本书，正是这样一本让我充满期待的书。从书名和作者的专业背景来看，这本书应该能够为我提供一个扎实的理论基础。我尤其期待书中能够详细讲解数字信号处理（DSP）的核心概念，例如离散时间信号、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、以及数字滤波器的设计。此外，我还希望书中能够提供一些关于信号处理在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的应用案例。比如，如何在图像处理中应用傅里叶变换进行去噪和增强，如何利用语音信号处理技术进行语音识别，或者如何在文本数据中提取有用的特征。如果书中能够提供一些用Python等流行编程语言实现的信号处理算法示例，那对我来说将是非常宝贵的学习资源。我相信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和掌握计算机科学中涉及到的信号处理知识，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大学的数学老师，虽然我的专业领域是纯粹数学，但我一直对信号处理在工程和科学领域的应用非常感兴趣。在教学过程中，我经常会遇到一些学生在学习物理、工程等课程时，对信号处理的概念感到困惑，因此，我希望能通过学习一本高质量的信号处理教材，来加深自己的理解，并能为学生提供一些更具启发性的讲解。当看到《信号处理教程 印勇》这本书时，我被其系统性的内容所吸引。我通常关注一本书在理论的严谨性和数学推导的清晰度。我希望这本书能够提供扎实的数学基础，并且在讲解过程中，数学推导的过程清晰、逻辑性强，能够让我回想起我在学习高等数学时的严谨性。同时，我也非常欣赏作者能够将复杂的数学概念与直观的物理意义联系起来。比如，在讲解傅里叶变换时，我希望作者能够清晰地解释它如何将时域信号分解为不同频率的成分，以及这种分解在实际问题中的意义。此外，我还对书中在信号的表示、变换以及分析等方面的内容非常感兴趣。我期待书中能够探讨一些更具数学美感的概念，例如卷积的几何意义、复指数信号的性质等。我相信，通过研读这本书，我能够获得对信号处理更深层次的数学理解，并能将其应用于我的教学和数学研究中，拓宽我的学术视野。

评分☆☆☆☆☆

我是一位独立音乐制作人，在我的音乐创作过程中，经常需要对音频信号进行各种处理，以达到我想要的艺术效果。虽然我积累了一些实践经验，但总觉得在理论层面有所欠缺，很多时候都是凭感觉在操作，而无法深入理解其背后的原理。因此，我一直在寻找一本能够系统地讲解音频信号处理原理的书籍。《信号处理教程 印勇》这本书，听起来非常契合我的需求。我非常期待书中能够详细介绍各种音频信号处理的技术，比如均衡（EQ）、压缩（Compression）、混响（Reverb）、延迟（Delay）等的效果是如何通过改变信号的幅度和相位来实现的。我尤其关注书中关于数字音频信号的处理，包括采样率、量化深度、以及数字滤波器在音频处理中的应用。如果书中能够提供一些关于音频信号的分析方法，例如频谱分析、瞬态分析等，那将对我理解和优化我的音乐作品大有裨益。我还希望书中能够涉及到一些关于音频信号的编码和压缩技术，比如MP3、AAC等，这对于我理解数字音频的存储和传输非常有帮助。我相信，通过学习这本书，我将能够更科学、更有效地进行音乐制作，并且能够更好地探索音频信号处理的无限可能性，为我的音乐创作注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触机器学习领域的学生，我发现信号处理的知识在很多机器学习算法中都扮演着至关重要的角色，尤其是在特征工程和数据预处理阶段。例如，在处理时间序列数据、图像数据或者音频数据时，都需要用到各种信号处理的技术来提取有效的特征。《信号处理教程 印勇》这本书，正好可以帮助我弥补这方面的知识短板。我非常期待书中能够详细介绍信号在不同维度（一维、二维、多维）下的表示和变换方法，以及这些方法在机器学习中的应用。例如，我希望书中能够讲解如何利用傅里叶变换、小波变换等来提取图像或时间序列数据中的周期性特征，或者如何利用各种滤波器来去除数据中的噪声，提高数据的质量。此外，我也对书中关于信号的采样、重构以及采样定理的讲解非常感兴趣，因为这在很多数据采集和处理的场景下都至关重要。如果书中能够提供一些利用Python的NumPy、SciPy等库来实现信号处理算法的示例代码，那将极大地帮助我将理论知识转化为实际操作。我相信，通过学习这本书，我将能够更扎实地掌握信号处理的基础，从而更好地理解和应用各种机器学习算法，并在我的机器学习研究中取得更大的进展。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在通信行业工作的工程师，我的日常工作涉及大量的无线通信信号的接收、调制、解调以及信道估计等。虽然我对通信系统的原理有一定了解，但对于底层的信号处理算法，我总感觉自己不够深入。因此，我一直在寻找一本能够帮助我更深入理解通信信号处理核心技术的书籍。《信号处理教程 印勇》这本书，从书名和作者的专业背景来看，应该能够提供我所需要的专业知识。我特别关注书中在随机信号处理、现代谱估计、自适应滤波以及纠错编码等方面的讲解。我希望书中能够深入分析各种噪声模型对通信信号的影响，以及如何利用各种滤波器和算法来有效地抑制噪声。同时，我也希望书中能够详细介绍在通信系统中常用的各种调制解调技术背后的信号处理原理，例如OFDM、MIMO等。此外，我对书中在信道估计和均衡方面的讲解也充满期待，因为这直接关系到通信系统的性能。如果书中能够提供一些实际通信系统中的案例分析，或者讨论一些当前通信领域前沿的信号处理技术，那将对我非常有帮助。我相信，通过学习这本书，我能够更深刻地理解通信信号处理的奥秘，提升我在实际工程中的解决问题的能力，并为我今后的职业发展奠定更坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的软件开发者，尤其对嵌入式系统和物联网（IoT）领域的开发情有独钟。在这些领域，常常需要处理传感器采集到的各种原始数据，而这些数据往往需要经过一定的信号处理才能被进一步分析和利用。因此，我一直希望能够系统地学习信号处理的知识，以便更好地应用于我的嵌入式开发项目中。《信号处理教程 印勇》这本书，似乎能够满足我的这一需求。我非常期待书中能够提供一些实用的信号处理算法，这些算法可以被高效地部署在资源受限的嵌入式设备上。例如，我希望书中能够讲解如何实现简单的数字滤波器（如FIR和IIR滤波器），如何进行信号的傅里叶变换和频谱分析，以及如何对传感器数据进行降噪和特征提取。此外，我还对书中在嵌入式信号处理中的应用场景非常感兴趣，比如如何利用信号处理技术来实现物联网设备的功耗优化、数据压缩，或者如何对采集到的生物信号、环境信号进行初步分析。如果书中能够提供一些用C语言或者其他嵌入式常用语言实现的信号处理代码示例，那对我来说将是无价的。我相信，通过学习这本书，我将能够为我的嵌入式项目注入更强大的数据处理能力，从而开发出更智能、更高效的物联网设备。