数字信号处理-(第2版) 9787302492542 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姚天任 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302492542

商品编码：30136805319

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

图书基本信息
图书名称	数字信号处理-(第2版)	作者	姚天任
定价	99.00元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302492542	出版日期	2018-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书系统介绍数字信号处理的基本理论、重要概念和设计方法。章，综述数字信号处理学科的内容、发展概况和应用领域； 第2章，介绍离散时间信号和离散时间系统的基本理论； 第3章，讨论离散傅里叶变换的理论及其快速算法； 第4章，介绍FIR和IIR滤波器的各种结构和有限字长效应； 第5章，介绍FIR和IIR数字滤波器的设计方法，以及微分器和Hilbert变换器的设计方法； 第6章，讨论多速率数字信号处理。本书注重基本概念、基础理论和基本方法的阐述，突出重点，分散难点，并配有丰富的例题和习题，适于作为教材，也便于自学。本书可作为高等学校电子信息类、自动化类、计算机类等理工科专业的本科生教材，也可作为这些专业的科研人员和技术人员的参考书。

作者简介

目录

目录 章概论 1.1离散时间信号和数字信号 1.2数字信号处理 1.3数字信号处理的优点和局限 1.4数字信号处理学科的内容、发展和应用 1.4.1数字信号处理学科的内容 1.4.2数字信号处理学科发展概况 1.4.3数字信号处理的应用 1.5本书内容简介 第2章离散时间信号和离散时间系统 2.1离散时间信号——序列 2.1.1基型序列 2.1.2模拟频率和数字频率 2.1.3周期序列 2.1.4序列的基本运算 2.2离散时间系统 2.2.1系统的线性、时不变性、因果性和稳定性 2.2.2线性时不变系统 2.3离散时间傅里叶变换 2.3.1离散时间傅里叶变换的定义 2.3.2DTFT的性质 2.3.3离散时间信号的频谱 2.3.4离散时间系统的频率响应 2.4z变换 2.4.1z变换的定义和收敛域 2.4.2逆z变换 2.4.3z变换的性质和常用z变换公式 2.5传输函数 2.5.1LTI系统的传输函数 2.5.2利用传输函数分析系统的频率响应 2.5.3利用传输函数分析系统的稳定性 2.5.4利用传输函数计算LTI系统的输出 2.6离散时间信号和系统的MATLAB分析 2.6.1离散时间信号的产生 2.6.2序列的基本运算 2.6.3线性卷积和相关序列的计算 2.6.4DTFT的计算 2.6.5系统频率响应的计算 2.6.6系统的有理传输函数的计算 2.6.7离散时间系统输出的计算 习题 第3章离散傅里叶变换及其快速算法 3.1DFT的基本概念 3.1.1DFT的定义 3.1.2由DFT重构序列 3.1.3由DFT重构DTFT 3.1.4DFT的物理意义 3.1.5DFT的幅度、时间轴和频率轴 3.1.64种傅里叶分析方法 3.2DFT的性质 3.3矩形序列的DFT 3.4利用DFT进行信号频谱分析 3.4.1加窗截断造成频谱泄漏和分辨率降低 3.4.2序列加窗对DFT的影响 3.4.3序列补零对DFT的影响 3.5利用DFT计算线性卷积 3.5.1基本原理 3.5.2用DFT实现分段卷积 3.6DFT的快速计算方法： 快速傅里叶变换 3.6.1时间抽取基��2 FFT算法的信号流程图 3.6.2时间抽取基��2 FFT算法结构的特点 3.6.3时间抽取基��2 FFT算法的计算量 3.6.4倒序： 输入时间序列的重排 3.6.5时间抽取基��2 FFT的其他算法结构 3.6.6频率抽取基��2 FFT算法 3.6.7计算FFT的MATLAB内部函数 3.7实际应用FFT算法时需要考虑的几个问题 3.7.1输入数据的采集和处理 3.7.2时间抽取基��2 FFT算法的实现 3.7.3DFT的处理增益 3.7.4FFT计算结果的解读 3.8计算DFT的其他快速算法 3.8.1混合基FFT算法 3.8.2基��4FFT算法 3.8.3线性调频z变换（CZT） 习题 第4章数字滤波器的结构和有限字长效应 4.1FIR滤波器的直接型结构和级联结构 4.1.1FIR直接型结构 4.1.2FIR级联结构 4.2FIR滤波器的格型结构 4.3线性相位FIR滤波器 4.3.1FIR滤波器的相位响应 4.3.2线性相位FIR滤波器4种不同类型的单位冲激响应 4.3.3线性相位FIR滤波器的结构 4.3.4线性相位FIR滤波器的振幅响应 4.3.5线性相位FIR滤波器的零点分布 4.4FIR滤波器的频率取样结构 4.4.1频率取样结构的组成 4.4.2频率取样结构的改进 4.4.3线性相位FIR滤波器的频率取样结构 4.5IIR滤波器的结构 4.5.1IIR滤波器的直接型结构 4.5.2IIR滤波器的并联结构 4.5.3IIR滤波器的级联结构 4.6全通滤波器和小相位滤波器 4.6.1全通滤波器 4.6.2小相位滤波器 4.6.3非小相位IIR滤波器的分解 4.7IIR滤波器的格型结构 4.7.1全极点格型滤波器 4.7.2极点�擦愕愀裥吐瞬ㄆ� 4.8FIR滤波器的有限字长效应 4.8.1二进制数的表示方法 4.8.2输入信号的量化误差 4.8.3FIR滤波器的系数量化误差 4.8.4FIR滤波器有限字长效应的统计分析 4.9IIR滤波器的有限字长效应 4.9.1系数量化误差对零点和极点位置的影响 4.9.2IIR滤波器中乘法运算舍入噪声的统计分析 4.9.3IIR滤波器中加法运算的溢出和定标 4.9.4数字滤波器的浮点实现 4.10IIR滤波器的零输入极限环现象 4.11利用MATLAB实现数字滤波器的结构 4.11.1级联结构 4.11.2并联结构 4.11.3格型结构 4.12利用MATLAB分析数字滤波器的有限字长效应 4.12.1舍入和截尾量化 4.12.2滤波器系数的量化对幅度响应和极点�擦愕阄恢玫挠跋� 4.12.3IIR滤波器极限环的MATLAB模拟 习题 第5章数字滤波器的设计 5.1数字滤波器的设计指标 5.1.1因果数字滤波器的频率响应 5.1.2数字滤波器的设计指标 5.2FIR滤波器的窗函数设计方法 5.2.1冲激响应截断法 5.2.2窗函数设计法 5.2.3Kaiser窗 5.3设计FIR滤波器的频率取样方法 5.3.1频率取样方法的基本原理 5.3.2频率取样设计方法对过渡带的优化 5.4设计FIR滤波器的小二乘法 5.5优等波纹线性相位FIR滤波器的设计： Parks�睲cClellan算法 5.5.1线性相位FIR滤波器振幅响应的统一表示 5.5.2Minimax误差准则 5.5.3交替定理 5.5.4Parks�睲cClellan算法 5.6微分器和Hilbert变换器 5.6.1微分器 5.6.2希尔伯特变换器 5.7窗函数法、频率取样法和小二乘法的MATLAB实现 5.7.1按照算法原理编写m文件 5.7.2Kaiser窗滤波器设计方法的MATLAB实现 5.7.3设计线性相位FIR滤波器的MATLAB函数 5.8用MATLAB设计优等波纹线性相位FIR滤波器 5.9IIR数字滤波器的一般设计方法 5.9.1设计IIR数字滤波器的两种方案 5.9.2模拟低通滤波器的技术指标 5.9.3平方幅度响应与传输函数的关系 5.10常用4种原型滤波器 5.10.1Butterworth滤波器 5.10.2Chebyshev Ⅰ型滤波器 5.10.3Chebyshev Ⅱ型滤波器 5.10.4椭圆滤波器 5.11模拟滤波器到数字滤波器的映射 5.11.1冲激响应不变法 5.11.2双线性变换法 5.12频率变换 5.12.1模拟频率变换 5.12.2数字频率变换 5.13设计IIR数字滤波器的MATLAB方法 5.13.1一般步骤 5.13.2用于设计IIR数字滤波器的主要MATLAB函数 5.14MATLAB中的滤波器设计和分析工具 习题 第6章多速率数字信号处理 6.1整数倍降低取样频率 6.2整数倍提高取样频率 6.3任意有理数倍取样频率变换 6.3.1单级取样频率变换 6.3.2多级取样频率变换 6.4取样频率变换的多相滤波器实现 6.4.1抽取器或内插器与滤波器的级联次序 6.4.2FIR滤波器的多相分解 6.4.3抽取器和内插器的多相滤波器实现 6.5任意倍数取样频率转换的时变滤波器实现 6.6取样频率变换的MATLAB方法 6.6.1整数倍提高取样频率 6.6.2整数倍降低取样频率 6.6.3有理数倍变换取样频率 6.7多速率信号处理的典型应用 6.7.1利用取样频率变换技术设计延时器 6.7.2不同取样频率数字系统之间的接口 6.7.3窄带滤波器的多速率设计 6.8过取样ADC和过取样DAC 6.8.1ADC的抗混叠滤波器和DAC的抗影像滤波器 6.8.2过取样ADC 6.8.3过取样Σ�拨つＪ�转换 6.8.4带有反馈噪声整形的过取样DAC 6.9数字滤波器组 6.9.1分析滤波器组和合成滤波器组 6.9.2滤波器组的多相滤波器结构 6.10L带滤波器和半带滤波器 6.10.1L带滤波器 6.10.2半带滤波器 6.11双通道正交镜像滤波器组 6.11.1抽取�材诓迓瞬ㄆ髯� 6.11.2双通道滤波器组的无混叠失真条件和完全重构条件 6.11.3无混叠失真双通道QMF组输出信号的完全重构条件 6.12完全重构双通道FIR滤波器组 6.13多通道正交镜像滤波器组 6.13.1多通道滤波器组无混叠失真的条件 6.13.2多通道滤波器组的多相结构 6.14仿酉滤波器组 6.14.1仿酉矩阵传输函数和无损系统 6.14.2完全重构仿酉滤波器组 6.14.3双正交滤波器组 6.15余弦调制滤波器组 习题 附录频率取样法设计线性相位FIR滤波器的过渡带优化取样值 参考文献

编辑推荐

《数字信号处理（第2版）》是由华中科大姚天任教授所著，作者从事数字信号处理教学40多年，积累了丰富的教学和科研经验。通过对外教材的使用和分析，逐渐总结出本科生学习本门课程时容易遇到的难点，归纳出本门学科的理论、技术和方法的要点，形成教材。教材有以下特点：（1）突出基本原理、基本概念和基本方法。（2）精选大量例题和习题。（3）注重理论与实际紧密结合。（4）文笔深入浅出，便于自学。

文摘

序言

《信号的奥秘：理论、方法与应用》 一、 绪论：跨越时空的信号语言 信号，是信息在时空中的载体，是连接过去、现在与未来的桥梁。从自然界的鸟鸣虫唱，到现代通信中的电波涌动，再到医学影像中的生命律动，信号无处不在，它们承载着丰富的知识与情感。理解和处理这些信号，是人类探索世界、改造世界的重要能力。《信号的奥秘：理论、方法与应用》旨在深入剖析信号的本质，揭示其蕴含的规律，教授实用的处理技术，并展现其在各领域的广阔应用，帮助读者掌握这门跨越时空的语言，开启通往知识殿堂的大门。 本书的编写，源于对信号处理领域深刻的认识和对知识传播的责任感。我们希望通过严谨的理论体系、清晰的逻辑梳理、丰富的实例讲解，为读者构建起一个完整而深入的信号处理知识框架。本书不仅关注理论的深度，更注重方法的实用性，力求让读者在掌握基本原理的同时，也能学会如何将这些知识应用于实际问题。 二、 信号的基石：理解信号的本质 要深入理解信号，首先需要认识其基本属性。本书将从信号的定义入手，引导读者理解信号的分类。我们将详细阐述连续时间信号与离散时间信号的区别与联系，解析周期信号与非周期信号的特性，区分确定信号与随机信号的内在差异。这部分内容是后续所有理论和方法的基础，我们将通过生动形象的比喻和直观的数学表达，帮助读者建立起对信号的清晰认知。 信号的定义与分类： 何为信号？ 信号是描述某一物理量随时间、空间或其他自变量变化的数学模型。 连续时间信号 (Continuous-Time Signals, CTS) vs. 离散时间信号 (Discrete-Time Signals, DTS)： 探讨信号的采样过程，理解两者在表示方式和数学工具上的差异。例如，连续信号可以看作是无限精度的曲线，而离散信号则是其在特定时间点上的“快照”。 周期信号 (Periodic Signals) vs. 非周期信号 (Aperiodic Signals)： 学习如何判断信号的周期性，以及周期信号在傅里叶级数分析中的重要性。 确定信号 (Deterministic Signals) vs. 随机信号 (Random Signals)： 区分可预测的信号与具有不确定性的信号，为后续的随机信号处理打下基础。 能量信号 (Energy Signals) vs. 功率信号 (Power Signals)： 理解信号的能量和功率概念，这是评价信号的重要指标，尤其在通信和噪声分析中至关重要。 信号的基本运算： 加法、减法、乘法、标量乘法： 掌握信号的线性运算，这是理解更复杂运算的基础。 翻转、移位、伸缩： 学习这些基本的时域变换，它们是理解卷积等核心概念的关键。例如，信号的移位就好比声音的回响，翻转则可以用来分析信号的对称性。 积分与微分： 探讨信号在积分和微分运算下的特性变化，理解其在系统响应中的作用。 三、 系统的脉搏：信号如何与系统交互 信号的处理离不开系统。系统是将输入信号转换为输出信号的“黑盒子”。本书将深入探讨系统的概念，并详细介绍描述系统特性的关键工具——系统函数和冲激响应。 系统的基本概念： 何为系统？ 定义系统作为能够对输入信号进行变换的实体。 系统的分类： 线性系统 (Linear Systems) vs. 非线性系统 (Nonlinear Systems)： 重点介绍线性系统的叠加性和齐次性，以及它们在信号处理中的广泛应用。 时不变系统 (Time-Invariant Systems) vs. 时变系统 (Time-Varying Systems)： 理解系统特性是否随时间改变，这直接影响到分析方法的选择。 因果系统 (Causal Systems) vs. 非因果系统 (Non-causal Systems)： 关注系统输出是否仅取决于当前及过去的输入，这在实时处理中尤为重要。 稳定系统 (Stable Systems) vs. 不稳定系统 (Unstable Systems)： 学习如何判断系统的稳定性，以避免系统输出失控。 系统描述的核心工具： 冲激响应 (Impulse Response)： 深入理解冲激响应作为系统“指纹”的重要性，如何通过它来完全描述一个线性时不变系统。 卷积 (Convolution)： 这是线性时不变系统分析的核心运算。我们将从数学定义、几何意义以及计算方法等方面进行详细讲解，通过大量实例演示卷积在信号系统中的作用，例如理解滤波器的作用原理。 系统函数 (System Function)： 在频域视角下，系统函数以拉普拉斯变换或Z变换的形式，简洁地描述了系统的特性，揭示了系统对不同频率信号的处理方式。 四、 穿越时域与频域：解析信号的频谱 信号的分析不仅限于时域，更需要从频域的视角来审视。傅里叶分析是连接时域与频域的桥梁，它揭示了信号的频率成分，是信号处理中最强大的分析工具之一。 傅里叶级数 (Fourier Series)： 概念与性质： 详细阐述如何将周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的和，理解频谱的离散性。 求解方法： 介绍计算傅里叶级数系数的各种方法，并提供实例。 傅里叶变换 (Fourier Transform)： 概念与性质： 将傅里叶级数推广到非周期信号，理解连续频谱的含义。 重要性质： 详细介绍线性性、时移性、频移性、卷积性质、微分性质、积分性质等，以及它们在信号分析中的应用。 应用举例： 通过滤波器设计、信号频谱分析等实例，展示傅里叶变换的威力。 离散傅里叶变换 (Discrete Fourier Transform, DFT) 与快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)： DFT的意义： 解决在数字计算机上处理信号时，对离散信号进行频谱分析的需求。 FFT的诞生与优势： 介绍FFT算法，理解其如何极大地提高DFT的计算效率，使其在实际应用中成为可能。 DFT/FFT的应用： 广泛应用于谱分析、滤波、相关性计算等数字信号处理的各个方面。 五、 随机世界的规律：信号统计分析 许多实际信号，如通信中的噪声，都具有随机性。理解和处理这些随机信号，需要运用概率论和数理统计的工具。 随机变量与随机过程： 随机变量： 介绍概率密度函数、概率累积分布函数、均值、方差等基本概念。 随机过程： 将随机变量的概念推广到随时间变化的信号，理解平稳随机过程、独立增量过程等重要概念。 相关性分析： 自相关函数 (Autocorrelation Function)： 揭示信号自身的相似度随时间偏移的变化规律，用于分析信号的周期性、平稳性等。 互相关函数 (Cross-correlation Function)： 衡量两个信号之间的相似度，用于信号检测、同步等。 功率谱密度 (Power Spectral Density, PSD)： 概念与计算： 描述信号在不同频率上的功率分布，是随机信号频域分析的重要工具。 应用： 用于信号的滤波、噪声分析，以及系统辨识。 六、 信息的过滤与增强：现代信号处理技术 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的信息，并去除干扰，是信号处理的重要任务。本书将介绍几种核心的现代信号处理技术。 滤波技术 (Filtering Techniques)： 基本概念： 滤波器的作用是选择性地通过或衰减信号的特定频率成分。 滤波器分类： 模拟滤波器 (Analog Filters) vs. 数字滤波器 (Digital Filters)： 区分连续域与离散域的滤波器设计。 低通、高通、带通、带阻滤波器： 介绍不同类型滤波器的特性及应用。 FIR滤波器 (Finite Impulse Response Filters) vs. IIR滤波器 (Infinite Impulse Response Filters)： 比较两种数字滤波器结构的优缺点，以及在设计和实现上的差异。 设计方法： 介绍巴特沃斯、切比雪夫等经典滤波器设计方法，并展示在实际应用中的案例。 采样定理 (Sampling Theorem)： 奈奎斯特-香农采样定理： 深入理解如何选择合适的采样频率，以避免信息失真，这是数字信号处理的基石。 过采样与欠采样： 探讨采样率对信号恢复的影响。 量化与编码 (Quantization and Coding)： 量化： 将连续的模拟信号幅值映射到离散的数值，理解量化误差的影响。 编码： 将数字信号表示为特定的二进制码，为数据传输和存储提供基础。 七、 信号之美：多领域的广泛应用 信号处理技术并非高高在上，而是渗透到我们生活的方方面面。本书将通过大量生动的实例，展示信号处理在各领域的强大应用。 通信系统： 调制解调、信道编码、均衡、语音编码、图像压缩等，是现代通信能够高效可靠运行的基石。 音频与语音处理： 语音识别、语音合成、音频降噪、回声消除、音乐分析等，让机器能够“听懂”并“说出”人类的语言。 图像与视频处理： 图像增强、去噪、边缘检测、目标识别、视频压缩、医学影像分析等，极大地提升了我们对视觉信息的获取和理解能力。 生物医学工程： 心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、核磁共振成像 (MRI) 等医学信号的分析与处理，为疾病诊断和治疗提供了重要依据。 控制系统： 传感器信号的处理、反馈控制器的设计，是实现自动化和智能化控制的关键。 地球物理与遥感： 地震波信号的分析、卫星图像的处理，帮助我们认识地球，监测环境变化。 金融工程： 金融时间序列的分析与预测，利用信号处理技术揭示市场规律。 八、 结语：探索无止境的信号世界 《信号的奥秘：理论、方法与应用》仅仅是开启信号处理浩瀚海洋的钥匙。本书所介绍的理论和方法，是更深层次研究的基础。信号处理领域仍在不断发展，新的技术和应用层出不穷。我们鼓励读者在掌握本书内容的基础上，继续探索更前沿的课题，例如自适应信号处理、小波分析、盲信号分离、机器学习在信号处理中的应用等。 希望本书能够激发您对信号处理的浓厚兴趣，并为您在学术研究或工程实践的道路上提供坚实的支撑。信号的奥秘无穷无尽，等待着您去发掘与解读。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数字信号处理-(第2版)》的时候，我本来是抱着学习最新理论知识、掌握先进算法的期待。毕竟，数字信号处理在现代科技中扮演着越来越重要的角色，从通信、音频、图像到医疗，几乎无处不在。我所在的行业正大力推行数字化转型，对这方面的技术人才需求很大，所以这本新版书籍的出现，在我看来是及时雨。我翻阅了目录，看到了一些我熟悉的经典章节，比如傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等，这些都是DSP的基石，我希望在这一版中能看到更深入、更直观的讲解，尤其是在实际应用方面，比如如何将这些理论快速地转化为实际的工程解决方案。我尤其关注的是书中对高级主题的处理，比如自适应滤波、小波分析，以及在机器学习和深度学习中的应用。这些领域发展迅猛，如果书中能提供一些前沿的研究动态和案例分析，那就太棒了。我希望作者能够用清晰的语言、生动的例子来阐释复杂的概念，避免过于枯燥的数学推导，让读者能够真正理解背后的原理，并能融会贯通，举一反三。同时，我也希望书中能够包含一些实用的编程示例，最好是结合当下流行的编程语言和工具，这样我才能更快地将其应用到我的工作实践中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书给我的第一感觉是厚重，满满的学术气息。我是一名本科生，正在学习数字信号处理这门课程，目前对这门学科的理解还处于初级阶段，所以选择一本权威、详尽的书籍来打牢基础非常重要。我了解到《数字信号处理-(第2版)》是一本经典的教材，被很多高校采用。我特别希望这本书能够帮助我构建起一个完整的知识体系。比如，我希望它能清晰地解释离散时间信号和系统的基本概念，从时域分析到频域分析的过渡是否顺畅，各种变换（如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换）的应用场景和联系是否被明确指出。对于滤波器设计这部分，我特别期待能有详细的步骤和丰富的实例，让我能够理解不同类型滤波器（如FIR、IIR）的特点、设计方法以及各自的优缺点，并能在实际中进行选择和应用。我不太喜欢那种只讲理论、不讲实践的书，希望这本书能在这个方面有所突破，能够有更多与工程实践相结合的内容，哪怕是一些简化的案例，也能帮助我更好地理解理论的价值。另外，如果书中能够配以图示和表格，将抽象的概念形象化，那将大大提升我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书主要是出于对数字信号处理领域的一份好奇心，以及希望能够系统地了解这个学科的全貌。我虽然不是直接从事相关技术工作的，但我的工作会间接接触到一些与信号处理相关的产品和应用，比如音频处理软件、图像增强技术等等。我希望通过阅读这本书，能够对这些技术背后的原理有一个基本的认识，而不是仅仅停留在“会用”的层面。我更关心的是书中的逻辑结构和讲解方式。我希望它能够从最基础的概念讲起，循序渐进，难度逐步提升，而不是一开始就充斥着我无法理解的专业术语和复杂的数学公式。我希望作者能够用一种更加通俗易懂的方式来阐释那些核心的概念，比如什么是采样，什么是量化，它们为什么重要，以及它们会对信号的质量产生什么影响。我对于滤波器的工作原理也很好奇，希望书中能够用直观的比喻来解释它们是如何“过滤”掉不需要的信号成分的。如果书中能够提供一些拓展阅读的建议，或者介绍一些相关的有趣应用案例，那对我来说将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我的工作涉及到大量的模拟信号处理，但随着技术的进步，我需要逐渐转向数字信号处理领域，以适应新的技术趋势和客户需求。因此，我购买了这本《数字信号处理-(第2版)》，希望它能帮助我完成这一重要的技术转型。我特别关注书中关于模拟信号向数字信号转换的部分，比如采样定理的讲解是否清晰，量化误差是如何产生的，以及如何选择合适的采样率和量化位数来保证信号的精度。我希望书中能够详细介绍不同类型的数字滤波器（如FIR和IIR滤波器）的设计原理和设计方法，特别是如何在实际工程中权衡滤波器的性能、复杂度和计算量。此外，我还希望书中能够深入讲解一些高级的DSP技术，比如自适应滤波、多速率信号处理、以及在通信系统中的应用，因为这些技术在我的工作中会越来越重要。我希望作者能够用一种严谨而又不失易懂的方式来阐述这些内容，并提供一些实际的工程案例，让我能够更好地理解理论与实践之间的联系，并能够快速地将学到的知识应用到我的工作中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在业余时间进行一些电子制作和嵌入式系统开发的爱好者，我对数字信号处理的应用非常感兴趣。我经常会遇到需要对传感器采集到的原始数据进行处理的情况，比如去除噪声、提取特征、进行模式识别等。我希望《数字信号处理-(第2版)》这本书能够为我提供一些切实可用的方法和思路。我比较关注书中关于滤波器设计的部分，希望能学习到如何根据具体的应用需求，设计出合适的数字滤波器，以达到预期的信号处理效果。我不太擅长复杂的数学推导，所以更希望书中能够提供一些清晰的设计流程和计算公式，最好能有实际的例子，展示如何通过编程实现这些滤波器。此外，我对关于信号变换（如FFT）在实际应用中的讲解也非常期待，例如如何利用FFT来分析音频信号的频谱，或者如何用它来识别不同的信号模式。如果书中能够介绍一些常见的DSP芯片的开发流程，或者提供一些基于Arduino、Raspberry Pi等平台的DSP项目示例，那就更完美了。