具体描述
《数字信号处理:使用MATLAB》系Brooks/Cole出版公司（Thomson Learning出版集团的下属子公司）2000年推出的BookWare系列丛书（BookWare Companion SeriesTM）之一种。该书提供了利用MATLAB的普及型学生版本在计算机上解决“数字信号处理”这门课程中涉及到的基本问题的分析思路、方法、MATLAB脚本和大量的例题，以及供学生自主学习研讨的习题。全书内容分为10章，前8章为基本内容，分别是：离散时间信号与系统、离散时间傅里叶分析、Z变换、离散傅里叶变换、数字滤波器结构及滤波设计等。最后两章着眼在应用，并有10多个大型作业。
《数字信号处理:使用MATLAB》适合于一切从事数字信号处理课程教学、学习和实际工作的教师，以及学生和工程技术人员参考使用。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
初拿到这本《数字信号处理》时，我最先注意到的是它的装帧，沉甸甸的书本，拿在手里很有质感，书页的材质也很好，翻阅起来毫不费力，而且印刷的质量非常高，即使是图表也非常清晰。我一直对“信号”这个概念在现代科技中的应用感到好奇，尤其是在通信领域。这本书的标题立刻勾起了我的兴趣，我非常想了解，在无线通信中，我们发送的信号是如何被处理的？比如，信号的调制解调技术，是如何将信息嵌入到载波中，又如何从载波中提取信息？书中是否会详细讲解傅里叶变换在信号分析中的应用，以及它如何帮助我们理解信号的频率成分？我特别期待能够深入了解图像处理中的一些基础技术，例如边缘检测、图像增强，甚至是初步的图像识别。毕竟，现在人工智能的兴起，很大程度上都离不开对图像信号的处理。这本书是否会介绍卷积的概念，以及它在图像滤波中的重要性？我更希望能够看到一些关于通信系统中的信号传播模型，比如信道衰减、噪声干扰等，以及如何通过信号处理技术来克服这些问题。书中是否会提及一些经典的信号处理算法，例如FIR滤波器和IIR滤波器的设计原理和区别？我个人还对生物医学信号处理比较感兴趣，比如心电图、脑电图等，它们是如何被采集和分析的？希望这本书能够触及到这些领域，让我对数字信号处理在更广泛的学科中的应用有一个初步的认识。
评分我的职业领域与数据分析紧密相关，因此“数字信号处理”这个书名立刻引起了我的注意。拿到这本书，第一印象是它的装帧设计，简洁大气，色彩搭配也很专业，予人一种值得信赖的感觉。书页的质感很好，翻阅起来顺滑，印刷清晰，字号大小适中，阅读体验相当不错。我尤其关心如何从海量数据中提取有价值的信息，而信号处理无疑是实现这一目标的关键技术。我非常想知道，书中是如何解释“信号”这个概念在不同领域的具体体现，例如时间序列数据、传感器数据，甚至是财务报表数据。我期待这本书能够详细阐述如何利用各种数学工具和算法来分析和解释这些数据。例如，在时间序列分析中，如何识别趋势、周期和异常点？书中是否会介绍一些常用的时间序列分解方法，以及它们在经济预测或股票市场分析中的应用？我也对信号的时频分析技术很感兴趣，特别是如何同时观察信号在时间和频率上的变化。比如，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）的原理和应用场景。我希望这本书能够提供一些实用的数据处理技巧，帮助我更好地理解和处理我工作中遇到的各种数据。此外，我对于如何对信号进行滤波和降噪也颇感兴趣，例如如何去除传感器数据中的高频噪声，以获得更平滑的趋势线。
评分这本书的书名《数字信号处理》就足够吸引我了，因为我一直对人工智能的底层技术非常感兴趣，而信号处理无疑是其中的关键一环。拿到书后，首先映入眼帘的是封面设计，简洁而富有现代感，采用了深邃的蓝色调，配上银色字体，整体感觉非常专业。翻开书页，纸张的触感细腻，印刷清晰，字迹的排版也十分舒适，即使长时间阅读也不会感到眼疲劳。我个人一直对机器学习和深度学习中的一些核心概念感到好奇，特别是它们是如何理解和处理我们输入的数据的。这本书是否会详细讲解数据预处理的过程，比如噪声去除、特征提取等，这些对于后续的模型训练至关重要。我非常想知道，在计算机视觉领域，我们看到的图像信号是如何被分解、分析和识别的。书中是否会介绍一些关于图像变换的技术，例如小波变换，以及它在图像压缩和去噪中的作用？我也很想了解，在自然语言处理中，我们听到的和读到的语言信号是如何被转化为计算机可以理解的数字形式的，这背后涉及哪些关键的信号处理技术？比如，语音信号的特征提取，如MFCCs，以及文本信号的表示方法，如词嵌入。我希望这本书能够为我揭示这些“黑箱”背后的原理，让我对人工智能的感知和理解能力有一个更深刻的认识。这本书的厚度看起来相当可观，不知道是否会涉及到一些关于信号的时域和频域分析方法，以及它们在不同应用场景下的重要性。
评分这本书的封面设计很简洁，纯粹的蓝色背景搭配白色的书名，给人一种沉静而深邃的感觉。书的整体手感也很不错，纸张的质量很好，印刷清晰，字迹工整，阅读起来非常舒服。我从事的工作需要处理大量关于物理测量的数据，因此对“数字信号处理”这个概念非常感兴趣。我一直想深入了解，我们通过各种传感器采集到的原始数据，究竟是如何被转化为可理解的信息的。书中是否会详细讲解采样和量化的原理，以及它们对测量精度和数据质量的影响？我非常期待能在这本书里找到关于如何从复杂的测量信号中提取有用信息的方法。例如，在振动分析领域，如何通过信号处理技术识别设备的故障模式？书中是否会介绍一些用于频谱分析的技术，例如快速傅里叶变换（FFT），以及它在识别周期性振动或共振频率中的应用？我还对数字滤波器的设计和应用很感兴趣，例如如何设计一个低通滤波器来去除测量中的高频噪声，或者一个带通滤波器来聚焦于特定的频率成分。这本书的篇幅看起来很充实，我希望它能够提供一些关于信号的时域和频域分析方法，以及如何将这些理论知识应用于实际的工程问题中。例如，如何利用信号处理技术来优化控制系统的性能，或者提高传感器的灵敏度和准确性。
评分这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配银色的文字，给人一种科技感和专业感。拿到手里，纸张的触感也很棒，不是那种粗糙的影印纸，而是比较细腻，印刷清晰，字迹大小适中，阅读起来不会感到疲惫。我一直对声音的产生和处理很感兴趣，尤其是音乐是如何被记录、传播和再现的，所以这本书的标题立刻吸引了我。我期待能在这本书里找到关于音频技术，比如降噪、混响、采样率对音质的影响，甚至是一些更深层次的音乐合成原理。是否会涉及到麦克风的工作原理，以及不同类型的麦克风在录音中的作用？我很想知道书中是如何解释声音信号的数字化过程，是将连续的声波转化为一系列离散的数据，这个过程中的关键技术是什么？例如，量化误差和采样定理的意义，它们如何影响最终的音质？我希望这本书能够从基础概念讲起，逐步深入，让像我这样对DSP初涉的读者也能理解。更希望能看到一些实际应用案例，比如手机里的语音助手是如何识别我的声音的，或者是在线音乐播放器是如何保证流畅且高品质的播放体验的。这本书的篇幅看起来很扎实，不知道是否会包含一些关于音频编码格式的介绍，比如MP3、AAC等等，它们是如何在保证音质的同时压缩文件大小的？或者关于音频特效的实现，例如回声、延迟、均衡器等等，它们是如何通过数字信号处理技术实现的？
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有