具体描述
《测试信号处理技术(第2版)》是2004年出版的《测试信号处理技术》的第2版。全书基本内容仍为信号分析与处理的理论基础知识，主要包括：连续和离散时间信号的频谱分析，模拟和数字滤波器的设计原理和方法，同时介绍了随机信号分析、现代信号处理技术的基本概念和基本分析方法。《测试信号处理技术(第2版)》以连续时间信号的分析处理为基础，以数字信号处理为重点，不要求以“信号与系统”为先修课程。
《测试信号处理技术(第2版)》共分8章，包括：概论，信号分析和处理基础，离散时间序列及其z变换，离散时间信号分析，数字滤波基础，数字滤波器，随机信号分析基础，现代信号处理技术.。
《测试信号处理技术(第2版)》是“十一五”国家级规划教材，可作为测控技术与仪器、信息工程、探测制导与控制、自动化、精密仪器、电器工程和机电工程等大学本科专业的教科书，也可作为相关专业工程硕士的教材以及从事相关专业的工程技术人员学习信号分析与处理技术的参考书。
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读后感
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用户评价
我购买这本书的初衷，是希望它能为我正在研究的电磁兼容性（EMC）问题提供新的解决思路，特别是关于宽带干扰源的实时抑制技术。我期望书中能够详细阐述最新的自适应滤波算法，比如基于最小均方误差（LMMSE）准则的联合盲源分离技术，以及在非平稳干扰环境下，如何通过在线字典学习来构建最优的干扰模型。我也很期待能看到一些关于电磁波在复杂介质中传播的数值模拟方法，例如FDTD（有限差分时域法）在处理非线性材料时的精度提升策略。然而，这本书的重点似乎完全偏离了这个方向。它花费了大量篇幅去解释传统的傅里叶滤波器和窗口函数，这些都是本科阶段就已经掌握的内容。对于现代EMC测试标准的变化，以及如何利用软件定义无线电（SDR）平台来实现动态的频谱监测和干扰消除，书中也几乎没有涉及。那些关于高级优化理论，例如凸优化在滤波系数收敛速度提升上的应用，更是只字未提。这本书在工程应用层面显得非常保守和传统，对于急需解决当前高密度电子设备间串扰问题的工程师而言，它提供的工具箱显得过于陈旧，缺乏解决实际复杂问题的“利器”。
评分我对信号处理中“小样本学习”的最新进展非常关注，尤其是在雷达目标识别和高维数据降维方面的应用。我本想从这本书中找到一些关于贝叶斯非参数方法在特征提取中的创新应用，或者至少是关于流形学习算法在处理复杂背景噪声时的鲁棒性提升技巧。我希望看到作者能提出一些新的、能够有效对抗过拟合的正则化技术，或者至少是对比分析现有几种主流的迁移学习策略在特定工业场景下的性能差异。令人遗憾的是，这本书在统计学基础的讲解上显得冗长而乏味，用了很多篇幅来解释方差分析和回归模型，这些内容在任何一本基础统计学教材中都能找到，且更加清晰易懂。在涉及到现代机器学习和深度学习的章节，内容更是浅尝辄止，基本停留在定义层面，完全没有深入到算法的数学推导和性能瓶颈分析。特别是，对于当前热门的生成对抗网络（GAN）在合成复杂信号环境数据方面的潜力，书中只是一笔带过，没有给出任何有价值的实现细节或应用案例。总而言之，这本书在理论深度上未能满足我对于前沿交叉学科的探究需求，更像是一本针对非专业人士的“信号处理扫盲读物”。
评分拿到这本厚厚的书，我最大的兴趣点在于探究传感器网络中能源效率最高的路由协议设计。我一直致力于寻找如何在保证数据传输可靠性的前提下，最大化网络寿命的数学模型。我期待这本书能详细拆解分布式能量收集机制的理论基础，比如如何利用随机几何理论来精确建模节点的能量消耗与拓扑结构的关系，并提供一套可行的、可推广的优化算法框架。理想情况下，我希望能看到一些关于异构网络中跨层优化策略的深入讨论，例如如何将物理层的调制方式选择与网络层的路由决策耦合起来，以实现全局最优解。但是，通读全书后，我发现它花费了大量的篇幅去介绍传统的距离向量路由协议的变种，这些内容在早期的学术会议上就已经被反复论证过了。对于那些关注未来物联网（IoT）部署中，如何应对海量异构设备接入带来的复杂性挑战，这本书几乎没有提供任何新的思路。例如，关于基于区块链的安全认证在分布式传感器网络中的实现细节，或者利用深度强化学习来动态调整数据采样频率以节省能耗的案例分析，统统没有出现。这本书给我感觉像是在回顾历史，而非展望未来，它更像是一份详尽的协议手册，而不是一份激发创新思维的指南。
评分作为一名对生物医学信号处理抱有浓厚兴趣的研究者，我尤其关注脑电图（EEG）信号中微弱病理特征的提取与识别。我本想在这本书中找到关于高阶谱分析方法，例如双谱或三谱分析在识别非高斯、非线性脑波异常模式中的应用实例，或者关于小波包分解在多分辨率特征提取方面的最新突破。我期待能够看到如何结合深度信念网络（DBN）来构建一个高鲁棒性的癫痫发作预警模型，并对模型的特征重要性进行可解释性分析。然而，这本书给我的印象是，它将信号处理完全割裂地放在了一个纯粹的电气工程背景下进行讨论。它详尽地介绍了数字滤波器设计中的IIR和FIR的结构选择，以及采样率选择的奈奎斯特准则，这些知识点虽然是基础，但与我所关心的生物信号的内在复杂性几乎没有关联。关于生物噪声的特性化建模（如眼电、肌电的独立成分分析ICA），书中只是简单提到了ICA算法，但未深入探讨其在多通道EEG数据中的实际收敛性和抗噪能力。这本书更像是一本针对通信系统中的“确定性信号”处理指南，对于处理“随机、非线性和混沌”的生物信号数据，它提供的帮助微乎其微，缺乏对特定应用领域知识的深度融合和创新性探讨。
评分这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上银色的标题字体，给人的第一印象就是专业、严谨。我迫不及待地翻开扉页，期待能在这本书中找到关于现代通信系统中的信道编码优化策略的深入见解。我希望它能详尽地介绍最新的迭代编码技术，比如LDPC码在超高速率传输下的性能极限以及实际部署中的工程考量，最好还能配上一些最新的仿真结果和对比分析。然而，当我深入阅读后发现，内容似乎更侧重于基础的傅里叶变换在信号分析中的应用，这部分内容虽然扎实，但对于我这种已经熟练掌握了这些基本工具的研究人员来说，显得有些过于基础和重复了。我真正想看的是那些关于非线性信道下的均衡算法，比如盲反卷积方法在MIMO系统中的应用潜力，以及如何用机器学习来预测和补偿电磁干扰。这本书在这些前沿课题上的探讨明显不足，仿佛停留在十年前的技术水平，这让我略感失望。它更像是一本面向入门者的教材，而非一本能引领行业思考的进阶参考书，对于那些寻求突破性进展的读者来说，可能需要寻找其他更具针对性的文献。这本书的排版和印刷质量是无可挑剔的，纸张的触感也很好，这点值得称赞，但内容上的深度和广度，远未达到我预期的那种“尖端”水准，特别是对于那些关注量子计算对未来信号处理范式影响的章节，几乎是空白的。
评分错误太多，不忍直视
评分错误太多，不忍直视
评分傅里叶臭不要脸！
评分你大爷的 看了一晚上第二章就是晕 我艹 你怎么编书的就不能通俗易懂点 我艹当我期末复习的时候每个知识点要死命的找 整本书编下来没有一点逻辑 第二章看的我炸毛了 看了整整一天！！！还不画重点！！！！！ 萌妹子也不给课后答案 ！！！
评分你大爷的 看了一晚上第二章就是晕 我艹 你怎么编书的就不能通俗易懂点 我艹当我期末复习的时候每个知识点要死命的找 整本书编下来没有一点逻辑 第二章看的我炸毛了 看了整整一天！！！还不画重点！！！！！ 萌妹子也不给课后答案 ！！！
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