书籍介绍
翻开这本书的读者，几乎不约而同地被同一件事打动：它把数学从主角的位置挪到了幕后。市面上多数DSP教材以公式推导为骨架，读者困在矩阵与级数里，反而看不见信号处理真正想解决的问题。这本书反其道而行，用向量这一直观工具作为主线，让频谱分析、数字滤波等核心概念“先被理解，再被计算”。读者反馈中反复出现的关键词是“少些公式、多些理解”“数学只是工具不是本质”。它尤其擅长处理那些让人云里雾里的边界问题：窗函数为何“能量逃逸”、采样频率如何在精度与成本间折衷、采样定理与量化噪声究竟谁优先。当然，也有读者坦言翻到DFT的“数学漩涡”便难以为继——这恰是它的诚实之处：它负责打通直觉，而非替你完成全部推导。适合那些被公式劝退、却想真正搞懂“信号到底被做了什么”的初学者与工程师。
AI导读
核心看点
- 摒弃复杂公式，用向量直观解释DSP核心概念
- 紧扣频谱分析与数字滤波两大中心展开论述
- 结合大量实例图片，提供全新的理解思路
读者共识
- 少公式多理解，真正做到了深入浅出
- 概念阐释平易生动，可读性极佳
- 帮助建立宏观认识，是难得的佳作
精彩摘录
- "在影响采样率选择的上述3个主要因素中，采样定理的限制是最重要的，也是最根本的。只能在充分考虑不混叠的情况下折衷考虑量化误差和传输速率的要求。在满足采样定理的情况下，如果系统的主要矛盾是量化噪声，那么采样频率尽可能高一些；如果主要矛盾是硬件的开销，那么采样频率尽可能低一些，这与具体的应用背景有关。比如应用于航天的数字信号处理系统，硬件的成本显然不是主要考虑的事项，最重要的是处理的精度，这时采样频率自然应该高一些。而对于消费电子如手机中的数字信号处理系统，由于商业竞争太激烈，成本是一个最为关键的因素，显然这时的采样频率要尽可能低。一般情况下，采样频率按3fc≥fs≥2.4fc这个准则选取。"
- "输入的数字信号，先通过阶梯重构器，也即是信号保持电路，将数字信号在当前时刻的样本值保持到下一个时刻。也就是说，经过保持电路之后，两个离散时刻之间的空隙被填满了，填充的数值是当前的样本值。从时域的角度看，填平空隙后的信号比采样信号更光滑了；从频域的角度看，采样信号中频率较高的部分被滤掉了。"
- "卷积是描述信号与系统相互作用的最基本的方式。信号与系统的相互作用，实际上也司以理解为系统的输入与输出之间的关系。用系统的单位冲激响应可以描述系统的输入/输出关系；用差分方程也可以描述系统的输入/输出关系。从这个意义上说，在第3章就已经接触到卷积的概念了。但在第3章中的重点在于分析系统本身的特点，对信号与系统的相互作用探讨还不多。本节主要讨论卷积这种基本的运算，包括数学定义、物理解释、边界效应、系统互联、频域特征等。"
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用户评论
注重原理而不是公式推导，比较容易理解。提供了matlab的例程演示
深入浅出！
很形象，给过不少想不到的讲法
对我来说太多数学了。
写的浅显易懂，适合入门
9.8分还是保守了，10分他值得
看完我也不由得感叹一句，真是本弱智friendly的好书！写得太好了，好到想给作者打钱。前面特别清晰，一些特别模糊的点也有讲到，后面到了DFT的数学漩涡我就不行了，但整体上对于这门课的宏观认识终于有了，感谢作者！ @2019-11-23 14:51:05
简单通俗，作者用心了，读过最好的信号处理教程
好书，但是没看完
太好了，可以看下去，省去复杂唬人的东西，突出概念原理的平易阐释
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