信号分析与处理 9787302255932 清华大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张贤达 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302255932

商品编码：29889618095

包装：平装

出版时间：2011-12-01

基本信息

书名：信号分析与处理

定价：35.00元

作者：张贤达

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-12-01

ISBN：9787302255932

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.581kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书将信号分析分为一阶统计分析、二阶统计分析和高阶统计分析三部分，系统介绍这三部分信号分析以及相对应的信号处理的理论、方法与应用。全书共9章，包括信号、系统和变换的基础与背景知识，信号的fourier分析与频谱估计，数字滤波器，信号检测，相关分析与时延估计，功率谱分析与经典谱估计，现代谱估计，自适应滤波器以及信号的高阶统计分析与处理等内容。
　　本书针对信号处理的主要应用和新进展，深入浅出地阐述具有代表性的信号分析与处理的理论和有关方法，并介绍了大量的例题。为了方便读者学习和加深领会书中的主要内容，每章都配有复习思考题、计算与证明题、matlab训练与计算机仿真题。
　　本书可作为信息科学与技术学科本科高年级学生和非信息类理工科研究生的教材及参考书，也可供从事信号分析和处理工作的科研技术人员自学与参考。

目录

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第1章　信号、系统与变换
　1.1　模拟信号与系统
　1.2　系统函数与本征信号
　1.3　离散信号与系统
　1.4　z变换与离散系统分类
　1.5　本课程的主要框架
　本章小结
　习题
第2章　fourier分析与频谱估计
　2.1　离散时间fourier变换(dtft)
　2.2　fourier分析
　2.3　离散fourier变换(dft)
　2.4　快速fourier变换(fft)
　2.5　卷积的快速计算
　2.6　频谱分析仪
　2.7　基于fft的频谱估计
　本章小结
　习题
　附录2afourier级数
　附录2b快速fourier变换程序
第3章　数字滤波器
　3.1　模拟低通滤波器
　3.2　数字滤波器分类
　3.3　数字滤波器的理想冲激响应
　3.4　数字滤波器的规格、设计步骤与分类
　3.5　11r数字滤波器设计
　3.6　fir数字滤波器设计
　3.7　传递函数的品质因子
　3.8　典型二阶传递函数
　本章小结
　习题
第4章　信号检测
　4.1　统计假设检验
　4.2　概率密度函数与误差函数
　4.3　检测概率与错误概率
　4.4　neyman-pearson准则
　4.5　一致大功效准则
　4.6　bayes准则
　本章小结
　习题
　附录4a随机变量
　附录4b误差函数表
第5章　相关分析与时延估计
　5.1　相关函数与协方差函数
　5.2　相关系数
　5.3　相关分析
　5.4　相关函数的快速计算
　5.5　多信道相关
　5.6　时延估计及其应用
　本章小结
　习题
第6章　功率谱分析与经典谱估计
　6.1　能量谱与功率谱
　6.2　功率谱分析
　6.3　样本功率谱
　6.4　时窗函数
　6.5　周期图方法
　6.6　blackman-151key方法
　本章小结
　习题
第7章　现代谱估计
　7.1　ar模型和ma模型
　7.2　arma模型
　7.3　arma功率谱
　7.4　arma功率谱估计器
　7.5　arma谱估计方法
　7.6　空间谱估计
　本章小结
　习题
第8章　自适应滤波
　8.1　wiener滤波器
　8.2　lms自适应滤波器
　8.3　lms滤波算法的性能评估与实现
　8.4　rls自适应滤波器
　8.5　kalman滤波器
　8.6　自适应滤波器的应用
　本章小结
　习题
第9章　高阶谱分析与估计
　9.1　高阶矩
　9.2　高阶累积量
　9.3　矩与累积量的性质
　9.4　高阶谱
　9.5　高阶谱估计
　9.6　高阶统计分析的应用
　本章小结
　习题
参考文献
索引

作者介绍

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文摘

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序言

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数字信号处理：理论、算法与应用 书籍简介 一、 引言 在现代科技飞速发展的浪潮中，信息无处不在，而信号则是承载和传递这些信息的载体。从通信系统到图像处理，从生物医学工程到金融建模，数字信号处理（DSP）技术扮演着至关重要的角色，它使得我们能够有效地获取、存储、转换和分析这些庞大的信息流。本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字信号处理知识体系，涵盖了从基础理论到高级算法，再到实际应用开发的各个方面，力求使读者能够深刻理解DSP的核心思想，并具备解决实际问题的能力。 本书不同于市面上许多侧重于理论推导而忽视实践的教材，也不同于只介绍工具使用而缺乏原理讲解的参考书。我们致力于在理论的严谨性与应用的实用性之间找到最佳平衡点，通过清晰的讲解、丰富的示例和循序渐进的难度设置，帮助读者构建坚实的DSP基础，并能将其融会贯通，灵活应用于各种工程和科研场景。 二、 内容概述 本书的内容组织以逻辑清晰、循序渐进为原则，从最基本的概念入手，逐步深入到复杂的高级主题。 第一部分：基础理论与预备知识 第一章：信号与系统的基本概念 本章将从最基础的层面出发，介绍信号的定义、分类（连续时间信号、离散时间信号、周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等）以及系统的基本性质（线性、时不变、因果性、稳定性）。 我们将重点讲解卷积的概念，这是理解线性时不变系统（LTI系统）响应的关键。通过图示和具体的例子，使读者透彻理解卷积的运算过程及其物理意义。 此外，还将引入傅里叶级数和傅里叶变换，作为分析信号频谱特性的核心工具。傅里叶变换的定义、性质以及在信号分析中的应用将被详细阐述，为后续章节打下坚实的基础。 重点强调： 强调连续信号和离散信号的区别以及它们之间的采样关系。 第二章：离散时间信号与系统 在掌握了连续信号与系统的基础后，本章将聚焦于离散时间信号（DTS）和离散时间系统（DTS）。 我们将深入探讨离散傅里叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT），这是DSP中最核心的变换之一。DFT的定义、性质以及其在频谱分析中的巨大作用将被详细讲解。 Z变换是分析和设计离散时间系统的强大工具。本章将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）、性质以及逆Z变换的求解方法。通过Z变换，我们可以更方便地分析系统的稳定性、因果性以及频率响应。 重点强调： Z变换与LTI系统的传递函数之间的紧密联系，以及ROC如何决定系统的因果性和稳定性。 第二部分：核心算法与技术 第三章：采样定理与重构 采样是连接连续世界和离散世界的重要桥梁。本章将详尽阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释为什么采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能避免混叠。 我们将深入讨论采样过程中的各种非理想因素，如采样脉冲的宽度、采样点的抖动等，以及它们对信号重构的影响。 信号重构是采样过程的逆过程，目的是从离散样本中恢复原始连续信号。本章将介绍不同的信号重构方法，包括理想低通滤波器重构、 sinc 函数插值等，并分析它们的优缺点。 重点强调： 混叠现象的发生机理及其危害，以及如何通过选择合适的采样率来避免。 第四章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器因其零相位响应或线性相位响应的特性，在许多应用中具有不可替代的优势。本章将深入探讨FIR滤波器的结构、特性和设计方法。 我们将介绍几种经典的FIR滤波器设计方法，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。每种方法都将通过具体的算例进行讲解，并分析其设计出的滤波器的幅频响应和相频响应特点。 此外，还将介绍一些更高级的设计算法，如Parks-McClellan算法（最优化设计），它能够根据给定的技术指标（如通带纹波、阻带衰减等）设计出最优的FIR滤波器。 重点强调： 窗函数选择对滤波器性能的影响，以及如何根据实际需求选择合适的窗函数。 第五章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器通常具有更低的阶数即可达到与FIR滤波器相同的性能，因此在计算资源受限的应用中更受欢迎。本章将详细介绍IIR滤波器的设计。 本章将首先介绍IIR滤波器的基本结构，并分析其与FIR滤波器的区别。 我们将重点讲解几种常用的IIR滤波器设计方法，包括双线性变换法（从模拟滤波器原型到数字滤波器）和脉冲不变法。这些方法允许我们将成熟的模拟滤波器设计理论迁移到数字领域。 此外，还将介绍Butterworth、Chebyshev（Type I/II）和Elliptic等经典的模拟滤波器原型，以及如何利用它们设计出高性能的IIR数字滤波器。 重点强调： IIR滤波器的稳定性问题，以及如何通过Z平面上的极点位置来判断稳定性。 第六章：离散傅里叶变换（DFT）的快速算法——FFT 直接计算DFT的复杂度是O(N^2)，当N较大时，计算量巨大。快速傅里叶变换（FFT）算法能够将DFT的计算复杂度降低到O(N log N)，是DSP领域最重要的算法之一。 本章将深入剖析FFT算法的原理，重点介绍Cooley-Tukey算法，包括按时间抽取（DIT）和按频率抽取（DIF）两种基本形式。我们将通过分解思想，展示如何将一个N点的DFT分解为多个更小的DFT。 此外，还将讨论FFT在实际应用中的各种技巧和优化，例如混合基FFT、选择性FFT等。 重点强调： FFT算法的蝶形运算结构，以及如何通过位反转等操作来简化计算。 第七章：随机信号与功率谱估计 许多实际信号并非确定性的，而是具有随机性的。本章将介绍随机信号的统计特性，包括均值、方差、自相关函数和功率谱密度（PSD）。 我们将阐述自相关函数与功率谱密度之间的Wiener-Khinchin定理，揭示它们之间的深刻联系。 对于无法精确知道信号模型的情况，需要进行功率谱估计。本章将介绍几种经典的谱估计方法，包括基于周期图法（直接法）和基于模型法（如AR模型、MA模型、ARMA模型）。 重点强调： 功率谱密度如何反映信号的功率分布在不同频率上的情况。 第三部分：高级主题与应用 第八章：多速率信号处理 在许多信号处理系统中，需要处理不同采样率的信号。多速率信号处理就是研究如何在不同速率之间进行信号的转换和处理。 本章将详细介绍信号的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）原理。抽取是将信号的采样率降低，插值则是提高采样率。 我们将讲解如何设计高效的抽取器和插值器，以及它们在抗混叠滤波和信号放大等方面的应用。 此外，还将介绍多带滤波器组（Filter Banks）的概念，以及它们在音频压缩（如MP3）和图像处理中的应用。 重点强调： 抽取和插值过程中可能出现的频谱失真，以及如何通过设计合适的滤波器来避免。 第九章：自适应信号处理 自适应信号处理是指系统能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳性能。这在噪声消除、均衡和预测等领域至关重要。 本章将重点介绍两种经典的自适应滤波器算法：最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。我们将详细分析它们的收敛性、收敛速度和计算复杂度。 自适应信号处理在回声消除、噪声抑制（如语音增强）和信道均衡等实际场景中的应用将得到详细的阐述。 重点强调： 自适应滤波器与固定滤波器在适应性上的根本区别。 第十章：数字信号处理在通信系统中的应用 本章将集中讨论DSP在现代通信系统中的关键应用，包括调制与解调、信道编码与解码、以及多址接入技术。 我们将介绍数字调制的几种常见方式，如ASK、FSK、PSK、QAM等，并讨论它们的性能和优缺点。 信道编码是为了提高信号在传输过程中的抗干扰能力。本章将介绍一些基本的纠错码，如海明码、卷积码等。 多址接入技术（如FDMA、TDMA、CDMA）是允许多个用户共享同一通信资源的基础。 重点强调： DSP在实现高效、可靠通信中的核心作用。 第十一章：数字信号处理在图像与视频处理中的应用 图像和视频是信息的重要载体，DSP技术在它们的获取、存储、传输和分析中发挥着不可或缺的作用。 本章将介绍图像的采样、量化和编码过程。我们将讨论常见的图像压缩标准，如JPEG。 此外，还将涉及图像的增强（如对比度调整、去噪）、图像的复原（如去模糊）以及图像的特征提取等。 视频处理的基本概念，如帧、场，以及视频压缩技术（如MPEG）也将被简要介绍。 重点强调： 图像处理与一维信号处理在基本原理上的相似性，但涉及二维或三维数据。 第十二章：数字信号处理在其他领域的应用 除了通信和图像处理，DSP技术还广泛应用于众多其他领域。本章将概述其中一些重要的应用方向。 例如，在生物医学工程中，DSP用于ECG、EEG信号的分析，以及医学图像的重构。 在音频处理中，DSP是实现各种音效（如混响、均衡）、音频压缩（如MP3）的关键。 在控制系统中，DSP用于实现精确的控制算法。 在金融领域，DSP也用于时间序列分析和模式识别。 重点强调： DSP技术的通用性和跨学科应用潜力。 三、 学习目标与读者对象 本书的目标读者包括但不限于： 高等院校的电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生和研究生。 从事数字信号处理、通信、嵌入式系统、图像处理等领域的工程技术人员。 对数字信号处理技术感兴趣的科研人员和爱好者。 通过学习本书，读者将能够： 掌握数字信号处理的基本理论和核心概念。 理解并能够应用各种重要的DSP算法，如FFT、滤波器设计等。 了解DSP在实际工程应用中的典型案例。 为进一步深入研究DSP的特定分支奠定坚实的基础。 四、 学习方法建议 为了更好地掌握本书内容，建议读者： 认真理解每个章节的概念和理论推导，不要求死记硬背。 积极动手实践，利用MATLAB、Python等工具进行仿真和编程练习。 关注书中的示例和习题，它们是检验学习效果的重要手段。 如果可能，尝试将所学知识应用于实际项目或解决具体问题。 五、 结语 数字信号处理是一门充满活力且应用广泛的学科。本书希望能够为读者打开一扇通往DSP精彩世界的大门，激发大家深入探索的兴趣。我们相信，通过系统地学习和实践，读者一定能够掌握这门强大的技术，并在各自的领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科学研究充满热情的学生，我一直认为，数学是描述自然界规律的语言，而信号分析与处理，正是运用这门语言来解读信息世界的一门精妙学科。这本书《信号分析与处理》的出版，恰恰是我期待已久的一本能够帮助我深入理解这门语言的权威著作。我期望书中能够详尽地阐述各种信号的分类和特性，从连续到离散，从确定性到随机性，为我构建一个完整的信号认知框架。我尤其对书中关于傅里叶级数和傅里叶变换的讲解抱有高度期待，希望能从中领略到如何将复杂的信号分解为简单的正弦和余弦分量，从而揭示其内在的周期性和频率信息。此外，我也期待书中能够深入探讨脉冲响应、卷积、以及各种线性时不变系统（LTI）的性质，理解它们在信号传输和滤波中的作用。这本书不仅仅是提供理论公式，更重要的是，我希望它能够启发我的研究思维，让我能够运用信号分析的工具，去探索和理解更深层次的科学问题，例如在物理学、天文学、甚至社会科学领域中，信号处理是如何被用作分析和揭示现象的强大武器，从而在我的科研道路上不断前行，发现更多的未知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据挖掘和机器学习领域充满好奇的学生，一直以来，我都深信信号分析与处理是理解和处理海量数据的关键。在我看来，无论是时间序列数据、图像数据、还是文本数据，都可以被看作不同维度上的信号。如何从这些信号中提取有用的特征，如何去除噪声，如何找到隐藏的模式，都离不开信号处理的理论和技术。这本书《信号分析与处理》的出版，让我看到了系统性学习这些必备技能的绝佳机会。我期待书中能够详细讲解如何对不同类型的数据进行预处理，例如如何利用滤波技术来平滑时间序列数据，如何通过降维技术来处理高维数据。我特别对书中关于特征提取的内容充满兴趣，例如如何利用傅里叶变换、小波变换等工具从信号中提取周期性、局部性等信息，这些信息在构建机器学习模型时至关重要。此外，我也期待书中能够涉及一些随机信号分析的内容，因为现实世界中的很多数据都带有随机性，理解如何处理这些随机信号，对于提高模型的鲁棒性和泛化能力非常有帮助。这本书不仅仅是提供技术工具，我更希望它能够启发我对数据问题的分析思路，让我能够理解在面对不同的数据挖掘和机器学习任务时，如何选择合适的信号处理方法，从而更有效地从数据中挖掘出有价值的知识和洞察，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在电子工程领域摸爬滚打多年的工程师，我深知扎实的理论功底对于解决复杂工程问题的至关重要性。信号分析与处理，这门学科贯穿了我们工作中的绝大多数环节，从最初的设计验证，到后期的故障排查，都离不开对信号特性的深刻理解。市面上关于这个主题的书籍不在少数，但真正能够兼顾理论深度与工程实用性的却不多见。当我看到清华大学出版社推出的这本《信号分析与处理》，心中便燃起了浓厚的兴趣。这本书的出版，恰恰填补了我近年来在寻找一本高质量、系统性强、且贴近实际应用的信号处理教材时的空白。我预想，这本书不仅仅会介绍那些经典的分析方法，更可能在理解这些方法背后的物理意义和工程约束方面有所建树。例如，在采样定理的阐述中，它能否深入剖析不同采样率对信号重构的影响，以及在实际系统中如何权衡采样率、滤波器设计和计算复杂度？又如，在滤波器设计章节，我希望能看到不仅仅是多种滤波器的数学模型，更能理解它们各自的优缺点，以及在特定噪声环境下如何选择最合适的滤波器类型。这种深度和广度的结合，对于我们这些需要将理论知识转化为实际解决方案的工程师来说，无疑是极其宝贵的。我期待这本书能够成为我案头常备的参考资料，在每一个遇到信号处理难题的时刻，都能从中找到启迪和方向，帮助我更高效、更准确地完成我的工程任务。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在学习自动化控制专业的学生，我坚信信号分析与处理是实现精确控制和系统稳定运行的基石。在自动化系统中，传感器采集到的物理信号需要被准确地理解和处理，才能转化为控制器的输入，并最终驱动执行机构完成预定任务。这本书《信号分析与处理》的出现，为我系统性地学习这一关键领域提供了宝贵的机会。我期望书中能够深入讲解信号在时域和频域的各种变换，例如拉普拉斯变换在连续时间系统分析中的重要性，以及Z变换在离散时间系统分析中的应用。我特别关注书中关于系统建模和分析的部分，例如如何利用传递函数来描述系统的动态特性，以及如何通过根轨迹、Bode图等工具来分析系统的稳定性。在实际的控制应用中，滤波器设计也至关重要，我希望书中能够详细介绍各种滤波器（低通、高通、带通、带阻）的设计原理和在抑制噪声、增强信号方面的作用。这本书不仅仅是提供抽象的理论，我更希望它能够帮助我理解这些理论在实际自动化系统设计中的应用，让我能够构建更稳定、更精确的控制系统，从而在未来的工程实践中解决更复杂的控制问题，为实现智能制造和工业自动化贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对声音的传播和处理充满好奇，从音乐的录制、混音，到语音识别、声纹鉴定，这一切都离不开信号处理的原理。这本书《信号分析与处理》的出现，让我看到了一个更系统、更深入了解这些现象的机会。我设想，书中关于信号时域和频域特性的讲解，定会为我揭示声音是如何在不同域中展现其丰富信息的。例如，傅里叶变换如何将一段声音分解成不同频率的成分，从而帮助我们理解音色的差异；短时傅里叶变换又如何让我们在时间维度上追踪这些频率成分的变化，从而捕捉到声音的动态特征。我特别希望能看到关于滤波在音频处理中的实际应用，比如如何设计一个滤波器来去除背景噪音，又或者如何通过滤波器来增强人声的清晰度。另外，书中关于随机信号分析的部分，也让我充满了遐想。生活中很多声音都是随机的，比如环境噪音，了解如何分析和处理这些随机信号，对于提升音频质量，甚至开发更智能的语音助手，都具有重要的意义。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇窗，透过它，我可以看到声音背后隐藏的数学逻辑和工程智慧，让我能够以一种全新的视角去欣赏和理解我所热爱的一切声音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，虽然我日常的工作主要集中在代码的编写和系统的架构，但我始终对底层技术，尤其是信号处理在其中扮演的角色抱有浓厚的兴趣。在很多领域，例如音频处理、视频编解码、甚至一些机器学习算法的特征提取，都离不开对信号的深入理解。我一直认为，要写出更高效、更优化的代码，理解其背后处理的数据的本质是必不可少的。这本书《信号分析与处理》，正是我渴望的那种能够提供系统性知识的读物。我希望书中能够清晰地讲解数字信号处理的基本概念，例如采样定理、量化误差、以及各种滤波器（FIR、IIR）的设计思路和实现方法。我更期待能够看到这些理论是如何转化为实际的算法和数据结构，如何在软件层面进行高效的实现。例如，FFT算法在音频和视频处理中的应用，以及如何通过优化算法来提高处理速度。这本书不仅仅是提供理论知识，更重要的是，我期望它能够帮助我理解这些理论在实际软件开发中的落地，让我能够从更深层次理解我所开发的应用，从而写出更具鲁棒性和效率的代码，推动我自己在技术道路上的不断进步。

评分☆☆☆☆☆

收到，作为读者的我，将为您创作10段风格迥异、内容充实的图书评价，每段不少于300字，且完全围绕“信号分析与处理”这一图书主题展开，绝不包含书中具体内容。 刚拿到这本《信号分析与处理》，翻开扉页，那熟悉的清华大学出版社的标志就带来一股严谨专业的亲切感，仿佛回到了那个埋头苦读的青葱岁月。我一直觉得，信号这个领域，既是工程的基石，又是理解信息世界一把不可或缺的钥匙。它的应用无处不在，从我们手机里传递的声音、图像，到医学影像的分析，再到航空航天领域的精妙控制，无一不渗透着信号分析的智慧。这本书的出现，我期待它能像一位经验丰富的向导，引领我深入探索信号的本质，了解那些看似抽象的数学工具是如何在实际中发挥巨大作用的。我特别好奇，它会如何梳理从时域到频域的转变， Fourier变换、拉普拉斯变换这些经典工具的讲解是否清晰易懂，能否帮助我真正掌握其精髓，而不是停留在公式的表面。数字信号处理的部分更是我关注的重点，滤波器设计、采样定理、FFT算法等等，这些都是实际工程中必须掌握的核心技能。希望这本书能够提供扎实的理论基础，更重要的是，能够启发我对实际问题的分析思路，让我能够根据不同的应用场景，灵活运用所学的理论知识，解决实际问题。拿到这本书，我仿佛看到了一片更广阔的知识海洋，里面充满了等待我去发现的宝藏，它不仅仅是一本书，更像是一张通往信号处理领域深处的海图，指引着我前进的方向，让我对接下来的学习充满了期待和动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，信号分析与处理无疑是我学习生涯中至关重要的一环。我一直认为，信号是信息传递的载体，而对信号的精确分析和高效处理，是构建稳定、可靠通信系统的基石。清华大学出版社出版的这本《信号分析与处理》，让我对系统性地掌握这门学科充满了信心。我期望书中能够详细阐述信号的各种特性，包括其在时域和频域的表示方法，以及各种变换（如傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换）的核心概念和应用。在数字信号处理方面，我尤其关注关于采样、量化、编码等基础知识的讲解，以及各种滤波器（FIR、IIR）的设计原理和性能评估。这些知识不仅是理解通信系统中数字信号处理模块的基础，更是未来进行通信系统设计和优化的关键。我希望这本书能够提供丰富的理论推导和清晰的图示，帮助我们理解抽象的数学公式背后所蕴含的物理意义。同时，我也期待书中能够结合一些实际的通信系统案例，比如调制解调、信道编码等，来展示信号分析与处理技术在通信工程中的实际应用，从而加深我们对理论知识的理解和掌握，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

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作为一名对生物医学工程领域充满热情的学生，我深知信号分析与处理在医学影像、生理信号监测等方面的关键作用。我一直认为，人体本身就是一个极其复杂的信号产生系统，从心电图、脑电图的微弱波动，到医学影像中的各种组织信号，都蕴含着重要的健康信息。这本书《信号分析与处理》的出版，让我看到了系统掌握这些技术的绝佳机会。我期待书中能够详细讲解如何对生理信号进行时域和频域分析，例如如何通过傅里叶变换来分析脑电信号的特定频率成分，以及如何利用滤波技术来去除心电图中的噪声干扰。在医学影像方面，我也对书中关于二维信号处理的内容充满了好奇，例如如何利用傅里叶变换来理解X射线、CT、MRI等影像信号的形成原理，以及如何通过图像处理技术来增强病灶的可见性，辅助医生进行诊断。这本书不仅仅是提供技术工具，更重要的是，我期望它能够启发我对医学信号的理解，让我能够从信号的角度去认识和分析人体的生理状态，为未来的医学研究和临床应用提供更强大的技术支持和理论基础，让我能够更有效地为人类健康贡献自己的力量。

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我是一名对图像处理领域充满热情的研究生，深信信号分析与处理是图像理解和操作的核心。在我看来，一张图片，本质上就是二维信号，它的每一个像素点都携带着空间信息，而这些信息的提取、增强、识别，都离不开信号处理的强大工具。这本书《信号分析与处理》的出版，让我看到了系统学习和深化这方面知识的绝佳机会。我期待书中能够深入探讨二维信号的特点，以及傅里叶变换在图像处理中的应用，例如如何通过频域分析来理解图像的纹理和细节。同时，我也对书中关于图像滤波的部分非常感兴趣，例如如何利用卷积核进行图像的平滑、锐化、边缘检测等操作，这些都是图像预处理和特征提取的关键步骤。此外，我对小波变换在图像压缩和降噪方面的应用也充满期待，它能够提供多分辨率的分析，在保留图像重要信息的同时，有效地去除噪声。这本书不仅仅是理论的堆砌，我更希望它能够启发我对图像问题的分析思路，让我能够理解在面对不同的图像任务时，如何选择合适的信号处理技术，从而实现对图像的精准操作和深度理解，为我的研究提供坚实的理论支撑和创新的灵感。