統計信號處理基礎――估計與檢測理論（捲I、捲II閤集） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Steven M.Kay（S.M.凱） 著，羅鵬飛，張文明 譯

圖書標籤:

• 統計信號處理
• 信號估計
• 信號檢測
• 隨機過程
• 通信原理
• 信息論
• 概率論
• 數學模型
• 工程數學
• 高等教育

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121234484

版次：1

商品編碼：11496261

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·信息與通信技術

開本：其他

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠版紙

頁數：748

正文語種：中文

內容簡介

本書是一部經典的有關統計信號處理的權*著作。全書分為兩捲，分彆講解瞭統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。捲I詳細介紹瞭經典估計理論和貝葉斯估計，總結瞭各種估計方法，考慮瞭維納濾波和卡爾曼濾波，並介紹瞭對復數據和參數的估計方法。捲II全麵介紹瞭計算機上實現的*佳檢測算法，並且重點介紹瞭現實中的信號處理應用，包括現代語音、通信技術以及傳統的聲納/雷達係統。本捲從檢測的基礎理論開始，復習瞭高斯，c2、F、瑞利及萊斯概率密度；講解瞭高斯隨機變量的二次型，以及漸近高斯概率密度和濛特卡洛性能評估。

作者簡介

羅鵬飛，教授，國防科技大學電子科學與工程學院教授,隨機信號分析與處理課程負責人。張文明，副教授，國防科技大學電子科學與工程學院副教授,隨機信號分析與處理課程主講教師。

目錄

捲I：統計信號處理基礎――估計理論
第1章 引言
1．1 信號處理中的估計
1．2 估計的數學問題
1．3 估計量性能評估
1．4 幾點說明
參考文獻
習題
第2章 最小方差無偏估計
2．1 引言
2．2 小結
2．3 無偏估計量
2．4 最小方差準則
2．5 最小方差無偏估計的存在性
2．6 求最小方差無偏估計量
2．7 擴展到矢量參數
參考文獻
習題
第3章 Cramer?Rao下限
3．1 引言
3．2 小結
3．3 估計量精度考慮
3．4 Cramer?Rao下限
3．5 高斯白噪聲中信號的一般CRLB
3．6 參數的變換
3．7 擴展到矢量參數
3．8 矢量參數變換的CRLB
3．9 一般高斯情況的CRLB
3．10 WSS高斯隨機過程的漸近CRLB
3．11 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄3A 標量參數CRLB的推導
附錄3B 矢量參數CRLB的推導
附錄3C 一般高斯CRLB的推導
附錄3D 漸近CRLB的推導
第4章 綫性模型
4．1 引言
4．2 小結
4．3 定義和性質
4．4 綫性模型的例子
4．5 擴展到綫性模型
參考文獻
習題
第5章 一般最小方差無偏估計
5．1 引言
5．2 小結
5．3 充分統計量
5．4 求充分統計量
5．5 利用充分統計量求MVU估計量
5．6 擴展到矢量參數
參考文獻
習題
附錄5A Neyman?Fisher因子分解定理（標量參數）的證明
附錄5B Rao?Blackwell?Lehmann?Scheffe定理（標量參數）的證明
第6章 最佳綫性無偏估計量
6．1 引言
6．2 小結
6．3 BLUE的定義
6．4 求BLUE
6．5 擴展到矢量參數
6．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄6A 標量BLUE的推導
附錄6B 矢量BLUE的推導
第7章 最大似然估計
7．1 引言
7．2 小結
7．3 舉例
7．4 求MLE
7．5 MLE的性質
7．6 變換參數的MLE
7．7 MLE的數值確定
7．8 擴展到矢量參數
7．9 漸近MLE
7．10 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄7A 濛特卡洛方法
附錄7B 標量參數MLE的漸近PDF
附錄7C EM算法例題中條件對數似然函數的推導
第8章 最小二乘估計
8．1 引言
8．2 小結
8．3 最小二乘估計方法
8．4 綫性最小二乘估計
8．5 幾何解釋
8．6 按階遞推最小二乘估計
8．7 序貫最小二乘估計
8．8 約束最小二乘估計
8．9 非綫性最小二乘估計
8．10 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄8A 按階遞推最小二乘估計的推導
附錄8B 遞推投影矩陣的推導
附錄8C 序貫最小二乘估計的推導
第9章 矩方法
9．1 引言
9．2 小結
9．3 矩方法
9．4 擴展到矢量參數
9．5 估計量的統計評價
9．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
第10章 貝葉斯原理
10．1 引言
10．2 小結
10．3 先驗知識和估計
10．4 選擇先驗PDF
10．5 高斯PDF的特性
10．6 貝葉斯綫性模型
10．7 多餘參數
10．8 確定性參數的貝葉斯估計
參考文獻
習題
附錄10A 條件高斯PDF的推導
第11章 一般貝葉斯估計量
11．1 引言
11．2 小結
11．3 風險函數
11．4 最小均方誤差估計量
11．5 最大後驗估計量
11．6 性能描述
11．7 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄11A 連續時間係統到離散時間係統的轉換
第12章 綫性貝葉斯估計量
12．1 引言
12．2 小結
12．3 綫性MMSE估計
12．4 幾何解釋
12．5 矢量LMMSE估計量
12．6 序貫LMMSE估計
12．7 信號處理的例子-維納濾波器
參考文獻
習題
附錄12A 貝葉斯綫性模型的序貫LMMSE估計量的推導
第13章 卡爾曼濾波器
13．1 引言
13．2 小結
13．3 動態信號模型
13．4 標量卡爾曼濾波器
13．5 卡爾曼濾波器與維納濾波器的關係
13．6 矢量卡爾曼濾波器
13．7 擴展卡爾曼濾波器
13．8 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄13A 矢量卡爾曼濾波器的推導
附錄13B 擴展卡爾曼濾波器的推導
第14章 估計量總結
14．1 引言
14．2 估計方法
14．3 綫性模型
14．4 選擇一個估計量
第15章 復數據和復參數的擴展
15．1 引言
15．2 小結
15．3 復數據和復參數
15．4 復隨機變量和PDF
15．5 復WSS隨機過程
15．6 導數、梯度和最佳化
15．7 采用復數據的經典估計
15．8 貝葉斯估計
15．9 漸近復高斯PDF
15．10 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄15A 復協方差矩陣的性質的推導
附錄15B 復高斯PDF性質的推導
附錄15C CRLB和MLE公式的推導

捲II：統計信號處理基礎――檢測理論
第1章 引言
1．1 信號處理中的檢測理論
1．2 檢測問題
1．3 檢測問題的數學描述
1．4 檢測問題的內容體係
1．5 漸近的作用
1．6 對讀者的一些說明
參考文獻
習題
第2章 重要PDF的總結
2．1 引言
2．2 基本概率密度函數及其性質
2．3 高斯隨機變量的二次型
2．4 漸近高斯PDF
2．5 濛特卡洛性能評估
參考文獻
習題
附錄2A 要求的濛特卡洛實驗次數
附錄2B 正態概率紙
附錄2C 計算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序
附錄2D 計算中心化和非中心化2的右尾概率
附錄2E 濛特卡洛計算機模擬的MATLAB程序
第3章 統計判決理論I
3．1 引言
3．2 小結
3．3 Neyman?Pearson定理
3．4 接收機工作特性
3．5 無關數據
3．6 最小錯誤概率
3．7 貝葉斯風險
3．8 多元假設檢驗
參考文獻
習題
附錄3A Neyman?Pearson定理
附錄3B 最小貝葉斯風險檢測器――二元假設
附錄3C 最小貝葉斯風險檢測器――多元假設
第4章 確定信號
4．1 引言
4．2 小結
4．3 匹配濾波器
4．4 廣義匹配濾波器
4．5 多個信號
4．6 綫性模型
4．7 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄4A 綫性模型的簡化形式
第5章 隨機信號
5．1 引言
5．2 小結
5．3 估計器-相關器
5．4 綫性模型
5．5 大數據記錄的估計器-相關器
5．6 一般高斯檢測
5．7 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄5A 估計器-相關器的檢測性能
第6章 統計判決理論II
6．1 引言
6．2 小結
6．3 復閤假設檢驗
6．4 復閤假設檢驗方法
6．5 大數據記錄時GLRT的性能
6．6 等效大數據記錄檢驗
6．7 局部最大勢檢測器
6．8 多元假設檢驗
參考文獻
習題
附錄6A 漸近等效檢驗――無多餘參數
附錄6B 漸近等效檢驗――多餘參數
附錄6C GLRT的漸近PDF
附錄6D LMP檢驗的漸近檢測性能
附錄6E 局部最優勢檢驗的另一種推導
附錄6F 廣義ML準則的推導
第7章 具有未知參數的確定性信號
7．1 引言
7．2 小結
7．3 信號建模和檢測性能
7．4 未知幅度
7．5 未知到達時間
7．6 正弦信號檢測
7．7 經典綫性模型
7．8 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄7A 能量檢測器的漸近性能
附錄7B 經典綫性模型GLRT的推導
第8章 未知參數的隨機信號
8．1 引言
8．2 小結
8．3 信號協方差不完全已知
8．4 大數據記錄的近似
8．5 弱信號檢測
8．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄8A 周期高斯隨機過程PDF的推導
第9章 未知噪聲參數
9．1 引言
9．2 小結
9．3 一般考慮
9．4 白高斯噪聲
9．5 有色WSS高斯噪聲
9．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄9A 推導對於σ2未知的經典綫性模型的GLRT
附錄9B 對具有未知噪聲參數的一般綫性模型的Rao檢驗
附錄9C 信號處理例子的漸近等效Rao檢驗
第10章 非高斯噪聲
10．1 引言
10．2 小結
10．3 非高斯噪聲的性質
10．4 已知確定性信號
10．5 未知參數確定性信號
10．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄10A NP檢測器對微弱信號的漸近性能
附錄10B IID非高斯噪聲中綫性模型信號的Rao檢驗
第11章 檢測器總結
11．1 引言
11．2 檢測方法
11．3 綫性模型
11．4 選擇一個檢測器
11．5 其他方法和其他參考教材
參考文獻
第12章 模型變化檢測
12．1 引言
12．2 小結
12．3 問題的描述
12．4 基本問題的擴展
12．5 多個變化時刻
12．6 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄12A 分段的通用動態規劃方法
附錄12B 動態規劃的MATLAB程序
第13章 復矢量擴展及陣列處理
13．1 引言
13．2 小結
13．3 已知PDF
13．4 具有未知參數的PDF
13．5 矢量觀測和PDF
13．6 矢量觀測量的檢測器
13．7 大數據記錄的估計器-相關器
13．8 信號處理的例子
參考文獻
習題
附錄13A 復綫性模型GLRT的PDF
附錄1 重要概念迴顧
附錄2 符號和縮寫術語錶

前言/序言

數據時代的導航者：洞悉信號的奧秘，駕馭信息的洪流 在當今信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，無處不在，深刻地影響著我們的生活、工作乃至整個社會的運轉。從浩瀚的宇宙星係觀測，到微觀的基因序列分析，從金融市場的波動預測，到醫療診斷的精準輔助，再到通信係統的暢通無阻，無不依賴於對海量數據的深刻理解與有效處理。而這一切的基石，正是“信號”。信號，是承載信息的載體，是理解世界、發現規律、做齣決策的源泉。然而，信號並非總是清晰無誤的，它們常常伴隨著噪聲的乾擾，隱藏著未知的模式，需要我們運用智慧與工具去“看見”它們，去“解讀”它們。 本書，《統計信號處理基礎——估計與檢測理論》（捲I、捲II閤集），正是為渴望掌握信號處理核心精髓的您量身打造的深度指南。它並非簡單羅列算法，而是以嚴謹的數學理論為骨架，以深刻的統計思想為血肉，係統地為您揭示信號處理的底層邏輯與精妙之處。本書將帶領您穿越統計學與信號處理的交匯點，構建一套強大的數據分析與決策框架，讓您能夠從紛繁復雜的數據信號中提取有價值的信息，做齣更明智的判斷。 第一捲：信號之“辨”——洞察未知，精準估量 捲I，“估計理論”，是本書的基石，它將聚焦於如何從含噪的觀測數據中，最大程度地還原齣我們所關心的真實信號特徵，即“估計”的過程。這其中蘊含著深刻的統計推斷思想，以及對不確定性本身的度量與控製。 我們將從信號與噪聲的基本概念齣發，認識信號的統計特性，理解隨機過程在描述真實世界信號中的關鍵作用。您將深入學習概率論與隨機過程這一通用語言，掌握描述隨機現象的數學工具，如概率密度函數、期望、方差、自相關函數、功率譜密度等，這些都是理解信號本質的必備知識。 隨後，本書將重點介紹參數估計。當您麵對一個具有已知模型結構的信號，但其參數未知時，如何通過觀測數據來“猜”齣最接近真實的參數值？我們會從最大似然估計（MLE）這一強大而普適的原理入手，理解其核心思想——找到最有可能生成當前觀測數據的參數。您將學習如何推導不同場景下的MLE，並分析其優缺點，例如存在偏差的問題。 接著，我們將引入最小均方誤差（MMSE）估計。這是一種在統計意義上能使估計誤差的均方值最小化的準則。本書將闡述MMSE估計的理論基礎，並與MLE進行對比，理解何時MMSE更優。您將學習如何計算MMSE估計量，尤其是在高斯噪聲和綫性模型下的最小二乘估計，這是工程實踐中極其重要的工具。 此外，無偏估計與有效估計等概念將被詳細闡述。無偏性保證瞭估計量的期望值等於真實參數值，避免瞭係統性誤差。而有效性（最小方差）則要求在所有無偏估計中，選擇方差最小的那個，即最精確的估計。Cramér-Rao界將是衡量一個估計量性能優劣的重要理論下界，您將學習如何計算它，並理解其在評估估計方法時的重要意義。 本書還將探討貝葉斯估計的視角。不同於頻率派的固定參數，貝葉斯方法將參數視為隨機變量，並引入先驗分布。您將學習如何利用觀測數據更新先驗分布，得到後驗分布，並從中提取信息。最小均方貝葉斯估計（Bayes MMSE）和最大後驗概率估計（MAP）將是貝葉斯估計的兩大核心，它們提供瞭一種在存在先驗知識時進行估計的強大框架。 在信號處理的應用層麵，卡爾曼濾波將是一個亮點。尤其是在綫性係統和高斯噪聲的假設下，卡爾曼濾波能夠以一種遞推的方式，實時地從噪聲觀測中估計齣係統的狀態。您將深入理解其遞推公式的推導過程，掌握其在導航、跟蹤、控製等領域的廣泛應用。對於非綫性係統，擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等近似方法也將被介紹，讓您能夠應對更復雜的現實問題。 捲I的終極目標是，讓您能夠深刻理解“估計”背後的統計學原理，掌握多種有效的估計方法，並能夠根據具體問題選擇最閤適的工具，從而從混沌的數據中提煉齣清晰的信號特徵。 第二捲：信號之“判”——洞察異常，決策判斷 捲II，“檢測理論”，則將視角轉嚮另一個同樣重要的問題：如何從觀測數據中判斷一個特定信號是否存在，或者判斷信號處於哪種狀態。這涉及二元假設檢驗和多元假設檢驗，是做齣決策與判斷的核心。 我們將從統計假設檢驗的基本框架開始。您將學習如何清晰地定義零假設（H0）和備選假設（H1），理解統計量的選擇，以及拒絕域的設定。顯著性水平（α）和功效（Power）是評估檢測性能的關鍵指標，您將深刻理解它們的含義，以及如何在兩者之間進行權衡。第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞）的概率，將直接影響到決策的可靠性。 本書將重點介紹 Neyman-Pearson 準則。在給定第一類錯誤概率的情況下，如何最大化第二類錯誤概率？Neyman-Pearson 準則給齣瞭最優的解決方案，您將學習如何根據此準則構建最優似然比檢驗。似然比檢驗是檢測理論中最基本且強大的工具之一，通過比較在兩種假設下觀測數據的似然度，來做齣最優決策。 在實際應用中，我們常常需要檢測一個已知形式的信號是否存在於背景噪聲中。匹配濾波器是解決這一問題的經典方法。您將理解匹配濾波器的原理，它如何最大化信噪比（SNR），從而最有效地檢測已知信號。 當信號模型未知，或者需要區分多種信號狀態時，廣義似然比檢驗（GLRT）將成為一種強大的工具。它將似然比檢驗的思想推廣到參數未知的情況，通過最大化似然比來做齣判斷。 本書還將深入探討貝葉斯檢測。如同在估計理論中一樣，貝葉斯方法引入瞭假設的先驗概率。您將學習如何計算後驗概率，並通過比較不同假設的後驗概率來做齣最優決策。貝葉斯風險的概念將被引入，它提供瞭一種在考慮不同決策成本時的通用框架。 對於更復雜的檢測場景，例如檢測多目標、或者在存在乾擾的情況下進行檢測，最大似然檢測和最大後驗概率檢測將提供更通用的解決方案。 在通信領域，最佳接收機的設計就離不開檢測理論。您將理解如何利用統計信號處理的原理，設計齣能夠最大限度地從噪聲中恢復齣信息的接收機。 本書還將觸及信號分類的問題，即判斷觀測信號屬於哪個預定義的類彆。這涉及到判彆函數的設計，以及決策規則的製定。 捲II的最終目標是，讓您能夠掌握統計假設檢驗的核心思想，熟練運用各種檢測方法，並能夠根據實際需求設計齣可靠的檢測係統，從而在不確定性中做齣準確的判斷，識彆齣隱藏在噪聲中的信號，或者區分不同的信號模式。 本書的特色與價值： 理論與實踐並重： 本書不僅深入講解瞭統計信號處理的嚴謹理論，更注重理論在實際問題中的應用，通過豐富的例子和分析，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 係統性與深度： 捲I和捲II的閤集，構建瞭一個完整且深入的信號處理理論體係，從基礎概念到高級技術，層層遞進，為讀者打下堅實的根基。 數學嚴謹與直觀解釋結閤： 在保證數學推導的嚴謹性的同時，本書也力求用直觀易懂的語言解釋復雜的概念，降低理解門檻。 數據驅動時代的必備技能： 無論您是從事通信、雷達、聲納、遙感、醫學影像、金融分析、機器學習等領域的研究者或工程師，統計信號處理都是您不可或缺的核心技能。 《統計信號處理基礎——估計與檢測理論》（捲I、捲II閤集），不僅僅是一本教材，更是您在數據浪潮中探索未知、駕馭信息的強大羅盤。它將為您打開一扇通往更深層數據洞察的大門，讓您能夠更自信、更有效地應對這個由數據驅動的時代所帶來的機遇與挑戰。踏上這段充滿智慧的旅程，您將能夠真正“聽見”信號的聲音，“看見”隱藏的真相，並做齣基於證據的最優決策。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是統計信號處理領域的“聖經”！我之前在學習相關課程時，老師推薦瞭這本書，抱著試試看的心態買瞭下來，沒想到一頭紮進去就齣不來瞭。初版就以其嚴謹的數學推導和清晰的邏輯結構著稱，而這捲I、捲II的閤集更是將知識體係完整地呈現齣來。書中對於估計理論的講解，從最基礎的最大似然估計、最小均方誤差估計，到更高級的卡爾曼濾波、粒子濾波，層層遞進，講解得深入淺齣。每一章節都配有大量的例題和習題，並且作者給齣的解答都非常詳細，能夠幫助我理解每一個推導步驟背後的原理，而不是簡單地給齣結果。尤其是在處理非綫性係統估計時，作者更是花費瞭大量篇幅介紹各種近似方法和迭代算法，這對於我理解現代通信係統和控製係統中的實際應用非常有幫助。我記得有一次為瞭理解某個復雜的估計器，我在書裏反復研讀瞭三天，終於豁然開朗。這本書的語言雖然學術化，但並沒有枯燥乏味的感覺，反而充滿瞭智慧的火花，讓我在學習的過程中也感受到瞭數學的魅力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名博士生，我在進行信號處理相關的研究時，經常會遇到需要查閱經典文獻的情況。這套《統計信號處理基礎――估計與檢測理論（捲I、捲II閤集）》絕對是我書架上最常被翻閱的書籍之一。它不僅僅是一本教材，更是一本可以作為工具書使用的參考指南。書中對於一些前沿問題的討論，也給我的研究提供瞭很多啓發。例如，在討論非高斯噪聲下的估計問題時，作者雖然主要聚焦於經典的理論，但其方法論和思路對於理解和解決更復雜的問題也至關重要。書中的數學推導嚴謹且完整，我從來不用擔心會有跳躍性的結論。即使是那些我之前接觸過的概念，通過這本書的解讀，我也能發現新的理解角度和更深層次的認識。作者在講解過程中，非常注重概念的形成過程，從基本假設到最終結論，一步步引導讀者思考，這對於培養獨立研究能力非常有幫助。我常常在遇到難題時，翻開這本書，總能在其中找到解決問題的綫索和靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初入信號處理領域的在職工程師，一直想在統計信號處理方麵打下堅實的基礎，因此購買瞭這本《統計信號處理基礎――估計與檢測理論（捲I、捲II閤集）》。不得不說，這本書的內容非常充實，幾乎涵蓋瞭統計信號處理中所有核心的概念和方法。捲I的估計理論部分，從參數估計到狀態估計，梳理得非常清晰。作者對各種估計準則的優缺點分析得透徹，並結閤實際例子說明其適用範圍。尤其是關於貝葉斯估計的講解，我之前一直覺得比較抽象，但通過書中大量的圖示和細緻的推導，我纔真正理解瞭其背後的思想和計算方法。捲II的檢測理論更是精彩，書中對 Neyman-Pearson 準則、最小錯誤概率準則等經典的檢測理論進行瞭詳盡的闡述，並重點介紹瞭在不同噪聲模型和信號模型下的檢測方法。書中對於假設檢驗、信號存在性檢測等問題的處理，條理分明，邏輯嚴謹。我最喜歡的是書中關於性能分析的部分，作者不僅給齣瞭各種檢測器在不同條件下的性能指標計算公式，還對這些指標的含義和影響因素進行瞭深入分析，這對我進行實際係統設計和性能評估非常有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

我對統計信號處理一直抱有濃厚的興趣，也讀過一些相關的書籍，但《統計信號處理基礎――估計與檢測理論（捲I、捲II閤集）》這本書給我帶來的震撼是前所未有的。它是一部集大成之作，將估計與檢測理論這兩個看似獨立卻又緊密聯係的領域，以一種融會貫通的方式呈現齣來。捲I中的估計理論，從參數的估計到信號的估計，再到係統的狀態估計，覆蓋麵極廣，而且講解的深度和廣度都令人驚嘆。作者在介紹各種估計算法時，不僅給齣瞭詳細的理論推導，還對算法的收斂性、最優性等進行瞭深入的分析。捲II的檢測理論更是將統計推斷的精髓展現得淋灕盡緻。書中對於各種檢測準則的闡述，以及在不同噪聲和信號模型下的具體應用，都寫得非常精彩。我尤其欣賞書中對於“信噪比”和“檢測性能”之間關係的探討，這讓我對信號處理中的許多關鍵問題有瞭更深刻的理解。這本書的語言風格非常嚴謹，但又充滿邏輯的美感，讀起來讓人感到非常享受。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對信號處理領域的一些理論知識感到頭疼，尤其是那些涉及大量數學公式和抽象概念的內容。但是，當我拿到這本《統計信號處理基礎――估計與檢測理論（捲I、捲II閤集）》後，我發現我的看法完全被顛覆瞭。這本書的講解方式非常特彆，它不是簡單地堆砌公式，而是通過生動形象的語言和直觀的圖示，將那些原本晦澀難懂的概念變得清晰易懂。作者在解釋每一個理論的時候，都會先從實際的應用場景齣發，讓我們明白這個理論是用來解決什麼問題的，然後再循序漸進地進行數學推導。這一點對於我這種實踐導嚮的學習者來說，簡直是福音。我特彆喜歡書中關於各種濾波器設計和性能比較的部分，通過對比，我能清楚地瞭解不同濾波器的優勢和劣勢，從而在實際工程中做齣更明智的選擇。雖然書中的數學公式依然存在，但因為有瞭前麵清晰的鋪墊，我不再感到畏懼，反而能夠更主動地去理解它們。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

書不錯，紙有點薄。最關鍵的是給瞭發票沒有明細單，財務報銷有睏難！

評分☆☆☆☆☆

替彆人買的，好像還可以啊！

評分☆☆☆☆☆

hi哈哈哈哈哈哈high嘿嘿

評分☆☆☆☆☆

好書，就是送貨的滿臉不高興，20幾歲年輕爬個樓就不高興

評分☆☆☆☆☆

書有點小貴，質量還不錯，也沒有什麼異味。可是書的兩側有汙漬，可能是裝打包的時候不小心弄上的吧，雖然無傷大雅，但還是希望店傢注意一點吧！

評分☆☆☆☆☆

好書！

評分☆☆☆☆☆

不錯，價位閤理，快遞方便，物美價廉！

評分☆☆☆☆☆

經典書，趁打摺趕緊買。給京東提個建議，圖書最好也能寫明細，這樣我們報銷方便，否則沒有圖書名，報銷會有問題，財務還以為我們買的金瓶梅呢