數字信號分析和處理 [Digital Signal Analysis and Processing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張旭東，崔曉偉，王希勤 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號分析
• 傅裏葉變換
• 濾波器設計
• 數字通信
• MATLAB
• 信號處理算法
• 時域分析
• 頻域分析
• 係統分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302359203

版次：1

商品編碼：11522717

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：Digital Signal Analysis and Processing

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：520

字數：814000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數字信號分析和處理》係統深入地介紹瞭數字信號分析和處理的原理和算法。全書由12章組成。第1章是預備知識，概述瞭連續信號處理的基本知識和采樣定理，連續信號處理的各種概念和技術對於深入地理解數字信號處理的結果是非常有幫助的，因此本章的設置可使得《數字信號分析和處理》更加自成體係；第2～8章是全書的核心，內容有：離散信號與係統的錶示、離散變換和快速算法、數字頻譜分析、數字濾波器設計和實現、希爾伯特變換和復倒譜、多采樣率處理等，構成瞭離散信號處理的基本知識體係；第9～12章介紹瞭幾個與實際應用更加密切的專題，包括有限字長效應、帶通采樣和I/Q采樣技術、數字處理提高A/D和D/A性能、自適應濾波器和數字信號處理係統實現技術等。《數字信號分析和處理》也簡要介紹瞭數字信號處理中的幾個前沿課題，例如壓縮感知、試驗模態分析和希爾伯特·黃變換等。各章專設一節介紹相關的MATLAB函數和實現例程。
　　《數字信號分析和處理》可以作為電子信息、通信、電子科學技術等專業本科生數字信號處理課程的教材，也可作為電子信息類工程碩士課程的教材和非電子信息專業的研究生教材，亦可作為有關行業工程師、科技人員和大學教師的參考書。

作者簡介

　　張旭東，博士，現任清華大學電子工程係教授，博士生導師，主要研究方嚮為信號處理與認知。齣版有《離散隨機信號處理》、《圖像編碼基礎與小波壓縮技術》等著作，發錶學術論文100餘篇。兩次獲得清華大學教學成果一等奬，獲得2004-2008年度清華大學優秀教材一等奬。
　　
　　崔曉偉，博士，現任清華大學電子工程係副教授，博士生導師，主要研究方嚮為導航定位。北鬥衛星導航係統重大專項專傢組成員，發錶學術論文50餘篇，獲軍隊科技進步一等奬一項。
　　
　　王希勤，博士，現任清華大學電子工程係教授，博士生導師，主要研究方嚮為雷達信號與信息處理。發錶學術論文100餘篇。獲得北京市和清華大學教學成果一等奬各一項。

目錄

緒論
0.1 信號的基本概念和分類
0.2 數字與離散
0.3 信號處理
0.4 離散處理係統和數字處理係統的發展
0.5 本書的組成

第1章 信號處理： 從連續到離散
1.1 連續時間信號的錶示
1.1.1 常用連續信號
1.1.2 衝激函數
1.1.3 信號的脈衝分解
1.2 綫性時不變係統
1.3 綫性時不變係統的特徵錶示
1.4 傅裏葉分析
1.4.1 傅裏葉變換的定義和基本性質
1.4.2 信號的衝激譜
1.4.3 用傅裏葉變換錶示LTI係統
1.4.4 時寬帶寬積
1.5 拉普拉斯變換和係統函數
1.5.1 拉普拉斯變換及其性質
1.5.2 拉普拉斯反變換
1.5.3 連續時間係統的拉普拉斯變換分析
1.6 基本采樣定理
1.7 本章小結
習題

第2章 離散信號與係統基礎
2.1 離散信號與係統
2.1.1 信號的錶示問題
2.1.2 離散信號的分類
2.1.3 一些常用的基本信號
2.1.4 離散信號的基本運算
2.1.5 離散信號的單位抽樣錶示
2.1.6 離散時間係統
2.2 離散LTI係統的捲積和方法
2.2.1 離散LTI係統的捲積和
2.2.2 由捲積和錶示的LTI係統性質
2.3 離散LTI係統的特徵錶示與變換
2.4 離散時間傅裏葉變換
2.4.1 離散時間傅裏葉變換的定義
2.4.2 離散時間傅裏葉變換的性質
2.4.3 周期序列的DTFT
2.4.4 LTI係統的頻率響應
2.4.5 自相關分析、能量信號和功率信號
2.5 z變換和係統函數
2.5.1 z變換的定義和收斂域
2.5.2 z變換的有理分式形式和極零點
2.5.3 z反變換
2.5.4 z變換的性質
2.5.5 用z變換錶示係統
2.5.6 通過極零點分析頻率響應
2.6 連續信號的數字處理問題初探
2.6.1 連續和離散頻譜之間的關係
2.6.2 連續係統和離散係統的關係
2.7 與本章相關的MATLAB函數與實例
2.7.1 相關的MATLAB函數簡介
2.7.2 MATLAB例程
2.8 本章小結
習題

第3章 有限長序列離散變換和快速算法
3.1 離散正交變換
3.2 離散傅裏葉變換
3.2.1 DFT作為對DTFT的頻域離散采樣
3.2.2 DFT的矩陣錶示
3.2.3 DFT的實例
3.3 DFT與周期序列傅裏葉級數的關係
3.4 DFT的性質
3.5 用DFT計算相關序列
3.6 DFT的快速計算方法
3.6.1 按時間抽取基2 FFT算法
3.6.2 按頻率抽取基2 FFT算法
3.6.3 基4和分裂基FFT
3.6.4 滑窗FFT算法
*3.6.5 組閤數FFT算法簡述
3.6.6 快速傅裏葉反變換
3.7 CZT算法
3.8 離散餘弦變換及其快速算法
3.8.1 離散餘弦變換
3.8.2 離散餘弦變換的快速算法
*3.9 一些其他離散變換簡介
3.9.1 離散正弦變換
3.9.2 Hadamard變換
3.9.3 Haar變換
3.9.4 Slant變換
3.10　與本章相關的MATLAB函數與實例
3.10.1 相關的MATLAB函數簡介
3.10.2 MATLAB例程
3.11　本章小結
習題

第4章 數字頻譜分析
4.1 DFT與連續信號頻譜的關係
4.1.1 DFT與連續信號頻譜關係的直觀解釋
4.1.2 DFT與連續信號頻譜關係的一般性解釋
4.2 利用DFT的頻譜分析
4.2.1 通過DFT作頻譜分析的一般過程
4.2.2 加窗與頻率分辨率
4.2.3 DFT的頻率泄漏和柵欄效應
4.2.4 由DFT插值DTFT的討論
4.3 窗函數和加窗頻譜分析
4.4 對DFT作頻譜估計的評述
4.5 通過DFT進行能量譜和功率譜估計
*4.6 短時傅裏葉變換作時頻譜分析
4.6.1 短時傅裏葉變換
4.6.2 離散信號短時傅裏葉變換的計算
4.7 與本章相關的MATLAB函數與實例
4.7.1 相關的MATLAB函數簡介
4.7.2 MATLAB例程
4.8 本章小結
習題

第5章 離散係統和數字濾波器
5.1 綫性時不變係統的錶示方法
5.2 係統設計
5.2.1 逆係統設計
5.2.2 數字濾波器設計
5.3 全通係統和最小相位係統
5.3.1 全通係統
5.3.2 最小相位係統
5.4 係統的可實現性
5.5 IIR係統的實現結構
5.5.1 IIR係統的基本結構
5.5.2 IIR係統級聯和並聯結構
5.6 FIR係統實現的基本結構
5.6.1 FIR係統的基本結構
5.6.2 綫性相位係統及其實現結構
5.6.3 綫性相位係統的零點分布和級聯實現
5.7 FIR濾波器的FFT實現結構
5.7.1 FIR濾波器的基本FFT實現結構
5.7.2 FIR濾波器的FFT實現結構： 重疊相加法
5.7.3 FIR濾波器的FFT實現結構： 重疊保留法
5.8 FIR係統的頻率取樣結構
*5.9 格型濾波器結構
5.9.1 FIR濾波器的格型結構
5.9.2 IIR 濾波器的格型結構
5.10 數字係統實例
5.10.1 數字正弦振蕩器
5.10.2 數字陷波器
5.10.3 梳狀濾波器
5.11 與本章相關的MATLAB函數與樣例
5.11.1 相關的MATLAB函數簡介
5.11.2 MATLAB例程
5.12 本章小結
習題

第6章 數字濾波器設計
6.1 數字濾波器設計概述
6.2 綫性相位FIR濾波器的分類和錶示
6.3 窗函數法設計FIR濾波器
6.3.1 綫性相位FIR濾波器的矩形窗設計
6.3.2 綫性相位FIR濾波器的一般窗設計方法
6.4 FIR濾波器的等波紋逼近設計
6.4.1 FIR濾波器頻率響應的多項式錶示
6.4.2 誤差函數的構造
6.4.3 Remeze算法
6.5 頻率取樣設計
6.6 IIR數字濾波器的間接設計方法
6.6.1 衝激響應不變法
6.6.2 雙綫性變換法
6.7 IIR數字濾波器的設計實踐
6.7.1 模擬濾波器設計問題
6.7.2 巴特沃思濾波器
6.7.3 切比雪夫濾波器
6.7.4 橢圓濾波器
6.7.5 IIR數字濾波器設計實例
6.8 數字濾波器的頻率變換
6.9 IIR濾波器的直接優化設計
6.10 與本章相關的MATLAB函數與樣例
6.10.1 相關的MATLAB函數簡介
6.10.2 MATLAB例程
6.10.3 數字微分器設計
6.11 本章小結
習題

第7章 希爾伯特變換和復倒譜
7.1 連續時間信號的希爾伯特變換
7.2 離散時間信號的希爾伯特變換和實現
7.2.1 希爾伯特變換器的實現
7.2.2 希爾伯特變換的應用
7.3 頻域的希爾伯特變換關係
7.3.1 頻域實部和虛部之間的希爾伯特變換關係
7.3.2 變換域的幅度與相位關係
*7.4 復倒譜
7.4.1 復倒譜的定義和基本性質
7.4.2 有理分式z變換的復倒譜
7.4.3 一般采樣序列的復倒譜計算
7.4.4 復倒譜的一些應用
*7.5 希爾伯特·黃變換和實驗模態分析
7.5.1 HHT的定義
7.5.2 實驗模態分解
7.6 與本章相關的MATLAB函數與實例
7.6.1 相關的MATLAB函數簡介
7.6.2 MATLAB例程
7.6.3 希爾伯特變換器設計
7.7 本章小結
習題

第8章 多采樣率信號處理
8.1 采樣率轉換
8.1.1 整數倍降采樣率
8.1.2 整數倍升采樣率
8.1.3 有理分數倍采樣率轉換
8.1.4 抽取和插值的綫性時變性
8.2 采樣率轉換的高效實現結構
8.2.1 抽取和零插值與濾波器的交換等價性
8.2.2 采樣率轉換的級聯形式
8.2.3 濾波器的多相實現
8.2.4 降采樣率係統的多相實現
8.2.5 升采樣率係統的多相實現
8.3 積分器?梳狀濾波級聯係統
8.4 升采樣率係統與奈奎斯特濾波器
8.4.1 奈奎斯特濾波器
8.4.2 奈奎斯特濾波器的窗函數法設計
8.4.3 半帶濾波器設計
*8.5 均勻濾波器組
8.5.1 均勻DFT濾波器組分解
8.5.2 均勻DFT濾波器組閤
8.5.3 DFT的濾波器組解釋
8.6 雙通道準確重構濾波器組
8.6.1 準確重構條件
8.6.2 正交鏡像濾波器組
8.6.3 共軛正交濾波器組
8.6.4 準確重構濾波器組的一般解
8.6.5 準確重構雙正交綫性相位濾波器組
8.6.5 能量保持準確重構濾波器組
*8.7 多通道準確重構濾波器組
8.7.1 由雙通道級聯的多通道濾波器組
8.7.2 一般M通道濾波器組
*8.8 復用轉換濾波器組
*8.9 連續和離散小波變換簡介
8.9.1 連續小波變換
8.9.2 尺度和位移離散化的小波變換
8.9.3 多分辨分析和正交小波基
8.9.4 離散小波變換的Mallat算法
8.9.5 雙正交小波變換
8.10 與本章相關的MATLAB函數與實例
8.10.1 相關的MATLAB函數簡介
8.10.2 MATLAB例程
8.11 本章小結
習題

第9章 綫性自適應濾波器初步
9.1 自適應濾波器概述
9.2 最陡下降法
9.3 LMS自適應濾波算法
9.3.1 LMS算法
9.3.2 LMS算法的收斂性分析
9.3.3 一些改進的LMS算法
9.4 遞推LS算法
9.4.1 最小二乘濾波
9.4.2 基本RLS算法
9.5 LMS和RLS算法對自適應均衡器的一些仿真結果
9.6 與本章相關的MATLAB函數與實例
9.6.1 相關的MATLAB函數簡介
9.6.2 MATLAB例程
9.7 本章小結
習題

第10章 有限字長效應
10.1 二進製數據錶示和量化誤差
10.1.1 二進製數據錶示
10.1.2 有限位二進製定點錶示的量化誤差
10.1.3 量化誤差的統計分析模型
10.2 A/D變換器的量化誤差
10.2.1 ADC量化模型
10.2.2 ADC誤差經過係統的傳播
10.3 數字係統運算量化誤差的統計分析
10.3.1 數字係統直接實現的誤差分析
10.3.2 係統級聯和並聯實現的誤差分析
10.3.3 乘法纍加器結構
10.4 防止溢齣和壓縮比例因子
*10.5 量化噪聲分析的狀態空間方法
10.5.1 運算量化噪聲計算的狀態方程法
10.5.2 壓縮比例因子計算的狀態方程法
10.6 濾波器係數有限字長的影響
10.6.1 係數量化對極點位置的影響
10.6.2 係數量化影響極點偏移的結構依賴性
10.7 有限字長的非綫性效應： 極限環效應
10.8 DFT/FFT運算的有限字長效應
10.8.1 DFT直接實現的量化誤差分析
10.8.2 定點FFT實現的量化效應分析
*10.9 自適應濾波的有限字長效應
10.10 與本章相關的MATLAB函數與實例
10.10.1 相關的MATLAB函數簡介
10.10.2 MATLAB例程
10.11 本章小結
習題

*第11章 采樣與重構技術
11.1 帶通采樣定理
11.2 I/Q采樣技術
11.3 信號處理技術在A/D轉換器中的應用
11.3.1 降低對抗混疊模擬濾波器的要求
11.3.2 提高A/D轉換器的有效量化位數
11.3.3 噪聲成形和轉換器
11.4 D/A轉換器和補償技術
11.5 亞奈奎斯特采樣與壓縮感知技術簡介
11.6 小結

*第12章 數字信號處理係統的實現
12.1 數字信號處理係統的組成
12.2 實時數字信號處理係統的基本概念
12.3 數字信號處理器DSP
12.4 可編程邏輯器件CPLD和FPGA實現信號處理係統
12.5 本章小結

附錄A
A.1 一些數學基礎補充
A.2 矩陣的特徵分解
A.3 方程組的最小二乘解
參考文獻

前言/序言

數字信號處理是國內外高校電子信息專業普遍開設的課程，目前很多高校的生物醫學工程、機械、電氣、自動化、航空航天等許多專業也開設同名課程。課程的目的是介紹廣泛應用於各領域的數字信號處理方法，為實現各類數字或離散係統的信號設計、分析和處理提供理論基礎和實現算法，也為更深入廣泛地學習諸如圖像處理、語音處理、雷達信號處理、通信信號處理、振動信號處理、醫學信號處理等更專業的信號處理打下堅實的基礎。
本書是作者在清華大學電子工程係長期講授“數字信號處理”課程的基礎上，由多年積纍的講義整理擴充而成的。
一本教材通常有兩類典型寫法，第一類是按照預定的教學大綱或學時組織材料，教材的內容滿足於一門規定課程的教學需求； 這樣的書因其精練，為學生提供一本經濟的教材是其明顯的優勢，許多“規劃”教材屬於這一類。第二類更著重反映學科的係統性和完整性，既注重對核心知識細緻深入的探討，也提供一定的知識外延； 因為如此，其內容一般會超齣一門課程的需要，篇幅會更大，但這類教材為任課教師提供選擇的靈活性，也為好學的學生留下足夠的自學材料。兩類教材各有優缺點，也有教材在兩者之間進行平衡，本書偏於第二類。
本書的核心包括第2章至第8章和第10章的不帶星號的內容，這些章節足夠一學期的“數字信號處理”課程使用； 第9、11、12章和其他章節帶星號的內容是擴充性材料，供任課老師自由選擇或學生自學使用； 第1章是預備性內容，復習瞭連續信號分析和處理的基本知識，以更方便讀者使用。為學習好數字信號處理，經常需要迴顧一些連續信號處理的概念，這些概念在第1章大都可以找到； 另外，第1章最後一節（即1.6節）詳細討論瞭采樣定理，這節內容應該在“數字信號處理”課程上給予適當深度的復習。
數字信號處理學科具有比較完整的理論、方法和實現算法，又有非常廣泛的應用，而廣泛的應用又催生瞭許多軟件工具用於數字信號處理算法的仿真、係統設計和係統模擬，MATLAB的信號處理工具箱（SPB）是目前應用最廣泛的一種信號處理軟件包。結閤MATLAB�睸PB學習數字信號處理，一方麵為理解信號處理算法提供一個良好的可視化實驗環境，另一方麵，也可早日掌握一種非常有用的軟件工具。本書對MATLAB�睸PB給予適當重視，在各章專門設置一節介紹相關MATLAB函數和一些實現例程。這樣的處理既不打亂對數字信號處理理論和算法論述的係統性，對MATLAB不感興趣或暫時沒有MATLAB基礎的讀者可直接跳過各章的這一節而不影響全書的連貫性，同時又給予MATLAB工具以相當篇幅的介紹。本書以數字信號處理原理和算法為主旨，MATLAB介紹是輔助性的，隻選擇部分重要的函數給齣簡單介紹，例程也主要為說明正文中的算法。若要看懂本書介紹MATLAB的小節，要求讀者對MATLAB編程有初步知識。本書不介紹MATLAB編程基礎，希望學習MATLAB編程的讀者參考有關MATLAB教材，對於SPB函數集的完整介紹可參考MATLAB文檔或MATLAB在綫help功能。書中專門安排瞭幾個MATLAB大作業，習題中帶*號的是這類作業。
本書可以作為電子信息、通信、電子科學技術等專業本科生數字信號處理課程的教材； 適當減少理論部分並選擇一些擴充性章節，也可作為工程碩士課程的教材； 還可作為本科沒有開設數字信號處理課程的專業用做研究生教材。本書亦可作為有關行業工程師或科技人員的參考書。本書的核心內容在清華大學電子工程係本科課程中使用多年，加上擴充材料（9，11兩章）後也在該係工程碩士班使用多次，大多數材料還在安捷倫北京研發中心工程師培訓課程中使用過。通過適當選擇，本書可用於多種不同類型的課程。
感謝應啓珩教授對本書初稿進行瞭細緻的審核，提齣瞭許多有建設性的修改意見。電子科技大學彭啓琮教授和清華大學鬍廣書教授對本書的提綱提齣許多有益的建議，謹錶謝意。我們教學過程中也曾使用本係教授應啓珩、馮一雲、竇維蓓編著的《離散時間信號分析和處理》一書作為教材或參考書，本書有幾個例子取材於該書，謹嚮三位同事錶示感謝，特彆是馮一雲和應啓珩先生是我們的老師和前輩，對我們都有過指導。作者的學生高昊、閆慧辰、黃麗剛、李傑然、李方圓、高艷濤、汪灃、謝林、劉婧、郭元元、王智睿等幫助準備瞭部分MATLAB例程，也幫助校對瞭部分初稿，謝謝他們。同時感謝多年來選擇我們課程的同學，他們的疑問、討論和反饋對改善本書的質量不可或缺。
作者之一張旭東教授感謝TEXAS INSTRUMENTS（TI）Leadership Program長期給予的支持，感謝TI對我們DSP課程改革和實驗環境改善給予的支持，感謝瀋潔女士和她的團隊、林昆山博士、Gene A Frantz先生在DSP應用上的閤作與支持。
盡管我們做瞭努力，本書仍難免有疏漏和不足之處，望讀者指正。
作者
2014年1月

《編碼的藝術：數據重塑與洞察提取的實踐之路》 本書旨在為讀者構建一個關於數據處理和分析的堅實基礎，重點在於如何將原始數據轉化為有意義的見解，並為進一步的決策和應用奠定基礎。我們並非探討具體的信號類型，而是聚焦於數據本身在不同階段所經曆的轉化過程，以及隱藏在這些轉化背後的基本原理和方法。 第一章：數據之源與初探——理解數據的本質與采集 在信息爆炸的時代，數據無處不在，但理解數據的本質是解讀它們的起點。本章將帶領讀者深入理解“數據”究竟是什麼，它可能以何種形式存在，以及我們從何處獲取它。我們將探討數據的不同維度，如數值型、類彆型、文本型、圖像型等，並討論每種數據類型所帶來的獨特挑戰和機遇。 數據的形態與錶示： 我們會從最基礎的層麵解析數據是如何被計算機理解和存儲的，例如二進製、編碼方式（ASCII、Unicode等）以及它們如何構建起我們所見的文本、圖像和聲音。我們將不涉及特定信號的波形分析，而是關注數據錶示的通用性。 數據采集的實踐： 瞭解數據的來源至關重要。本章將概述不同類型數據的采集途徑，包括傳感器（但不特指信號傳感器）、數據庫、網絡爬取、用戶輸入等。我們會討論數據采集過程中的潛在偏差和誤差，以及如何進行初步的驗證，以確保數據的可靠性。 數據質量的初步審視： 在進行任何深入分析之前，對數據質量的初步評估是必不可少的。本章將介紹一些基本的概念，如缺失值、異常值、重復值等，以及它們對後續分析可能造成的影響。我們將強調“理解你的數據”的重要性，為後續的數據清洗和轉換做好準備。 第二章：數據的預處理——為深度分析鋪平道路 原始數據往往是“髒”的，充斥著各種不規則和不完整之處。本章將聚焦於數據預處理的藝術，這是將原始數據轉化為可分析形式的關鍵步驟。我們將強調這些預處理技術如何適用於任何類型的數據，而非局限於特定領域的信號。 數據清洗的策略： 針對本章第一節提到的數據質量問題，我們將詳細介紹各種數據清洗技術。這包括如何識彆和處理缺失值（如刪除、填充均值/中位數/眾數、插值等，插值此處僅作為一種填充技術，不涉及信號的數學模型），如何檢測和處理異常值（如基於統計的方法、箱綫圖等），以及如何去除重復數據。 數據轉換與規範化： 為瞭使不同尺度和範圍的數據能夠被有效比較和處理，數據轉換和規範化是不可或缺的。本章將介紹常見的轉換技術，如對數轉換、平方根轉換等，以及規範化（Normalization）和標準化（Standardization）的原理與應用。我們將說明這些技術如何使得模型對數據的不同特徵更加敏感或不敏感。 特徵工程的初步探索： 特徵工程是數據分析的核心環節之一，它涉及到從原始數據中提取、創建或轉換齣更有意義的特徵，以提高模型的性能。本章將介紹一些通用的特徵工程方法，如創建交互特徵、多項式特徵，以及如何根據數據類型進行衍生特徵的構建。例如，對於時間序列數據（僅作為一種數據格式），可以提取日期中的星期幾、月份等信息。 數據離散化與編碼： 許多分析模型需要數值型輸入。本章將介紹如何將連續型數據離散化（分箱），以及如何對類彆型數據進行編碼，例如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等。這些技術使得非數值數據能夠被算法有效地處理。 第三章：數據分析的基礎框架——探索與理解數據模式 在數據被清洗和預處理之後，我們便可以開始探索其中蘊含的模式和規律。本章將介紹數據分析的基礎性框架和方法，幫助讀者建立起對數據進行描述性分析和探索性分析的能力，從而為更復雜的建模打下基礎。 描述性統計的應用： 描述性統計是理解數據集基本特徵的基石。我們將深入探討均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數等統計量，以及它們如何描述數據的集中趨勢、離散程度和分布形態。本章將強調理解這些統計量在不同數據類型上的適用性。 數據可視化——洞察的窗口： 可視化是揭示數據模式最直觀、最有效的方式之一。本章將詳細介紹各種常用的數據可視化圖錶，如直方圖、散點圖、箱綫圖、摺綫圖、條形圖等，並講解它們各自的適用場景和解讀方法。我們將側重於如何通過圖錶快速發現數據的趨勢、關聯和異常。 相關性分析與初步模式識彆： 理解變量之間的關係是數據分析的關鍵。本章將介紹相關性係數（如皮爾遜相關係數）的概念和計算，以及如何通過散點圖等可視化手段來初步識彆變量之間的綫性或非綫性關係。我們將區分相關性與因果性，強調分析的嚴謹性。 數據分組與聚閤： 在處理包含大量信息的數據集時，將數據進行分組和聚閤是提煉信息的常用手段。本章將介紹如何使用分組（Group By）操作，並結閤聚閤函數（如求和、平均、計數等）來匯總和統計數據，從而得到更有價值的匯總信息。 第四章：數據建模導論——從數據中學習 本章將初步介紹數據建模的概念，即利用數據來構建模型，以解釋現象、預測未來或支持決策。我們將側重於建模的通用原理，而不拘泥於特定的信號處理模型。 模型構建的基本流程： 我們將概述從數據準備、特徵選擇到模型選擇、訓練、評估和優化的整個建模流程。理解這個流程對於任何數據分析項目都至關重要。 監督學習與無監督學習的區分： 本章將介紹兩種主要的機器學習範式：監督學習（需要帶有標簽的數據）和無監督學習（探索無標簽數據中的結構）。我們會舉例說明它們在不同問題上的應用，例如分類、迴歸（作為預測目標）、聚類等。 模型評估的基礎： 如何判斷一個模型的好壞？本章將介紹一些基本的模型評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、均方誤差（MSE）等，以及它們在不同場景下的意義。 模型選擇的考量： 麵對多種模型，如何進行選擇？本章將簡要探討過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念，以及如何通過調整模型復雜度、正則化等方法來選擇閤適的模型。 第五章：數據的解釋與洞察提取——將分析轉化為價值 數據分析的最終目的是為瞭提取有價值的洞察，並將其轉化為 actionable insights。本章將聚焦於如何從分析結果中提煉齣有意義的結論，並有效地傳達給他人。 結果解讀的藝術： 分析完成後，如何準確地解讀統計結果和可視化圖錶？本章將強調結閤業務背景和領域知識來解讀數據，避免産生誤導性的結論。 構建敘事——用數據講故事： 將復雜的分析結果以清晰、易懂的方式呈現齣來，是數據分析師的重要技能。本章將介紹如何構建一個有說服力的數據敘事，將分析過程、發現和結論串聯起來。 洞察的提煉與應用： 真正的價值在於從數據中挖掘齣能夠指導行動的洞察。本章將討論如何將分析發現轉化為具體的建議和決策，並強調驗證和迭代的重要性。 倫理與責任： 在數據分析的過程中，我們還需要關注數據的使用倫理和隱私保護。本章將簡要探討數據分析中的一些倫理考量，以確保數據的負責任使用。 通過對本書內容的學習，讀者將能夠係統地掌握從原始數據到有價值洞察的整個轉化過程，無論這些數據最終用於何種特定的技術領域，都能建立起堅實的數據分析與處理能力。我們將聚焦於那些普適性的方法和原理，幫助讀者成為一名更自信、更有效的數據實踐者。

評分☆☆☆☆☆

哇！拿到這本《數字信號分析和處理》，我真的太激動瞭。這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，硬朗的綫條和沉穩的藍色調，讓我對裏麵的內容充滿瞭期待。我一直對數字信號處理這個領域很感興趣，尤其是在現代通信、圖像處理、甚至生物醫學工程等方麵，數字信號的分析和處理都扮演著至關重要的角色。我之前零散地接觸過一些相關的概念，比如傅裏葉變換、捲積等等，但總感覺缺乏係統性的梳理和深入的理解。所以，我非常希望這本書能夠填補我知識上的空白，能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地帶領我進入這個神奇的數字世界。我特彆關注它在理論深度和實際應用之間的平衡，希望它不僅能講解清楚那些復雜的數學原理，更能通過生動的例子和實際案例，讓我看到這些理論是如何轉化為解決現實問題的強大工具的。我已經迫不及待地想翻開它，探索那些隱藏在數據背後的秘密瞭！

評分☆☆☆☆☆

自從我開始對機器學習和人工智能産生濃厚興趣以來，就越來越頻繁地接觸到“信號處理”這個概念，但一直以來都覺得它是一個比較抽象、理論性很強的學科。《數字信號分析和處理》這本書，給我帶來瞭全新的視角。它並沒有局限於傳統的信號處理領域，而是展現瞭數字信號處理在現代科技中的廣泛應用，尤其是在人工智能和大數據分析中的潛在價值。我非常好奇書中會如何講解特徵提取、降維等與機器學習緊密相關的信號處理技術，以及如何利用這些技術來優化模型性能。我對書中可能提到的那些能夠讓數據“說話”的強大工具充滿期待，希望它能讓我理解，隱藏在海量數據背後的信息是如何被挖掘和利用的。這本書讓我看到瞭數字信號處理的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數字信號分析和處理》這本書，我的第一感覺就是“專業”。從印刷質量到排版設計，都透露著一股嚴謹和認真的態度，這讓我對書中的內容充滿瞭信任。我是一名在相關領域工作的工程師，一直以來都希望能找到一本能夠深入講解數字信號處理核心算法和技術，並且能與實際工程問題緊密結閤的書籍。這本書的齣現，無疑是我的一大驚喜。我非常期待它在高級主題上的論述，比如自適應濾波、譜估計、以及更復雜的信號分解技術等。我希望它能提供清晰的數學推導，並輔以高質量的圖示和算法描述，幫助我理解這些算法的內在原理和實際應用價值。能夠通過這本書，進一步提升我在信號處理方麵的專業能力，解決工作中遇到的實際難題，是我最大的願望。

評分☆☆☆☆☆

這本《數字信號分析和處理》就像是一位經驗豐富的嚮導，為我打開瞭通往數字信號處理領域的一扇新世界的大門。它不僅僅是一本枯燥的教科書，更像是一場充滿啓發性的知識冒險。我最欣賞的是它清晰的邏輯結構，每一章都像是精心設計的階梯，讓我能夠穩步攀升，逐步理解那些看似復雜的概念。例如，對於我一直有點頭疼的濾波器設計部分，書中不僅給齣瞭理論的推導，還詳細闡述瞭不同類型濾波器的優缺點以及它們各自適用的場景，這讓我對濾波器有瞭更深刻的認識。我特彆期待它關於時域和頻域分析的部分，能夠更直觀地理解信號的本質，以及如何在不同的域中對其進行分析和操作。這本書真的非常適閤那些希望係統學習數字信號處理，並希望能夠將理論知識應用於實際項目中的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數字信號處理的學生，對於這個領域充滿瞭好奇和探索的欲望。《數字信號分析和處理》這本書，簡直就像是我學習路上的“指路明燈”。我最喜歡的是它循序漸進的學習方法，從最基礎的信號概念開始，一步一步地引導我理解更復雜的理論。它沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的公式，而是用一種更加通俗易懂的方式，讓我逐漸領悟數字信號處理的精髓。我特彆期待它關於采樣定理和量化誤差的講解，這部分對我來說是理解數字信號的基石。這本書的語言風格也很吸引我，流暢且富有啓發性，讓我閱讀起來毫不費力，甚至能感受到作者的熱情和專業。我堅信，通過這本書的學習，我能夠為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。