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周先春，石兰芳 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 频谱分析
• 图像处理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302387336

版次：1

商品编码：11751751

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 全国普通高校电子信息与电气学科基础规划教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：319

字数：502000

正文语种：中文

编辑推荐

数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)已成为当前科学和工程领域热门的技术之一，广泛应用于通信、雷达、声纳、医学成像和音视频压缩等许多领域，给人们的生产和生活带来了许多革命性的变化和影响。

数字信号处理基础知识已成为通信、电子信息、计算机科学等专业学生必须掌握的专业基础知识和必修内容。

对于学习者来说，对很多信号处理概念缺乏清晰的物理模型，离现实的工程应用太远。虽然掌握一定的信号处理理论，也对面临的现实问题有所了解，却很难将理论应用于现实问题的解决中。

作者经过多年从事数字信号处理科研实践和课堂教学改革的经验，通过引入大量应用实例，通过理论与应用的交融，深入浅出地介绍了数字信号处理的基础知识、基本理论 ，将经典的信号处理理论寓于工程实践，更有利于学生对概念的理解，同时培养了学生的应用能力。

同时，作者在书中引入了MATLAB软件，增加了MATLAB的编程实例，将抽象的理论与可操作、可视化的实践结合，充分调动学生的学习积极性，强化工程应用能力。

内容简介

　　根据本课程的教学理念和实际教学效果，在广泛听取教师和学生意见的前提下，《数字信号处理》全面而又系统地介绍了数字信号处理的基本理论和基本方法，大量引入应用实例，将理论与应用相融合，在讲解理论知识的同时，增加了MATLAB的编程实例，结合实验，有利于加强学生对基本知识的理解，强化学生的工程应用能力，为培养创新型工程技术人才打下坚实的基础。《数字信号处理》在概述了数字信号、数字信号处理的基本知识以及结合MATLAB的信号系统分析方法之后，详细讨论傅里叶变换与分析，快速傅里叶变换及其应用，数字滤波器的基本结构、基本理论以及设计方法，介绍了数字信号处理中的有限字长效应和DSP的硬件开发。
　　《数字信号处理》概念清楚、系统性强、特色鲜明，尤其是现代教学思想与工具的引入，使《数字信号处理》的使用范围更宽。《数字信号处理》可作为高等院校通信、电子信息、自动控制、计算机科学等专业的教材，也可供从事数字信号处理工作的工程技术人员参考。

内页插图

目录

绪论

第1章 离散时间信号和离散时间系统
1.1 引言
1.2 离散时间信号——序列
1.2.1 常用的典型序列
1.2.2 序列的运算
1.3 离散时间系统
1.3.1 线性系统
1.3.2 时不变系统
1.3.3 线性时不变系统输入与输出之间的关系
1.3.4 系统的因果性和稳定性
1.4 常系数线性差分方程
1.4.1 线性常系数差分方程
1.4.2 线性常系数差分方程的求解
1.5 模拟时间信号的抽样
1.5.1 抽样定理
1.5.2 抽样信号的恢复
1.6 信号图形、序列运算与频谱以及采样的MATLAB实现
习题

第2章 z变换与离散时间傅里叶变换
2.1 引言
2.2 序列的z变换
2.2.1 z变换的定义及收敛域
2.2.2 序列特性对收敛域的影响
2.2.3 z反变换
2.2.4 z变换的基本性质和定理
2.3 序列的z变换与连续时间信号的Laplace变换、Fourier变换的关系
2.3.1 序列的z变换与理想抽样信号的Laplace变换的关系
2.3.2 序列的z变换与连续时间信号的Fourier变换的关系
2.4 利用z变换解差分方程
2.5 序列的傅里叶变换的定义及性质
2.5.1 序列的傅里叶变换的定义
2.5.2 序列的傅里叶变换的性质
2.6 利用z变换分析信号和系统的频域特性
2.6.1 传输函数与系统函数
2.6.2 用系统函数的极点分布分析系统的因果性和稳定性
2.6.3 利用系统的极零点分布分析系统的频率特性
2.7 z变换和z逆变换以及离散时间傅里叶变换的MATLAB实现
习题

第3章 离散傅里叶变换
3.1 引言
3.2 Fourier变换的几种可能形式
3.3 周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表达式
3.3.1 周期序列的离散傅里叶级数
3.3.2 周期序列的傅里叶变换表达式
3.4 离散傅里叶变换的定义
3.4.1 DFT的定义
3.4.2 DFT和z变换的关系
3.4.3 DFT的隐含周期性
3.5 离散傅里叶变换的基本性质
3.5.1 线性性质
3.5.2 循环移位性质
3.5.3 循环卷积定理
3.5.4 复共轭序列的DFT
3.5.5 DFT的共轭对称性
3.6 频率域采样
3.7 DFT的应用举例
3.7.1 用DFT对连续信号进行谱分析
3.7.2 用DFT对序列进行谱分析
3.7.3 用DFT进行谱分析的误差问题
3.8 离散傅里叶变换的MATLAB实现
习题

第4章 快速傅里叶变换
4.1 引言
4.2 直接计算DFT的问题及改进的基本途径
4.3 按时间抽选的基-2 FFT算法
4.3.1 算法原理
4.3.2 运算量比较
4.3.3 DIT-FFT算法的特点
4.4 按频率抽选的基-2 FFT算法
4.5 离散傅里叶反变换的快速算法
4.6 进一步减少运算量的措施
4.6.1 多类蝶形单元运算
4.6.2 旋转因子的形成
4.6.3 实序列的FFT算法
4.7 任意基的快速傅里叶变换
4.8 基-4 FFT算法
4.9 分裂基FFT算法
4.9.1 分裂基FFT算法原理
4.9.2 分裂基FFT算法的运算量
4.9.3 分裂基FFT算法程序及说明
4.10 线性调频z变换算法
4.11 线性卷积与线性相关的FFT算法
4.11.1 线性卷积的FFT算法
4.11.2 线性相关的FFT算法
4.12 快速傅里叶变换的MATLAB实现
习题

第5章 数字滤波器的基本结构
5.1 数字滤波器结构的表示方法
5.2 无限长单位冲激响应滤波器的基本结构
5.2.1 直接Ⅰ型结构
5.2.2 直接Ⅱ型结构
5.2.3 级联型结构
5.2.4 并联型结构
5.3 有限长单位冲激响应滤波器的基本结构
5.3.1 直接型
5.3.2 级联型
5.3.3 频率采样结构
5.3.4 线性相位FIR数字滤波器的结构
5.4 数字滤波器结构的MATLAB实现
习题

第6章 数字滤波器的设计
6.1 数字滤波器的设计指标
6.1.1 因果数字滤波器的频率响应
6.1.2 数字滤波器的设计指标
6.2 FIR滤波器的窗函数设计方法
6.2.1 冲激响应截断法
6.2.2 窗函数设计法
6.2.3 Kaiser窗
6.3 设计FIR滤波器的频率取样方法
6.3.1 频率取样方法的基本原理
6.3.2 频率取样设计方法对过渡带的优化
6.4 设计FIR滤波器的最小二乘法
6.5 最优等波纹线性相位FIR滤波器的设计：Parks-McClellan算法
6.5.1 线性相位FIR滤波器振幅响应的统一表示
6.5.2 Minimax误差准则
6.5.3 交替定理
6.5.4 Parks-McClellan算法
6.6 微分器和Hilbert变换器
6.6.1 微分器
6.6.2 希尔伯特变换器
6.7 窗函数法、频率取样法和最小二乘法的MATLAB实现
6.7.1 按照算法原理编写m文件
6.7.2 Kaiser窗滤波器设计方法的MATLAB实现
6.7.3 设计线性相位FIR滤波器的MATLAB函数
6.8 用MATLAB设计最优等波纹线性相位FIR滤波器
6.9 IIR数字滤波器的一般设计方法
6.9.1 设计IIR数字滤波器的两种方案
6.9.2 模拟低通滤波器的技术指标
6.9.3 平方幅度响应与传输函数的关系
6.10 常用的4种原型滤波器
6.10.1 Butterworth滤波器
6.10.2 ChebyshevⅠ型滤波器
6.10.3 ChebyshevⅡ型滤波器
6.10.4 椭圆滤波器
6.11 模拟滤波器到数字滤波器的映射
6.11.1 冲激响应不变法
6.11.2 双线性变换法
6.12 频率变换
6.12.1 模拟频率变换
6.12.2 数字频率变换
6.13 设计IIR数字滤波器的MATLAB
6.13.1 一般步骤
6.13.2 用于设计IIR数字滤波器的主要MATLAB函数
6.14 MATLAB中的滤波器设计和分析工具
习题

第7章 数字信号处理中的有限字长效应
7.1 有限字长效应及量化误差
7.1.1 有限字长效应
7.1.2 二进制数的量化误差
7.1.3 A/D转换器中的量化误差
7.2 系数量化对数字滤波器的影响
7.2.1 系数量化对滤波器稳定性的影响
7.2.2 系数量化对二阶子系统极点位置的影响
7.3 数字滤波器的运算量化效应
7.3.1 定点运算IIR和FIR数字滤波器误差分析
7.3.2 浮点运算中的有限字长效应
7.4 FFT算法的有限字长效应
7.4.1 蝶形运算的统计模型
7.4.2 防止溢出和FFT输出的信噪比
7.5 数字滤波器的有限字长效应的MATLAB实现
习题

第8章 数字信号处理的硬件开发
8.1 数字信号处理器概述
8.1.1 数字信号处理器的发展
8.1.2 DSP系统的典型结构
8.1.3 DSP芯片的特点
8.1.4 DSP芯片的选择
8.1.5 DSP芯片的应用
8.2 TMS320系列器件的结构特点及简介
8.2.1 结构特点
8.2.2 TMS320C2000系列简介
8.2.3 TMS320C5000系列
8.2.4 TMS320C6000系列简介
8.3 DSP系统的设计过程
8.4 DSP系统的开发工具
8.4.1 开发环境的构成
8.4.2 开发工具的组成
8.4.3 TI公司的开发工具
参考文献

前言/序言

近年来，随着信息技术的发展,数字信号处理理论与技术日益成熟，数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)已成为当前科学和工程领域最为热门的技术之一，广泛应用于通信、雷达、声纳、医学成像和音视频压缩等许多领域，给人们的生产和生活带来了许多革命性的变化和影响。数字信号处理基础知识已成为通信、电子信息、计算机科学等专业学生必须掌握的专业基础知识和必修内容。

本书集作者多年对课程建设的探索和教学改革的实践经验,深入浅出地介绍了数字信号处理的基础知识、基本理论以及应用实例，基本做到理论与应用的交融，将经典的信号处理理论寓于工程实践，更有利于学生对概念的理解，同时培养了学生的应用能力。并在书中引入了MATLAB软件，增加了MATLAB的编程实例，突出了理论与实践的结合，着力培养学生解决实际问题的能力。

本书在第1~第7章中,将与本章相关的MATLAB知识及应用程序集中在最后一节进行介绍，这样既可帮助读者结合实际应用，提高掌握MATLAB工具的兴趣和积极性，又可使基本理论与MATLAB软件部分相对独立。

本书每章都精选了丰富的习题和大量的模拟实验,可帮助学生理解、领会教学内容,增强分析问题和解决问题的能力。

本书概念清楚、系统性强、特色鲜明。尤其是现代教学思想与工具的引入,使本书的使用范围更宽。本书可作为通信、电子信息、自动控制、计算机科学等专业的教材。具体实施可根据专业要求对内容进行取舍。本书也可作为相关专业的工程技术人员的参考书。

本书第1章以及第5、第6、第7、第8章主要由周先春编写,第2、第3、第4章主要由石兰芳编写。此外曾彬、嵇亚婷、张政参与编写了本书绘图，孙文荣、柏鹤对全部MATLAB模拟仿真程序进行了验证。汪美玲和王洁参与本书的编写校对工作。南京信息工程大学科技处的行鸿彦教授于百忙中审阅了本书，并提出了许多非常宝贵的意见。南京信息工程大学多年从事数字信号处理教学工作的裴晓芳副教授对初稿提出了建设性的意见。在本书的编写过程中，得到了南京信息工程大学教务处、电子与信息工程学院的大力支持，清华大学出版社的编校人员对本书的出版提出很多宝贵建议。作者在此一并致谢。

由于编者水平有限,书中不足与错误在所难免,恳请广大读者批评指正。

作者

2015年2月

《数据编织：从零开始的物联网系统架构与实现》 内容梗概 《数据编织：从零开始的物联网系统架构与实现》是一本面向物联网（IoT）领域实践者的技术专著。它 not just 聚焦于单个物联网设备的开发，而是宏观地阐述如何构建一个完整、稳定、可扩展的物联网系统。本书深入浅出地剖析了物联网系统的多层架构，从底层的数据采集与传输，到中层的云平台搭建与管理，再到顶层的应用服务开发与数据分析，为读者提供了一套系统性的解决方案。本书摒弃了对抽象理论的过多阐述，而是将重点放在具体的工程实现、技术选型、性能优化以及安全保障等方面，力求让读者能够独立或带领团队完成从概念到落地的物联网项目。 详细章节介绍 第一部分：物联网系统基石——数据采集与边缘计算 第一章：传感器接入与数据预处理： 本章将详细介绍各类常见物联网传感器（如温度、湿度、光照、加速度、GPS等）的选型、接口协议（I2C、SPI、UART、ADC等）以及硬件连接方法。重点讲解如何通过微控制器（如ESP32、STM32、Raspberry Pi Pico等）高效地读取传感器数据，并进行初步的格式转换、单位统一和去噪处理。将探讨不同采样率对数据质量和系统资源的影响，并提供实际代码示例。 第二章：通信协议与网络连接： 本章深入探讨物联网数据传输的关键通信协议，包括低功耗广域网（LPWAN）技术如LoRa、NB-IoT，以及短距离通信技术如Wi-Fi、Bluetooth Low Energy (BLE)。读者将学习到不同协议的特点、适用场景、优缺点，以及如何在不同网络环境下实现可靠的数据传输。内容将涵盖TCP/IP协议栈在物联网设备上的实现，以及MQTT、CoAP等轻量级应用层协议的设计原理与最佳实践。 第三章：边缘计算的实践与应用： 边缘计算是物联网架构中的重要组成部分。本章将介绍边缘计算的定义、核心价值，以及它在物联网系统中的具体应用场景，如本地数据分析、实时决策、设备联动、隐私保护等。读者将学习到如何在资源受限的边缘设备上部署和运行轻量级算法，例如使用TensorFlow Lite、TinyML等框架进行模型推理，以及如何设计高效的边缘数据处理流水线，以减轻云端负担并降低延迟。 第二部分：物联网数据中枢——云平台架构与管理 第四章：选择与搭建物联网云平台： 本章将系统性地梳理目前市面上主流的物联网云平台（如AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT Platform, 阿里云物联网平台等）的特点、功能、定价模型和生态系统。本书 not only 介绍如何使用这些托管云服务，还将引导读者理解和搭建自有的物联网云平台（如使用Kubernetes部署ThingsBoard、OpenIoT等开源平台）。重点在于平台的核心组件，如设备管理、身份认证、消息路由、数据存储等。 第五章：设备接入与安全认证： 确保物联网设备的身份和数据的安全性是构建可信赖系统的关键。本章将详细讲解物联网设备的安全接入机制，包括TLS/SSL加密通信、X.509证书认证、SAS Token、OAuth等多种安全认证方案。读者将学习到如何在设备端实现安全的密钥管理和身份识别，以及如何在云端进行有效的设备身份验证和授权管理。 第六章：消息队列与数据流处理： 物联网设备产生的数据往往是海量的、连续的，需要高效的消息队列和数据流处理机制来应对。本章将深入讲解如何利用Kafka、RabbitMQ、Pulsar等分布式消息队列，构建高吞吐量、低延迟的数据传输管道。同时，将介绍流处理引擎（如Apache Flink, Spark Streaming, Kinesis Data Analytics）在物联网场景下的应用，包括实时数据清洗、聚合、转换以及事件驱动的响应。 第七章：数据存储与数据库选型： 本章将探讨物联网数据的存储策略。重点介绍时序数据库（如InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB）在存储传感器数据方面的优势，以及关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）和NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在存储设备元数据、配置信息或聚合结果方面的适用性。将指导读者如何根据数据特点和查询需求，选择最合适的数据库解决方案，并进行高效的数据模型设计。 第三部分：洞察与应用——数据分析与服务开发 第八章：物联网数据可视化： 将原始的传感器数据转化为直观易懂的可视化图表，是理解系统运行状态和发现潜在问题的重要手段。本章将介绍使用Grafana, Kibana, Tableau等主流的可视化工具，连接到不同的数据源，创建实时的仪表盘和报表。内容将涵盖折线图、柱状图、散点图、地图等多种可视化方式，以及如何设计有效的用户界面来呈现物联网数据。 第九章：大数据分析与机器学习在物联网中的应用： 物联网系统积累的海量数据蕴含着巨大的商业价值。本章将介绍如何利用大数据分析技术，从物联网数据中提取有价值的洞察。内容将涵盖数据挖掘、统计分析、模式识别等方法。同时，将聚焦于机器学习在物联网中的应用，例如异常检测（设备故障预测、安全入侵检测）、预测性维护、用户行为分析、智能推荐等。将以实际案例说明如何训练和部署机器学习模型。 第十章：物联网应用服务开发与API设计： 构建用户友好的应用服务是物联网系统价值的最终体现。本章将指导读者如何开发面向终端用户的物联网应用。内容将涵盖RESTful API的设计与实现，方便第三方应用或前端界面与物联网云平台进行交互。将介绍Web开发框架（如Django, Flask, Node.js Express）的应用，以及移动应用（iOS/Android）的开发考虑。 第十一章：系统集成与案例分析： 本章将通过一系列实际的物联网项目案例，整合前面各章节所学的知识。案例将涵盖智能家居、智慧农业、工业物联网（IIoT）、智慧城市等不同领域。通过分析这些案例的系统架构、技术选型、面临的挑战以及解决方案，读者将能够更深刻地理解物联网系统的整体设计思路，并从中获得启发，将所学知识融会贯通，应用于自己的实际项目中。 本书特色 实践导向： 全书贯穿大量代码示例、配置指南和操作演示，强调“动手做”，帮助读者快速掌握实际技能。 架构思维： 并非孤立地介绍技术点，而是从宏观的系统架构出发，将各项技术有机地整合起来。 全面覆盖： 从硬件接入到云端管理，再到应用开发，全面覆盖物联网系统的各个环节。 前沿技术： 关注边缘计算、时序数据库、流处理等物联网领域的前沿技术发展。 案例驱动： 通过丰富的实际案例，帮助读者理解理论知识的落地应用。 目标读者 本书适合所有对物联网系统构建感兴趣的技术人员，包括： 软件工程师、嵌入式开发工程师、硬件工程师 系统架构师、解决方案架构师 对物联网技术有浓厚兴趣的初学者和学生 希望将现有业务升级为物联网解决方案的企业技术负责人 通过阅读《数据编织：从零开始的物联网系统架构与实现》，您将能够构建一个强大、可靠、智能的物联网系统，并充分挖掘其中蕴含的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

我之前对“数字信号处理”这个领域一直感到非常困惑，总觉得它离我的日常生活很遥远，是专业人士才会接触的东西。然而，当我偶然翻到这本《数字信号处理》时，我惊喜地发现，它竟然能够把这些复杂的概念讲得如此接地气。书中大量使用了比喻和类比，比如将采样过程比作“拍照”，将量化比作“给颜色分级”，这些生动形象的讲解方式，让原本抽象的数学概念变得触手可及。我印象最深刻的是它在讲解Z变换的部分，虽然Z变换本身听起来很拗口，但作者通过一个“延迟器”的类比，将Z变换的作用解释得明明白白，让我瞬间理解了它在处理离散时间系统时的强大功能。而且，这本书不仅限于理论的讲解，还巧妙地融入了许多实际应用场景的介绍，比如在音频信号处理中如何去除杂音，在图像处理中如何增强细节，这些都让我看到了数字信号处理的实际价值。虽然我还没有机会去实践书中的具体算法，但这本书已经极大地激发了我对这个领域的好奇心，让我对未来深入学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚翻完一本关于《数字信号处理》的书，虽然名字听起来挺硬核的，但我发现它竟然能把这么枯燥的理论讲得生动有趣，让我这个对信号处理只是略知一二的读者也受益匪浅。这本书最大的亮点在于它的循序渐进，从最基础的概念讲起，比如离散时间信号的定义、傅里叶变换的基本原理，甚至是采样定理这些看似抽象的东西，都通过非常直观的图示和通俗易懂的比喻给解释透了。我尤其喜欢它在讲解傅里叶级数和傅里叶变换时，没有直接丢出公式，而是先从周期信号的分解入手，一步步引导读者理解信号的频谱特性，这对于我这样不擅长纯数学推导的人来说，简直是福音。而且，它还非常注重实际应用，虽然书中没有给出完整的代码实现，但它会通过大量的实际例子来展示数字信号处理在图像处理、语音识别、通信系统等领域的应用，让我能深刻理解这些理论知识的价值和意义。读完这本书，我对之前一些模糊的概念有了清晰的认识，也对数字信号处理这个领域产生了浓厚的兴趣，感觉自己真的打开了一扇新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在讲解“数字信号处理”的各个分支时，都采取了一种非常独特且富有洞察力的视角。它不像很多教材那样，上来就堆砌公式和定理，而是从更宏观的层面，先勾勒出整个数字信号处理领域的全貌，然后再逐步深入到各个子领域。我尤其喜欢它在介绍自适应滤波器的章节，它没有直接去解释LMS算法或者RLS算法的数学推导，而是先从“学习”这个概念入手，解释了自适应滤波器是如何根据环境的变化不断调整自身的参数，以达到最佳处理效果的。这种从“为什么”到“怎么做”的逻辑顺序，让我觉得非常舒服。书中还穿插了许多历史故事和人物传闻，比如傅里叶的革命性思想是如何诞生的，维纳在信号处理领域的贡献等等，这些都为原本严肃的科学知识增添了人文色彩，也让我对这个领域的发展脉络有了更深的理解。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和思考，这对于任何一个学习者来说，都是非常宝贵的体验。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我之前对《数字信号处理》的理解仅限于“处理数字信号”这个模糊的概念，对具体的内容完全不了解。拿到这本书之后，我最大的感受是它的“人性化”设计。作者似乎非常了解读者的困惑点，并且在书的每一个章节都努力去消弭这些鸿沟。比如，在讲解离散傅里叶变换（DFT）时，它并没有急于给出公式，而是先从连续傅里叶变换（FT）的局限性入手，解释了为什么我们需要DFT，以及DFT在实际计算中的意义。而且，书中随处可见的图示和表格，都极大地帮助了我理解复杂的概念。我印象特别深的是在讲到卷积操作时，作者通过一个“滑窗”的形象比喻，让我瞬间明白了卷积在信号叠加和滤波中的核心作用。此外，书中还涉及了一些前沿的研究方向的介绍，虽然篇幅不多，但足以让我对这个领域的未来发展趋势有所了解。这本书没有让我感到被淹没在技术细节中，反而让我对“数字信号处理”这个学科产生了浓厚的兴趣，并且愿意去深入探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容和我想象中的“数字信号处理”有些不太一样，它更像是一本关于如何“听懂”和“看懂”数字世界背后规律的入门指南，而非单纯的技术手册。作者用一种非常诗意的语言，描绘了信号在时域和频域的舞蹈，以及它们如何通过各种数学工具被“解构”和“重组”。我个人非常欣赏它在介绍滤波器设计部分时，并没有一开始就陷入复杂的滤波器类型和设计公式，而是先强调了滤波器的“目的”——去除噪声、增强特定频率成分，然后才逐步引入FIR和IIR滤波器的基本思想，并通过一些生动的生活化场景来比喻它们的区别。比如，用一个“漏网”来比喻低通滤波器，用一个“筛子”来比喻带通滤波器，这种类比非常形象，让我在脑海中构建了清晰的模型。虽然书中对算法的介绍可能不如专门的算法书籍那样详尽，但它提供了足够多的理论基础和概念框架，为我后续深入学习打下了坚实的基础。这本书的阅读体验非常愉悦，它让我感觉到，即使是看似枯燥的科学理论，也可以被赋予生命和温度。