數字信號處理基礎(第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周利清蘇菲羅仁澤 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• DSP
• 通信工程
• 電子工程
• 算法
• 數學
• 傅裏葉變換
• 濾波
• 第三版

店鋪： 賞心悅目圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563529483

商品編碼：29358194179

包裝：平裝

齣版時間：2012-06-01

基本信息

書名：數字信號處理基礎(第3版)

定價：42.00元

作者：周利清蘇菲羅仁澤

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2012-06-01

ISBN：9787563529483

字數：

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版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

編輯推薦

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這本《數字信號處理基礎(第3版)》是作者周利清、蘇菲、羅仁澤在長期從事數字信號處理方麵的教學和科研工作的基礎上，為本科生所編寫的數字信號處理課程的教材，該書隻包含本科生應該掌握的數字信號處理的基本知識。作者力求在對數字信號處理的基本原理、基本概念、基本算法融會貫通、深入理解的基礎上，將這些知識係統、深入淺齣、透徹清楚地進行講解，做到有理、有據、有條理，數學推導正確，邏輯關係清楚，以使讀者容易理解和掌握，並且便於教學和自學。希望讀者在學習這本教材所建立的堅實基礎上，能夠更好地去學習數字信號處理的其他更深入的內容，或者能夠將這些知識很好地投入實際應用。

內容提要

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“數字信號處理”是各高等院校電子類專業和通信類專業學生的一門非常重要的專業基礎課。周利清、蘇菲、羅仁澤編著的《數字信號處理基礎(第3版)》闡述瞭離散係統的性質、離散信號的各種變換；深入講解瞭DFT的原理及其性質，討論瞭用DFT求綫性捲積和進行分段捲積的方法；闡述瞭各種FFT算法；詳細論述瞭IIR數字濾波器的原理和設計方法；分析瞭綫性相位FIR濾波器的實現條件和重要性質以及設計方法；詳細討論瞭IIR數字濾波器和FIR數字濾波器的各種結構及其優缺點；討論瞭數字信號處理中的有限字長效應。此外，在每一章之後，加入瞭與本章所涉及的內容有關的Matlab方法、程序、函數等，使讀者可以利用Matlab得到的結果來幫助和驗證自己對於原理的理解。《數字信號處理基礎(第3版)》係統、深入淺齣、透徹清楚地講解瞭數字信號處理的基本理論、基本概念和基本算法，數學推導嚴謹，邏輯關係清楚，以使得讀者便於理解、掌握，並且便於自學。這本書不但可以作為本科生的教材，還可以為從事數字信號處理工作的技術人員自學所

目錄

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章 數字信號處理概述(緒論) 1.1 信號的分類 1.2 數字信號處理 1.3 數字信號處理的優越性 1.4 數字信號處理的3種方式 1.5 數字信號處理的兩大方法第2章 離散係統的性質和離散信號的變換 2.1 抽樣和內插 2.1.1 抽樣 2.1.2 內插 2.2 離散時間信號 2.2.1 離散時間信號序列 2.2.2 常用序列 2.3 離散係統及其綫性和時不變性 2.3.1 離散係統的定義及其單位抽樣響應 2.3.2 離散係統的綫性 2.3.3 離散係統的時不變性 2.3.4 綫性時不變係統 2.4 離散信號的綫性捲積 2.4.1 離散綫性捲積的定義 2.4.2 離散綫性捲積的計算 2.5 離散係統的因果性和穩定性 2.5.1 因果性 2.5.2 穩定性 2.6 離散信號的傅裏葉變換 2.6.1 問題的提齣 2.6.2 傅裏葉變換對的推導 2.6.3 離散信號傅裏葉變換的性質 2.6.4 綫性時不變係統的頻率響應 2.7 離散信號的z變換 2.7.1 z變換的定義及其收斂域 2.7.2 z變換的性質 2.7.3 z反變換 2.7.4 z變換與傅裏葉變換的關係 2.8 離散係統的差分方程、係統函數及其零極點 2.8.1 離散係統的差分方程 2.8.2 離散係統的係統函數 2.8.3 係統函數的零極點 2.8.4 綫性時不變因果係統的穩定性 2.9 Matlab方法 2.9.1 常用序列及序列運算的Matlab實現 2.9.2 離散信號變換的Matlab實現 習題第3章 離散傅裏葉變換(DFT) 3.1 離散傅裏葉級數(DFS)及其性質 3.1.1 周期序列DFS的推導 3.1.2 DFS的性質 3.2 離散傅裏葉變換(DFT)及其性質 3.2.1 DFT的導齣 3.2.2 DFT的性質 3.3 z變換與DFT的關係 3.3.1 由z變換得到DFT 3.3.2 由DFT得到z變換 3.3.3 頻率分辨率 3.4 用DFT求綫性捲積 3.4.1 循環捲積與綫性捲積的關係 3.4.2 用DFT求綫性捲積 3.5 分段捲積 3.5.1 重疊相加法 3.5.2 重疊保留法 3.6 Matlab方法 3.6.1 利用Matlab計算信號的DFT和IDFT 3.6.2 序列循環移位的Matlab實現 3.6.3 循環捲積的Matlab實現 3.6.4 利用DFT計算綫性捲積的Matlab實現 3.6.5 分段捲積的Matlab實現 習題第4章 快速傅裏葉變換(FFT) 4.1 引言 4.1.1 DFT的矩陣錶示及其運算量 4.1.2 Wnk N因子的特性 4.2 基2時間抽選的FFT算法 4.2.1 算法推導 4.2.2 算法特點 4.2.3 關於FFT算法的計算機程序 4.3 基2頻率抽選的FFT算法 4.4 快速傅裏葉反變換 *4.5 綫性調頻z變換算法 4.5.1 基本原理 4.5.2 算法的要點 4.5.3 算法的特點 4.6 實序列的FFT的高效算法 4.6.1 兩個長度相同的實序列 4.6.2 一個2N點的實序列 4.7 Matlab方法 4.7.1 利用Matlab計算FFT 4.7.2 用Matlab實現有限長序列的Chirp z變換 習題第5章 IIR數字濾波器的原理及設計 5.1 濾波器概述 5.1.1 數字濾波器與模擬濾波器 5.1.2 兩大類數字濾波器 5.1.3 數字濾波器的設計步驟 5.2 IIR數字濾波器概述 5.2.1 IIR數字濾波器的差分方程和係統函數 5.2.2 IIR數字濾波器的設計方法 5.2.3 藉助於模擬濾波器的理論和方法的設計原理 5.3 模擬低通濾波特性的逼近 5.3.1 Butterworth低通濾波特性的逼近 5.3.2 Chebyshev低通濾波特性的逼近 5.3.3 Cauer低通濾波特性簡介 5.3.4 3種濾波器的比較 5.3.5 濾波器圖錶法設計 5.4 衝激響應不變法 5.4.1 衝激響應不變法的變換方法 5.4.2 模擬濾波器與數字濾波器的頻率響應之間的關係 5.4.3 z平麵與s平麵的映射關係 5.5 雙綫性變換法 5.5.1 雙綫性變換關係的導齣 5.5.2 s平麵與z平麵的映射關係 5.5.3 頻率預畸變 5.5.4 雙綫性變換法的特點 5.6 數字濾波器的變換 *5.7 IIR數字濾波器的優化設計 5.7.1 誤差判彆準則 5.7.2 優化算法 5.8 Matlab方法 5.8.1 利用Matlab實現模擬濾波器的設計 5.8.2 衝激響應不變法的Matlab實現 5.8.3 雙綫性變換法的Matlab實現 5.8.4 用Matlab實現數字濾波器的設計 習題第6章 FIR數字濾波器的原理及設計 6.1 FIR數字濾波器的差分方程、衝激響應、係統函數及其零極點 6.2 綫性相位FIR濾波器 6.2.1 恒延時濾波 6.2.2 綫性相位FIR濾波器滿足的條件 6.2.3 綫性相位FIR濾波器的特性 6.3 窗口法 6.3.1 基本原理 6.3.2 對頻率響應的影響 6.3.3 常用窗函數 6.3.4 設計方法小結 *6.4 頻率抽樣法 *6.5 FIR數字濾波器的優化設計 6.5.1 切比雪夫等波紋逼近 6.5.2 加權切比雪夫逼近 6.5.3 Remez交換算法 6.6 Matlab方法 6.6.1 用Matlab進行基於窗函數的FIR數字濾波器的設計 6.6.2 用Matlab進行等波紋FIR濾波器的設計 習題第7章 數字濾波器的結構 7.1 數字網絡的信號流圖 7.1.1 信號流圖及其有關概念 7.1.2 解代數方程組求節點變量之值 7.1.3 化簡信號流圖求係統函數 7.1.4 Mason公式 7.1.5 信號流圖的轉置 7.2 IIR數字濾波器的結構 7.2.1 直接型 7.2.2 正準型 7.2.3 級聯型 7.2.4 並聯型 7.3 FIR數字濾波器的結構 7.3.1 橫截型 7.3.2 級聯型 7.3.3 頻率抽樣型 7.4 FIR數字濾波器與IIR數字濾波器的比較 7.5 用Matlab實現數字濾波器的結構 7.5.1 IIR數字濾波器的結構實現 7.5.2 FIR數字濾波器的結構實現 習題第8章 數字信號處理中的有限字長效應 8.1 概述 8.1.1 數字係統與有限字長效應 8.1.2 關於數的錶示 8.1.3 量化誤差 8.2 A／D變換的字長效應 8.2.1 量化效應的統計分析 8.2.2 綫性時不變係統對量化噪聲的響應 8.3 乘積誤差的影響 8.3.1 IIR濾波器中乘積誤差的影響 8.3.2 FIR濾波器中乘積誤差的影響 8.4 係數的量化效應 8.5 極限環振蕩 習題附錄 A1 常用的數學知識 A1.1 傅裏葉變換 A1.2 特殊函數 A2 LTI係統因果性的充分必要條件的證明 A3 復變函數中的一個積分的計算 A4 雙綫性變換法s平麵與z平麵的映射關係推導 A5 本書所用的符號、術語以及英文縮寫詞一覽錶參考文獻注：目錄中有“*”號的是選學的內容。

作者介紹

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文摘

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序言

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信號之海的導航者：深入探索數字信號處理的奧秘 在現代科技飛速發展的浪潮中，信息以驚人的速度膨脹，而這些信息的核心，無一不是由各式各樣的信號構成。從我們耳畔悅耳的音樂、屏幕上生動的影像，到醫療設備精確的診斷、通信設備高效的連接，再到導航係統可靠的定位，數字信號處理（DSP）技術如同一個無形而強大的引擎，驅動著這一切的實現。它不僅僅是計算機科學和電子工程的一個分支，更是我們理解和駕馭海量信息、解鎖未來科技無限可能性的關鍵鑰匙。 想象一下，你手中握著的手機，能夠瞬間將你的聲音傳遞到世界的另一端；你使用的智能傢居設備，能夠根據你的習慣自動調節環境；你佩戴的健康監測手環，能夠實時記錄你的心率和睡眠質量。這一切的背後，都離不開數字信號處理技術的默默耕耘。它將模擬世界中連續變化的信號，轉化為計算機能夠理解和處理的離散數字序列，並對其進行精細的操作，提取有用信息，抑製噪聲乾擾，甚至創造齣全新的信號。 從模擬到數字：一場思維的革命 在深入數字信號處理的奇妙世界之前，我們必須先理解它所要解決的核心問題：如何將我們所處的、充滿連續變化的模擬世界，轉化為數字世界進行高效處理。模擬信號，例如聲音的聲波、光綫的亮度，它們在時間和幅度上都是連續的，擁有無限的信息量。然而，計算機無法直接處理這種連續性，它需要的是離散的、可以被量化的數值。 數字信號處理的第一步，便是對模擬信號進行采樣。這就像是在一條連續的河流中，每隔一段時間取齣一個水樣。采樣的頻率，即每秒鍾取樣的次數，直接決定瞭我們能夠捕捉到信號的哪些細節。根據著名的奈奎斯特-香奈爾采樣定理，隻要采樣頻率高於信號最高頻率的兩倍，理論上就可以完美地重構原始信號。 緊接著，我們還需要對采樣得到的幅度值進行量化。這是一個將連續的幅度範圍劃分成有限個離散區間的過程。量化的精度，即每個區間的大小，決定瞭數字信號對原始模擬信號的逼真程度。量化精度越高，失真越小，但所需的存儲空間和計算量也越大。 采樣和量化完成後，原本連續的模擬信號就變成瞭我們熟悉的數字信號——一串串由0和1組成的二進製碼。這串數字信號，就如同經過精心編碼的信息，等待著被進一步加工和解讀。 核心工具箱：離散傅裏葉變換與捲積 一旦信號被數字化，我們就進入瞭數字信號處理的核心領域。在這裏，我們擁有一係列強大的數學工具，能夠幫助我們揭示信號的內在規律。其中，離散傅裏葉變換（DFT）無疑是最具代錶性的工具之一。 傅裏葉變換的偉大之處在於，它能夠將一個時域信號（即信號隨時間變化的樣子）分解成一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。想象一下，一首復雜的交響樂，傅裏葉變換就像一個神奇的指揮傢，能夠分辨齣其中每一個樂器演奏的音符和它們的組閤方式。通過DFT，我們可以清晰地看到一個信號在不同頻率上的能量分布，從而瞭解它的“頻率構成”。這對於分析信號的頻譜特性、識彆噪聲、以及設計濾波器至關重要。 DFT 的計算量較大，為瞭更高效地處理，人們發展齣瞭快速傅裏葉變換（FFT）算法。FFT 能夠在更短的時間內完成 DFT 的計算，極大地提高瞭數字信號處理的效率，為實時處理復雜信號提供瞭可能。 另一個不可或缺的核心概念是捲積。捲積操作描述瞭一個係統對輸入信號的響應。簡單來說，如果你有一個“濾波器”（一個對信號有特定作用的係統），當你將一個輸入信號通過這個濾波器時，輸齣信號就是輸入信號與濾波器“衝激響應”（濾波器對一個瞬時脈衝的響應）的捲積。 捲積在數字信號處理中有著廣泛的應用。例如，在圖像處理中，捲積常用於圖像的模糊、銳化、邊緣檢測等操作。在通信係統中，捲積可以用來模擬信道的效應，並設計均衡器來補償信道的失真。理解捲積，就是理解一個係統如何“塑造”和“改變”信號。 濾波器：信號的“淨化器”與“增強器” 在實際應用中，我們常常需要對信號進行“過濾”，去除不需要的成分，保留有用的信息。這就需要用到濾波器。濾波器就像一個精密的篩子，能夠根據頻率將信號區分開來。 根據濾波器的特性，它們可以分為多種類型： 低通濾波器：允許低頻成分通過，抑製高頻成分。常用於去除信號中的高頻噪聲，或者從圖像中提取平滑的區域。 高通濾波器：允許高頻成分通過，抑製低頻成分。常用於檢測信號中的快速變化，或者在音頻處理中突齣細節。 帶通濾波器：允許特定頻帶內的信號通過，抑製其他頻率的信號。在通信係統中，用於選擇特定頻段的信號。 帶阻濾波器：抑製特定頻帶內的信號，允許其他頻率的信號通過。常用於消除特定頻率的乾擾，例如電力綫産生的 50Hz 噪聲。 濾波器的設計，無論是無限衝激響應（IIR）濾波器還是有限衝激響應（FIR）濾波器，都需要深入的數學分析和算法實現。它們是數字信號處理中實現信號增強、噪聲抑製、特徵提取等功能的基石。 從理論到實踐：DSP 在各領域的應用 數字信號處理技術並非空中樓閣，它早已滲透到我們生活的方方麵麵，並驅動著無數前沿技術的發展。 通信領域：從手機通信、無綫網絡到衛星通信，DSP 是實現高效、可靠通信的關鍵。它負責調製解調、信道編碼、糾錯、語音編碼等，保證瞭信息的準確傳輸。 音頻與影像處理：我們聽到的高保真音樂、看到的清晰影像，都離不開 DSP 的功勞。MP3、AAC 等音頻壓縮技術，JPEG、MPEG 等圖像視頻壓縮標準，以及各種音效處理、圖像增強算法，都依賴於 DSP。 醫療影像：CT、MRI、超聲波等醫療影像設備，通過 DSP 技術對采集到的原始信號進行處理，生成醫生能夠準確診斷的醫學圖像。 雷達與聲納：DSP 在雷達和聲納係統中扮演著至關重要的角色，用於目標檢測、距離估計、速度測量等。 生物醫學信號處理：心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等生物醫學信號的分析，也需要 DSP 技術來提取有用的生理信息。 工業控製與自動化：在工業生産中，DSP 技術用於電機控製、傳感器數據處理、故障診斷等，提高生産效率和自動化水平。 人工智能與機器學習：在深度學習等人工智能領域，DSP 技術也常常作為預處理步驟，用於特徵提取和降維，為模型的訓練打下基礎。 探索的意義：解鎖信息的無限可能 學習數字信號處理，不僅僅是掌握一套數學工具和算法，更是培養一種洞察信息本質的能力。它讓我們能夠從紛繁復雜的信號中，抽絲剝繭，發現隱藏的規律；它賦予我們改變和塑造信號的能力，創造齣更豐富、更智能的體驗。 在這個信息爆炸的時代，對數字信號處理的深入理解，將成為解鎖未來科技無限可能性的關鍵。它能夠幫助我們更好地理解世界，更有效地利用資源，更智能地解決問題。無論是您是懷揣夢想的在校學生，還是尋求技術突破的行業專傢，亦或是對前沿科技充滿好奇的愛好者，踏入數字信號處理的殿堂，都將是一次充滿挑戰卻收獲豐厚的探索之旅。它將帶領您穿越信號的海洋，成為駕馭信息時代的弄潮兒。

評分☆☆☆☆☆

對於《數字信號處理基礎(第3版)》這部作品，我內心充滿瞭對理論深度和前沿性的好奇。作為一個對信號處理領域有著濃厚興趣的研究生，我期待的“基礎”教材，不僅要係統地梳理經典理論，更要能引領我洞察未來的發展趨勢。我非常關注本書在“第3版”這一更新中，是否能夠體現齣對近年來快速發展的信號處理新理論和新方法的吸收。例如，在介紹自適應濾波時，除瞭傳統的LMS算法，是否能夠引入一些更先進的自適應濾波算法，如RLS算法，並闡述它們在收斂速度和穩定性方麵的優勢？在處理非平穩信號方麵，我希望能夠看到對時頻分析工具，如小波變換，有更為深入的介紹，並結閤一些實際應用場景，比如在故障診斷或生物信號分析中的應用。此外，我同樣期待書中能夠對一些新興的交叉領域有所涉及，例如將機器學習的思想融入信號處理，如利用神經網絡進行信號分類、去噪或特徵提取。如果書中能夠提供一些相關的理論基礎和初步的實現思路，將對我個人的研究方嚮具有極大的指導意義。總而言之，我期望這本“基礎”教材，能夠提供給我一套紮實的理論支撐，同時激發我探索信號處理領域更深層次奧秘的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為數字信號處理領域的研究者和學習者帶來瞭一股清新的空氣。雖然我尚未有機會深入研讀其內容，但從其嚴謹的命名“數字信號處理基礎(第3版)”以及“基礎”二字所蘊含的深刻含義，我便能預見到其內容將會是多麼的紮實和全麵。在我看來，一本優秀的“基礎”教材，絕非僅僅堆砌公式和概念，更重要的是要能夠引領讀者構建起一套完整的認知體係。它應該像一位循循善誘的老師，能夠將抽象的概念具象化，將復雜的理論生活化。比如，在介紹離散傅裏葉變換（DFT）時，作者能否通過生動的實例，比如分析一段音樂的頻譜，或者解釋JPEG圖像壓縮的原理，來幫助讀者理解DFT的核心思想？在闡述濾波器設計時，能否結閤實際應用場景，如音頻降噪、圖像銳化等，來講解不同濾波器類型的優缺點和適用條件？我非常期待這本書能夠在這方麵有所突破，用清晰易懂的語言，配以恰當的圖示和代碼示例，讓原本枯燥的數學公式變得鮮活起來。更進一步，一本優秀的“基礎”教材，也應該為讀者指明進一步深入學習的方嚮。它不應該止步於介紹“是什麼”，更要引導讀者思考“為什麼”以及“如何做”。例如，在介紹完基本的信號處理算法後，能否提及一些當前前沿的研究方嚮，如深度學習在信號處理中的應用，或者信號處理在通信、醫療、金融等領域的最新進展？這樣的引導，對於激發學習者的興趣，培養其獨立研究能力至關重要。總而言之，我對這本書的期待，是它能成為一本不僅教授知識，更能啓迪思維的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事信號分析工作的技術人員，我對《數字信號處理基礎(第3版)》這部作品的關注，更多的是從其在實際應用層麵的貢獻度齣發。我深知，理論的紮實是實踐創新的基石，而一本優秀的“基礎”教材，其價值往往體現在能否將復雜的理論與多樣的實際場景巧妙地融閤。我尤其好奇，在這一版的更新中，作者是否能夠就一些經典的信號處理算法，例如FIR濾波器和IIR濾波器的設計，提供更為貼近當前工業界主流實踐的案例？比如，在介紹窗函數法設計FIR濾波器時，能否結閤具體的工程需求，如針對特定頻率噪聲的抑製，來演示如何選擇閤適的窗函數和濾波器階數？在講解IIR濾波器時，能否討論一些在嵌入式係統或實時處理中常用的設計技巧和優化策略？此外，我非常關注書中在介紹現代信號處理技術時，是否能夠體現齣與時俱進的特點。例如，在數字水印、壓縮感知、或者深度學習在信號處理中的應用等方麵，是否能夠有較為深入的闡述，並提供一些實際的項目應用方嚮的指引？我期望這本書不僅能提供理論上的深度，更能包含一些解決實際工程問題的思路和方法，從而能夠幫助我們這些一綫工程師不斷提升技術能力，應對日益復雜的信號處理挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這部《數字信號處理基礎(第3版)》的齣現，令我聯想到瞭我在學習和研究過程中，對“基礎”二字所能承載的深厚意義的理解。它絕不僅僅是知識的簡單羅列，更是一種思維方式的塑造，一種解決問題的框架構建。對於“基礎”教材，我的要求是它必須具有強大的邏輯性和係統性，能夠讓讀者循序漸進地掌握核心概念。我希望這本書在介紹離散時間信號和係統的基本性質時，能夠清晰地闡明其與連續時間信號和係統的區彆和聯係。在講解Z變換時，我期待作者能夠用生動的方式解釋其在穩定性分析和係統頻率響應方麵的作用，而非僅僅停留於數學推導。更重要的是，我希望這本書能夠展現齣數字信號處理強大的普適性。它應該能夠通過各種領域的實例，比如通信係統中的調製解調、音頻信號的處理、圖像信號的增強等，來展示數字信號處理在現代科技中的核心地位。這種普適性的展現，能夠極大地激發讀者的學習興趣，並讓他們認識到這門學科的廣闊應用前景。我也期待書中能夠包含一些關於算法的性能分析，例如時間復雜度、空間復雜度等，讓讀者在掌握算法的同時，也能對其效率有初步的認知，為後續的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從一個初學者的角度來看，對於《數字信號處理基礎(第3版)》這部著作，我內心充滿瞭無限的遐想和期待。坦白說，我之前接觸過一些信號處理方麵的資料，但總是感覺知識點零散，難以形成係統性的理解。這次得知有新版本的齣現，我敏銳地捕捉到其中蘊含的“第3版”這個關鍵詞。這意味著該書在經過前兩個版本的沉澱後，一定是在內容上更加完善、在編排上更加優化，並且緊跟瞭時代發展的步伐。我尤其關注的是，它能否為我這樣的新手提供一條清晰的學習路徑？例如，在講解傅裏葉變換時，是否會從最基本的時域和頻域概念入手，逐步深入到離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）？在采樣定理方麵，是否會用圖示清晰地解釋“奈奎斯特頻率”的含義，以及欠采樣和過采樣的後果？我非常希望書中能夠包含大量生動形象的例子，比如通過分析一段音頻信號來理解其頻譜特性，或者通過處理一張圖片來體會濾波器的作用。如果書中還能提供一些編程示例，例如使用Python或MATLAB來實現一些基礎的信號處理算法，那對我來說將是巨大的福音。我希望這本書能夠用最通俗易懂的語言，將那些看似高深的數學概念解釋清楚，讓我不再畏懼信號處理這門學科，而是能從中找到樂趣，並為未來的深入學習打下堅實的基礎。