数字信号分析和处理 [Digital Signal Analysis and Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张旭东，崔晓伟，王希勤 著

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 数字通信
• MATLAB
• 信号处理算法
• 时域分析
• 频域分析
• 系统分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302359203

版次：1

商品编码：11522717

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Digital Signal Analysis and Processing

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：520

字数：814000

正文语种：中文

内容简介

　　《数字信号分析和处理》系统深入地介绍了数字信号分析和处理的原理和算法。全书由12章组成。第1章是预备知识，概述了连续信号处理的基本知识和采样定理，连续信号处理的各种概念和技术对于深入地理解数字信号处理的结果是非常有帮助的，因此本章的设置可使得《数字信号分析和处理》更加自成体系；第2～8章是全书的核心，内容有：离散信号与系统的表示、离散变换和快速算法、数字频谱分析、数字滤波器设计和实现、希尔伯特变换和复倒谱、多采样率处理等，构成了离散信号处理的基本知识体系；第9～12章介绍了几个与实际应用更加密切的专题，包括有限字长效应、带通采样和I/Q采样技术、数字处理提高A/D和D/A性能、自适应滤波器和数字信号处理系统实现技术等。《数字信号分析和处理》也简要介绍了数字信号处理中的几个前沿课题，例如压缩感知、试验模态分析和希尔伯特·黄变换等。各章专设一节介绍相关的MATLAB函数和实现例程。
　　《数字信号分析和处理》可以作为电子信息、通信、电子科学技术等专业本科生数字信号处理课程的教材，也可作为电子信息类工程硕士课程的教材和非电子信息专业的研究生教材，亦可作为有关行业工程师、科技人员和大学教师的参考书。

作者简介

　　张旭东，博士，现任清华大学电子工程系教授，博士生导师，主要研究方向为信号处理与认知。出版有《离散随机信号处理》、《图像编码基础与小波压缩技术》等著作，发表学术论文100余篇。两次获得清华大学教学成果一等奖，获得2004-2008年度清华大学优秀教材一等奖。
　　
　　崔晓伟，博士，现任清华大学电子工程系副教授，博士生导师，主要研究方向为导航定位。北斗卫星导航系统重大专项专家组成员，发表学术论文50余篇，获军队科技进步一等奖一项。
　　
　　王希勤，博士，现任清华大学电子工程系教授，博士生导师，主要研究方向为雷达信号与信息处理。发表学术论文100余篇。获得北京市和清华大学教学成果一等奖各一项。

目录

绪论
0.1 信号的基本概念和分类
0.2 数字与离散
0.3 信号处理
0.4 离散处理系统和数字处理系统的发展
0.5 本书的组成

第1章 信号处理： 从连续到离散
1.1 连续时间信号的表示
1.1.1 常用连续信号
1.1.2 冲激函数
1.1.3 信号的脉冲分解
1.2 线性时不变系统
1.3 线性时不变系统的特征表示
1.4 傅里叶分析
1.4.1 傅里叶变换的定义和基本性质
1.4.2 信号的冲激谱
1.4.3 用傅里叶变换表示LTI系统
1.4.4 时宽带宽积
1.5 拉普拉斯变换和系统函数
1.5.1 拉普拉斯变换及其性质
1.5.2 拉普拉斯反变换
1.5.3 连续时间系统的拉普拉斯变换分析
1.6 基本采样定理
1.7 本章小结
习题

第2章 离散信号与系统基础
2.1 离散信号与系统
2.1.1 信号的表示问题
2.1.2 离散信号的分类
2.1.3 一些常用的基本信号
2.1.4 离散信号的基本运算
2.1.5 离散信号的单位抽样表示
2.1.6 离散时间系统
2.2 离散LTI系统的卷积和方法
2.2.1 离散LTI系统的卷积和
2.2.2 由卷积和表示的LTI系统性质
2.3 离散LTI系统的特征表示与变换
2.4 离散时间傅里叶变换
2.4.1 离散时间傅里叶变换的定义
2.4.2 离散时间傅里叶变换的性质
2.4.3 周期序列的DTFT
2.4.4 LTI系统的频率响应
2.4.5 自相关分析、能量信号和功率信号
2.5 z变换和系统函数
2.5.1 z变换的定义和收敛域
2.5.2 z变换的有理分式形式和极零点
2.5.3 z反变换
2.5.4 z变换的性质
2.5.5 用z变换表示系统
2.5.6 通过极零点分析频率响应
2.6 连续信号的数字处理问题初探
2.6.1 连续和离散频谱之间的关系
2.6.2 连续系统和离散系统的关系
2.7 与本章相关的MATLAB函数与实例
2.7.1 相关的MATLAB函数简介
2.7.2 MATLAB例程
2.8 本章小结
习题

第3章 有限长序列离散变换和快速算法
3.1 离散正交变换
3.2 离散傅里叶变换
3.2.1 DFT作为对DTFT的频域离散采样
3.2.2 DFT的矩阵表示
3.2.3 DFT的实例
3.3 DFT与周期序列傅里叶级数的关系
3.4 DFT的性质
3.5 用DFT计算相关序列
3.6 DFT的快速计算方法
3.6.1 按时间抽取基2 FFT算法
3.6.2 按频率抽取基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 组合数FFT算法简述
3.6.6 快速傅里叶反变换
3.7 CZT算法
3.8 离散余弦变换及其快速算法
3.8.1 离散余弦变换
3.8.2 离散余弦变换的快速算法
*3.9 一些其他离散变换简介
3.9.1 离散正弦变换
3.9.2 Hadamard变换
3.9.3 Haar变换
3.9.4 Slant变换
3.10　与本章相关的MATLAB函数与实例
3.10.1 相关的MATLAB函数简介
3.10.2 MATLAB例程
3.11　本章小结
习题

第4章 数字频谱分析
4.1 DFT与连续信号频谱的关系
4.1.1 DFT与连续信号频谱关系的直观解释
4.1.2 DFT与连续信号频谱关系的一般性解释
4.2 利用DFT的频谱分析
4.2.1 通过DFT作频谱分析的一般过程
4.2.2 加窗与频率分辨率
4.2.3 DFT的频率泄漏和栅栏效应
4.2.4 由DFT插值DTFT的讨论
4.3 窗函数和加窗频谱分析
4.4 对DFT作频谱估计的评述
4.5 通过DFT进行能量谱和功率谱估计
*4.6 短时傅里叶变换作时频谱分析
4.6.1 短时傅里叶变换
4.6.2 离散信号短时傅里叶变换的计算
4.7 与本章相关的MATLAB函数与实例
4.7.1 相关的MATLAB函数简介
4.7.2 MATLAB例程
4.8 本章小结
习题

第5章 离散系统和数字滤波器
5.1 线性时不变系统的表示方法
5.2 系统设计
5.2.1 逆系统设计
5.2.2 数字滤波器设计
5.3 全通系统和最小相位系统
5.3.1 全通系统
5.3.2 最小相位系统
5.4 系统的可实现性
5.5 IIR系统的实现结构
5.5.1 IIR系统的基本结构
5.5.2 IIR系统级联和并联结构
5.6 FIR系统实现的基本结构
5.6.1 FIR系统的基本结构
5.6.2 线性相位系统及其实现结构
5.6.3 线性相位系统的零点分布和级联实现
5.7 FIR滤波器的FFT实现结构
5.7.1 FIR滤波器的基本FFT实现结构
5.7.2 FIR滤波器的FFT实现结构： 重叠相加法
5.7.3 FIR滤波器的FFT实现结构： 重叠保留法
5.8 FIR系统的频率取样结构
*5.9 格型滤波器结构
5.9.1 FIR滤波器的格型结构
5.9.2 IIR 滤波器的格型结构
5.10 数字系统实例
5.10.1 数字正弦振荡器
5.10.2 数字陷波器
5.10.3 梳状滤波器
5.11 与本章相关的MATLAB函数与样例
5.11.1 相关的MATLAB函数简介
5.11.2 MATLAB例程
5.12 本章小结
习题

第6章 数字滤波器设计
6.1 数字滤波器设计概述
6.2 线性相位FIR滤波器的分类和表示
6.3 窗函数法设计FIR滤波器
6.3.1 线性相位FIR滤波器的矩形窗设计
6.3.2 线性相位FIR滤波器的一般窗设计方法
6.4 FIR滤波器的等波纹逼近设计
6.4.1 FIR滤波器频率响应的多项式表示
6.4.2 误差函数的构造
6.4.3 Remeze算法
6.5 频率取样设计
6.6 IIR数字滤波器的间接设计方法
6.6.1 冲激响应不变法
6.6.2 双线性变换法
6.7 IIR数字滤波器的设计实践
6.7.1 模拟滤波器设计问题
6.7.2 巴特沃思滤波器
6.7.3 切比雪夫滤波器
6.7.4 椭圆滤波器
6.7.5 IIR数字滤波器设计实例
6.8 数字滤波器的频率变换
6.9 IIR滤波器的直接优化设计
6.10 与本章相关的MATLAB函数与样例
6.10.1 相关的MATLAB函数简介
6.10.2 MATLAB例程
6.10.3 数字微分器设计
6.11 本章小结
习题

第7章 希尔伯特变换和复倒谱
7.1 连续时间信号的希尔伯特变换
7.2 离散时间信号的希尔伯特变换和实现
7.2.1 希尔伯特变换器的实现
7.2.2 希尔伯特变换的应用
7.3 频域的希尔伯特变换关系
7.3.1 频域实部和虚部之间的希尔伯特变换关系
7.3.2 变换域的幅度与相位关系
*7.4 复倒谱
7.4.1 复倒谱的定义和基本性质
7.4.2 有理分式z变换的复倒谱
7.4.3 一般采样序列的复倒谱计算
7.4.4 复倒谱的一些应用
*7.5 希尔伯特·黄变换和实验模态分析
7.5.1 HHT的定义
7.5.2 实验模态分解
7.6 与本章相关的MATLAB函数与实例
7.6.1 相关的MATLAB函数简介
7.6.2 MATLAB例程
7.6.3 希尔伯特变换器设计
7.7 本章小结
习题

第8章 多采样率信号处理
8.1 采样率转换
8.1.1 整数倍降采样率
8.1.2 整数倍升采样率
8.1.3 有理分数倍采样率转换
8.1.4 抽取和插值的线性时变性
8.2 采样率转换的高效实现结构
8.2.1 抽取和零插值与滤波器的交换等价性
8.2.2 采样率转换的级联形式
8.2.3 滤波器的多相实现
8.2.4 降采样率系统的多相实现
8.2.5 升采样率系统的多相实现
8.3 积分器?梳状滤波级联系统
8.4 升采样率系统与奈奎斯特滤波器
8.4.1 奈奎斯特滤波器
8.4.2 奈奎斯特滤波器的窗函数法设计
8.4.3 半带滤波器设计
*8.5 均匀滤波器组
8.5.1 均匀DFT滤波器组分解
8.5.2 均匀DFT滤波器组合
8.5.3 DFT的滤波器组解释
8.6 双通道准确重构滤波器组
8.6.1 准确重构条件
8.6.2 正交镜像滤波器组
8.6.3 共轭正交滤波器组
8.6.4 准确重构滤波器组的一般解
8.6.5 准确重构双正交线性相位滤波器组
8.6.5 能量保持准确重构滤波器组
*8.7 多通道准确重构滤波器组
8.7.1 由双通道级联的多通道滤波器组
8.7.2 一般M通道滤波器组
*8.8 复用转换滤波器组
*8.9 连续和离散小波变换简介
8.9.1 连续小波变换
8.9.2 尺度和位移离散化的小波变换
8.9.3 多分辨分析和正交小波基
8.9.4 离散小波变换的Mallat算法
8.9.5 双正交小波变换
8.10 与本章相关的MATLAB函数与实例
8.10.1 相关的MATLAB函数简介
8.10.2 MATLAB例程
8.11 本章小结
习题

第9章 线性自适应滤波器初步
9.1 自适应滤波器概述
9.2 最陡下降法
9.3 LMS自适应滤波算法
9.3.1 LMS算法
9.3.2 LMS算法的收敛性分析
9.3.3 一些改进的LMS算法
9.4 递推LS算法
9.4.1 最小二乘滤波
9.4.2 基本RLS算法
9.5 LMS和RLS算法对自适应均衡器的一些仿真结果
9.6 与本章相关的MATLAB函数与实例
9.6.1 相关的MATLAB函数简介
9.6.2 MATLAB例程
9.7 本章小结
习题

第10章 有限字长效应
10.1 二进制数据表示和量化误差
10.1.1 二进制数据表示
10.1.2 有限位二进制定点表示的量化误差
10.1.3 量化误差的统计分析模型
10.2 A/D变换器的量化误差
10.2.1 ADC量化模型
10.2.2 ADC误差经过系统的传播
10.3 数字系统运算量化误差的统计分析
10.3.1 数字系统直接实现的误差分析
10.3.2 系统级联和并联实现的误差分析
10.3.3 乘法累加器结构
10.4 防止溢出和压缩比例因子
*10.5 量化噪声分析的状态空间方法
10.5.1 运算量化噪声计算的状态方程法
10.5.2 压缩比例因子计算的状态方程法
10.6 滤波器系数有限字长的影响
10.6.1 系数量化对极点位置的影响
10.6.2 系数量化影响极点偏移的结构依赖性
10.7 有限字长的非线性效应： 极限环效应
10.8 DFT/FFT运算的有限字长效应
10.8.1 DFT直接实现的量化误差分析
10.8.2 定点FFT实现的量化效应分析
*10.9 自适应滤波的有限字长效应
10.10 与本章相关的MATLAB函数与实例
10.10.1 相关的MATLAB函数简介
10.10.2 MATLAB例程
10.11 本章小结
习题

*第11章 采样与重构技术
11.1 带通采样定理
11.2 I/Q采样技术
11.3 信号处理技术在A/D转换器中的应用
11.3.1 降低对抗混叠模拟滤波器的要求
11.3.2 提高A/D转换器的有效量化位数
11.3.3 噪声成形和转换器
11.4 D/A转换器和补偿技术
11.5 亚奈奎斯特采样与压缩感知技术简介
11.6 小结

*第12章 数字信号处理系统的实现
12.1 数字信号处理系统的组成
12.2 实时数字信号处理系统的基本概念
12.3 数字信号处理器DSP
12.4 可编程逻辑器件CPLD和FPGA实现信号处理系统
12.5 本章小结

附录A
A.1 一些数学基础补充
A.2 矩阵的特征分解
A.3 方程组的最小二乘解
参考文献

前言/序言

数字信号处理是国内外高校电子信息专业普遍开设的课程，目前很多高校的生物医学工程、机械、电气、自动化、航空航天等许多专业也开设同名课程。课程的目的是介绍广泛应用于各领域的数字信号处理方法，为实现各类数字或离散系统的信号设计、分析和处理提供理论基础和实现算法，也为更深入广泛地学习诸如图像处理、语音处理、雷达信号处理、通信信号处理、振动信号处理、医学信号处理等更专业的信号处理打下坚实的基础。
本书是作者在清华大学电子工程系长期讲授“数字信号处理”课程的基础上，由多年积累的讲义整理扩充而成的。
一本教材通常有两类典型写法，第一类是按照预定的教学大纲或学时组织材料，教材的内容满足于一门规定课程的教学需求； 这样的书因其精练，为学生提供一本经济的教材是其明显的优势，许多“规划”教材属于这一类。第二类更着重反映学科的系统性和完整性，既注重对核心知识细致深入的探讨，也提供一定的知识外延； 因为如此，其内容一般会超出一门课程的需要，篇幅会更大，但这类教材为任课教师提供选择的灵活性，也为好学的学生留下足够的自学材料。两类教材各有优缺点，也有教材在两者之间进行平衡，本书偏于第二类。
本书的核心包括第2章至第8章和第10章的不带星号的内容，这些章节足够一学期的“数字信号处理”课程使用； 第9、11、12章和其他章节带星号的内容是扩充性材料，供任课老师自由选择或学生自学使用； 第1章是预备性内容，复习了连续信号分析和处理的基本知识，以更方便读者使用。为学习好数字信号处理，经常需要回顾一些连续信号处理的概念，这些概念在第1章大都可以找到； 另外，第1章最后一节（即1.6节）详细讨论了采样定理，这节内容应该在“数字信号处理”课程上给予适当深度的复习。
数字信号处理学科具有比较完整的理论、方法和实现算法，又有非常广泛的应用，而广泛的应用又催生了许多软件工具用于数字信号处理算法的仿真、系统设计和系统模拟，MATLAB的信号处理工具箱（SPB）是目前应用最广泛的一种信号处理软件包。结合MATLAB�睸PB学习数字信号处理，一方面为理解信号处理算法提供一个良好的可视化实验环境，另一方面，也可早日掌握一种非常有用的软件工具。本书对MATLAB�睸PB给予适当重视，在各章专门设置一节介绍相关MATLAB函数和一些实现例程。这样的处理既不打乱对数字信号处理理论和算法论述的系统性，对MATLAB不感兴趣或暂时没有MATLAB基础的读者可直接跳过各章的这一节而不影响全书的连贯性，同时又给予MATLAB工具以相当篇幅的介绍。本书以数字信号处理原理和算法为主旨，MATLAB介绍是辅助性的，只选择部分重要的函数给出简单介绍，例程也主要为说明正文中的算法。若要看懂本书介绍MATLAB的小节，要求读者对MATLAB编程有初步知识。本书不介绍MATLAB编程基础，希望学习MATLAB编程的读者参考有关MATLAB教材，对于SPB函数集的完整介绍可参考MATLAB文档或MATLAB在线help功能。书中专门安排了几个MATLAB大作业，习题中带*号的是这类作业。
本书可以作为电子信息、通信、电子科学技术等专业本科生数字信号处理课程的教材； 适当减少理论部分并选择一些扩充性章节，也可作为工程硕士课程的教材； 还可作为本科没有开设数字信号处理课程的专业用做研究生教材。本书亦可作为有关行业工程师或科技人员的参考书。本书的核心内容在清华大学电子工程系本科课程中使用多年，加上扩充材料（9，11两章）后也在该系工程硕士班使用多次，大多数材料还在安捷伦北京研发中心工程师培训课程中使用过。通过适当选择，本书可用于多种不同类型的课程。
感谢应启珩教授对本书初稿进行了细致的审核，提出了许多有建设性的修改意见。电子科技大学彭启琮教授和清华大学胡广书教授对本书的提纲提出许多有益的建议，谨表谢意。我们教学过程中也曾使用本系教授应启珩、冯一云、窦维蓓编著的《离散时间信号分析和处理》一书作为教材或参考书，本书有几个例子取材于该书，谨向三位同事表示感谢，特别是冯一云和应启珩先生是我们的老师和前辈，对我们都有过指导。作者的学生高昊、闫慧辰、黄丽刚、李杰然、李方圆、高艳涛、汪沣、谢林、刘婧、郭元元、王智睿等帮助准备了部分MATLAB例程，也帮助校对了部分初稿，谢谢他们。同时感谢多年来选择我们课程的同学，他们的疑问、讨论和反馈对改善本书的质量不可或缺。
作者之一张旭东教授感谢TEXAS INSTRUMENTS（TI）Leadership Program长期给予的支持，感谢TI对我们DSP课程改革和实验环境改善给予的支持，感谢沈洁女士和她的团队、林昆山博士、Gene A Frantz先生在DSP应用上的合作与支持。
尽管我们做了努力，本书仍难免有疏漏和不足之处，望读者指正。
作者
2014年1月

《编码的艺术：数据重塑与洞察提取的实践之路》 本书旨在为读者构建一个关于数据处理和分析的坚实基础，重点在于如何将原始数据转化为有意义的见解，并为进一步的决策和应用奠定基础。我们并非探讨具体的信号类型，而是聚焦于数据本身在不同阶段所经历的转化过程，以及隐藏在这些转化背后的基本原理和方法。 第一章：数据之源与初探——理解数据的本质与采集 在信息爆炸的时代，数据无处不在，但理解数据的本质是解读它们的起点。本章将带领读者深入理解“数据”究竟是什么，它可能以何种形式存在，以及我们从何处获取它。我们将探讨数据的不同维度，如数值型、类别型、文本型、图像型等，并讨论每种数据类型所带来的独特挑战和机遇。 数据的形态与表示： 我们会从最基础的层面解析数据是如何被计算机理解和存储的，例如二进制、编码方式（ASCII、Unicode等）以及它们如何构建起我们所见的文本、图像和声音。我们将不涉及特定信号的波形分析，而是关注数据表示的通用性。 数据采集的实践： 了解数据的来源至关重要。本章将概述不同类型数据的采集途径，包括传感器（但不特指信号传感器）、数据库、网络爬取、用户输入等。我们会讨论数据采集过程中的潜在偏差和误差，以及如何进行初步的验证，以确保数据的可靠性。 数据质量的初步审视： 在进行任何深入分析之前，对数据质量的初步评估是必不可少的。本章将介绍一些基本的概念，如缺失值、异常值、重复值等，以及它们对后续分析可能造成的影响。我们将强调“理解你的数据”的重要性，为后续的数据清洗和转换做好准备。 第二章：数据的预处理——为深度分析铺平道路 原始数据往往是“脏”的，充斥着各种不规则和不完整之处。本章将聚焦于数据预处理的艺术，这是将原始数据转化为可分析形式的关键步骤。我们将强调这些预处理技术如何适用于任何类型的数据，而非局限于特定领域的信号。 数据清洗的策略： 针对本章第一节提到的数据质量问题，我们将详细介绍各种数据清洗技术。这包括如何识别和处理缺失值（如删除、填充均值/中位数/众数、插值等，插值此处仅作为一种填充技术，不涉及信号的数学模型），如何检测和处理异常值（如基于统计的方法、箱线图等），以及如何去除重复数据。 数据转换与规范化： 为了使不同尺度和范围的数据能够被有效比较和处理，数据转换和规范化是不可或缺的。本章将介绍常见的转换技术，如对数转换、平方根转换等，以及规范化（Normalization）和标准化（Standardization）的原理与应用。我们将说明这些技术如何使得模型对数据的不同特征更加敏感或不敏感。 特征工程的初步探索： 特征工程是数据分析的核心环节之一，它涉及到从原始数据中提取、创建或转换出更有意义的特征，以提高模型的性能。本章将介绍一些通用的特征工程方法，如创建交互特征、多项式特征，以及如何根据数据类型进行衍生特征的构建。例如，对于时间序列数据（仅作为一种数据格式），可以提取日期中的星期几、月份等信息。 数据离散化与编码： 许多分析模型需要数值型输入。本章将介绍如何将连续型数据离散化（分箱），以及如何对类别型数据进行编码，例如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。这些技术使得非数值数据能够被算法有效地处理。 第三章：数据分析的基础框架——探索与理解数据模式 在数据被清洗和预处理之后，我们便可以开始探索其中蕴含的模式和规律。本章将介绍数据分析的基础性框架和方法，帮助读者建立起对数据进行描述性分析和探索性分析的能力，从而为更复杂的建模打下基础。 描述性统计的应用： 描述性统计是理解数据集基本特征的基石。我们将深入探讨均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等统计量，以及它们如何描述数据的集中趋势、离散程度和分布形态。本章将强调理解这些统计量在不同数据类型上的适用性。 数据可视化——洞察的窗口： 可视化是揭示数据模式最直观、最有效的方式之一。本章将详细介绍各种常用的数据可视化图表，如直方图、散点图、箱线图、折线图、条形图等，并讲解它们各自的适用场景和解读方法。我们将侧重于如何通过图表快速发现数据的趋势、关联和异常。 相关性分析与初步模式识别： 理解变量之间的关系是数据分析的关键。本章将介绍相关性系数（如皮尔逊相关系数）的概念和计算，以及如何通过散点图等可视化手段来初步识别变量之间的线性或非线性关系。我们将区分相关性与因果性，强调分析的严谨性。 数据分组与聚合： 在处理包含大量信息的数据集时，将数据进行分组和聚合是提炼信息的常用手段。本章将介绍如何使用分组（Group By）操作，并结合聚合函数（如求和、平均、计数等）来汇总和统计数据，从而得到更有价值的汇总信息。 第四章：数据建模导论——从数据中学习 本章将初步介绍数据建模的概念，即利用数据来构建模型，以解释现象、预测未来或支持决策。我们将侧重于建模的通用原理，而不拘泥于特定的信号处理模型。 模型构建的基本流程： 我们将概述从数据准备、特征选择到模型选择、训练、评估和优化的整个建模流程。理解这个流程对于任何数据分析项目都至关重要。 监督学习与无监督学习的区分： 本章将介绍两种主要的机器学习范式：监督学习（需要带有标签的数据）和无监督学习（探索无标签数据中的结构）。我们会举例说明它们在不同问题上的应用，例如分类、回归（作为预测目标）、聚类等。 模型评估的基础： 如何判断一个模型的好坏？本章将介绍一些基本的模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、均方误差（MSE）等，以及它们在不同场景下的意义。 模型选择的考量： 面对多种模型，如何进行选择？本章将简要探讨过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念，以及如何通过调整模型复杂度、正则化等方法来选择合适的模型。 第五章：数据的解释与洞察提取——将分析转化为价值 数据分析的最终目的是为了提取有价值的洞察，并将其转化为 actionable insights。本章将聚焦于如何从分析结果中提炼出有意义的结论，并有效地传达给他人。 结果解读的艺术： 分析完成后，如何准确地解读统计结果和可视化图表？本章将强调结合业务背景和领域知识来解读数据，避免产生误导性的结论。 构建叙事——用数据讲故事： 将复杂的分析结果以清晰、易懂的方式呈现出来，是数据分析师的重要技能。本章将介绍如何构建一个有说服力的数据叙事，将分析过程、发现和结论串联起来。 洞察的提炼与应用： 真正的价值在于从数据中挖掘出能够指导行动的洞察。本章将讨论如何将分析发现转化为具体的建议和决策，并强调验证和迭代的重要性。 伦理与责任： 在数据分析的过程中，我们还需要关注数据的使用伦理和隐私保护。本章将简要探讨数据分析中的一些伦理考量，以确保数据的负责任使用。 通过对本书内容的学习，读者将能够系统地掌握从原始数据到有价值洞察的整个转化过程，无论这些数据最终用于何种特定的技术领域，都能建立起坚实的数据分析与处理能力。我们将聚焦于那些普适性的方法和原理，帮助读者成为一名更自信、更有效的数据实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字信号分析和处理》就像是一位经验丰富的向导，为我打开了通往数字信号处理领域的一扇新世界的大门。它不仅仅是一本枯燥的教科书，更像是一场充满启发性的知识冒险。我最欣赏的是它清晰的逻辑结构，每一章都像是精心设计的阶梯，让我能够稳步攀升，逐步理解那些看似复杂的概念。例如，对于我一直有点头疼的滤波器设计部分，书中不仅给出了理论的推导，还详细阐述了不同类型滤波器的优缺点以及它们各自适用的场景，这让我对滤波器有了更深刻的认识。我特别期待它关于时域和频域分析的部分，能够更直观地理解信号的本质，以及如何在不同的域中对其进行分析和操作。这本书真的非常适合那些希望系统学习数字信号处理，并希望能够将理论知识应用于实际项目中的读者。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数字信号分析和处理》这本书，我的第一感觉就是“专业”。从印刷质量到排版设计，都透露着一股严谨和认真的态度，这让我对书中的内容充满了信任。我是一名在相关领域工作的工程师，一直以来都希望能找到一本能够深入讲解数字信号处理核心算法和技术，并且能与实际工程问题紧密结合的书籍。这本书的出现，无疑是我的一大惊喜。我非常期待它在高级主题上的论述，比如自适应滤波、谱估计、以及更复杂的信号分解技术等。我希望它能提供清晰的数学推导，并辅以高质量的图示和算法描述，帮助我理解这些算法的内在原理和实际应用价值。能够通过这本书，进一步提升我在信号处理方面的专业能力，解决工作中遇到的实际难题，是我最大的愿望。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到这本《数字信号分析和处理》，我真的太激动了。这本书的封面设计就充满了科技感，硬朗的线条和沉稳的蓝色调，让我对里面的内容充满了期待。我一直对数字信号处理这个领域很感兴趣，尤其是在现代通信、图像处理、甚至生物医学工程等方面，数字信号的分析和处理都扮演着至关重要的角色。我之前零散地接触过一些相关的概念，比如傅里叶变换、卷积等等，但总感觉缺乏系统性的梳理和深入的理解。所以，我非常希望这本书能够填补我知识上的空白，能够从最基础的概念讲起，循序渐进地带领我进入这个神奇的数字世界。我特别关注它在理论深度和实际应用之间的平衡，希望它不仅能讲解清楚那些复杂的数学原理，更能通过生动的例子和实际案例，让我看到这些理论是如何转化为解决现实问题的强大工具的。我已经迫不及待地想翻开它，探索那些隐藏在数据背后的秘密了！

评分☆☆☆☆☆

自从我开始对机器学习和人工智能产生浓厚兴趣以来，就越来越频繁地接触到“信号处理”这个概念，但一直以来都觉得它是一个比较抽象、理论性很强的学科。《数字信号分析和处理》这本书，给我带来了全新的视角。它并没有局限于传统的信号处理领域，而是展现了数字信号处理在现代科技中的广泛应用，尤其是在人工智能和大数据分析中的潜在价值。我非常好奇书中会如何讲解特征提取、降维等与机器学习紧密相关的信号处理技术，以及如何利用这些技术来优化模型性能。我对书中可能提到的那些能够让数据“说话”的强大工具充满期待，希望它能让我理解，隐藏在海量数据背后的信息是如何被挖掘和利用的。这本书让我看到了数字信号处理的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数字信号处理的学生，对于这个领域充满了好奇和探索的欲望。《数字信号分析和处理》这本书，简直就像是我学习路上的“指路明灯”。我最喜欢的是它循序渐进的学习方法，从最基础的信号概念开始，一步一步地引导我理解更复杂的理论。它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的公式，而是用一种更加通俗易懂的方式，让我逐渐领悟数字信号处理的精髓。我特别期待它关于采样定理和量化误差的讲解，这部分对我来说是理解数字信号的基石。这本书的语言风格也很吸引我，流畅且富有启发性，让我阅读起来毫不费力，甚至能感受到作者的热情和专业。我坚信，通过这本书的学习，我能够为我未来的学习和研究打下坚实的基础。