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评分这套书我当初买的时候,主要是被它的“厚重感”所吸引,感觉像是一部百科全书,里面肯定包含了足够深入的内容。当我开始阅读时,我发现它确实是一本非常“硬核”的教材。作者在描述一些核心概念的时候,比如拉普拉斯变换和Z变换,是直接进入数学推导的,很少有过于直白的类比或者通俗的解释。对于我这种更偏向于直觉理解的人来说,这部分内容一开始确实有点挑战。需要反复阅读,并且结合书后的一些习题来加深理解。不过,也正是因为这种严谨的数学推导,让我对这些变换的本质有了更深刻的认识。书中对收敛域(ROC)的讲解,我觉得是拉普拉斯变换和Z变换的关键所在,作者在这方面花了很多笔墨,并且通过大量的图示来帮助读者理解不同ROC对应的系统特性。另外,我比较欣赏的是,书中在介绍离散时间信号和系统时,对于序列的表示、卷积等操作,都做了非常详尽的描述,包括各种离散序列的特殊性质,以及它们在卷积运算中的作用。这一点对于理解数字信号处理至关重要。虽然有些章节的阅读过程比较“烧脑”,但一旦理解了其中的数学原理,再去看相关的应用,就会觉得豁然开朗。
评分这本书的装帧倒是挺有意思,封皮摸上去有一种特别的质感,不是光滑的,而是带点细微的纹路,拿在手里感觉很沉甸甸的,好像里面藏着很多知识的重量。我拿到这本书的时候,主要想看看它在实际应用方面的内容。我是一名在通信行业工作的工程师,平时工作中会接触到各种信号的调制解调、滤波等等,所以很想了解书中对于这些实际问题的处理方式。书的前半部分,关于信号的分类、性质,以及一些基本的变换,虽然也涉及,但我觉得相对来说讲得比较基础,更像是对大学本科课程的一个复习和梳理。真正吸引我的是后面关于系统分析的部分。书中用了很多篇幅来讲解线性时不变系统(LTI)的特性,以及如何利用脉冲响应来表征一个系统。我特别关注了书中关于滤波器设计的那几章,它不仅仅是给出了各种滤波器的数学模型,还结合了一些实际的例子,比如如何为一个特定的应用场景选择合适的滤波器类型,以及如何评估滤波器的性能指标,如通带、阻带、过渡带的宽度等等。书中还提及了一些关于采样和重建的理论,这对于数字信号处理尤为重要。我发现,这本书在理论推导的严谨性和工程实践的结合上,做得相当平衡。虽然有些地方的数学推导需要仔细琢磨,但作者总是能适时地给出一些工程上的解释,让我能把抽象的数学概念与实际的工程问题联系起来。
评分这本书的封面设计有点复古,但打开阅读后,感觉内容却是非常现代且具有前瞻性。我之所以选择这本书,是因为我听说它在关于随机信号处理的部分做得非常出色。果然,书中在介绍了确定性信号和系统之后,便重点转向了随机信号。这部分内容对我来说是全新的领域,我之前对随机信号的认识仅停留在一些模糊的概念上。书中从概率论和数理统计的基础知识讲起,非常系统地介绍了随机变量、随机过程的概念,以及如何描述它们的统计特性,比如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等等。这些概念的引入,为后续的随机信号分析奠定了坚实的基础。我特别关注了关于平稳随机过程的部分,以及如何分析线性系统对平稳随机过程的响应。书中通过具体的例子,讲解了如何计算输出随机过程的统计量,以及如何利用功率谱密度来分析系统的频率选择性对随机信号的影响。这一点对于通信、控制等领域的工程师来说,是非常实用的。书中的数学推导虽然严谨,但作者也尽量通过图示和文字描述来降低理解的难度,让我能够逐步掌握这部分复杂的知识。
评分这本书的封面设计得相当朴实, tinta 蓝的底色,白色的标题,给人一种严谨、扎实的学术感。翻开第一页,就是目录,密密麻麻的章节标题,光是看过去就觉得内容量十足。我一开始最感兴趣的是关于傅里叶变换的那几个章节,因为在我之前的学习中,这部分内容总是有些似懂非懂,希望能通过这本书找到更清晰的理解路径。作者在介绍傅里叶变换的时候,并没有直接抛出复杂的数学公式,而是从信号的分解和叠加开始,用比较直观的比喻来解释“频谱”这个概念,这一点我非常喜欢。比如,将复杂的信号比作一首交响乐,而频谱就是这首乐曲中各种乐器发出的声音的“成分”以及它们的“响度”。然后,再逐渐引入数学工具,比如三角函数系、复指数形式,并且非常细致地讲解了每一步的推导过程。让我印象深刻的是,书中关于卷积的讲解,也下了很大的功夫。不是简单地给出公式,而是从“系统响应”的角度出发,一步步引导读者理解卷积在描述线性时不变系统中的核心作用。我尝试着做了书中的一些例题,感觉作者在选择例子的时候,既有理论上的典型性,又不至于过于抽象,能够帮助我巩固对概念的理解。总的来说,这本书在基础理论的讲解上,非常扎实,细节之处的处理也很到位,对于希望深入理解信号处理基本原理的读者来说,应该是一本很好的参考书。
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