资源介绍
书）
电子书格式: pdf
全书共 12 章，结构逻辑清晰，从基础到应用层层递进。开篇围绕连续时间信号的生成与可视化展开，涵盖周期信号、非平稳信号、脉冲信号等基础信号类型，通过 Python 的 Numpy、Scipy、Matplotlib 等库实现信号的模拟与绘图。随后深入讲解信号的采样与量化过程，详细分析采样定理的应用、欠采样的影响及不同量化方式的实现，为连续信号离散化提供完整的技术方案。
在离散时间信号与系统部分，书中不仅介绍了单位采样序列、单位阶跃序列等标准离散信号的生成，还系统讲解了折叠、移位、缩放等数学运算，以及卷积、相关等核心信号处理操作。针对离散时间系统，本书详细阐述了差分方程、状态空间等多种表示方法，结合极点 - 零点分析、频率响应等工具，帮助读者掌握系统特性的评估方法。
变换域分析是本书的核心内容之一，全面覆盖 Z 变换、傅里叶变换、短时傅里叶变换及小波变换等关键变换方法，揭示信号在不同域的表征规律，为信号特征提取提供理论支撑。滤波器设计部分聚焦极点 - 零点配置法，详细讲解一阶 IIR 滤波器、移动平均滤波器、数字谐振器、陷波滤波器等常用滤波器的设计原理与 Python 实现，兼具理论深度与实操性。
书中还专门探讨了多速率信号处理、自适应滤波器设计等进阶主题，并通过语音信号识别、心电图（ECG）QRS 波检测、电能质量扰动检测三个实际案例，展示数字信号处理技术在生物医学、电力系统等领域的应用场景，实现理论与工程实践的紧密结合。
本书的显著特点在于理论与实践的深度融合，每章均配有课前思考题、分步实现的 Python 代码、拓展任务及目标测试题，既适合课堂教学，也便于自学练习。代码设计简洁易懂，注重可视化呈现，帮助读者直观理解信号处理过程中的参数变化与结果差异。适用人群包括电子信息、自动化、电气工程等专业的本科生、研究生，以及从事信号处理相关工作的科研人员与工程技术人员，尤其适合需要通过开源工具开展信号处理实验与项目开发的读者。
作为一本兼顾专业性与实用性的教材，本书不仅系统梳理了数字信号处理的核心知识体系，更通过 Python 这一开源工具降低了技术入门门槛，为读者搭建起 "理论学习 - 代码实现 - 工程应用" 的完整学习路径，助力掌握数字信号处理的核心技能与实践能力。Digital Signal Processing