回答:
教科書に関する私の推奨事項は、Rick LyonsのUnderstanding DSPです。 最新版の私のレビューはこちらです。
私、およびコミュニティや他の場所からの多くの人々は、リックが初版以来テキストの一部を改訂するのを助けてきました。
自習のために、私はより良い本を知っています。
オンラインの無料リソースとして、Steve Smithの本をお勧めします。個人的には、リックのスタイルを好みますが、オンラインアクセシビリティの利点としてのスティーブの本（そしてオンラインバージョンは無料です！）
編集：
リックは、私がここで共有したいと思ったフィードバックを送ってきました。
私のDSPブックのコピーを持っているあなたの同僚のために、私は彼らに私の本の正誤表を送って幸せです。彼らがしなければならないことは、（1）エディション番号、および（2）書籍のコピーの印刷番号を通知する電子メールを私に送信することです。印刷番号は、「献身」ページの直前のページにあります。私の電子メールアドレスは次のとおりです。R.Lyons[at] ieee.org
http://www.redcedar.com/learndsp.htmをご覧になることをお勧めします 。
Rickは、オンラインDSPリファレンスの長いリストも提供してくれました。ここに入れるには多すぎます。GoogleDocsバージョンのセットアップについては後で説明します。
Paul FalstadのJavaアプレットは、システムと対話して直感的に学習するための素晴らしい方法です。デジタルフィルタアプレットが啓示です。
残りはhttp://www.falstad.com/mathphysics.htmlで確認してください。
より非公式の紹介として、私はKen SteiglitzのA Digital Signal Processing Primerが好きです。私はこのテキストを使用してクラスを作成し、スタイルがとても気に入りました。それはよく書かれており、素材をかなり面白くしています。
DSP Primerは、以下を含む幅広い読者向けに作成されています。
- 工学およびコンピューターサイエンスコースのDSPの学生。
- コンピューター音楽の作曲家とデジタルサウンドを扱う人。
- マルチメディアを扱うWWWおよびインターネット開発者。
- 科学に興味があり、DSPの概要を知りたい一般読者。
特徴：
- 初めてのユーザー、特にコンピューター音楽の初心者向けに、DSPにシンプルで整頓されたステップバイステップのアプローチを提供します。
- FFTやデジタルフィルタリングなど、周波数領域の方法に関する実用的な知識と理解を提供するように設計されています。
- 読者がDSPの理論と技術を理解して適用するのに役立つ、考えさせる質問と推奨される実験が含まれています。
以下の3つは、このテーマに関する最も参考になったテキスト本です。
離散時間信号処理、アランV.オッペンハイム、ロナルドW.シェーファー、ジョンR.バックによるプレンティスホール信号処理シリーズ。
デジタル信号処理：原理、アルゴリズム、アプリケーション、プレンティスホールジョンG.プロアキス、ディミトリスKマノラキス
信号とシステム、プレンティスホールアランV.オッペンハイム、アランS.ウィルスキー、S。ハミド
それらのいずれかを選択する必要がある場合は、ピック-Alan V. Oppenheim、Ronald W. Schafer、John R. Buckによる離散時間信号処理Prentice-Hall信号処理シリーズを選択してください。もちろん、ホセインの答えにリストされているように、サンジット・ミトラは初心者にとっては簡単かもしれません。
個々の長所を備えたさらなる本：
MIT OpenCourseWareにアクセスできます。アランV.オッペンハイム教授による20のビデオ講義のセット。
すでに述べた本に加えて、アルゴリズム開発に焦点を合わせている場合、MATLABを使用した Proakisのデジタル信号処理は、初心者向けの優れたリソースです。数値レシピシリーズはまた、実際の状況では、いくつかのコアDSPアルゴリズム（スペクトル分解、畳み込み、補間および外挿など）を実装する方法に関する優れたリソースです。
私にとって、オッペンハイムは、プロアキスに比べてはるかに厳密な理論的治療を被験者に与えます。私はいつも感じていたプロアキスは、実世界のシナリオによりやや適用性が高いと感じました。
数学的な成熟度を持っている DSP初心者は、
オンラインで無料で入手できます。著者は、他の2冊の本もオンラインで無料で利用できるようにしました。
JelenaKovačević、Vivek Goyal、Martin Vetterli、Fourier and Wavelet Signal Processing、2013年
Martin Vetterli、JelenaKovačević、Wavelets and Subband Coding、2007年
信号処理の基礎の序文から：
この本は、最新の信号処理を深く理解するための基礎をカバーしています。多くの読者が複数のソースに散らばる前に見たかもしれない資料が含まれていますが、信号処理に不可欠なヒルベルト空間の解釈はありません。私たちの目的は、ジオメトリを使用した信号処理を教えることです、つまり、ユークリッド幾何学的洞察を拡張して信号を抽象化します。それを達成するためにヒルベルト空間幾何学を使用します。このアプローチでは、基底、フーリエ表現、サンプリング、補間、近似、圧縮などの基本概念が有限次元、離散時間、連続時間で統一されているため、いくつかの本質的な違いを簡単に指摘できます。 。結果を幾何学的に統合することにより、フーリエ領域の洞察を超えて一般化することができ、理解がより速く、より速くなります。
https://www.amazon.com/dp/B01MS8W9XI
この本は、読者にソフトウェアの書き方を教えるさまざまなプロジェクトを紹介します：歌唱力の向上、さまざまなギターサウンドの合成、人間の脳波の変化、ガラスの破れ、リラックスしてさまざまなサウンドエンジニアリングとDSPツールについて学ぶための支援： DFT、FFT、ハイパスフィルター、ローパスフィルター、基本周波数、Karplus-strongアルゴリズム。この本では、等時性トーン、バイノーラルビート、モノラルビート、およびそれらのコーディング方法について学習します。その後、彼らは自分のビートを思いつくことができます。彼らは音波やその他のことについて学びます。DSPツールのコーディング方法を示す本やWebサイトはほとんどありません。理論を示すものはたくさんありますが、アプリケーションを示すものは多くないので、この本は高校生、大学生、および中間レベルの従業員にとって非常に役立つと思います。
一部の人々は、それ自体が主題としてDSPに焦点を合わせることを好みます。学習は直線的な進行というよりもスパイラルに近いと思うのが好きです。信号処理を使用する、興味のあるアプリケーションを追求することをお勧めします。DSPの重要なブレークスルーのほとんどは、自分の問題を解決する人々によって発見されました。上記のすべての本は非常に優れています。単純な解決策の興味深い問題は、一般的に生徒が証明のページをより魅力的にすることです。