作为通信/信号处理方向的过来人，你会给快要毕业的人推荐哪些书？
我不是搞通信的，所以想补充一下。感觉信号处理和通信还是差别非常巨大的。 信号处理更像是应用"应用数学"和统计，专注于信号处理本身，以及产生和处理信号的系统。其应用似乎也不只是通信，比如地震啊，探测啊，图像啊，语音啊，医疗啊，脑电啊，机器学习，计量经济学啊，等等。事实上很多信号处理的技术换了名字之后以不同的面貌出现在不同的领域里。 比如在金融里1980年代前后弄出来的用于模拟具备“时变”和“clustering"效应的波动率的ARCH/GARCH model（貌似发明这个模型的大牛Engle(但愿没有拼错）还得了诺奖），分明就是信号处理里面本科生就会学习的一阶AR/ARMA模型。。。 而通信好像更关注一些通信系统，以及编码解码和传输。我对此完全没有爱。。。 所以我博士期间所在的组虽然名义上既有信号处理也有通信，但是两拨人似乎从来没有什么交集。。。 其实统计信号处理的好书真心不多，统计信号处理主要讨论不确定性下的信号处理，在我看来这才是信号处理应用背景的常态。 目前看具体的可以"直接套用"的信号处理技术主要是一系列的论文。比如带各种假设和前缀的ICA和PCA,各种利用sparse原理的比如compressed sensing， sparsed XXX,小波，卡尔曼滤波，AR, 解卷积,...甚至各种linear regression也是一种。 我个人推荐统计信号处理的书是一个是Jaynes的概率论沉思录，讲理论之美及其哲学(不要怪我拉你入贝叶斯的坑)。一本是grimmit(但愿我没拼错)和某人的probability and random processes, 2001年版，但是貌似国内没有出版。讲具体的数学计算和概念源流。这比某本国内的教材真的好太多啦，相见恨晚。。。本科知道这本书该多好! 我觉得统计信号处理的精髓其实在于概率和随机过程。所以真心应该本科期间多学学好的数学课。。。实际应用最有意义的地方个人觉得全在于各种手写概率和转移过程然后逆推变量分布然后数值或者解析求解。。。前面提到的各种成熟技术其实都是这个过程的特例。但是越复杂的技术往往假设前提越多，所以性能好的方法个人还是觉得需要具体问题具体分析，或许最好是量身定制一个过程然后逆推状态变量。 这个领域有意思的地方一则在于理论的简洁美，二在于还没有一种方法可以解决所有的问题。充斥着各种近似问题和近似解。建模上也是各种简化。个人认为还可以发展好多年。所以如果学得比较成熟，应该就业不会很难吧。。但是要找准业界方向。大部分业界都不知道信号处理具体能帮我干什么，不就是各种FFT嘛？这个时候就需要自己去介绍清楚自己到底可以给业界带来什么价值。啊貌似说远了。。。 经典的数字信号处理和信号与系统教材就觉得似乎MIT公开课的那两本很好。作为基础理解概念很重要，但是具体进阶还是靠自己的兴趣去探索和看不同的各种教材和讲义吧。。。