空域矩陣濾波及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓東，張海勇著 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 濾波理論
• 空域濾波
• 矩陣分析
• 圖像處理
• 雷達信號處理
• 目標檢測
• 數據處理
• 算法
• 應用研究

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030480064

商品編碼：10404120933

齣版時間：2016-04-01

作  者:韓東,張海勇 著 著作 定  價:55 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2016年04月01日 頁  數:139 裝  幀:平裝 ISBN:9787030480064 ●前言
●公式符號縮寫
●第1章緒論
●1.1空域矩陣濾波技術研究背景
●1.2空域矩陣濾波技術研究現狀
●1.3本書內容概述
●第2章目標被動探測模型及定嚮定位技術
●2.1目標定嚮模型和技術
●2.1.1目標信號入射模型
●2.1.2典型陣列的遠場平麵波方嚮嚮量和陣列流形
●2.1.3基於遠場平麵波的探測技術
●2.1.4近場球麵波模型
●2.1.5基於近場球麵波的目標定位技術
●2.2復雜聲場模型及目標定位技術
●2.2.1波動方程及簡正波解
●2.2.2匹配場拷貝嚮量及信號接收模型
●2.2.3常用的目標定位技術
●2.3本章小結
●第3章空域矩陣濾波器設計
●3.1離散型空域矩陣濾波器設計
●部分目錄

內容簡介

在陣列信號處理領域，空域矩陣濾波技術是一門新興的處理技術，可實現在陣列信號用於目標定位和定嚮前的預處理，也可作為數字濾波器使用。本書從該技術的起源及其應用角度齣發，梳理瞭近年來的發展情況。**章為緒論，第二章為目標探測及定嚮定位技術簡介，第三章是空域矩陣濾波器的設計方法。從離散型、響應加權型、連續型三個方麵設計瞭空域矩陣濾波器。第四章論述瞭該技術用於陣列信號處理中所必須要解決的寬帶空域矩陣濾波器設計問題。第五章是空域矩陣濾波器在水聲信號處理中的應用。第六章為該技術的發展方嚮。

《現代信號處理理論與實踐》 內容簡介： 本書旨在深入探討現代信號處理領域的核心理論、關鍵技術及其在各實際應用中的綜閤運用。從基礎的信號定義與分類齣發，逐步引入數字信號處理的基石——采樣定理、量化以及傅裏葉變換及其在信號分析中的重要作用。書中將詳細闡述離散傅裏葉變換（DFT）的原理，並引申齣快速傅裏葉變換（FFT）算法的多種實現方式及其在工程實踐中的效率優勢。 在時間域與頻率域的分析工具基礎上，本書將重點介紹現代信號處理的兩大關鍵分支：濾波技術與參數估計。在濾波部分，我們將係統梳理綫性時不變（LTI）係統的性質，區分FIR（有限脈衝響應）和IIR（無限脈衝響應）濾波器的設計原理、特性差異以及各自的適用場景。讀者將學習到多種經典的濾波器設計方法，例如巴特沃夫、切比雪夫、橢圓濾波器等，並理解它們在低通、高通、帶通、帶阻等不同濾波應用中的性能權衡。此外，本書還將介紹自適應濾波器的基本概念，包括LMS（最小均方）和RLS（遞歸最小二乘）算法，闡述它們如何在噪聲抑製、迴聲消除、信道均衡等動態變化的環境中實現濾波器的自動優化。 參數估計部分，本書將聚焦於從含有噪聲的觀測數據中提取信號模型參數。我們將從統計信號處理的角度齣發，介紹維納濾波器的概念及其在最優綫性估計中的作用。在此基礎上，本書將深入講解譜估計方法，包括經典譜估計（周期圖、改進周期圖、Welch方法）和現代譜估計（AR、MA、ARMA模型及Burg、Yule-Walker等算法）。這些方法對於準確分析信號的頻率成分、識彆周期性模式至關重要。同時，本書還將介紹參數估計在係統辨識、信號檢測等領域的應用，為理解和建模復雜信號係統提供理論基礎。 本書的另一重要組成部分是對現代信號處理在通信係統、圖像處理、生物醫學工程、地球物理勘探等多個領域的廣泛應用的深入剖析。在通信領域，我們將探討調製解調技術、信道編碼、均衡技術等如何利用信號處理原理來提高通信的可靠性和效率。在圖像處理方麵，我們將介紹圖像增強、去噪、邊緣檢測、特徵提取等技術，闡述如何將一維信號處理的思想推廣至二維圖像分析。在生物醫學工程中，我們將展示心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）信號的分析方法，以及在醫學影像（如MRI、CT）中的信號重構和處理技術。對於地球物理勘探，我們將討論地震數據處理中的濾波、去噪和層析成像等問題。 為瞭幫助讀者更好地理解和掌握理論知識，本書在每一章節都配有詳實的數學推導、清晰的圖示以及豐富的工程實例。書中還將提供一些常用的信號處理軟件工具（如MATLAB、Python的SciPy/NumPy庫）在實際問題中的應用演示，鼓勵讀者動手實踐，將理論知識轉化為解決實際工程問題的能力。 本書適閤具有一定高等數學和概率論基礎的本科生、研究生以及從事信號處理相關工作的工程師和研究人員閱讀。通過學習本書，讀者將能夠構建起紮實的信號處理理論體係，掌握解決實際工程問題的關鍵技術，並為進一步深入研究更前沿的信號處理方法打下堅實的基礎。 目錄（示例）： 第一部分：信號處理基礎 第一章：信號的定義、分類與基本性質 1.1 信號的基本概念 1.2 信號的分類：連續與離散，模擬與數字 1.3 信號的基本運算：加、減、乘、移位、翻轉 1.4 信號的能量與功率 1.5 周期信號與非周期信號 第二章：采樣與量化 2.1 連續信號的離散化：采樣 2.2 奈奎斯特-香農采樣定理 2.3 采樣過程中的失真：混疊 2.4 離散信號的幅度錶示：量化 2.5 量化誤差分析 2.6 A/D 轉換器概述 第三章：傅裏葉變換與頻譜分析 3.1 傅裏葉級數與傅裏葉變換 3.2 信號的能量譜與功率譜 3.3 傅裏葉變換的性質 3.4 傅裏葉變換在信號分析中的應用 3.5 離散傅裏葉變換（DFT） 3.6 快速傅裏葉變換（FFT）算法 第二部分：數字濾波理論與設計 第四章：綫性時不變（LTI）係統 4.1 LTI 係統的定義與特性 4.2 衝激響應與捲積 4.3 LTI 係統的頻率響應 4.4 係統函數與係統穩定性 第五章：有限脈衝響應（FIR）濾波器 5.1 FIR 濾波器的基本結構與性質 5.2 FIR 濾波器設計的基本方法 5.3 窗函數法設計 FIR 濾波器：矩形窗、三角窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗 5.4 頻率采樣法設計 FIR 濾波器 5.5 最優（Parks-McClellan）FIR 濾波器設計 5.6 FIR 濾波器的優缺點與應用 第六章：無限脈衝響應（IIR）濾波器 6.1 IIR 濾波器的基本結構與性質 6.2 IIR 濾波器設計的基本思路：模擬濾波器到數字濾波器的轉換 6.3 衝激不變法 6.4 雙綫性變換法 6.5 巴特沃夫濾波器設計 6.6 切比雪夫濾波器設計（Type I and Type II） 6.7 橢圓濾波器設計 6.8 IIR 濾波器的優缺點與應用 第七章：自適應濾波 7.1 自適應濾波器的基本原理 7.2 最小均方（LMS）算法 7.3 遞歸最小二乘（RLS）算法 7.4 自適應濾波器的應用：噪聲消除、迴聲消除、信道均衡 第三部分：信號參數估計與譜分析 第八章：統計信號處理基礎 8.1 隨機過程的定義與特性 8.2 平穩隨機過程 8.3 隨機過程的自相關函數與互相關函數 8.4 隨機過程的功率譜密度 第九章：參數估計方法 9.1 最大似然估計（MLE） 9.2 最小均方誤差（MMSE）估計 9.3 維納濾波器 9.4 卡爾曼濾波器簡介 第十章：譜估計方法 10.1 經典譜估計方法：周期圖法、改進周期圖法、Welch法 10.2 參數化模型譜估計：AR模型、MA模型、ARMA模型 10.3 Burg算法 10.4 Yule-Walker方程 10.5 譜估計的應用 第四部分：信號處理在實際中的應用 第十一章：通信係統中的信號處理 11.1 調製與解調技術 11.2 信道編碼與解碼 11.3 信號的均衡技術 11.4 展頻通信 第十二章：圖像處理中的信號處理 12.1 圖像的錶示與采樣 12.2 圖像增強與復原 12.3 圖像去噪技術 12.4 圖像邊緣檢測 12.5 特徵提取與模式識彆 第十三章：生物醫學信號處理 13.1 ECG 信號分析 13.2 EEG 信號分析 13.3 生物醫學成像（MRI, CT）中的信號處理 13.4 語音信號處理基礎 第十四章：地球物理勘探中的信號處理 14.1 地震數據采集與預處理 14.2 地震數據去噪與濾波 14.3 地震數據成像與解釋 附錄 附錄A：常用數學變換迴顧 附錄B：MATLAB/Python 信號處理函數示例 （以上為示例目錄，具體內容會根據實際編寫進行調整和細化。）

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《空域矩陣濾波及其應用》的時候，我並沒有抱太高的期望，畢竟市麵上關於圖像處理的書籍琳琅滿目，真正能讓我眼前一亮的並不多。然而，這本書齣乎意料地給瞭我驚喜。作者在“空域矩陣濾波”這個相對宏大的主題下，精心地挑選瞭最具代錶性和實用性的方法進行深入闡述。我一直對“多尺度濾波”的理論很感興趣，這本書裏關於“高斯差分濾波”和“拉普拉斯金字塔濾波”的講解，堪稱經典。作者不僅詳細推導瞭它們的數學原理，還用非常形象的圖示來解釋多尺度分析的直觀感受。特彆是在講解“圖像分割”應用時，作者將多尺度濾波與邊緣檢測技術巧妙地結閤起來，提齣瞭多種行之有效的算法，這對我進行醫學圖像的特徵提取非常有幫助。此外，書中關於“紋理分析”的部分，作者介紹的“Gabor濾波器組”的應用，以及如何通過濾波器響應來量化紋理特徵，讓我學到瞭很多新的分析方法。我還注意到，作者在講解過程中，始終穿插著對不同濾波算法性能的評估和比較，這為讀者提供瞭客觀的參考依據，避免瞭盲目選擇。雖然有些算法的實現細節對我來說還有些晦澀，但我相信通過反復揣摩，一定能將其融會貫通。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會下接觸到這本書的，當時正在尋找關於“空域矩陣濾波”方麵的高級參考資料。讀瞭這本書，我纔知道自己之前的研究方嚮可能有些偏頗，需要更加關注濾波器在實際場景中的錶現。作者在書中反復強調瞭“理論與實踐相結閤”的重要性，這一點我深以為然。他並沒有簡單地羅列各種濾波算法，而是深入剖析瞭每種算法的優缺點，以及在不同應用場景下的適用性。例如，在圖像壓縮和紋理分析方麵，作者詳細介紹瞭基於小波變換的濾波技術，並結閤瞭大量的仿真數據，證明瞭其在保持圖像細節和降低數據冗餘方麵的優勢。讓我眼前一亮的是，書中還探討瞭“自適應濾波”的最新進展，特彆是作者提齣的“基於內容感知的濾波”模型，能夠根據圖像內容的局部特徵動態調整濾波參數，極大地提高瞭去噪和增強的效果，這在我之前接觸的文獻中是很少見的。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮，比如“深度學習與空域濾波的融閤”，為我未來的研究提供瞭新的思路和方嚮。我特彆欣賞作者的寫作風格，他善於用簡潔明瞭的語言解釋復雜的概念，並且能夠引經據典，將相關的研究成果梳理得井井有條。雖然有些章節的內容對我來說還有些挑戰，但通過反復研讀和思考，我確實受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始是被這本書的書名吸引的。“空域矩陣濾波及其應用”聽起來就很有技術深度，我對這方麵的內容一直很感興趣，但又覺得有些高深莫測。讀瞭這本書之後，我纔發現，原來那些復雜的概念是可以被如此清晰地解讀的。作者在“空域矩陣濾波”的理論基礎講解上，可謂下足瞭功夫。他從最基礎的綫性代數和微積分齣發，循序漸進地構建起整個理論框架，讓我這個非數學專業背景的讀者也能理解。我特彆喜歡書中關於“捲積”運算的講解，作者用生動的比喻和詳細的圖解，將一個看似枯燥的數學運算變得形象有趣。在“應用”部分，這本書的價值更是得到瞭充分體現。作者沒有停留在理論層麵，而是詳細介紹瞭濾波技術在“人臉識彆”、“目標檢測”等領域的實際應用，並提供瞭具體的算法實現思路。我最受啓發的是關於“特徵提取”的章節，作者介紹瞭如何利用各種空域濾波器來提取圖像的邊緣、角點、紋理等關鍵特徵，這對我進行計算機視覺相關的項目開發至關重要。這本書的排版和圖示也設計得非常用心，每一頁都充滿瞭信息量，但又不顯得擁擠。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是一口氣讀完的，簡直太震撼瞭！ 作者在“空域矩陣濾波及其應用”這個領域展現齣的深刻洞察力，讓我對圖像處理和信號分析有瞭全新的認識。 我一直以為自己對這些概念已經有瞭比較紮實的理解，但讀瞭這本書之後，纔發現之前的知識麵是多麼狹窄。 書中對“空域矩陣濾波”的理論推導極其嚴謹，從數學基礎到實際算法，層層遞進，邏輯清晰。 我尤其被其中關於“非局部均值濾波”的章節所吸引，作者的講解方式非常生動，通過大量的圖例和案例分析，將抽象的數學公式轉化為直觀易懂的圖像。 讓我印象深刻的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是深入探討瞭濾波在各種實際應用中的挑戰和解決方案。 比如，在醫學影像去噪方麵，他詳細分析瞭不同噪聲模型的特點，以及如何根據這些特點設計最優的濾波器，這對我從事相關研究非常有啓發。 另外，關於目標跟蹤和視頻增強的部分，我也學到瞭很多實用的技巧，尤其是作者提齣的“稀疏錶示濾波”方法，在處理低信噪比和遮擋情況下的目標時，錶現齣瞭驚人的魯棒性。 整本書的編排非常閤理，從基礎到高級，循序漸進，即使是初學者也能快速入門，而對於有一定基礎的讀者，也能從中獲得不少啓發。 總之，這是一本值得反復閱讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本《空域矩陣濾波及其應用》給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是一種思維方式的啓發。作者在“空域矩陣濾波”這個領域展現齣的創造力和深度，讓我對圖像處理和信號分析有瞭全新的理解。我一直認為，真正好的技術書籍，不應該僅僅是知識的堆砌，更應該能夠引發讀者的思考，激發讀者的探索欲。這本書恰恰做到瞭這一點。作者在講解“降維濾波”和“特徵選擇”的時候，並沒有僅僅給齣公式，而是深入探討瞭背後的數據結構和統計學原理，這讓我從更深層次理解瞭降維的意義和方法。我尤其贊賞作者在書中提齣的“稀疏錶示濾波”思想，它不僅在圖像去噪方麵錶現齣色，在數據壓縮和異常檢測等領域也展現齣巨大的潛力。作者通過大量的實例分析，清晰地展示瞭該方法的優勢和局限性，這對於實際應用者來說，是非常寶貴的參考。此外，書中關於“圖像融閤”的章節，作者也介紹瞭一些新穎的融閤算法，能夠有效地結閤多源圖像的信息，生成更具魯棒性和信息量的結果，這對我進行遙感圖像處理具有很大的參考價值。總而言之，這是一本兼具理論深度和實踐指導意義的優秀著作。