數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 數字信號處理
• 信號處理
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• 關鍵技術
• 通信工程
• 模式識彆
• 機器學習
• 算法研究
• 信息技術
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齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517063094

商品編碼：29723472287

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究
作者：	黃羿，馬新強著
定價：	78.0
齣版社：	中國水利水電齣版社
齣版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
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版次：
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開本：	小16開

內容簡介

本書主要對數據時代下的數字信號處理關鍵技術進行瞭研究，主要內容包括：時域離散信號和係統的傅立頁變換分析、Z變換與離散係統的頻域分析、平穩隨機信號處理及功率譜估計、連續小波變換、離散傅裏頁變換及其快速計算、多抽樣率數字信號處理技術等。

數據洪流中的智慧之眼：解密數字信號處理的奧秘 我們正身處一個前所未有的數據爆炸時代。從智能手機上的每一次語音交互，到物聯網設備采集海量環境信息，再到醫療影像的精密分析，數字信號無處不在，它們是連接現實世界與數字世界的橋梁，蘊藏著巨大的價值與無限可能。然而，這些原始的、充滿噪聲的數據，本身並不能直接為我們所用。它們需要經過一係列精妙絕倫的“煉金術”——數字信號處理（DSP），纔能被轉化為有意義的信息，驅動著人工智能、通信、醫療、能源等各個領域的飛速發展。 本書旨在深入探索數字信號處理領域那些至關重要的關鍵技術，揭示它們如何從紛繁復雜的數據中提煉齣智慧的精華。我們並非關注某些特定應用中的具體實現，而是聚焦於那些支撐起整個數字信號處理體係的底層原理、核心算法與前沿方法。我們將帶領讀者穿越數據處理的迷宮，理解那些驅動現代科技進步的“幕後英雄”。 第一篇：數字信號處理的基石——理論與模型 萬丈高樓平地起。在深入研究復雜的數字信號處理技術之前，我們必須牢固掌握其理論基礎。本篇將係統迴顧和梳理數字信號處理的核心概念，為後續的深入探討奠定堅實的基礎。 離散時間信號與係統： 信號的數字化是DSP的第一步，也是最關鍵的一步。我們將詳細闡述采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem），理解為何需要離散化，以及采樣率對信息保真度的重要影響。在此基礎上，我們將深入研究離散時間信號的錶示方法，如序列、衝激序列等。接著，我們將聚焦於離散時間係統，理解綫性時不變（LTI）係統的基本性質，如因果性、穩定性、疊加性與時移不變性。我們還將探討捲積（Convolution）作為LTI係統響應的核心運算，以及其在係統分析中的作用。 傅裏葉變換傢族： 信號的頻域分析是理解信號特性的另一重要視角。我們將從離散傅裏葉變換（DFT）齣發，理解它如何將時域信號分解為不同頻率的正弦波分量。在此基礎上，我們將介紹快速傅裏葉變換（FFT）及其各種高效算法，揭示其在實際應用中的巨大計算優勢。此外，還將探討傅裏葉級數（FS）和傅裏葉變換（FT）在連續信號分析中的作用，並闡述它們與DFT之間的聯係。理解傅裏葉變換傢族，意味著掌握瞭分析信號在不同頻率上的能量分布以及信息成分的能力。 Z變換與係統函數： Z變換是分析和設計離散時間係統的重要數學工具，它將時域的差分方程轉化為頻域的代數方程，極大地簡化瞭係統的分析過程。我們將深入研究Z變換的定義、性質以及收斂域的概念。更重要的是，我們將引入係統函數（System Function）或傳遞函數（Transfer Function），它用多項式比的形式描述瞭LTI係統的輸入-輸齣關係，是分析係統頻率響應、穩定性、設計濾波器等不可或缺的關鍵。 概率論與隨機信號： 現實世界中的信號往往伴隨著噪聲，使得信號具有隨機性。本部分將迴顧概率論的基本概念，如概率密度函數、概率分布函數、期望值、方差等。在此基礎上，我們將引入隨機信號的概念，理解平穩隨機過程（Stationary Random Process）的性質，如自相關函數（Autocorrelation Function）和互相關函數（Cross-correlation Function），它們描述瞭隨機信號自身的統計特性和不同信號之間的統計關係。這些工具對於理解和處理含噪信號至關重要。 第二篇：信號的變換與錶示——揭示深層結構 除瞭基本的時域和頻域分析，對信號進行更深層次的變換和錶示，能夠揭示其在時間和頻率上的局部特性，以及跨越不同尺度下的結構信息。本篇將聚焦於這些強大的信號錶示技術。 短時傅裏葉變換（STFT）： 當信號的頻率特性隨時間發生變化時，傳統的傅裏葉變換無法提供時間和頻率上的聯閤信息。STFT通過引入一個固定長度的窗函數，將信號分割成一係列短片段，並對每個片段進行傅裏葉變換，從而獲得信號在時間和頻率上的局部信息。我們將探討窗函數（Window Function）的選擇對STFT性能的影響，以及時頻分辨率的權衡問題。 小波變換（Wavelet Transform）： 小波變換作為一種更先進的時頻分析工具，能夠提供“多分辨率”分析能力，即在低頻區域提供高頻率分辨率（長尺度），在高頻區域提供高時間分辨率（短尺度）。我們將詳細介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的基本原理，理解母小波（Mother Wavelet）的選擇及其對變換結果的影響。小波變換在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等領域有著廣泛的應用。 希爾伯特變換與解析信號： 希爾伯特變換在信號處理中扮演著重要角色，特彆是在分析單邊帶信號、包絡提取以及確定信號的瞬時頻率等方麵。我們將深入研究希爾伯特變換的定義和性質，以及如何構造解析信號（Analytic Signal），並闡述解析信號在解調、頻率估計等應用中的優勢。 第三篇：信號的增強與去噪——還原真實信息 在現實世界中，信號常常受到各種噪聲的乾擾，使得原始信號的質量大打摺扣。本篇將聚焦於如何有效地濾除噪聲，增強信號，還原其真實特性。 濾波器理論與設計： 濾波器是信號處理中最基本、最重要的工具之一。我們將詳細介紹無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器，分析它們的特性、設計方法以及優缺點。我們將深入研究各種經典的濾波器設計方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、橢圓（Elliptic）等濾波器。此外，還將探討自適應濾波器（Adaptive Filter）的概念，即能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其參數的濾波器，在噪聲抑製和信號跟蹤方麵具有顯著優勢。 譜估計與噪聲抑製： 傳統的基於傅裏葉變換的譜估計方法在噪聲環境下錶現不佳。本篇將介紹多種更魯棒的譜估計方法，如最大熵譜估計（Maximum Entropy Spectral Estimation）、多重信號分類（MUSIC）算法、綫性預測（Linear Prediction）等，它們能夠更精確地估計信號的頻譜，尤其是在低信噪比條件下。我們將探討這些方法如何通過模型假設或數據統計特性來提高譜估計的準確性，從而有效地抑製噪聲。 統計信號處理中的去噪： 基於概率統計理論的去噪方法在許多場景下錶現優異。我們將深入研究維納濾波（Wiener Filter）的原理，理解它如何基於信號和噪聲的統計特性，在最小均方誤差的意義下設計最優濾波器。此外，還將介紹卡爾曼濾波（Kalman Filter）的概念，它是一種最優綫性估計器，能夠融閤傳感器測量值和係統模型信息，對動態係統中的狀態進行估計和預測，在目標跟蹤、導航等領域有著廣泛應用。 第四篇：信號的分析與識彆——挖掘信息價值 提取信號中的有用信息，進行模式識彆和特徵提取，是數字信號處理的另一大核心目標。本篇將探討如何從信號中挖掘齣更深層的信息，實現對信號的理解和分類。 特徵提取技術： 信號的特徵是指那些能夠代錶信號本質屬性的量化指標。我們將探討各種常見的信號特徵提取技術，包括時域特徵（均值、方差、能量、過零率等）、頻域特徵（譜質心、譜帶寬、譜熵等）以及時頻域特徵（小波係數、梅爾頻率倒譜係數MFCC等）。這些特徵在語音識彆、圖像識彆、生物信號分析等領域是至關重要的輸入。 模式識彆與分類： 識彆信號的模式並將其歸類是DSP的重要應用。我們將介紹幾種經典的模式識彆算法，如K近鄰（K-NN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Tree）等。我們將闡述這些算法如何利用提取的信號特徵，對未知信號進行分類和識彆。 信號的分解與重構： 有時，一個復雜的信號可以被分解成若乾個簡單的組成部分，或者從一組基本信號中重構齣來。本篇將介紹信號分解與重構的技術，例如獨立成分分析（ICA），它能夠將混閤信號分解成統計上獨立的源信號，在盲源分離、腦電信號分析等方麵有著重要應用。 第五篇：前沿探索與未來展望——驅動創新 數字信號處理領域始終在不斷發展，新的理論和技術層齣不窮，以應對日益增長的數據量和更加復雜的應用需求。本篇將對一些前沿技術進行介紹，並展望未來的發展方嚮。 深度學習在信號處理中的應用： 深度學習以其強大的特徵學習能力，正在深刻地改變著信號處理的格局。我們將探討捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及Transformer等模型在信號去噪、特徵提取、信號分類等任務中的最新進展。 機器學習驅動的信號分析： 除瞭深度學習，其他機器學習技術也在信號處理中發揮著越來越重要的作用。我們將介紹如何利用無監督學習、半監督學習等方法進行信號的聚類、異常檢測等。 高性能計算與硬件加速： 隨著信號處理算法的日益復雜，對計算性能的要求也越來越高。我們將簡要探討如何利用GPU、FPGA等硬件加速技術來提高DSP算法的運算效率。 跨領域融閤與新興應用： 數字信號處理技術正與其他前沿領域深度融閤，催生齣新的應用場景，如生物信號處理的智能化、環境監測的精準化、通信係統的超高速化等。我們將對這些激動人心的發展趨勢進行探討。 本書並非是某個具體應用場景的“how-to”指南，而是緻力於為讀者構建一個堅實的數字信號處理知識體係。我們強調的是理解“為什麼”和“怎麼做”，而非僅僅是“做什麼”。通過對這些關鍵技術的深入剖析，讀者將能夠更深刻地理解數據時代下信息是如何被處理、分析和利用的，從而在這個充滿挑戰與機遇的時代，擁有駕馭數據的智慧之眼。無論您是希望深入理解數據驅動型技術的工程師，還是對信息科學充滿好奇的研究者，本書都將為您提供一扇通往數字信號處理核心世界的窗戶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調配上簡約的幾何圖形，給人一種既專業又富有未來感的印象。我最初被它吸引，是想瞭解在當今這個信息爆炸的時代，我們是如何駕馭那些無處不在的數字信號的。我期待它能深入淺齣地剖析信號處理的基礎理論，特彆是那些在現代通信、圖像識彆乃至人工智能領域扮演核心角色的算法。比如，傅裏葉變換在處理時域和頻域數據轉換時的精妙之處，以及如何有效地在嘈雜的環境中提取齣有用的信息。我希望看到的是，作者能夠用生動的案例來闡釋復雜的數學原理，而不是僅僅堆砌公式。畢竟，對於一個試圖跨越理論與實踐鴻溝的讀者來說，清晰的邏輯鏈條和實際應用的結閤纔是最寶貴的。如果這本書能提供一些關於最新算法，例如深度學習在信號增強方麵的應用的前沿視角，那將是錦上添花。總體而言，第一印象是，這是一本野心勃勃、試圖全麵覆蓋這一領域關鍵技術的專業讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力，我認為很大程度上在於它對“時代性”的把握。它不僅僅停留在對傳統數字信號處理理論的復述上，而是明顯地將筆觸伸嚮瞭當前技術發展的前沿地帶。我特彆關注瞭其中關於自適應濾波算法的部分，它結閤瞭實時係統對環境變化的快速響應需求，探討瞭LMS、RLS等算法在噪聲消除和迴聲抑製中的實際部署挑戰。這錶明作者對當前行業痛點有深刻的理解。此外，書中對某些新興領域，例如物聯網（IoT）傳感器數據的小規模、低功耗信號處理需求，也進行瞭前瞻性的討論，這對於希望將所學知識應用於未來創新領域的工程師來說，提供瞭寶貴的參考方嚮。這本書的價值，正是在於它有效地連接瞭堅實的理論基礎與瞬息萬變的工程實踐需求，像一座橋梁，將我們帶入更具挑戰性的未來應用場景。

評分☆☆☆☆☆

從一個更宏觀的角度來看待這本書，它成功地營造瞭一種嚴謹的學術氛圍，但又不失人文關懷。在章節末尾的“思考題”或“延伸閱讀”部分，作者往往會留下一些開放性的問題，引導讀者進行更深層次的探究和自我檢驗，這種互動式的學習引導方式非常有效。同時，全書的行文風格保持瞭一種高度的專業性，用詞準確無誤，體現瞭作者對精確錶達的極緻追求。對於希望係統性掌握這一領域知識的讀者而言，這本書無疑是一份厚重而可靠的指南。它並非那種追求速度的快餐式讀物，而是需要沉下心來，反復咀嚼纔能真正領悟其精髓的寶藏。它的深度和廣度，預示著它將成為該領域許多學習者和研究人員案頭常備的參考工具書，其長期價值不言而喻。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，閱讀這本書的過程中，我最大的感受是作者在描述那些晦澀難懂的數學模型時，所展現齣的那種“化繁為簡”的匠心。我特彆欣賞其中對某些經典濾波器設計方法的討論，它不僅僅是給齣瞭設計公式，更重要的是，深入剖析瞭不同設計思路背後的物理意義和工程權衡。比如，在介紹IIR和FIR濾波器時，作者並沒有簡單地將它們對立起來，而是結閤具體的應用場景，分析瞭各自在計算復雜度、相位綫性度等方麵的優劣，這種辯證的視角讓人耳目一新。這種注重“為什麼”而非僅僅“是什麼”的敘述方式，極大地提高瞭讀者的批判性思維能力。閱讀體驗上，排版簡潔清晰，圖錶質量很高，即便是復雜的波形圖和頻譜圖也標注得一目瞭然，這在閱讀技術類書籍時是至關重要的，因為它直接影響瞭閱讀效率和對細節的捕捉能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我首先翻閱瞭目錄，發現內容組織得非常有條理，從基礎概念的鋪陳到高級應用的探討，層層遞進，體現瞭作者深厚的學術功底和清晰的知識體係構建能力。特彆是對於那些基礎理論的闡述，作者似乎花瞭大量的篇幅去打磨，力求精準和透徹。我注意到其中關於采樣定理的討論，似乎超越瞭教科書的範疇，加入瞭更多工程實踐中的考量，比如量化誤差的影響和實際係統中的時鍾同步問題。這對於工程背景的讀者來說，無疑是非常實用的補充。此外，章節之間過渡自然流暢，每引入一個新概念，都能看到它與前一章節知識點的巧妙連接，這極大地幫助讀者構建起一個完整的知識網絡，避免瞭知識點的孤立感。這種結構上的精心設計，讓閱讀過程不再是枯燥的知識點記憶，而更像是一次有引導的探索之旅，讓人忍不住想一口氣讀下去，探究接下來會揭示哪些更深層次的奧秘。