数字信号处理技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:刘丽钧 编

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:2000-1

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111160168

丛书系列:

图书标签:

• 数字信号处理
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 谱分析
• 图像处理
• 雷达

深入探索：现代通信与图像处理的核心技术 图书名称： 现代通信系统设计与性能分析 图书名称： 高级数字图像处理与计算机视觉实践 图书名称： 电磁场理论与微波技术基础 --- 图书一：《现代通信系统设计与性能分析》 内容梗概： 本书全面而深入地探讨了现代通信系统的原理、关键技术及其性能评估方法。从信息论的基础出发，系统地阐述了信道编码、调制解调、多址接入以及信道均衡等核心模块的设计与实现。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在为读者提供构建和优化复杂通信系统的理论框架和工程实践指导。 第一部分：通信系统基础与信息论 本部分首先回顾了通信系统的基本模型，并引入香农信息论，为后续的编码和传输效率分析奠定理论基石。详细讨论了信源编码（如霍夫曼编码、算术编码）和信道容量的概念。重点分析了不同信道模型（如加性高斯白噪声信道、衰落信道）下的性能极限。 第二部分：数字调制与解调技术 本章深入剖析了各种数字调制方案，包括线性调制（如ASK, FSK, PSK）和非线性调制（如QAM, $pi$/4-DQPSK）。针对实际信道中的噪声和干扰，详细介绍了最佳接收机（维特比算法、最大似然判决）的设计原理和实现细节。特别关注了高阶调制技术在频谱效率提升中的应用及其对噪声敏感性的权衡。 第三部分：信道编码与纠错理论 本部分是通信系统可靠性的核心保障。系统介绍了代数编码理论，涵盖了分组码（如汉明码、BCH码、Reed-Solomon码）和卷积码。重点分析了现代高性能编码技术，如Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC），探讨了其在提升信道纠错能力方面的最新进展，并结合迭代译码算法，展示了这些技术如何逼近香农极限。 第四部分：多址接入与频谱共享 随着用户数量的激增，如何高效利用有限的频谱资源成为关键。本部分详细对比了时分多址（TDMA）、频分多址（FDMA）、码分多址（CDMA）的原理、优缺点和应用场景。深入探讨了正交频分多址（OFDM）技术，分析了其在抵抗多径时延扩展方面的优势，以及在移动通信系统中引入小区间干扰（ICI）和循环前缀（CP）设计的必要性。还涵盖了基于超宽带（UWB）和认知无线电（CR）的新型接入策略。 第五部分：现代无线信道建模与性能评估 本章专注于无线通信的物理层挑战。详细介绍了信道衰落模型（如瑞利衰落、莱斯衰落），并探讨了信道估计、同步和均衡技术的实现方法。对于MIMO（多输入多输出）系统，本书阐述了空间复用、波束赋形和空时分组码（STBC）的设计原理，这些技术是实现高数据率和高可靠性无线通信的关键。最后，通过具体的系统仿真案例，展示了不同设计选择对端到端系统性能（如误码率、吞吐量）的影响。 读者对象： 通信工程、电子信息工程、微电子学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事无线通信系统（如5G/6G、卫星通信、物联网）研发和设计的工程师。 --- 图书二：《高级数字图像处理与计算机视觉实践》 内容梗概： 本书聚焦于数字图像处理与计算机视觉领域的前沿技术与工程实践。它不仅涵盖了经典的图像增强、恢复和分割方法，更深入探讨了基于深度学习的现代视觉任务解决方案。本书强调算法的数学基础、实现细节以及在真实世界数据上的应用效果。 第一部分：图像数字化与基础处理 本部分奠定了图像处理的数学基础，包括二维傅里叶变换、小波变换在图像分析中的应用。详细介绍了图像采集过程中的噪声模型（如泊松噪声、高斯噪声）及其抑制方法。着重讲解了空间域和频率域的图像增强技术，如直方图均衡化、同态滤波等。对于图像复原，系统分析了点扩散函数（PSF）的建模以及维纳滤波、盲解卷积等恢复算法。 第二部分：图像分割与特征提取 图像分割是理解图像内容的前提。本书对比分析了阈值法（如Otsu法）、区域生长法以及基于能量函数的活动轮廓模型（如水平集方法）。在特征提取方面，详细介绍了边缘检测算子（如Canny、LoG），并深入探讨了经典描述符，如SIFT、SURF的几何不变性原理及其在目标匹配中的应用。 第三部分：现代视觉：从传统到深度学习 本章标志着本书进入现代计算机视觉核心。首先回顾了几何变换、相机标定、立体视觉的基础知识。随后，系统引入了人工神经网络在图像处理中的应用。重点分析了卷积神经网络（CNN）的结构演变（如LeNet, AlexNet, ResNet），并详细阐述了其在图像分类、目标检测（如R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（如FCN, U-Net）任务中的工作机制。 第四部分：三维重建与运动分析 本书探讨了如何从二维图像中恢复场景的三维结构。内容包括单目和双目视觉的深度估计方法。对于运动分析，系统介绍了光流法的原理（如Lucas-Kanade方法）以及如何利用结构光或ToF传感器获取深度信息。此外，还涵盖了SLAM（同步定位与地图构建）的基本框架和关键技术，如特征匹配与后端优化。 第五部分：实践案例与工具链 为强调工程实践，本书提供了大量基于Python（结合OpenCV库）和MATLAB的实现案例。案例涵盖了医学图像分析（如肿瘤边界自动识别）、工业质量检测（如缺陷识别）和自动驾驶环境感知中的关键算法演示。通过提供完整的代码示例和数据集分析，读者可以快速上手，将理论知识转化为实际应用能力。 读者对象： 从事计算机视觉、模式识别、机器人学、遥感图像分析的科研人员与工程师，以及希望掌握前沿深度学习在视觉领域应用的软件开发人员。 --- 图书三：《电磁场理论与微波技术基础》 内容梗概： 本书旨在构建读者坚实的电磁场理论基础，并将其应用于高频电路与微波系统设计。内容涵盖麦克斯韦方程组的推导、平面波在各种介质中的传播特性，以及传输线、谐振腔和微波网络分析的核心概念。本书强调理论的严谨性和工程的实用性。 第一部分：电磁场基础与麦克斯韦方程组 本部分从静电场和静磁场的基本定律（高斯定律、安培环路定律）出发，通过法拉第电磁感应定律，最终推导出适用于所有电磁现象的麦克斯韦方程组。详细分析了有源和无源介质中的场量关系，并探讨了坡印廷矢量及其在能量传输中的意义。 第二部分：平面波传播与导波理论 本章深入研究了电磁波在无限大均匀介质中的传播特性，包括波的极化（线极化、圆极化、椭圆极化）和反射/折射定律（菲涅耳公式）。重点讨论了有限尺寸结构中的导波现象，详细分析了平行板波导和圆波导的TE、TM模式，解释了截止频率的概念和模式的相互耦合问题。 第三部分：传输线理论与史密斯圆图 传输线是高频电路的基本单元。本书系统阐述了传输线的特性阻抗、输入阻抗、电压驻波比（VSWR）以及回波损耗。核心内容聚焦于史密斯圆图的应用，通过图解法指导读者完成阻抗匹配、短路/开路负载的输入阻抗计算，并阐述了集总元件在高频电路中的寄生效应。 第四部分：微波网络分析与S参数 对于复杂的高频网络，传统的Z参数和Y参数不再适用。本部分引入了散射参数（S参数）的概念，解释了S参数的物理意义及其与功率传输的关系。详细介绍了S参数的测量方法，并演示了如何利用S参数矩阵分析多端口网络（如功分器、耦合器）的性能。 第五部分：微波无源器件与天线基础 本章涵盖了微波工程中的典型无源器件设计原理，包括分支线耦合器、环形耦合器、功率分配器和滤波器（包括切比雪夫响应和贝塞尔响应）。最后，本书简要介绍了天线的辐射原理，讨论了天线的基本参数，如辐射方向图、增益和输入阻抗，为理解天线系统奠定基础。 读者对象： 射频与微波技术、电子工程、通信系统设计、高频电路设计等领域的专业人士、研究人员以及相关专业本科和研究生。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而不失专业感，纯粹的黑白配色，仿佛在向读者预示着其内容的严谨与深度。初翻开扉页，一股扑面而来的学术气息便将我牢牢吸引住。它不像市面上那些充斥着花哨图表和过于简化概念的入门读物，而是直接切入了数字信号处理的核心——那些教科书式的、需要一定数学功底才能消化的基本原理。我对傅里叶变换和Z变换的理解，原本停留在“知道是什么”的层面，但这本书通过一系列精妙的推导过程，让我真正体会到了它们在离散系统分析中的威力。特别是关于线性卷积的实现细节，作者没有像其他教材那样一笔带过，而是详细阐述了滑动窗口的机制，这对于我后续进行实时滤波器的设计至关重要。阅读过程中，我发现作者对理论的把握极为精准，但又不乏工程实践的视角。例如，在讨论有限脉冲响应（FIR）滤波器设计时，书中不仅讲解了窗函数法的基本原理，还对比了巴特沃兹（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的优缺点，并附带了MATLAB代码示例，这使得抽象的理论知识瞬间落地，成为了可以操作的工具。这种理论与实践紧密结合的叙述方式，极大地提升了阅读体验，让我感觉自己像是在一位经验丰富的工程师的指导下学习，而不是独自面对冰冷的公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称一绝，它就像一座精心规划的知识迷宫，引导读者层层深入，每一步都有清晰的指引，但又不失探索的乐趣。我特别欣赏它在“随机信号处理”部分的处理方式。通常，这部分内容常常因为其统计学背景而显得晦涩难懂，但此书采取了“先应用，后理论”的策略。它先引入了功率谱密度（PSD）在通信系统中的实际应用场景，比如如何用Welch法估计频谱，建立起读者的兴趣和直观认识，然后再回溯去讲解如何利用维纳-霍夫方程来优化估计器。这种倒置的教学顺序，极大地降低了初学者的畏难情绪。此外，书中对离散时间系统稳定性的讨论也深入到位，不仅仅停留在代数判据上，还巧妙地引入了零点和极点的几何解释，我看着那个复平面上的图形，瞬间就明白了为什么一个极点稍微偏离单位圆，系统性能就会急剧下降。这种可视化解释，远胜过死记硬背那些复杂的稳定性定理。这本书的排版也十分友好，公式居中对齐，关键术语加粗，即使是需要查阅的公式，也能迅速定位，这在进行大量公式推导时，是极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏爱动手实践的工程师，阅读技术书籍时，最怕的就是那种纯粹的“理论堆砌”，读完之后，感觉自己好像掌握了一大堆知识点，但一到实际项目面前却无从下手。这本书在这方面做得非常出色，它不是一本孤芳自赏的学术著作，而是充满了工程实践的“烟火气”。尤其是在谈到快速傅里叶变换（FFT）时，书中没有停留在标准的蝶形算法推导上，而是详细剖析了如何优化FFT的计算效率，讨论了流水线结构在硬件实现中的优势和挑战。更让我惊喜的是，它专门开辟了一个章节讨论了模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的非理想性对信号处理链的影响，比如量化噪声和时钟抖动（Jitter）。这些细节，在很多“高级”的DSP教材中都会被忽略，但它们恰恰是实际系统中导致设计失败的关键因素。作者似乎深知读者会面临的实际困境，并提前给出了预防和解决的思路。这种“预见性”的指导，让我在阅读时充满了踏实感，仿佛这本书就是为我们这些在工程一线摸爬滚打的人量身定制的。

评分☆☆☆☆☆

从内容的前沿性来看，这本书显示了作者对数字信号处理领域发展趋势的深刻洞察。虽然它扎实地奠定了经典理论基础，但并未止步于此。书中对现代高效算法的介绍尤为精彩，特别是关于自适应滤波器的内容，如最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法的对比，不仅详细给出了收敛速度和计算复杂度的权衡，还结合了在噪声消除和回声消除中的实际应用案例进行了深入分析。更令我眼前一亮的是，它触及了近年来新兴的基于快速卷积的算法优化，比如利用多相分解和子带编码来加速FIR滤波器的运算，这在处理高采样率信号时具有极高的工程价值。阅读这些前沿内容时，我能感受到作者试图将读者带入行业最前沿的努力。这本书提供的知识深度和广度，使其不仅是一本优秀的教材，更像是一本持续学习的技术参考手册，能够陪伴我度过从初学者到资深专家的整个职业发展周期，非常值得收藏和反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的教材那样采取单调的、论断性的陈述，反而更像一位经验丰富的前辈在娓娓道来，分享他的“独家秘笈”。语言的组织上，时而严谨如法律条文，需要仔细推敲每一个词的精确含义；时而又变得极其生动形象，通过生动的比喻来阐释复杂的数学概念。例如，在讲解功率谱估计时，作者将窗函数比作“测量信号的探照灯”，探照灯的光束越窄，对频率的分辨率越高，但同时也会损失更多的能量，这种比喻让我对频谱泄露有了非常直观的理解。此外，本书的习题设计也是一流的，它们并非简单的公式套用，而是往往设置在特定的应用背景下，比如雷达信号的脉冲压缩，或者音频压缩中的子带编码。完成这些习题，往往需要读者整合前几章的知识点，进行跨章节的思考和设计，这极大地锻炼了我的系统思维能力。这种启发式和问题导向的学习路径，让我摆脱了被动接收知识的模式，真正成为了知识的构建者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆