MATLAB 信号处理详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:陈亚勇

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2001-9

价格:35.0

装帧:平装

isbn号码:9787115095121

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 信号处理
• 数字信号处理
• DSP
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 小波分析
• 时频分析
• 通信信号
• 图像处理
• 算法实现

好的，这是一份关于一本名为《MATLAB 信号处理详解》的书籍的简介，内容涵盖了该书不包含的知识点，旨在详细说明其内容范围之外的领域。 --- 《MATLAB 信号处理详解》内容范围界定与排除说明 本书重点关注： 传统数字信号处理理论、基于MATLAB/Simulink环境下的算法实现、基础频谱分析、滤波器设计与应用、以及经典的系统辨识与控制基础。 为确保读者清晰理解本书的覆盖范围，以下列出本教材 明确不包含 或仅做简要提及、不进行深入探讨的特定主题和高级领域： 一、 深度学习与神经网络在信号处理中的应用 本书的理论基础和实例实现严格限定在经典的信号处理算法范畴内，不涉及现代人工智能技术在信号处理中的交叉应用。 具体排除内容包括： 1. 卷积神经网络（CNN）在信号分类中的应用： 本书不会介绍如何构建、训练和优化基于TensorFlow、PyTorch或MATLAB深度学习工具箱的CNN模型，用于对语音、图像、或生物医学信号进行自动分类或特征提取。例如，不会包含使用CNN进行心电图（ECG）异常检测、或语音识别的详细步骤。 2. 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）： 关于使用RNN处理时间序列信号（如动态系统输出或语音信号的序列依赖性）的建模方法、梯度回传机制（BPTT）的原理及其MATLAB实现，均不在本书讨论范围之内。 3. 自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）： 用于信号去噪、特征降维或信号合成的深度自编码器架构，以及GANs在信号生成或超分辨率重建中的应用，均属于本书未涵盖的高级AI领域。 4. 迁移学习与预训练模型： 关于如何利用在大型数据集上预训练的模型（如BERT或Transformer架构的变体）对特定信号处理任务进行微调（Fine-tuning）的实践，不属于本书的范畴。 二、 高级通信系统与编码理论 本书侧重于信号的分析和变换，对于现代通信系统中的复杂调制解调、信道编码和多址接入技术，仅进行基础的傅里叶变换层面的解释，而不深入探讨其实际工程实现。 具体排除内容包括： 1. 正交频分复用（OFDM）的完整系统建模： 虽然会涉及快速傅里叶变换（FFT），但本书不会详细讲解OFDM系统从信道编码、调制（QPSK/16QAM等）、循环前缀的添加、到接收端同步、解调和均衡的全流程MATLAB/Simulink建模与性能仿真。 2. 信道编码理论： 卷积码（Convolutional Codes）、Turbo码、LDPC码等前向纠错编码的编码器和译码器（如维特比译码器）的详细结构设计、代数原理及其在MATLAB通信工具箱中的高级应用，均不在讨论之列。 3. 高级调制解调技术： 涉及MIMO（多输入多输出）系统的空时处理、迭代检测算法、或基于概率的接收机设计，这些属于高级无线通信范畴，本书不予覆盖。 4. 扩频技术与CDMA/OFDMA原理： 直接序列扩频（DSSS）和跳频扩频（FHSS）的深入理论、码分多址（CDMA）的近远近效应分析，以及正交频分多址（OFDMA）的关键机制，均不属于本书的信号处理核心章节。 三、 实时嵌入式信号处理与硬件加速 本书的实现环境主要限定于标准的MATLAB桌面环境及其内置的Simulink仿真模块，侧重于算法验证和理论演示，不涉及硬件级别的部署和优化。 具体排除内容包括： 1. FPGA/DSP硬件描述语言（HDL）编程： 不会涉及使用Verilog或VHDL语言描述数字滤波器、FFT核心或自适应算法的硬件结构。 2. MATLAB Coder/HDL Coder的深入使用： 本书不包含将MATLAB算法代码自动转换为高效C/C++代码，或直接生成FPGA/ASIC的硬件描述代码的详细流程、优化技巧和约束设置。 3. 实时操作系统（RTOS）与嵌入式平台集成： 关于将信号处理算法部署到如ARM Cortex系列处理器、或特定DSP芯片（如TI C6000系列）上，涉及内存管理、中断处理和JTAG调试等嵌入式系统知识，均不在本书覆盖范围。 四、 高级统计信号处理与随机过程的高阶理论 虽然本书会涉及功率谱密度的估计，但其内容主要围绕经典方法（如周期图法、Welch法）。对于随机过程的更深层次的统计分析，本书有所保留。 具体排除内容包括： 1. 非平稳信号的高级分析： Wigner-Ville分布、Cohen’s类二次期带分布（QVD）等双线性谱估计方法，以及相关的时频不确定性原理的深入推导和应用，不作为重点展开。 2. 高阶统计量（HOS）： 涉及信号的三阶累积量（Cumulants）、双谱（Bispectrum）和高阶谱分析在非高斯信号分离中的应用，不属于本书的分析范畴。 3. 卡尔曼滤波的非线性扩展： 仅会介绍标准线性卡尔曼滤波（Kalman Filter）在状态估计中的应用。扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及其在非线性动态系统中的参数估计方法，则被排除在外。 五、 专门化的生物医学与地球物理信号处理 本书提供通用信号处理工具箱，但不会深入特定应用领域中对数据预处理和特征提取的特殊要求。 具体排除内容包括： 1. 医学成像处理： CT、MRI或超声波图像的重建算法（如反投影法、K-space数据处理），以及图像分割（如Watershed算法的优化）等不予涉及。 2. 脑电图/心电图的特定伪迹去除： 虽然会涉及滤波器设计，但不会深入到如何针对眼电伪迹（EOG）或肌电信号（EMG）进行独立的、复杂的独立成分分析（ICA）或小波阈值去噪的专业化处理流程。 3. 地震勘探与遥感信号处理： 如地震数据的速度分析、偏移成像（Migration）算法或SAR（合成孔径雷达）的数据处理流程，这些属于特定工程学科的范畴，本书不予深入。 --- 总结： 《MATLAB 信号处理详解》旨在为读者提供坚实的数字信号处理基础知识和使用MATLAB实现这些基础算法的实战能力，重点覆盖傅里叶分析、Z变换、FIR/IIR滤波器设计、FFT应用、以及基本的系统辨识。对于涉及深度学习、现代通信架构、硬件部署或高度专业化应用领域的前沿技术，本书不做覆盖。

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