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出版者:中國鐵道

作者:畢建芝

出品人:

頁數:209

译者:

出版時間:2004-8

價格:19.2

裝幀:平裝

isbn號碼:9787113058913

叢書系列:

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 高等數學
• 統計學
• 數學
• 教材
• 概率
• 統計
• 學術
• 理工科

圖書簡介：《數字信號處理基礎與應用》 作者： 張偉 齣版社： 科技文獻齣版社 齣版日期： 2023年10月 --- 深入解析離散世界的基石與前沿 《數字信號處理基礎與應用》是一本全麵、深入且注重實踐的教材，旨在為電子工程、通信工程、計算機科學以及自動化等相關領域的學生、工程師和研究人員提供堅實的數字信號處理（DSP）理論基礎和豐富的前沿應用知識。本書聚焦於如何將連續的物理世界信息轉化為可計算的數字序列，並對其進行高效、精確的處理與分析，是理解現代信息技術核心機製的關鍵鑰匙。 本書內容結構嚴謹，從最基本的信號與係統理論齣發，逐步深入到復雜的濾波器設計、快速算法實現以及前沿的自適應處理技術。我們力求在保持學術嚴謹性的同時，通過大量的實例和圖示，幫助讀者建立直觀的理解。 第一部分：理論基石——離散時間信號與係統（約400字） 本部分奠定瞭整個數字信號處理領域所需的數學和理論框架。 1. 信號與係統的迴顧與深化： 首先，我們對連續時間信號和係統的基本概念進行簡要迴顧，然後迅速過渡到離散時間信號的錶示、分類（如周期性、能量、功率信號）及其基本運算。係統的概念被提升到離散時間領域，重點闡述瞭綫性、時不變性（LTI）的定義及其重要性。 2. 離散時間係統的分析工具： 係統的衝激響應和捲積和是描述LTI係統的兩大核心工具。本書詳細推導瞭離散時間捲積和的計算方法，並探討瞭其在係統分析中的核心地位。 3. 頻域分析的橋梁：Z變換： Z變換作為分析離散時間係統的強大工具，占據瞭本部分的核心位置。我們係統地介紹瞭單邊和雙邊Z變換的定義、基本性質、收斂域（ROC）的概念及其對係統穩定性和因果性的判斷作用。通過Z變換，可以輕鬆地將復雜的時域捲積運算轉化為簡單的頻域乘法。傅裏葉分析的離散版本——離散時間傅裏葉變換（DTFT）——被引入，作為連接時域和頻域的橋梁，並討論瞭其采樣特性。 4. 有限差分方程（FDE）與係統函數： 本部分最後引入瞭係統的微分方程在離散領域的對應形式——有限差分方程，並展示瞭如何利用Z變換將FDE轉化為係統函數 $H(z)$，從而實現對係統特性的直接頻域分析。 第二部分：頻率響應與濾波器設計（約550字） 如果說第一部分是“如何描述信號”，那麼第二部分就是“如何有效操作信號的頻率成分”。高質量的濾波是信號處理中最常見也最重要的任務。 1. 離散傅裏葉變換（DFT）與快速算法： 深入剖析瞭DFT的定義、性質及其與DTFT的關係。重點講解瞭快速傅裏葉變換（FFT）的原理，包括Radix-2算法（如蝶形運算），並討論瞭DFT在實際應用中的頻譜泄漏、柵欄效應等問題，以及如何通過窗函數方法（如漢寜窗、海明窗）來緩解這些問題。 2. 濾波器基礎理論： 詳細區分瞭IIR（無限脈衝響應）和FIR（有限脈衝響應）濾波器的結構、優缺點以及設計哲學。係統分析瞭濾波器的理想性能指標，如過渡帶寬度、通帶/阻帶衰減等。 3. FIR 濾波器設計： 重點介紹窗函數法，包括如何根據所需的濾波器響應選擇閤適的窗函數類型和長度。同時，詳細講解瞭頻率采樣法和等波紋設計法（Parks-McClellan 算法/Remez交換算法），後者被譽為最優設計方法，能實現最小的過渡帶寬度。 4. IIR 濾波器設計： 介紹經典的模擬原型濾波器（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）的設計。隨後，詳述瞭從模擬域到數字域的頻率域轉換技術，包括雙綫性變換法（Bilinear Transformation）和脈衝不變法，並分析瞭雙綫性變換引入的頻率壓縮效應及其校正方法。 5. 濾波器結構與實現： 探討瞭濾波器的直接形式、級聯形式、並聯形式以及格型結構。特彆強調瞭量化效應（有限字長效應）對IIR濾波器穩定性的潛在影響，並討論瞭如何通過選擇閤適的結構來降低噪聲。 第三部分：現代DSP技術與高級應用（約550字） 本部分將理論知識與實際工程挑戰相結閤，介紹瞭當前DSP領域的前沿技術和實用工具。 1. 統計信號處理基礎： 引入隨機信號的描述，包括自相關函數和功率譜密度（PSD）。重點講解瞭維納-霍夫曼（Wiener-Hoff）理論在最優綫性濾波中的應用，為自適應濾波器的引入做鋪墊。 2. 多速率信號處理： 探討瞭采樣率變化對信號的影響。詳細介紹瞭抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）的原理、抗混疊濾波器的設計，以及信號變換器（Polyphase Filter Banks）在實現高效可變速率處理中的關鍵作用。這在音頻壓縮和軟件定義無綫電（SDR）中至關重要。 3. 自適應濾波： 這是現代通信和噪聲消除的核心技術。本書深入剖析瞭最小均方（LMS）算法和歸一化LMS（NLMS）算法的迭代過程、收斂性分析以及步長選擇對性能的影響。討論瞭自適應濾波器在迴聲消除、信道均衡和噪聲抑製中的具體應用模型。 4. 綫性預測編碼（LPC）與語音處理基礎： 介紹瞭如何利用綫性預測模型來估計信號的內在特性，這在低碼率語音編碼（如GSM）中具有重要地位。同時，簡要介紹瞭快速捲積算法如Schur算法和Levinson-Durbin遞歸，它們是高效LPC譜分析的基礎。 5. 實例驅動：DSP在現代係統中的集成： 提供瞭多個基於主流DSP處理器（如TI C6000係列或ARM Cortex-M係列）的硬件實現案例分析，涵蓋瞭實時音頻處理、醫療信號采集（如ECG/EEG）的預處理流程、以及數字通信中的信道估計模塊。重點強調瞭定點運算的注意事項和算法的硬件加速策略。 --- 本書特色： 理論與工程並重： 嚴謹的數學推導與豐富的實際工程案例相結閤。 圖示清晰： 大量使用概念圖和流程圖來解釋復雜算法的內部機製。 強調工具應用： 鼓勵讀者使用MATLAB/Python等工具進行仿真驗證，掌握從理論到實現的轉化能力。 通過係統學習本書內容，讀者將能夠熟練掌握數字信號處理的分析工具和設計方法，為未來在嵌入式係統、人工智能感知層以及高速通信係統的研發中打下堅實的技術基礎。

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這本書在描述統計學的推斷過程時，那種清晰的條理性和邏輯上的無可辯駁性，極大地提升瞭我對數據解讀的信心。我之前看一些網絡上的數據報告時，總會有一種“他們是怎麼得齣這個結論的”的疑慮。這本書教會瞭我如何審視背後的證據鏈。它詳細區分瞭描述性統計和推斷性統計的邊界，並明確指齣任何推斷都必然伴隨著不確定性，這種不確定性是如何被量化和控製的，纔是統計學的核心魅力。尤其是在講解假設檢驗時，作者通過多次不同情境的對比，讓讀者明白瞭“拒絕原假設”的真正含義，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的代價。這種嚴謹的、帶著批判精神的講解方式，使得我讀完後，看待所有基於樣本的結論時，都會自然而然地去思考其背後的概率基礎。這本書，與其說是一本教材，不如說是一位嚴厲但公正的導師，它糾正瞭我許多基於經驗的、不嚴謹的判斷，為我構建瞭一個更加客觀和理性的分析框架。

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說實話，我買這本書的初衷是為瞭應對工作中的一個數據建模項目，希望能找到一個既有理論深度又不失操作指導性的參考資料。這本書在描述統計推斷時展現齣的細膩程度，實在令人印象深刻。它沒有那種高高在上、隻談理論不接地氣的毛病。比如，在講解大數定律和中心極限定理時，作者花瞭大量篇幅去闡述它們在統計推斷中的實際意義，而不是簡單地羅列公式的推導。我特彆喜歡其中關於置信區間的構建和假設檢驗的案例分析部分，講解得非常細緻，從零假設的建立到P值的解讀，每一步的邏輯鏈條都清晰可見。對於我這種需要將理論快速轉化為實際應用的人來說，這本書的實操性是它最大的亮點之一。唯一的遺憾是，隨書附帶的習題集相對較少，而且答案解析不夠詳盡，導緻某些需要計算的難題，我隻能依靠自己反復琢磨，這在一定程度上拖慢瞭我的學習進度。總的來說，如果你是希望快速上手並理解統計學核心思想的工程師或分析師，這本書無疑是一個強有力的夥伴，它幫你架起瞭從“我知道有統計學”到“我能用統計學解決問題”的橋梁。

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這本厚重的《概率論與數理統計》拿到手的時候，就感覺分量十足，沉甸甸的，仿佛裏麵蘊含著整個世界的隨機性和規律。我是一個對數據分析領域充滿好奇的自學者，最初接觸這類專業書籍時，內心是既期待又有些畏懼的。翻開扉頁，撲麵而來的是嚴謹的數學符號和密集的公式，這陣勢讓我想起瞭大學時代那些讓我頭疼的高等數學課。初看章節目錄，從概率的基本概念到隨機變量的分布函數，再到數理統計中的估計與檢驗，每一步都似乎在構建一座邏輯嚴密的知識大廈。我尤其欣賞作者在引入新概念時，總是會輔以一些直觀的、貼近實際生活的例子，比如拋硬幣的頻率穩定性和股票價格的波動模型，這極大地緩解瞭我初學時的晦澀感。雖然有些地方的證明過程依然需要我反復研讀，甚至需要藉助其他輔助材料，但這種層層遞進的講解方式，讓人能感受到數學傢是如何將看似混沌的現象納入精確的框架之中的。這本書不僅僅是知識的堆砌，更像是一本思維訓練手冊，它強迫你跳齣日常的直覺判斷，用更精確、更量化的視角去審視周遭的一切不確定性。我對這本書的整體觀感是：紮實、係統，是深入理解現代科學研究基石的必備工具書。

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老實講，閱讀體驗並不總是輕鬆愉快的。這本書的某些章節，比如關於高維隨機嚮量的聯閤分布以及特徵函數的引入部分，對於非數學專業的讀者來說，確實構成瞭不小的挑戰。閱讀過程中，我經常需要停下來，藉助旁邊的草稿紙，手寫推導各種積分和期望，試圖在腦海中構建那個抽象的多維空間圖像。我認為，這本書的作者可能更傾嚮於服務於數學係或統計學專業的學生，對普通文科背景的讀者似乎缺乏足夠的“導航指引”。雖然書後附帶瞭詳盡的符號解釋，但對於那些對數學推導感到本能抗拒的人來說，這無疑是一次艱苦的“攀登”。不過，一旦你成功跨越瞭這些理論的高峰，那種豁然開朗的感覺是其他任何輕鬆讀物都無法比擬的。這本書的難度，反而是它深度和權威性的側麵證明。它要求你投入時間、精力和專注力，而迴報是紮實的理論功底和麵對復雜問題時的自信心。它不是一本可以消遣的書，而是一件需要你鄭重對待的智力工具。

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這本書的裝幀設計其實很普通，標準的教科書風格，封麵設計也比較樸素，初次拿起時，並沒有那種“哇，這是一本傑作”的驚艷感。然而，一旦沉浸其中，你會發現其內在的邏輯美感遠勝於華麗的外錶。作者在組織內容上體現齣一種老派的、近乎匠人精神的嚴謹。它不像市麵上很多新潮的統計教材那樣，為瞭吸引眼球而過早地引入復雜的機器學習術語，而是耐心地、一步一個腳印地打磨概率論的基礎，確保讀者對隨機試驗、樣本空間這些最基本的元素有著堅不可摧的理解。我發現，隻有把這部分吃透瞭，後麵的迴歸分析和方差分析纔真正變得透徹，而不是停留在套用公式的層麵。這本書的敘事節奏是緩慢而堅定的，它不急於展示最前沿的成果，而是緻力於夯實地基。對於那些追求數學美感、希望理解“為什麼是這樣”而非僅僅“怎麼用”的讀者來說，這本書的價值是無可替代的。它教會你的不僅是方法，更是一種探索未知世界的數學化思維方式。

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