信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:崔翔

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2005-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787508330211

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 滤波
• 系统分析
• 时域分析

信号的奥秘与应用的广袤疆域：一部聚焦前沿计算与感知系统的著作 图书名称： 信号的奥秘与应用的广袤疆域 图书简介： 本书旨在深度剖析现代信号处理领域的前沿理论、计算方法及其在复杂系统中的实际应用。我们不再局限于传统信号分析的经典范式，而是将焦点投向那些驱动当代信息技术飞速发展的核心技术：大规模数据流的实时处理、高维非平稳信号的有效表征，以及与人工智能深度融合的新兴信号解析技术。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的数学建模与采样理论出发，迅速过渡到当前学术界与工业界最为关注的几个关键领域。我们力求在理论深度与工程实践之间架起坚实的桥梁，为读者提供一套系统而前沿的认知框架。 第一部分：现代信号的数学基础与高维表征 在信息爆炸的时代，我们所面对的信号形态日益复杂，不再是简单的时域或频域波形。本部分首先回顾了傅里叶分析的局限性，并深入探讨了时频分析的革新。我们详尽阐述了小波变换（Wavelet Transform）的数学构造、多分辨率分析的精髓，以及短时傅里叶变换（STFT）的优化策略。重点在于如何利用这些工具捕捉信号中的瞬态信息和局部特征。 随后，我们迈入高维信号建模的殿堂。现代传感器网络、医学成像（如MRI、PET）和高光谱遥感都产生了海量的高维数据。本书详细介绍了稀疏表示理论（Sparse Representation Theory）的基石，包括 $ell_1$ 范数优化、匹配追踪算法（Matching Pursuit）及其变种。更重要的是，我们探讨了字典学习（Dictionary Learning）的最新进展，展示了如何从数据中自适应地学习出最有效的信号基。这部分内容强调了从数据驱动的角度出发，构建最优的信号基，以实现最高效的压缩与重建。 第二部分：随机过程、滤波理论的最新进展与自适应方法 经典线性滤波理论（如Wiener滤波）在平稳信号处理中表现优异，但面对实际世界中普遍存在的非平稳性、非线性和噪声干扰时，其鲁棒性受到挑战。本部分聚焦于随机信号处理的现代化。 我们首先深入分析了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的理论推导及其在状态估计中的核心地位。随后，我们将视角扩展到更具挑战性的场景：非线性系统。扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的差异与适用边界被清晰界定。对于高斯假设难以成立的场景，本书详细介绍了粒子滤波（Particle Filtering）的工作原理，包括序列蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo, SMC）方法，展示了其在复杂非线性、非高斯系统跟踪与估计中的强大能力。 此外，自适应滤波理论的最新发展是本部分的重要组成部分。我们不再仅仅停留在经典的最小均方误差（LMS）算法，而是重点研究了次梯度优化算法在自适应滤波中的应用，以及如何利用鲁棒性准则设计对异常值不敏感的自适应滤波器，例如基于$eta$-范数或Tukey's Biweight 核的滤波方案。 第三部分：信号处理与机器学习的深度融合 进入本世纪第二个十年，信号处理与机器学习的界限日益模糊。本部分旨在阐述如何利用深度学习范式彻底革新信号的分析、去噪和分类流程。 深度学习在信号处理中的应用被系统化地梳理。我们首先讨论了卷积神经网络（CNN）在二维信号（如图像和频谱图）处理中的自然优势，并介绍了用于一维时序信号的一维卷积网络（1D-CNN）的架构设计。重点分析了如何将小波变换或稀疏字典的结构融入到CNN的底层，以实现“可解释的深度学习”。 对于信号去噪与恢复，本书详细对比了传统迭代算法（如BM3D）与基于深度残差网络的去噪模型（如DnCNN）的性能差异和计算效率。我们探讨了如何训练生成对抗网络（GAN）来学习复杂噪声的分布，实现高保真度的信号重建。 在特征提取与分类方面，我们探讨了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer架构如何被应用于处理具有长期依赖性的时间序列信号（如EEG、心电图或雷达回波），并展示了如何构建端到端的信号智能分析流水线。 第四部分：前沿应用：感知、通信与计算 本书的最后一部分将理论与实践紧密结合，探讨信号处理在几个关键前沿领域的应用实例。 在雷达与声纳系统中，我们关注合成孔径雷达（SAR）图像处理中的运动补偿、高分辨率成像算法（如稀疏重构成像），以及MIMO雷达中的波束形成与目标定位技术。 在通信系统中，本书聚焦于OFDM（正交频分复用）系统中的信道估计、均衡技术，以及认知无线电中对环境信号的实时监测与频谱感知算法。我们探讨了如何利用先进的矩阵分解技术来解决多用户干扰问题。 最后，我们深入探讨了生物医学信号处理中的挑战。这包括脑电图（EEG）中伪迹的有效分离、心血管信号中复杂病理特征的自动检测，以及医学影像重建中的快速迭代算法。我们强调了在资源受限环境中，如何平衡算法的准确性和计算的实时性。 通过对这些前沿主题的详尽论述，本书致力于为从事信号处理、模式识别、通信工程及相关领域的研究人员和高级工程师，提供一个理解当前挑战、掌握未来工具的全面指南。读者在阅读完本书后，将能够独立构建和评估复杂信号处理系统的先进解决方案。

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这本书绝对是为那些希望深入理解信号世界的人量身定做的。初读它，我就被作者对基础概念的严谨推导和清晰阐释所吸引。从傅里叶变换的直观几何意义，到采样定理背后深刻的数学支撑，每一步都循序渐进，恰到好处。我特别欣赏书中对不同信号类型（如连续时间信号、离散时间信号、周期信号、非周期信号）的分类和分析方法。作者并没有止步于理论的罗列，而是通过大量的实例，将抽象的数学公式转化为可感知的信号行为。例如，在讲解卷积时，书中用了一个生动的例子，将滤波器的响应比作“滑动窗口”的平均，这让我立刻茅塞顿开，对系统的瞬态响应和稳态响应有了更深刻的认识。此外，书中对不同变换域（时域、频域、复频域）的切换和分析的讲解也做得非常出色，让我能够从多个角度理解同一个信号的特性。即使是我之前在其他地方感到困惑的概念，在这本书里也得到了更深入和更易懂的解释。总的来说，这本书就像一位耐心细致的老师，一步步引导我跨越了信号分析的入门门槛，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。

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这本书为我打开了数字信号处理的新世界。在接触这本书之前，我对数字信号处理的概念总是有些模糊，感觉它离现实世界有点远。但这本书的出现彻底改变了我的看法。它以一种非常务实的方式，将数字信号处理的理论与实际应用紧密联系起来。我特别欣赏书中关于离散时间系统、Z变换、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）的讲解。作者通过生动的图示和简洁的语言，将这些抽象的概念变得易于理解。书中对各种滤波器的设计和实现，比如FIR滤波器和IIR滤波器的区别和应用场景，也进行了详细的介绍，并且还提供了相应的代码示例，这对我来说是极其宝贵的。我能够直接将书中的知识应用到我的项目中，解决实际遇到的信号处理难题。这本书的逻辑结构非常清晰，从基础理论到高级应用，层层递进，让我能够逐步建立起对数字信号处理的全面认识。它不仅仅是一本教科书，更像是一个全面的技术指南，让我能够自信地驾驭数字信号处理的各个方面。

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不得不说，这本书在处理复杂信号分析问题时展现出了非凡的功力。对于那些已经具备一定信号分析基础的读者来说，它无疑是一本极具挑战性和启发性的读物。我最喜欢的部分是关于随机信号分析的章节，作者对平稳性、功率谱密度等概念的讲解，以及它们在实际应用中的作用，都写得鞭辟入里。书中引入了大量统计学和概率论的知识，并巧妙地将其与信号处理结合起来，让我看到了理论与实践相结合的强大力量。特别是关于噪声抑制和信号检测的部分，书中介绍的各种滤波技术，如维纳滤波器、卡尔曼滤波器，以及它们的设计原理和优缺点，都进行了深入的分析。这些章节不仅为我提供了解决实际工程问题的工具，更让我对信号的“内在”信息和“外在”干扰有了更清晰的认识。书中的数学推导严谨而详尽，但又不会让人感到枯燥乏味，因为作者总是适时地给出对物理意义的解释，将数学符号背后的含义生动地呈现在读者面前。这对于我这样在工程领域工作的技术人员来说，无疑是雪中送炭。

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坦白讲，我一开始是被这本书的封面设计吸引，但翻开目录后，我发现它远比我想象的要深刻得多。这本书在讲解信号的各种变换时，尤其是在时域和频域之间的转换，做了非常细致的梳理。作者对于傅里叶级数和傅里叶变换的讲解，不仅仅是给出公式，更是从信号的周期性、非周期性以及能量谱等角度进行了深入的剖析。我尤其赞赏书中对于卷积定理的阐述，它不仅仅是一个数学工具，更是理解系统响应和信号叠加的基石。书中用了很多类比和形象的解释，比如将信号看作是不同频率成分的叠加，将滤波器看作是“频率的选择器”，这些都极大地帮助我理解了抽象的数学概念。此外，书中的内容还涉及到了小波变换等更高级的信号分析工具，虽然这部分内容对我来说有些挑战，但作者的讲解方式仍然保持了高度的清晰度和逻辑性，让我能够窥探到更广阔的信号处理领域。这本书的优点在于它能够满足不同层次读者的需求，既能让初学者快速入门，也能让有一定基础的读者找到深入研究的方向。

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读完这本书，我最大的感受是它提供了一个非常扎实的理论框架，为我理解各种信号处理算法打下了坚实的基础。书中对信号的分类、特性分析，以及不同处理方法的对比，都做得非常到位。我特别喜欢书中关于系统辨识和参数估计的章节，作者详细介绍了各种模型，如AR模型、MA模型、ARMA模型，以及如何利用这些模型来分析和预测信号的行为。这对于理解实际工程系统中的不确定性和动态性非常有帮助。书中还介绍了降噪、信号压缩等实际应用，并详细解释了背后的原理和实现方法。例如，在讲解信号压缩时，作者不仅介绍了基本的压缩思想，还深入探讨了主成分分析（PCA）等方法，并给出了相应的数学推导和应用场景。这本书的数学严谨性和工程实用性兼具，既有深厚的理论功底，又能指导实际操作，这在我看来是非常难得的。对于那些希望系统性学习信号分析与处理，并将其应用于科学研究或工程实践的读者来说，这本书绝对是一份宝贵的资源。

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