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出版者:Springer Verlag

作者:Latash, Mark L. (EDT)/ Lestienne, Francis (EDT)

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2006-2

价格:$ 224.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387253909

丛书系列:

图书标签:

• 运动控制
• 运动学习
• 神经科学
• 运动技能
• 认知神经科学
• 康复
• 生物力学
• 运动心理学
• 感觉运动
• 运动发展

好的，这是一本关于高级信号处理与滤波技术的图书简介，内容详尽，旨在为读者提供扎实的理论基础与前沿的应用实践。 --- 信号的低语与秩序：高级信号处理与滤波技术（第二版） 作者：[此处可插入虚构的专家姓名，例如：李明 教授, 张伟 博士] ISBN：[虚构的ISBN号] 出版社：[虚构的出版社名称，例如：现代工程技术出版社] 内容概述 本书是面向电气工程、电子信息、通信系统、生物医学工程及相关交叉学科领域的高级教材与专业参考书。它系统地、深入地探讨了现代信号处理的核心理论、先进的滤波设计方法以及在复杂工程环境中的实际应用。相较于基础信号处理课程，本书将焦点集中于非平稳信号分析、自适应滤波理论、高维数据处理以及面向特定噪声抑制的滤波器优化等前沿课题。 全书结构严谨，从理论基石出发，层层递进至复杂的系统级设计，力求使读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为何如此做”。我们相信，在当今大数据和物联网飞速发展的时代，对信号的精准提取、降噪与特征识别能力是衡量工程技术水平的关键指标。 核心章节与深度剖析 本书共计十五章，内容组织如下： 第一部分：理论基础的深化与扩展（第1章 - 第4章） 第1章：信号与系统回顾：从傅里叶到小波的过渡 本章首先对经典的线性时不变（LTI）系统和傅里叶变换进行快速而深入的回顾，重点强调其在处理平稳信号方面的局限性。随后，引入时频分析的概念，详细阐述短时傅里叶变换（STFT）、维格纳-维尔分布（WVD）的原理、优缺点，并作为向小波分析过渡的桥梁。 第2章：离散时间随机过程与最优线性估计 这是理解现代滤波技术的关键。本章详尽解析了平稳随机过程的性质，如自相关函数、功率谱密度（PSD）。核心内容聚焦于维纳滤波（Wiener Filtering）的推导，包括其在最小均方误差（MMSE）准则下的最优性证明。我们还引入了谱估计的经典方法，如周期图法、Bartlett法以及更高分辨率的谱估计技术（如MUSIC、Pisarenko法）。 第3章：经典滤波器设计原理的再审视 本章不再停留在巴特沃斯、切比雪夫等滤波器的基本幅频特性设计。重点在于群延迟分析、最小相位设计及其在数字滤波器（IIR/FIR）中的具体实现细节。尤其深入探讨了波阻抗变换（Impedance Transformation）在模拟滤波器综合中的应用，并对各种窗函数在FIR设计中的性能差异进行了量化比较。 第4章：高维信号空间与多通道处理 面对多传感器阵列数据，传统单通道分析已无法满足需求。本章引入了多输入多输出（MIMO）系统的概念，并探讨了空间平滑技术和协方差矩阵重构在提高阵列处理性能中的作用。重点讲解了子空间分解技术在信号分离和盲源分离（BSS）中的理论基础。 第二部分：自适应滤波与智能算法（第5章 - 第8章） 第5章：自适应滤波理论导论 自适应滤波器是处理时变和未知环境信号的核心工具。本章详细介绍了最小均方误差（LMS）算法的收敛性分析、步长选择对性能（收敛速度与稳态误差）的影响。随后，引入了性能更优越的归一化LMS (NLMS)及其变体。 第6章：递归最小二乘（RLS）算法及其高效实现 RLS算法因其更快的收敛速度在许多实时应用中占据优势。本章深入推导了RLS算法的前向/后向误差预测，并详细讨论了遗忘因子的设置策略。为了应对计算复杂性，重点介绍了平方根RLS（SR-RLS）和快收敛（Fast）RLS的实现结构。 第7章：卡尔曼滤波及其扩展：状态空间优化 卡尔曼滤波是线性系统最优状态估计的黄金标准。本章从状态空间模型出发，严谨推导了离散时间卡尔曼滤波（DKF）的预测与更新步骤。更重要的是，本书投入大量篇幅讲解了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化非高斯噪声或非线性系统中的应用与误差分析。 第8章：盲源分离与独立成分分析（ICA） 在通信和生物信号领域，盲源分离至关重要。本章系统介绍了ICA的基本假设，重点剖析了FastICA算法（基于负熵最大化）的迭代过程。通过具体案例，展示了ICA如何从混合信号中有效地分离出统计独立的源信号。 第三部分：先进滤波技术与应用实例（第9章 - 第15章） 第9章：非线性滤波的挑战与局部方法 针对卡尔曼滤波在非线性系统中的局限性，本章探讨了粒子滤波（Particle Filtering, PF）的核心思想，包括重要性采样和重采样策略。详细分析了PF在非线性系统跟踪中的优势与计算瓶颈，并简要介绍了网格化滤波。 第10章：波函数与小波变换在信号去噪中的应用 超越传统的傅里叶分析，小波变换因其多分辨率特性成为非平稳信号处理的利器。本章重点阐述了小波阈值去噪的理论框架，包括硬阈值、软阈值和自适应阈值的选择标准，并展示了在突变信号检测中的应用。 第11章：高精度数字滤波器实现与量化效应 本章关注从设计到硬件实现的桥梁。讨论了IIR滤波器在有限精度环境下的系数量化误差和溢出问题，并介绍了双线性变换法的细节。同时，深入探讨了滤波器组设计在子带编码和信道化应用中的优化策略。 第12章：阵列信号处理中的波束形成技术 聚焦于空间滤波。详细介绍了延迟求和（Delay-and-Sum）波束形成、副阵列（Subarray）处理，并重点阐述了Capon最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器的原理，以及它在提高阵列空间分辨率方面的作用。 第13章：周期性信号的检测与估计 针对雷达、声纳等应用，本章探讨了如何从低信噪比环境中精确提取周期信息。内容涵盖自相关序列的峰值检测、谱峰增强技术以及锁相环（PLL）在信号跟踪中的应用。 第14章：数据压缩与信号重建 信号处理的另一重要方向是高效表示。本章讲解了基于变换的压缩（如DCT在JPEG中的应用），并侧重于压缩感知（Compressed Sensing, CS）的基本框架，包括不相干性、稀疏表示和贪婪算法（如OMP）。 第15章：高级应用案例研讨 本章选取了当前热点领域的实际工程案例，包括：智能电网中的暂态事件识别、医学影像（如超声）中的伪影抑制以及水声通信信道均衡技术。这些案例将前述所有理论知识融会贯通，展示了信号处理的强大威力。 本书的独特价值 1. 理论的严谨性与工程的实用性并重： 提供了详尽的数学推导，同时保证所有算法都有清晰的实现路径和参数指导。 2. 覆盖前沿： 深度涵盖了卡尔曼滤波的非线性扩展、自适应算法的高效实现、以及小波与压缩感知的集成应用。 3. 面向多学科： 结构设计允许不同背景的读者（如通信、控制、仪器仪表）根据自身需求选择性学习核心章节。 本书是研究生、高级工程师以及从事信号处理系统开发的科研人员不可多得的案头工具书。阅读本书后，您将能够独立设计、实现并优化复杂环境下的高性能信号处理系统。

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