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出版者:Springer

作者:E.S. Gopi

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2007

价格:1474.00元

装帧:

isbn号码:9781402064098

丛书系列:

图书标签:

• 程序的学习
• 的MATLAB
• 对于各种算法
• Digital Signal Processing
• DSP
• Algorithms
• Matlab
• Signal Processing
• Filtering
• Transforms
• Applications
• Numerical Methods
• Engineering

《算法集萃：Matlab数字信号处理应用》 本指南深入探索了数字信号处理 (DSP) 的核心概念与实践，重点关注如何利用 Matlab 这一强大工具实现各类信号处理算法。本书致力于为读者提供一套全面且实用的算法集合，旨在提升在音频、图像、通信系统等多个领域的信号分析、处理和理解能力。 核心内容概述： 信号表示与分析： 本书首先从数字信号的基本性质入手，详细讲解了离散时间信号的采样、量化以及表示方法。读者将学习如何使用 Matlab 对时域信号进行可视化，并通过傅里叶变换（包括离散傅里叶变换 DFT、快速傅里叶变换 FFT、离散傅里叶级数 DFS）深入剖析信号的频谱特性。还将涵盖周期图、Welch 功率谱估计等多种功率谱密度估计方法，帮助读者理解信号的频率组成和能量分布。 滤波器设计与实现： 滤波是 DSP 中的关键环节。本书系统性地介绍了数字滤波器的理论基础，包括 FIR（有限冲 চুক্তি）和 IIR（无限冲 চুক্তি）滤波器的结构、特性和设计方法。读者将学习如何根据特定的频率响应要求（如低通、高通、带通、带阻）利用 Matlab 的 Filter Design Toolbox 进行滤波器设计，并掌握各种设计算法（如窗函数法、频率采样法、Parks-McClellan 算法、双线性变换法等）。此外，还将详细讲解滤波器的性能评估和实现细节。 变换域处理： 除了时域和频域分析，本书还深入探讨了其他重要的变换域在信号处理中的应用。这包括了 Z 变换，用于分析和设计离散时间系统，以及离散余弦变换 (DCT)，在图像和音频压缩中扮演着重要角色。读者将学习这些变换的数学原理，并掌握如何在 Matlab 中实现和应用它们，以实现更高效的信号压缩和特征提取。 自适应信号处理： 适应性是许多现代信号处理系统的重要特征。本书介绍了自适应滤波器的基本概念和常用算法，如最小均方 (LMS) 算法及其变种（如归一化 LMS、信道均衡 LMS）。读者将学习如何利用这些算法在未知或变化的噪声环境下，自动调整滤波器参数以实现噪声消除、信道均衡或目标信号的跟踪。 多速率信号处理： 现代通信和音频系统经常需要处理不同采样率的信号。本书将详细阐述多速率信号处理的技术，包括抽取 (decimation) 和插值 (interpolation)。读者将学习如何设计和实现这些模块，以及它们在变采样率系统中的应用，例如音频采样率转换和软件无线电。 特定应用示例： 为了将理论知识与实际应用相结合，本书穿插了大量与 Matlab 相关的应用案例。这些案例涵盖了： 音频信号处理： 包括音频去噪、回声消除、音效增强（如均衡器、混响）以及音频信号的压缩编码（如 MP3 编码的基础原理）。 图像处理： 涵盖了图像滤波（如边缘检测、图像平滑）、图像增强（如对比度调整）以及图像的压缩表示。 通信系统： 演示了如何使用 DSP 技术实现调制解调（如 QAM、FSK）、信道编码/解码（如卷积码）、以及噪声抑制等通信系统中的关键模块。 学习目标： 通过研读本书，读者将能够： 熟练掌握 Matlab 在数字信号处理中的基本操作和高级功能。 深入理解各类数字信号处理算法的原理和数学基础。 根据具体应用需求，自主设计和实现高效的信号处理系统。 分析和解决在实际信号处理任务中遇到的挑战。 为进一步学习更复杂的 DSP 主题（如语音信号处理、机器学习在信号处理中的应用）打下坚实基础。 本书特别适合于电子工程、通信工程、计算机科学等相关专业的学生，以及在这些领域工作的工程师和研究人员。无论您是初学者还是希望深化技能的专业人士，都能从这套详实的算法集合中获益。

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作为一名在数字信号处理（DSP）领域摸爬滚打多年的从业者，我阅览过不少相关的书籍。然而，《Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab》这本书，以其独特的方式，给我留下了深刻的印象。我一直觉得，理论的海洋固然广阔，但最终的价值体现在其应用落地。这本书恰恰抓住了这一点，它并没有局限于枯燥的数学证明和抽象的概念阐述，而是将重点放在了如何将各种经典的DSP算法应用于实际的工程问题中，并且巧妙地借助MATLAB这一强大的工程计算平台。书中所提供的“算法集合”尤其令人瞩目，它并非简单罗列，而是针对一系列典型的DSP应用场景，提供了完整、可执行的代码实现。例如，在音频信号处理章节，我看到了如何利用书中提供的算法来完成降噪、变声，甚至是音乐特征提取等任务。这些代码不仅效率高，而且具有良好的模块化设计，方便我进行定制化修改和集成。更重要的是，作者在讲解算法时，始终保持着一种工程导向的思维，会关注算法的复杂度、计算效率以及在实际应用中的局限性。这对于我们这些需要将理论转化为生产力的工程师来说，是极其宝贵的。这本书的出现，无疑为我提供了一个高效的学习和参考平台。它让我在回顾经典算法的同时，也能快速地掌握其在MATLAB环境下的实现技巧，从而更好地应对工作中的挑战。

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坦白说，我之前对数字信号处理（DSP）的认识，更多地停留在一些零散的片段和模糊的印象中。总觉得它是一个需要深厚数学功底才能驾驭的领域，因而对主动学习 DSP 感到有些畏惧。然而，当我翻开《Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab》这本书时，这种顾虑被彻底打消了。这本书就像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步走进 DSP 的世界。它的叙述方式非常别致，直接从各种生动有趣的实际应用场景出发，比如用它来分析一段音频的频谱，或者用它来增强一张模糊的图像。这种“从问题到解决方案”的学习路径，让我能够立刻感受到 DSP 的魅力和实用性。而且，作者非常聪明地利用了 MATLAB 的强大功能，将复杂的算法可视化，让我能够直观地看到算法如何一步步地处理信号，产生我们想要的结果。书中提供的“算法集合”更是让人眼前一亮，里面包含了大量经过精心设计的、可直接调用的 MATLAB 代码。我尝试着运行了几段代码，发现它们不仅能够快速地解决我遇到的具体问题，而且代码的结构清晰，注释也非常到位，极大地降低了我的学习门槛。这本书让我觉得，DSP 并不是高高在上的理论，而是可以被掌握、被运用的强大工具。它让我对未来在我的专业领域中应用 DSP 技术充满了期待。

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从一名对数字信号处理（DSP）充满好奇但又感到无从下手的初学者角度来看，这本书《Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab》无疑是一次令人惊喜的发现。我之前接触过一些DSP的零散知识，但总是感觉它们像是一盘散沙，缺乏系统性的梳理和连接。而这本书，就像是一位经验丰富的向导，带领我一步步地探索DSP的奇妙世界。它的最大亮点在于“应用”驱动的模式，直接从各种实际的DSP应用场景切入，比如音乐信号的分析、医学影像的处理、无线通信的模拟等等。这种方式让我能够立刻看到DSP技术的价值和力量，从而激发我学习的动力。作者没有一开始就抛出艰涩的数学推导，而是通过MATLAB的可视化特性，让抽象的概念变得生动起来。比如，当讲解滤波器设计时，书中会通过图形化的方式展示不同滤波器特性对信号的影响，这比单纯的公式理解要直观得多。更令我赞赏的是，书中提供的“算法集合”不仅仅是代码的堆砌，而是经过精心设计和优化的，可以直接用于解决实际问题。我试着运行了其中的几个例子，发现它们不仅能够正常工作，而且代码的结构清晰，注释详尽，非常便于我学习和二次开发。这本书让我明白了，DSP并非遥不可及的理论，而是触手可及的强大工具。它为我打开了一扇通往更深层次DSP学习的大门，让我对未来的研究和实践充满了信心。

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这本《Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab》真是太棒了，让我对数字信号处理（DSP）的学习和实践有了全新的认识。我一直觉得DSP是一个既迷人又有些高不可攀的领域，各种复杂的数学公式和理论常常让我望而却步。但这本书的出现，就像是一盏明灯，照亮了我前行的道路。它不像许多教科书那样，上来就堆砌大量的理论，而是将抽象的概念与实际的应用紧密结合。每一章都围绕着一个具体的DSP应用场景展开，例如音频信号的处理、图像滤波、通信系统的建模等等。作者通过MATLAB丰富的工具箱，直观地展示了如何实现这些算法，并且提供了大量的代码示例。我特别喜欢的是，它不仅仅是简单地给出代码，还会详细解释算法背后的原理，以及代码中每一行的作用。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我能够真正理解每一个算法是如何工作的，而不是仅仅停留在“会用”的层面。更重要的是，书中提供的“算法集合”真的非常实用，涵盖了许多我日常工作中可能用到的技术。我可以直接借鉴其中的代码，稍作修改就可以应用到我的项目中，这大大节省了我从零开始编写代码的时间。我之前花了大量时间去搜索零散的资料，现在有了这本书，感觉就像是拥有了一个宝藏库。而且，这本书的排版和语言风格也很清晰易懂，即使我不是DSP领域的专家，也能轻松地跟随作者的思路。总之，这本书对于任何想要深入了解DSP并将其应用于实际项目的人来说，都是一本不可多得的宝藏。

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对于我这样一位在学术研究的道路上不断探索的学者而言，一本高质量的参考书至关重要。《Algorithm Collections for Digital Signal Processing Applications Using Matlab》这本书，在这一点上做得相当出色。我一直认为，理论的构建离不开扎实的实践支撑，而 MATLAB 作为信号处理领域的标配工具，其重要性不言而喻。这本书的独特之处在于，它不仅仅是停留在算法的理论层面，而是将各种核心的数字信号处理算法，以可以直接在 MATLAB 环境下运行的“算法集合”的形式呈现出来。这种“理论与实践并重”的方法，极大地提高了学习效率和研究的连贯性。我特别欣赏的是，书中在介绍每一个算法时，都会结合一个或多个具体的应用案例，例如在通信系统设计中的应用、在生物医学信号分析中的应用等等。这使得抽象的算法原理变得更加具体化、生动化，也更能激发读者深入研究的兴趣。而且，书中提供的代码示例，不仅仅是为了演示，而是包含了实际应用中可能遇到的各种细节和考量，例如效率优化、鲁棒性设计等方面。这对于我们进行前沿性的算法研究，或者将研究成果转化为实际应用，都提供了宝贵的参考。总而言之，这本书为我提供了一个非常扎实且富有启发性的学习平台，它将我从繁杂的代码实现中解放出来，让我能够更专注于算法本身的创新和理论的深化。

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