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出版者:

作者:张德丰

出品人:

页数:351

译者:

出版时间:2009-1

价格:41.00元

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isbn号码:9787111256137

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《信号的奥秘：深入理解与精妙应用》 本书并非一部单纯的教程，而是一次关于信号本质的探索之旅。我们并非聚焦于某一特定工具的语法和操作，而是深入剖析信号所蕴含的深层信息，以及我们如何通过一系列数学工具与物理直觉去理解、解析并最终驾驭这些信息。 第一章：信号的语言——我们如何感知世界 我们生活的世界，无时无刻不在被各种信号所包裹。从清晨鸟儿的歌唱，到夜晚城市闪烁的灯光，再到我们每一次心跳的律动，一切皆是信号。本章将带领读者超越日常感官的局限，用一种更加抽象和科学的视角去审视这些信号。我们将从最基本的概念入手，理解信号的定义，它为何能够承载信息，以及不同类型的信号（如连续信号与离散信号，周期信号与非周期信号，确定性信号与随机信号）之间存在的本质区别。 我们会讨论信号的“形态”——幅度、频率、相位，这些看似简单的参数，却共同构成了信号的“身份”。你将学会如何用数学语言来描述这些形态，例如正弦波的方程，以及它们在时域和频域的表示。理解时域和频域是认识信号的两个关键窗口，它们分别揭示了信号在时间和频率上的特性。我们将深入探讨傅里叶变换的核心思想，它如何将一个在时间上复杂的信号分解成一系列简单的正弦波叠加，就像用不同音高的纯音去重构一首交响乐。虽然不直接涉及具体的实现，但本章会强调傅里叶变换在理解信号“组成成分”上的根本重要性。 此外，我们还会触及信号的“能量”和“功率”概念。为什么有些信号携带的信息量大，而有些则相对“微弱”？能量和功率是衡量信号强弱和信息携带能力的物理指标。通过对这些基本概念的深入理解，你将为后续章节中更复杂的信号处理技术打下坚实的基础，培养一种“听懂”信号的直觉。 第二章：信号的噪声——不可避免的干扰与应对之道 在真实世界的信号传播与采集过程中，噪声是如同影随形的存在。它可能来自于电子设备的固有缺陷，环境的电磁干扰，甚至是测量过程中的随机波动。噪声的存在，会严重影响我们从信号中提取有效信息的能力。本章将聚焦于信号噪声问题，并非提供一套“除噪”的软件指令，而是引导读者理解噪声的本质、来源以及它对信号质量的影响。 我们将探讨不同类型的噪声，例如加性噪声和乘性噪声，以及它们的统计特性，如高斯白噪声是最常见的一种，理解它的概率分布和统计规律至关重要。你将了解到，噪声并非总是随机无序的，它也可能具有一定的频率特性，例如特定频率的干扰信号。 理解了噪声的特性，我们就需要思考如何“应对”它。本章将介绍一些核心的信号去噪思想，例如滤波的概念。滤波就像是为信号“量身定制”的筛子，通过选择性地允许某些频率成分通过，同时抑制其他频率成分，来达到去除噪声的目的。我们会讨论低通滤波、高通滤波、带通滤波等基本滤波器的思想，理解它们如何根据信号和噪声的频率特性来发挥作用。 更进一步，我们将引入一些统计信号处理的经典方法，例如维纳滤波的思想。维纳滤波并非简单地消除噪声，而是在噪声存在的前提下，找到一个最优的滤波器，使得滤波后的信号与原始信号之间的均方误差最小。这种“最优”的思想，在很多信号处理问题中都具有普遍的指导意义。本章的目标是让读者理解，噪声是信号处理中一个不可回避的挑战，而我们拥有一系列基于数学和统计原理的工具来应对它，从而提升信号的质量和可靠性。 第三章：信号的变换——从不同视角审视信号的内在结构 信号在不同的“视角”下，会展现出不同的特性。就像一个人，在家庭、工作、社交场合，其表现出的面貌和行为会有所不同。信号变换的核心思想，就是将信号从一个表示域转换到另一个表示域，以便更深入地揭示其隐藏的结构和特性。本章将围绕这一核心概念展开。 我们将在第一章对傅里叶变换的初步认识基础上，进一步深化对它的理解。我们将探讨傅里叶变换的各种形式，例如离散傅里叶变换（DFT），以及它在数字信号处理中的重要性。理解DFT如何将一个离散时间信号分解成离散频率成分，是处理数字信号的基础。 然而，傅里叶变换在处理非平稳信号时会遇到一些局限。非平稳信号是指其频率成分随时间变化的信号，例如一段具有不同旋律的音乐。傅里叶变换只能提供信号整体的频率信息，而无法告诉我们这些频率信息在何时出现。为了解决这个问题，我们将介绍“时频分析”的思想。时频分析旨在同时展现信号的时间和频率信息，提供一个二维的“时频图”。 本章将详细阐述短时傅里叶变换（STFT）的原理。STFT通过将信号分割成小的、重叠的时间窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换，从而获得信号在局部时间段内的频率信息。理解STFT如何构建时频图，以及它的优缺点，将是理解更高级时频分析方法的关键。 此外，我们还会初步介绍一些其他有用的信号变换，例如拉普拉斯变换和Z变换，它们在分析连续时间和离散时间系统的稳定性与频率响应方面发挥着关键作用。本章的重点在于培养读者对“变换”这一概念的深刻理解，认识到不同的变换能够从不同的角度揭示信号的内在规律，为信号的分析和处理提供更丰富的工具。 第四章：信号的重建——从局部信息中恢复整体形态 当信号的一部分丢失、损坏，或者我们只获得了信号的某些“碎片”信息时，如何从中恢复出完整的信号？这是一个在信号处理领域具有极其重要意义的问题，广泛应用于图像修复、通信系统、数据恢复等场景。本章将围绕信号重建的核心思想和技术展开。 我们将从插值（Interpolation）的概念讲起。插值是指在已知数据点之间估计未知数据点的值。最简单的线性插值、多项式插值，到更复杂的样条插值，都提供了从局部数据推断全局信息的基本方法。理解插值的原理，有助于我们认识到，即使信息不完整，我们也可以通过数学模型来“填充”缺失的部分。 更进一步，本章将深入探讨“采样定理”（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）及其意义。采样定理告诉我们，在对连续信号进行离散化（采样）时，只要采样频率满足一定条件，就可以从离散的采样点无损地恢复出原始的连续信号。这一定理是数字信号处理的基石，它解释了我们为何能够通过数字技术精确地记录和重现声音、图像等信息。 我们将详细阐述采样定理的数学原理，理解奈奎斯特频率的概念，以及欠采样可能带来的混叠（Aliasing）现象。认识到采样频率选择的重要性，以及如何通过抗混叠滤波器来应对采样过程中的挑战。 除了采样与插值，本章还将介绍一些更高级的信号重建思想，例如基于模型的重建方法。这类方法通常依赖于对信号生成过程的先验知识或数学模型，通过优化算法来寻找最符合这些模型和已知观测数据的信号。 本章的核心目标是让读者认识到，信号的重建并非“魔法”，而是建立在扎实的数学原理和精妙的算法之上。通过理解采样、插值和模型驱动的重建方法，你将能够更好地理解数据压缩、信号恢复等技术的背后原理，并能够解决实际应用中遇到的信息不完整问题。 第五章：信号的特征提取——从复杂信号中提炼关键信息 在浩瀚的数据海洋中，如何快速有效地识别出我们感兴趣的信号，或者区分不同类型的信号？这需要我们能够从复杂的信号中提取出具有代表性的“特征”。本章将聚焦于信号特征提取的核心理念，以及常用的特征提取方法。 我们将从“描述符”的概念入手。信号特征，就是能够有效描述信号关键属性的量。这些特征应该具有“区分性”，能够将不同信号区分开来，同时又应该具有“鲁棒性”，能够抵抗一定的噪声和变化。 本章将介绍一些经典的信号特征提取技术。例如，在统计信号处理中，我们会讨论信号的均值、方差、偏度和峰度等统计量。这些简单的统计量，可以初步描述信号的中心趋势、离散程度以及分布形状。 更进一步，我们将探讨信号的“能量”、“熵”等信息论概念作为特征。信号的能量可以衡量信号的整体强度，而信息熵则可以衡量信号的“不确定性”或“信息量”。 对于具有周期性或频率特性的信号，我们会讨论如何从其频域表示中提取特征。例如，信号的功率谱密度（PSD）可以描述信号在不同频率上的能量分布，从中提取出信号的优势频率、频谱的宽度等特征。 在处理更复杂的信号，如语音或图像时，特征提取变得尤为重要。我们将初步介绍一些应用于这些领域的特征提取思想，例如谱峭度、谱熵等，它们能够捕捉信号更细致的频率结构。 本章的重点在于培养读者识别和设计有效信号特征的能力。你将了解到，选择合适的特征是后续信号分类、识别、检索等任务成功的关键。通过理解不同的特征提取方法，你将能够将原始的信号数据转化为更有意义、更易于分析的“特征向量”，为解决更高级的问题打下基础。 第六章：信号的应用——在实际领域中的实践价值 信号处理的最终目的，是为了解决实际问题。本章将展示前面章节所介绍的信号分析、处理与特征提取技术，如何在不同的应用领域中发挥关键作用。我们将通过具体的例子，来阐述理论知识的实践价值。 通信系统中的信号处理： 从调制解调到信道编码，再到噪声抑制和信号恢复，信号处理技术是现代通信系统的核心。我们将讨论如何通过滤波和采样来处理模拟信号，以及在数字通信中如何利用傅里叶变换和时频分析来理解和优化信号传输。 图像与视频处理： 图像和视频本质上是二维或三维的信号。本章将探讨如何利用信号处理技术来完成图像增强、去噪、边缘检测、特征提取以及图像压缩等任务。我们将看到，傅里叶变换在图像的频域分析中有着重要的应用，而卷积操作是图像滤波的基础。 生物医学信号分析： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等都是重要的生物医学信号。本章将介绍如何利用信号处理技术来提取这些信号中的关键特征，用于疾病的诊断和监测。例如，通过分析心电图的波形和频率成分，可以识别心脏的异常。 机械故障诊断： 机器在运行过程中会产生振动信号，这些信号中往往隐藏着故障的信息。本章将展示如何通过分析振动信号的频谱和时频特征，来提前预警和诊断机械设备的潜在故障。 金融市场分析： 金融市场数据也可以被视为一种时间序列信号。本章将初步探讨如何利用信号处理的思想来分析股票价格、交易量等数据，以期发现市场规律或进行预测。 本章旨在打消理论与实践之间的隔阂，让读者看到信号处理技术在现实世界中的强大应用能力。通过这些具体的案例，你将能够更深刻地理解前面章节所学的知识，并激发你将这些技术应用于自身感兴趣领域的潜力。 结语：对信号世界的持续探索 本书并非终点，而是开启你对信号世界持续探索的起点。我们强调的是理解的深度和应用的广度，而非机械的记忆。希望通过这次旅程，你能够掌握一套独立思考和解决信号相关问题的能力，以更敏锐的洞察力去感知和解读我们身边这个由信号构成的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

好吧本来看书目时对这一系列还是有些好感的 但没想到如此不堪 虽然才看了100来页 但程序方面的错误实在是太多了 举几个例子 dfs里的矩阵求幂根本没用点幂 信号移位的自变量根本就是错的 。。。 最为严重的是，某fourier尺度变换的例子根本就是十几页前那个数值计算的例子，连运...

评分☆☆☆☆☆

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我拿到这本书后，首先被其详尽的章节编排所吸引，它似乎旨在为那些对信号处理有一定基础，但对小波分析感到迷茫的初学者架起一座坚实的桥梁。尤其欣赏作者在介绍离散小波变换（DWT）时所采用的“滤波器组”视角，这种直观的解释比纯粹的矩阵分解更能帮助理解信号在不同尺度上的分离过程。不过，我希望能看到更多关于MATLAB小波工具箱（Waverlet Toolbox）的“最佳实践”指南。例如，在处理多通道数据或实时数据流时，工具箱中哪些函数的内存管理效率最高？或者，当需要自定义小波滤波器组时，如何利用`dyadfilter`或相关函数来确保重建的精度和相位一致性？书中若能附带一些经过时间检验的、在学术论文或工业界实际项目中用过的复杂案例，比如在地震数据分析或金融时间序列预测中的应用，那就太棒了。目前来看，内容似乎偏向于基础理论和标准应用，我更希望看到对工具箱一些“隐藏功能”或性能优化技巧的深度挖掘，这样才能真正将MATLAB的计算能力和小波的分析能力完美结合起来，从“会用”升级到“精通”。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我发现作者在讲解小波去噪和特征提取方面的内容十分扎实，步骤清晰，很容易模仿。对于初次接触小波变换的信号分析人员来说，这是一个极好的入门材料。但对于我这种有经验的研究人员来说，更感兴趣的是如何将小波分析与其他现代信号处理技术进行有效的融合。例如，小波变换与深度学习模型的结合，特别是小波特征图（Wavelet Feature Maps）如何被用作卷积神经网络（CNN）的输入层，以增强对时间频率信息的捕获能力？如果书中能提供一个高级模块，探讨如何使用MATLAB将小波分解结果无缝导入到深度学习框架（如通过MATLAB接口调用Python库），并演示如何利用小波系数进行更复杂的模式识别或故障分类，那这本书的层次将得到显著提升。目前的侧重点似乎还停留在传统的小波应用范畴内，期待未来版本能更多地触及这些交叉学科的前沿应用，让小波分析技术在新一代智能分析中焕发新的生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB小波分析》显然是一本针对工程技术和信号处理领域专业人士的深度参考书，内容聚焦于小波理论在MATLAB环境下的具体实现与应用。我期待它能提供一个从基础理论到高级应用的完整、无缝的过渡。例如，我希望书中能对各种小波基函数（如Haar, Daubechies, Symlets等）的数学特性进行详尽的对比分析，不仅仅停留在“如何调用函数”，而是深入探讨每种小波在处理特定类型信号——比如故障诊断中的冲击信号或医学图像中的边缘检测——时的优劣势和背后的物理或数学意义。更进一步，如果作者能提供一些关于小波包分解和离散小波变换（DWT）与连续小波变换（CWT）在计算效率和信息保留度上的实际性能评估，那这本书的实用价值将大大提升。我特别关注其在噪声去除（去噪）和信号压缩方面的案例，期待看到不仅仅是应用`wden`或`wavedec`这样的工具箱函数，而是对阈值选择方法（如VisuShrink、SureShrink）的内部算法逻辑进行清晰的剖析和MATLAB代码层面的还原，这样读者才能真正做到“知其所以然”。总体而言，我对这种理论与实践深度结合的教材抱有很高的期望，希望它能成为我案头不可或缺的工具手册，而非仅是工具函数的简单堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量相当不错，清晰的数学公式和流程图大大降低了理解复杂概念的难度。特别是关于多分辨率分析（MRA）的解释，通过层层分解的结构图，让人对细节（细节系数）和近似（近似系数）的意义有了更深刻的认识。然而，作为一个热衷于算法优化的工程师，我发现书中对计算复杂度的讨论相对薄弱。小波分析的魅力之一在于其计算效率，尤其是在大规模数据集上。我非常期待看到不同小波变换方法（DWT, CWT, FWT等）在执行时间和所需内存上的定量比较，并结合具体的MATLAB代码进行性能基准测试。比如，当处理一个具有数百万采样点的高频信号时，作者会推荐使用全分解的DWT还是只进行几层分解？这需要实际的运行数据来支撑。如果书中能够提供一个专门的章节，用MATLAB的`tic-toc`或性能分析器来量化不同参数选择对运算时间的影响，这将极大地增强其作为一本“实战手册”的价值。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的逻辑性很强，从基础的傅里叶分析引入，逐步过渡到小波的局部化特性，这是非常合理的教学设计。它成功地阐明了为什么小波比傅里叶变换在处理非平稳信号时具有不可替代的优势。然而，我注意到在应用章节中，对于“尺度”和“频率”的对应关系解释得略显抽象，这对于依赖直觉进行参数设定的读者来说可能是一个障碍。我希望作者能用更贴近物理意义的实例来锚定这些概念。比如，在分析机械振动信号时，某个特定的尺度因子（scale factor）具体对应于转速的哪一个频段（Hz），以及这种对应关系在不同采样率下如何变化。如果作者能提供一个互动式的MATLAB脚本，允许读者通过滑块实时调整尺度参数，并观察时频图（Scalogram）或分解系数的变化，从而直观地感受尺度对信号局部特征提取的影响，这本书的教学效果将是革命性的。目前来看，它更像是一本理论手册，而不是一本引导直观理解的交互式学习资源。

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音频不是特别靠谱 不知道图像处理部分怎么样

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很好用的 Matlab 小波分析资料～

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