MATLAB在信号与图像处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:332

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出版时间:2009-3

价格:39.00元

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isbn号码:9787121083006

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• MATLAB
• 信号处理
• 图像处理
• 数字信号处理
• 数字图像处理
• 算法
• 工程
• 科学计算
• 模式识别
• 通信

《信号与图像处理基础：理论、算法与实践》 内容简介： 在信息爆炸的时代，信号与图像处理技术已成为现代科学研究和工程应用不可或缺的基石。从通信系统中的信息传输，到医疗影像中的疾病诊断，再到工业生产中的质量控制，无不闪耀着信号与图像处理智慧的光芒。本书旨在为读者构建一个扎实的信号与图像处理理论框架，并深入浅出地介绍核心算法，最终引导读者掌握将理论知识转化为实际应用的技能。 本书内容涵盖信号与图像处理的 foundational elements，从最基本的信号概念出发，逐步深入到复杂的图像分析技术。我们将首先从一维信号入手，探讨信号的分类、特性以及傅里叶变换、拉普拉斯变换等关键的频域分析工具。这些工具不仅是理解信号行为的钥匙，更是后续更复杂处理的基础。读者将学习到如何通过傅里叶分析揭示信号的频率成分，从而实现滤波、去噪等经典操作。 接着，本书将视角转向二维信号——图像。图像处理的理论与信号处理在许多方面有着异曲同工之妙，但同时又具有其独特性。我们将介绍图像的基本概念，如像素、灰度、颜色空间，以及图像的几何变换（缩放、旋转、平移）和灰度变换（对比度增强、直方图均衡化）。这些基础操作是进行图像预处理和增强的关键步骤。 理论的学习离不开丰富的算法支撑。本书将详细介绍信号与图像处理领域的经典和现代算法。在信号处理方面，我们将深入讲解采样理论，理解数字信号的生成过程；探讨离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法FFT，这是数字信号处理的核心；介绍滤波器设计，包括FIR和IIR滤波器，以及它们在噪声抑制、信号分离等方面的应用；还将触及自适应滤波等更高级的信号处理技术。 在图像处理部分，本书将重点介绍图像增强、图像复原、图像分割、特征提取和图像识别等关键技术。对于图像增强，我们将探讨空间域增强技术（如拉普拉斯算子、sobel算子）和频率域增强技术。图像复原则将介绍退化模型以及逆滤波、维纳滤波等复原方法，帮助读者了解如何从受损的图像中恢复原始信息。 图像分割是理解图像内容的第一步，本书将介绍阈值分割、区域生长、边缘检测等多种分割方法。边缘检测算法，如Canny算法，对于识别图像中的对象边界至关重要。特征提取是理解图像的关键，我们将介绍SIFT、SURF、HOG等经典的特征提取算法，以及它们在对象识别、图像检索中的作用。最后，在图像识别方面，本书将介绍模式识别的基本原理，并简要探讨一些基于特征的图像分类方法。 除了理论讲解和算法介绍，本书还强调实践的重要性。虽然本书不依赖于任何特定的软件平台，但其内容设计鼓励读者将所学知识应用于实际问题。我们将通过分析大量的案例研究，展示信号与图像处理技术在不同领域的应用，例如： 通信系统： 信号调制解调、信道编码、噪声抑制。 音频处理： 音频信号分析、语音识别、音频增强。 医学影像： X光、CT、MRI图像的处理与分析、病灶检测。 计算机视觉： 对象检测、跟踪、人脸识别、图像检索。 工业检测： 缺陷检测、产品质量控制。 遥感图像处理： 地物分类、变化检测。 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 在校学生： 学习电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、生物医学工程等相关专业的学生，希望系统学习信号与图像处理理论与实践。 科研人员： 需要掌握信号与图像处理技术以解决自身研究问题的学者和研究人员。 工程师： 从事通信、控制、嵌入式系统、嵌入式视觉、人工智能等领域的工程师，希望提升在信号与图像处理方面的专业技能。 技术爱好者： 对信号与图像处理领域充满兴趣，希望深入了解其原理和应用的技术爱好者。 本书的写作风格力求严谨又不失生动，理论阐述清晰，数学推导详略得当，并辅以大量图示和概念解释，帮助读者理解抽象的数学概念。每章都设计有思考题和练习题，引导读者巩固所学内容，并激发进一步的探索。 总而言之，《信号与图像处理基础：理论、算法与实践》是一本集理论深度、算法广度和实践指导于一体的专业书籍。它将带领您走进信号与图像处理的奇妙世界，为您在未来的学习和工作中打下坚实的基础，开启无限可能。本书将帮助您理解数据背后的规律，从嘈杂的信号中提取有用的信息，从纷繁的图像中洞察事物本质，为解决现实世界中的复杂问题提供强有力的工具。

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这本书的封面设计非常吸引人，蓝白相间的配色给人一种专业而沉稳的感觉，书脊上的字体清晰易读，让人一看就知道这是一本技术类书籍。我当初在书店里随手翻阅时，就被它清晰的目录结构所吸引。从基础的傅里叶变换到更复杂的图像去噪和特征提取，内容的组织逻辑性极强，仿佛一位经验丰富的导师在为你规划学习路径。尤其是关于小波分析在图像压缩方面的应用实例，作者似乎倾注了大量心血，讲解得深入浅出，即便是初学者也能顺着思路逐步理解其中的精髓。书中大量的代码示例都是经过精心调试的，可以直接在MATLAB环境中运行，这对于我们这些需要快速上手解决实际问题的工程师来说，无疑是极大的便利。它不像某些教材那样只停留在理论层面，而是紧密结合工程实践，让枯燥的数学原理变得鲜活起来。

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坦白说，我一开始对这样一本名字略显“老派”的书抱有一丝怀疑，但很快就被其内容的深度和广度所折服。它巧妙地平衡了理论的深度和工具的应用性，确保读者既能理解“为什么”这样做，又能知道“如何”在MATLAB中高效实现。例如，在深度学习尚未完全普及的信号处理早期阶段，这本书对支持向量机（SVM）在分类问题上的应用讲解得非常透彻，包括核函数的选择和参数调优的经验法则，这些知识点至今仍是许多经典应用的基础。作者对于如何使用MATLAB的内置函数库和自定义函数进行模块化编程的讲解，也为我构建自己的信号处理框架提供了坚实的模板。这本书的价值在于，它不只是教你如何操作软件，更重要的是培养你对信号和图像背后物理过程的洞察力。

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这本书的结构设计体现了作者深厚的学术功底和对教学艺术的理解。它不像那种只堆砌高级算法的书籍，而是非常注重基础概念的夯实。例如，在讲解二维离散卷积时，作者用到了大量的图示来辅助说明循环移位和翻转操作，这种可视化教学方法极大地降低了理解难度。我记得其中关于图像形态学处理的部分，对结构元素（Structuring Element）的定义和应用场景的划分非常细致，从开运算、闭运算到更复杂的顶帽变换，每一步的数学定义和实际图像效果对比都做了详尽的论述。这本书的阅读体验，就像是拥有一位全天候待命的资深工程师在身旁，随时准备解答你在实际调试中遇到的每一个细微的困惑，它真正做到了将复杂的工具使用过程，转化为流畅的工程实践流程。

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这本书的排版质量简直无可挑剔，这对于阅读技术书籍来说至关重要。我特别留意了公式的显示效果，所有的希腊字母、上下标和矩阵符号都清晰锐利，没有出现任何模糊或错位的情况。图表的制作也极为精良，无论是频谱图还是三维曲面图，色彩搭配和谐，关键信息点突出。在介绍卡尔曼滤波器的部分，作者特意加入了一个针对传感器数据融合的小案例，这个案例的细节描述非常到位，包括了协方差矩阵的初始化和更新过程，每一步的数学推导都详略得当。阅读过程中，我甚至可以忽略掉“这是一本教材”的身份标签，它更像是一本精心编辑的个人技术报告集，充满了第一手的经验和深刻的见解，让人爱不释手。

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我花了整整一个周末的时间，沉浸在这本书的阅读体验中。最让我印象深刻的是作者在处理“混合噪声去除”那一章节时的那种严谨态度。他不仅列举了多种滤波器的优缺点，还通过对比实验清晰地展示了每种方法的适用场景和局限性。特别是对于非平稳信号的处理，书中引入了时频分析工具箱的使用方法，这一点非常超前。我记得自己曾被一个复杂的声学信号处理问题困扰了很久，尝试了各种经典方法都效果不佳。后来翻到这本书的特定章节，按照书中的步骤一步步搭建模型，最终成功地将干扰信号有效分离。这种“授人以渔”的教学方式，远胜于简单地罗列公式。书中对MATLAB编程效率的优化建议也十分实用，让我的程序运行速度有了显著提升，这在处理大规模数据集时尤为关键。

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