Single-Frequency Measurements Using Undersampling Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Storming Media

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页数:0

译者:

出版时间:1998

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781423561569

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 欠采样
• 单频测量
• 频谱分析
• 数字信号处理
• 采样技术
• 频率测量
• 信号重建
• 误差分析
• 无线通信

《信号的边界：探索非接触式测量与数据压缩的艺术》 在现代科学技术飞速发展的浪潮中，我们越来越依赖于精确、高效且低成本的测量技术来理解和控制我们所处的物理世界。从深邃的太空探测到微观的生物细胞成像，从复杂的通信系统到精密的工业制造，无不建立在对各种物理量的细致入微的观测之上。然而，现实世界的信号往往复杂多变，数据量庞大，传统的高采样率测量方法在很多情况下显得力不从心，面临着硬件成本高昂、数据存储与传输困难、实时处理能力受限等诸多挑战。 《信号的边界：探索非接触式测量与数据压缩的艺术》一书，正是为了应对这些挑战而生。本书并非聚焦于某种特定频率下的单一测量方法，而是以一种更广阔的视角，深入探讨了如何突破传统采样速率的限制，利用创新的信号处理技术，实现对复杂信号的高效捕捉与精确还原。我们相信，真正的测量智慧，在于如何从看似稀疏、不完整的观测数据中，挖掘出信息的精髓，构建出对现实世界全面而深刻的理解。 本书的第一部分，我们将从信号测量的基本原理出发，回顾傅里叶变换、采样定理等经典理论。在此基础上，我们会引入“非接触式测量”这一核心概念。非接触式测量，顾名思义，是指在不直接物理接触被测对象的情况下，利用电磁波、声波、光波等介质的相互作用来获取信息。这一领域的发展，极大地拓展了测量的边界，尤其是在那些难以触及、危险或需要在极低干扰下进行的场景。我们将详细解析不同类型非接触式传感器的物理基础、工作原理及其在各个领域的应用实例，例如雷达与声呐在目标探测与测距中的应用，红外与太赫兹成像在材料分析与安检中的作用，以及光学干涉测量在精密加工与形变监测中的价值。 然而，即使是非接触式测量，也可能面临数据量过大的问题。这时，如何有效地压缩这些海量数据，同时又不丢失关键信息，就成为了一个亟待解决的难题。《信号的边界》的第二部分，将把焦点放在“数据压缩”的艺术上。我们将深入探讨信息论中的香农熵概念，以及它如何指导我们理解信号的本质信息量。随后，我们会介绍一系列经典的以及前沿的数据压缩算法，包括但不限于： 变换域编码： 例如离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）及其在图像和视频压缩中的应用。我们将解析这些变换如何将信号从时域或空域映射到能量集中的另一个域，从而实现稀疏化表示，为后续的量化和编码奠定基础。 预测编码： 这种方法利用信号的内在相关性，预测当前样本的值，并只编码预测误差。我们将探讨线性预测、自回归模型等在音频和时间序列数据压缩中的原理与实践。 熵编码： 如霍夫曼编码、算术编码等，这些方法根据符号出现的概率来分配变长码字，使得高频符号具有更短的码长，从而达到更高的压缩比。我们将详细阐述其背后的信息论依据。 基于模型的方法： 介绍如何构建信号的统计模型或物理模型，并利用这些模型来生成或压缩信号。这包括了高斯混合模型、马尔可夫链等，以及它们在特定类型信号（如语音、生物信号）压缩中的优势。 本书的第三部分，是本书的核心创新所在，它将前两部分的内容融会贯通，重点在于“信号的稀疏表示与重建”。在许多实际测量场景中，我们采集到的信号，虽然原始采样率可能很高，但其在某个特定变换域（如小波域、字典学习域）下，表现出高度的稀疏性，即只有少数几个非零系数。传统的奈奎斯特采样定理要求我们以至少两倍于信号最高频率的速率进行采样，才能无损地重建信号。然而，当信号具有稀疏性时，我们可以打破这一限制，采用远低于奈奎斯特速率的采样，即“欠采样”，却依然能够精确地恢复原始信号。 我们将深入探讨“压缩感知”（Compressed Sensing, CS）理论的精髓。压缩感知是一项革命性的信号采集与重建框架，它结合了信号的稀疏性以及测量过程的随机性，使得我们能够在远低于奈奎斯特速率的条件下，直接从欠采样数据中恢复信号。本书将详细讲解压缩感知的核心思想： 稀疏性（Sparsity）： 如何寻找一个合适的变换域（例如，小波变换、傅里叶变换，或者通过字典学习构建的非正交基）使得信号在该域下是稀疏的。 测量矩阵（Measurement Matrix）： 介绍设计能够以“全局”方式捕捉信号信息的测量矩阵，例如高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵，以及其与信号稀疏表示的关系。 重建算法（Reconstruction Algorithms）： 重点介绍如何利用凸优化方法（如L1范数最小化，LASSO）或贪婪算法（如匹配追踪，OMP）从欠采样测量值中精确地重建出稀疏信号。我们将分析不同算法的收敛性、计算复杂度和重建精度。 《信号的边界》将通过大量的理论推导、算法分析以及详实的仿真实验，来阐释这些概念。我们不仅会讲解压缩感知在单频测量中的理论基础，还会探讨其在更广泛的场景中的应用，例如： 频谱感知与无线通信： 如何在低功耗、低速率下快速扫描并感知无线频谱，动态分配信道，提高频谱利用率。 医学成像： 在MRI、CT等成像技术中，如何通过欠采样数据来加速扫描过程，减少患者等待时间，降低辐射剂量，同时保持图像质量。 遥感与地质勘探： 如何从有限的观测数据中，高效地提取地表信息或地下结构信息。 高级雷达与声呐系统： 如何设计更高效的脉冲体制，在低采样率下实现高分辨率的目标探测与成像。 本书还将触及一些前沿的研究方向，例如： 非线性欠采样： 探讨当测量过程本身是非线性的时候，如何进行信号的稀疏重建。 深度学习与压缩感知结合： 介绍如何利用深度神经网络来学习信号的稀疏表示，或者设计更高效的重建算法，进一步提升欠采样测量的性能。 动态信号的压缩感知： 如何处理随时间变化的动态信号，实现高效的动态场景感知与重建。 《信号的边界：探索非接触式测量与数据压缩的艺术》不仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。我们希望通过本书，能够激发读者对信号测量和数据处理领域更深层次的思考，帮助工程师和研究人员掌握前沿技术，解决实际工程问题，并为未来的技术创新播下种子。我们相信，理解信号的边界，就是在理解信息的边界，就是在理解我们认识和改造世界的能力的边界。通过掌握这些非传统的测量与数据压缩方法，我们能够以更低的成本、更快的速度、更少的资源，获取更丰富、更精确的科学认知，从而在科技的浪潮中，不断拓展我们认知的疆界。

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光是看到“Undersampling Methods”这几个词，我就能想象这本书的阅读体验是既烧脑又充满成就感的。这类技术书籍的价值往往不在于故事性，而在于其提供的“工具箱”。如果这本书成功地梳理了各种欠采样测量方案的优缺点，比如它们的鲁棒性、对硬件实现的兼容性以及最终测量的精度指标，那它将是工程师案头必备的参考手册。我特别好奇，作者是如何权衡理论完美性与工程可行性之间的矛盾的。一个优秀的课题往往需要跨学科的知识支撑，我相信这本书在讲解信号处理理论的同时，也会涉及模数转换器（ADC）的特性、时钟抖动的影响，甚至可能是硬件实现上的优化建议。对于致力于提升系统性能的研发人员来说，这种全方位的指导至关重要。

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这本书的名字有一种古典的、纯粹的学术美感，它没有使用任何花哨的副标题来吸引眼球，而是直接点明了核心技术点——单频测量和欠采样。这通常意味着内容极其扎实，面向的是已经具备一定信号处理基础的读者群体。我猜想，这本书的结构可能会遵循从基础理论到高级应用的递进路线。也许开篇会回顾早期的欠采样理论，随后快速过渡到针对单频信号特性的新型算法设计，比如如何利用特定的数字滤波器组或非均匀采样策略来精准锁定目标频率。对于我们这些需要设计高效率、低功耗测量系统的研究人员来说，能够用最少的资源获取最高质量的测量结果，是终极目标，而这本书似乎正指向了实现这一目标的路径。

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我最近在研究一些高速数据采集系统的设计，常常为采样率的瓶颈所困扰，因此我对涉及“欠采样”和“测量”主题的书籍抱有极大的好奇心。《Single-Frequency Measurements Using Undersampling Methods》这个标题立刻抓住了我的注意力。我推测这本书不仅仅停留在基础概念的讲解，而是直接切入到应用层面，专门解决“单频”信号的精确量化问题。单频信号看似简单，但在复杂的、噪声多变的实际环境中，如何保证其频率和幅度的准确性，尤其是在采样率远低于奈奎斯特率的情况下，需要非常精妙的数学工具。我期待这本书能提供一套成熟的框架，或许涉及到离散时间傅里叶变换（DTFT）的巧妙应用，或是某种迭代优化算法，来“重建”出真实的信号特征。这种高度专业化的聚焦，往往意味着作者对该领域有着极为深刻的理解，能够提供其他泛泛而谈的教材所无法企及的洞察力。

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老实说，这个标题让我联想到了一套非常严谨的、几乎是“硬核”的学术著作。它不是面向入门者的入门指南，更像是一本为博士生或资深工程师准备的“进阶手册”。“Single-Frequency”这个限定词，意味着它将深入到如何区分主频成分与高阶谐波或噪声的微小差异中去。我非常好奇作者是如何处理实际应用中常见的非理想情况，比如信号的带宽略微超出预期，或者采样时钟存在微小的非线性漂移时，欠采样方法的性能会如何变化。如果书中能提供详尽的数学模型来预测这些误差，并提出相应的校准或补偿算法，那么这本书的价值将不可估量。它不仅仅是教授“如何做”，更重要的是解释“为什么这样做最有效”的底层逻辑。

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这本《Single-Frequency Measurements Using Undersampling Methods》读起来就像是打开了一扇通往信号处理世界的新窗户，虽然我对这本书的具体内容并不了解，但从书名本身就能感受到它所蕴含的专业深度和技术前沿性。它似乎聚焦于一个非常具体且具有挑战性的领域，即如何利用欠采样技术来进行单频测量。这种技术在许多高精度测量和通信系统中都至关重要，尤其是在射频（RF）领域，如何用较低的采样率来准确捕获高频信号是一个长期存在的难题。我猜想这本书会深入探讨其中的理论基础，比如采样定理的局限性、混叠效应的处理，以及如何通过巧妙的算法设计来规避这些问题。对于那些在雷达、电子战或频谱监测领域工作的工程师来说，这本书无疑是一份宝贵的资源，能够提供解决实际工程问题的创新思路。如果内容如我所想，它应该会包含大量的数学推导和仿真案例，帮助读者从理论到实践全面掌握这项技术。

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