MATLAB数字信号处理与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学

作者:张德丰

出品人:

页数:377

译者:

出版时间:2010-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302216889

丛书系列:

图书标签:

matlab学习
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MATLAB
信号处理
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具体描述

《MATLAB数字信号处理与应用》采用最新版MATLAB R2009a，以概要形式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。主要介绍了MATLAB与振动基础、离散时间信号与系统及其MATLAB实现、信号的变换、数据采集及模拟滤波器介绍、数字滤波器的设计及其MATLAB实现、随机信号及参数建模分析、小波变换分析、MATLAB在地震及雷达信号中的应用。

深度学习：从基础到前沿的实践指南第一部分：深度学习的理论基石本书系统梳理了深度学习的核心理论框架，旨在为读者构建坚实的数学与算法基础。我们将从最基础的线性代数、概率论和微积分在机器学习中的应用讲起，逐步过渡到人工神经网络（ANN）的基本结构与工作原理。 1.1 神经网络的结构与激活函数详细解析前馈网络（Feedforward Neural Network）的层次结构、权重初始化策略以及偏置项的作用。重点探讨了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、PReLU）等关键激活函数，分析它们在解决梯度消失/爆炸问题中的角色和优缺点。我们不仅关注理论推导，更强调不同激活函数在实际模型收敛速度和性能上的表现差异。 1.2 损失函数与优化算法深入剖析均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数的数学原理及其适用场景。随后，本书将全面介绍优化算法的演进过程：从经典的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp，并详尽阐述自适应矩估计（Adam）的内部机制，分析它们在处理高维、稀疏数据时的效率优势。 1.3 反向传播与正则化技术反向传播（Backpropagation）是深度学习计算的核心。我们将通过链式法则的详细推导，清晰展示梯度是如何高效地从输出层向输入层回传的。此外，为了防止模型过拟合，本书将覆盖多种正则化技术：L1/L2 正则化、Dropout 的随机失活机制及其在模型鲁棒性上的贡献。我们还会介绍批归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程，加速收敛。第二部分：经典深度学习模型的深入探索本部分聚焦于当前主流的几种深度学习架构，并提供详尽的案例分析和实现细节。 2.1 卷积神经网络（CNN） CNN 是图像处理领域的基石。本书将深入讲解卷积层的核心概念，包括卷积核（Filter）、填充（Padding）和步幅（Stride）。我们不仅介绍经典的 LeNet、AlexNet，更会详细拆解 VGGNet 的深度堆叠策略、GoogLeNet/Inception 模块的“网络中的网络”思想，以及 ResNet 引入的残差连接（Residual Connection）如何有效克服深层网络的退化问题。针对目标检测，我们将概述 R-CNN 系列和 YOLO 架构的基本流程。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模序列数据的处理是自然语言处理（NLP）和时间序列分析的关键。本书解释了标准 RNN 结构及其在长序列依赖上的局限性。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的结构，分析它们的输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，有效控制信息流。此外，还会讨论序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用。 2.3 注意力机制与 Transformer 架构随着注意力机制的提出，深度学习进入了一个新的时代。本书将详细阐述自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，解释它如何允许模型动态地关注输入序列的不同部分。随后，我们将全面解析 Transformer 架构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及编码器-解码器的整合方式，强调其在并行计算方面的巨大优势。第三部分：深度学习的实践与前沿应用理论与实践相结合是掌握深度学习的关键。本部分将指导读者完成从数据准备到模型部署的完整流程，并探索当前的研究热点。 3.1 深度学习框架实战（以 PyTorch 为例）提供一套清晰的实战教程，使用当前流行的框架（如 PyTorch）来构建和训练模型。内容涵盖数据加载器（DataLoader）、自定义数据集的创建、模型定义、动态计算图的构建与调试、GPU 加速设置，以及训练过程中的日志记录和模型保存策略。重点讲解如何有效地使用张量（Tensor）进行高效的数值运算。 3.2 迁移学习与模型微调在资源有限的情况下，迁移学习是提升模型性能的有效途径。本书讲解预训练模型（如 ImageNet 上的 VGG 或 BERT）的原理，并指导读者如何针对特定任务（如细粒度分类或特定领域的文本分类）进行特征提取和模型微调（Fine-tuning），最大化利用已学习到的通用特征。 3.3 生成模型简介探索深度学习在数据生成方面的应用。本书将介绍变分自编码器（VAE）的基本思想及其重参数化技巧。同时，会概述生成对抗网络（GANs）的结构——生成器与判别器的博弈过程，并简要提及 DCGAN 等改进版本在图像生成中的初步应用。 3.4 模型评估与可解释性除了准确率，模型的鲁棒性和可解释性日益重要。我们将讲解 ROC 曲线、PR 曲线、F1 分数等更全面的评估指标。对于模型的可解释性（XAI），会介绍梯度可视化方法（如 Grad-CAM），帮助读者理解模型做出决策的“依据”，从而增强对复杂模型的信心和控制力。总结本书旨在成为一本全面、深入且注重实践的深度学习参考书，覆盖了从经典算法到最新架构的完整知识体系，特别适合具备一定编程基础，希望系统掌握现代人工智能核心技术的工程技术人员和研究人员。

作者简介

目录信息

第1章 MATLAB与振动基础 1.1 MATLAB界面的介绍 1.2 通用命令介绍 1.3 MATLAB变量及其操作 1.3.1 变量与赋值 1.3.2 数据的输出格式 1.4 语言结构 1.4.1 M文件 1.4.2 程序流程控制 1.4.3 输入与输出 1.5 矩阵及矩阵运算 1.5.1 矩阵的构造 1.5.2 矩阵的基本运算 1.5.3 特殊矩阵和数组 1.5.4 矩阵的拆分 1.6 数据分析 1.7 振动的知识 1.7.1 振动概述 1.7.2 振动的合成第2章离散时间信号与系统及其MATLAB实现 2.1 数字信号处理的基础知识 2.1.1 时域离散信号 2.1.2 时域离散系统 2.2 信号类型与MATLAB实现 2.2.1 典型信号及MATLAB实现 2.2.2 单位阶跃信号及MATLAB实现 2.3 离散时间信号——序列 2.3.1 序列的定义 2.3.2 序列的基本运算 2.4 线性连续时间系统 2.4.1 线性连续时间系统描述 2.4.2 脉冲响应及其表示的系统输出 2.4.3 系统的频率响应 2.5 离散系统及其MATLAB实现 2.5.1 离散线性系统基本概念 2.5.2 线性移不变系统 2.5.3 常系数线性差分方程 2.5.4 离散系统的MATLAB实现第3章信号的变换 3.1 Fourier级数与Fourier变换 3.1.1 周期函数Fourier变换 3.1.2 离散Fourier变换 3.1.3 信号的Fourier分解与合成举例 3.2 复数形式的Fourier级数及其应用 3.2.1 理论基础 3.2.2 Fourier变换程序 3.2.3 应用示例 3.3 Fourier变换的性质 3.3.1 线性性 3.3.2 时移定理 3.3.3 频移定理 3.3.4 偶函数和奇函数与Fourier变换后实部和虚部的关系 3.3.5 褶积定理 3.4 快速Fourier变换的性质变换 3.4.1 直接DFT算法存在的问题及改进 3.4.2 按时间抽取(DIT)基-2FFT算法 3.4.3 按频率抽取(DIF)基-2点FFT算法 3.4.4 混合基FFT算法 3.4.5 基-4FFT算法 3.4.6 快速傅里叶反变换 3.4.7 线性卷积FFT算法 3.4.8 重叠保留法与重叠相加法 3.5 Z变换的定义及收敛域 3.5.1 Z变换的定义 3.5.2 Z变换的收敛(ROC) 3.6 Z变换的性质 3.6.1 线性性质 3.6.2 序列的移位 3.6.3 序列的线性加权 3.6.4 乘以指数序列 3.6.5 序列的倒置 3.6.6 时域卷积定理 3.6.7 复卷积定理 3.6.8 初值定理 3.6.9 终值定理 3.6.10 复序列的共轭 3.6.11 帕斯瓦尔(Parseval)定理 3.7 Z反变换 3.7.1 留数法 3.7.2 部分分式展开法 3.7.3 长除法 3.8 Z变换与连续信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系 3.8.1 Z变换与拉普拉斯变换的关系 3.8.2 Z变换与傅里叶变换的关系 3.9 拉普拉斯变换 3.9.1 拉普拉斯变换介绍 3.9.2 拉普拉斯反变换 3.9.3 拉普拉斯变换法求解微分方程第4章数据采集及模拟滤波器介绍 4.1 数据采集简介 4.1.1 数据采集系统 4.1.2 数据采集工具箱简介 4.2 数据采集过程 4.2.1 创建一个设备对象 4.2.2 添加通道或数据线 4.2.3 配置并返回属性 4.2.4 获取或输出数据 4.3 保存和加载过程 4.3.1 保存和加载对象 4.3.2 记录信息 4.4 滤波原理 4.5 模拟滤波器设计原理 4.5.1 信号无失真传输的条件 4.5.2 理想滤波器的特性 4.5.3 模拟滤波器传递函数设计原理 4.6 模拟原型滤波器 4.6.1 Butterworth滤波器 4.6.2 Chebyshev I型 4.6.3 Chebyshev II型滤波器 4.6.4 椭圆滤波器 4.6.5 Bessel滤波器 4.7 模拟滤波器频率变换 4.8 模拟滤波器最小阶数选择 4.8.1 滤波器最小阶数选择原理 4.8.2 滤波器最小阶数选择函数 4.9 基于完全设计函数的模拟滤波器设计第5章数字滤波器的设计及其MATLAB实现 5.1 数字滤波器结构 5.2 由模拟滤波器设计IIR滤波器 5.2.1 脉冲响应不变法 5.2.2 双线性变换法 5.3 从模拟滤波器低通原型到数字滤波器 5.3.1 模拟低通—数字低通变换 5.3.2 模拟低通—数字高通变换 5.3.3 模拟低通—数字带通变换 5.3.4 模拟低通—数字带阻变换 5.4 从原型低通滤波器到其他各型数字滤波器的变换 5.4.1 数字低通—数字低通 5.4.2 数字低通—数字高通 5.4.3 数字低通—数字带通 5.4.4 数字低通—数字带阻 5.5 FIR滤波器的设计 5.5.1 线性相位和滤波器的特性 5.5.2 FIR数字滤波器的窗函数及MATLAB实现 5.5.3 FIR滤波器阶数估计 5.6 FIR数字滤波器的最优化设计 5.6.1 非线性最优法设计等波纹滤波器 5.6.2 插值解法 5.6.3 Remez交替算法 5.7 IIR与FIR数字滤波器的比较第6章随机信号及参数建模分析 6.1 随机信号基础 6.1.1 定义 6.1.2 离散随机过程概率分布 6.1.3 离散随机过程的频域统计描述 6.1.4 随机数的产生 6.1.5 随机变量的概率密度计算 6.2 随机信号的数字特征 6.2.1 均值、均方值、方差 6.2.2 离散随机信号 6.2.3 估计 6.3 随机信号的自相关与协方差 6.3.1 相关函数 6.3.2 协方差函数 6.4 功率谱估计 6.4.1 功率谱密度 6.4.2 周期图法 6.4.3 最大熵法 6.4.4 多窗口法 6.4.5 多信号分类法 6.5 倒谱分析 6.6 时域建模 6.6.1 3种参数模型 6.6.2 时域建模原理 6.6.3 线性预测方法 6.7 频域建模第7章小波变换分析 7.1 小波变换 7.1.1 连续小波变换 7.1.2 离散小波变换 7.1.3 小波重构 7.1.4 小波包 7.2 小波变换应用 7.2.1 小波突变 7.2.2 信号及图像小波除噪与压缩函数第8章 MATLAB在地震及雷达信号中的应用 8.1 地震观测系统的仿真和地面运动的恢复 8.1.1 基本理论 8.1.2 地震观测系统的MATLAB应用 8.2 雷达信号的产生 8.2.1 脉冲幅度调制 8.2.2 线性调频信号 8.2.3 相位编码信号 8.2.4 相位编码内线性调频混合调制信号 8.3 随机热噪声分析 8.3.1 服从高斯分布的热噪声 8.3.2 服从均匀分布的热噪声 8.3.3 服从指数分布的热噪声 8.3.4 服从瑞利分布的热噪声 8.4 数字处理技术在雷达信号中的处理 8.4.1 固定对消 8.4.2 动目标显示与检测 8.4.3 恒虚警处理 8.4.4 积累处理参考文献
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读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容组织上体现出极强的系统性和前瞻性。它不仅仅停留在传统数字信号处理的范畴内，更巧妙地融入了许多现代计算和算法的思想。我特别欣赏它对新型算法的介绍，比如某些高效的迭代求解方法，或是与机器学习初步结合的信号特征提取方法，这些内容在新一代的教材中往往会被忽略。作者似乎很注重保持知识体系的与时俱进，确保读者学到的不是过时的技术栈。而且，书中的参考文献列表也相当详尽且具有权威性，这让我能够方便地追溯到更深层次的研究论文，为我后续的深入学习和研究开辟了清晰的路径。可以说，这本书不仅是当前的参考书，更像是为未来几年内该领域的发展趋势埋下了伏笔。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的作者在处理复杂的数学推导时，展现出一种罕见的清晰度和耐心。很多时候，我阅读其他教材时，面对那些长长的矩阵运算或者傅里叶变换的推导，常常会因为中间步骤的缺失而感到困惑，不得不自己花大量时间去“补课”。然而，在这本书里，几乎每一个关键的数学推导步骤都被清晰地列了出来，并且配有简短的文字说明，解释每一步变换背后的数学意义。这对于我这种非数学专业出身，但又需要深入理解算法本质的读者来说，简直是太友好了。它并没有因为追求简洁而牺牲严谨性，也没有因为追求严谨而变得晦涩难懂，成功地在“易懂性”和“学术深度”之间找到了一个完美的平衡点，让读者能够真正地“知其然，更知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实践应用方面的深度和广度，着实超出了我的预期。很多同类书籍在理论讲解上很足，但到了实际操作层面就显得单薄了。这本书则不同，它将理论与工程实践紧密地结合在了一起。我尤其欣赏它在每一个重要章节末尾设置的“工程案例分析”部分。这些案例不是空泛的描述，而是包含了完整的背景介绍、模型建立、仿真验证和结果讨论。例如，在讨论自适应滤波器的章节，它就详细分析了一个在噪声环境中进行语音增强的真实案例，从噪声源的模拟到最终滤波效果的对比，细节处理得非常到位。这种带着“烟火气”的讲解方式，让我感觉自己不仅仅是在学习理论，更像是在跟随一位经验丰富的工程师进行项目实战训练，极大地增强了我的动手能力和解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的流畅。它不像有些技术书籍那样，上来就抛出一堆高深的理论让你摸不着头脑。这本书的作者似乎非常懂得如何引导读者的思维。它从最基础的信号与系统概念入手，然后非常自然地过渡到离散时间信号处理，每一步的衔接都像是水到渠成一般。最让我印象深刻的是，作者在引入一个新工具或新方法时，总是会先解释“为什么我们需要这个”，而不是直接告诉你“怎么用”。这种以问题为导向的讲解方式，极大地激发了我探究背后的原理的兴趣。举个例子，在讲解滤波器设计时，它没有直接给出巴特沃斯或切比雪夫滤波器的复杂公式，而是先通过一个实际应用场景，说明传统方法存在的缺陷，然后顺理成章地引出这些经典滤波器的优势，这种层层递进的结构，让知识点的吸收变得非常高效且有深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面设计，一看就知道是精心打磨过的。内页的字体选择和行间距处理得非常舒服，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。而且，我注意到书中的图表和公式展示得尤为清晰，那些复杂的波形图和系统框图，在A4大小的篇幅上呈现得淋漓尽致，色彩搭配也恰到好处，不会喧宾夺主，而是起到辅助理解的作用。特别是作者在讲解一些关键概念时，往往会配上精心绘制的插图，这种可视化做得非常到位，比单纯看文字描述要直观得多。比如在介绍FFT算法时，它没有直接堆砌公式，而是通过图形化的方式展示了频域和时域之间的转换过程，这对于初学者来说简直是福音。总而言之，光是阅读体验上，这本书就达到了一个很高的水准，看得出出版团队在书籍的物理呈现上是下了大功夫的。

评分☆☆☆☆☆