Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Michael Corinthios

出品人:

页数:1256

译者:

出版时间:2009-6-17

价格:USD 133.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420090482

丛书系列:

图书标签:

• 系统
• 数字信号处理
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• 系统分析
• 傅里叶变换
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• MATLAB
• 通信系统
• 控制系统
• 滤波器设计
• 图像处理
• 时域分析

好的，这是一份针对另一本假设的、名为《高级数据结构与算法设计》的图书的详细简介，它完全不涉及信号处理、变换或MATLAB的内容： --- 《高级数据结构与算法设计》 （Advanced Data Structures and Algorithm Design） 内容概述与定位 本书深入探讨了计算机科学核心领域——数据结构与算法的理论基石、前沿发展及实际应用。它旨在为具有一定编程基础（如熟悉C++、Java或Python）的读者提供一个全面的、严谨的、且富含洞察力的学习资源。本书超越了标准教科书中对基础结构（如链表、树、图）的初步介绍，专注于那些在处理海量数据、优化复杂计算以及构建高性能系统时至关重要的复杂结构和设计范式。 本书的结构围绕四大核心模块展开：高效能数据结构、高级图论应用、算法设计范式与分析、以及内存与并行计算优化。我们强调从数学角度理解算法的复杂性，并结合现代计算环境（如缓存一致性、内存层级）来评估其实际性能，而非仅依赖于渐进符号分析。 --- 第一部分：高效能数据结构（High-Performance Data Structures） 本部分聚焦于超越传统二叉搜索树的动态、平衡结构，以及专门为特定查询模式设计的数据结构。 1. 动态与平衡结构的高级形态 B 树族与磁盘存储优化： 详细剖析 B 树、B+ 树及其在数据库索引和文件系统中的应用。重点讨论其高度平衡特性如何最小化磁盘I/O操作，这是衡量外部存储算法效率的关键指标。 跳跃表（Skip Lists）： 作为一种概率性数据结构，我们深入研究其构建原理、与平衡二叉树在查找/插入/删除操作上的渐进等效性，以及在并发环境下的实现优势。 红黑树的优化实现： 不仅复述平衡操作，更着重于对特定场景（如持久化数据结构）中节点着色和旋转的细微调整，以及在特定编程语言标准库中的实际表现。 2. 散列技术与冲突解决的深化 一致性散列（Consistent Hashing）： 探讨其在分布式系统（如缓存集群、负载均衡）中解决节点增删对数据重新分布影响的机制。分析其在环形拓扑结构上的数学保证。 完美散列（Perfect Hashing）： 介绍如何为静态键集构造查找时间复杂度为 $O(1)$ 的散列函数，包括两层哈希方案的详细推导和应用场景。 Cuckoo Hashing 的性能剖析： 分析双哈希函数的竞争性踢出机制，以及它在保证固定空间内平均 $O(1)$ 查找时间方面的数学依据。 3. 专注于范围查询的数据结构 K-D 树与四叉/八叉树（Quadtrees/Octrees）： 它们在多维空间索引中的应用，包括最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）和范围搜索的优化算法。讨论当维度增加时，这些结构性能下降的原因及其应对策略（如M-tree）。 区间树（Interval Trees）与线段树（Segment Trees）： 详细解析线段树如何通过递归结构高效处理区间更新和区间查询（如范围求和、最大值查询）。深入探讨其在动态规划优化和几何计算中的应用。 --- 第二部分：高级图论应用与网络流（Advanced Graph Theory and Network Flow） 本部分从网络建模的角度，探讨处理复杂关系网络问题的核心算法。 1. 深入图搜索与连通性分析 双连通分量与桥的发现： 使用 Tarjan 或 Hopcroft-Tarjan 算法高效识别图中的关键结构，这对于网络可靠性分析至关重要。 拓扑排序的变体： 探讨在有向无环图（DAG）中处理依赖关系的多源拓扑排序问题，以及其在编译依赖解析中的实际应用。 2. 复杂网络流模型 最大流/最小割的进阶算法： 详述 Dinic 算法和 Push-Relabel 算法的原理和性能优势，特别是在稀疏图上的效率提升。 多商品流与最小费用最大流（Min-Cost Max-Flow）： 建立这些模型来解决资源分配、调度优化等问题，重点讲解如何通过增广路径算法（如利用 Bellman-Ford 或 SPFA 寻找负权环）来求解费用最小化问题。 3. 最短路径的非欧几里得场景 A 算法的启发式设计： 深入讨论如何设计一个有效的启发式函数（Heuristic）来引导 A 搜索，特别是结合曼哈顿距离或更复杂的度量空间。 地理信息系统（GIS）中的最短路径： 介绍 Contraction Hierarchies (CH) 或 Hub Labeling 等预处理技术，如何将标准 Dijkstra 算法的查询时间从 $O(E log V)$ 缩短至近乎 $O(1)$。 --- 第三部分：算法设计范式与分析（Algorithm Design Paradigms and Analysis） 本部分侧重于构建复杂算法的思维框架，并严格量化其效率。 1. 动态规划的深度剖析与优化 凸包优化（Convex Hull Trick, CHT）： 介绍如何利用 CHT 优化线性递推式的动态规划，将原本 $O(N^2)$ 的复杂度降低至 $O(N log N)$ 或 $O(N)$。 DP 状态压缩与树形 DP： 探讨如何使用位掩码（Bitmask）处理状态空间较小的组合优化问题，以及在树结构上进行自底向上的动态规划技巧。 2. 近似算法与NP难问题 近似算法设计： 针对旅行商问题（TSP）、背包问题（Knapsack）等 NP-Hard 问题，详细介绍贪心近似、随机化算法以及$epsilon$-近似策略的构建与证明。 概率分析与摊还分析： 严格区分最坏情况分析与平均情况分析。深入研究随机化算法的期望性能，并使用摊还分析法评估如斐波那契堆（Fibonacci Heaps）等数据结构中摊还成本的计算。 3. 几何算法的严格性 计算几何基础： 凸包算法（Graham Scan, 快速查找）、扫描线算法（Sweep Line）在处理线段交点问题上的应用。 数值稳定性考量： 讨论浮点数运算在几何计算中带来的误差问题，以及如何通过整数运算或特定容差处理来保证算法的健壮性。 --- 第四部分：并行、并发与内存层次结构（Parallelism, Concurrency, and Memory Hierarchy） 本部分将理论算法与现代多核处理器架构相结合，强调实际的计算效率。 1. 并行算法设计模式 PRAM 模型与并行化策略： 介绍 PRAM（Parallel Random Access Machine）模型的抽象概念，并探讨分治（Divide and Conquer）、重排（Rendezvous）等基本并行化策略如何应用于排序和图遍历。 Bloom Filter 的并发实现： 讨论如何在多线程环境中安全高效地使用 Bloom 过滤器，避免写冲突，并分析其对吞吐量的影响。 2. 内存层次结构对算法的影响 缓存感知算法（Cache-Aware Algorithms）： 解释 L1/L2/L3 缓存的工作原理，并设计出具有良好空间局部性和时间局部性的矩阵乘法（如 Blocked Matrix Multiplication）和排序算法，以最小化缓存未命中率（Cache Misses）。 外部内存（External Memory）算法： 针对无法完全载入内存的数据集，探讨如何通过优化块读写操作，设计出适用于磁盘存储的数据结构和算法。 --- 目标读者群 本书适合于计算机科学、软件工程、电子工程等专业的高年级本科生、研究生，以及希望深化自身算法功底、从事高性能计算、数据库系统、分布式系统或复杂优化领域开发的专业工程师。阅读本书需要扎实的离散数学基础和熟练的编程能力。通过本书的学习，读者将能够自信地分析、设计并实现下一代计算问题的核心解决方案。

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作为一名刚进入研究生的学生，我深知扎实的信号与系统基础对于未来科研工作的重要性。我一直在寻找一本能够帮助我构建起清晰的理论框架，并且能够提供强大实践工具的教材。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的标题，恰好点出了我所需要的核心内容。我非常期待书中关于“Transforms”的章节，特别是傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换的讲解。我希望能够通过MATLAB的仿真，深入理解这些变换的原理、性质以及它们在系统分析、控制设计等方面的应用。例如，我希望能够看到如何利用MATLAB来求解差分方程、绘制系统的频率响应曲线、分析系统的稳定性等。同时，我也对“Digital Signal Processing”这部分内容寄予厚望，希望能够学习到如何利用MATLAB实现各种数字信号处理技术，如数字滤波器的设计与实现、信号的频谱分析、自适应滤波等，并将其应用于实际的信号处理问题中。这本书将为我提供一个将理论知识转化为实践技能的绝佳平台，助力我的学术研究。

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对于我这样一个刚刚接触信号与系统领域的初学者来说，选择一本合适的教材至关重要。我曾尝试过几本国外的经典教材，但往往因为语言的隔阂和理论的深度，让我望而却步。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的出现，无疑为我解决了一个巨大的难题。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它将MATLAB这一强大的工程计算软件与这些理论紧密结合。这意味着我不再仅仅是阅读枯燥的公式和证明，而是可以通过实际操作，通过编写MATLAB代码来验证这些理论的正确性，并且能够看到实际的波形、频谱等，从而更直观地理解信号的时域和频域特性。我尤其关注书中关于“Transforms”（变换）部分的讲解，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换，这些变换是理解信号和系统行为的关键。如果这本书能够通过MATLAB的实例，详细演示如何计算和应用这些变换，并且解释它们在不同应用场景下的意义，那对我来说将是巨大的福音。我希望通过这本书的学习，能够熟练运用MATLAB进行信号分析和处理，为我未来的专业学习和工作打下坚实的基础。这本书的出版，对我来说，就像是为我打开了一扇通往数字信号处理大门的新钥匙。

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在电子信息工程领域，信号与系统以及数字信号处理是两门核心课程，其重要性不言而喻。我一直致力于寻找一本能够将这两大领域融会贯通，并且能够提供实践操作指导的教材。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的标题就完美地契合了我的需求。我尤其期待书中关于“Transforms”（变换）部分的详细阐述，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换。我希望这本书能够通过MATLAB的强大计算能力，生动地展示这些变换如何揭示信号的频率特性、系统的动态行为，以及如何应用于滤波器设计、系统分析等领域。同时，我对书中关于“Digital Signal Processing”的章节也充满期待。我希望能够学习到如何利用MATLAB实现各种数字信号处理算法，例如数字滤波器的设计与实现、采样与量化、信号的频谱分析等等，并且能够通过丰富的代码示例和实验，将抽象的理论知识转化为实际操作技能。我相信，这本书将成为我深入理解和掌握信号与系统以及数字信号处理技术的宝贵资源。

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我对数学与工程的结合一直充满热情，尤其对信号处理领域有着浓厚的兴趣。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的出现，让我看到了一个将理论深度与实践广度完美结合的可能。我非常期待书中对于“Transforms”（变换）部分的讲解，特别是傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z变换，这些变换是理解信号和系统行为的基石。我希望这本书能够通过MATLAB的强大功能，生动地展示这些变换如何揭示信号的内在频率结构，如何分析线性时不变系统的特性，以及如何在各种工程领域得到应用，例如通信系统、控制系统以及图像处理等。同时，我也对书中关于“Digital Signal Processing”的详细内容充满期待。我希望能够学习到如何利用MATLAB实现各种数字信号处理的算法，例如数字滤波器的设计与实现、信号的采样与量化、功率谱估计等等，并能够通过丰富的代码示例来掌握这些技术的具体应用。这本书将为我提供一个强大的工具和知识体系，让我能够更深入地探索和解决实际工程问题。

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我是一名软件工程师，虽然我的主要工作是开发应用程序，但随着项目的深入，我越来越发现理解信号与系统以及数字信号处理的重要性，尤其是在音频、图像处理和通信等领域。我一直在寻找一本能够将理论知识和实际应用相结合的书籍，并且能够提供一个易于上手的实践平台。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的标题正是满足了我这样的需求。我非常期待书中关于“Digital Signal Processing”部分的讲解，特别是如何利用MATLAB实现各种数字信号处理算法，例如滤波、采样、重构等。我希望它能提供清晰的代码示例，并且解释每一步操作背后的原理。同时，我也对“Transforms”这部分内容非常感兴趣，因为了解信号的频谱特性对于很多应用来说至关重要。如果书中能够展示如何利用MATLAB进行傅里叶变换、拉普拉斯变换等，并解释这些变换在信号分析中的作用，那将极大地提升我的学习效率。这本书的出现，为我这样一个跨领域的学习者提供了一个绝佳的机会，让我能够将理论知识转化为实际技能，并且能够通过MATLAB这一行业标准工具，在我的工作中发挥更大的作用。我对这本书的实用性和前瞻性充满了信心。

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在电子工程的学习道路上，信号与系统无疑是一门基础但又颇具挑战的课程。我一直在寻找一本能够真正帮助我理解核心概念，并且能够将理论与实践有效结合的教材。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这个书名瞬间吸引了我，因为它明确地指出了它将涵盖信号、系统、变换等关键主题，并且强调了MATLAB在其中的重要作用。我希望这本书能够深入浅出地讲解傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z变换等核心变换的原理和应用，并且通过MATLAB的仿真和分析，让这些抽象的概念变得具体和生动。例如，我希望能够看到如何利用MATLAB来绘制信号的时域波形和频域频谱，如何设计和实现各种滤波器，以及如何分析系统的稳定性。我对书中关于“Digital Signal Processing”的章节尤为期待，因为这正是当前技术发展的热点，而MATLAB又是实现这些算法的强大工具。如果这本书能够提供丰富的代码示例和实验指导，让我能够亲手操作，验证理论，并且解决实际问题，那将是一件非常有意义的事情。我坚信，这本书将成为我学习信号与系统和数字信号处理过程中不可或缺的伙伴。

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我是一名业余的音频爱好者，对音频信号的处理和分析有着浓厚的兴趣。我曾尝试过阅读一些关于音频信号处理的书籍，但往往因为缺乏必要的数学基础和实践工具而感到力不从心。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，讲解信号与系统的基本概念，特别是与音频信号相关的部分，例如声波的表示、采样定理等。我特别期待书中关于“Transforms”的章节，例如傅里叶变换，因为它能够帮助我理解音频信号的频率成分，这对于音频均衡、效果处理等至关重要。我希望能够通过MATLAB的实例，学习如何进行音频信号的傅里叶变换，如何分析音频的频谱，以及如何进行简单的音频滤波。同时，我也对“Digital Signal Processing”这一部分内容充满好奇，希望能够学习到如何用MATLAB实现一些基本的音频处理功能，例如降噪、混响等。我相信，这本书将为我打开音频信号处理的新世界，让我能够更深入地探索音频的奥秘。

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我在本科阶段就接触过信号与系统这门课程，但当时对其中的许多概念，特别是各种变换的理解都比较模糊。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的标题，让我看到了一个将抽象理论与具体实践相结合的希望。我特别想了解书中关于“Transforms”的部分，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换，希望它能通过MATLAB的实际操作，让我对这些变换的原理、性质以及它们在不同应用场景下的意义有更深刻的理解。我希望能够看到如何利用MATLAB来计算信号的傅里叶级数和傅里叶变换，如何分析系统的频率响应，以及如何利用Z变换来分析离散时间系统的稳定性。同时，我也对“Digital Signal Processing”这部分内容充满期待，希望能够学习到如何用MATLAB来实现一些基本的数字信号处理任务，例如数字滤波器的设计与实现，对离散信号进行频谱分析，以及理解采样和重构的原理。这本书的出现，为我提供了一个重新学习和深入理解信号与系统以及数字信号处理的绝佳机会，我期待它能帮助我建立起更加扎实的知识体系。

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我对数学建模和科学计算一直有着浓厚的兴趣，而信号与系统以及数字信号处理正是这两个领域的重要交叉点。我一直在寻找一本能够系统地梳理这些知识体系，并且能够提供实践操作指导的教材。《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这本书的标题精准地击中了我的学习目标。我特别关注书中关于“Transforms”的部分，例如傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换，这些变换是分析和理解信号行为的关键工具。我希望这本书能够通过MATLAB的强大功能，直观地展示这些变换的计算过程、性质以及在不同场景下的应用，例如信号的频谱分析、系统的频率响应等等。同时，我也对“Digital Signal Processing”这一部分内容抱有极高的期望，因为我希望能够学习到如何利用MATLAB实现各种经典的数字信号处理算法，如滤波、卷积、傅里叶变换的数字实现等，并且能够通过实际的案例来理解这些算法的原理和效果。这本书将为我提供一个将数学理论与工程实践相结合的平台，让我能够更好地掌握数字信号处理技术，并在未来的科研或工程项目中发挥作用。

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这本书的标题就足以让我这个在电子工程领域摸爬滚打多年的老兵眼前一亮。我一直对信号与系统这门基础课程有着深深的敬畏，也常常因为教材的晦涩难懂而倍感挫败。然而，《Signals, Systems, Transforms, and Digital Signal Processing with MATLAB》这个书名，仿佛一道曙光，预示着一个将抽象理论与实用工具相结合的全新学习体验。它不仅仅是一本理论书籍，更是将强大的MATLAB工具融入其中，为我们这些希望在实践中深化理解的学生和工程师提供了一条清晰的路径。我期待这本书能够在我枯燥的学习过程中注入活力，让那些复杂的傅里叶变换、拉普拉斯变换不再是冰冷的数学公式，而是能够通过MATLAB的运行结果，以可视化的方式呈现在我面前，从而帮助我构建起更直观、更深刻的理解。尤其是“Digital Signal Processing”和“MATLAB”这两个关键词的组合，让我对这本书在数字信号处理方面的讲解充满期待。我知道，在这个数字化浪潮席卷一切的时代，数字信号处理的能力至关重要，而MATLAB作为行业标杆，更是我们不可或缺的利器。这本书能否将这两者巧妙地融为一体，让我能够通过实际的编程案例，掌握从信号的采集、处理到分析的全过程，是我最看重的一点。我迫不及待地想翻开它，看看它是否真的能带我走进一个清晰、易懂、并且充满乐趣的信号与系统世界。

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