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出版者:

作者:Chen, C. H. (EDT)

出品人:

頁數:265

译者:

出版時間:

價格:89.95

裝幀:

isbn號碼:9781420066661

叢書系列:

圖書標籤:

• 信號處理
• 遙感
• 圖像處理
• 數據分析
• 雷達
• 光學遙感
• 微波遙感
• 機器學習
• 模式識彆
• 時空數據

數字信號處理：從理論到實際應用 本書麵嚮對數字信號處理（DSP）有濃厚興趣的工程師、研究人員和高年級學生，旨在提供一個全麵且深入的視角，覆蓋從基礎理論到前沿應用的各個方麵。 本書的核心目標是構建堅實的數學基礎，同時強調實際操作和工具的應用，確保讀者不僅理解“為什麼”某些算法有效，更能掌握“如何”在真實世界中實現它們。我們力求在理論的嚴謹性與工程實踐的實用性之間找到完美的平衡點。 --- 第一部分：基礎理論與數學框架 本部分是理解後續所有高級主題的基石。我們從離散時間信號和係統的基本概念入手，逐步深入到傅裏葉分析的核心。 第一章：離散時間信號與係統 我們首先定義瞭離散時間信號的錶示方法，包括序列的錶示、基本信號（如單位衝激、單位階躍和復指數信號）。隨後，我們詳細探討瞭LTI（綫性時不變）係統的概念，這是所有信號處理的核心模型。通過捲積和差分方程，讀者將學會如何分析和描述係統的動態行為。重要的特性，如因果性、穩定性，將被嚴格推導和論證。 第二章：Z變換及其應用 Z變換作為離散時間係統分析的最強大工具，占據瞭重要篇幅。我們不僅介紹瞭雙邊和單邊Z變換的定義、收斂域（ROC）的意義，還係統地推導瞭常用信號的Z變換對。本章的重點在於利用Z變換的性質（如時移、微分、乘積）來簡化復雜的係統分析，特彆是用於求解差分方程。我們還將探討其在係統穩定性分析中的關鍵作用。 第三章：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 傅裏葉分析是信號處理的靈魂。本章將DFT定義為對頻譜的離散化錶示，並詳細解釋瞭其與連續時間傅裏葉變換（CTFT）之間的關係。我們花瞭大量篇幅來剖析FFT算法的原理，特彆是Cooley-Tukey算法的蝶形運算結構和分解方式。性能分析，包括計算復雜度、算法選擇的依據，以及實際應用中周期延拓和柵欄效應（Spectral Leakage）的處理方法，都將得到詳盡的討論。 第四章：有限脈衝響應（FIR）與無限脈衝響應（IIR）濾波器理論 濾波器設計是DSP最直接的應用。本章清晰地區分瞭FIR和IIR濾波器的結構、優缺點和設計約束。 FIR設計： 我們將重點介紹窗函數法（包括Hamming, Blackman, Kaiser窗的特性對比）和頻率采樣法。讀者將學習如何根據所需的通帶、阻帶衰減和過渡帶寬度來選擇閤適的窗函數和濾波器階數。 IIR設計： 本章從模擬濾波器（如Butterworth, Chebyshev）的預畸變和雙綫性變換（Bilinear Transformation）入手，詳細推導瞭如何將連續時間原型轉化為離散時間濾波器，並分析瞭雙綫性變換引入的頻率壓縮問題及應對策略。 --- 第二部分：濾波器設計與實現 在掌握瞭理論基礎後，本部分專注於如何高效、精確地實現數字濾波器，並探討更高級的設計範式。 第五章：現代濾波器設計技術 本章超越瞭傳統的窗函數法，介紹瞭更精細的設計工具。 頻率采樣設計： 探討如何通過直接在頻域指定幅度響應來設計濾波器，適用於具有特定周期性頻譜要求的場閤。 最優濾波器設計（Parks-McClellan/Remez Exchange Algorithm）： 這是設計等波紋濾波器的黃金標準。本章將解釋等波紋準則，並介紹如何使用Remez算法迭代優化濾波器係數，以在給定階數下實現最優的幅度響應特性。 第六章：自適應濾波原理 自適應濾波器是信號處理皇冠上的明珠之一，它能夠在信號統計特性隨時間變化的場景中自動調整自身參數。 最小均方誤差（LME）準則： 定義瞭性能評估的標準。 LMS（最小均方）算法： 詳細推導瞭LMS算法的收斂性、步長選擇對性能（收斂速度與穩態誤差）的影響。 應用實例： 討論自適應濾波器在噪聲消除、迴聲消除和信道均衡中的應用。 第七章：多速率信號處理與濾波器組 多速率技術在通信和音頻處理中至關重要。本章介紹瞭采樣率的改變（抽取和內插），以及如何使用理想或近似的濾波器組實現高效的變采樣率操作。重點討論瞭抗混疊濾波器的設計，以及完美重建濾波器組（如QMF，Quadrature Mirror Filter）的基本原理，為後續的壓縮編碼打下基礎。 --- 第三部分：隨機過程與譜估計 信號處理的應用場景往往涉及噪聲和隨機過程，本部分著重於描述和分析這類信號。 第八章：隨機信號分析基礎 隨機信號處理要求我們從確定性分析轉嚮統計特性分析。本章定義瞭寬平穩隨機過程（WSS）和窄平穩隨機過程（NSS），並引入瞭自相關函數和功率譜密度（PSD）的概念。我們詳細闡述瞭Wiener-Khinchin定理，該定理建立瞭自相關函數與功率譜密度之間的深刻聯係。 第九章：參數化與非參數化譜估計 功率譜估計是量化隨機信號頻率含量的核心任務。 非參數化方法： 對周期圖法（Periodogram）進行瞭深入分析，指齣瞭其方差大和分辨率低的問題。隨後引入瞭Welch平均周期圖法和Bartlett法，展示瞭如何通過分段平均來降低估計的方差。 參數化方法： 討論瞭基於綫性預測（LP）模型的譜估計，包括自迴歸（AR）模型。我們介紹瞭Yule-Walker方程和Burg算法，展示瞭如何用更少的參數來獲得更高分辨率的頻譜估計，尤其適用於短數據序列。 第十章：高分辨率譜估計（ARMA模型與子空間方法） 本章深入探討瞭更先進的譜分析技術，這些技術在雷達、聲納和通信中具有關鍵作用。我們將ARMA（自迴歸移動平均）模型作為通用模型，並介紹瞭如何利用其性質進行更精確的參數估計。最後，我們將簡要介紹基於子空間分解的方法（如MUSIC和ESPRIT），這些方法在分辨相近的窄帶信號方麵錶現齣色。 --- 附錄與工具箱 附錄 A：綫性代數迴顧： 矩陣分解（特徵值、SVD）在DSP中的應用。 附錄 B：MATLAB/Python 實現指南： 提供瞭關鍵算法（如FFT、濾波器設計、LMS算法）的僞代碼和實際編程示例，幫助讀者將理論快速轉化為可運行的代碼。 本書的特點在於其對概念的清晰闡釋和對工程實踐的持續關注。通過大量的圖示、詳細的數學推導以及貫穿全書的實際案例分析，讀者將能熟練掌握數字信號處理的工具箱，為解決復雜的實際問題做好充分準備。

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這本書的習題設計，簡直是教科書級彆的典範，它體現瞭一種深刻的教學智慧，即“理論與實踐的無縫銜接”。我特彆欣賞其中幾組挑戰性的綜閤應用題，它們並非孤立地考察某一特定公式的運用，而是要求讀者必須將前幾章學到的數個獨立概念串聯起來，構建一個完整的分析框架纔能求解。這種設計迫使讀者進行深層次的批判性思考和知識重組，而不是簡單的套用模闆。此外，本書在配套的在綫資源中提供瞭解答思路的“提示卡”係統，而不是直接給齣最終答案。這種半開放式的引導，極大地保護瞭讀者的獨立思考過程，讓你在卡殼時能獲得恰到好處的推力，而不是直接被“劇透”瞭樂趣。對於希望真正掌握這門手藝的人來說，這些習題的價值，可能遠超正文本身所涵蓋的理論知識，它們是打磨技藝的磨刀石。

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我花瞭將近一個周末的時間沉浸在這本書的導論部分，它的敘事風格齣乎我的意料，完全沒有那種傳統學術著作的冷硬和枯燥。作者似乎是一位深諳如何與讀者建立情感連接的智者，他用一種近乎講故事的口吻，娓娓道來這門學科的起源、演進及其在現代科技圖景中的核心地位。開篇並非直接拋齣復雜的數學模型，而是通過一係列引人入勝的案例——比如古代文明如何利用天象進行導航，到現代衛星遙感如何監測地球健康——來層層剝開其神秘麵紗。這種“由宏觀到微觀，由曆史到未來”的遞進結構，極大地激發瞭我的求知欲。更令人贊嘆的是，作者在闡述核心概念時，總能找到最貼切的比喻，那些原本需要花費大量時間在腦海中構建抽象模型的知識點，在他的妙筆下，變得觸手可及，仿佛空氣中的每一個粒子都遵循著他所描述的優雅法則。這種行文的流暢性，讓原本以為會是一場艱苦跋涉的閱讀，變成瞭一次令人神清氣爽的知識漫步。

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關於本書在理論深度上的平衡把握，我必須給予高度評價。一方麵，它絕對沒有為瞭迎閤初學者而犧牲知識的嚴謹性，那些涉及傅裏葉變換、小波分析等前沿數學工具的推導過程，都保持瞭應有的嚴謹和細節，對於有一定數學基礎的讀者來說，這是深度鑽研的寶貴財富。另一方麵，作者非常懂得如何為非專業背景的讀者搭建“腳手架”。書中對很多高級數學概念的引入，都伴隨著非常直觀的物理或幾何意義的闡釋。例如，在解釋某一濾波器特性時，作者花費瞭大量的篇幅去描述該操作在空間域和頻率域的實際影響，而不是僅僅停留在抽象的Z變換錶格上。這種雙軌製的講解策略，使得不同層次的讀者都能找到自己的切入點，確保瞭知識的普及性和專業性的完美共存，避免瞭陷入“為深奧而深奧”的窠臼。

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這本書的裝幀設計簡直是一場視覺盛宴，封麵那深邃的藍色調與點綴其間的銀色綫條，仿佛將人瞬間拉入浩渺的宇宙，讓人對即將展開的知識旅程充滿瞭期待。內頁的紙張質感極其齣色，觸感溫潤而不失韌性，即便是長時間閱讀，指尖與書頁的摩擦也帶來一種近乎愉悅的體驗。排版方麵更是無可挑剔，字號大小適中，行距疏朗有緻，使得原本可能顯得晦澀難懂的專業術語和復雜的公式，在這種精心設計的布局下，也顯得井井有條，易於消化。尤其是那些插圖和圖錶，色彩的運用大膽而精準，綫條的勾勒清晰有力，它們不僅僅是輔助理解的工具，本身就具有極高的藝術價值，讓人願意停下來細細品味。裝幀的工藝細節也體現瞭齣版方對品質的極緻追求，書脊的穩固程度，以及封麵與內頁的粘閤都非常牢靠，預示著這是一本可以長久珍藏、反復翻閱的力作。這種對實體書體驗的極緻打磨，無疑為後續內容的吸收奠定瞭堅實而舒適的物理基礎。

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這本書的創新性體現在它對新興技術融閤的敏銳洞察力上。很多同類書籍的編撰往往滯後於技術發展，內容更新緩慢。然而，我發現此書巧妙地融入瞭當前學術界熱議的關於“深度學習在特徵提取中的應用”的討論。作者並沒有將這部分內容作為附錄或補充，而是將其有機地編織進瞭傳統處理流程的章節之中，對比瞭傳統方法與基於神經網絡的端到端學習方法的優勢與局限。這種前瞻性的視野，讓這本書不僅僅是一本知識的記錄者，更像是一個行業的引領者，它在教授“如何做”的同時，也在引導讀者思考“未來該如何發展”。閱讀完後，我感覺自己不僅迴顧瞭經典理論，更像是參與瞭一場關於未來技術路綫圖的深度研討會，這極大地拓寬瞭我對該領域邊界的認知。

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