Blind Signal Processing

Blind Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Xizhi Shi
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2010-05-28
价格:USD 189.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9783642113468
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机
  • 信号
  • 信号处理
  • 盲信号处理
  • 自适应滤波
  • 统计信号处理
  • 机器学习
  • 优化算法
  • 通信系统
  • 雷达信号处理
  • 图像处理
  • 阵列信号处理
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具体描述

"Blind Signal Processing: Theory and Practice" not only introduces related fundamental mathematics, but also reflects the numerous advances in the field, such as probability density estimation-based processing algorithms, underdetermined models, complex value methods, uncertainty of order in the separation of convolutive mixtures in frequency domains, and feature extraction using Independent Component Analysis (ICA). At the end of the book, results from a study conducted at Shanghai Jiao Tong University in the areas of speech signal processing, underwater signals, image feature extraction, data compression, and the like are discussed.This book will be of particular interest to advanced undergraduate students, graduate students, university instructors and research scientists in related disciplines. Xizhi Shi is a Professor at Shanghai Jiao Tong University.

信号处理的未来:从理论到前沿应用 本书系统地探讨了现代信号处理领域的核心理论、关键技术及其在多个新兴领域的创新应用。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角,理解信号如何在各种复杂环境中被捕获、分析、转换和重构,从而揭示信号处理在信息时代的核心驱动力。 第一部分:基础理论的坚实基石 本部分聚焦于构建现代信号处理系统的基本数学和物理框架。我们从离散时间信号与系统的基础概念出发,详细阐述了傅里叶分析在离散域的应用,特别是离散时间傅里叶变换(DTFT)和离散傅里叶变换(DFT)的性质、高效算法(如FFT)的实现及其在频谱分析中的关键作用。 线性时不变系统(LTI)的深度剖析:我们深入探讨了卷积的数学本质,并将其作为理解系统响应的核心工具。从系统函数的拉普拉斯变换和Z变换表示,到稳定性和因果性的判断标准,本书提供了严谨的数学推导,确保读者对系统的动态特性有深刻的理解。 采样理论的再审视:奈奎斯特-香农采样定理是数字信号处理的基石。我们不仅回顾了该定理,更着重分析了欠采样、超分辨采样等前沿技术,以及它们在实际系统中处理带宽受限或高频信号时的挑战与解决方案。此外,非均匀采样理论,尤其是在雷达和医学成像中的应用,也得到了详尽的论述。 第二部分:滤波技术与最佳估计 有效的信号处理离不开精确的滤波和鲁棒的估计方法。本部分将重点放在如何设计和实现各类滤波器,并引入统计信号处理的理论来解决不确定性环境下的信号提取问题。 数字滤波器设计:我们详细对比了FIR(有限脉冲响应)和IIR(无限脉冲响应)滤波器的设计原理、优缺点及适用场景。对于FIR滤波器,重点讲解了窗函数法、频率采样法和最优等波纹滤波器(如Parks-McClellan算法)。对于IIR滤波器,则深入探讨了模仿连续时间滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器)到离散时间的双线性变换法,并分析了量化效应对IIR性能的影响。 最优线性估计:在噪声背景下,如何从观测数据中提取出最接近真实信号的估计?本书引入了维纳滤波理论,详细推导了平稳随机过程下的最优FIR和IIR维纳滤波器。随后,我们转向非平稳过程和时变系统,详细介绍了卡尔曼滤波器的递推算法、状态空间模型建立、以及其在导航、控制和目标跟踪中的核心地位。我们还探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)处理非线性系统的有效性。 第三部分:时频分析与形态学处理 传统的傅里叶分析在处理非平稳信号时存在局限性。本部分将视角转向能够同时提供时间和频率信息的工具,以及用于处理图像和特定非线性信号的形态学方法。 时频表示的新范式:本书对短时傅里叶变换(STFT)进行了详尽分析,讨论了其窗口长度选择对分辨率的权衡。随后,我们深入研究了小波变换(Wavelet Transform),解释了其多分辨率特性,并详细介绍了连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)的构造、正交性和冗余性。我们将这些工具应用于信号去噪、特征提取和信号压缩的具体案例中。 高分辨率谱估计:为了克服周期图法(Periodogram)的平滑性问题,我们介绍了参数化方法,如自回归(AR)、移动平均(MA)和ARMA模型。重点讲解了Burg算法和Yule-Walker方程在估计高分辨率谱时的优越性。此外,对于具有多个窄带源的信号,子空间分解方法如Pisarenko法和MUSIC(多重信号分类法)被详尽介绍,展示了其在波束形成和源定位中的威力。 信号形态学处理:本节关注基于集合论的信号和图像处理技术。我们定义了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算,并阐述了它们在边缘检测、噪声抑制和特征提取中的作用。形态学滤波器的构建和在二值及灰度信号上的应用被系统地阐述。 第四部分:现代通信与嵌入式实现 信号处理的价值最终体现在其实际应用中。本部分关注信号处理技术在现代通信系统和资源受限环境下的实现。 现代通信中的数字信号处理:从信道均衡到数字调制解调(如QPSK、QAM),信号处理是无线通信的核心。我们探讨了信道估计、多用户检测(MUD)和盲均衡技术,强调了在多径衰落信道中保持通信质量的关键信号处理算法。 自适应信号处理:自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数以达到最优性能。本书详细介绍了LMS(最小均方误差)算法和自适应波束形成中的应用,特别是在回声消除、噪声消除和通信信道反向均衡中的鲁棒性。 高性能计算与硬件加速:最后,我们讨论了如何将复杂的信号处理算法高效地部署到实际系统中。这包括了定点运算与浮点运算的差异、流水线设计、以及使用FPGA和DSP芯片进行实时处理的架构考虑。我们将信号处理的算法复杂度与硬件资源消耗联系起来,为工程实践提供指导。 本书旨在成为信号处理领域从基础理论到尖端应用的权威参考书,适合高年级本科生、研究生以及从事信号分析、通信、控制和图像处理的专业工程师和研究人员。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我选择这本书,很大程度上是被它所传达出的那种“化未知为已知”的挑战性所吸引。在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的、未经处理的信号所包围,而“Blind Signal Processing”似乎提供了一种方法,能够帮助我们拨开迷雾,抓住事物的本质。我猜想,这本书会深入探讨如何从那些难以捕捉的信号中提取有价值的信息,而这不仅仅是技术层面的操作,更是一种思维方式的转变。我期待书中能够深入讲解各种“盲”处理技术背后的数学原理和算法逻辑,并且会提供一些通俗易懂的解释,让非专业人士也能理解。我特别好奇书中是否会包含一些跨学科的应用案例,比如在金融领域,如何从市场波动中预测趋势;在交通领域,如何优化交通流量;甚至是在社会科学领域,如何分析舆论导向。我希望这本书能够让我认识到“盲信号”的普遍性,以及如何运用“Blind Signal Processing”的思想去解决更广泛的问题。此外,我也希望书中能够提供一些关于如何评估算法的鲁棒性和泛化能力的方法,以及在实际应用中需要注意的一些陷阱和挑战。我期待这本书能够成为我学习道路上的指南针,它不仅能够增长我的知识,更能提升我的思维能力,让我能够更敏锐地观察世界,更有效地解决问题。

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我选择这本书,很大程度上是被它所传达出的那种“化未知为已知”的挑战性所吸引。在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的、未经处理的信号所包围,而“Blind Signal Processing”似乎提供了一种方法,能够帮助我们拨开迷雾,抓住事物的本质。我猜想,这本书会深入探讨如何从那些难以捕捉的信号中提取有价值的信息,而这不仅仅是技术层面的操作,更是一种思维方式的转变。我期待书中能够深入讲解各种“盲”处理技术背后的数学原理和算法逻辑,并且会提供一些通俗易懂的解释,让非专业人士也能理解。我特别好奇书中是否会包含一些跨学科的应用案例,比如在金融领域,如何从市场波动中预测趋势;在交通领域,如何优化交通流量;甚至是在社会科学领域,如何分析舆论导向。我希望这本书能够让我认识到“盲信号”的普遍性,以及如何运用“Blind Signal Processing”的思想去解决更广泛的问题。此外,我也希望书中能够提供一些关于如何评估算法的鲁棒性和泛化能力的方法,以及在实际应用中需要注意的一些陷阱和挑战。我期待这本书能够成为我学习道路上的指南针,它不仅能够增长我的知识,更能提升我的思维能力,让我能够更敏锐地观察世界,更有效地解决问题。

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对于“Blind Signal Processing”这个书名,我首先联想到的就是那种在完全未知的情况下进行信息提取的挑战。这就像是在黑暗中摸索,却要准确地找到目标。我期望这本书能够详细阐述各种“盲”处理技术所面临的挑战,以及开发者们是如何克服这些困难的。比如,信号的非平稳性、噪声的复杂性、以及数据量的不确定性等等。我希望能看到书中对各种盲处理算法的数学推导和理论分析,同时也希望能有清晰的图示和例子来帮助理解。尤其感兴趣的是,书中是否会涉及到深度学习在盲信号处理中的应用,因为近年来深度学习在许多领域都取得了突破性的进展。我希望这本书能够提供一些关于如何选择和设计适用于特定问题的盲处理算法的建议,以及如何评估这些算法的性能和鲁棒性。我期待它能够成为一本既有理论深度又有实践指导意义的著作,能够帮助我解决自己在科研或工程项目中遇到的实际问题。我希望通过阅读这本书,能够对盲信号处理领域有一个更全面、更深入的认识,并且能够掌握一些核心的技术和方法,从而能够自信地应对未来的挑战。

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这本书的书名“Blind Signal Processing”立刻引起了我的注意,因为它触及了我一直以来非常感兴趣的一个研究方向——如何在信息不完整的情况下进行有效的分析和处理。我猜想,这本书会深入探讨各种“盲”信号处理技术,这些技术能够在没有先验知识或部分信息丢失的情况下,从观测到的信号中恢复出原始信号或分离出不同的信号源。我非常期待书中能够详细介绍盲源分离(BSS)和盲去卷积(BC)等关键技术,并提供相关的数学模型和算法实现。我也对书中是否会包含一些关于这些技术在实际应用中的案例感到好奇,比如在语音处理、图像修复、医疗诊断等领域。我希望能从这些案例中看到“Blind Signal Processing”的实际价值和潜力。此外,我也希望这本书能够提供一些关于算法性能评估、优化以及在新兴技术(如深度学习)与盲信号处理结合方面的探讨。我希望通过阅读这本书,能够对这个领域有一个更全面、更深入的理解,并能够掌握一些核心的技术和方法,为我未来的学术研究或工程实践打下坚实的基础。

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我选择这本书,是被它所传达出的那种“洞察本质”的决心所吸引。在信息过载的时代,我们很容易被表面的现象所迷惑,而“Blind Signal Processing”似乎提供了一种穿透迷雾、直达核心的方法。我猜想,这本书会探讨如何从那些难以捕捉的信号中提取有价值的信息,而这不仅仅是技术层面的操作,更是一种思维方式的转变。我期待书中能够深入讲解各种“盲”处理技术背后的数学原理和算法逻辑,并且会提供一些通俗易懂的解释,让非专业人士也能理解。我特别好奇书中是否会包含一些跨学科的应用案例,比如在金融领域,如何从市场波动中预测趋势;在交通领域,如何优化交通流量;甚至是在社会科学领域,如何分析舆论导向。我希望这本书能够让我认识到“盲信号”的普遍性,以及如何运用“Blind Signal Processing”的思想去解决更广泛的问题。此外,我也希望书中能够提供一些关于如何评估算法的鲁棒性和泛化能力的方法,以及在实际应用中需要注意的一些陷阱和挑战。我期待这本书能够成为我学习道路上的指南针,它不仅能够增长我的知识,更能提升我的思维能力,让我能够更敏锐地观察世界,更有效地解决问题。

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从书名“Blind Signal Processing”本身,我就能联想到许多令人着迷的场景。我设想,这本书或许会从最基础的信号理论讲起,然后逐步深入到那些更复杂、更抽象的信号处理技术。我会期待书中能够详细介绍各种“盲”算法的原理,例如盲源分离、盲去卷积等,并且会用清晰易懂的语言来解释这些算法是如何在没有先验知识的情况下,从混合信号中提取出有用信息的。我特别好奇的是,书中是否会包含一些实际的应用案例,比如在音频处理中,如何从嘈杂的环境音中分离出人声;在图像处理中,如何修复模糊或损坏的图像;甚至是在生物医学领域,如何从微弱的生理信号中诊断疾病。我希望能从这些案例中看到“Blind Signal Processing”的强大力量,以及它在解决现实世界问题中的重要作用。此外,我也希望书中能够探讨一些算法的优化和改进,以及在不同场景下选择合适算法的策略。这本书的厚度也暗示着其内容的丰富和深入,我期望它能够成为一本全面的参考书,不仅能让我了解理论知识,还能让我掌握实际操作的技能。我迫不及待地想翻开它,去探索那些隐藏在数据背后的秘密,去学习那些能够让我“看见”盲信号的智慧。

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这本书的封面设计就充满了神秘感,深邃的蓝色背景,加上一串抽象的、仿佛代表着无形信号的线条,立刻勾起了我的好奇心。我一直对那些看不见摸不着却又深刻影响着我们世界的力量充满兴趣,而“Blind Signal Processing”这个名字恰好点燃了我对这一领域的探索欲。我猜想,这本书会深入探讨那些我们无法直接观测到的信号,以及如何通过各种巧妙的方法来处理、分析和理解它们。这不仅仅是技术层面的挑战,更是一种认识世界、洞察事物本质的思维方式。我期待着书中能够揭示一些我们日常生活中潜藏的“盲信号”,比如那些影响我们情绪的微弱环境因素,或是那些在通信过程中被隐藏或丢失的信息。更重要的是,我希望这本书能提供一些实用的工具和方法论,让我能够将这些理论知识应用到实际问题中,去解决那些看似棘手、无从下手的问题。也许,它会带领我穿越那些被噪声淹没的海洋,寻找那些隐藏在数据深处的宝藏,或者是在混乱的信号流中,梳理出清晰的脉络。我对此充满期待,希望这本书能够带给我一次智识的飞跃,让我对信号处理有一个全新的、更深层次的理解,甚至能够从中获得启发,去探索那些未知的领域。我坚信,在那些“盲”的背后,隐藏着无限的可能,而这本书,或许就是开启这些可能的那把钥匙。

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我选择这本书,很大程度上是被它所传达出的那种“化繁为简”的哲学所吸引。在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的、未经处理的信号所包围,而“Blind Signal Processing”似乎提供了一种方法,能够帮助我们拨开迷雾,抓住事物的本质。我猜想,书中不仅仅会讲解技术性的算法,更会包含一种思维方式,一种在不确定性中寻找确定性的能力。我期待书中能够深入探讨“盲”这个概念的内涵,它不仅仅是指信号的不可见,更可能是一种信息的不完整性,一种需要通过推理和学习来填补的空白。这本书也许会挑战我们现有的认知模式,引导我们用一种全新的视角去看待那些我们以为“无解”的问题。我希望书中能够提供一些关于如何构建模型、如何评估算法性能的指导,以及如何处理数据中的各种噪声和失真。此外,我也对书中可能涉及到的数学工具和理论基础感到好奇,我希望它们能够以一种易于理解的方式呈现,并且能够与实际应用紧密结合。这本书的标题让我想到了许多领域,从通信工程到人工智能,从机器学习到模式识别,我相信它会为我打开一扇新的大门,让我能够更深入地理解这些学科之间的联系。我期待着这本书能够成为我学习道路上的良师益友,它不仅能够增长我的知识,更能提升我的思维能力。

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这本书的封面设计就充满了神秘感,深邃的蓝色背景,加上一串抽象的、仿佛代表着无形信号的线条,立刻勾起了我的好奇心。我一直对那些看不见摸不着却又深刻影响着我们世界的力量充满兴趣,而“Blind Signal Processing”这个名字恰好点燃了我对这一领域的探索欲。我猜想,这本书会深入探讨那些我们无法直接观测到的信号,以及如何通过各种巧妙的方法来处理、分析和理解它们。这不仅仅是技术层面的挑战,更是一种认识世界、洞察事物本质的思维方式。我期待着书中能够揭示一些我们日常生活中潜藏的“盲信号”,比如那些影响我们情绪的微弱环境因素,或是那些在通信过程中被隐藏或丢失的信息。更重要的是,我希望这本书能提供一些实用的工具和方法论,让我能够将这些理论知识应用到实际问题中,去解决那些看似棘手、无从下手的问题。也许,它会带领我穿越那些被噪声淹没的海洋,寻找那些隐藏在数据深处的宝藏,或者是在混乱的信号流中,梳理出清晰的脉络。我对此充满期待,希望这本书能够带给我一次智识的飞跃,让我对信号处理有一个全新的、更深层次的理解,甚至能够从中获得启发,去探索那些未知的领域。我坚信,在那些“盲”的背后,隐藏着无限的可能,而这本书,或许就是开启这些可能的那把钥匙。

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从书名“Blind Signal Processing”本身,我就能联想到许多令人着迷的场景。我设想,这本书或许会从最基础的信号理论讲起,然后逐步深入到那些更复杂、更抽象的信号处理技术。我会期待书中能够详细介绍各种“盲”算法的原理,例如盲源分离、盲去卷积等,并且会用清晰易懂的语言来解释这些算法是如何在没有先验知识的情况下,从混合信号中提取出有用信息的。我特别好奇的是,书中是否会包含一些实际的应用案例,比如在音频处理中,如何从嘈杂的环境音中分离出人声;在图像处理中,如何修复模糊或损坏的图像;甚至是在生物医学领域,如何从微弱的生理信号中诊断疾病。我希望能从这些案例中看到“Blind Signal Processing”的强大力量,以及它在解决现实世界问题中的重要作用。此外,我也希望书中能够探讨一些算法的优化和改进,以及在不同场景下选择合适算法的策略。这本书的厚度也暗示着其内容的丰富和深入,我期望它能够成为一本全面的参考书,不仅能让我了解理论知识,还能让我掌握实际操作的技能。我迫不及待地想翻开它,去探索那些隐藏在数据背后的秘密,去学习那些能够让我“看见”盲信号的智慧。

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