Signal Processing Methods for Audio, Images and Telecommunications (Signal Processing and its Applic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Clarkson, Peter; Stark, Henry; Powers, Edward J.

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:1995-07-10

价格:USD 129.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780121757908

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 音频处理
• 图像处理
• 电信
• 通信
• 数字信号处理
• DSP
• 滤波
• 变换
• 应用

信号处理方法精要：音频、图像与通信领域深度解析 本书旨在为信号处理的实践者和研究者提供一套系统而深入的指南，重点聚焦于音频、图像和通信这三个关键应用领域。通过对核心理论、经典算法以及前沿技术的全面阐述，本书致力于揭示信号处理在现代科技发展中的核心驱动作用，并赋能读者解决实际工程问题。我们不仅会探讨基础的数学原理，更会强调这些原理如何在实际应用中转化为有效的工具。 第一章：信号处理基础理论与数学框架 本章是全书的基石，将为读者构建坚实的信号处理知识体系。我们将从离散时间信号和系统的基本概念入手，深入讲解卷积、傅里叶级数、傅里叶变换（DFS, DFT, DTFT, FT）及其在信号分析中的核心地位。傅里叶变换家族是理解信号频谱特性的关键，我们将详细解析其数学推导、性质以及在不同应用场景下的具体表现，例如频谱泄漏、栅栏效应等问题及其规避方法。 在此基础上，我们将引入Z变换及其逆变换，阐述其在离散系统稳定性分析、系统函数理解以及滤波器设计中的关键作用。窗函数理论将作为一章的重点，讨论不同类型窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）的频谱特性、旁瓣抑制能力以及它们在频谱分析和信号重构中的权衡取舍。 概率论与随机过程是理解真实世界信号（往往带有噪声）不可或缺的工具。本章将回顾必要的概率论基础，并详细介绍随机信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等。我们将探讨平稳过程、独立增量过程等概念，为后续的噪声抑制和信号估计打下基础。 第二章：音频信号处理——从感知到增强 音频信号处理是本书的第一个重要应用领域。本章将深入探讨人类听觉系统的生理学与心理学原理，以及这些原理如何指导音频信号的处理和分析。我们将从音频信号的采集、量化和编码开始，介绍PCM、DPCM、ADPCM等常见的音频编码标准，以及MP3、AAC等现代音频压缩算法背后的原理，如感知编码、频域转换等。 语音信号处理将是重点内容。我们将分析语音的产生机制，并介绍基频提取、共振峰估计、声学特征提取（如MFCC、LPCC）等关键技术，这些技术是语音识别、语音合成和说话人识别的基础。 对于音乐信号处理，我们将探讨音高检测、节奏分析、乐器识别、音乐情感分析等前沿课题。音调识别的挑战性以及多种算法的优劣分析将是本章的一大亮点。 音频信号的增强和复原是实际应用中常见的需求。本章将详细介绍去噪技术，包括谱减法、维纳滤波、盲源分离等方法，分析其在不同噪声环境下的表现。回声消除和混响抑制技术也将得到深入讲解，这对于改善通信和音频回放质量至关重要。 第三章：图像信号处理——理解与增强视觉信息 图像信号处理是本书的第二个核心应用领域，其目标是从像素数据中提取、理解和增强视觉信息。本章将从数字图像的表示、采样和量化开始，介绍图像的二维离散傅里叶变换（2D-DFT）及其在图像去模糊、频率域滤波中的应用。 图像增强技术是图像处理的基础。我们将详细介绍空间域增强方法，如灰度变换（点运算、直方图均衡化、直方图匹配）、图像平滑（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）和图像锐化（Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Roberts算子）。这些技术能够有效改善图像的视觉质量，突出图像细节。 滤波技术在图像处理中扮演着至关重要的角色。本章将深入讲解频率域滤波，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等，并分析它们在图像去噪、边缘检测和图像平滑中的作用。我们还将讨论傅里叶变换在频域滤波中的实际应用，以及存在的限制。 图像复原技术旨在解决由噪声、模糊等引起图像质量下降的问题。我们将介绍盲复原、非盲复原等概念，并详细讲解逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法，分析其在不同降质模型下的性能。 边缘检测是图像分割和目标识别的关键预处理步骤。本章将全面介绍各种边缘检测算法，如Canny边缘检测器、Laplacian of Gaussian (LoG)算子、Difference of Gaussians (DoG)算子，并分析其在不同图像和噪声条件下的表现。 第四章：通信信号处理——信息传输的桥梁 通信信号处理是本书的第三个重要应用领域，关注如何高效、可靠地传输信息。本章将从通信系统的基本模型入手，介绍模拟调制技术，如调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM），并分析其优缺点。 数字调制技术是现代通信的基石。我们将详细讲解幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相移键控（PSK）及其衍生技术（如QPSK、8PSK、16QAM等），以及正交频分复用（OFDM）等高效调制方案。信号星座图的绘制和解调器的设计将是本章的重点。 信道编码是确保信息在传输过程中不受干扰的关键技术。本章将介绍纠错码的基本原理，包括线性分组码、卷积码、Turbo码和LDPC码等，并分析它们在提高通信可靠性方面的作用。 均衡技术是解决多径传播效应导致信号失真（码间串扰）的关键。我们将介绍判决反馈均衡器（DFE）、线性均衡器等多种均衡算法，并探讨自适应均衡技术的实现。 第五章：高级主题与前沿展望 本章将对前几章的知识进行拓展，并展望信号处理领域的最新发展趋势。 第五章：高级主题与前沿展望 本章将对前几章的知识进行拓展，并展望信号处理领域的最新发展趋势。 自适应信号处理是现代信号处理中至关重要的一环。我们将深入探讨自适应滤波器的工作原理，包括LMS (Least Mean Squares)算法、RLS (Recursive Least Squares)算法等，并分析它们在自适应噪声消除、自适应均衡、回声消除等实际系统中的应用。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性动态调整自身参数，从而在不确定的环境中实现最佳性能。 小波分析作为一种强大的时频分析工具，将得到重点介绍。我们将解释小波变换的原理，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并阐述其在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的独特优势。小波分析能够同时提供信号的时间和频率信息，克服了傅里叶变换在处理非平稳信号时的局限性。 谱估计是信号分析中的另一重要课题。我们将回顾经典谱估计方法，如周期图法、Welch法，并介绍现代谱估计技术，如模型方法（AR模型、MA模型、ARMA模型）和高分辨率谱估计方法（如MUSIC、ESPRIT）。这些方法能够更精确地估计信号的功率谱密度，为信号的识别和分类提供关键信息。 现代通信系统中的信号处理是本书的另一个前沿方向。我们将探讨多输入多输出（MIMO）系统中的信号处理技术，包括预编码、联合检测等，以及它们如何提高信道容量和传输速率。另外，我们将简要介绍软件定义无线电（SDR）的概念，以及其中信号处理算法所扮演的角色。 机器学习在信号处理中的融合是当前研究的热点。我们将探讨深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在音频、图像和通信信号处理中的应用，例如图像识别、语音识别、异常检测等。我们将分析深度学习如何通过学习复杂的非线性映射关系，在许多任务上取得超越传统方法的性能。 第六章：实现与应用案例 本章将侧重于理论知识的实践应用。我们将介绍常用的信号处理工具和编程语言，如MATLAB、Python（及其NumPy, SciPy, OpenCV等库），并提供一些具体的算法实现示例。 我们将通过实际案例来加深读者对理论的理解。例如： 音频领域：一个简单的音频去噪系统的设计与实现，讲解如何利用谱减法或维纳滤波来消除背景噪声。 图像领域：一个图像边缘检测与特征提取的实例，展示如何结合Sobel算子和直方图分析来识别图像中的关键区域。 通信领域：一个简单的数字调制解调系统的仿真，演示QPSK信号的发送、接收和星座图分析。 通过这些案例，读者能够亲手实践，将书本上的理论知识转化为实际可运行的代码，从而更好地掌握信号处理的强大能力。 本书的写作风格力求严谨而不失可读性，数学推导清晰，并配以丰富的图示和表格。我们鼓励读者在阅读过程中积极思考，尝试动手实践，从而真正领会信号处理的精髓。本书不仅是理论的传递，更是工程实践能力的培养。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将能够更自信地应对各种复杂的信号处理挑战，并在音频、图像和通信等领域取得丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆