数据时代下的数字信号处理关键技术研究 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 宇涛伟业图书专营店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517063094

商品编码：29402340981

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数据时代下的数字信号处理关键技术研究 电子与通信 书籍
作者：	黄羿，马新强著
定价：	78.0
出版社：	中国水利水电出版社
出版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
印次：
版次：
装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书主要对数据时代下的数字信号处理关键技术进行了研究，主要内容包括：时域离散信号和系统的傅立页变换分析、Z变换与离散系统的频域分析、平稳随机信号处理及功率谱估计、连续小波变换、离散傅里页变换及其快速计算、多抽样率数字信号处理技术等。

穿越信息洪流：洞悉数字时代的信号脉搏 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代，海量的数据如奔涌的洪流，以前所未有的速度和规模席卷而来。从日常的通讯、娱乐，到尖端的科学研究、工业自动化，数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）已不再是仅限于实验室的专业技术，而是渗透到现代社会几乎每一个角落的基石。它如同我们解读世界、构建未来的“通用语言”，让我们能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，实现智能化、精细化和高效化的运作。 然而，在这片信息富饶的土地上，我们并非都能从容驾驭。数据的庞杂、信号的噪声、处理的效率，都成为横亘在我们面前的挑战。传统的处理方法在面对日益增长的数据量和对实时性、精度的极致追求时，显得力不从心。如何有效地捕捉、分析、转换和存储这些瞬息万变的数字信号，如何从中剥离干扰、提取特征、实现智能识别与决策，成为推动科技进步的关键瓶颈。 本书正是为了回应这个时代的需求而生。我们并非要为您呈现一本枯燥的技术手册，而是一场深入探寻数字信号处理核心奥秘的旅程。我们将一起揭开那些隐藏在各类智能设备、通信系统、图像视频背后的技术面纱，理解它们是如何通过精妙的算法和高效的硬件协同工作，将原始的电信号转化为我们所见的缤纷世界，所听的清晰语言，所用的便捷服务。 为何数字信号处理如此重要？ 想象一下，当您拨通一个跨越千山万水的电话，声音如何被编码、传输、解码，最终清晰地呈现在对方耳边？当您打开手机拍照，模糊的光影如何瞬间转化为生动的图像？当您享受高清晰度的流媒体视频，海量的数据如何在您的屏幕上流畅播放？这一切的奇迹，都离不开数字信号处理的神奇力量。 在电子与通信领域，DSP是连接物理世界与数字世界的桥梁。它使得模拟信号（如声音、光波）能够被转化为计算机能够理解和处理的数字信号，并且能够对这些数字信号进行各种复杂的变换和操作，再将其还原为模拟信号以供我们感知。这个过程的每一次优化，都直接关系到通信的质量、信息的带宽、系统的能效以及终端设备的智能化水平。 穿越信息的洪流：本书将带您领略哪些核心技术？ 本书将聚焦于数据时代下，数字信号处理领域中最具关键性和前瞻性的技术，旨在为您构建一个全面而深入的理解框架。我们将从基础的概念出发，逐步深入到当前最前沿的研究和应用，确保您不仅能掌握理论，更能理解其在实际应用中的强大威力。 第一部分：数字信号处理的基石与演进 在信息洪流的起点，我们需要稳固的基石。本部分将为您梳理数字信号处理的基本概念、核心理论以及其在不同历史阶段的发展脉络。 从模拟到数字的蜕变：采样、量化与编码。我们将深入探讨如何将连续变化的模拟信号转化为离散的数字序列。理解采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的重要性，它决定了数字信号能否无损地代表原始模拟信号。同时，我们将解析量化误差产生的根源，以及不同的编码方式如何影响信息的精度和存储效率。 傅里叶变换的魔力：时域与频域的转换。傅里叶变换是理解信号频谱的关键工具。我们将解析离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）的原理，理解它们如何将信号从复杂的时间域映射到直观的频率域，从而揭示信号的频率成分、带宽等重要信息。这将是后续许多高级技术的基础。 滤波器设计：塑造信号的“灵魂”。滤波器如同信号的“塑形师”，能够选择性地保留或去除信号中的特定频率成分，以达到去噪、增强、分离等目的。我们将介绍各类经典滤波器（如FIR、IIR滤波器）的设计原理、设计方法以及它们在不同场景下的应用，例如音频降噪、图像边缘增强等。 Z变换与系统分析。Z变换作为傅里叶变换在离散系统中的推广，为分析线性时不变（LTI）离散系统提供了强大的数学工具。我们将探讨如何利用Z变换来描述系统的频率响应、稳定性，以及设计和分析数字控制器。 第二部分：数据时代下的关键技术突破 随着数据量的爆炸式增长和应用需求的日益复杂，数字信号处理技术也在不断演进，涌现出一系列突破性的关键技术。本部分将深入探讨这些前沿领域。 高维信号处理与大数据分析。现代数据往往是高维的，例如高分辨率图像、多通道传感器数据等。我们将探讨在高维空间中进行信号表示、降维、特征提取等技术。理解如何从海量、高维数据中挖掘潜在的模式和关联，是实现大数据智能分析的关键。 机器学习在信号处理中的融合。机器学习，特别是深度学习，正在深刻地改变着信号处理的面貌。我们将解析如何利用神经网络（如CNN、RNN、Transformer）来解决复杂的信号分类、识别、预测、生成等问题。例如，如何用深度学习模型实现更精准的语音识别、图像识别，甚至预测信号的未来趋势。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）。在数据采集成本高昂或传输带宽受限的场景下，压缩感知提供了一种全新的数据采集和重建范式。我们将深入理解压缩感知的核心思想——稀疏性，以及如何利用它在远低于奈奎斯特采样率的情况下，高效地采集并精确地重建信号。这将对未来的通信、成像、雷达等领域产生深远影响。 自适应信号处理。在许多应用场景中，信号的统计特性会随时间变化，例如通信信道中的噪声、回声等。自适应信号处理技术能够根据观测到的信号动态地调整处理参数，以达到最佳的处理效果。我们将探讨自适应滤波器的原理（如LMS、RLS算法），以及它们在自适应均衡、噪声消除、语音增强等方面的应用。 高性能计算与硬件加速。数字信号处理通常需要巨大的计算量，尤其是在处理实时、高精度信号时。本部分将探讨如何利用高性能计算技术（如GPU、FPGA）和专门的DSP芯片来加速信号处理过程。理解算法与硬件的协同优化，是实现高效数字信号处理的关键。 多速率信号处理。在许多通信和信号处理系统中，信号需要在不同的采样率之间进行转换。多速率信号处理技术能够有效地处理这些不同采样率下的信号，避免引入不必要的失真和计算开销。我们将介绍过采样、欠采样、抽取、插值等基本概念，以及它们在数字广播、软件无线电等领域的应用。 第三部分：前沿应用与未来展望 数字信号处理的每一次进步，都将转化为改变我们生活和社会面貌的强大驱动力。本部分将带您领略DSP在各个领域的广阔应用，并展望其未来的发展趋势。 智能通信与5G/6G。在5G乃至未来的6G通信系统中，DSP技术扮演着至关重要的角色。从更高效的调制解调、信道编码，到大规模MIMO、波束成形、信号检测，DSP是实现高速率、低延迟、广连接的核心支撑。我们将探讨DSP如何赋能下一代通信技术。 人工智能与机器视觉。从智能安防监控到自动驾驶，从医疗影像分析到工业缺陷检测，机器视觉的飞跃离不开强大的DSP能力。我们将探讨DSP如何在图像和视频信号的处理流程中，与深度学习模型深度融合，实现对视觉信息的精准理解和智能决策。 物联网（IoT）与边缘计算。随着物联网设备的激增，数据处理的需求正从云端向边缘迁移。DSP技术在低功耗、实时处理方面具有天然优势，能够支持边缘设备进行本地化的信号分析和智能决策，降低对云端的依赖，提升响应速度和数据隐私性。 生物医学信号处理。心电图、脑电图、医学影像（CT、MRI）等生物医学信号的分析，是现代医疗诊断和研究的重要组成部分。DSP技术在这些信号的去噪、特征提取、模式识别方面发挥着不可替代的作用，为疾病的早期诊断和治疗提供关键支持。 其他新兴领域。我们将简要介绍DSP在音频信号处理（如音乐合成、声纹识别）、雷达与声纳系统、遥感技术、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等领域的创新应用，展示DSP技术的无限可能性。 本书的价值与期待 本书并非旨在成为一本涵盖所有DSP细节的百科全书，因为数字信号处理的领域浩瀚且发展迅速。相反，我们希望通过对“数据时代下的数字信号处理关键技术”的深入剖析，为您提供一个清晰的视角，帮助您理解这个领域的核心驱动力、关键技术突破以及未来的发展方向。 为技术从业者提供前沿视野：如果您是电子、通信、计算机、自动化等相关领域的工程师或研究人员，本书将帮助您梳理现有的技术体系，把握最前沿的研究动态，激发新的创新灵感。 为学习者构建扎实基础：如果您是相关专业的学生，本书将为您提供一个系统性的学习框架，帮助您从基础概念出发，逐步理解复杂的技术原理，为未来的深入学习打下坚实基础。 为行业决策者提供战略洞察：如果您是企业管理者或产品规划者，本书将帮助您理解数字信号处理技术如何驱动业务创新，为您的产品研发和技术投资提供有价值的参考。 我们相信，在这个数据驱动的时代，对数字信号处理的深刻理解，将使您能够更有效地驾驭信息洪流，洞悉技术发展的脉搏，并在未来的科技浪潮中乘风破浪。这是一场关于信号的探索，也是一场关于未来的对话。让我们一同开启这段精彩的旅程，解锁数据时代的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得挺有意思，简约又不失专业感，一看就知道是下了不少功夫的。我拿起这本书的时候，首先吸引我的是它对现代信息技术背景的阐述，那种宏大的视角让人立刻感受到它所探讨的主题——数字信号处理——在当今社会中的核心地位。作者的切入点非常新颖，没有直接陷入枯燥的公式推导，而是先搭建了一个“数据时代”的宏观框架，让我这个非科班出身的读者也能迅速找到与日常生活的连接点。比如，它对大数据流处理和实时决策的需求如何反哺信号处理技术做了深入浅出的分析，这一点非常打动我。那种感觉就像是，你知道自己处在一个高速运转的信息洪流中，而这本书仿佛给了你一个潜望镜，让你能看清水面下那些支撑这一切的底层逻辑和关键技术。它不仅仅是技术手册，更像是一篇关于我们数字世界的“技术哲学”导论，让人在阅读过程中忍不住思考，我们的生活究竟是如何被这些看不见的“信号”塑造的。尤其赞赏作者在引言部分对学科发展脉络的梳理，清晰而有力，为后续的深入学习奠定了坚实的认知基础，读起来丝毫不觉晦涩，反而充满探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

初读这本大部头，最直观的感受就是其内容的广度和深度让人震撼。它不像市面上很多教材那样，只聚焦于某一个特定的算法或理论，而是试图构建一个全面的技术图谱。我特别留意了其中关于新型传感器数据融合的部分，那一段的论述简直是教科书级别的精彩。作者不仅详细解析了经典的卡尔曼滤波及其变体，更难能可贵地引入了当前学术界最前沿的基于深度学习的非线性估计方法，并且非常细致地对比了它们在实际工业场景中的性能差异和计算复杂度。那种严谨的逻辑推导和翔实的仿真案例相结合的写法，极大地增强了可信度和实用性。我甚至觉得，它更像是一本资深工程师的“工具箱”和“思想库”，而不是单纯的理论书。对于我这种需要将理论快速转化为实际应用的人来说，这种兼顾前沿性和工程实践深度的内容简直是雪中送炭，每一章似乎都能挖出可以立即应用到当前项目中的宝贵经验和解决思路，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其独特，它在保持学术严谨性的同时，又不失一种沉稳而富有激情的叙述感。阅读过程中，我感受到了作者深厚的学术底蕴，以及他对这一领域的热爱。比如，在阐述傅里叶分析的局限性并引出小波变换时，作者没有使用那种冷冰冰的数学语言来“宣判”旧理论的退场，而是用了一种近乎“诗意”的方式，描述了传统工具在面对瞬态信号时的“力不从心”，从而自然而然地引出了新工具的必要性与优越性。这种叙述方式极大地降低了阅读的心理门槛，仿佛你不是在啃一本技术专著，而是在听一位博学的导师娓娓道来一个复杂领域的演变史。每当遇到一个关键概念，作者总会穿插一些历史性的轶事或者不同学派的争论点，让原本抽象的理论变得有血有肉，充满了人情味和历史的厚重感。这种叙事技巧，让我在获取知识的同时，也获得了一种探索真理过程中的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

令人耳目一新的是，这本书对于实际工程挑战的关注达到了一个令人称奇的高度。它并没有停留在理论的“空中楼阁”上，而是非常坦诚地揭示了在将数字信号处理算法部署到真实硬件平台时会遇到的各种“陷阱”和优化策略。我特别关注了关于资源受限设备上算法高效实现的那几章，作者对定点运算的精度损失分析，以及如何巧妙地进行硬件加速器的选型和编程接口的设计，这些内容非常实战化。很多其他书籍只是泛泛而谈“实现”，而这本书却深入到了寄存器级别的优化考量，这一点对于嵌入式系统开发者来说价值连城。它清晰地指出了理论最优与工程最优之间的权衡艺术，提供了一套清晰的决策框架，帮助读者识别出在特定约束条件下，应该牺牲哪部分精度以换取速度，或者反之。这种高度的工程化视角，让这本书从一本“研究”性读物，成功跃升为一本“工具箱”级的工程参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计也体现了极高的专业水准。清晰的逻辑结构辅以恰到好处的图示，极大地提升了阅读体验。很多复杂的系统框图，如果用文字去描述，往往会让人一头雾水，但在这里，那些精心绘制的图表，特别是关于多通道并行处理架构的拓扑图，简直是一目了然。配色方案沉稳大气，没有多余的花哨元素干扰阅读者的注意力，所有图例的注释都精准到位，极大地减少了理解模型时的认知负荷。这种注重细节的编排，体现了作者和出版社对知识传递效率的极致追求。它确保了即便是面对那些高度抽象的数学模型和复杂的系统架构，读者也能够凭借清晰的视觉辅助，迅速捕捉到核心的连接关系和信息流向，使得学习过程更加顺畅和高效，也让人愿意反复翻阅和参考。