數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 數字信號處理
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• 關鍵技術
• 算法研究
• 現代通信
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店鋪： 宇濤偉業圖書專營店

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517063094

商品編碼：29402340981

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍
作者：	黃羿，馬新強著
定價：	78.0
齣版社：	中國水利水電齣版社
齣版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
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版次：
裝幀：
開本：	小16開

內容簡介

本書主要對數據時代下的數字信號處理關鍵技術進行瞭研究，主要內容包括：時域離散信號和係統的傅立頁變換分析、Z變換與離散係統的頻域分析、平穩隨機信號處理及功率譜估計、連續小波變換、離散傅裏頁變換及其快速計算、多抽樣率數字信號處理技術等。

穿越信息洪流：洞悉數字時代的信號脈搏 我們正身處一個前所未有的信息爆炸時代，海量的數據如奔湧的洪流，以前所未有的速度和規模席捲而來。從日常的通訊、娛樂，到尖端的科學研究、工業自動化，數字信號處理（Digital Signal Processing, DSP）已不再是僅限於實驗室的專業技術，而是滲透到現代社會幾乎每一個角落的基石。它如同我們解讀世界、構建未來的“通用語言”，讓我們能夠從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，實現智能化、精細化和高效化的運作。 然而，在這片信息富饒的土地上，我們並非都能從容駕馭。數據的龐雜、信號的噪聲、處理的效率，都成為橫亙在我們麵前的挑戰。傳統的處理方法在麵對日益增長的數據量和對實時性、精度的極緻追求時，顯得力不從心。如何有效地捕捉、分析、轉換和存儲這些瞬息萬變的數字信號，如何從中剝離乾擾、提取特徵、實現智能識彆與決策，成為推動科技進步的關鍵瓶頸。 本書正是為瞭迴應這個時代的需求而生。我們並非要為您呈現一本枯燥的技術手冊，而是一場深入探尋數字信號處理核心奧秘的旅程。我們將一起揭開那些隱藏在各類智能設備、通信係統、圖像視頻背後的技術麵紗，理解它們是如何通過精妙的算法和高效的硬件協同工作，將原始的電信號轉化為我們所見的繽紛世界，所聽的清晰語言，所用的便捷服務。 為何數字信號處理如此重要？ 想象一下，當您撥通一個跨越韆山萬水的電話，聲音如何被編碼、傳輸、解碼，最終清晰地呈現在對方耳邊？當您打開手機拍照，模糊的光影如何瞬間轉化為生動的圖像？當您享受高清晰度的流媒體視頻，海量的數據如何在您的屏幕上流暢播放？這一切的奇跡，都離不開數字信號處理的神奇力量。 在電子與通信領域，DSP是連接物理世界與數字世界的橋梁。它使得模擬信號（如聲音、光波）能夠被轉化為計算機能夠理解和處理的數字信號，並且能夠對這些數字信號進行各種復雜的變換和操作，再將其還原為模擬信號以供我們感知。這個過程的每一次優化，都直接關係到通信的質量、信息的帶寬、係統的能效以及終端設備的智能化水平。 穿越信息的洪流：本書將帶您領略哪些核心技術？ 本書將聚焦於數據時代下，數字信號處理領域中最具關鍵性和前瞻性的技術，旨在為您構建一個全麵而深入的理解框架。我們將從基礎的概念齣發，逐步深入到當前最前沿的研究和應用，確保您不僅能掌握理論，更能理解其在實際應用中的強大威力。 第一部分：數字信號處理的基石與演進 在信息洪流的起點，我們需要穩固的基石。本部分將為您梳理數字信號處理的基本概念、核心理論以及其在不同曆史階段的發展脈絡。 從模擬到數字的蛻變：采樣、量化與編碼。我們將深入探討如何將連續變化的模擬信號轉化為離散的數字序列。理解采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）的重要性，它決定瞭數字信號能否無損地代錶原始模擬信號。同時，我們將解析量化誤差産生的根源，以及不同的編碼方式如何影響信息的精度和存儲效率。 傅裏葉變換的魔力：時域與頻域的轉換。傅裏葉變換是理解信號頻譜的關鍵工具。我們將解析離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT）的原理，理解它們如何將信號從復雜的時間域映射到直觀的頻率域，從而揭示信號的頻率成分、帶寬等重要信息。這將是後續許多高級技術的基礎。 濾波器設計：塑造信號的“靈魂”。濾波器如同信號的“塑形師”，能夠選擇性地保留或去除信號中的特定頻率成分，以達到去噪、增強、分離等目的。我們將介紹各類經典濾波器（如FIR、IIR濾波器）的設計原理、設計方法以及它們在不同場景下的應用，例如音頻降噪、圖像邊緣增強等。 Z變換與係統分析。Z變換作為傅裏葉變換在離散係統中的推廣，為分析綫性時不變（LTI）離散係統提供瞭強大的數學工具。我們將探討如何利用Z變換來描述係統的頻率響應、穩定性，以及設計和分析數字控製器。 第二部分：數據時代下的關鍵技術突破 隨著數據量的爆炸式增長和應用需求的日益復雜，數字信號處理技術也在不斷演進，湧現齣一係列突破性的關鍵技術。本部分將深入探討這些前沿領域。 高維信號處理與大數據分析。現代數據往往是高維的，例如高分辨率圖像、多通道傳感器數據等。我們將探討在高維空間中進行信號錶示、降維、特徵提取等技術。理解如何從海量、高維數據中挖掘潛在的模式和關聯，是實現大數據智能分析的關鍵。 機器學習在信號處理中的融閤。機器學習，特彆是深度學習，正在深刻地改變著信號處理的麵貌。我們將解析如何利用神經網絡（如CNN、RNN、Transformer）來解決復雜的信號分類、識彆、預測、生成等問題。例如，如何用深度學習模型實現更精準的語音識彆、圖像識彆，甚至預測信號的未來趨勢。 壓縮感知（Compressed Sensing, CS）。在數據采集成本高昂或傳輸帶寬受限的場景下，壓縮感知提供瞭一種全新的數據采集和重建範式。我們將深入理解壓縮感知的核心思想——稀疏性，以及如何利用它在遠低於奈奎斯特采樣率的情況下，高效地采集並精確地重建信號。這將對未來的通信、成像、雷達等領域産生深遠影響。 自適應信號處理。在許多應用場景中，信號的統計特性會隨時間變化，例如通信信道中的噪聲、迴聲等。自適應信號處理技術能夠根據觀測到的信號動態地調整處理參數，以達到最佳的處理效果。我們將探討自適應濾波器的原理（如LMS、RLS算法），以及它們在自適應均衡、噪聲消除、語音增強等方麵的應用。 高性能計算與硬件加速。數字信號處理通常需要巨大的計算量，尤其是在處理實時、高精度信號時。本部分將探討如何利用高性能計算技術（如GPU、FPGA）和專門的DSP芯片來加速信號處理過程。理解算法與硬件的協同優化，是實現高效數字信號處理的關鍵。 多速率信號處理。在許多通信和信號處理係統中，信號需要在不同的采樣率之間進行轉換。多速率信號處理技術能夠有效地處理這些不同采樣率下的信號，避免引入不必要的失真和計算開銷。我們將介紹過采樣、欠采樣、抽取、插值等基本概念，以及它們在數字廣播、軟件無綫電等領域的應用。 第三部分：前沿應用與未來展望 數字信號處理的每一次進步，都將轉化為改變我們生活和社會麵貌的強大驅動力。本部分將帶您領略DSP在各個領域的廣闊應用，並展望其未來的發展趨勢。 智能通信與5G/6G。在5G乃至未來的6G通信係統中，DSP技術扮演著至關重要的角色。從更高效的調製解調、信道編碼，到大規模MIMO、波束成形、信號檢測，DSP是實現高速率、低延遲、廣連接的核心支撐。我們將探討DSP如何賦能下一代通信技術。 人工智能與機器視覺。從智能安防監控到自動駕駛，從醫療影像分析到工業缺陷檢測，機器視覺的飛躍離不開強大的DSP能力。我們將探討DSP如何在圖像和視頻信號的處理流程中，與深度學習模型深度融閤，實現對視覺信息的精準理解和智能決策。 物聯網（IoT）與邊緣計算。隨著物聯網設備的激增，數據處理的需求正從雲端嚮邊緣遷移。DSP技術在低功耗、實時處理方麵具有天然優勢，能夠支持邊緣設備進行本地化的信號分析和智能決策，降低對雲端的依賴，提升響應速度和數據隱私性。 生物醫學信號處理。心電圖、腦電圖、醫學影像（CT、MRI）等生物醫學信號的分析，是現代醫療診斷和研究的重要組成部分。DSP技術在這些信號的去噪、特徵提取、模式識彆方麵發揮著不可替代的作用，為疾病的早期診斷和治療提供關鍵支持。 其他新興領域。我們將簡要介紹DSP在音頻信號處理（如音樂閤成、聲紋識彆）、雷達與聲納係統、遙感技術、虛擬現實/增強現實（VR/AR）等領域的創新應用，展示DSP技術的無限可能性。 本書的價值與期待 本書並非旨在成為一本涵蓋所有DSP細節的百科全書，因為數字信號處理的領域浩瀚且發展迅速。相反，我們希望通過對“數據時代下的數字信號處理關鍵技術”的深入剖析，為您提供一個清晰的視角，幫助您理解這個領域的核心驅動力、關鍵技術突破以及未來的發展方嚮。 為技術從業者提供前沿視野：如果您是電子、通信、計算機、自動化等相關領域的工程師或研究人員，本書將幫助您梳理現有的技術體係，把握最前沿的研究動態，激發新的創新靈感。 為學習者構建紮實基礎：如果您是相關專業的學生，本書將為您提供一個係統性的學習框架，幫助您從基礎概念齣發，逐步理解復雜的技術原理，為未來的深入學習打下堅實基礎。 為行業決策者提供戰略洞察：如果您是企業管理者或産品規劃者，本書將幫助您理解數字信號處理技術如何驅動業務創新，為您的産品研發和技術投資提供有價值的參考。 我們相信，在這個數據驅動的時代，對數字信號處理的深刻理解，將使您能夠更有效地駕馭信息洪流，洞悉技術發展的脈搏，並在未來的科技浪潮中乘風破浪。這是一場關於信號的探索，也是一場關於未來的對話。讓我們一同開啓這段精彩的旅程，解鎖數據時代的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計也體現瞭極高的專業水準。清晰的邏輯結構輔以恰到好處的圖示，極大地提升瞭閱讀體驗。很多復雜的係統框圖，如果用文字去描述，往往會讓人一頭霧水，但在這裏，那些精心繪製的圖錶，特彆是關於多通道並行處理架構的拓撲圖，簡直是一目瞭然。配色方案沉穩大氣，沒有多餘的花哨元素乾擾閱讀者的注意力，所有圖例的注釋都精準到位，極大地減少瞭理解模型時的認知負荷。這種注重細節的編排，體現瞭作者和齣版社對知識傳遞效率的極緻追求。它確保瞭即便是麵對那些高度抽象的數學模型和復雜的係統架構，讀者也能夠憑藉清晰的視覺輔助，迅速捕捉到核心的連接關係和信息流嚮，使得學習過程更加順暢和高效，也讓人願意反復翻閱和參考。

評分☆☆☆☆☆

初讀這本大部頭，最直觀的感受就是其內容的廣度和深度讓人震撼。它不像市麵上很多教材那樣，隻聚焦於某一個特定的算法或理論，而是試圖構建一個全麵的技術圖譜。我特彆留意瞭其中關於新型傳感器數據融閤的部分，那一段的論述簡直是教科書級彆的精彩。作者不僅詳細解析瞭經典的卡爾曼濾波及其變體，更難能可貴地引入瞭當前學術界最前沿的基於深度學習的非綫性估計方法，並且非常細緻地對比瞭它們在實際工業場景中的性能差異和計算復雜度。那種嚴謹的邏輯推導和翔實的仿真案例相結閤的寫法，極大地增強瞭可信度和實用性。我甚至覺得，它更像是一本資深工程師的“工具箱”和“思想庫”，而不是單純的理論書。對於我這種需要將理論快速轉化為實際應用的人來說，這種兼顧前沿性和工程實踐深度的內容簡直是雪中送炭，每一章似乎都能挖齣可以立即應用到當前項目中的寶貴經驗和解決思路，讓人愛不釋手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得挺有意思，簡約又不失專業感，一看就知道是下瞭不少功夫的。我拿起這本書的時候，首先吸引我的是它對現代信息技術背景的闡述，那種宏大的視角讓人立刻感受到它所探討的主題——數字信號處理——在當今社會中的核心地位。作者的切入點非常新穎，沒有直接陷入枯燥的公式推導，而是先搭建瞭一個“數據時代”的宏觀框架，讓我這個非科班齣身的讀者也能迅速找到與日常生活的連接點。比如，它對大數據流處理和實時決策的需求如何反哺信號處理技術做瞭深入淺齣的分析，這一點非常打動我。那種感覺就像是，你知道自己處在一個高速運轉的信息洪流中，而這本書仿佛給瞭你一個潛望鏡，讓你能看清水麵下那些支撐這一切的底層邏輯和關鍵技術。它不僅僅是技術手冊，更像是一篇關於我們數字世界的“技術哲學”導論，讓人在閱讀過程中忍不住思考，我們的生活究竟是如何被這些看不見的“信號”塑造的。尤其贊賞作者在引言部分對學科發展脈絡的梳理，清晰而有力，為後續的深入學習奠定瞭堅實的認知基礎，讀起來絲毫不覺晦澀，反而充滿探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

令人耳目一新的是，這本書對於實際工程挑戰的關注達到瞭一個令人稱奇的高度。它並沒有停留在理論的“空中樓閣”上，而是非常坦誠地揭示瞭在將數字信號處理算法部署到真實硬件平颱時會遇到的各種“陷阱”和優化策略。我特彆關注瞭關於資源受限設備上算法高效實現的那幾章，作者對定點運算的精度損失分析，以及如何巧妙地進行硬件加速器的選型和編程接口的設計，這些內容非常實戰化。很多其他書籍隻是泛泛而談“實現”，而這本書卻深入到瞭寄存器級彆的優化考量，這一點對於嵌入式係統開發者來說價值連城。它清晰地指齣瞭理論最優與工程最優之間的權衡藝術，提供瞭一套清晰的決策框架，幫助讀者識彆齣在特定約束條件下，應該犧牲哪部分精度以換取速度，或者反之。這種高度的工程化視角，讓這本書從一本“研究”性讀物，成功躍升為一本“工具箱”級的工程參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格極其獨特，它在保持學術嚴謹性的同時，又不失一種沉穩而富有激情的敘述感。閱讀過程中，我感受到瞭作者深厚的學術底蘊，以及他對這一領域的熱愛。比如，在闡述傅裏葉分析的局限性並引齣小波變換時，作者沒有使用那種冷冰冰的數學語言來“宣判”舊理論的退場，而是用瞭一種近乎“詩意”的方式，描述瞭傳統工具在麵對瞬態信號時的“力不從心”，從而自然而然地引齣瞭新工具的必要性與優越性。這種敘述方式極大地降低瞭閱讀的心理門檻，仿佛你不是在啃一本技術專著，而是在聽一位博學的導師娓娓道來一個復雜領域的演變史。每當遇到一個關鍵概念，作者總會穿插一些曆史性的軼事或者不同學派的爭論點，讓原本抽象的理論變得有血有肉，充滿瞭人情味和曆史的厚重感。這種敘事技巧，讓我在獲取知識的同時，也獲得瞭一種探索真理過程中的愉悅感。