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

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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517063094

商品编码：29723472287

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
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
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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。

数据洪流中的智慧之眼：解密数字信号处理的奥秘 我们正身处一个前所未有的数据爆炸时代。从智能手机上的每一次语音交互，到物联网设备采集海量环境信息，再到医疗影像的精密分析，数字信号无处不在，它们是连接现实世界与数字世界的桥梁，蕴藏着巨大的价值与无限可能。然而，这些原始的、充满噪声的数据，本身并不能直接为我们所用。它们需要经过一系列精妙绝伦的“炼金术”——数字信号处理（DSP），才能被转化为有意义的信息，驱动着人工智能、通信、医疗、能源等各个领域的飞速发展。 本书旨在深入探索数字信号处理领域那些至关重要的关键技术，揭示它们如何从纷繁复杂的数据中提炼出智慧的精华。我们并非关注某些特定应用中的具体实现，而是聚焦于那些支撑起整个数字信号处理体系的底层原理、核心算法与前沿方法。我们将带领读者穿越数据处理的迷宫，理解那些驱动现代科技进步的“幕后英雄”。 第一篇：数字信号处理的基石——理论与模型 万丈高楼平地起。在深入研究复杂的数字信号处理技术之前，我们必须牢固掌握其理论基础。本篇将系统回顾和梳理数字信号处理的核心概念，为后续的深入探讨奠定坚实的基础。 离散时间信号与系统： 信号的数字化是DSP的第一步，也是最关键的一步。我们将详细阐述采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem），理解为何需要离散化，以及采样率对信息保真度的重要影响。在此基础上，我们将深入研究离散时间信号的表示方法，如序列、冲激序列等。接着，我们将聚焦于离散时间系统，理解线性时不变（LTI）系统的基本性质，如因果性、稳定性、叠加性与时移不变性。我们还将探讨卷积（Convolution）作为LTI系统响应的核心运算，以及其在系统分析中的作用。 傅里叶变换家族： 信号的频域分析是理解信号特性的另一重要视角。我们将从离散傅里叶变换（DFT）出发，理解它如何将时域信号分解为不同频率的正弦波分量。在此基础上，我们将介绍快速傅里叶变换（FFT）及其各种高效算法，揭示其在实际应用中的巨大计算优势。此外，还将探讨傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）在连续信号分析中的作用，并阐述它们与DFT之间的联系。理解傅里叶变换家族，意味着掌握了分析信号在不同频率上的能量分布以及信息成分的能力。 Z变换与系统函数： Z变换是分析和设计离散时间系统的重要数学工具，它将时域的差分方程转化为频域的代数方程，极大地简化了系统的分析过程。我们将深入研究Z变换的定义、性质以及收敛域的概念。更重要的是，我们将引入系统函数（System Function）或传递函数（Transfer Function），它用多项式比的形式描述了LTI系统的输入-输出关系，是分析系统频率响应、稳定性、设计滤波器等不可或缺的关键。 概率论与随机信号： 现实世界中的信号往往伴随着噪声，使得信号具有随机性。本部分将回顾概率论的基本概念，如概率密度函数、概率分布函数、期望值、方差等。在此基础上，我们将引入随机信号的概念，理解平稳随机过程（Stationary Random Process）的性质，如自相关函数（Autocorrelation Function）和互相关函数（Cross-correlation Function），它们描述了随机信号自身的统计特性和不同信号之间的统计关系。这些工具对于理解和处理含噪信号至关重要。 第二篇：信号的变换与表示——揭示深层结构 除了基本的时域和频域分析，对信号进行更深层次的变换和表示，能够揭示其在时间和频率上的局部特性，以及跨越不同尺度下的结构信息。本篇将聚焦于这些强大的信号表示技术。 短时傅里叶变换（STFT）： 当信号的频率特性随时间发生变化时，传统的傅里叶变换无法提供时间和频率上的联合信息。STFT通过引入一个固定长度的窗函数，将信号分割成一系列短片段，并对每个片段进行傅里叶变换，从而获得信号在时间和频率上的局部信息。我们将探讨窗函数（Window Function）的选择对STFT性能的影响，以及时频分辨率的权衡问题。 小波变换（Wavelet Transform）： 小波变换作为一种更先进的时频分析工具，能够提供“多分辨率”分析能力，即在低频区域提供高频率分辨率（长尺度），在高频区域提供高时间分辨率（短尺度）。我们将详细介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理，理解母小波（Mother Wavelet）的选择及其对变换结果的影响。小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域有着广泛的应用。 希尔伯特变换与解析信号： 希尔伯特变换在信号处理中扮演着重要角色，特别是在分析单边带信号、包络提取以及确定信号的瞬时频率等方面。我们将深入研究希尔伯特变换的定义和性质，以及如何构造解析信号（Analytic Signal），并阐述解析信号在解调、频率估计等应用中的优势。 第三篇：信号的增强与去噪——还原真实信息 在现实世界中，信号常常受到各种噪声的干扰，使得原始信号的质量大打折扣。本篇将聚焦于如何有效地滤除噪声，增强信号，还原其真实特性。 滤波器理论与设计： 滤波器是信号处理中最基本、最重要的工具之一。我们将详细介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，分析它们的特性、设计方法以及优缺点。我们将深入研究各种经典的滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）等滤波器。此外，还将探讨自适应滤波器（Adaptive Filter）的概念，即能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数的滤波器，在噪声抑制和信号跟踪方面具有显著优势。 谱估计与噪声抑制： 传统的基于傅里叶变换的谱估计方法在噪声环境下表现不佳。本篇将介绍多种更鲁棒的谱估计方法，如最大熵谱估计（Maximum Entropy Spectral Estimation）、多重信号分类（MUSIC）算法、线性预测（Linear Prediction）等，它们能够更精确地估计信号的频谱，尤其是在低信噪比条件下。我们将探讨这些方法如何通过模型假设或数据统计特性来提高谱估计的准确性，从而有效地抑制噪声。 统计信号处理中的去噪： 基于概率统计理论的去噪方法在许多场景下表现优异。我们将深入研究维纳滤波（Wiener Filter）的原理，理解它如何基于信号和噪声的统计特性，在最小均方误差的意义下设计最优滤波器。此外，还将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）的概念，它是一种最优线性估计器，能够融合传感器测量值和系统模型信息，对动态系统中的状态进行估计和预测，在目标跟踪、导航等领域有着广泛应用。 第四篇：信号的分析与识别——挖掘信息价值 提取信号中的有用信息，进行模式识别和特征提取，是数字信号处理的另一大核心目标。本篇将探讨如何从信号中挖掘出更深层的信息，实现对信号的理解和分类。 特征提取技术： 信号的特征是指那些能够代表信号本质属性的量化指标。我们将探讨各种常见的信号特征提取技术，包括时域特征（均值、方差、能量、过零率等）、频域特征（谱质心、谱带宽、谱熵等）以及时频域特征（小波系数、梅尔频率倒谱系数MFCC等）。这些特征在语音识别、图像识别、生物信号分析等领域是至关重要的输入。 模式识别与分类： 识别信号的模式并将其归类是DSP的重要应用。我们将介绍几种经典的模式识别算法，如K近邻（K-NN）、支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等。我们将阐述这些算法如何利用提取的信号特征，对未知信号进行分类和识别。 信号的分解与重构： 有时，一个复杂的信号可以被分解成若干个简单的组成部分，或者从一组基本信号中重构出来。本篇将介绍信号分解与重构的技术，例如独立成分分析（ICA），它能够将混合信号分解成统计上独立的源信号，在盲源分离、脑电信号分析等方面有着重要应用。 第五篇：前沿探索与未来展望——驱动创新 数字信号处理领域始终在不断发展，新的理论和技术层出不穷，以应对日益增长的数据量和更加复杂的应用需求。本篇将对一些前沿技术进行介绍，并展望未来的发展方向。 深度学习在信号处理中的应用： 深度学习以其强大的特征学习能力，正在深刻地改变着信号处理的格局。我们将探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等模型在信号去噪、特征提取、信号分类等任务中的最新进展。 机器学习驱动的信号分析： 除了深度学习，其他机器学习技术也在信号处理中发挥着越来越重要的作用。我们将介绍如何利用无监督学习、半监督学习等方法进行信号的聚类、异常检测等。 高性能计算与硬件加速： 随着信号处理算法的日益复杂，对计算性能的要求也越来越高。我们将简要探讨如何利用GPU、FPGA等硬件加速技术来提高DSP算法的运算效率。 跨领域融合与新兴应用： 数字信号处理技术正与其他前沿领域深度融合，催生出新的应用场景，如生物信号处理的智能化、环境监测的精准化、通信系统的超高速化等。我们将对这些激动人心的发展趋势进行探讨。 本书并非是某个具体应用场景的“how-to”指南，而是致力于为读者构建一个坚实的数字信号处理知识体系。我们强调的是理解“为什么”和“怎么做”，而非仅仅是“做什么”。通过对这些关键技术的深入剖析，读者将能够更深刻地理解数据时代下信息是如何被处理、分析和利用的，从而在这个充满挑战与机遇的时代，拥有驾驭数据的智慧之眼。无论您是希望深入理解数据驱动型技术的工程师，还是对信息科学充满好奇的研究者，本书都将为您提供一扇通往数字信号处理核心世界的窗户。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力，我认为很大程度上在于它对“时代性”的把握。它不仅仅停留在对传统数字信号处理理论的复述上，而是明显地将笔触伸向了当前技术发展的前沿地带。我特别关注了其中关于自适应滤波算法的部分，它结合了实时系统对环境变化的快速响应需求，探讨了LMS、RLS等算法在噪声消除和回声抑制中的实际部署挑战。这表明作者对当前行业痛点有深刻的理解。此外，书中对某些新兴领域，例如物联网（IoT）传感器数据的小规模、低功耗信号处理需求，也进行了前瞻性的讨论，这对于希望将所学知识应用于未来创新领域的工程师来说，提供了宝贵的参考方向。这本书的价值，正是在于它有效地连接了坚实的理论基础与瞬息万变的工程实践需求，像一座桥梁，将我们带入更具挑战性的未来应用场景。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我首先翻阅了目录，发现内容组织得非常有条理，从基础概念的铺陈到高级应用的探讨，层层递进，体现了作者深厚的学术功底和清晰的知识体系构建能力。特别是对于那些基础理论的阐述，作者似乎花了大量的篇幅去打磨，力求精准和透彻。我注意到其中关于采样定理的讨论，似乎超越了教科书的范畴，加入了更多工程实践中的考量，比如量化误差的影响和实际系统中的时钟同步问题。这对于工程背景的读者来说，无疑是非常实用的补充。此外，章节之间过渡自然流畅，每引入一个新概念，都能看到它与前一章节知识点的巧妙连接，这极大地帮助读者构建起一个完整的知识网络，避免了知识点的孤立感。这种结构上的精心设计，让阅读过程不再是枯燥的知识点记忆，而更像是一次有引导的探索之旅，让人忍不住想一口气读下去，探究接下来会揭示哪些更深层次的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简约的几何图形，给人一种既专业又富有未来感的印象。我最初被它吸引，是想了解在当今这个信息爆炸的时代，我们是如何驾驭那些无处不在的数字信号的。我期待它能深入浅出地剖析信号处理的基础理论，特别是那些在现代通信、图像识别乃至人工智能领域扮演核心角色的算法。比如，傅里叶变换在处理时域和频域数据转换时的精妙之处，以及如何有效地在嘈杂的环境中提取出有用的信息。我希望看到的是，作者能够用生动的案例来阐释复杂的数学原理，而不是仅仅堆砌公式。毕竟，对于一个试图跨越理论与实践鸿沟的读者来说，清晰的逻辑链条和实际应用的结合才是最宝贵的。如果这本书能提供一些关于最新算法，例如深度学习在信号增强方面的应用的前沿视角，那将是锦上添花。总体而言，第一印象是，这是一本野心勃勃、试图全面覆盖这一领域关键技术的专业读物。

评分☆☆☆☆☆

从一个更宏观的角度来看待这本书，它成功地营造了一种严谨的学术氛围，但又不失人文关怀。在章节末尾的“思考题”或“延伸阅读”部分，作者往往会留下一些开放性的问题，引导读者进行更深层次的探究和自我检验，这种互动式的学习引导方式非常有效。同时，全书的行文风格保持了一种高度的专业性，用词准确无误，体现了作者对精确表达的极致追求。对于希望系统性掌握这一领域知识的读者而言，这本书无疑是一份厚重而可靠的指南。它并非那种追求速度的快餐式读物，而是需要沉下心来，反复咀嚼才能真正领悟其精髓的宝藏。它的深度和广度，预示着它将成为该领域许多学习者和研究人员案头常备的参考工具书，其长期价值不言而喻。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，阅读这本书的过程中，我最大的感受是作者在描述那些晦涩难懂的数学模型时，所展现出的那种“化繁为简”的匠心。我特别欣赏其中对某些经典滤波器设计方法的讨论，它不仅仅是给出了设计公式，更重要的是，深入剖析了不同设计思路背后的物理意义和工程权衡。比如，在介绍IIR和FIR滤波器时，作者并没有简单地将它们对立起来，而是结合具体的应用场景，分析了各自在计算复杂度、相位线性度等方面的优劣，这种辩证的视角让人耳目一新。这种注重“为什么”而非仅仅“是什么”的叙述方式，极大地提高了读者的批判性思维能力。阅读体验上，排版简洁清晰，图表质量很高，即便是复杂的波形图和频谱图也标注得一目了然，这在阅读技术类书籍时是至关重要的，因为它直接影响了阅读效率和对细节的捕捉能力。