基本信息
書名:離散信號處理與應用
定價:37.00元
售價:25.9元,便宜11.1元,摺扣70
作者:曹繼國、孟慶國、楊旭著
齣版社:機械工業齣版社
齣版日期:2013-09-01
ISBN:9787111428770
字數:
頁碼:
版次:1
裝幀:平裝
開本:大16開
商品重量:0.4kg
編輯推薦
內容提要
本書根據實際工程應用並結閤具體實例,詳細介紹瞭數字信號處理的基本理論和相關技術。全書共分九章,分彆是離散時間信號和離散時間係統、離散時間信號的頻域分析(包括離散時間傅裏葉變換(DTFT)、離散傅裏葉變換(DFT))、快速傅裏葉變換(FFT)、數字濾波器結構、無限衝激響應濾波器的設計、有限衝激響應濾波器的設計、上機實驗、數字信號處理的實踐應用和課程設計。
為瞭使讀者掌握數字信號處理兩大係統(頻譜分析係統和濾波器係統)的設計和仿真技術,給齣瞭用MATLAB語言編程的上機實驗指導和課程設計指導;為瞭加強學生動手能力的培養,在實踐應用部分給齣瞭兩個實際應用係統,並要求用硬件實現。
本書可作為高等院校通信與電子信息類專業本科生教材,也可作為從事數字信號處理的科技人員的參考書。
目錄
作者介紹
文摘
序言
這本書的風格非常學術化和嚴謹,更像是一本麵嚮科研人員的參考手冊,而不是麵嚮初學者的入門讀物。我在閱讀[機器學習]中關於概率圖模型的章節時,深切感受到瞭這一點。作者在介紹貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場時,采用瞭非常嚴謹的概率公理化描述,大量使用瞭集閤論和規範的數學符號。對於習慣瞭僞代碼和直觀解釋的學習者來說,初期可能會感到一定的閱讀壓力。然而,一旦跨越瞭最初的門檻,你會發現這種嚴謹性帶來的好處是巨大的——它避免瞭許多因語言描述模糊而産生的歧義。例如,書中對變分推斷(Variational Inference)的推導過程,展示瞭其與最大似然估計在數學上的內在聯係,這種深度挖掘使得我對近似推理有瞭更本質的理解。這本書無疑是為那些追求理論深度和數學完備性的學習者準備的,它強調的是為什麼,而非僅僅如何做。
評分坦白說,我購買這本書主要是衝著其在[通信係統]中的應用實例去的。我手裏已經有很多偏嚮理論的經典教材,但真正能將理論落地到調製解調和信道編碼實踐中的實戰指南卻比較少見。這本書在這方麵錶現亮眼,它用大量的篇幅講解瞭OFDM(正交頻分復用)技術,從循環捲積到保護間隔的設計,每一步的數學推導都毫不含糊,並且清晰地指齣瞭在實際的無綫信道中,如何應對碼間串擾和頻率偏移等問題。書中甚至還引入瞭一些MATLAB/Simulink的仿真腳本片段,雖然篇幅不大,但足以引導讀者進行初步的實驗驗證。這種“理論指導實踐,實踐反哺理論”的編排思路,對我這種需要快速將新技術應用於工程項目的研發人員來說,簡直是雪中送炭。相比其他偏重於信息論基礎的書籍,這本書的側重點明顯更偏嚮於工程實現和係統優化,實用性極強。
評分我對這本教材的評價會比較側重於其在控製理論基礎上的構建。我過去在學習現代控製時,總覺得綫性係統的狀態空間錶示與傳統的傳遞函數描述之間缺乏一座穩固的橋梁。這本書恰恰成功地架起瞭這座橋梁。它沒有將狀態估計和反饋設計割裂開來,而是圍繞能觀測性和能控製性這兩個核心概念,係統地闡述瞭如何從輸入輸齣關係推導齣係統的內在狀態結構。書中關於卡爾曼濾波的講解尤為精妙,它不僅僅給齣瞭遞推公式,還詳細解釋瞭協方差矩陣在更新過程中的物理意義,即濾波器是如何在“先驗估計”和“測量殘差”之間找到最佳平衡點的。對於想深入理解最優控製和魯棒控製的讀者而言,這本書提供的紮實的綫性代數和微分方程基礎是不可或缺的。它的深度足以滿足研究生階段的學習需求,同時其清晰的邏輯鏈條也保證瞭本科高年級學生能夠有效掌握核心概念。
評分當我拿到這本書的時候,最讓我驚喜的是它對[數字圖像處理]中涉及的頻域分析的細緻闡述。我一直覺得很多教材在講解傅裏葉變換在圖像濾波中的應用時,往往隻停留在理論層麵,缺乏直觀的演示。然而,這本書在這方麵做得非常齣色,它不僅清晰地推導瞭二維離散傅裏葉變換的性質,還配有大量插圖,展示瞭不同濾波器(如理想低通、巴特沃斯濾波器)在頻域和空域對圖像去噪和增強效果的對比。這種圖文並茂的講解方式,極大地降低瞭理解難度。此外,書中對小波變換在圖像壓縮和特徵提取方麵的介紹也相當到位,它沒有迴避其數學復雜性,但通過巧妙的分解和重構過程的描述,使得即便是初次接觸小波分析的讀者也能把握其核心思想。對於我們從事醫學影像分析的工程師來說,這種理論與應用緊密結閤的教材是極其寶貴的。整本書的排版也十分精良,公式對齊清晰,注釋到位,閱讀體驗非常流暢。
評分這本書的封麵設計簡潔明瞭,采用瞭深藍色調,給人一種專業而沉穩的感覺。我當初選擇這本書,主要是因為我對[隨機過程]這個領域非常感興趣,想找一本係統介紹其理論基礎和實際應用的著作。初翻這本書,我注意到它在概率論和數理統計的基礎鋪墊上做得非常紮實,這一點對於理解後續復雜的隨機信號模型至關重要。作者沒有急於展示高深的公式,而是用大量的實例和清晰的推導,將抽象的概念具象化。特彆是關於馬爾可夫鏈的章節,講解得深入淺齣,對於我們科研中處理時間序列數據非常有啓發性。這本書的結構安排也很有條理,從基礎的隨機變量到高階的隨機場,層層遞進,邏輯性很強。它更像是一本工具書,當你遇到具體問題時,可以隨時翻閱,找到相應的理論支持和求解思路。我尤其欣賞作者在引入一些前沿概念時,總能結閤曆史背景和發展脈絡進行闡述,讓讀者不僅知其然,更能知其所以然。這本書對於提升我在[金融時間序列分析]方麵的理論素養幫助巨大。
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