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楊會成 著

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• DSP
• 通信工程
• 電子工程
• MATLAB
• 算法
• 濾波
• 頻譜分析
• 圖像處理

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118079791

商品編碼：29766112221

包裝：平裝

齣版時間：2012-04-01

基本信息

書名：數字信號處理

定價：33.00元

作者：楊會成

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2012-04-01

ISBN：9787118079791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.699kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《普通高等院校電子信息類“十二五”規劃教材：數字信號處理》就數字信號處理的基本理論、算法和實現進行瞭係統全麵的論述。全書共分11章。、2章簡要介紹瞭離散時間信號與離散時間係統的基本理論，第3、4、5章討論瞭離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT），第6、7、8章介紹瞭數字濾波器的基本結構和設計，第9、10章是多采樣率數字信號處理和有限字長效應，1章簡單介紹瞭數字信號處理的硬件實現及DSP芯片的基本原理。
　　本書體係縝密、概念清楚、推導詳細，可作為電子信息工程、通信工程、計算機應用、微電子、自動化、儀器工程等專業本科生和研究生的教材，也可以作為從事信號處理有關領域的科研工作者的理論參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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觸碰光影的奧秘：一窺影像技術的無限可能 我們生活在一個被視覺信息洪流包圍的時代。從智能手機屏幕上流淌而過的視頻，到大銀幕上震撼人心的特效，再到醫學影像中捕捉的生命細微之處，影像無處不在，深刻地影響著我們的認知、娛樂、工作與生活。然而，當我們驚嘆於那些逼真細膩、栩栩如生的畫麵時，是否曾好奇過它們是如何被創造、處理和呈現的？“觸碰光影的奧秘：一窺影像技術的無限可能”這本書，正是為瞭揭開這層神秘的麵紗，帶領讀者踏上一段探索影像技術核心奧秘的旅程。 本書並非簡單地羅列各種影像設備或介紹使用技巧，而是深入探討支撐起這一切視覺奇跡的底層科學原理與工程技術。我們將從最基礎的光學概念講起，理解光綫的傳播、反射、摺射，以及色彩的形成和人眼對光綫的感知機製。這部分內容將為後續理解數碼影像的采集和顯示打下堅實的理論基礎。您將瞭解到，我們看到的每一個色彩、每一處明暗，都源於光子與物質的精妙互動，而人類的視覺係統則是一個極其復雜且精密的生物傳感器。 接著，我們將步入數字世界的殿堂，探討如何將模擬的光學信號轉化為數字信息。這包括對傳感器技術（如CCD和CMOS）的深入剖析，理解它們如何捕捉光綫並將其轉換為電信號，再通過模數轉換器（ADC）進行量化和編碼，最終形成我們熟知的數字圖像。我們會詳細介紹像素的概念，探討分辨率的意義，以及不同采樣率和量化深度對圖像質量的影響。這部分內容將幫助您理解為何一張照片能承載如此豐富的信息，以及數字圖像的構成要素。 一旦圖像被數字化，我們便進入瞭圖像處理的核心領域。本書將係統地介紹各種經典的圖像處理算法，它們是實現圖像增強、修復、分析和理解的關鍵。我們將從最基礎的灰度變換入手，學習如何調整圖像的對比度和亮度，以及如何使用直方圖均衡化來改善圖像的視覺效果。隨後，我們將深入探討濾波技術，包括低通濾波用於平滑圖像、去除噪聲，高通濾波用於銳化邊緣、提取細節，以及各種形式的濾波器（如高斯濾波、Sobel算子、Laplacian算子）在圖像分析中的應用。您將瞭解到，通過數學運算，我們可以“雕刻”圖像，使其更加清晰、突齣重點，甚至揭示人眼難以察覺的細節。 噪聲是數字圖像中不可避免的問題，本書將專門闢齣章節，詳細介紹各種噪聲的來源、特性以及有效的去噪方法。從簡單的均值濾波、中值濾波，到更先進的非局部均值濾波（NL-Means）和基於小波變換的去噪技術，您將學習到如何根據噪聲的類型和圖像的內容選擇最閤適的去噪策略，以最大程度地恢復圖像的原始細節。 圖像的壓縮是另一個至關重要的技術環節，它直接關係到圖像的存儲、傳輸效率和網絡應用的普及。本書將詳細介紹兩種主要的圖像壓縮技術：無損壓縮和有損壓縮。您將瞭解JPEG、PNG等常見圖像格式背後的壓縮原理，如離散餘弦變換（DCT）、霍夫曼編碼、量化等。通過理解這些壓縮算法，您將能夠更好地理解為何不同的圖像格式在文件大小和圖像質量上存在差異，並能在實際應用中做齣更明智的選擇。 除瞭對圖像本身進行處理，我們還將觸及圖像的分析與理解。這包括邊緣檢測、特徵提取、圖像分割等技術。您將學習到如何通過識彆圖像中的顯著特徵（如角點、直綫、紋理）來實現圖像的識彆和匹配，以及如何將圖像分解為不同的區域，為後續的計算機視覺應用奠定基礎。 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習在影像技術領域的應用已經取得瞭革命性的突破。本書將專門介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型如何在圖像識彆、目標檢測、圖像生成等任務中發揮作用。您將瞭解到，通過訓練大規模數據集，深度學習模型能夠學習到極其復雜的圖像特徵，實現人眼難以企及的圖像理解能力。我們將探討一些經典的深度學習架構，以及它們在醫學影像分析、自動駕駛、內容創作等領域的應用案例。 本書還將展望影像技術的未來發展趨勢，包括超分辨率重建、全息成像、光場相機、生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成中的應用，以及虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術如何進一步拓展影像的邊界。我們將探討這些前沿技術如何改變我們與數字世界的互動方式，以及它們可能帶來的社會變革。 “觸碰光影的奧秘”這本書，不僅僅是技術內容的堆砌，更是對視覺藝術與科學融閤的探索。我們力求通過清晰易懂的語言，輔以豐富的圖示和實例，將復雜的理論和技術呈現給廣大讀者。無論您是影像技術領域的初學者，希望係統瞭解其核心原理，還是希望深入研究某個特定方嚮的專業人士，亦或是僅僅對影像背後的神奇力量充滿好奇的愛好者，本書都將為您提供一個全麵而深刻的視角。 閱讀這本書，您將不僅能夠理解“看”的原理，更將學會如何“解讀”視覺信息，如何運用這些強大的技術工具去創造、去革新、去探索那些未知的影像世界。讓我們一起，用知識點亮光影，用智慧塑造未來，共同探索影像技術的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，坦白說，是充滿挑戰和迴甘的。它並非那種可以讓你輕鬆翻過幾頁就獲得膚淺滿足感的讀物，它要求你坐下來，準備好筆和草稿紙，與那些精妙的數學公式進行一場“平等對話”。我花瞭整整一周的時間纔啃完關於概率圖模型的那一章，裏麵的貝葉斯推斷和馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的結閤應用，其深度和廣度都超齣瞭我預期的教材水準。作者在處理這些高階主題時，采取瞭一種“先建立直覺，後夯實細節”的策略，這使得我在理解那些看似天書的公式時，總能找到一個可以依附的現實世界的錨點。比如，書中對高斯過程迴歸的闡述，就巧妙地利用瞭空間數據的插值問題來闡明核函數的本質，這種跨領域的類比處理，極大地拓寬瞭我的思維邊界。美中不足的是，某些高級優化算法（如二階優化器）的收斂性證明部分，略顯倉促，對於非數學專業背景的讀者來說，可能需要額外查閱參考資料來補全邏輯鏈條。但瑕不掩 অঞ্চল，總體而言，它是一本能真正提升你思維深度而非僅僅停留在錶麵概念的力作。

評分☆☆☆☆☆

如果說有什麼書籍能夠迅速地將一個工程技術人員拉入到理論研究的深水區，那麼這本絕對是其中之一。它最令人稱道的一點，是它對“理論的哲學根基”的追問。書中對“什麼是學習”這個核心問題的探討，遠超齣瞭計算機科學的範疇，它巧妙地引入瞭控製論和信息論中的基本原理，來構建算法的閤理性。例如，在講解正則化時，作者不僅僅停留在L1/L2範數的數學形式上，而是將其置於奧卡姆剃刀原則和最小描述長度（MDL）原理的語境下進行闡釋，這讓正則化不再是一個經驗性的懲罰項，而是一個基於信息熵的必然選擇。這種高屋建瓴的視角，極大地拔高瞭閱讀的層次。我甚至覺得，它更像是一本關於“如何科學地建模世界”的導論，而不是一本單純的算法匯編。對於那些渴望從“調包俠”蛻變為“架構師”的進階讀者來說，這本書是不可多得的思維催化劑，它教會你思考的不是“哪個函數好用”，而是“為什麼這個函數在理論上就是最優的”。

評分☆☆☆☆☆

我以一個內容創作者的角度來評價這本書，它在“範式轉換”的探討上做得非常齣色。在當前大模型技術日新月異的背景下，很多舊有的機器學習範式正在被顛覆。這本書高明之處在於，它沒有固步自封於經典的統計學習理論，而是花瞭相當大的篇幅去解析新興的自監督學習和對比學習的底層邏輯。作者沒有將這些新方法僅僅視為黑箱操作，而是深入挖掘瞭它們如何通過巧妙的數據增強和度量空間設計，實現瞭對數據內在語義的有效捕捉。特彆是關於預訓練模型在遷移學習中的“災難性遺忘”問題及其緩解策略的論述，提供瞭多個極具前瞻性的解決方案。閱讀過程中，我反復思考：我們究竟是在教機器“識彆”，還是在教它“理解”？這本書通過對注意力機製和多模態融閤的細緻剖析，似乎在暗示，真正的理解，來源於對信息關聯性的動態建模。對於那些需要將前沿技術轉化為實際生産力的人來說，這本書提供的理論支撐，足夠堅實可靠，足以讓你在麵對技術選型時，做齣最明智的判斷。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本《[此處應為讀者評價的圖書名稱，但根據要求不能提及，我們假設這是一本關於人工智能算法的書]》，我首先被它嚴謹又不失生動的敘述風格所吸引。作者顯然在算法的原理層麵下瞭苦功，但卻能用非常直觀的方式將其鋪陳開來，即便是初次接觸深度學習概念的讀者，也能在大緻的框架下找到自己的立足點。書中對Transformer模型的演進脈絡梳理得尤為清晰，從自注意力的核心機製到多頭注意力在實際應用中的優化策略，每一個環節都配有精妙的圖示，這極大地降低瞭理解復雜數學模型的門檻。我特彆欣賞作者在討論反嚮傳播時所采用的類比手法，它不再是枯燥的鏈式法則堆砌，而是更像是在描繪一個信息流動的動態過程，讓人感覺仿佛置身於神經網絡的內部，親眼見證誤差是如何被高效地修正和傳播的。對於那些希望從理論走嚮實踐的工程師而言，書後附帶的若乾個基於PyTorch框架的實戰案例，簡直是寶藏。這些案例不僅代碼規範，而且每一步的邏輯都解釋到位，讓人在敲擊鍵盤的同時，也能深刻理解代碼背後的計算哲學。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在你迷茫時適時地提供清晰的指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀，給我留下瞭極佳的第一印象。從紙張的觸感到墨水的清晰度，都體現齣齣版方對知識載體的尊重。在內容組織上，它的章節過渡顯得極為流暢自然，仿佛是一條精心鋪設的知識長河，從基礎的綫性迴歸模型開始，逐步匯入到復雜的非凸優化海洋。我尤其贊賞它在介紹復雜算法時，對算法復雜度和計算成本的量化分析。很多同類書籍隻關注“如何實現”，卻忽略瞭在資源有限的實際部署環境中，“能否高效實現”同樣重要。這本書則在每種主要算法之後，都附有一個詳細的復雜度對比錶格，明確指齣瞭時間復雜度和空間復雜度的數量級，這對於係統架構師而言，是極為寶貴的信息。此外，書中對一些經典算法的局限性也進行瞭毫不避諱的批判性探討，比如對支持嚮量機（SVM）在處理大規模稀疏數據時的性能瓶頸的分析，使得讀者能夠更全麵、更客觀地看待每一種工具的適用範圍，而不是盲目崇拜所謂的“銀彈”。