盲信號處理技術及工程應用 [Blind Signal Processing Technology and Engineering Application] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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栗科峰 著

圖書標籤:

• 盲信號處理
• 信號處理
• 自適應濾波
• 通信工程
• 雷達信號處理
• 聲學信號處理
• 機器學習
• 工程應用
• 數字信號處理
• 信息處理

齣版社： 黃河水利齣版社

ISBN：9787550918870

版次：1

商品編碼：12291782

包裝：平裝

外文名稱：Blind Signal Processing Technology and Engineering Application

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：161

字數：24300

內容簡介

　　《盲信號處理技術及工程應用》主要介紹瞭盲信號處理領域的研究現狀以及盲源分離主流方法，並結閤科研成果給齣盲信號處理技術在多個領域的工程應用，主要包括盲信號處理理論基礎、主流盲源分離算法介紹、混閤語音信號提取應用、圖像恢復與增強應用、生物醫學信號應用、通信信號分析應用等。
　　《盲信號處理技術及工程應用》適用於電子、通信、電氣工程本科高年級學生和信號處理方嚮研究生專業課教材或教學參考書。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 盲信號處理的研究現狀

第2章 盲信號處理基礎理論
2．1 盲源分離問題的由來
2．2 盲源分離的數學模型
2．3 盲源分離的相關數學知識
2．4 盲源分離的不確定性
2．5 信號的預處理
2．6 盲源分離算法的分類及介紹
2．7 盲源分離的求解過程與評價準則

第3章 語音信號的盲源分離及應用
3．1 引言
3．2 語音學基礎
3．3 語音信號的分析與處理
3．4 語音信號的盲源分離方法

第4章 圖像信號的盲源分離及應用
4．1 引言
4．2 常規的圖像去噪方法
4．3 基於盲源分離的圖像去噪方法
4．4 基於獨立分量分析的圖像盲源分離

第5章 生物醫學信號的盲源分離及應用
5．1 引言
5．2 盲源分離應用於胎兒心電信號提取
5．3 盲源分離應用於人體腦電信號提取
5．4 盲源分離應用於人體肌電信號分解

第6章 通信信號的盲源分離及應用
6．1 引言
6．2 MIMO-0FDM係統介紹
6．3 MIMO-0FDM係統的盲信道估計方法
6．4 MIM0-OFDM係統的盲信道估計仿真實驗

參考文獻

前言/序言

　　盲信號處理（Blind Signal Process，BSP）技術，是20世紀90年代末期提齣的一種新的信號處理方法。現在，盲源分離（Blind Source Separation，BSS）已經成為信號處理領域重要的前沿研究課題之一，是信號處理領域的一個重要分支學科，也是國際公認信息領域的難點技術之一，在語音信號處理、圖像信號處理、生物醫學信號處理、無綫通信信號處理等領域有著廣泛的應用潛力。
　　盲源分離的目標是在缺乏源信號和混閤係統先驗知識的前提下，從混閤觀測信號中恢復或估計齣原始信號。這樣一個看似不可能解決的難題，在一定的假設條件下取得瞭巨大的成功，很多新穎而有效的解決方案層齣不窮，為盲信號處理技術的廣泛應用奠定瞭理論基礎。
　　本書共6章，主要圍繞盲信號處理技術的基礎理論和盲源分離方法在多個專業領域的最新應用展開討論，具體各章內容如下：第1章簡要介紹瞭盲信號處理的研究現狀及在各個領域的應用前景；第2章主要介紹瞭盲信號處理的基礎理論，圍繞盲源分離的數學模型和主流盲源分離算法的實現步驟，重點介紹瞭基於負熵極大化的FastICA算法、基於非高斯性極大化的盲源分離算法、基於信息極大化的Informax算法和基於特徵矩陣聯閤近似對角化的JADE算法；第3章主要介紹瞭語音信號的分析處理方法，並對語音信號的盲源分離進行瞭實驗驗證；第4章首先介紹瞭常規的圖像去噪方法，並重點闡述瞭基於盲源分離的圖像去噪方法，然後對獨立分量分析在圖像盲分離中的應用進行瞭介紹；第5章針對盲源分離在生物醫學信號處理中的應用進行瞭介紹，包括三個應用方嚮：胎兒心電信號提取、人體腦電信號提取和人體肌電信號分解；第6章針對盲信號處理在信息時代無綫通信中的最新應用展開討論，重點介紹瞭MIMO-OFDM係統的盲信道估計方法，並進行瞭仿真實驗。
　　此外，在本書的撰寫過程中參考瞭大量的文獻，在此對相關作者錶示衷心的感謝！限於作者水平，書中難免存在疏漏之處，懇請讀者在閱讀本書過程中批評指正。

信號分析與解譯：探索信息海洋的奧秘 在這信息爆炸的時代，我們每日都淹沒在海量的數據流中。從無綫通信的信號波形，到醫學影像中的細微變化，再到金融市場中瞬息萬變的交易數據，無一不蘊含著豐富的信息。然而，這些信息並非總是以清晰、易懂的麵貌呈現。很多時候，我們麵對的是雜亂無章、充滿噪聲、甚至被有意隱藏的“盲信號”。如何從這些信號中提取齣有價值的信息，揭示其內在的規律，這便是“信號分析與解譯”這一學科的核心所在。 本書旨在為讀者係統地介紹信號分析與解譯的基本原理、常用方法以及在工程實踐中的廣泛應用。我們並非僅僅關注信號本身的形態，更緻力於理解信號背後所承載的意義，以及如何通過科學的分析手段，將其轉化為可操作的知識和有用的解決方案。 第一章：信號的本質與基礎理論 在深入探討復雜的分析技術之前，理解信號的本質至關重要。本章將從信號的定義齣發，闡述不同類型的信號（模擬信號、數字信號、周期信號、非周期信號等）及其特性。我們將迴顧傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等經典數學工具，它們是理解信號頻譜特性、頻率成分分析的基石。通過深入剖析這些變換的數學原理和幾何意義，讀者將能夠理解信號如何在不同域（時域、頻域、復頻域）中進行錶示和分析。此外，本章還將介紹信號的基本運算，如加、減、乘、捲積等，以及它們在信號處理中的作用。我們將重點強調信號的采樣定理，解釋為何需要對連續信號進行離散化處理，以及采樣率對信號信息完整性的影響。對於噪聲的引入和影響，也將進行初步的探討，為後續章節中噪聲處理方法的引入打下基礎。 第二章：經典信號分析方法 本章將聚焦於那些被廣泛應用且經過時間檢驗的經典信號分析方法。我們將詳細講解譜分析技術，包括周期圖法、Welch法、Bartlett法等，它們能夠幫助我們識彆信號的主要頻率成分，並量化其能量分布。功率譜密度（PSD）的概念及其計算方法將是本章的重點，它能夠揭示信號在不同頻率上的功率分布情況，對於識彆周期性成分、分析噪聲特性至關重要。此外，我們將介紹自相關函數和互相關函數，它們是分析信號內在周期性和信號之間相關性的有力工具。通過對這些函數的深入理解，讀者將能夠分析信號的穩定性、檢測信號的延遲、以及判斷兩個信號的相似度。例如，在通信係統中，自相關函數可以用來識彆接收到的信號是否與發送信號匹配；在雷達係統中，互相關函數可以用來測量目標迴波信號與發射信號之間的延遲，從而確定目標的距離。 第三章：現代信號分析技術 隨著信號復雜度的不斷增加和計算能力的飛速提升，現代信號分析技術應運而生。本章將介紹一些更先進、更靈活的分析工具。我們將深入探討小波變換，它能夠同時提供信號的時間和頻率信息，尤其擅長分析非平穩信號和信號的局部特徵。通過不同尺度的小波基函數，我們可以逐層分解信號，捕捉其在不同頻率範圍內的瞬時變化。本書將詳細介紹連續小波變換和離散小波變換，並舉例說明其在圖像去噪、信號壓縮、瞬態事件檢測等方麵的應用。此外，本章還將介紹希爾伯特-黃變換（HHT），它是一種自適應的時頻分析方法，特彆適用於分析具有復雜非綫性特性的信號，如生物醫學信號和地球物理信號。HHT的核心是經驗模態分解（EMD），它能夠將復雜的信號分解成一係列固有振蕩模態函數（IMFs），然後對每個IMFs進行希爾伯特變換，得到瞬時頻率和瞬時幅值。 第四章：噪聲與乾擾的抑製 真實世界的信號往往受到各種噪聲和乾擾的影響，這些不利因素會嚴重降低信號的質量，影響分析結果的準確性。本章將係統地介紹噪聲的類型、特性以及常見的抑製方法。我們將從統計學的角度分析各種噪聲模型，如高斯白噪聲、泊鬆噪聲等。在此基礎上，我們將詳細闡述濾波器設計的基本原理，包括低通、高通、帶通、帶阻濾波器等。讀者將學習如何根據信號的頻率特性和噪聲的頻譜特性，設計閤適的數字濾波器和模擬濾波器。此外，本章還將介紹一些高級的噪聲抑製技術，如維納濾波、卡爾曼濾波等。維納濾波基於最小均方誤差準則，能夠根據信號和噪聲的統計特性，最優地估計齣原始信號。卡爾曼濾波則是一種遞推算法，特彆適用於狀態空間模型中的信號估計和濾波，在導航、控製、目標跟蹤等領域有著廣泛的應用。 第五章：參數估計與模型辨識 從觀測到的信號中提取齣其內在的生成模型或關鍵參數，是信號分析的重要目標。本章將介紹各種參數估計和模型辨識的技術。我們將從最大似然估計（MLE）、最小二乘估計（LSE）等經典統計方法入手，講解如何根據觀測數據來估計信號的未知參數。讀者將學習參數估計的漸近性質，如一緻性、漸無偏性和有效性。此外，本章還將介紹一些模型辨識的方法，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，這些模型常用於描述平穩隨機過程。我們將講解模型階數的確定、模型參數的估計以及模型的檢驗方法。例如，在語音信號處理中，AR模型可以用來描述聲道的特性，從而實現語音閤成和語音識彆；在經濟數據分析中，ARMA模型可以用來預測股票價格的走勢。 第六章：工程應用：通信係統中的信號處理 通信係統是信號分析與解譯技術最活躍的應用領域之一。本章將深入探討信號處理在現代通信係統中的關鍵作用。我們將分析無綫通信中的信號傳播特性，包括衰落、多徑效應、多普勒頻移等，並介紹相應的信號處理技術，如均衡技術、分集技術、MIMO技術等，以剋服這些不利影響，提高通信質量。數字信號的調製解調技術，如ASK、FSK、PSK、QAM等，將是本章的重點。讀者將學習不同調製方式的原理、優缺點以及在實際通信係統中的應用。此外，本章還將介紹信道編碼與解碼技術，如海明碼、捲積碼、LDPC碼、Turbo碼等，它們能夠有效地提高信道的抗乾擾能力，降低誤碼率。 第七章：工程應用：雷達與聲納係統中的信號處理 雷達和聲納係統是另一類高度依賴信號處理技術的應用。本章將詳細介紹雷達係統中的信號産生、接收與處理過程。我們將講解脈衝壓縮技術，它能夠提高雷達的距離分辨率和信噪比。脈衝多普勒雷達的原理及其在目標速度測量中的應用也將是重點。此外，本章還將探討聲納係統中的信號處理，包括聲信號的傳播特性、迴聲的分析、以及目標識彆技術。水下通信、海洋探測等領域的信號處理挑戰也將被提及，並介紹相應的解決方案。 第八章：工程應用：生物醫學信號分析 生物醫學信號，如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等，蘊含著重要的生理信息，其分析對於疾病診斷和健康監測至關重要。本章將介紹生物醫學信號的特點，以及針對這些信號的專用分析技術。我們將講解心電圖的QRS波群檢測、心率變異性分析，腦電圖的腦波分類、事件相關電位分析，以及肌電圖的肌縴維電活動分析等。此外，本章還將介紹醫學影像信號的預處理和特徵提取技術，為醫學診斷提供有力支持。 第九章：工程應用：金融信號分析與預測 金融市場産生的海量數據，包括股票價格、交易量、經濟指標等，都是典型的信號。本章將探討如何運用信號分析與解譯的技術來分析金融信號，洞察市場趨勢，並進行預測。我們將介紹時間序列分析模型，如ARIMA模型、GARCH模型等，在金融數據分析中的應用。此外，本章還將介紹基於機器學習和深度學習的金融信號分析方法，例如利用循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）進行股票價格預測。風險管理、量化交易等金融工程領域的信號處理問題也將被探討。 第十章：前沿發展與未來展望 最後，本章將對信號分析與解譯領域的最新研究動態和未來發展趨勢進行展望。我們將探討人工智能（AI）和機器學習在信號處理中的深度融閤，如深度學習在信號去噪、目標識彆、模式分類等方麵的突破性進展。同時，我們將關注新型信號的分析挑戰，例如大數據流、物聯網（IoT）信號、以及復雜網絡信號等。本書將鼓勵讀者不斷學習和探索，以應對未來信號處理領域日益增長的挑戰和機遇。 通過對本書的學習，讀者將能夠建立起紮實的信號分析與解譯理論基礎，掌握多種實用分析工具，並能夠將這些知識應用於解決實際工程問題，從而更好地理解和駕馭信息海洋，從中提取齣最有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到這本書的書名時，腦海中立刻聯想到瞭一些非常有趣的科學幻想場景。想象一下，我們能夠“看穿”那些我們看不見的信號，就像擁有瞭超能力一樣。在許多科學研究和工程實踐中，我們經常會遇到這種情況：我們知道有信號存在，但我們對它的具體形式、來源，甚至是它攜帶的信息一無所知。這時候，盲信號處理技術就顯得尤為重要瞭。我最想瞭解的是，這本書是如何將抽象的“盲信號”概念具象化的？是否會介紹一些新穎的算法，能夠讓計算機在缺乏先驗知識的情況下，自動地從混閤信號中提取齣有用的信息？比如，在地震勘探中，如何從地下的混閤波形中識彆齣特定的地層反射信號？在生物醫學工程中，如何從EEG信號中分辨齣異常的腦電波模式？這些都是我非常感興趣的實際問題，我希望這本書能夠提供一些深刻的洞察和有效的解決策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名“盲信號處理技術及工程應用”一下子抓住瞭我的注意力。在我看來，信號處理的核心難題之一就是如何應對“未知”。很多時候，我們無法準確地知道我們想要處理的信號是什麼樣子的，它被什麼乾擾，或者它與其他信號混閤到瞭什麼程度。這就像在黑暗中摸索，雖然知道有東西在那裏，但卻無法看清。這本書恰好點齣瞭這個核心痛點，並且明確地指齣瞭“工程應用”這個方嚮，這對我這樣一個更關注實際落地的人來說，具有極大的吸引力。我特彆好奇書中是否會深入探討一些具體的工程案例，例如，在無綫通信領域，如何利用盲信號處理技術來提高信道利用率和信號的魯棒性？或者在目標識彆係統中，如何在復雜背景下，僅憑一些模糊的傳感器數據，就能“盲”地識彆齣目標？我希望能在這本書中找到一些關於算法實現、性能評估以及實際部署的寶貴經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名給我一種非常前沿和具有挑戰性的感覺。在如今信息爆炸的時代，數據的來源多種多樣，其內在的規律往往被各種噪聲和混疊所掩蓋，這就好比在茫茫大海中尋找一艘特定的船隻，你甚至不知道船長什麼模樣，隻知道它在那裏。盲信號處理技術，聽起來就像是解決這種“未知”問題的鑰匙。我對此的興趣點在於，它是否能提供一種通用的框架，來應對不同領域的盲信號問題？比如，在音頻信號處理中，如何從混閤的語音中分離齣某個人的聲音？在遙感圖像分析中，如何識彆齣隱藏在地物中的特定傳感器信號？這些應用都非常吸引我。這本書的“工程應用”這部分，我寄予厚望。理論固然重要，但如果沒有可行的工程實現，那麼再精妙的理論也隻是紙上談兵。我渴望瞭解書中是否提供瞭具體的算法實現細節，或者是案例分析，能夠指導我如何將這些先進的理論轉化為實際可用的係統。能否通過書中介紹的方法，提升信號處理的效率和準確性，從而在實際工程項目中取得更好的效果，這正是我所期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其是“盲信號處理”這四個字，讓我覺得充滿瞭探索的樂趣。在很多工程領域，我們經常會麵臨信號被嚴重汙染、混疊，或者信息本身就是隱藏的這種情況。這就好比在一個嘈雜的房間裏，你試圖分辨齣其中一個人的說話聲，但你不知道他說什麼，也不知道他什麼時候說話，周圍還有各種噪音乾擾。這時候，“盲”處理就顯得尤為關鍵。我對於書中是如何定義和量化“盲”的，以及提齣瞭哪些創新的處理方法感到非常好奇。例如，是否會介紹一些基於統計學、信息論或者機器學習的方法？更重要的是，書中的“工程應用”部分，我非常期待能看到它如何將這些理論落地，解決實際問題。比如，在雷達係統中，如何從雜亂的迴波信號中“盲”地提取齣目標特徵？在水下聲學領域，如何從海洋背景噪聲中識彆齣微弱的生物信號？這些應用場景都讓我感到非常興奮，並希望從中獲得啓發。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我內心是充滿期待的。一直以來，我都在思考如何從海量、看似雜亂無章的數據中挖掘齣有價值的信息。無論是通信係統中的乾擾信號剔除，還是醫學影像中的微弱病竈識彆，亦或是金融市場中的異常交易檢測，背後都離不開對“盲信號”的深入理解和處理。想象一下，在沒有預先標記或者已知信號特徵的情況下，我們能否構建齣強大的算法，讓信號“自行”暴露其內在的結構？這本書的書名恰恰點明瞭這一關鍵領域，讓我看到瞭理論研究與實際工程之間可以實現的完美結閤。我尤其好奇書中對於各種盲源分離、盲信道估計等核心技術是如何闡述的。那些數學模型是否清晰易懂？算法的推導過程是否嚴謹且具有啓發性？更重要的是，書中的工程應用部分，是否能真正解答我在實際項目中遇到的那些棘手問題？例如，在復雜電磁環境下，如何有效地識彆並分離齣目標信號，避免被各種噪聲和乾擾所淹沒，這對我來說一直是個巨大的挑戰。我希望能在這本書中找到一些突破性的思路和實用的解決方案。