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

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店铺： 蔚蓝书店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517063094

商品编码：29727818793

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 电子与通信 书籍
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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版次：
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。

《信息洪流中的智慧之眼：数字信号处理的奥秘与前沿》 内容梗概： 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。从高清视频到精准定位，从智能语音助手到医疗影像分析，数字信号处理（DSP）技术如同无形之手，默默地将这些原始的、杂乱无章的信号转化为我们能够理解、利用，甚至从中洞察先机的智慧信息。本书并非对某个特定领域（如“数据时代下的数字信号处理关键技术研究——电子与通信书籍”）的深入剖析，而是以更为宏观和普适的视角，带领读者穿越纷繁复杂的数字信号世界，揭示其背后的核心原理、关键技术以及正在蓬勃发展的未来趋势。 我们将从最基础的信号概念出发，循序渐进地阐述数字信号的形成、采样、量化等过程，构建对数字信号处理体系的初步认知。随后，本书将聚焦于DSP的核心算法和模型，深入探讨傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等经典理论，解释它们如何在时域、频域以及其他变换域中揭示信号的内在规律。理解这些基础工具，是掌握后续一切高级应用的关键。 然而，数字信号处理的魅力远不止于此。本书将重点介绍那些能够真正赋予信号“智慧”的关键技术。例如，在噪声与干扰无处不在的环境中，我们如何通过降噪算法，从混沌中提炼出清晰可辨的有效信息？在信号失真或丢失的情况下，如何利用信号复原与增强技术，重建被破坏的信息？在海量数据中，如何通过特征提取与模式识别，快速准确地找到我们所关心的“信号”？这些技术不仅是理论的延伸，更是实际应用中不可或缺的利器。 本书还将特别关注那些推动DSP技术革新的前沿领域。随着人工智能的飞速发展，机器学习和深度学习在信号处理中的应用已经成为一股不可逆转的潮流。我们将探讨如何利用神经网络处理复杂的信号模式，实现更高效的分类、识别和预测。例如，在语音信号处理中，深度学习如何让语音助手理解更自然的语言；在图像信号处理中，深度学习如何实现更精准的人脸识别和目标检测；在生物信号处理中，深度学习又如何辅助医生进行疾病诊断。 此外，本书还将触及一些极具潜力的前沿研究方向。例如，针对海量、高维度、实时性要求极高的物联网（IoT）信号，如何设计高效的信号压缩与传输技术？在5G/6G通信领域，信号处理技术在多用户接入、波束赋形、超低时延通信等方面扮演着怎样的角色？在自动驾驶领域，雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器的信号如何融合处理，以构建精准的环境感知系统？这些都是DSP技术在现代科技浪潮中不断突破的生动体现。 本书的另一大亮点在于，我们将不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实际案例和应用场景，展示DSP技术在各个行业的广泛影响力。我们将探讨其在通信系统、音频视频处理、医学影像、地球物理勘探、金融数据分析、甚至是天文学研究等领域的具体应用。通过这些生动的例子，读者将能够深刻理解DSP技术如何解决现实世界中的难题，以及它为我们的生活带来的深刻变革。 为了使本书更具可读性和启发性，我们将尽量避免过于晦涩的数学推导，而是着重于概念的清晰阐释和逻辑的严谨构建。同时，我们会穿插一些相关的历史发展脉络，让读者了解DSP技术是如何一步步走到今天的。对于有一定技术背景的读者，本书也提供了深入探讨的线索，引导他们去发现更广阔的研究领域。 总而言之，《信息洪流中的智慧之眼：数字信号处理的奥秘与前沿》是一本旨在为广大科技爱好者、在校学生、以及相关行业从业者提供全面、深入、前瞻性数字信号处理知识的读物。它将带领您拨开数据的迷雾，洞察信号的本质，理解技术的力量，并激发您对未来智能世界的无限遐想。无论您是对基础理论感到好奇，还是对前沿应用充满热情，都能在这本书中找到属于自己的“智慧之眼”。 --- 详细章节内容展望（示例，非本书最终目录）： 第一部分：数字信号处理的基石 第一章：穿越信号的海洋——信号的本质与类型 模拟信号与数字信号的区分与联系 信号的数学表示：时域、频域、相角域 周期信号、非周期信号、随机信号的特性 信号的能量与功率 第二章：数字化的魔法——采样、量化与编码 采样定理（奈奎斯特定理）的原理与意义 过采样、欠采样与抗混叠滤波器的作用 量化误差的产生与控制：均匀量化与非均匀量化 数字信号的表示：二进制、BCD码等 量化精度与动态范围的关系 第三章：时域的舞步——离散时间信号与系统 单位脉冲响应和单位阶跃响应 线性时不变（LTI）系统：卷积积分与卷积和 差分方程与系统函数的表示 系统的稳定性、因果性与可逆性 系统的频率响应：幅频特性与相频特性 第二部分：核心处理算法与经典理论 第四章：频域的洞察——傅里叶变换家族 连续时间傅里叶变换（CTFT）与傅里叶级数（FS） 离散时间傅里叶变换（DTFT） 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT） FFT的原理、优势与应用场景 傅里叶分析在信号频谱分析中的关键作用 第五章：从时域到Z域——Z变换的威力 Z变换的定义、收敛域（ROC） Z变换的性质：线性、时移、尺度变换、卷积性质等 逆Z变换的方法：部分分式展开、长除法、留数定理 Z变换在LTI系统分析中的应用：系统函数、零极点分析 Z变换与DTFT的关系 第六章：信号的“筛选器”——滤波器设计与应用 理想滤波器与实际滤波器 模拟滤波器与数字滤波器：IIR滤波器与FIR滤波器 IIR滤波器设计方法：巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器 FIR滤波器设计方法：窗函数法、频率采样法、最优逼近法 陷波滤波器、带通滤波器、带阻滤波器的设计 滤波器在信号去噪、信道选择中的作用 第三部分：高级信号处理技术与前沿探索 第七章：从噪声中提取真金——信号去噪与增强 噪声的分类与模型：加性噪声、乘性噪声、高斯白噪声 经典去噪方法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波 小波变换在信号去噪中的优势 维纳滤波与卡尔曼滤波：最优估计理论 信号增强技术：动态范围压缩、对比度增强 第八章：识别万象——特征提取与模式识别 信号特征的度量：能量、均值、方差、相关性 时频分析技术：短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT） 模式识别的基本流程：特征提取、分类、决策 距离度量与相似性度量 聚类分析在信号分组中的应用 第九章：智能化的浪潮——机器学习与深度学习在DSP中的应用 监督学习、无监督学习、强化学习在信号处理中的基本概念 神经网络在信号分类与预测中的应用：多层感知机、卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN）与长短期记忆（LSTM）在序列信号处理中的优势 深度学习模型在语音识别、图像处理、异常检测中的案例 数据预处理与特征工程在机器学习中的重要性 第十章：未来的展望——新兴技术与挑战 大数据背景下的信号处理：稀疏表示、压缩感知 物联网（IoT）信号处理：低功耗、低复杂度算法 5G/6G通信中的先进信号处理：MIMO、OFDM、波束赋形 人工智能赋能的信号处理：自适应系统、智能感知 生物信号处理的挑战与机遇：脑电、心电、基因信号 量子计算与信号处理的潜在结合 第四部分：DSP技术在各领域的广泛应用 第十一章：通信世界的脉搏——数字通信系统中的DSP 调制解调技术：ASK, FSK, PSK, QAM 信道编码与解码：纠错码、译码算法 均衡技术：解决信号失真 多址接入技术：OFDM, CDMA 第十二章：视听的盛宴——音频与视频信号处理 音频信号压缩：MP3, AAC 图像信号处理：去噪、锐化、边缘检测 视频信号压缩：H.264, H.265 目标检测、跟踪与识别 第十三章：生命的密码——生物医学信号处理 心电图（ECG）分析：心律失常检测 脑电图（EEG）分析：脑波分类、癫痫检测 医学影像处理：CT, MRI, 超声成像 基因序列分析与信号处理 第十四章：连接世界的桥梁——其他领域的DSP应用 雷达与声纳信号处理 地震信号分析与地质勘探 金融数据分析与时间序列预测 天文学信号处理与宇宙探索 自动驾驶与机器人感知 本书致力于为读者构建一个完整、清晰、且富有启发性的数字信号处理知识体系，帮助读者理解信息时代的底层运行逻辑，并为未来的技术创新与应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我花了些时间翻阅了目录，感觉作者的知识体系构建得非常扎实和全面。从基础的傅里叶分析到高级的自适应滤波和小波变换，覆盖面很广，但更吸引我的是它在“关键技术”上的聚焦。我特别留意了关于机器学习在信号处理中应用的章节，这部分是当前行业发展的风口浪尖。很多教材在这方面只是浅尝辄止，蜻蜓点水，我希望这本书能提供更深入的视角，比如如何利用深度学习模型来优化传统DSP算法的收敛速度和鲁棒性。例如，在雷达信号处理中，如何用神经网络替代传统的匹配滤波过程，实现更精准的目标识别和杂波抑制。此外，我对数据压缩和加密技术在信号传输中的应用也很感兴趣，毕竟，数据的安全和高效传输是整个信息系统的基石。如果这本书能提供一些最新的编码理论进展，并结合现代通信协议进行讨论，那就极具参考价值了。总而言之，这本书看起来像是一本为资深工程师和研究生量身打造的进阶读物，它提供的知识深度值得我去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，从我初步浏览的几页来看，透露出一种沉稳老练的大家气象。作者似乎并不急于用花哨的语言去吸引人，而是用一种非常清晰、逻辑严密的结构来引导读者。每一个概念的引入都非常自然，层层递进，仿佛在进行一场精心设计的学术对话。这种写作方式极大地降低了理解复杂数学模型的认知负担。我尤其欣赏那种在关键转折点会用简短精悍的语言进行总结和提炼的做法，这对于我们这些需要快速抓住核心思想的读者来说，无疑是极大的帮助。我希望在后续的阅读中，能看到更多的对比分析，比如不同算法在特定约束条件下的优缺点权衡，这种批判性的思维是衡量一本技术著作是否卓越的重要标准。如果能配上一些清晰的流程图来阐释复杂的迭代过程，那就更完美了，这样可以避免在阅读公式推导时迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我认为它可能超越了单纯的技术手册范畴，它更像是一份对未来技术走向的预判报告。在数据泛滥的今天，如何有效地从噪音中提取有效信息，这不仅是技术问题，也是资源分配的问题。我期待书中能探讨一些跨学科的融合点，比如信号处理技术如何助力于量子计算的误差修正，或者在生物信息学中，如何用先进的滤波技术来处理基因测序数据中的高噪声。这种开创性的视野，往往是那些只关注既有标准的书籍所不具备的。它应该能够激发读者去思考，我们现有的DSP范式在面对未来指数级增长的数据量时，可能存在的瓶颈在哪里，以及下一代信号处理的核心突破口会在哪里。如果这本书能提供一些启发性的思考和尚未完全解决的开放性问题，引导我们进行下一步的研究，那么它的分量就不仅仅是一本“研究”的书籍，而是一份“引领”的指南了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有质感，那种深邃的蓝色调和银色的字体搭配，立刻就给人一种专业、前沿的感觉。我拿起它的时候，首先注意到的是它厚实的装帧，这通常意味着内容翔实、体系完整。作为一个长期在相关领域摸爬滚打的人，我非常期待它能深入剖析当前数字信号处理（DSP）领域中的那些“痛点”和“热点”问题。我希望能看到作者不仅仅停留在理论公式的罗列，而是能结合最新的硬件架构，比如高性能FPGA和GPU在DSP加速中的应用案例，提供一些真正具有实操价值的见解。特别是关于实时性要求极高的应用场景，比如5G通信中的波束赋形算法优化，或者高精度医疗影像处理中的降噪技术，如果能有详细的算法流程图和性能对比数据支撑，那就太棒了。我一直在寻找一本能够桥接学术研究与工程实践的权威参考书，它必须足够严谨，能让我相信它提供的解决方案是经过时间检验的，而不是空中楼阁。这本书的标题本身就暗示了其宏大的视野，希望能看到它如何平衡“数据时代”带来的海量信息处理挑战与“数字信号处理”这一核心技术的深度融合与创新。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事嵌入式系统开发的工作者，我最关心的其实是理论如何落地。这本书的名字听起来很“宏大”，但我更关注它在“实现”层面的探讨。我期望它能涵盖一些关于DSP芯片指令集优化、并行计算策略的讨论。比如，在ARM Cortex-M系列处理器上实现快速卷积算法时，如何利用SIMD指令集来榨干每一分性能？或者，在面向边缘计算的应用中，如何设计低功耗的信号特征提取模块？如果书中能提供一些关于C/C++代码实现的关键片段，并且解释这些片段背后的硬件原理，那就太有价值了。毕竟，数字信号处理的最终目的，是将抽象的数学模型转化为高效的物理实现。一本好的参考书不应该只停留在“是什么”和“为什么”，更应该触及“怎么做”的工程细节。我希望这本书能成为我工具箱里那本随时可以翻阅、解决实际工程难题的“秘籍”。