數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蔚藍書店

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517063094

商品編碼：29727818793

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究 電子與通信 書籍
作者：	黃羿，馬新強著
定價：	78.0
齣版社：	中國水利水電齣版社
齣版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
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版次：
裝幀：
開本：	小16開

內容簡介

本書主要對數據時代下的數字信號處理關鍵技術進行瞭研究，主要內容包括：時域離散信號和係統的傅立頁變換分析、Z變換與離散係統的頻域分析、平穩隨機信號處理及功率譜估計、連續小波變換、離散傅裏頁變換及其快速計算、多抽樣率數字信號處理技術等。

《信息洪流中的智慧之眼：數字信號處理的奧秘與前沿》 內容梗概： 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量的數據所包圍。從高清視頻到精準定位，從智能語音助手到醫療影像分析，數字信號處理（DSP）技術如同無形之手，默默地將這些原始的、雜亂無章的信號轉化為我們能夠理解、利用，甚至從中洞察先機的智慧信息。本書並非對某個特定領域（如“數據時代下的數字信號處理關鍵技術研究——電子與通信書籍”）的深入剖析，而是以更為宏觀和普適的視角，帶領讀者穿越紛繁復雜的數字信號世界，揭示其背後的核心原理、關鍵技術以及正在蓬勃發展的未來趨勢。 我們將從最基礎的信號概念齣發，循序漸進地闡述數字信號的形成、采樣、量化等過程，構建對數字信號處理體係的初步認知。隨後，本書將聚焦於DSP的核心算法和模型，深入探討傅裏葉變換、Z變換、濾波器設計等經典理論，解釋它們如何在時域、頻域以及其他變換域中揭示信號的內在規律。理解這些基礎工具，是掌握後續一切高級應用的關鍵。 然而，數字信號處理的魅力遠不止於此。本書將重點介紹那些能夠真正賦予信號“智慧”的關鍵技術。例如，在噪聲與乾擾無處不在的環境中，我們如何通過降噪算法，從混沌中提煉齣清晰可辨的有效信息？在信號失真或丟失的情況下，如何利用信號復原與增強技術，重建被破壞的信息？在海量數據中，如何通過特徵提取與模式識彆，快速準確地找到我們所關心的“信號”？這些技術不僅是理論的延伸，更是實際應用中不可或缺的利器。 本書還將特彆關注那些推動DSP技術革新的前沿領域。隨著人工智能的飛速發展，機器學習和深度學習在信號處理中的應用已經成為一股不可逆轉的潮流。我們將探討如何利用神經網絡處理復雜的信號模式，實現更高效的分類、識彆和預測。例如，在語音信號處理中，深度學習如何讓語音助手理解更自然的語言；在圖像信號處理中，深度學習如何實現更精準的人臉識彆和目標檢測；在生物信號處理中，深度學習又如何輔助醫生進行疾病診斷。 此外，本書還將觸及一些極具潛力的前沿研究方嚮。例如，針對海量、高維度、實時性要求極高的物聯網（IoT）信號，如何設計高效的信號壓縮與傳輸技術？在5G/6G通信領域，信號處理技術在多用戶接入、波束賦形、超低時延通信等方麵扮演著怎樣的角色？在自動駕駛領域，雷達、激光雷達、攝像頭等多種傳感器的信號如何融閤處理，以構建精準的環境感知係統？這些都是DSP技術在現代科技浪潮中不斷突破的生動體現。 本書的另一大亮點在於，我們將不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的實際案例和應用場景，展示DSP技術在各個行業的廣泛影響力。我們將探討其在通信係統、音頻視頻處理、醫學影像、地球物理勘探、金融數據分析、甚至是天文學研究等領域的具體應用。通過這些生動的例子，讀者將能夠深刻理解DSP技術如何解決現實世界中的難題，以及它為我們的生活帶來的深刻變革。 為瞭使本書更具可讀性和啓發性，我們將盡量避免過於晦澀的數學推導，而是著重於概念的清晰闡釋和邏輯的嚴謹構建。同時，我們會穿插一些相關的曆史發展脈絡，讓讀者瞭解DSP技術是如何一步步走到今天的。對於有一定技術背景的讀者，本書也提供瞭深入探討的綫索，引導他們去發現更廣闊的研究領域。 總而言之，《信息洪流中的智慧之眼：數字信號處理的奧秘與前沿》是一本旨在為廣大科技愛好者、在校學生、以及相關行業從業者提供全麵、深入、前瞻性數字信號處理知識的讀物。它將帶領您撥開數據的迷霧，洞察信號的本質，理解技術的力量，並激發您對未來智能世界的無限遐想。無論您是對基礎理論感到好奇，還是對前沿應用充滿熱情，都能在這本書中找到屬於自己的“智慧之眼”。 --- 詳細章節內容展望（示例，非本書最終目錄）： 第一部分：數字信號處理的基石 第一章：穿越信號的海洋——信號的本質與類型 模擬信號與數字信號的區分與聯係 信號的數學錶示：時域、頻域、相角域 周期信號、非周期信號、隨機信號的特性 信號的能量與功率 第二章：數字化的魔法——采樣、量化與編碼 采樣定理（奈奎斯特定理）的原理與意義 過采樣、欠采樣與抗混疊濾波器的作用 量化誤差的産生與控製：均勻量化與非均勻量化 數字信號的錶示：二進製、BCD碼等 量化精度與動態範圍的關係 第三章：時域的舞步——離散時間信號與係統 單位脈衝響應和單位階躍響應 綫性時不變（LTI）係統：捲積積分與捲積和 差分方程與係統函數的錶示 係統的穩定性、因果性與可逆性 係統的頻率響應：幅頻特性與相頻特性 第二部分：核心處理算法與經典理論 第四章：頻域的洞察——傅裏葉變換傢族 連續時間傅裏葉變換（CTFT）與傅裏葉級數（FS） 離散時間傅裏葉變換（DTFT） 離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT） FFT的原理、優勢與應用場景 傅裏葉分析在信號頻譜分析中的關鍵作用 第五章：從時域到Z域——Z變換的威力 Z變換的定義、收斂域（ROC） Z變換的性質：綫性、時移、尺度變換、捲積性質等 逆Z變換的方法：部分分式展開、長除法、留數定理 Z變換在LTI係統分析中的應用：係統函數、零極點分析 Z變換與DTFT的關係 第六章：信號的“篩選器”——濾波器設計與應用 理想濾波器與實際濾波器 模擬濾波器與數字濾波器：IIR濾波器與FIR濾波器 IIR濾波器設計方法：巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器 FIR濾波器設計方法：窗函數法、頻率采樣法、最優逼近法 陷波濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器的設計 濾波器在信號去噪、信道選擇中的作用 第三部分：高級信號處理技術與前沿探索 第七章：從噪聲中提取真金——信號去噪與增強 噪聲的分類與模型：加性噪聲、乘性噪聲、高斯白噪聲 經典去噪方法：均值濾波、中值濾波、高斯濾波 小波變換在信號去噪中的優勢 維納濾波與卡爾曼濾波：最優估計理論 信號增強技術：動態範圍壓縮、對比度增強 第八章：識彆萬象——特徵提取與模式識彆 信號特徵的度量：能量、均值、方差、相關性 時頻分析技術：短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（WT） 模式識彆的基本流程：特徵提取、分類、決策 距離度量與相似性度量 聚類分析在信號分組中的應用 第九章：智能化的浪潮——機器學習與深度學習在DSP中的應用 監督學習、無監督學習、強化學習在信號處理中的基本概念 神經網絡在信號分類與預測中的應用：多層感知機、捲積神經網絡（CNN） 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶（LSTM）在序列信號處理中的優勢 深度學習模型在語音識彆、圖像處理、異常檢測中的案例 數據預處理與特徵工程在機器學習中的重要性 第十章：未來的展望——新興技術與挑戰 大數據背景下的信號處理：稀疏錶示、壓縮感知 物聯網（IoT）信號處理：低功耗、低復雜度算法 5G/6G通信中的先進信號處理：MIMO、OFDM、波束賦形 人工智能賦能的信號處理：自適應係統、智能感知 生物信號處理的挑戰與機遇：腦電、心電、基因信號 量子計算與信號處理的潛在結閤 第四部分：DSP技術在各領域的廣泛應用 第十一章：通信世界的脈搏——數字通信係統中的DSP 調製解調技術：ASK, FSK, PSK, QAM 信道編碼與解碼：糾錯碼、譯碼算法 均衡技術：解決信號失真 多址接入技術：OFDM, CDMA 第十二章：視聽的盛宴——音頻與視頻信號處理 音頻信號壓縮：MP3, AAC 圖像信號處理：去噪、銳化、邊緣檢測 視頻信號壓縮：H.264, H.265 目標檢測、跟蹤與識彆 第十三章：生命的密碼——生物醫學信號處理 心電圖（ECG）分析：心律失常檢測 腦電圖（EEG）分析：腦波分類、癲癇檢測 醫學影像處理：CT, MRI, 超聲成像 基因序列分析與信號處理 第十四章：連接世界的橋梁——其他領域的DSP應用 雷達與聲納信號處理 地震信號分析與地質勘探 金融數據分析與時間序列預測 天文學信號處理與宇宙探索 自動駕駛與機器人感知 本書緻力於為讀者構建一個完整、清晰、且富有啓發性的數字信號處理知識體係，幫助讀者理解信息時代的底層運行邏輯，並為未來的技術創新與應用奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，從我初步瀏覽的幾頁來看，透露齣一種沉穩老練的大傢氣象。作者似乎並不急於用花哨的語言去吸引人，而是用一種非常清晰、邏輯嚴密的結構來引導讀者。每一個概念的引入都非常自然，層層遞進，仿佛在進行一場精心設計的學術對話。這種寫作方式極大地降低瞭理解復雜數學模型的認知負擔。我尤其欣賞那種在關鍵轉摺點會用簡短精悍的語言進行總結和提煉的做法，這對於我們這些需要快速抓住核心思想的讀者來說，無疑是極大的幫助。我希望在後續的閱讀中，能看到更多的對比分析，比如不同算法在特定約束條件下的優缺點權衡，這種批判性的思維是衡量一本技術著作是否卓越的重要標準。如果能配上一些清晰的流程圖來闡釋復雜的迭代過程，那就更完美瞭，這樣可以避免在閱讀公式推導時迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當有質感，那種深邃的藍色調和銀色的字體搭配，立刻就給人一種專業、前沿的感覺。我拿起它的時候，首先注意到的是它厚實的裝幀，這通常意味著內容翔實、體係完整。作為一個長期在相關領域摸爬滾打的人，我非常期待它能深入剖析當前數字信號處理（DSP）領域中的那些“痛點”和“熱點”問題。我希望能看到作者不僅僅停留在理論公式的羅列，而是能結閤最新的硬件架構，比如高性能FPGA和GPU在DSP加速中的應用案例，提供一些真正具有實操價值的見解。特彆是關於實時性要求極高的應用場景，比如5G通信中的波束賦形算法優化，或者高精度醫療影像處理中的降噪技術，如果能有詳細的算法流程圖和性能對比數據支撐，那就太棒瞭。我一直在尋找一本能夠橋接學術研究與工程實踐的權威參考書，它必須足夠嚴謹，能讓我相信它提供的解決方案是經過時間檢驗的，而不是空中樓閣。這本書的標題本身就暗示瞭其宏大的視野，希望能看到它如何平衡“數據時代”帶來的海量信息處理挑戰與“數字信號處理”這一核心技術的深度融閤與創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事嵌入式係統開發的工作者，我最關心的其實是理論如何落地。這本書的名字聽起來很“宏大”，但我更關注它在“實現”層麵的探討。我期望它能涵蓋一些關於DSP芯片指令集優化、並行計算策略的討論。比如，在ARM Cortex-M係列處理器上實現快速捲積算法時，如何利用SIMD指令集來榨乾每一分性能？或者，在麵嚮邊緣計算的應用中，如何設計低功耗的信號特徵提取模塊？如果書中能提供一些關於C/C++代碼實現的關鍵片段，並且解釋這些片段背後的硬件原理，那就太有價值瞭。畢竟，數字信號處理的最終目的，是將抽象的數學模型轉化為高效的物理實現。一本好的參考書不應該隻停留在“是什麼”和“為什麼”，更應該觸及“怎麼做”的工程細節。我希望這本書能成為我工具箱裏那本隨時可以翻閱、解決實際工程難題的“秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭些時間翻閱瞭目錄，感覺作者的知識體係構建得非常紮實和全麵。從基礎的傅裏葉分析到高級的自適應濾波和小波變換，覆蓋麵很廣，但更吸引我的是它在“關鍵技術”上的聚焦。我特彆留意瞭關於機器學習在信號處理中應用的章節，這部分是當前行業發展的風口浪尖。很多教材在這方麵隻是淺嘗輒止，蜻蜓點水，我希望這本書能提供更深入的視角，比如如何利用深度學習模型來優化傳統DSP算法的收斂速度和魯棒性。例如，在雷達信號處理中，如何用神經網絡替代傳統的匹配濾波過程，實現更精準的目標識彆和雜波抑製。此外，我對數據壓縮和加密技術在信號傳輸中的應用也很感興趣，畢竟，數據的安全和高效傳輸是整個信息係統的基石。如果這本書能提供一些最新的編碼理論進展，並結閤現代通信協議進行討論，那就極具參考價值瞭。總而言之，這本書看起來像是一本為資深工程師和研究生量身打造的進階讀物，它提供的知識深度值得我去細細品味。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，我認為它可能超越瞭單純的技術手冊範疇，它更像是一份對未來技術走嚮的預判報告。在數據泛濫的今天，如何有效地從噪音中提取有效信息，這不僅是技術問題，也是資源分配的問題。我期待書中能探討一些跨學科的融閤點，比如信號處理技術如何助力於量子計算的誤差修正，或者在生物信息學中，如何用先進的濾波技術來處理基因測序數據中的高噪聲。這種開創性的視野，往往是那些隻關注既有標準的書籍所不具備的。它應該能夠激發讀者去思考，我們現有的DSP範式在麵對未來指數級增長的數據量時，可能存在的瓶頸在哪裏，以及下一代信號處理的核心突破口會在哪裏。如果這本書能提供一些啓發性的思考和尚未完全解決的開放性問題，引導我們進行下一步的研究，那麼它的分量就不僅僅是一本“研究”的書籍，而是一份“引領”的指南瞭。