信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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燕庆明 著

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• 滤波
• 系统分析
• 时域分析

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121079917

商品编码：29759580608

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名:信号分析与处理

定价：29.00元

售价：21.2元,便宜7.8元,折扣73

作者:燕庆明

出版社：电子工业出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787121079917

字数：

页码：237

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

本书是“新编电气与电子信息类本科规划教材”之一，全书共分6个章节，主要对信号分析与处理技术知识作了介绍，具体内容包括信号与系统分析基础、连续信号的频域分析与处理、连续信号的复频域分析与处理、离散信号的分析与处理等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容提要

本书是为应用型本科学生编写的教材。内容包括6章：信号与系统分析基础、连续信号的频域分析与处理、连续信号的复频域分析与处理、离散信号的分析与处理、数字信号处理、信号分析与处理的MATLAB实现。本书概念清晰、简明易懂、突出应用、图文并茂。书中每章配有小结、习题，后还配有3套自测题，以便学生期末复习之用。
本书可作为本科院校的电气工程、自动化、电子科学与技术、计算机、微电子、机械电子、检测与仪器仪表、医学电子等专业的教材，也可供广大科技工作人员参考。

目录

作者介绍

燕庆明，1944年11月生，山东滕州市人，江南大学教授。1970年毕业于西安军事电讯工程学院电子对抗专业。曾任原江南大学副校长，教育部高等学校电工课程教学指导委员会委员，全国高等学校电路和信号系统教学与教材研究会常务理事。在国内外公开发表研究论文50余篇。从1980

文摘

序言

《深度学习的奥秘：从理论到实践的全面解析》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个系统、深入的深度学习知识体系，从其核心理论基础出发，逐步过渡到各种主流深度学习模型的构建、训练与应用。我们致力于揭示深度学习成功的关键要素，解析其背后的数学原理，并提供丰富的实践指导，帮助读者掌握构建、优化和部署复杂深度学习系统的能力。本书不仅涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等基础范式，更深入探讨了卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）、Transformer模型等前沿架构，并详细介绍了生成对抗网络（GANs）和强化学习（RL）等在人工智能领域具有革命性影响的技术。 第一部分：深度学习的基石 1. 引言：人工智能的浪潮与深度学习的崛起 人工智能简史：从符号主义到连接主义的演变。 机器学习的范式：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 深度学习的概念：神经网络的兴起与“深度”的意义。 深度学习的驱动力：大数据、算力提升与算法创新。 本书的结构与学习路径。 2. 数学基础：构建深度学习的逻辑框架 线性代数： 向量、矩阵、张量及其运算；特征值与特征向量；矩阵分解（SVD、PCA）。理解数据表示、模型参数以及计算效率的关键。 概率论与统计学： 概率分布（伯努利、二项、高斯等）；期望、方差、协方差；最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）；贝叶斯定理。理解模型的不确定性、数据生成过程以及参数估计。 微积分： 导数、偏导数、梯度；链式法则；优化算法（梯度下降及其变种）。掌握模型训练的核心——参数更新的数学原理。 3. 神经网络基础：感知器到多层感知器 感知器模型： 最早的神经网络单元，理解激活函数和决策边界。 激活函数： Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, ELU）。理解激活函数在引入非线性、缓解梯度消失问题中的作用。 多层感知器（MLP）： 隐藏层、前向传播与反向传播算法。掌握构建和训练简单神经网络的核心算法。 损失函数： 均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。理解如何量化模型预测与真实值之间的差异。 优化器： 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）。理解不同的批量策略如何影响训练速度和收敛性。 第二部分：核心深度学习模型 4. 卷积神经网络（CNNs）：理解视觉世界的强大工具 卷积操作： 卷积核、步长、填充。理解CNNs如何提取局部特征。 池化操作： 最大池化、平均池化。理解池化在降维和特征鲁棒性上的作用。 CNNs的架构： LeNet-5, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet。深入解析这些经典架构的设计思想、创新点以及它们如何逐步提升视觉识别性能。 CNNs的应用： 图像分类、目标检测、语义分割、图像生成。 5. 循环神经网络（RNNs）与长短期记忆网络（LSTMs）：处理序列数据的利器 RNNs的原理： 隐藏状态、时间步、共享参数。理解RNNs如何捕捉序列中的时间依赖性。 梯度消失与梯度爆炸问题： RNNs面临的挑战。 LSTM的结构： 遗忘门、输入门、输出门、细胞状态。详细解析LSTM如何通过门控机制解决梯度问题，并有效学习长期依赖。 GRU（Gated Recurrent Unit）： 简化版的LSTM，对比其结构和性能。 RNNs/LSTMs的应用： 自然语言处理（文本生成、机器翻译、情感分析）、语音识别、时间序列预测。 6. Transformer模型：迈向更强大的序列建模 注意力机制（Attention Mechanism）： 自我注意力、多头注意力。深入理解注意力机制如何让模型关注输入序列的关键部分，并解决长距离依赖问题。 Transformer的Encoder-Decoder架构： 位置编码、前馈网络、残差连接。 BERT, GPT等预训练模型的原理： Masked Language Model, Next Sentence Prediction。理解预训练模型如何利用海量数据学习通用语言表示。 Transformer的应用： 自然语言处理的各个领域（问答系统、文本摘要、对话生成）、生物信息学、甚至是计算机视觉。 第三部分：进阶主题与应用 7. 无监督学习与表示学习：挖掘数据中的隐藏结构 自编码器（Autoencoders）： 降噪自编码器、稀疏自编码器、变分自编码器（VAEs）。理解自编码器如何学习数据的紧凑表示，用于降维、异常检测和数据生成。 聚类算法： K-Means, DBSCAN。 降维技术： PCA, t-SNE。 对比学习（Contrastive Learning）： SimCLR, MoCo等。理解如何通过学习样本的相似性与差异性来获得有用的表示。 8. 生成模型：创造全新的数据 生成对抗网络（GANs）： 生成器、判别器、对抗训练。详细解析GANs的训练原理、模式崩溃问题及其解决方案。 GANs的变种： DCGAN, StyleGAN, BigGAN。 GANs的应用： 图像生成、风格迁移、数据增强、超分辨率。 扩散模型（Diffusion Models）： DDPM, Score-based Generative Models。新兴的生成模型，以其高质量的生成效果而备受关注。 9. 强化学习（RL）：让智能体学会决策 强化学习的基本概念： Agent, Environment, State, Action, Reward, Policy, Value Function。 马尔可夫决策过程（MDPs）。 Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)。 策略梯度方法： REINFORCE, Actor-Critic。 RL的应用： 游戏AI（AlphaGo, AlphaStar）、机器人控制、自动驾驶、资源优化。 10. 模型训练与调优：提升模型性能的艺术 数据预处理与增强： 标准化、归一化、数据扩充技术。 正则化技术： L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization。理解这些技术如何防止过拟合。 超参数调优： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。 早停法（Early Stopping）。 迁移学习与微调（Transfer Learning & Fine-tuning）： 如何利用预训练模型加速新任务的学习。 11. 模型部署与伦理考量 模型部署框架： TensorFlow Serving, PyTorch Serve, ONNX。 模型压缩与优化： 量化、剪枝、知识蒸馏。 深度学习的伦理与社会影响： 偏见、公平性、可解释性、隐私保护。 学习目标： 通过阅读本书，读者将能够： 理解深度学习的核心数学原理和算法。 熟练掌握CNNs, RNNs, LSTMs, Transformers等主流深度学习模型的构建与应用。 深入理解GANs和RL等前沿技术的工作机制。 掌握模型训练、调优和部署的实践技巧。 能够独立分析和解决复杂的深度学习问题。 为进一步探索人工智能的各个分支打下坚实基础。 本书适合具备一定数学基础（线性代数、微积分、概率论）和编程经验（Python）的读者，包括计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等领域的学生、研究人员和从业者。通过理论与实践的结合，本书将带领读者一步步揭开深度学习的神秘面纱，拥抱人工智能时代的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在某些高级主题上的覆盖深度令人印象深刻，特别是关于高阶谱分析和盲源分离的部分。坦白讲，这些内容通常只在非常专业的硕士研究生课程中才会详细展开，很多商业软件的说明文档也只是蜻蜓点水。但是，这本书却给出了非常详尽的理论基础和初步的实现思路。我记得其中有一章专门讨论了如何利用高阶累积量来检测和抑制非高斯噪声，这个讲解深入浅出，连带着回顾了为什么傅里叶变换在处理非高斯信号时会失效。这种对理论局限性的深刻认识，让我对现有工具的使用有了更清醒的认识。它没有提供可以直接复制粘贴的代码块，但我认为这反而是它的优点——它强迫读者去理解背后的数学原理，从而能够根据自己的实际需求去修改和优化算法。这本书更像是一本“内功心法”的秘籍，它告诉你如何修炼内功，而不是直接给你一把锋利的宝剑去砍柴。对于追求知识底层逻辑的资深工程师或者研究人员来说，这本书的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

我读完这本书的感受，就像是经历了一场结构严谨但又充满生活气息的学术漫步。最让我印象深刻的是它对“噪声”处理那部分的讲解。很多同类书籍往往只是简单地提到几种滤波器，然后就草草收场，把重点放在理论推导上。但这本书不一样，它花了大量的篇幅去讨论实际工程中遇到的各种复杂噪声源——无论是白噪声、粉红噪声，还是周期性干扰——并详细分析了在不同信噪比条件下，不同处理方法的优劣。作者的语气非常务实，他不会过度美化任何一种技术，而是坦诚地指出每种方法的局限性，比如某个方法在计算复杂度上的代价，或者在非线性系统中的表现。这种不回避问题的态度，让我觉得这位作者非常可靠，他不是在纸上谈兵，而是真正了解在实验室和生产线上调试信号的艰辛。读完这部分，我立刻尝试将书中的某个自适应滤波算法应用到我手头的一个项目中，结果比我之前盲目套用的方法效果好了不止一个档次。这本书的价值，就在于它提供的不是“标准答案”，而是解决真实问题的“工具箱”和“决策指南”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度是需要花时间去消化的，它绝对不是那种可以快速浏览一遍就声称掌握了的“快餐读物”。我个人把它放在床头放了将近半年，期间反复翻阅，每次重读都有新的体会。比如第一次看，我可能只关注了算法的表层逻辑；但第二次再看时，我就开始深究那些推导过程中的假设条件，比如平稳性假设在实际应用中何时会失效，以及在这种情况下我们应该转向使用哪种非平稳分析工具。这种层次感的阅读体验，是很多浮于表面的参考书所无法比拟的。这本书的作者似乎有一种“庖丁解牛”的本事，他能把复杂的信号流程拆解成一个个独立的、易于理解的模块，然后再巧妙地将它们重新组合起来，形成一个完整的处理链条。对我这种需要在多个领域（比如通信和医疗信号采集）之间切换的人来说，这种模块化的思维框架极其宝贵。它教会我的不只是“怎么做”，更重要的是“为什么这样做”，这种底层逻辑的建立，远比记住某个公式要重要得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，我刚翻开它的时候，心里是抱持着一种怀疑态度的。封面设计得比较朴实，内容排版也显得中规中矩，没有那种让人眼前一亮的设计感。我原本以为这会是一本枯燥的教科书，充斥着密密麻麻的公式和抽象的理论，读起来会非常费劲。然而，当我真正沉下心来阅读后，我发现作者在基础概念的阐述上做得相当到位。比如，对于傅里叶变换这种看似高深的数学工具，作者并没有直接抛出复杂的积分形式，而是先用非常直观的例子去解释它在不同时间尺度上的意义，这一点对于初学者来说简直是救星。我记得有一次我在学习某个工程应用时遇到了瓶颈，感觉理论和实践总是隔着一层纱，这本书里关于时域和频域相互转化的那几章，用大量的图示和实际信号的对比，让我瞬间茅塞顿开。它没有花哨的辞藻，但每一句话似乎都经过了精心的锤炼，直指核心。我特别欣赏作者在构建知识体系时的逻辑性，感觉每引入一个新概念，都是为了更好地支撑下一个更复杂的模型，整个阅读过程就像是沿着一条清晰的路径在攀登知识的高峰，虽然辛苦，但每登高一步，视野都开阔一分。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我个人感觉是偏向于严谨的学院派，但又不失亲切感。它不像某些经典著作那样，动辄引用晦涩难懂的德语或俄语文献，让人在查阅资料时倍感吃力。这位作者的叙述逻辑非常清晰，段落之间的过渡衔接得极其自然。举个例子，当他介绍谱估计方法时，他首先会从经典的周期图法开始，清晰地指出其局限性（方差大、分辨率低），然后很自然地过渡到更先进的参数法和非参数法，每一步的推进都像是在解一个层层递进的谜题。我尤其喜欢他引用的一些历史背景介绍，虽然这些信息并非解决问题的核心，但它们能帮助读者理解为什么这些方法会被发明出来，背后的驱动力和当时的局限性是什么。这使得整个知识体系不再是冷冰冰的数学公式集合，而像是人类智慧不断探索和迭代的结晶。这种叙事方式，让阅读过程充满了人文关怀，使得那些原本枯燥的数学推导也变得有血有肉起来。