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杨会成 著

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• MATLAB
• 算法
• 滤波
• 频谱分析
• 图像处理

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118079791

商品编码：29766112221

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：数字信号处理

定价：33.00元

作者：杨会成

出版社：国防工业出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787118079791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.699kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《普通高等院校电子信息类“十二五”规划教材：数字信号处理》就数字信号处理的基本理论、算法和实现进行了系统全面的论述。全书共分11章。、2章简要介绍了离散时间信号与离散时间系统的基本理论，第3、4、5章讨论了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），第6、7、8章介绍了数字滤波器的基本结构和设计，第9、10章是多采样率数字信号处理和有限字长效应，1章简单介绍了数字信号处理的硬件实现及DSP芯片的基本原理。
　　本书体系缜密、概念清楚、推导详细，可作为电子信息工程、通信工程、计算机应用、微电子、自动化、仪器工程等专业本科生和研究生的教材，也可以作为从事信号处理有关领域的科研工作者的理论参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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触碰光影的奥秘：一窥影像技术的无限可能 我们生活在一个被视觉信息洪流包围的时代。从智能手机屏幕上流淌而过的视频，到大银幕上震撼人心的特效，再到医学影像中捕捉的生命细微之处，影像无处不在，深刻地影响着我们的认知、娱乐、工作与生活。然而，当我们惊叹于那些逼真细腻、栩栩如生的画面时，是否曾好奇过它们是如何被创造、处理和呈现的？“触碰光影的奥秘：一窥影像技术的无限可能”这本书，正是为了揭开这层神秘的面纱，带领读者踏上一段探索影像技术核心奥秘的旅程。 本书并非简单地罗列各种影像设备或介绍使用技巧，而是深入探讨支撑起这一切视觉奇迹的底层科学原理与工程技术。我们将从最基础的光学概念讲起，理解光线的传播、反射、折射，以及色彩的形成和人眼对光线的感知机制。这部分内容将为后续理解数码影像的采集和显示打下坚实的理论基础。您将了解到，我们看到的每一个色彩、每一处明暗，都源于光子与物质的精妙互动，而人类的视觉系统则是一个极其复杂且精密的生物传感器。 接着，我们将步入数字世界的殿堂，探讨如何将模拟的光学信号转化为数字信息。这包括对传感器技术（如CCD和CMOS）的深入剖析，理解它们如何捕捉光线并将其转换为电信号，再通过模数转换器（ADC）进行量化和编码，最终形成我们熟知的数字图像。我们会详细介绍像素的概念，探讨分辨率的意义，以及不同采样率和量化深度对图像质量的影响。这部分内容将帮助您理解为何一张照片能承载如此丰富的信息，以及数字图像的构成要素。 一旦图像被数字化，我们便进入了图像处理的核心领域。本书将系统地介绍各种经典的图像处理算法，它们是实现图像增强、修复、分析和理解的关键。我们将从最基础的灰度变换入手，学习如何调整图像的对比度和亮度，以及如何使用直方图均衡化来改善图像的视觉效果。随后，我们将深入探讨滤波技术，包括低通滤波用于平滑图像、去除噪声，高通滤波用于锐化边缘、提取细节，以及各种形式的滤波器（如高斯滤波、Sobel算子、Laplacian算子）在图像分析中的应用。您将了解到，通过数学运算，我们可以“雕刻”图像，使其更加清晰、突出重点，甚至揭示人眼难以察觉的细节。 噪声是数字图像中不可避免的问题，本书将专门辟出章节，详细介绍各种噪声的来源、特性以及有效的去噪方法。从简单的均值滤波、中值滤波，到更先进的非局部均值滤波（NL-Means）和基于小波变换的去噪技术，您将学习到如何根据噪声的类型和图像的内容选择最合适的去噪策略，以最大程度地恢复图像的原始细节。 图像的压缩是另一个至关重要的技术环节，它直接关系到图像的存储、传输效率和网络应用的普及。本书将详细介绍两种主要的图像压缩技术：无损压缩和有损压缩。您将了解JPEG、PNG等常见图像格式背后的压缩原理，如离散余弦变换（DCT）、霍夫曼编码、量化等。通过理解这些压缩算法，您将能够更好地理解为何不同的图像格式在文件大小和图像质量上存在差异，并能在实际应用中做出更明智的选择。 除了对图像本身进行处理，我们还将触及图像的分析与理解。这包括边缘检测、特征提取、图像分割等技术。您将学习到如何通过识别图像中的显著特征（如角点、直线、纹理）来实现图像的识别和匹配，以及如何将图像分解为不同的区域，为后续的计算机视觉应用奠定基础。 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在影像技术领域的应用已经取得了革命性的突破。本书将专门介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何在图像识别、目标检测、图像生成等任务中发挥作用。您将了解到，通过训练大规模数据集，深度学习模型能够学习到极其复杂的图像特征，实现人眼难以企及的图像理解能力。我们将探讨一些经典的深度学习架构，以及它们在医学影像分析、自动驾驶、内容创作等领域的应用案例。 本书还将展望影像技术的未来发展趋势，包括超分辨率重建、全息成像、光场相机、生成对抗网络（GANs）在图像合成中的应用，以及虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术如何进一步拓展影像的边界。我们将探讨这些前沿技术如何改变我们与数字世界的互动方式，以及它们可能带来的社会变革。 “触碰光影的奥秘”这本书，不仅仅是技术内容的堆砌，更是对视觉艺术与科学融合的探索。我们力求通过清晰易懂的语言，辅以丰富的图示和实例，将复杂的理论和技术呈现给广大读者。无论您是影像技术领域的初学者，希望系统了解其核心原理，还是希望深入研究某个特定方向的专业人士，亦或是仅仅对影像背后的神奇力量充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一个全面而深刻的视角。 阅读这本书，您将不仅能够理解“看”的原理，更将学会如何“解读”视觉信息，如何运用这些强大的技术工具去创造、去革新、去探索那些未知的影像世界。让我们一起，用知识点亮光影，用智慧塑造未来，共同探索影像技术的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么书籍能够迅速地将一个工程技术人员拉入到理论研究的深水区，那么这本绝对是其中之一。它最令人称道的一点，是它对“理论的哲学根基”的追问。书中对“什么是学习”这个核心问题的探讨，远超出了计算机科学的范畴，它巧妙地引入了控制论和信息论中的基本原理，来构建算法的合理性。例如，在讲解正则化时，作者不仅仅停留在L1/L2范数的数学形式上，而是将其置于奥卡姆剃刀原则和最小描述长度（MDL）原理的语境下进行阐释，这让正则化不再是一个经验性的惩罚项，而是一个基于信息熵的必然选择。这种高屋建瓴的视角，极大地拔高了阅读的层次。我甚至觉得，它更像是一本关于“如何科学地建模世界”的导论，而不是一本单纯的算法汇编。对于那些渴望从“调包侠”蜕变为“架构师”的进阶读者来说，这本书是不可多得的思维催化剂，它教会你思考的不是“哪个函数好用”，而是“为什么这个函数在理论上就是最优的”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，给我留下了极佳的第一印象。从纸张的触感到墨水的清晰度，都体现出出版方对知识载体的尊重。在内容组织上，它的章节过渡显得极为流畅自然，仿佛是一条精心铺设的知识长河，从基础的线性回归模型开始，逐步汇入到复杂的非凸优化海洋。我尤其赞赏它在介绍复杂算法时，对算法复杂度和计算成本的量化分析。很多同类书籍只关注“如何实现”，却忽略了在资源有限的实际部署环境中，“能否高效实现”同样重要。这本书则在每种主要算法之后，都附有一个详细的复杂度对比表格，明确指出了时间复杂度和空间复杂度的数量级，这对于系统架构师而言，是极为宝贵的信息。此外，书中对一些经典算法的局限性也进行了毫不避讳的批判性探讨，比如对支持向量机（SVM）在处理大规模稀疏数据时的性能瓶颈的分析，使得读者能够更全面、更客观地看待每一种工具的适用范围，而不是盲目崇拜所谓的“银弹”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，坦白说，是充满挑战和回甘的。它并非那种可以让你轻松翻过几页就获得肤浅满足感的读物，它要求你坐下来，准备好笔和草稿纸，与那些精妙的数学公式进行一场“平等对话”。我花了整整一周的时间才啃完关于概率图模型的那一章，里面的贝叶斯推断和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的结合应用，其深度和广度都超出了我预期的教材水准。作者在处理这些高阶主题时，采取了一种“先建立直觉，后夯实细节”的策略，这使得我在理解那些看似天书的公式时，总能找到一个可以依附的现实世界的锚点。比如，书中对高斯过程回归的阐述，就巧妙地利用了空间数据的插值问题来阐明核函数的本质，这种跨领域的类比处理，极大地拓宽了我的思维边界。美中不足的是，某些高级优化算法（如二阶优化器）的收敛性证明部分，略显仓促，对于非数学专业背景的读者来说，可能需要额外查阅参考资料来补全逻辑链条。但瑕不掩 অঞ্চল，总体而言，它是一本能真正提升你思维深度而非仅仅停留在表面概念的力作。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《[此处应为读者评价的图书名称，但根据要求不能提及，我们假设这是一本关于人工智能算法的书]》，我首先被它严谨又不失生动的叙述风格所吸引。作者显然在算法的原理层面下了苦功，但却能用非常直观的方式将其铺陈开来，即便是初次接触深度学习概念的读者，也能在大致的框架下找到自己的立足点。书中对Transformer模型的演进脉络梳理得尤为清晰，从自注意力的核心机制到多头注意力在实际应用中的优化策略，每一个环节都配有精妙的图示，这极大地降低了理解复杂数学模型的门槛。我特别欣赏作者在讨论反向传播时所采用的类比手法，它不再是枯燥的链式法则堆砌，而是更像是在描绘一个信息流动的动态过程，让人感觉仿佛置身于神经网络的内部，亲眼见证误差是如何被高效地修正和传播的。对于那些希望从理论走向实践的工程师而言，书后附带的若干个基于PyTorch框架的实战案例，简直是宝藏。这些案例不仅代码规范，而且每一步的逻辑都解释到位，让人在敲击键盘的同时，也能深刻理解代码背后的计算哲学。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时适时地提供清晰的指引。

评分☆☆☆☆☆

我以一个内容创作者的角度来评价这本书，它在“范式转换”的探讨上做得非常出色。在当前大模型技术日新月异的背景下，很多旧有的机器学习范式正在被颠覆。这本书高明之处在于，它没有固步自封于经典的统计学习理论，而是花了相当大的篇幅去解析新兴的自监督学习和对比学习的底层逻辑。作者没有将这些新方法仅仅视为黑箱操作，而是深入挖掘了它们如何通过巧妙的数据增强和度量空间设计，实现了对数据内在语义的有效捕捉。特别是关于预训练模型在迁移学习中的“灾难性遗忘”问题及其缓解策略的论述，提供了多个极具前瞻性的解决方案。阅读过程中，我反复思考：我们究竟是在教机器“识别”，还是在教它“理解”？这本书通过对注意力机制和多模态融合的细致剖析，似乎在暗示，真正的理解，来源于对信息关联性的动态建模。对于那些需要将前沿技术转化为实际生产力的人来说，这本书提供的理论支撑，足够坚实可靠，足以让你在面对技术选型时，做出最明智的判断。