信号处理新方法导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:余英林

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:25.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302094234

丛书系列:

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《信号处理新方法导论》 本书简介 这是一本旨在深入探讨现代信号处理领域前沿技术与创新思路的专著。本书并非对现有成熟理论的简单复述，而是着重于揭示近年来在信号获取、分析、表示、变换以及应用等方面涌现出的新型方法和理论框架。我们致力于为读者提供一个全面而系统的视角，理解这些新兴技术如何颠覆传统信号处理范式，并为解决复杂多变的实际问题开辟新的途径。 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者从基础概念的理解过渡到高级应用的掌握。首先，我们将从基础信号理论的重塑开始，探讨如何利用更有效的数学工具来描述和理解信号的内在属性，尤其是在非线性和非平稳信号处理方面的新进展。这包括但不限于新的正交变换方法、时频分析的深化以及小波分析的扩展应用，它们如何帮助我们更精细地捕捉信号的动态特征。 接着，本书将重点介绍在信号表示与压缩方面的新思路。传统的傅里叶变换及其衍生在许多情况下显得力不从心，本书将深入分析稀疏表示、字典学习、低秩表示等新兴技术。这些方法如何通过更简洁、更具信息量的表示形式来大幅度降低数据维度，提高处理效率，同时最大程度地保留信号的关键信息，对于大数据时代的信号处理至关重要。 在信号分析与识别部分，我们将聚焦于机器学习和深度学习在信号处理中的融合应用。本书将详细阐述卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型如何被应用于信号的分类、检测、去噪、分割等任务，并探讨如何设计更适合信号处理的深度学习架构。此外，我们还将涵盖图神经网络（GNN）在处理具有结构化信息的信号（如图论模型、社交网络信号等）中的应用，以及自监督学习和迁移学习如何缓解标记数据不足的问题。 本书还将深入探讨信号变换的革新。除了传统傅里叶变换、拉普拉斯变换等，我们还将引入分数阶傅里叶变换（FRFT）、希尔伯特-黄变换（HHT）等能够捕捉信号更丰富信息的变换域。这些新型变换如何为特定类型的信号提供更优的分析工具，以及如何将其应用于雷达、通信、医学成像等领域，将是本书的重要组成部分。 在信号恢复与增强方面，本书将重点关注基于优化的方法和机器学习驱动的解决方案。我们将讨论压缩感知（Compressed Sensing）的理论基础与实际应用，以及如何利用稀疏性、低秩性等先验知识进行高效的信号恢复。同时，也将介绍利用深度学习进行超分辨率、去模糊、去噪等信号增强任务的新技术。 此外，本书还将覆盖信号处理在特定领域的创新应用。例如，在通信领域，我们将探讨5G/6G中的新型调制解调技术、信道估计方法以及智能无线通信的信号处理挑战。在图像和视频处理领域，除了传统的滤波和变换，我们将深入研究基于深度学习的图像复原、超分辨率、目标检测和跟踪等。在生物医学信号处理方面，我们将关注脑电图（EEG）、心电图（ECG）等信号的特征提取、模式识别以及疾病诊断的最新进展。在金融信号处理方面，也将探讨如何利用时间序列分析和机器学习预测金融市场的波动。 本书的特点在于其对理论的深入剖析与对实践应用的紧密结合。我们不仅会介绍新方法的数学原理，还会通过大量的案例研究和算法实现细节，帮助读者理解这些方法如何在实际系统中落地。本书还特别强调了计算效率和实时性问题，探讨了如何优化算法以满足工程实现的要求。 我们相信，通过阅读本书，读者将能够建立起对当前信号处理领域发展趋势的深刻认识，掌握解决复杂信号处理问题的强大工具，并为未来的研究和工程实践打下坚实的基础。本书适合于高等院校的电子工程、通信工程、计算机科学、自动化以及相关交叉学科的本科生、研究生，以及在这些领域工作的工程师和研究人员。 核心内容概述（以下内容为示例，不代表本书真实包含） 新型信号表示理论： 稀疏表示与压缩感知（Compressed Sensing）：探讨信号在某些变换域或字典下的稀疏性，以及如何利用这种稀疏性在欠采样情况下恢复原始信号。涵盖重构算法（如OMP、LASSO、ISTA、FISTA等）及其变种，以及在图像恢复、MRI成像、雷达信号处理等领域的应用。 低秩表示：研究矩阵或张量信号的低秩特性，并利用其进行背景/前景分离、降维、去噪等。介绍核范数最小化、非凸低秩逼近等方法。 字典学习与在线字典学习：介绍如何从数据中自动学习最优的信号表示字典，以及如何适应性地更新字典以处理变化信号。 先进信号分析与识别方法： 深度学习在信号处理中的应用： 卷积神经网络（CNN）：针对序列信号设计的一维CNN，及其在信号分类、检测、去噪、去混响中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）/门控循环单元（GRU）：处理具有时间依赖性的信号，如语音、时序数据、生物电信号等。 Transformer模型：利用自注意力机制处理长距离依赖性，及其在序列信号分析、语音识别、自然语言处理（针对文本信号）等领域的潜力。 图神经网络（GNN）：处理具有图结构的信号，如社交网络数据、交通流量数据、分子结构等。 高阶统计量与非线性分析：探讨信号的更高阶统计特性，以及如何利用非线性方法（如混沌理论、相空间重构）分析非线性信号。 机器学习与信号特征工程：介绍如何从原始信号中提取有效的特征，并将其输入到支持向量机（SVM）、随机森林等传统机器学习模型中进行分类和回归。 信号变换与时频分析的深化： 分数阶傅里叶变换（FRFT）：分析信号在分数阶傅里叶域中的特性，及其在雷达信号处理、滤波等方面的应用。 时频分析技术：深入介绍短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布、小波变换（包括连续小波变换和离散小波变换）及其在时变信号分析中的最新进展。 希尔伯特-黄变换（HHT）：处理非线性、非平稳信号，通过经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析。 信号恢复与增强的优化方法： 基于优化的信号恢复：从数学优化的角度，设计鲁棒的信号恢复算法，考虑各种噪声模型和约束条件。 深度学习驱动的信号增强：利用生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等进行高质量的信号恢复、去噪、超分辨率等。 特定领域的信号处理前沿： 通信信号处理：MIMO系统、OFDM的信号处理优化、认知无线电、信号检测与估计。 图像与视频信号处理：基于深度学习的图像复原（超分辨率、去雨、去模糊）、目标跟踪、视频分析。 生物医学信号处理：脑机接口（BCI）的信号分析、医学影像的智能处理、生理信号的模式识别。 金融信号处理：高频交易数据的分析、风险预测、算法交易的信号处理。 本书的编写风格力求严谨而易于理解，旨在为读者提供一个全面、深入且富有启发性的学习体验。

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这本书给我的感觉，就像一位技艺精湛的工匠，在向你展示他手中那些最精巧的工具和最独到的技艺。书中对每一个信号处理“新方法”的阐述，都力求做到既准确又易懂。我尤其欣赏作者在引入新概念时，常常会先回顾其背后的传统方法，然后巧妙地指出传统方法的局限性，再引出新方法是如何克服这些局限的。这种对比和递进式的讲解方式，极大地加深了我对新方法的理解。我一直对多分辨率分析和时频分析的最新发展很感兴趣，希望能够将这些技术应用于地震数据分析和声学信号处理。这本书对小波变换、小波包变换以及更高级的时频分析技术的讲解，让我受益匪浅。我希望能够通过学习这些内容，更深入地理解信号的内在结构，从而解决更复杂的数据分析难题。这本书不仅教会我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这种深度让我对接下来的实践充满了信心。

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读这本书，我感觉自己像是走进了一个充满无限可能性的信号处理实验室。它不像许多教材那样，只讲授固定的知识点，而是更侧重于启发思考，引导读者去探索那些尚未被完全开发的领域。书中对“新方法”的解读，充满了创新精神和前瞻性。我特别关注书中对“非参数信号处理”的探讨，这部分内容让我看到了在处理未知信号模型时，如何避免对先验知识的过度依赖。我一直对自然语言处理和语音信号分析中的一些挑战感到困惑，比如如何处理语速变化、口音差异等问题。这本书对非参数方法在这些领域的应用介绍，让我眼前一亮。我希望能够通过学习这些内容，掌握一些更具鲁棒性和适应性的信号处理技术。这本书不仅传授了知识，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力，让我对接下来的研究和实践充满了热情。

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这本书的内容给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一本介绍信号处理方法的书，更像是一次关于信号处理未来趋势的深度探索。书中对“新方法”的解读，摒弃了枯燥的公式堆砌，而是从实际应用的角度出发，将复杂的概念娓娓道来。我尤其欣赏书中对一些新兴算法的详细解析，比如那些基于统计学习理论和信息论的信号处理技术。这些技术在处理高维、非线性和噪声干扰的信号时，展现出了惊人的优越性。我希望能够通过这本书，掌握一些能够解决实际工程问题的先进工具。比如，在通信系统中，如何利用这些新技术来提高信号的传输速率和抗干扰能力，这是一个我一直非常关注的领域。书中对压缩感知和稀疏表示的介绍，让我眼前一亮，这为我解决数据量过大、信息冗余等问题提供了新的思路。总而言之，这本书为我打开了一扇通往信号处理新世界的大门，让我看到了这个领域无限的可能性，也让我对未来的学习和研究充满了热情。

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这本书的整体感觉非常“新”，它不像一本陈旧的教科书，而更像是一本关于未来科技的预言书。书中对“信号处理新方法”的介绍，充满了现代感和时代气息。它敏锐地捕捉到了当前技术发展的热点，并将其与信号处理的理论紧密结合。我尤其被书中关于“智能信号处理”的理念所吸引。它不再仅仅将信号处理看作是数学和算法的堆砌，而是强调了信号处理与人工智能、机器学习等技术的深度融合，从而实现更高级的信号分析和决策。我一直对如何让信号处理系统变得更加“智能”和“自主”感到好奇。这本书对深度学习在信号去噪、特征提取、信号分类等方面的应用介绍，让我看到了实现这一目标的可能性。我希望能够通过学习这些内容，掌握一些能够构建更智能、更高效信号处理系统的关键技术。这本书为我提供了一个全新的视角，让我看到了信号处理的未来发展方向，也让我对这个领域充满了无限的憧憬。

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拿到这本书，我首先被它那严谨而又不失活力的排版所吸引。内容的编排也十分巧妙，从基础概念的铺垫，到复杂新方法的深入剖析，循序渐进，逻辑清晰。我一直认为，信号处理是许多现代科技的核心支撑，但很多时候，我们接触到的都是一些经典的、相对成熟的技术。而这本书，则将目光投向了那些正在冉冉升起的新星。我最感兴趣的部分，是书中关于“信号表示”的全新视角。传统的傅里叶变换虽然强大，但在处理非平稳信号和局部特征时，总显得力不从心。这本书对稀疏表示、字典学习等方法的介绍，让我看到了解决这些问题的希望。我希望能够利用这些新方法，在图像处理和模式识别领域取得突破。比如，如何用更少的样本来重构高质量的图像，或者如何从复杂的信号中提取出更有辨识度的特征。这本书为我提供了一个全新的理论框架和实践指导，让我对接下来的学习和应用充满了期待。

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这本书的内容，就像一幅徐徐展开的科技画卷，让我看到了信号处理领域在不断向前发展，涌现出许多令人兴奋的新技术。书中对“新方法”的探讨，非常注重理论与实践的结合。它并没有仅仅停留在理论的层面，而是通过大量的实例和案例，展示了这些新方法在实际工程中的应用价值。我对此深感欣慰，因为我一直希望能够将学到的知识应用到解决实际问题中。我尤其对书中关于“信号重构”的最新进展很感兴趣，比如如何利用少量的测量数据来精确地恢复原始信号。这在很多领域，如医学成像、遥感探测等，都有着极其重要的意义。我对书中关于压缩感知和单快照成像技术的介绍，充满了好奇。我期待能够通过学习这些内容，掌握一些能够处理低成本、低功耗数据采集场景的先进技术。这本书为我提供了一个清晰的路线图，让我看到了信号处理领域未来的发展方向，也激发了我对这个领域更深入探索的动力。

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这本书的语言风格非常独特，它不是那种硬邦邦的技术手册，而是更像一位经验丰富的导师在娓娓道来。书中对每一个新方法的介绍，都充满了深度和洞察力。我印象最深刻的是，作者并没有停留在对方法本身进行描述，而是深入剖析了这些方法背后的数学原理和物理意义，以及它们是如何解决传统方法所面临的挑战的。我一直对自适应信号处理的最新进展感到好奇，尤其是那些在动态环境中能够快速响应和优化的算法。这本书恰好满足了我的这一需求，它详细介绍了诸如递归最小二乘法、卡尔曼滤波在复杂场景下的应用，以及一些更前沿的基于机器学习的自适应技术。我希望能够通过学习这些内容，提升我在实际工程应用中的信号处理能力，尤其是在那些信号源变化快、环境干扰大的场景下。这本书的价值，远不止于知识的传授，更在于它能够激发读者独立思考和创新探索的精神，让我对接下来的学习和研究充满了动力。

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读完这本书，我最大的感受就是视野被极大地拓宽了。我原本以为信号处理就是那些传统的滤波、变换、分析，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅梳理了信号处理的历史脉络，更重要的是，它着重介绍了那些正在改变我们世界的新兴技术。我最感兴趣的是书中关于机器学习与信号处理深度融合的部分。过去，我总是将两者分开来看待，但这本书让我明白，它们是相互促进、共同发展的。例如，如何利用深度学习的网络结构来设计更高效的信号滤波器，或者如何将传统的信号处理特征提取方法与机器学习的分类器相结合，来解决更复杂的问题。书中对这些交叉领域的探讨，让我看到了巨大的潜力。我一直希望能够将我的专业知识与最新的技术趋势相结合，而这本书恰好提供了这样一个绝佳的平台。我尤其期待书中在生物医学信号处理方面的最新进展，比如如何利用AI技术来更精确地分析心电图、脑电图等数据，从而辅助疾病的诊断和治疗。这本书不仅让我学习到了新知识，更重要的是，它让我看到了一个更广阔、更具活力的信号处理未来，让我对自己的职业发展方向有了更清晰的规划。

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初读这本书，便被其深厚的理论底蕴和广阔的研究视野所折服。它并非简单地罗列公式和定理，而是深入浅出地探讨了信号处理在当今科技浪潮中的核心地位与演进方向。书中对“新方法”的定义和解析，极富前瞻性，触及了诸如稀疏表示、压缩感知、深度学习在信号分析中的应用等多个前沿课题。这对于我这样一个在相关领域深耕多年的研究者来说，无疑是一场及时雨。我尤其关注书中关于非线性系统分析和多维度信号处理的章节，这几个方面一直是信号处理研究的难点与热点，也是我个人一直以来想要深入钻研的方向。我渴望从中学习到能够解决实际工程问题的全新算法和理论框架。例如，在智能制造领域，如何利用先进的信号处理技术来优化生产流程，提高产品质量，这是一个巨大的挑战，我期待书中能够提供一些启发性的思路。同时，书中对理论与实践的结合也做得非常出色，我相信通过对书中案例的研读，我能够更好地理解抽象的数学模型，并将其转化为实际可行的解决方案。这本书不仅为我提供了新的知识，更重要的是，它激发了我新的研究灵感，让我对接下来的工作充满了信心和期待。

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这本书的封面设计倒是颇具匠心，那种略带科技感的蓝紫色渐变，配上简洁却又充满力量感的字体，第一眼就吸引了我。我一直对信号处理领域抱有浓厚的兴趣，但很多入门书籍往往停留在经典的傅里叶变换、滤波器设计等基础概念上，虽然重要，但总觉得缺少了一些与时俱进的视角。这次偶然翻到这本《信号处理新方法导论》，书名本身就激起了我的好奇心。我期待它能引领我进入一个更广阔、更现代的信号处理世界，了解那些在机器学习、大数据分析、人工智能等前沿技术中扮演着关键角色的新型信号处理技术。我非常好奇书中会如何讲解那些抽象的理论，是否会结合实际的应用案例，让复杂的概念变得触手可及。比如，我一直对自适应滤波在噪声抑制方面的最新进展很感兴趣，也想了解在图像和语音识别领域，有哪些创新的信号处理技术正在发挥作用。这本书的出版，在我看来，恰逢其时，能够帮助我弥补知识上的空白，也能让我对未来的技术发展趋势有一个更清晰的认识。我迫不及待地想深入其中，去探索那些未知的领域，去学习那些能够武装我知识库的新工具和新思想。希望这本书能够像它的名字一样，为我开启信号处理领域的一扇新大门，让我不再局限于过去的经典，而是能够拥抱未来的无限可能。

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