小波变换与工程应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:彭玉华

出品人:

页数:137

译者:

出版时间:2006-12

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030074713

丛书系列:

图书标签:

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《傅里叶变换及其在信号处理中的革命》 这是一本深入剖析傅里叶变换及其在现代信号处理领域所扮演核心角色的著作。本书从数学基础出发，循序渐进地介绍了傅里叶级数、傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）以及快速傅里叶变换（FFT）等关键概念。作者以清晰的逻辑和丰富的实例，阐释了这些变换如何揭示信号的频率成分，从而实现对信号的分析、滤波、压缩以及调制等一系列关键操作。 本书首先回溯了傅里叶变换的起源，介绍了约瑟夫·傅里叶如何提出用三角函数级数来表示周期性函数，并由此引申出更广泛的傅里叶变换概念，能够分析任意信号。我们将详细探讨时域信号如何被映射到频域，以及频域信息的丰富含义，例如如何通过频谱分析识别信号的周期性、噪声成分以及特定频率的特征。 随后，本书重点阐述了离散傅里叶变换（DFT）的原理及其在数字信号处理中的重要性。在计算机技术日益普及的今天，我们处理的绝大多数信号都是离散的，DFT为我们提供了一种计算离散信号频谱的精确方法。本书将详细介绍DFT的计算公式，并通过大量图示和表格，帮助读者理解离散信号的频谱特性。 令人兴奋的是，本书还将深入讲解快速傅里叶变换（FFT）算法。FFT作为DFT的一种高效计算算法，极大地降低了计算复杂度，使得傅里叶变换在实际应用中得以广泛普及。我们将详细介绍几种经典的FFT算法，如Cooley-Tukey算法，并分析其时间复杂度，让读者理解为何FFT能够带来如此巨大的计算效率提升。 在掌握了傅里叶变换的理论基础和计算方法之后，本书将转向其在信号处理领域的实际应用。我们将探讨傅里叶变换如何用于： 信号滤波： 通过在频域进行操作，实现对特定频率成分的增强或抑制，例如低通滤波、高通滤波、带通滤波以及陷波滤波等。我们将展示如何设计和实现各种滤波器，并分析它们对信号的影响。 频谱分析： 识别信号的频率组成，用于故障诊断、模式识别、通信信号解调等。本书将提供多种频谱分析技术，包括周期图法、Welch法等，并讨论它们的优缺点。 信号压缩： 利用傅里叶变换将信号表示为一系列系数，并通过量化和编码这些系数来实现数据压缩，例如JPEG图像压缩等。 调制与解调： 在通信系统中，傅里叶变换在设计和分析各种调制技术（如AM、FM、PSK等）以及解调过程中起着至关重要的作用。 系统分析： 通过分析系统的频率响应，理解系统对不同频率信号的处理特性，这对于设计和优化各种电子系统至关重要。 图像处理： 将傅里叶变换应用于图像，实现图像的滤波、边缘检测、频率域增强以及图像压缩等。 本书的特点在于： 理论与实践相结合： 理论阐述严谨，同时配以大量实际工程案例，让读者能够理解傅里叶变换在真实世界中的应用。 丰富的可视化工具： 大量图示、波形图和频谱图，直观展示信号在时域和频域的变换过程，加深读者理解。 循序渐进的学习路径： 从基本概念到高级应用，每个章节都建立在前一章节的基础上，适合不同背景的读者。 编程示例（可选）： （若本书包含）将提供使用常见编程语言（如Python、MATLAB）实现傅里叶变换和相关算法的代码示例，帮助读者动手实践。 本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、物理学以及任何对信号分析和处理感兴趣的研究人员、工程师和学生。通过学习本书，读者将能够深刻理解傅里叶变换的强大威力，并将其应用于解决各种复杂的工程问题。

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我之前一直对小波变换在图像处理领域的应用很感兴趣，特别是想要了解它如何实现高效的图像去噪和特征提取。这本书虽然名字里带了“工程应用”，也提到了图像处理，但实际的内容让我有些摸不着头脑。书中有一章专门讲了小波变换在图像压缩方面的应用，但它更多的是介绍理论上的优越性，比如它比傅里叶变换在表示图像的局部特性方面更具优势，能够获得更高的压缩比。然而，在实际的编码过程、如何选择合适的小波基、以及如何进行量化和熵编码等关键环节，书中几乎没有任何详细的阐述。我期待的是能够看到一些关于离散小波变换（DWT）或者多分辨率分析（MRA）在图像压缩中的具体实现细节，比如如何构建二维小波变换矩阵，如何对系数进行分解和重构。书中甚至没有提供任何代码片段，让我感觉很难将这些理论知识转化为实际的操作。对于图像去噪，也只是泛泛而谈，没有具体讨论不同噪声模型的特点以及如何选择合适的小波函数来抑制这些噪声。

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总的来说，这本书在介绍小波变换的“是什么”和“有什么用”方面做得还算可以，但对于“如何用”的讲解，则显得非常薄弱。我买这本书的初衷是希望能够学习到一些关于小波变换在实际工程问题中如何解决的技巧和方法，尤其是在信号处理和数据分析领域。书中有一章讲到小波变换在数据压缩中的应用，简单地提到了如何通过分解和量化来减小数据量。然而，具体的算法细节，比如如何构建小波分解树，如何进行最优的量化策略选择，以及如何将压缩后的数据进行存储和恢复，这些关键的工程实现问题，书中几乎没有涉及。我期待的是能够看到一些具体的伪代码或者实际的编程示例，能够帮助我理解如何将这些理论转化为可执行的代码。同样，在谈到小波变换在故障诊断中的应用时，也只是简单地提及它可以用于识别信号中的异常模式，但并没有深入讲解如何设计合适的特征提取方法，如何选择合适的分类器，以及如何验证诊断结果的准确性。这让我觉得这本书更像是一本概念性的科普读物，而非一本实用的技术手册。

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读这本书的体验，可以说是一种“欲说还休”的感觉。它似乎在试图涵盖小波变换的方方面面，从理论基础到各种应用，但每一个部分都讲解得不够深入。比如，它花了不少篇幅介绍不同类型的小波函数，如Haar、Daubechies、Symlets等，并分析了它们的一些数学性质，但这部分内容对我来说，更像是百科全书式的罗列，缺乏一个清晰的脉络，让你知道在什么场景下应该选择哪种小波。书中也提到了小波变换在金融时间序列分析中的应用，比如检测市场波动或者预测趋势。然而，关于如何将原始金融数据转化为适合小波分析的形式，如何选择合适的小波尺度和位移，以及如何解释分解后的系数所代表的金融意义，这些关键的步骤都讲得非常模糊。我希望看到的是一些实际的案例，比如使用小波变换来分析股票的周期性波动，或者检测经济危机中的异常信号，并附上具体的分析方法和结果解读。但这本书在这方面的论述，更多的是一种理论上的可能性探讨，而缺乏实际的指导意义。

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这本书给我的整体感受是“雷声大雨点小”。封面上“工程应用”几个字确实吸引人，我满怀期待地想看到各种工程领域如何巧妙地运用小波变换解决实际问题，比如在结构健康监测、故障诊断、或者通信系统中的信号处理。然而，书中对这些应用的描述，更多的是停留在“是什么”的层面，而很少深入到“怎么做”的细节。例如，在谈到某个具体的工程问题时，作者会提到小波变换可以用来检测异常，但具体如何设计小波基函数来匹配特定类型的故障，如何设置阈值来进行判断，这些关键的工程实现细节几乎没有提及。很多时候，它只是列举了几个应用领域，然后泛泛地介绍了一下小波变换的优势，而没有给出详细的算法流程、参数选择依据，甚至连一个完整的、可运行的伪代码都没有。这让我感觉像是看了一本“理论介绍手册”，而不是一本“工具书”。我期望的是能够看到一些具体的案例分析，比如某个工程项目中，如何利用小波变换将原始信号分解，提取出反映故障的关键特征，然后通过机器学习模型进行分类，最终实现自动化诊断。然而，这些实践性的内容在这本书中非常稀少。

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刚拿到这本《小波变换与工程应用》，还以为能学到点新东西，结果翻了翻，发现大部分内容都是在讲一些非常基础的数学概念，比如傅里叶变换的原理、不同的小波族介绍，还有一些常见的信号处理算法。这部分内容虽然是基础，但讲得比较啰嗦，很多地方感觉是在反复强调同一个意思，对于已经对这些概念有所了解的读者来说，会觉得有些浪费时间。书中也提到了一些应用场景，比如图像压缩和去噪，但具体的实现步骤和代码示例却少得可怜，更像是一个概念性的介绍，而不是一本实操指南。比如在讲到图像压缩时，只是简单地提了一下小波变换如何降低冗余度，但具体的编码方式、量化策略等等关键细节就一带而过了。这让我感觉这本书更适合作为一本入门读物，或者给完全没有接触过小波变换的初学者一点点概念上的启蒙。但如果你是想深入研究小波变换在工程领域的具体应用，或者希望通过这本书掌握一些实用的技术，那么这本书可能就难以满足你的需求了。我对书中关于算法性能分析的部分也有些失望，仅仅是泛泛而谈，缺乏严谨的数学推导和实际的性能对比数据，这使得结论的说服力大打折扣。

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简单，易上手！适合快速入门。

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