具体描述
Fourier分析是以纯粹数学和应用数学为基础建立起来的一门学科，它在科学与技术的所有领域中发挥着十分重要的作用。但是，由于Fourier分析使用的是一种全局的变换，因此无法表述信号的时频局域性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。为了分析和处理非平稳信号，人们对Fourier分析进行了推广乃至根本性的革命，提出并发展了一系列新的信号分析理论；短时Fourier变换、时频分析、Gab
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的封面设计给我一种沉静而专业的印象，正如其名“非平稳信号分析与处理”，它预示着一场深入探索信号领域复杂性的旅程。我一直对信号处理领域充满兴趣，但“非平稳”这个词，总是让我觉得它比平稳信号要神秘和难以捉摸。 书的开篇，作者对传统傅里叶变换在分析平稳信号上的成功做了详尽的阐述，并着重指出了它在处理非平稳信号时的局限性，例如无法揭示信号随时间变化的频率信息。这部分内容，为我理解为何需要新的分析方法奠定了坚实的基础，让我认识到，要应对非平稳信号的挑战，就必须超越传统的框架。 随后，书中深入探讨了各种时频分析技术，其中短时傅里叶变换（STFT）是我的初步接触。通过引入一个固定长度的滑动窗口，STFT能够观察信号在不同时间段内的频率成分。我花了大量时间去理解窗口大小选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种“分辨率的权衡”所带来的局限性。接着，是更为强大的웨이블릿 变换。它使用不同尺度和位置的“小波”来分解信号，实现了多分辨率分析。我被它能够同时在时间和频率上提供良好分辨率的能力所深深吸引，尤其是在分析那些包含瞬态特征或者多尺度结构的信号时，웨이블릿 变换显得尤为得心应手。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处也带来了学习上的挑战。书中对不同小波基函数的选择、性质以及它们对分析结果的影响进行了深入的论述。我曾多次在不同的“小波家族”之间徘徊，试图理解它们各自的优势和适用场景。这部分内容，对我的数学理解能力提出了很高的要求，常常需要我反复琢磨，甚至查阅其他资料才能勉强跟上作者的思路。 书中关于自适应滤波的讲解，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了详细的分析。我特别关注了这些算法在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 它更像是一本“工程师手册”加上一本“理论教材”的结合体，既能指导你如何理解复杂的理论，又能为你提供解决实际问题的思路，但前提是你必须具备一定的理论基础和数学功底。
评分拿到这本书的时候，我立刻被它厚重的篇幅和密集的公式所吸引。封面上的“非平稳信号分析与处理”几个字，在我眼中就像是打开了通往一个充满挑战的未知领域的大门。我一直对信号处理抱有浓厚的兴趣，但“非平稳”这个词，预示着比我之前接触的平稳信号分析更加复杂和微妙的世界。 书的开篇，作者非常系统地回顾了平稳信号分析的基础，特别是傅里叶变换的原理和应用。这部分内容，对我来说，就像是为即将展开的探索之旅打下了一个坚实的地基。我理解了为什么需要新的方法来分析那些统计特性随时间而变化的信号，以及这些新方法的出现是多么的必然。 随后，书中深入探讨了各种时频分析技术，尤其是短时傅里叶变换（STFT）和웨이블릿 变换（Wavelet Transform）。STFT通过引入一个固定长度的窗口，让我们可以观察信号在不同时间段内的频率成分。我花了很多时间去琢磨窗口大小的选择如何影响分析结果，理解那种“时间-频率分辨率”的权衡，以及它所带来的局限性。而웨이블릿 变换，则更让我惊叹于其“多分辨率”的分析能力。它能够同时在时间和频率上提供良好的分辨率，这对于分析那些包含瞬态特征或者多尺度特征的信号至关重要。 然而， 웨이블릿 变换的精髓远不止于此。书中对不同小波基函数的讨论，以及如何选择合适的小波来匹配特定信号的特性，这部分内容对我来说，是理解的难点。我反复阅读，试图理解不同小波的数学原理和它们在时域、频域上的表现，但总觉得差那么一层窗户纸没有捅破。我意识到，仅仅理解算法的框架是不够的，还需要深入到其数学本质。 书中关于自适应滤波的讲解，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了详细的分析。我特别关注了这些算法在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它传授了绝世武功的招式，但要练到炉火纯青，还需要日复一日的刻苦练习和感悟。对于那些渴望深入了解非平稳信号分析奥秘的读者来说，这本书无疑是一部宝贵的参考资料，但它需要你付出比常人更多的努力和时间。
评分当我拿到这本《非平稳信号分析与处理》时，我的心情是既兴奋又忐忑。兴奋是因为我一直对信号处理领域充满好奇，特别是那些能反映现实世界复杂变化的信号，它们的分析和处理方法一定非常有趣。而忐忑，则源于“非平稳”这个词本身带来的挑战感。我深知，平稳信号的分析是信号处理的基础，而一旦信号变得“不平稳”，分析的难度就会呈几何级数增长。 书的开篇，作者花了相当大的篇幅来阐述传统信号处理方法（如傅里叶变换）在分析平稳信号上的成功，并细致地剖析了它们在面对非平稳信号时所暴露出的局限性。这一部分内容，对我来说，就像是为即将展开的探索之旅打下了一个坚实的地基。我理解了为什么需要新的方法，以及这些新方法的出现是多么的必然。 接下来的章节，重点转向了各种时频分析技术。短时傅里叶变换（STFT）是我接触到的第一个“升级版”的傅里叶变换。它通过引入一个固定长度的窗口，让我们可以观察信号在不同时间段内的频率成分。我花了很多时间去琢磨窗口大小的选择对分析结果的影响，理解那种“时间-频率分辨率”的权衡，以及它所带来的局限性。然后，是更加强大的웨이블릿 变换。它像一把瑞士军刀，能够用不同尺度的小波函数来捕捉信号的细节。我被它多分辨率分析的能力深深吸引，尤其是在分析那些包含瞬态爆发或者多尺度特征的信号时。 然而，웨이블릿 变换的精髓远不止于此。书中对不同小波基函数的讨论，以及如何选择合适的小波来匹配特定信号的特性，这部分内容对我来说，是理解的难点。我反复阅读，试图理解不同小波的数学原理和它们在时域、频域上的表现，但总觉得差那么一层窗户纸没有捅破。我意识到，仅仅理解算法的框架是不够的，还需要深入到其数学本质。 本书对于自适应滤波的介绍，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了细致的分析。我特别关注了它们在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，在学习自适应滤波的部分，我也遇到了一些挑战。书中对算法的推导过程，有时候会省略一些关键步骤，这让我需要自己去补充大量的数学知识。而且，对于如何实际实现这些算法，以及如何进行参数调优，书中并没有给出太多具体的指导。这对于想要将理论付诸实践的我来说，是一个不小的遗憾。 书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 我有时会觉得，这本书更像是一本“武林秘籍”，它传授了绝世武功的招式，但要练到炉火纯青，还需要日复一日的刻苦练习和感悟。对于那些渴望深入了解非平稳信号分析奥秘的读者来说，这本书无疑是一部宝贵的参考资料，但它需要你付出比常人更多的努力和时间。
评分当我拿到这本书时，一种严谨、专业的氛围扑面而来。封面上“非平稳信号分析与处理”几个字，仿佛是开启了一扇通往信号处理深层奥秘的大门。我一直对信号的分析和处理很感兴趣，但“非平稳”这个概念，总让我觉得它比平稳信号更加复杂和富有挑战性，因为它意味着信号的统计特性会随着时间而改变，这更贴近我们生活中的许多真实场景。 书的开篇，作者并没有直接跳入复杂的理论，而是先为我们搭建了一个坚实的平台，回顾了传统的傅里叶变换在平稳信号分析中的巨大成功，同时也精辟地指出了它在分析非平稳信号时的局限性，比如无法捕捉信号随时间变化的频率信息。这一部分的梳理，让我对为何需要发展非平稳信号分析方法有了更深刻的理解。 随后，本书深入介绍了各种时频分析技术，短时傅里叶变换（STFT）是我接触到的第一个重要工具。通过引入一个固定长度的滑动窗口，STFT能够让我们在不同时间点上观察信号的频率成分，这对于理解信号的动态变化至关重要。我花费了相当多的精力去理解窗口大小的选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种“分辨率的权衡”所带来的权衡。接着，是更为强大的웨이블릿 变换。它利用不同尺度和位置的“小波”来分解信号，实现了“多分辨率分析”，这让我在分析具有瞬态爆发或多尺度特性的信号时，感觉如虎添翼。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处也带来了学习上的挑战。书中对不同小波基函数的选择、性质以及它们对分析结果的影响进行了深入的论述。我曾多次在不同的“小波家族”之间徘徊，试图理解它们各自的优势和适用场景。这部分内容，对我的数学理解能力提出了很高的要求，常常需要我反复琢磨，甚至查阅其他资料才能勉强跟上作者的思路。 书中关于自适应滤波的讲解，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了详细的分析。我特别关注了这些算法在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它传授了绝世武功的招式，但要练到炉火纯青，还需要日复一日的刻苦练习和感悟。对于那些渴望深入了解非平稳信号分析奥秘的读者来说，这本书无疑是一部宝贵的参考资料，但它需要你付出比常人更多的努力和时间。
评分当我第一次拿起这本《非平稳信号分析与处理》，脑海里就充满了疑问和期待。我一直对信号处理领域很感兴趣，但“非平稳”这个词，总让我觉得它比平稳信号要复杂得多，就像是进入了一个充满变数的未知领域。 书的开篇，作者非常细致地阐述了传统傅里叶变换在分析平稳信号上的强大之处，并着重强调了其在面对非平稳信号时所暴露出的局限性，比如无法揭示信号随时间变化的频率信息。这部分内容，就像是为我打开了一扇窗，让我明白了为何需要更先进的分析工具。 紧接着，书中深入介绍了各种时频分析技术。短时傅里叶变换（STFT）是我的第一个接触点。通过引入一个滑动窗口，STFT能够捕捉信号在不同时间段内的频率成分，这让我对信号随时间变化的理解更进了一步。我花费了大量的时间去理解窗口长度的选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种“鱼与熊掌不可兼得”的局面。 随后，书中引入了更为强大的웨이블릿 变换。它通过不同尺度、不同位置的“小波”来分解信号，实现了多分辨率分析。我被它能够同时在时间和频率上提供良好分辨率的能力所折服，尤其是在分析那些具有瞬态特征或者多尺度结构的信号时，웨이블릿 变换显得尤为得心应手。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处也带来了学习上的挑战。书中对不同小波基函数的选择、性质以及它们对分析结果的影响进行了详细的论述。我曾多次陷入对不同小波的纠结之中，试图理解它们各自的数学原理和适用场景。这部分内容，对我的数学功底和抽象思维能力提出了很高的要求。 书中关于自适应滤波的介绍，也让我印象深刻。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性动态调整滤波器的参数，这在很多工程应用中都具有关键作用。LMS和RLS等经典算法的原理、推导过程，以及它们在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，书中都做了深入的介绍。 然而，我发现书中在提供实际代码实现方面的信息相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为实际代码时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏足够的指导，走了不少弯路。我希望作者能在后续的版本中，提供更多的伪代码或者实现示例。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，虽然让我看到了非平稳信号处理的广阔前景，但也让我深切地感受到了自身知识的不足，并激发了我进一步深入学习的动力。 总而言之，这本书是一本内容非常丰富，但对读者要求也很高的学术专著。它的优点在于理论的深度和广度，以及对概念的严谨阐释。缺点则在于，对于初学者来说，理解的门槛可能较高，并且在实践指导方面有待加强。 它更像是一位严谨的导师，不留情面地指出你的不足，但也为你指明了前进的方向。如果你有志于深入研究非平稳信号分析与处理领域，那么这本书绝对是一部值得细细品读的宝典。
评分这本书的封面设计给我一种沉静而专业的印象，正如其名“非平稳信号分析与处理”，它预示着一场深入探索信号领域复杂性的旅程。我一直对信号处理领域充满兴趣，但“非平稳”这个词，总是让我觉得它比平稳信号要神秘和难以捉摸。 书的开篇，作者对传统傅里叶变换在分析平稳信号上的成功做了详尽的阐述，并着重指出了它在处理非平稳信号时的局限性，例如无法揭示信号随时间变化的频率信息。这部分内容，为我理解为何需要新的分析方法奠定了坚实的基础，让我认识到，要应对非平稳信号的挑战，就必须超越传统的框架。 随后，书中深入探讨了各种时频分析技术，其中短时傅里叶变换（STFT）是我的初步接触。通过引入一个固定长度的滑动窗口，STFT能够观察信号在不同时间段内的频率成分。我花了大量时间去理解窗口大小选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种“分辨率的权衡”所带来的局限性。接着，是更为强大的웨이블릿 变换。它使用不同尺度和位置的“小波”来分解信号，实现了多分辨率分析。我被它能够同时在时间和频率上提供良好分辨率的能力所深深吸引，尤其是在分析那些包含瞬态特征或者多尺度特征的信号时，웨이블릿 变换显得尤为得心应手。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处也带来了学习上的挑战。书中对不同小波基函数的选择、性质以及它们对分析结果的影响进行了深入的论述。我曾多次在不同的“小波家族”之间徘徊，试图理解它们各自的优势和适用场景。这部分内容，对我的数学理解能力提出了很高的要求，常常需要我反复琢磨，甚至查阅其他资料才能勉强跟上作者的思路。 书中关于自适应滤波的讲解，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了详细的分析。我特别关注了这些算法在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它传授了绝世武功的招式，但要练到炉火纯青，还需要日复一日的刻苦练习和感悟。对于那些渴望深入了解非平稳信号分析奥秘的读者来说，这本书无疑是一部宝贵的参考资料，但它需要你付出比常人更多的努力和时间。
评分拿到这本书的时候，我最直观的感受就是它是一本“厚重”的书。书页的纸张质量不错，印刷也算清晰，但里面的内容，就像书的厚度一样，沉甸甸的，让人望而生畏。我一直对各种信号的分析处理很感兴趣，尤其是在现代科技中，信号无处不在，从我们日常的通信，到医疗诊断，再到工业自动化，都离不开信号处理技术。而“非平稳”这个词，听起来就充满了挑战性，意味着信号的统计特性会随着时间而变化，这比分析平稳信号要复杂得多。 我翻开目录，看到那些章节标题，诸如“傅里叶变换的局限性”、“时频分析方法”、“自适应滤波理论”、“非线性信号处理技术”等等，每个标题都像是一个知识的AVLNode树，枝繁叶茂，让我感觉要理解这些内容，需要层层深入，步步为营。我最先接触的是关于傅里叶变换的内容，书里很细致地讲了傅里叶变换的原理，以及它在分析平稳信号时的强大作用。但是，作者紧接着就指出了傅里叶变换在处理非平稳信号时的不足，比如它无法揭示信号随时间的变化信息，这让我意识到，想要深入理解非平稳信号，必须超越传统的傅里叶分析。 随后，我开始学习书中关于时频分析的部分。短时傅里叶变换（STFT）和웨이블릿 变换（Wavelet Transform）是其中的重点。STFT通过引入一个滑动窗口，在一定程度上解决了傅里叶变换的时间分辨率问题，但窗口大小的选择成为一个关键。我花了很长时间去理解这个“分辨率的权衡”，以及不同窗口长度如何影响我们对信号的观察。웨이블릿 变换则更加精妙，它使用不同尺度和位置的“母小波”来分解信号，这种“多分辨率分析”的能力，让我觉得它比STFT更具优势，尤其是在分析具有瞬态特征或者多尺度结构的信号时。 然而，要真正掌握웨이블릿 变换，需要理解不同小波函数的特性，比如 Haar、Daubechies、Morlet 等等，以及如何根据信号的特点选择合适的小波基。这部分内容对于我来说，是一个巨大的挑战。我常常在纠结于“为什么选择这个小波而不是那个小波？”，“这个小波的数学性质如何影响分析结果？”。书中的讲解虽然专业，但有时候会显得过于理论化，让我觉得缺少一些直观的理解和具体的实践指导。 在深入学习过程中，我发现书中对自适应滤波的介绍也十分详尽。自适应滤波器的核心在于能够根据输入的信号自动调整滤波器的参数，以达到最佳的滤波效果。LMS（最小均方）算法和RLS（递归最小二乘）算法是其中最经典的代表。我花了大量的时间去理解它们的收敛性、计算复杂度以及在不同应用场景下的表现。书中提到了一些自适应滤波器的实际应用，比如在通信系统中的均衡器，或者在噪声消除方面的应用，这让我对这项技术有了更深的认识。 但是，对于如何将这些算法转化为实际可用的代码，书中并没有提供过多的指导。很多算法的推导过程也比较复杂，我需要自己花费很多时间去理解和消化。特别是当书中出现一些高级的自适应算法，比如基于神经网络的自适应滤波器时，我的理解能力更是受到了极大的考验。 这本书的深度和广度都让我印象深刻。它不仅仅是介绍了一些分析方法，还涉及到了信号的建模、估计、检测等多个方面。对于非平稳信号的分类和特征提取，书中也有比较详细的讨论。我了解到，非平稳信号的种类非常繁多，而且它们的特性也千差万别，这就要求我们在分析时采取不同的策略。 不过，这本书的阅读体验并不总是那么顺畅。有时，公式的排版会让人感到困惑，需要反复对照文字才能理解。而且，一些章节的衔接不够自然，使得我需要花费更多的时间来梳理思路。另外，书中引用的参考文献大多是学术论文，对于一些初学者来说，可能获取和阅读这些文献会有些困难。 我特别希望书中能提供更多的图示和仿真例子，来帮助我们更直观地理解那些复杂的数学概念和算法。比如，在讲解时频分析时，如果能有更生动的时频图展示，或者在讲解自适应滤波时，能有不同算法在噪声抑制方面的仿真对比，那将极大地提升学习效果。 总而言之，这本书是一本内容非常丰富、理论性极强的专业书籍。它为我打开了一个全新的信号处理世界，让我看到了非平稳信号分析的巨大潜力和挑战。虽然阅读过程充满艰辛，但每一点进步都让我感到充实和兴奋。它更像是一位严谨的老师，毫不留情地指出我的知识盲区，但也为我指明了前进的方向。
评分这本书就像一扇通往混沌世界的大门，让我这个初学者在最初的几章里摸不着头脑。信号处理这个领域本身就充斥着各种复杂的数学工具和抽象概念，再加上“非平稳”这个关键词，更是让人感觉像是置身于迷雾之中。我记得我第一次翻开它的时候，封面上的“非平稳信号分析与处理”几个字在我眼中就仿佛是某种古老神秘的咒语，预示着一场艰苦卓绝的学习旅程。作者的讲解风格，怎么说呢，就像是在和你分享一个他自己钻研了多年的成果，很多概念的引入都显得理所当然，但对于一个像我一样，之前只接触过一些基础信号处理的读者来说，理解这些“理所当然”的背后逻辑，就需要花费大量的时间去消化和反刍。 尤其是在介绍一些时频分析方法的时候，比如短时傅里叶变换（STFT）和 웨이블릿 变换（Wavelet Transform），我花了不止一个周末去理解它们的原理和适用场景。STFT在一定程度上解决了傅里叶变换无法捕捉信号随时间变化的缺点，但其窗口长度的固定性又带来了分辨率的权衡问题——短窗口时间分辨率高，频率分辨率低；长窗口反之。这就像是一个天生的矛盾，而웨이블릿 变换则试图用“伸缩”的窗口来解决这个问题，用不同尺度的小波基函数来匹配不同频率的信号成分。但是，要真正理解不同小波基函数的选择对分析结果的影响，以及如何根据具体问题来设计合适的小波，这对我来说是一个巨大的挑战。我常常对着公式发呆，试图在脑海中构建出信号在时间和频率维度上发生变化的生动画面，但往往徒劳无功。 更不用说书中后面章节涉及到的更高级的概念，比如自适应滤波、非线性信号处理等等。这些章节的难度更是呈指数级增长。我记得在学习自适应滤波的时候，书中提到了LMS算法、RLS算法，还有各种改进算法。这些算法的收敛速度、稳健性、计算复杂度等等，都需要逐一去理解和比较。而自适应滤波的应用场景也非常广泛，从噪声消除到均衡器，再到信号预测，每一个应用都需要深入的研究。我感觉自己就像一个在数学海洋中漂泊的水手，每一次对一个新算法的理解，都仿佛是抓到了一根救命稻草，但很快又会发现新的海浪涌来，需要我继续前行。 我特别困惑的一点是，书中在讲解一些理论推导的时候，经常会跳过一些中间步骤，直接给出结论。虽然这对于经验丰富的研究者来说可能是一种高效的沟通方式，但对于我这样需要循序渐进的学习者来说，这些“跳跃”就成了理解的障碍。我不得不花费大量的时间去自行补充这些中间的数学推导，有时候甚至是翻阅其他相关的资料，才能勉强跟上作者的思路。这种感觉就像是别人在讲述一个精彩的故事，但中间却漏掉了好几段重要的情节，让我只能靠自己的想象去填补空白，而这种想象往往是不准确的。 这本书的排版也着实让我头疼。很多公式都挤在一行，或者需要分成好几行才能完整显示，有时候标点符号的缺失或者错位，都会让我对公式的理解产生歧义。我经常需要对照着书中的文字描述，反复咀嚼公式，才能确定它的真正含义。而且，一些图表的标注也显得不够清晰，有时候要花很长时间才能弄明白图表所要表达的意思。我甚至一度怀疑是不是我的阅读能力有问题，但当我和其他同样在学习这本书的同学交流时，发现大家都有类似的困扰，才稍微释怀了一些。 作者在介绍一些算法的实现细节时，也显得比较简略。他更多地关注于算法的理论层面，而对于如何将其转化为实际可用的代码，或者如何进行参数调优，则很少涉及。这对于想要将书中知识应用于实际工程项目中的读者来说，无疑是一个巨大的遗憾。我曾经尝试着根据书中的算法描述去编写代码，但由于缺乏详细的指导，走了不少弯路，也浪费了不少时间。我希望作者能在后续的版本中，为一些关键算法提供伪代码或者 C++、Python 等语言的实现示例，这样会大大提高这本书的实用性。 书中对各种非平稳信号的分类和特点的描述，也让我觉得有些过于抽象。虽然作者列举了一些典型的非平稳信号例子，比如语音信号、地震波信号、生物医学信号等等，但是对于这些信号的内在生成机制，以及它们为什么呈现出非平稳的特性，讲解得不够深入。我希望作者能结合更多的实际案例，或者提供一些数据可视化工具，来帮助读者更直观地理解这些信号的特性。仅仅依靠文字描述，很容易让人产生一种“知道是什么，但不知道为什么”的感觉。 我尤其对书中关于“非平稳性”的定义和度量方法感到困惑。非平稳信号是一个非常宽泛的概念，其不确定性之大，让我觉得有点无从下手。书中介绍的各种统计量，比如变异系数、自相关函数的变化等，虽然能反映出信号的一些变化特征，但总感觉不够全面和普适。我希望作者能提供一个更系统化的框架，来帮助读者理解和度量非平稳性的不同方面，并介绍一些常用的度量指标的优缺点。 这本书的参考文献列表，虽然看起来很长，但很多文献的年代都比较久远，而且很多都是国外的顶级期刊文章。这固然说明了作者对领域前沿的把握，但对于一些希望快速入门的读者来说，这些参考文献的难度和可获取性也是一个问题。我希望作者能推荐一些更易于获取、更适合初学者阅读的综述性文章或者入门书籍，作为进一步学习的补充。 总的来说，这本书是一本内容非常扎实，但门槛也相当高的学术专著。它适合那些已经具备了扎实的信号处理基础，并且有志于深入研究非平稳信号分析与处理领域的专业人士。对于我这样的业余爱好者或者初学者来说，想要完全掌握书中的内容，需要付出巨大的努力和时间，并且可能需要配合其他更基础的学习材料。这本书更像是一本“武功秘籍”，掌握了它，就能触及到信号处理的更高境界，但过程充满了艰辛和挑战，需要极大的毅力和耐心。
评分当我翻开这本书的时候，首先映入眼帘的是那封面设计，虽然简洁，却透着一股严谨和深邃的气息，仿佛预示着即将展开一场与复杂信号的较量。我一直对“非平稳”这个概念颇感好奇，因为它挑战了我们对传统信号处理的认知，那些统计特性随时间变化的信号，其分析过程必然充满了未知与挑战。 书的开篇，作者以一种非常系统化的方式，回顾了平稳信号分析的基础，尤其是傅里叶变换的原理和应用。这部分内容，对我而言，更像是一种“温故而知新”，它帮助我巩固了信号处理的基本功，同时也为理解非平稳信号处理的必要性奠定了基础。作者很巧妙地指出了傅里叶变换在处理非平稳信号时的“盲点”，让我明白了为何要跳出舒适圈，去探索更先进的方法。 随后，书中深入探讨了各种时频分析技术，尤其是短时傅里叶变换（STFT）和웨이블릿 变换（Wavelet Transform）。STFT的引入，让我第一次直观地看到了信号在时间维度上的频率变化。我花了相当长的时间去理解窗口大小的选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种权衡的根本原因。而웨이블릿 变换，则更让我惊叹于其“多分辨率”的分析能力。它能够同时在时间和频率上提供良好的分辨率，这对于分析那些具有瞬态特性、非线性特征的信号至关重要。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处，也带来了学习上的挑战。书中对不同小波函数的数学性质、选择标准以及它们对信号分析结果的影响，进行了深入的阐述。我曾多次在不同的“小波家族”之间徘徊，试图理解它们各自的优势和适用场景。这部分内容，对我的数学理解能力提出了很高的要求，常常需要我反复琢磨，甚至查阅其他资料才能勉强跟上作者的思路。 书中关于自适应滤波的讲解，也是另一大亮点。自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性实时调整其参数，这在很多工程应用中都具有不可替代的作用。LMS和RLS等经典算法的原理、推导过程以及它们在不同场景下的性能表现，书中都做了详细的介绍。我尤其对这些算法在噪声消除、信号去模糊等方面的应用感到印象深刻。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中对于一些更前沿的非线性信号处理技术，如神经网络在信号分析中的应用，也进行了简要的介绍。这些内容，虽然让我看到了非平稳信号处理的广阔前景，但也让我深切地感受到了自身知识的不足。 总体来说，这本书是一部内容非常扎实，但对读者的要求也很高的学术专著。它的优点在于理论的深度和广度，以及对概念的严谨阐释。缺点则在于，对于初学者来说，理解的门槛可能较高，并且在实践指导方面有待加强。 它更像是一本“工程师手册”加上一本“理论教材”的结合体，既能指导你如何理解复杂的理论，又能为你提供解决实际问题的思路，但前提是你必须具备一定的理论基础和数学功底。
评分当我翻开这本《非平稳信号分析与处理》时，我最先感受到的是一种学术的庄重感，它不同于那些轻松的科普读物，而是直接切入核心，用严谨的数学语言和深厚的理论功底向读者展示非平稳信号的复杂世界。我对信号处理一直很着迷，但“非平稳”这个概念，总让我觉得它更接近真实世界的混沌状态，因此也更具挑战性。 书中对传统信号处理方法，尤其是傅里叶变换在平稳信号分析上的成功进行了详细的回顾，并明确指出了它在处理非平稳信号时的不足之处，例如无法揭示信号随时间变化的频率信息。这一部分内容，对我来说，就像是为即将展开的探索之旅打下了一个坚实的地基，让我充分理解了非平稳信号分析的必要性。 紧接着，本书深入探讨了各种时频分析技术，其中短时傅里叶变换（STFT）是我的初步接触。通过引入一个固定长度的滑动窗口，STFT能够观察信号在不同时间段内的频率成分。我花了大量时间去理解窗口大小选择如何影响时域和频域的分辨率，以及这种“分辨率的权衡”所带来的局限性。接着，是更为强大的웨이블릿 变换。它使用不同尺度和位置的“小波”来分解信号，实现了多分辨率分析。我被它能够同时在时间和频率上提供良好分辨率的能力所深深吸引，尤其是在分析那些包含瞬态特征或者多尺度特征的信号时，웨이블릿 变换显得尤为得心应手。 然而， 웨이블릿 变换的精妙之处也带来了学习上的挑战。书中对不同小波基函数的选择、性质以及它们对分析结果的影响进行了深入的论述。我曾多次在不同的“小波家族”之间徘徊，试图理解它们各自的优势和适用场景。这部分内容，对我的数学理解能力提出了很高的要求，常常需要我反复琢磨，甚至查阅其他资料才能勉强跟上作者的思路。 书中关于自适应滤波的讲解，也让我大开眼界。自适应滤波器能够根据输入信号的特性动态调整自身参数，这在很多实际应用中都显得尤为重要。LMS和RLS算法的原理及其优劣势，书中都做了详细的分析。我特别关注了这些算法在噪声抑制、信号均衡等方面的应用，这让我看到了理论知识如何转化为解决实际问题的利器。 不过，我发现书中在讲解算法的实际实现方面，信息量相对较少。很多算法的推导过程虽然严谨，但转化为代码实现时，会遇到很多细节问题。我曾尝试着根据书中的描述去编写代码，但由于缺乏具体的指导，走了不少弯路。我希望作者能提供一些伪代码，或者至少给出一些实现上的提示，这样会大大提高本书的实践价值。 此外，书中还涉及到了非线性信号处理、盲信号分离等更高级的主题。这些章节的内容，对我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一个概念的引入，都需要我花费大量的时间去理解，去消化。特别是对于那些涉及复杂数学模型和迭代算法的内容，我常常会感到力不从心。 总体而言，这本书的体系结构非常完整，从基础的信号概念，到复杂的非线性处理，几乎涵盖了非平稳信号分析与处理的方方面面。它的优点在于内容的深度和广度，以及作者严谨的学术态度。缺点则在于，它更偏向于理论研究，对于初学者来说，可能需要更多的实践指导和直观的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它传授了绝世武功的招式，但要练到炉火纯青，还需要日复一日的刻苦练习和感悟。对于那些渴望深入了解非平稳信号分析奥秘的读者来说，这本书无疑是一部宝贵的参考资料，但它需要你付出比常人更多的努力和时间。
评分绝版书，收藏了一本。 膜拜国内两位雷达大牛。
评分绝版书，收藏了一本。 膜拜国内两位雷达大牛。
评分博一教材，看不懂啊看不懂
评分绝版书，收藏了一本。 膜拜国内两位雷达大牛。
评分博一教材，看不懂啊看不懂
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有