具體描述
Fourier分析是以純粹數學和應用數學為基礎建立起來的一門學科，它在科學與技術的所有領域中發揮著十分重要的作用。但是，由於Fourier分析使用的是一種全局的變換，因此無法錶述信號的時頻局域性質，而這種性質恰恰是非平穩信號最根本和最關鍵的性質。為瞭分析和處理非平穩信號，人們對Fourier分析進行瞭推廣乃至根本性的革命，提齣並發展瞭一係列新的信號分析理論；短時Fourier變換、時頻分析、Gab
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用戶評價
拿到這本書的時候，我最直觀的感受就是它是一本“厚重”的書。書頁的紙張質量不錯，印刷也算清晰，但裏麵的內容，就像書的厚度一樣，沉甸甸的，讓人望而生畏。我一直對各種信號的分析處理很感興趣，尤其是在現代科技中，信號無處不在，從我們日常的通信，到醫療診斷，再到工業自動化，都離不開信號處理技術。而“非平穩”這個詞，聽起來就充滿瞭挑戰性，意味著信號的統計特性會隨著時間而變化，這比分析平穩信號要復雜得多。 我翻開目錄，看到那些章節標題，諸如“傅裏葉變換的局限性”、“時頻分析方法”、“自適應濾波理論”、“非綫性信號處理技術”等等，每個標題都像是一個知識的AVLNode樹，枝繁葉茂，讓我感覺要理解這些內容，需要層層深入，步步為營。我最先接觸的是關於傅裏葉變換的內容，書裏很細緻地講瞭傅裏葉變換的原理，以及它在分析平穩信號時的強大作用。但是，作者緊接著就指齣瞭傅裏葉變換在處理非平穩信號時的不足，比如它無法揭示信號隨時間的變化信息，這讓我意識到，想要深入理解非平穩信號，必須超越傳統的傅裏葉分析。 隨後，我開始學習書中關於時頻分析的部分。短時傅裏葉變換（STFT）和웨이블릿 變換（Wavelet Transform）是其中的重點。STFT通過引入一個滑動窗口，在一定程度上解決瞭傅裏葉變換的時間分辨率問題，但窗口大小的選擇成為一個關鍵。我花瞭很長時間去理解這個“分辨率的權衡”，以及不同窗口長度如何影響我們對信號的觀察。웨이블릿 變換則更加精妙，它使用不同尺度和位置的“母小波”來分解信號，這種“多分辨率分析”的能力，讓我覺得它比STFT更具優勢，尤其是在分析具有瞬態特徵或者多尺度結構的信號時。 然而，要真正掌握웨이블릿 變換，需要理解不同小波函數的特性，比如 Haar、Daubechies、Morlet 等等，以及如何根據信號的特點選擇閤適的小波基。這部分內容對於我來說，是一個巨大的挑戰。我常常在糾結於“為什麼選擇這個小波而不是那個小波？”，“這個小波的數學性質如何影響分析結果？”。書中的講解雖然專業，但有時候會顯得過於理論化，讓我覺得缺少一些直觀的理解和具體的實踐指導。 在深入學習過程中，我發現書中對自適應濾波的介紹也十分詳盡。自適應濾波器的核心在於能夠根據輸入的信號自動調整濾波器的參數，以達到最佳的濾波效果。LMS（最小均方）算法和RLS（遞歸最小二乘）算法是其中最經典的代錶。我花瞭大量的時間去理解它們的收斂性、計算復雜度以及在不同應用場景下的錶現。書中提到瞭一些自適應濾波器的實際應用，比如在通信係統中的均衡器，或者在噪聲消除方麵的應用，這讓我對這項技術有瞭更深的認識。 但是，對於如何將這些算法轉化為實際可用的代碼，書中並沒有提供過多的指導。很多算法的推導過程也比較復雜，我需要自己花費很多時間去理解和消化。特彆是當書中齣現一些高級的自適應算法，比如基於神經網絡的自適應濾波器時，我的理解能力更是受到瞭極大的考驗。 這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。它不僅僅是介紹瞭一些分析方法，還涉及到瞭信號的建模、估計、檢測等多個方麵。對於非平穩信號的分類和特徵提取，書中也有比較詳細的討論。我瞭解到，非平穩信號的種類非常繁多，而且它們的特性也韆差萬彆，這就要求我們在分析時采取不同的策略。 不過，這本書的閱讀體驗並不總是那麼順暢。有時，公式的排版會讓人感到睏惑，需要反復對照文字纔能理解。而且，一些章節的銜接不夠自然，使得我需要花費更多的時間來梳理思路。另外，書中引用的參考文獻大多是學術論文，對於一些初學者來說，可能獲取和閱讀這些文獻會有些睏難。 我特彆希望書中能提供更多的圖示和仿真例子，來幫助我們更直觀地理解那些復雜的數學概念和算法。比如，在講解時頻分析時，如果能有更生動的時頻圖展示，或者在講解自適應濾波時，能有不同算法在噪聲抑製方麵的仿真對比，那將極大地提升學習效果。 總而言之，這本書是一本內容非常豐富、理論性極強的專業書籍。它為我打開瞭一個全新的信號處理世界，讓我看到瞭非平穩信號分析的巨大潛力和挑戰。雖然閱讀過程充滿艱辛，但每一點進步都讓我感到充實和興奮。它更像是一位嚴謹的老師，毫不留情地指齣我的知識盲區，但也為我指明瞭前進的方嚮。
评分這本書的封麵設計給我一種沉靜而專業的印象，正如其名“非平穩信號分析與處理”，它預示著一場深入探索信號領域復雜性的旅程。我一直對信號處理領域充滿興趣，但“非平穩”這個詞，總是讓我覺得它比平穩信號要神秘和難以捉摸。 書的開篇，作者對傳統傅裏葉變換在分析平穩信號上的成功做瞭詳盡的闡述，並著重指齣瞭它在處理非平穩信號時的局限性，例如無法揭示信號隨時間變化的頻率信息。這部分內容，為我理解為何需要新的分析方法奠定瞭堅實的基礎，讓我認識到，要應對非平穩信號的挑戰，就必須超越傳統的框架。 隨後，書中深入探討瞭各種時頻分析技術，其中短時傅裏葉變換（STFT）是我的初步接觸。通過引入一個固定長度的滑動窗口，STFT能夠觀察信號在不同時間段內的頻率成分。我花瞭大量時間去理解窗口大小選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種“分辨率的權衡”所帶來的局限性。接著，是更為強大的웨이블릿 變換。它使用不同尺度和位置的“小波”來分解信號，實現瞭多分辨率分析。我被它能夠同時在時間和頻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態特徵或者多尺度特徵的信號時，웨이블릿 變換顯得尤為得心應手。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波基函數的選擇、性質以及它們對分析結果的影響進行瞭深入的論述。我曾多次在不同的“小波傢族”之間徘徊，試圖理解它們各自的優勢和適用場景。這部分內容，對我的數學理解能力提齣瞭很高的要求，常常需要我反復琢磨，甚至查閱其他資料纔能勉強跟上作者的思路。 書中關於自適應濾波的講解，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭詳細的分析。我特彆關注瞭這些算法在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它傳授瞭絕世武功的招式，但要練到爐火純青，還需要日復一日的刻苦練習和感悟。對於那些渴望深入瞭解非平穩信號分析奧秘的讀者來說，這本書無疑是一部寶貴的參考資料，但它需要你付齣比常人更多的努力和時間。
评分這本書的封麵設計給我一種沉靜而專業的印象，正如其名“非平穩信號分析與處理”，它預示著一場深入探索信號領域復雜性的旅程。我一直對信號處理領域充滿興趣，但“非平穩”這個詞，總是讓我覺得它比平穩信號要神秘和難以捉摸。 書的開篇，作者對傳統傅裏葉變換在分析平穩信號上的成功做瞭詳盡的闡述，並著重指齣瞭它在處理非平穩信號時的局限性，例如無法揭示信號隨時間變化的頻率信息。這部分內容，為我理解為何需要新的分析方法奠定瞭堅實的基礎，讓我認識到，要應對非平穩信號的挑戰，就必須超越傳統的框架。 隨後，書中深入探討瞭各種時頻分析技術，其中短時傅裏葉變換（STFT）是我的初步接觸。通過引入一個固定長度的滑動窗口，STFT能夠觀察信號在不同時間段內的頻率成分。我花瞭大量時間去理解窗口大小選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種“分辨率的權衡”所帶來的局限性。接著，是更為強大的웨이블릿 變換。它使用不同尺度和位置的“小波”來分解信號，實現瞭多分辨率分析。我被它能夠同時在時間和頻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態特徵或者多尺度結構的信號時，웨이블릿 變換顯得尤為得心應手。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波基函數的選擇、性質以及它們對分析結果的影響進行瞭深入的論述。我曾多次在不同的“小波傢族”之間徘徊，試圖理解它們各自的優勢和適用場景。這部分內容，對我的數學理解能力提齣瞭很高的要求，常常需要我反復琢磨，甚至查閱其他資料纔能勉強跟上作者的思路。 書中關於自適應濾波的講解，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭詳細的分析。我特彆關注瞭這些算法在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 它更像是一本“工程師手冊”加上一本“理論教材”的結閤體，既能指導你如何理解復雜的理論，又能為你提供解決實際問題的思路，但前提是你必須具備一定的理論基礎和數學功底。
评分當我拿到這本《非平穩信號分析與處理》時，我的心情是既興奮又忐忑。興奮是因為我一直對信號處理領域充滿好奇，特彆是那些能反映現實世界復雜變化的信號，它們的分析和處理方法一定非常有趣。而忐忑，則源於“非平穩”這個詞本身帶來的挑戰感。我深知，平穩信號的分析是信號處理的基礎，而一旦信號變得“不平穩”，分析的難度就會呈幾何級數增長。 書的開篇，作者花瞭相當大的篇幅來闡述傳統信號處理方法（如傅裏葉變換）在分析平穩信號上的成功，並細緻地剖析瞭它們在麵對非平穩信號時所暴露齣的局限性。這一部分內容，對我來說，就像是為即將展開的探索之旅打下瞭一個堅實的地基。我理解瞭為什麼需要新的方法，以及這些新方法的齣現是多麼的必然。 接下來的章節，重點轉嚮瞭各種時頻分析技術。短時傅裏葉變換（STFT）是我接觸到的第一個“升級版”的傅裏葉變換。它通過引入一個固定長度的窗口，讓我們可以觀察信號在不同時間段內的頻率成分。我花瞭很多時間去琢磨窗口大小的選擇對分析結果的影響，理解那種“時間-頻率分辨率”的權衡，以及它所帶來的局限性。然後，是更加強大的웨이블릿 變換。它像一把瑞士軍刀，能夠用不同尺度的小波函數來捕捉信號的細節。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態爆發或者多尺度特徵的信號時。 然而，웨이블릿 變換的精髓遠不止於此。書中對不同小波基函數的討論，以及如何選擇閤適的小波來匹配特定信號的特性，這部分內容對我來說，是理解的難點。我反復閱讀，試圖理解不同小波的數學原理和它們在時域、頻域上的錶現，但總覺得差那麼一層窗戶紙沒有捅破。我意識到，僅僅理解算法的框架是不夠的，還需要深入到其數學本質。 本書對於自適應濾波的介紹，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭細緻的分析。我特彆關注瞭它們在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，在學習自適應濾波的部分，我也遇到瞭一些挑戰。書中對算法的推導過程，有時候會省略一些關鍵步驟，這讓我需要自己去補充大量的數學知識。而且，對於如何實際實現這些算法，以及如何進行參數調優，書中並沒有給齣太多具體的指導。這對於想要將理論付諸實踐的我來說，是一個不小的遺憾。 書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 我有時會覺得，這本書更像是一本“武林秘籍”，它傳授瞭絕世武功的招式，但要練到爐火純青，還需要日復一日的刻苦練習和感悟。對於那些渴望深入瞭解非平穩信號分析奧秘的讀者來說，這本書無疑是一部寶貴的參考資料，但它需要你付齣比常人更多的努力和時間。
评分這本書就像一扇通往混沌世界的大門，讓我這個初學者在最初的幾章裏摸不著頭腦。信號處理這個領域本身就充斥著各種復雜的數學工具和抽象概念，再加上“非平穩”這個關鍵詞，更是讓人感覺像是置身於迷霧之中。我記得我第一次翻開它的時候，封麵上的“非平穩信號分析與處理”幾個字在我眼中就仿佛是某種古老神秘的咒語，預示著一場艱苦卓絕的學習旅程。作者的講解風格，怎麼說呢，就像是在和你分享一個他自己鑽研瞭多年的成果，很多概念的引入都顯得理所當然，但對於一個像我一樣，之前隻接觸過一些基礎信號處理的讀者來說，理解這些“理所當然”的背後邏輯，就需要花費大量的時間去消化和反芻。 尤其是在介紹一些時頻分析方法的時候，比如短時傅裏葉變換（STFT）和 웨이블릿 變換（Wavelet Transform），我花瞭不止一個周末去理解它們的原理和適用場景。STFT在一定程度上解決瞭傅裏葉變換無法捕捉信號隨時間變化的缺點，但其窗口長度的固定性又帶來瞭分辨率的權衡問題——短窗口時間分辨率高，頻率分辨率低；長窗口反之。這就像是一個天生的矛盾，而웨이블릿 變換則試圖用“伸縮”的窗口來解決這個問題，用不同尺度的小波基函數來匹配不同頻率的信號成分。但是，要真正理解不同小波基函數的選擇對分析結果的影響，以及如何根據具體問題來設計閤適的小波，這對我來說是一個巨大的挑戰。我常常對著公式發呆，試圖在腦海中構建齣信號在時間和頻率維度上發生變化的生動畫麵，但往往徒勞無功。 更不用說書中後麵章節涉及到的更高級的概念，比如自適應濾波、非綫性信號處理等等。這些章節的難度更是呈指數級增長。我記得在學習自適應濾波的時候，書中提到瞭LMS算法、RLS算法，還有各種改進算法。這些算法的收斂速度、穩健性、計算復雜度等等，都需要逐一去理解和比較。而自適應濾波的應用場景也非常廣泛，從噪聲消除到均衡器，再到信號預測，每一個應用都需要深入的研究。我感覺自己就像一個在數學海洋中漂泊的水手，每一次對一個新算法的理解，都仿佛是抓到瞭一根救命稻草，但很快又會發現新的海浪湧來，需要我繼續前行。 我特彆睏惑的一點是，書中在講解一些理論推導的時候，經常會跳過一些中間步驟，直接給齣結論。雖然這對於經驗豐富的研究者來說可能是一種高效的溝通方式，但對於我這樣需要循序漸進的學習者來說，這些“跳躍”就成瞭理解的障礙。我不得不花費大量的時間去自行補充這些中間的數學推導，有時候甚至是翻閱其他相關的資料，纔能勉強跟上作者的思路。這種感覺就像是彆人在講述一個精彩的故事，但中間卻漏掉瞭好幾段重要的情節，讓我隻能靠自己的想象去填補空白，而這種想象往往是不準確的。 這本書的排版也著實讓我頭疼。很多公式都擠在一行，或者需要分成好幾行纔能完整顯示，有時候標點符號的缺失或者錯位，都會讓我對公式的理解産生歧義。我經常需要對照著書中的文字描述，反復咀嚼公式，纔能確定它的真正含義。而且，一些圖錶的標注也顯得不夠清晰，有時候要花很長時間纔能弄明白圖錶所要錶達的意思。我甚至一度懷疑是不是我的閱讀能力有問題，但當我和其他同樣在學習這本書的同學交流時，發現大傢都有類似的睏擾，纔稍微釋懷瞭一些。 作者在介紹一些算法的實現細節時，也顯得比較簡略。他更多地關注於算法的理論層麵，而對於如何將其轉化為實際可用的代碼，或者如何進行參數調優，則很少涉及。這對於想要將書中知識應用於實際工程項目中的讀者來說，無疑是一個巨大的遺憾。我曾經嘗試著根據書中的算法描述去編寫代碼，但由於缺乏詳細的指導，走瞭不少彎路，也浪費瞭不少時間。我希望作者能在後續的版本中，為一些關鍵算法提供僞代碼或者 C++、Python 等語言的實現示例，這樣會大大提高這本書的實用性。 書中對各種非平穩信號的分類和特點的描述，也讓我覺得有些過於抽象。雖然作者列舉瞭一些典型的非平穩信號例子，比如語音信號、地震波信號、生物醫學信號等等，但是對於這些信號的內在生成機製，以及它們為什麼呈現齣非平穩的特性，講解得不夠深入。我希望作者能結閤更多的實際案例，或者提供一些數據可視化工具，來幫助讀者更直觀地理解這些信號的特性。僅僅依靠文字描述，很容易讓人産生一種“知道是什麼，但不知道為什麼”的感覺。 我尤其對書中關於“非平穩性”的定義和度量方法感到睏惑。非平穩信號是一個非常寬泛的概念，其不確定性之大，讓我覺得有點無從下手。書中介紹的各種統計量，比如變異係數、自相關函數的變化等，雖然能反映齣信號的一些變化特徵，但總感覺不夠全麵和普適。我希望作者能提供一個更係統化的框架，來幫助讀者理解和度量非平穩性的不同方麵，並介紹一些常用的度量指標的優缺點。 這本書的參考文獻列錶，雖然看起來很長，但很多文獻的年代都比較久遠，而且很多都是國外的頂級期刊文章。這固然說明瞭作者對領域前沿的把握，但對於一些希望快速入門的讀者來說，這些參考文獻的難度和可獲取性也是一個問題。我希望作者能推薦一些更易於獲取、更適閤初學者閱讀的綜述性文章或者入門書籍，作為進一步學習的補充。 總的來說，這本書是一本內容非常紮實，但門檻也相當高的學術專著。它適閤那些已經具備瞭紮實的信號處理基礎，並且有誌於深入研究非平穩信號分析與處理領域的專業人士。對於我這樣的業餘愛好者或者初學者來說，想要完全掌握書中的內容，需要付齣巨大的努力和時間，並且可能需要配閤其他更基礎的學習材料。這本書更像是一本“武功秘籍”，掌握瞭它，就能觸及到信號處理的更高境界，但過程充滿瞭艱辛和挑戰，需要極大的毅力和耐心。
评分當我翻開這本書的時候，首先映入眼簾的是那封麵設計，雖然簡潔，卻透著一股嚴謹和深邃的氣息，仿佛預示著即將展開一場與復雜信號的較量。我一直對“非平穩”這個概念頗感好奇，因為它挑戰瞭我們對傳統信號處理的認知，那些統計特性隨時間變化的信號，其分析過程必然充滿瞭未知與挑戰。 書的開篇，作者以一種非常係統化的方式，迴顧瞭平穩信號分析的基礎，尤其是傅裏葉變換的原理和應用。這部分內容，對我而言，更像是一種“溫故而知新”，它幫助我鞏固瞭信號處理的基本功，同時也為理解非平穩信號處理的必要性奠定瞭基礎。作者很巧妙地指齣瞭傅裏葉變換在處理非平穩信號時的“盲點”，讓我明白瞭為何要跳齣舒適圈，去探索更先進的方法。 隨後，書中深入探討瞭各種時頻分析技術，尤其是短時傅裏葉變換（STFT）和웨이블릿 變換（Wavelet Transform）。STFT的引入，讓我第一次直觀地看到瞭信號在時間維度上的頻率變化。我花瞭相當長的時間去理解窗口大小的選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種權衡的根本原因。而웨이블릿 變換，則更讓我驚嘆於其“多分辨率”的分析能力。它能夠同時在時間和頻率上提供良好的分辨率，這對於分析那些具有瞬態特性、非綫性特徵的信號至關重要。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處，也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波函數的數學性質、選擇標準以及它們對信號分析結果的影響，進行瞭深入的闡述。我曾多次在不同的“小波傢族”之間徘徊，試圖理解它們各自的優勢和適用場景。這部分內容，對我的數學理解能力提齣瞭很高的要求，常常需要我反復琢磨，甚至查閱其他資料纔能勉強跟上作者的思路。 書中關於自適應濾波的講解，也是另一大亮點。自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性實時調整其參數，這在很多工程應用中都具有不可替代的作用。LMS和RLS等經典算法的原理、推導過程以及它們在不同場景下的性能錶現，書中都做瞭詳細的介紹。我尤其對這些算法在噪聲消除、信號去模糊等方麵的應用感到印象深刻。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中對於一些更前沿的非綫性信號處理技術，如神經網絡在信號分析中的應用，也進行瞭簡要的介紹。這些內容，雖然讓我看到瞭非平穩信號處理的廣闊前景，但也讓我深切地感受到瞭自身知識的不足。 總體來說，這本書是一部內容非常紮實，但對讀者的要求也很高的學術專著。它的優點在於理論的深度和廣度，以及對概念的嚴謹闡釋。缺點則在於，對於初學者來說，理解的門檻可能較高，並且在實踐指導方麵有待加強。 它更像是一本“工程師手冊”加上一本“理論教材”的結閤體，既能指導你如何理解復雜的理論，又能為你提供解決實際問題的思路，但前提是你必須具備一定的理論基礎和數學功底。
评分當我拿到這本書時，一種嚴謹、專業的氛圍撲麵而來。封麵上“非平穩信號分析與處理”幾個字，仿佛是開啓瞭一扇通往信號處理深層奧秘的大門。我一直對信號的分析和處理很感興趣，但“非平穩”這個概念，總讓我覺得它比平穩信號更加復雜和富有挑戰性，因為它意味著信號的統計特性會隨著時間而改變，這更貼近我們生活中的許多真實場景。 書的開篇，作者並沒有直接跳入復雜的理論，而是先為我們搭建瞭一個堅實的平颱，迴顧瞭傳統的傅裏葉變換在平穩信號分析中的巨大成功，同時也精闢地指齣瞭它在分析非平穩信號時的局限性，比如無法捕捉信號隨時間變化的頻率信息。這一部分的梳理，讓我對為何需要發展非平穩信號分析方法有瞭更深刻的理解。 隨後，本書深入介紹瞭各種時頻分析技術，短時傅裏葉變換（STFT）是我接觸到的第一個重要工具。通過引入一個固定長度的滑動窗口，STFT能夠讓我們在不同時間點上觀察信號的頻率成分，這對於理解信號的動態變化至關重要。我花費瞭相當多的精力去理解窗口大小的選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種“分辨率的權衡”所帶來的權衡。接著，是更為強大的웨이블릿 變換。它利用不同尺度和位置的“小波”來分解信號，實現瞭“多分辨率分析”，這讓我在分析具有瞬態爆發或多尺度特性的信號時，感覺如虎添翼。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波基函數的選擇、性質以及它們對分析結果的影響進行瞭深入的論述。我曾多次在不同的“小波傢族”之間徘徊，試圖理解它們各自的優勢和適用場景。這部分內容，對我的數學理解能力提齣瞭很高的要求，常常需要我反復琢磨，甚至查閱其他資料纔能勉強跟上作者的思路。 書中關於自適應濾波的講解，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭詳細的分析。我特彆關注瞭這些算法在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它傳授瞭絕世武功的招式，但要練到爐火純青，還需要日復一日的刻苦練習和感悟。對於那些渴望深入瞭解非平穩信號分析奧秘的讀者來說，這本書無疑是一部寶貴的參考資料，但它需要你付齣比常人更多的努力和時間。
评分拿到這本書的時候，我立刻被它厚重的篇幅和密集的公式所吸引。封麵上的“非平穩信號分析與處理”幾個字，在我眼中就像是打開瞭通往一個充滿挑戰的未知領域的大門。我一直對信號處理抱有濃厚的興趣，但“非平穩”這個詞，預示著比我之前接觸的平穩信號分析更加復雜和微妙的世界。 書的開篇，作者非常係統地迴顧瞭平穩信號分析的基礎，特彆是傅裏葉變換的原理和應用。這部分內容，對我來說，就像是為即將展開的探索之旅打下瞭一個堅實的地基。我理解瞭為什麼需要新的方法來分析那些統計特性隨時間而變化的信號，以及這些新方法的齣現是多麼的必然。 隨後，書中深入探討瞭各種時頻分析技術，尤其是短時傅裏葉變換（STFT）和웨이블릿 變換（Wavelet Transform）。STFT通過引入一個固定長度的窗口，讓我們可以觀察信號在不同時間段內的頻率成分。我花瞭很多時間去琢磨窗口大小的選擇如何影響分析結果，理解那種“時間-頻率分辨率”的權衡，以及它所帶來的局限性。而웨이블릿 變換，則更讓我驚嘆於其“多分辨率”的分析能力。它能夠同時在時間和頻率上提供良好的分辨率，這對於分析那些包含瞬態特徵或者多尺度特徵的信號至關重要。 然而， 웨이블릿 變換的精髓遠不止於此。書中對不同小波基函數的討論，以及如何選擇閤適的小波來匹配特定信號的特性，這部分內容對我來說，是理解的難點。我反復閱讀，試圖理解不同小波的數學原理和它們在時域、頻域上的錶現，但總覺得差那麼一層窗戶紙沒有捅破。我意識到，僅僅理解算法的框架是不夠的，還需要深入到其數學本質。 書中關於自適應濾波的講解，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭詳細的分析。我特彆關注瞭這些算法在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它傳授瞭絕世武功的招式，但要練到爐火純青，還需要日復一日的刻苦練習和感悟。對於那些渴望深入瞭解非平穩信號分析奧秘的讀者來說，這本書無疑是一部寶貴的參考資料，但它需要你付齣比常人更多的努力和時間。
评分當我第一次拿起這本《非平穩信號分析與處理》，腦海裏就充滿瞭疑問和期待。我一直對信號處理領域很感興趣，但“非平穩”這個詞，總讓我覺得它比平穩信號要復雜得多，就像是進入瞭一個充滿變數的未知領域。 書的開篇，作者非常細緻地闡述瞭傳統傅裏葉變換在分析平穩信號上的強大之處，並著重強調瞭其在麵對非平穩信號時所暴露齣的局限性，比如無法揭示信號隨時間變化的頻率信息。這部分內容，就像是為我打開瞭一扇窗，讓我明白瞭為何需要更先進的分析工具。 緊接著，書中深入介紹瞭各種時頻分析技術。短時傅裏葉變換（STFT）是我的第一個接觸點。通過引入一個滑動窗口，STFT能夠捕捉信號在不同時間段內的頻率成分，這讓我對信號隨時間變化的理解更進瞭一步。我花費瞭大量的時間去理解窗口長度的選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種“魚與熊掌不可兼得”的局麵。 隨後，書中引入瞭更為強大的웨이블릿 變換。它通過不同尺度、不同位置的“小波”來分解信號，實現瞭多分辨率分析。我被它能夠同時在時間和頻率上提供良好分辨率的能力所摺服，尤其是在分析那些具有瞬態特徵或者多尺度結構的信號時，웨이블릿 變換顯得尤為得心應手。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波基函數的選擇、性質以及它們對分析結果的影響進行瞭詳細的論述。我曾多次陷入對不同小波的糾結之中，試圖理解它們各自的數學原理和適用場景。這部分內容，對我的數學功底和抽象思維能力提齣瞭很高的要求。 書中關於自適應濾波的介紹，也讓我印象深刻。自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性動態調整濾波器的參數，這在很多工程應用中都具有關鍵作用。LMS和RLS等經典算法的原理、推導過程，以及它們在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，書中都做瞭深入的介紹。 然而，我發現書中在提供實際代碼實現方麵的信息相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為實際代碼時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏足夠的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能在後續的版本中，提供更多的僞代碼或者實現示例。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，雖然讓我看到瞭非平穩信號處理的廣闊前景，但也讓我深切地感受到瞭自身知識的不足，並激發瞭我進一步深入學習的動力。 總而言之，這本書是一本內容非常豐富，但對讀者要求也很高的學術專著。它的優點在於理論的深度和廣度，以及對概念的嚴謹闡釋。缺點則在於，對於初學者來說，理解的門檻可能較高，並且在實踐指導方麵有待加強。 它更像是一位嚴謹的導師，不留情麵地指齣你的不足，但也為你指明瞭前進的方嚮。如果你有誌於深入研究非平穩信號分析與處理領域，那麼這本書絕對是一部值得細細品讀的寶典。
评分當我翻開這本《非平穩信號分析與處理》時，我最先感受到的是一種學術的莊重感，它不同於那些輕鬆的科普讀物，而是直接切入核心，用嚴謹的數學語言和深厚的理論功底嚮讀者展示非平穩信號的復雜世界。我對信號處理一直很著迷，但“非平穩”這個概念，總讓我覺得它更接近真實世界的混沌狀態，因此也更具挑戰性。 書中對傳統信號處理方法，尤其是傅裏葉變換在平穩信號分析上的成功進行瞭詳細的迴顧，並明確指齣瞭它在處理非平穩信號時的不足之處，例如無法揭示信號隨時間變化的頻率信息。這一部分內容，對我來說，就像是為即將展開的探索之旅打下瞭一個堅實的地基，讓我充分理解瞭非平穩信號分析的必要性。 緊接著，本書深入探討瞭各種時頻分析技術，其中短時傅裏葉變換（STFT）是我的初步接觸。通過引入一個固定長度的滑動窗口，STFT能夠觀察信號在不同時間段內的頻率成分。我花瞭大量時間去理解窗口大小選擇如何影響時域和頻域的分辨率，以及這種“分辨率的權衡”所帶來的局限性。接著，是更為強大的웨이블릿 變換。它使用不同尺度和位置的“小波”來分解信號，實現瞭多分辨率分析。我被它能夠同時在時間和頻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態特徵或者多尺度特徵的信號時，웨이블릿 變換顯得尤為得心應手。 然而， 웨이블릿 變換的精妙之處也帶來瞭學習上的挑戰。書中對不同小波基函數的選擇、性質以及它們對分析結果的影響進行瞭深入的論述。我曾多次在不同的“小波傢族”之間徘徊，試圖理解它們各自的優勢和適用場景。這部分內容，對我的數學理解能力提齣瞭很高的要求，常常需要我反復琢磨，甚至查閱其他資料纔能勉強跟上作者的思路。 書中關於自適應濾波的講解，也讓我大開眼界。自適應濾波器能夠根據輸入信號的特性動態調整自身參數，這在很多實際應用中都顯得尤為重要。LMS和RLS算法的原理及其優劣勢，書中都做瞭詳細的分析。我特彆關注瞭這些算法在噪聲抑製、信號均衡等方麵的應用，這讓我看到瞭理論知識如何轉化為解決實際問題的利器。 不過，我發現書中在講解算法的實際實現方麵，信息量相對較少。很多算法的推導過程雖然嚴謹，但轉化為代碼實現時，會遇到很多細節問題。我曾嘗試著根據書中的描述去編寫代碼，但由於缺乏具體的指導，走瞭不少彎路。我希望作者能提供一些僞代碼，或者至少給齣一些實現上的提示，這樣會大大提高本書的實踐價值。 此外，書中還涉及到瞭非綫性信號處理、盲信號分離等更高級的主題。這些章節的內容，對我而言，就像是攀登一座座更高的山峰。每一個概念的引入，都需要我花費大量的時間去理解，去消化。特彆是對於那些涉及復雜數學模型和迭代算法的內容，我常常會感到力不從心。 總體而言，這本書的體係結構非常完整，從基礎的信號概念，到復雜的非綫性處理，幾乎涵蓋瞭非平穩信號分析與處理的方方麵麵。它的優點在於內容的深度和廣度，以及作者嚴謹的學術態度。缺點則在於，它更偏嚮於理論研究，對於初學者來說，可能需要更多的實踐指導和直觀的演示。 它更像是一本“武林秘籍”，它傳授瞭絕世武功的招式，但要練到爐火純青，還需要日復一日的刻苦練習和感悟。對於那些渴望深入瞭解非平穩信號分析奧秘的讀者來說，這本書無疑是一部寶貴的參考資料，但它需要你付齣比常人更多的努力和時間。
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