线性系统理论和数字信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:殷瑞

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2004-2

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787810774086

丛书系列:

图书标签:

• 线性系统
• 信号处理
• 数字信号处理
• 控制理论
• 电路分析
• 数学建模
• 通信工程
• 电子工程
• 自动控制
• 系统分析

《光影流转：数字视觉的艺术与科学》 本书将带您踏上一段迷人的旅程，探索数字视觉世界的奥秘。从最基础的图像捕捉到复杂的三维渲染，我们深入剖析构成数字影像的每一个环节，揭示其背后精妙的算法和严谨的科学原理。 第一篇：像素的诞生与编码 图像的数字化： 我们将从最原始的模拟信号出发，详细阐述采样定理如何将连续的视觉信息转化为离散的像素点。您将了解不同采样率对图像质量的影响，以及奈奎斯特定理在数字成像中的核心作用。 颜色空间与模型： RGB、CMYK、HSV、Lab……各种颜色空间为何而生？它们在色彩表示、转换和管理中扮演着怎样的角色？本书将逐一解析这些颜色模型的数学基础和实际应用，帮助您理解色彩的科学本质。 图像编码与压缩： JPEG、PNG、GIF……这些常见的图像格式背后隐藏着怎样的编码技术？我们将深入探讨无损压缩和有损压缩的原理，特别是离散余弦变换（DCT）在JPEG压缩中的关键作用，以及熵编码如何最大限度地减小数据冗余。 第二篇：图像的变换与增强 空间域增强： 亮度、对比度、锐度……这些常见的图像调整是如何实现的？我们将学习点运算、直方图均衡化、局部增强等技术，理解它们对改善图像视觉效果的原理和方法。 频率域分析与处理： 傅里叶变换是理解图像频率特性的利器。本书将详细介绍二维傅里叶变换，并通过低通滤波、高通滤波、带通滤波等技术，展示如何去除噪声、增强边缘，甚至实现一些特殊的图像效果。 图像滤波与去噪： 均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波……这些滤波器在图像去噪和特征提取中各有千秋。我们将深入研究它们的数学模型、滤波过程，以及在实际应用中的选择依据。 第三篇：图像的分析与理解 特征提取与描述： 边缘检测（Sobel、Canny）、角点检测（Harris）、纹理分析（Gabor）、形状描述（HOG）……这些技术是如何从图像中识别出关键信息和模式的？我们将探究这些特征提取算法的数学基础和在模式识别、计算机视觉中的应用。 图像分割： 将图像划分为有意义的区域是理解图像内容的关键步骤。本书将介绍阈值分割、区域生长、边缘检测分割、Watershed算法等多种图像分割方法，并讨论它们各自的优缺点和适用场景。 目标检测与识别： 如何让计算机“看懂”图像中的物体？我们将介绍模板匹配、特征匹配、以及基于深度学习的目标检测框架（如YOLO、Faster R-CNN）的基本思想和工作流程。 第四篇：数字视频的奥秘 视频基础：帧、分辨率与帧率： 视频本质上是连续图像序列。我们将探讨视频的构成要素，以及分辨率、帧率对视觉流畅性和信息量的影响。 视频压缩技术： H.264、HEVC……现代视频压缩标准是如何在保证较高视觉质量的同时，实现惊人的压缩率的？我们将深入讲解运动估计、帧间预测、残差编码等核心技术，以及它们在降低视频数据量中的作用。 运动分析与跟踪： 光流法、块匹配算法……这些技术是如何捕捉视频中的运动信息，并实现目标跟踪的？我们将分析这些算法的原理和在安防监控、自动驾驶等领域的应用。 第五篇：数字图像的生成与艺术 图形学基础： 从点、线、面到曲面建模，本书将简要介绍计算机图形学中的基本概念，以及如何用数学语言描述三维世界。 渲染技术： 光线追踪、光栅化……这些技术是如何将三维模型转化为逼真的二维图像的？我们将探讨着色模型、纹理映射、阴影计算等关键环节，理解数字艺术创作背后的科学原理。 计算机视觉与人工智能的融合： 深度学习在图像识别、目标检测、图像生成等领域的突破性进展，正在深刻地改变着数字视觉的面貌。我们将简要介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像处理中的应用，展望未来发展趋势。 《光影流转：数字视觉的艺术与科学》不仅是一本技术手册，更是一次对视觉文明的探索。无论您是计算机科学的爱好者，还是对数字艺术充满好奇，本书都将为您提供一个坚实的理论基础和广阔的视野，让您能够更深刻地理解和欣赏数字世界中那些令人惊叹的光影之美。

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从一开始抱着学习的目的翻阅这本书，到后来将其奉为案头必备的参考书，这本书对我来说意义非凡。它的叙述风格十分严谨，但又不失清晰和易懂。在讲解线性系统理论时，作者从最基础的“输入-输出”模型入手，逐步引申到状态空间方法，并通过大量的实例，如控制系统、通信系统等，生动地展示了线性系统在工程实践中的广泛应用。那些关于系统响应（稳态响应、瞬态响应）的分析，以及系统稳定性判据的推导，让我对系统的动态行为有了更深入的理解。 而关于数字信号处理的部分，更是这本书的亮点。作者对于信号的采样、量化、傅里叶变换（特别是离散傅里叶变换及其快速算法）的讲解，逻辑清晰，层层递进。我印象最深刻的是关于数字滤波器的设计部分，书中提供了多种设计方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析，这对于实际滤波器设计工作非常有指导意义。此外，书中关于自适应滤波器的介绍，也让我对如何处理时变信号有了初步的认识，这在很多现代信号处理领域都扮演着关键角色。

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这是一本知识密度极高、但又极其精炼的教材。作者在处理线性系统理论时，不遗余力地展示了各种数学工具的威力，从最初的微分方程描述，到后来的传递函数和频率响应分析，每一个环节都力求严谨。我对书中关于系统模型的建立和分析方法印象尤其深刻，作者通过对各种物理系统的类比，帮助读者将抽象的数学模型与实际的工程问题联系起来，使得理论的学习过程更加具象化。 在数字信号处理的部分，作者更是将理论与实践紧密结合。关于傅里叶变换及其在信号频谱分析中的应用，作者的讲解非常透彻，并且辅以大量的图例，让原本复杂的概念变得易于理解。我尤其欣赏书中关于滤波器设计的部分，作者系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理和方法，并给出了详细的设计流程和参数选择指南，这对我进行实际的信号滤波工作提供了极大的帮助。

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这本书简直是为那些想在信号处理和系统控制领域打下坚实基础的学习者量身定做的。作者在讲解线性系统时，非常注重基础概念的构建，从系统的定义、性质，到时域和频域的分析方法，都进行了详尽的阐述。特别是关于卷积的讲解，以及它在系统响应分析中的重要性，被作者描绘得十分生动。书中穿插的各种工程实例，例如电路分析、机械系统动力学等，让学习过程充满了趣味性，也让理论不再是空中楼阁。 数字信号处理部分同样精彩绝伦。作者对离散信号的时域和频域特性进行了深入的剖析，特别是关于采样定理的推导和理解，让我豁然开朗。我曾经在理解如何从连续信号中准确提取信息方面感到困惑，而这本书的讲解，通过引入奈奎斯特准则，并详细讨论了过采样和欠采样的影响，彻底解决了我的疑问。此外，书中关于数字滤波器设计的内容，也提供了非常实用的算法和设计思路，让我能够自信地处理各种信号滤波任务。

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这是一本对我学习道路上影响深远的书籍。当我第一次翻开它时，就被其清晰的逻辑和严谨的数学推导深深吸引。作者在讲解线性系统的概念时，循序渐进，从最基本的定义和性质开始，逐步深入到状态空间表示、传递函数等核心内容。我尤其欣赏书中对各种经典系统（如RC电路、RLC电路、二阶系统等）的详细分析，这些具体的例子让抽象的理论变得触手可及，也帮助我理解了理论在实际工程中的应用。 书中关于数字信号处理的部分同样令人印象深刻。傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等核心工具的讲解，详略得当，不仅给出了数学推导，还配以大量的图示和直观的解释，这对于我这样偏重工程实践的学习者来说至关重要。尤其是在讲解离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）时，作者清晰地阐述了它们之间的联系与区别，以及在实际应用中如何选择合适的变换方法。书中对滤波器设计（如FIR和IIR滤波器）的介绍，也提供了非常实用的算法和设计思路，让我能够将所学知识应用于解决实际信号处理问题。

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当我决定深入研究信号处理领域时，有幸接触到了这本书。它的内容涵盖了从基础的信号和系统理论到高级的数字信号处理技术，为我打下了坚实的基础。作者在阐述线性系统的概念时，运用了大量的数学工具，如微分方程、卷积积分等，这些工具的讲解非常到位，能够帮助读者建立起对系统行为的深刻理解。书中关于系统稳定性、可控性、可观测性等方面的论述，也为理解和设计复杂的控制系统提供了理论指导。 在数字信号处理方面，这本书的讲解尤为精彩。对于傅里叶分析、采样理论、滤波器设计等关键概念，作者都进行了细致入微的剖析。我特别喜欢书中关于离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的章节，这部分内容对我理解数字信号的频谱特性和进行高效的信号分析至关重要。此外，书中关于信号重建和重构的讨论，也让我对如何从离散样本中恢复原始信号有了更清晰的认识，这在许多实际应用中都具有非常重要的价值。

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