小波分析及其在信号处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:王大凯/彭进业　编

出品人:

页数:185

译者:

出版时间:2006-1

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121021367

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• 信号处理
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• 小波分析
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• 时频分析
• 数学物理
• 工程应用
• 傅里叶变换
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• 数值计算

《信号之舞：从噪声到智慧的奥秘》 本书并非一本讲解特定数学工具的书籍，而是踏上一段探索信号本质及其奥秘的旅程。我们将一同深入理解，在这纷繁复杂的世界中，那些看似杂乱无章的“噪声”与背后蕴含的“智慧”信息是如何共存、交织，并最终被我们所感知和利用的。 第一章：听见世界的低语——信号的起源与感知 在我们开始深入挖掘信号处理的细节之前，首先需要理解什么是信号，它们从何而来，以及我们是如何感知它们的。信号，简单来说，就是信息的载体。它可能是一段由声带发出的声音，承载着我们的情感和意图；也可能是一束穿过空间的电磁波，带来了远方的图像和声音；甚至可能是我们身体内部生理活动的细微变化，揭示着健康或疾病的信号。 本章将带领读者从最基础的层面认识信号。我们会探讨自然界中存在的各种信号形式：声波、光波、电磁波、温度变化、压力波动，以及生物电信号等等。我们将了解这些信号是如何产生的，例如，声音是物体振动在介质中的传播，光是电磁场的波动，而心电图则是心脏肌肉活动产生的电位变化。 更重要的是，我们会讨论人类和动物如何感知这些信号。我们的耳朵捕捉声波，眼睛接收光波，皮肤感知温度和压力。我们会浅显地介绍感官器官的构造和工作原理，以及它们如何将物理信号转化为神经电信号，最终在大脑中被解读。例如，耳蜗中的毛细胞如何振动并将声音频率转化为神经冲动，视网膜上的感光细胞如何响应不同波长的光。 我们还将触及信号的普遍性。无论是宏观宇宙中的星体运动，还是微观粒子世界的量子涨落，都以某种形式表现为信号。理解信号的本质，就如同打开了一扇认识世界运行规律的大门。本章旨在建立一个直观的、非技术性的信号认知框架，为后续更深入的探索打下基础，让读者体会到信号无处不在，它们是连接我们与外部世界，甚至是内心世界的桥梁。 第二章：让声音更有力量——信号的形态与特征 信号并非千篇一律，它们拥有千变万化的形态和独具的特征。理解这些形态和特征，是分析和处理信号的关键。本章将聚焦于如何描述和量化信号，让抽象的信号变得具体可辨。 我们将从信号的最基本属性开始：幅值、频率、相位。幅值代表了信号的强度或能量，比如声音的响度，或者电压的大小。频率则描述了信号变化的快慢，例如，不同音高的声音对应着不同的频率。相位则与信号的起始点或在周期中的位置有关，对于理解多个信号之间的关系至关重要。 我们将引入一些直观的概念来描述信号的形态。例如，我们知道声音有高低、强弱之分，这是频率和幅值的体现。而对于图像，我们则关注其亮度、对比度、色彩等特征，这些都可以被视为信号的特定表现形式。 本章还会探讨信号的分类。周期信号，如正弦波，会按照固定的模式重复出现；而非周期信号，则没有这种规律性。我们还会区分连续信号和离散信号。连续信号在时间上是连续的，而离散信号则是在特定时间点上采样得到的，这在数字世界中尤为重要。 此外，我们将介绍一些描述信号特征的常用工具，但会以概念性的方式呈现，避免复杂的数学推导。例如，我们会提到傅里叶变换的思想，即任何复杂的信号都可以被分解为一系列不同频率的正弦波的叠加。这就像是将一首交响乐分解成各个乐器的声音，然后分别分析它们。理解这一点，对于理解为何某些信号处理技术能够有效提取信息至关重要。 本章的目的是让读者对信号有更深刻的认识，理解信号并非仅仅是随机的波动，而是拥有可识别的结构和特征。通过了解这些基本属性，我们才能更好地理解如何从信号中提取有用的信息，以及如何过滤掉干扰。 第三章：拨开迷雾见真章——噪声与信号的分离 在现实世界中，我们接收到的信号往往不是纯净的，而是混杂着各种“噪声”。噪声如同信号中的杂音，可能源于环境干扰、设备本身的缺陷，甚至是信号传输过程中的损耗。如何从这些嘈杂的信号中“拨开迷雾”，提取出我们真正关心的“真章”（即有用信息），是信号处理的核心挑战之一。 本章将深入探讨噪声的来源和特性。我们会认识到，噪声并非总是随机的，它可能具有特定的频率分布或统计规律。例如，电力线产生的交流干扰会在特定频率上出现，而热噪声则可能在更宽的频率范围内分布。 我们将介绍几种直观的去噪思想。例如，如果噪声主要集中在某些特定的频率范围，而我们关心的信号则在其他频率范围，那么我们可以通过“滤波”的方式来去除噪声。这就像是用一个筛子，只允许特定大小的颗粒通过，而将其他颗粒筛掉。我们会用形象的比喻来描述低通滤波（只允许低频信号通过）、高通滤波（只允许高频信号通过）以及带通滤波（只允许特定频率范围内的信号通过）。 此外，我们还会探讨其他一些去噪的策略。例如，如果同一个信号被重复测量多次，噪声往往是随机的，而真实信号则会保持不变。通过对多个测量结果进行平均，可以有效地降低噪声的影响，使得真实信号更加突出。这就像是反复听一段录音，每次都有些许偏差，但整体的旋律和歌词会越来越清晰。 本章不会涉及复杂的数学公式，而是通过大量的实例和类比，让读者理解去噪的基本原理。我们会举例说明，在音频处理中如何去除背景噪音，在图像处理中如何平滑图像以减少噪点，以及在通信系统中如何通过编码和解码来对抗信道噪声。 理解噪声与信号的分离，是理解整个信号处理领域价值的关键。它赋予了我们从不完美的现实世界中获取精确信息的能力，是实现许多先进技术的基础。 第四章：化繁为简的智慧——信号的压缩与表示 当信号信息量巨大时，如何有效地存储、传输和处理它们，就成为了一个重要的问题。本章将探索“化繁为简”的智慧，介绍信号压缩和高效表示的方法，使得信息在不损失关键内容的前提下，以更紧凑的形式存在。 我们将从信息冗余的角度来理解压缩。许多信号中存在着大量的信息是重复的，或者是人类感官难以察觉的。例如，一张包含大片纯色背景的图片，其中大部分像素的信息是相似的。 本章将介绍几种常见的压缩思想。我们会讨论无损压缩，即在压缩和解压缩过程中，原始信号能够完全恢复，就像把一本书的内容先打包，再拆开，书里的字一个不少。例如，我们日常使用的ZIP文件就是一种无损压缩。 更重要的是，我们将重点介绍有损压缩。在这种方法中，为了获得更高的压缩比，允许在解压缩后丢失一部分信息，但会尽量保留最重要、最能被人类感知的特征。我们会以图像和音频为例进行说明。例如，JPEG格式的图片压缩，以及MP3格式的音频压缩，都采用了有损压缩的技术。我们会用形象的比喻来解释，例如，在压缩一张人脸照片时，可以忽略人脸皮肤上非常细微的色斑，因为它们对整体的人脸识别影响不大，但却能显著减小文件大小。 此外，本章还会触及信号的表示方法。除了直接的时域表示，我们还可以将信号转换到其他域进行分析和处理，比如频率域。将信号分解为不同的频率成分，有时能更直观地揭示信号的本质，并为压缩提供新的途径。 通过理解信号压缩和表示，读者将明白，我们能够高效地存储海量的照片、观看流畅的视频、以及在有限的网络带宽上传输高质量的音频。这背后，是对信息本质的深刻洞察和巧妙的工程应用。 第五章：信号的“大脑”——模式识别与特征提取 在处理了信号的形态、噪声和压缩后，我们终于来到了信号处理中最具“智慧”的环节：如何让计算机“理解”信号，从中识别出有用的“模式”，并提取出关键的“特征”。本章将揭示信号的“大脑”是如何工作的。 模式识别，顾名思义，就是让机器能够识别出信号中存在的特定模式。这些模式可以是预先定义的，也可以是机器通过学习自行发现的。例如，声纹识别系统能够识别出不同人的声音，人脸识别系统能够识别出特定的人物，而医疗诊断系统则能识别出病变的医学影像。 本章将从概念层面介绍特征提取的重要性。在进行模式识别之前，需要从原始信号中提取出最能代表其特征的信息。这些特征可以是信号的幅值、频率、能量，也可以是更复杂的统计量或变换后的表示。例如，识别一段语音，可能需要提取其音高、音色、语速等特征。 我们会探讨几种典型的模式识别应用场景。例如，在安防领域，通过分析监控视频中的人体运动模式来检测异常行为；在金融领域，通过分析股票价格的波动模式来预测市场趋势；在工业生产中，通过分析设备运行时的振动信号来预测故障。 本章还会涉及机器学习的初步概念，以及它在模式识别中的作用。我们会介绍，机器可以通过“学习”大量的样本数据，来逐渐掌握识别特定模式的能力。例如，训练一个猫狗识别的AI，需要给它看成千上万张猫狗的图片，让它自己去寻找猫和狗在视觉上的区分特征。 本章的目的是让读者感受到，信号处理不仅仅是技术的应用，更是赋能机器“看见”、“听见”和“理解”世界的重要途径。通过模式识别和特征提取，我们正在将海量的信号数据转化为有价值的知识和决策，推动着人工智能的飞速发展。 第六章：超越简单的“听”与“看”——信号处理的广阔未来 在前面的章节中，我们已经从多个维度探索了信号的本质、处理方法以及应用。本章将带领读者展望信号处理的广阔未来，以及它将如何继续深刻地影响我们的生活和社会。 我们将探讨一些前沿的信号处理技术和应用方向。例如，在通信领域，随着5G、6G技术的不断发展，对信号处理的需求将更加精细化和高效化，以实现更快、更可靠的无线通信。我们会提及自适应信号处理，即能够根据环境变化自动调整处理策略的技术，在动态复杂的通信环境中至关重要。 在医疗健康领域，信号处理的应用将更加深入。除了传统的医学影像分析，我们还可以通过分析生理信号（如脑电图、心电图、肌电图）来更精确地诊断疾病，甚至进行个性化治疗。可穿戴设备产生的海量健康数据，也需要强大的信号处理能力来进行分析，从而实现预防性医疗和健康管理。 在人工智能领域，信号处理是其不可或缺的基础。从自然语言处理到计算机视觉，再到机器人技术，都离不开对各种形式信号的有效分析和理解。深度学习模型本身，就是一种极其复杂的信号处理系统。 我们还将讨论信号处理在科学研究中的作用。无论是天文学家分析宇宙射电信号，还是物理学家研究粒子碰撞数据，都需要精密的信号处理技术来揭示隐藏的规律。 最后，本章将强调信号处理的跨学科性。它与数学、物理学、计算机科学、工程学，甚至生物学、经济学等领域紧密相连。对信号处理的深入理解，将有助于我们在各个领域发现新的机遇和创新。 《信号之舞：从噪声到智慧的奥秘》这本书，希望能够激发读者对信号世界的探索热情，理解信息如何在杂乱中显现，如何在微小中蕴含力量，以及如何通过智慧的分析，为我们的生活带来更多的便捷、安全和美好。它不仅仅是一本关于技术的书，更是一扇观察和理解我们所处世界的窗户。

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坦白说，这本书的阅读难度是偏高的，它绝非那种可以轻松翻阅的入门读物。对于那些背景知识稍显薄弱的读者，某些关于小波包分解和分数阶傅里叶变换结合的部分，可能需要反复研读，甚至需要借助外部资料辅助理解。然而，正是这种挑战性，使得最终的收获格外丰厚。它强迫读者跳出舒适区，去思考信号的局部特性和多尺度分析的真正含义。每当我攻克一个难点，合上书本深思片刻，都会有一种豁然开朗的感觉，这是一种智力上的巨大满足，远超一般阅读体验所能给予的。

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这本书的逻辑架构设计得极其精妙，它不像有些著作那样，将内容堆砌在一起，而是像一棵精心修剪过的参天大树，主干稳固，枝丫有序。从基础的小波函数构造，到多分辨分析（MRA）的理论深度挖掘，再到最后面向特定应用的算法优化，整个阅读体验是层层递进、自然而然的。我尤其赞赏作者在阐述连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）之间的区别与联系时所展现出的洞察力，那种对数学本质的把握，使得即便是复杂的公式推导，读起来也充满了清晰的逻辑美感，而非晦涩难懂的符号堆砌。

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阅读过程中，我发现作者在案例选择上独具匠心。不同于一些只停留在理论推导的专业书籍，这本书的实践部分处理得非常到位。我记得有一章专门讲解了如何利用小波分解来去除雷达回波中的噪声，那段描述细致入微，从数据预处理到阈值选择的每一步，都仿佛有位经验丰富的工程师在手把手地指导。那种深入骨髓的“可操作性”让人感到踏实，它不仅仅是告诉我们“是什么”，更重要的是教会了我们“怎么做”。对于初次接触小波在实际工程中应用的读者来说，这种详尽的步骤解析无疑是极其宝贵的财富，它极大地缩短了理论到实践之间的鸿沟。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上简洁而富有科技感的字体，立刻就勾起了我对现代信号处理领域的好奇心。我抱着一种既期待又略带忐忑的心情翻开了第一页。作者的叙述方式，初看起来是相当严谨和学术化的，开篇就用大量的数学基础铺陈，仿佛带领我们走进了一个精心构建的数学迷宫。我特别欣赏其中对某些核心概念，比如傅里叶变换局限性的探讨，作者没有止步于教科书式的陈述，而是深入挖掘了这些方法的“痛点”，这为后续引入更先进的工具——也就是小波分析——做了极佳的铺垫。

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这本书的排版和图示质量也值得称赞。在处理高频信号分析这种抽象概念时，清晰的图形至关重要，而这本书在这方面做得堪称典范。那些用于说明小波基函数形态、母小波与缩放函数的相互关系，以及不同分解层级下的频谱重构图，都制作得极其精美且信息密度恰到好处。它们不仅是内容的补充，更像是直观的翻译工具，将晦涩的数学语言转化成了视觉语言，极大地提升了学习效率。总而言之，这是一部对得起其专业定位的深度著作，值得所有致力于信号处理领域深耕的工程师和研究人员收藏和研读。

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