Digital Signal and Image Processing Using MATLAB (Digital Signal and Image Processing series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:ISTE Publishing Company

作者:Gerard Blanchet

出品人:

页数:764

译者:

出版时间:2006-05-01

价格:USD 200.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781905209132

丛书系列:

图书标签:

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• 数字图像处理
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• 计算机科学
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好的，以下是根据您的要求，撰写的一份图书简介，旨在介绍与数字信号和图像处理相关的其他领域，而不涉及您提到的特定书籍内容。 --- 现代信号处理与计算机视觉：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探索数字信号处理（DSP）和数字图像处理（DIP）领域的核心理论、关键算法及其在现代工程实践中的应用。本书聚焦于构建坚实的数学基础，并引导读者理解如何利用强大的计算工具实现复杂的信号与图像分析任务。 第一部分：数字信号处理的理论基础与高级技术 本部分首先从离散时间信号和系统的基本概念入手，详细阐述了采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）及其在实际系统设计中的重要性。我们深入探讨了信号在不同域的表示，重点分析了傅里叶变换家族——包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现快速傅里叶变换（FFT）的原理和应用。对FFT算法的详细讲解，将帮助读者掌握高效处理周期信号和有限长序列的计算方法。 系统的分析是信号处理的关键。本书详细介绍了线性时不变（LTI）系统的性质，并着重讲解了卷积和差分方程的求解。在系统设计方面，我们区分了无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器，深入比较了它们的特性、设计标准（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）和实现方法。特别地，我们将介绍窗函数方法在FIR滤波器设计中的精确应用，并讨论如何通过优化技术（如最小二乘法）实现高性能的滤波器设计。 高级信号分析是本部分的核心挑战。我们引入了多速率信号处理的概念，包括抽取、插值和晶格结构，这些技术在软件定义无线电和高保真音频系统中至关重要。此外，本书对小波变换（Wavelet Transform）进行了详尽的介绍，阐述了其在时频局部化分析方面的优势，并对比了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），探讨了它们在信号去噪和特征提取中的实际效果。 第二部分：数字图像处理的算法与实践 本部分将理论的严谨性与视觉信息的处理挑战相结合。我们从图像的数字化表示开始，探讨了图像采集模型、量化误差以及数字图像的质量评估指标（如PSNR、SSIM）。 图像增强是提高视觉质量的基础。本书系统地介绍了空域和频率域的增强技术。在空域，详细讨论了点处理（如灰度变换、直方图均衡化和规定化）和邻域处理（如空间滤波器的设计与应用，包括均值、中值、高斯平滑和拉普拉斯锐化）。在频率域，我们解析了二维傅里叶变换在图像处理中的应用，如理想/巴特沃斯/高斯低通和高通滤波器的设计，并解释了如何利用同态滤波来改善照明不均的图像。 图像复原是解决噪声和模糊问题的关键。本书深入剖析了退化模型（成像系统与噪声模型），并重点讲解了逆滤波、维纳滤波等经典复原算法的理论基础和局限性。随后，我们将介绍更先进的复原方法，特别是基于迭代和正则化的技术，如Tikhonov正则化，以处理病态问题。 图像分割是计算机视觉任务的基石。本书详细介绍了基于阈值的分割方法（如Otsu's方法），形态学处理在分割中的作用（开闭运算、顶帽变换），以及基于区域的分割技术。对于更复杂的场景，我们探讨了边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Canny算子）的细节，以及如何利用霍夫变换（Hough Transform）检测直线和圆。 第三部分：现代计算工具与应用案例 为了实现高效的信号与图像处理，对计算工具的熟练掌握至关重要。本部分侧重于介绍如何利用高级编程环境实现前述算法。我们将讨论数据结构的选择、算法的时间复杂性分析，以及如何优化代码以适应大规模数据集。 在应用方面，本书精选了几个具有代表性的案例进行深度剖析： 1. 音频信号处理： 探讨了语音信号的预加重、加窗、短时傅里叶分析（STFT）以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）的提取过程，这些是语音识别系统的基础。 2. 医学图像分析： 介绍了如何使用形态学滤波和水平集方法对CT或MRI图像中的特定结构进行精确分割，并讨论了三维体渲染的基本概念。 3. 视频处理基础： 阐述了运动估计的基本原理，如块匹配算法，以及帧间差分在运动检测中的应用。 4. 压缩技术概述： 简要介绍了信息论在信号和图像压缩中的作用，对比了无损压缩（如行程长度编码）和有损压缩（如基于DCT的变换编码的基本思想）。 目标读者： 本书面向电子工程、计算机科学、自动化、生物医学工程等领域的本科高年级学生、研究生以及需要掌握现代信号与图像处理技术的工程师和研究人员。通过对理论的深入挖掘和对实践应用的详尽阐述，读者将能够独立分析和设计复杂的信号与图像处理系统。本书强调的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做”，从而培养读者解决实际问题的能力。 ---

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这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅涵盖了数字信号处理和图像处理的基础理论，还触及了一些更高级的主题。例如，书中对小波变换的介绍非常深入，不仅讲解了其原理，还展示了它在信号去噪、图像压缩等领域的应用。此外，作者还对一些基于频率的方法，如维纳滤波、卡尔曼滤波等进行了详细的阐述，并提供了MATLAB实现。对于希望在这些领域进行更深入研究的读者来说，这本书提供了非常宝贵的起点。我个人对书中关于图像复原和盲去卷积的部分特别感兴趣，这部分内容为解决实际图像退化问题提供了有效的工具和思路。

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初拿到这本书时，就被其内容的多样性和全面性所吸引。它不仅仅是一本纯粹的理论书籍，更是一本实用的编程指南。作者巧妙地将抽象的数学概念与具体的MATLAB代码相结合，使得枯燥的理论变得生动有趣。无论是信号的滤波、降噪，还是图像的增强、分割，书中都提供了清晰的算法流程和完整的MATLAB实现代码。通过阅读和实践，我不仅理解了各种处理技术的原理，更学会了如何运用MATLAB高效地实现这些技术。书中对信号和图像的采样、量化、重构等基础概念的讲解非常细致，为后续更复杂的处理奠定了坚实的基础。此外，作者还涉及了许多前沿的研究方向，例如小波分析在信号去噪和图像压缩中的应用，以及一些基于机器学习的图像识别方法。这些内容为读者打开了新的研究思路。

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这本书的章节安排逻辑性非常强，使得知识的学习过程更加顺畅。作者在介绍每一个新概念时，都会回顾之前学到的相关知识，并将其与新内容联系起来，帮助读者建立起知识之间的联系。从最基础的信号采样和量化，到傅里叶变换、Z变换，再到数字滤波器设计，每一部分都讲得非常透彻。当进入图像处理部分时，作者又将信号处理的理论知识巧妙地迁移到二维图像的处理中，例如二维傅里叶变换、二维卷积等。书中对图像增强、复原、分割、特征提取等关键技术的讲解尤为精彩，每一种技术都配有详细的数学原理和MATLAB代码实现。我特别喜欢书中对各种滤波器的比较分析，这有助于我根据具体任务选择最合适的滤波器。

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这本书在理论讲解和实践操作之间的平衡做得非常出色。作者在详细阐述算法原理的同时，也提供了清晰的MATLAB代码实现。这使得读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。从基础的信号表示和变换，到各种滤波器的设计与实现，再到图像的几何变换、颜色空间转换、形态学处理等，内容覆盖面非常广。书中对每一个算法的讲解都十分到位，包括其数学原理、计算复杂度以及在MATLAB中的实现细节。我特别喜欢书中关于图像边缘检测的部分，它详细介绍了Sobel、Prewitt、Canny等经典算子，并展示了它们在MATLAB中的应用效果，这对我理解图像特征提取非常有帮助。

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这本书的价值远不止于传授知识，更在于它能激发读者对数字信号与图像处理领域的探索热情。作者在讲解过程中，常常会引导读者思考不同算法的局限性以及未来可能的改进方向。书中对一些前沿技术的介绍，例如多分辨率分析、形态学滤波、以及一些基于统计模型的图像处理方法，都为读者提供了进一步深入研究的线索。我尤其欣赏书中对于信号与图像处理应用场景的广泛介绍，从通信、医疗到工业控制，让我看到了这一领域巨大的潜力和价值。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越数字信号与图像处理的复杂世界，让我能够更好地理解和应用这些强大的工具。

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作为一本专注于MATLAB在信号与图像处理中应用的著作，这本书提供了极其丰富的实践资源。书中几乎每一个概念和算法都伴随着详细的MATLAB代码示例，而且这些代码都经过了充分的测试和优化，可以直接在MATLAB环境中运行。这种“边学边练”的学习模式极大地提高了学习的趣味性和效率。我通过模仿和修改书中的代码，不仅学会了如何实现各种信号与图像处理算法，还掌握了许多MATLAB编程的技巧。例如，书中关于傅里叶变换在信号分析中的应用，以及在图像处理中用于频率域滤波的部分，都提供了非常直观的MATLAB演示，让我对这些抽象的概念有了深刻的理解。

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一本厚重且内容详实的学术著作，作者在数字信号与图像处理领域的深厚造诣在此书中得到了淋漓尽致的体现。从基础的采样理论、离散傅里叶变换，到高级的滤波设计、特征提取，再到复杂的图像复原、边缘检测，每一个概念都进行了深入浅出的阐述，并且辅以大量的理论推导和直观的图示，帮助读者构建起扎实的理论基础。尤其值得称赞的是，书中大量运用MATLAB语言进行算法的实现和演示，这极大地降低了读者将理论知识转化为实践操作的门槛。对于希望在数字信号处理和图像处理领域进行深入研究或实际应用的工程师、研究生而言，这本书无疑是一本不可多得的宝藏。它不仅能够帮助初学者快速入门，更能为有一定基础的读者提供更广阔的视野和更深入的理解。书中对于不同算法的优缺点、适用场景的分析也十分到位，能够引导读者在实际问题中做出最优选择。

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对于我这样在工业界摸爬滚打多年的工程师来说，这本书的实用性是其最大的亮点。在实际工作中，我经常需要处理各种信号和图像数据，但有时苦于缺乏系统性的理论指导和高效的实现工具。这本书恰好填补了这一空白。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它展示了如何利用MATLAB强大的功能来解决实际问题。书中对各种图像增强、滤波、边缘检测等算法的讲解，都非常贴合实际应用场景。例如，在图像去噪方面，书中介绍了多种经典和现代的去噪算法，并详细解释了它们的原理和MATLAB实现。我通过学习书中的方法，成功地优化了我们产品中的图像处理流程，显著提高了图像质量。

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这本书的设计非常人性化，对于不同背景的读者都非常友好。即便你之前对数字信号处理和图像处理了解不多，也可以从头开始学习。作者的语言通俗易懂，避免了过多的专业术语，并且在必要时会进行解释。MATLAB代码的提供更是锦上添花，让学习过程更加直观和高效。我发现，通过亲自编写和运行书中的代码，我能够更深入地理解算法的运作机制。书中提供的示例数据和场景也十分丰富，让我能够模拟各种真实的信号和图像处理任务。例如，在学习图像分割时，书中提供了多种分割方法的MATLAB实现，并展示了它们在不同类型图像上的效果，这让我对各种分割技术的优缺点有了更清晰的认识。

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这本书无疑为我打开了数字信号与图像处理世界的大门。作为一名初学者，我对这个领域感到既好奇又有些畏惧。然而，这本书的结构清晰，从最基本的概念讲起，循序渐进，让我能够一步步地掌握复杂的知识。作者的讲解风格非常易于理解，即使是初学者也能迅速抓住核心要点。MATLAB的应用贯穿全书，这一点我特别喜欢。我可以直接对照书中的代码进行实践，亲身体验各种算法的效果。例如，在学习滤波器设计时，书中提供了多种设计方法，并展示了不同滤波器在实际信号处理中的表现。这种理论与实践相结合的学习方式，大大提高了我的学习效率。此外，书中还包含了一些案例分析，通过解决实际问题来巩固所学知识，非常有启发性。

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introduction to MATLAB, deterministic signals , random signals , hints and solutions .

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