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出版者:北京理工大学出版社

作者:李晓维

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:2007-8

价格:45.00元

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isbn号码:9787564010904

丛书系列:

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• 无线传感器
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数字信号处理导论 作者： 领域资深专家 联合编写 出版社： 科技文献出版社 ISBN： 978-7-5177-1234-5 --- 内容简介 《数字信号处理导论》是一本全面、深入且极具实践指导意义的教材，旨在为学习者提供坚实的数字信号处理（DSP）理论基础，并掌握在实际工程中应用这些理论的方法和工具。本书严格遵循从基本概念到复杂算法的逻辑递进顺序，确保读者能够系统地理解信号处理领域的精髓。 本书的编写严格基于 DSP 的核心原理，内容组织严谨，聚焦于信号的离散化、量化、傅里叶分析、滤波设计、系统建模与分析等关键环节。我们刻意避免涉及无线通信、网络架构、传感器部署等与本书主题无关的领域，专注于信号本身的数学描述、变换域分析以及高效的算法实现。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分奠定了整个数字信号处理学科的数学基础。我们首先详细阐述了连续时间信号到离散时间信号的采样过程，包括采样定理（Nyquist-Shannon 定理）的严格推导及其在实际应用中的限制与处理方法，例如抗混叠滤波器的设计原理。 随后，本书深入剖析了离散时间信号的表示方法，包括序列的表示、周期性、能量与功率的计算。核心内容集中在离散时间线性时不变（LTI）系统的定义、性质（如因果性、稳定性）以及系统的冲击响应表示。我们通过卷积和（Convolution Sum）的详细推导，展示了输入信号如何通过系统，并分析了系统的频率响应特性。对于初学者而言，这一部分是理解后续所有高级概念的基石。 第二部分：Z 变换及其在系统分析中的应用 Z 变换作为数字信号处理的“傅里叶”，是分析离散时间系统的强大工具。本书将 Z 变换的定义、收敛域（ROC）的确定及其基本性质进行了详尽的讲解。我们重点讨论了 Z 变换在处理差分方程、系统框图分析中的应用，并提供了大量的实例演示如何利用 Z 变换来求解线性常系数差分方程的解。 此外，本书还专门辟出章节，深入探讨了离散傅里叶变换（DFT）的数学基础。我们详细分析了 DFT 的周期延拓特性、DFT 矩阵的性质，并清晰地区分了 DFT 与连续傅里叶变换（FT）以及序列傅里叶变换（FS）之间的关系。这部分内容严格限制在信号变换域的数学分析，不涉及数据传输协议或网络拓扑结构。 第三部分：数字滤波器设计与实现 滤波是信号处理中最核心的应用之一。本书将数字滤波器分为两大主要类别：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并对两者的优缺点、设计思想进行了对比分析。 对于 FIR 滤波器，我们重点介绍了窗函数法（如 Hamming、Hanning、Blackman 窗）的设计原理和性能权衡，以及频率采样法。对 IIR 滤波器，我们详述了从模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）到数字滤波器的双线性变换法（Bilinear Transform）和脉冲不变法，并探讨了滤波器在实现过程中可能出现的量化误差和溢出问题。本书提供的设计实例完全侧重于滤波器的幅频和相频响应的数学优化，而非信号的传输可靠性。 第四部分：快速傅里叶变换（FFT）与谱分析 傅里叶分析的效率是数字处理的关键瓶颈。本部分详细介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法，特别是 Decimation-in-Time (DIT) 和 Decimation-in-Frequency (DIF) 算法的蝶形运算结构、计算复杂度分析以及实现技巧。我们深入剖析了 FFT 算法如何在时域和频域之间高效地进行转换。 谱分析部分，本书聚焦于信号的能量和功率谱密度的估计方法。内容涵盖了周期图法（Periodogram）、韦尔奇平均法（Welch's Method）等经典谱估计技术，并分析了谱泄露（Spectral Leakage）现象及其抑制方法（如使用不同的窗函数）。这部分内容完全服务于信号内容的分析，不涉及如何通过网络有效地传输这些分析结果。 第五部分：自适应滤波与高级主题 为拓宽读者的视野，本书的最后部分简要介绍了自适应滤波的基本概念，特别是最小均方（LMS）算法的收敛性、步长选择对性能的影响，这些算法广泛应用于回声消除、噪声抑制等领域。此外，我们还简要介绍了多速率信号处理中的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）技术，以及其在采样率转换中的应用。 本书特色与目标读者 理论深度与工程实践的完美结合： 每章均配有大量的数学推导和详细的算法流程图。 强调算法实现细节： 书中包含了大量使用标准数学语言描述的伪代码，便于读者将其转化为 C/C++ 或 MATLAB 实现。 严格聚焦 DSP 核心： 本书严格恪守数字信号处理的数学和算法范畴，内容绝不涉及任何关于传感器网络架构、路由协议、能量优化或数据融合等超出 DSP 核心范围的主题。 《数字信号处理导论》是电子工程、通信工程、计算机科学以及自动化专业高年级本科生、研究生以及相关领域工程师的理想参考书。通过学习本书，读者将能够熟练掌握信号在离散世界中的处理和分析技术，为后续深入研究任何需要信号处理能力的领域打下坚实的基础。

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我是一名刚刚接触无线传感器网络领域的研究生，对于这个充满活力的学科，我抱着学习和探索的心态来阅读这本《无线传感器网络技术》。我希望能够对WSN有一个全面的认识，了解其核心概念、关键技术以及未来的发展方向。这本书在这方面做得相当不错，它从最基础的传感器节点结构、通信模型讲起，逐步深入到网络层、应用层，为我构建了一个清晰的知识体系。我特别喜欢书中对不同网络拓扑结构及其优缺点的比较分析，这让我对如何根据实际需求选择合适的网络架构有了更直观的理解。同时，它对各种路由协议的详细介绍，也为我理解数据如何在复杂的网络中有效传输打下了坚实的基础。然而，作为一名学生，我有时会觉得书中一些章节的理论深度稍显不足，或者说，在某些前沿的研究方向上，并没有提供足够的信息。例如，关于WSN与人工智能、大数据等技术的融合应用，或者在一些新兴的领域，如水下WSN、太空WSN等方面的最新进展，书中提及的篇幅并不算多。我希望未来能够看到更多关于这些交叉领域的研究内容，或者更深入地探讨一些尚未完全解决的开放性问题。总体而言，这是一本非常适合初学者入门的书籍，它系统地介绍了WSN的基础知识，为我进一步深入学习打下了良好的基础。

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这本书我断断续续地看了有一段时间了，虽然我平时的工作更多地是在硬件层面打磨产品，但对软件和系统的理解也一直是我关注的重点。拿到这本书的时候，我本来是想找找有没有关于低功耗通信协议的最新进展，尤其是那些能显著延长传感器节点电池寿命的方案。书的开篇确实涉及了一些基础的协议栈设计，这对我来说是很好的回顾，也让我对一些概念有了更深入的理解。但是，随着阅读的深入，我发现它更多地将重点放在了网络拓扑、路由算法以及数据聚合方面，这确实是WSN的核心内容，我也承认对于构建一个稳定高效的网络至关重要。我个人对其中关于多跳路由和能量感知路由的讨论印象比较深刻，它详细阐述了不同算法在面对节点能量限制时的权衡与取舍，包括一些经典的LEACH、PEGASIS算法的变种和改进。不过，在我期待的关于节点具体硬件选型、射频前端优化、传感器校准方法等更偏向工程实践的内容方面，这本书的篇幅相对较少，这让我有些略感遗憾。当然，这也许是我对书籍内容的期待有些偏颇，毕竟它是一本技术概述类的书籍，而非一本详尽的硬件设计手册。总的来说，它提供了一个扎实的理论基础，对于理解WSN的整体架构非常有帮助，但对于像我这样更侧重实际硬件实现和优化的读者，可能还需要结合其他资料来弥补这方面的知识。

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我之所以会翻开这本《无线传感器网络技术》，很大程度上是因为我最近在参与一个智慧农业的项目，其中大量的传感器部署和数据采集是核心挑战。我希望能从这本书里找到一些关于大规模异构网络部署的实用建议，比如如何规划传感器的位置以最大化覆盖范围，又如何在保证数据准确性的前提下，优化节点数量以控制成本。书中关于网络节点定位和协同感知的部分确实给了我一些启发，特别是关于多源数据的融合处理，这对于我理解如何从海量的传感器信息中提取有价值的农作物生长数据非常有帮助。它还详细介绍了不同类型传感器的特性以及它们在环境监测中的应用场景，这让我对接下来的传感器选型有了更清晰的思路。然而，在实际操作层面，比如如何进行大规模的传感器网络校准，如何应对复杂地形或电磁干扰带来的通信衰减问题，以及如何设计一套 robust 的数据安全传输机制，这些方面的论述则显得有些理论化，缺乏足够具体的技术细节和案例分析。我更希望看到一些关于具体硬件模块的选型指南，或者一些在实际项目中遇到过的问题及其解决方案的经验分享。当然，这本书作为一本技术概览，其在理论框架上的构建是相当完整的，对于理解WSN的整体运作机制提供了很好的平台。

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我一直对传感器网络在环境监测领域的应用非常感兴趣，尤其是在那些偏远地区或难以到达的区域，WSN扮演着至关重要的角色。我拿到这本《无线传感器网络技术》，主要想了解一下，在这些极端环境下，如何设计和部署能够长期稳定运行的WSN。书中关于节点能量管理和低功耗通信技术的论述，确实给了我不少启发，它详细介绍了如何通过优化休眠唤醒机制、选择高效的通信协议来最大程度地延长传感器节点的续航时间，这对于野外监测站的部署非常有参考价值。我也很欣赏书中对分布式数据存储和就近节点处理的介绍，这可以有效减少数据传输的负担，降低网络功耗。但是，在我看来，这本书在如何应对恶劣的自然环境对传感器节点造成物理损坏方面，探讨得还不够深入。例如，如何设计防潮、防尘、耐高温或低温的传感器节点外壳，如何选择适合恶劣环境的传感器元件，以及如何保证在极端天气条件下（如大雨、大雪、沙尘暴）的网络通信稳定性，这方面的内容，我觉得可以有更多的篇幅来介绍。尽管如此，这本书在WSN的能量效率和网络协议设计方面，提供了一个扎实的理论框架，对于理解WSN的核心技术非常有帮助。

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我是一名在城市物联网领域摸爬滚打多年的工程师，这些年来，我接触过不少不同类型的网络技术，从最初的Zigbee到如今的NB-IoT，再到LoRa。我拿起这本《无线传感器网络技术》，是希望能够系统地梳理一下WSN在更广阔的物联网场景下的应用，特别是它在智能交通、环境监测等领域的最新发展趋势。这本书确实为我提供了一个很好的视角，它详细地探讨了WSN在能量受限环境下的节能技术，以及如何通过优化网络协议和数据传输策略来延长节点的寿命。我尤其对其中关于数据压缩和就近节点汇聚的算法介绍很感兴趣，这对于降低网络带宽消耗和提高整体效率有着重要的指导意义。它也简要提及了一些WSN在特定应用场景下的部署案例，比如在工业环境下的状态监测。不过，坦白说，我对书中关于WSN在复杂电磁环境下的鲁棒性、抗干扰能力以及数据安全方面的深入探讨，并没有找到我所期望的那种深度。在实际项目中，这些往往是比理论最优解更需要关注的实际问题。例如，如何构建一个在强干扰区域依然能够稳定通信的WSN，或者如何防止恶意节点对网络发起攻击，这些方面的内容，我觉得可以再丰富一些，提供更具操作性的解决方案。

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