Coherent Spread Spectrum Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Jack K. Holmes

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1981-10

价格:USD 86.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471033011

丛书系列:

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好的，下面为您呈现一本名为《信号处理中的高级滤波技术》的图书简介，该书内容与您提到的《Coherent Spread Spectrum Systems》无关。 --- 图书简介：《信号处理中的高级滤波技术》 作者： 张文杰, 李明 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年5月 ISBN： 978-7-5687-3102-5 概述：从基础理论到前沿应用的全景式指南 在现代工程、通信、生物医学、金融建模等诸多领域，信号的有效提取、去噪和特征增强是实现精确分析和决策的关键。传统的滤波方法在面对高噪声环境、非线性和时变系统时，往往表现出性能瓶颈。《信号处理中的高级滤波技术》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，系统地梳理和剖析当代信号处理领域中最先进、最高效的滤波技术。 本书的写作视角着眼于理论的严谨性与工程实践的紧密结合。内容从经典滤波理论（如Wiener滤波器和卡尔曼滤波器）的深入回顾开始，逐步过渡到更为复杂的自适应滤波、盲源分离以及基于深度学习的滤波方法。它不仅详述了每种技术的数学原理、推导过程和收敛特性，更强调了在实际应用场景中如何根据信号特性和系统约束选择和优化合适的滤波方案。 本书特别关注了那些在传统信号处理教材中往往被简化或忽略的高级议题，例如非高斯噪声下的鲁棒滤波、大规模数据流的在线处理优化，以及在资源受限平台上的算法部署挑战。通过丰富的案例分析和清晰的图表演示，本书致力于将复杂的滤波概念转化为可操作的工程工具。 核心内容模块详解 本书内容结构清晰，共分为六大部分，涵盖了从理论基础到最前沿研究的完整脉络： 第一部分：经典滤波理论的深化与扩展（基础回顾与挑战） 本部分首先对信号处理中的基础概念，特别是线性滤波理论（如傅里叶变换与卷积的应用）进行了快速而严谨的复习。随后，重点深入探讨了以下内容： 1. 维纳（Wiener）滤波器的局限性分析： 详细讨论了维纳滤波器对信号和噪声统计特性（特别是平稳性假设）的依赖性，并引出在非平稳环境下使用其广义形式的必要性。 2. 卡尔曼（Kalman）滤波器的状态空间建模： 区别于简单的递推平均，本书对离散时间线性系统的状态空间建模进行了细致的讲解，推导了标准卡尔曼增益的优化过程。 3. 扩展的非线性滤波框架： 针对实际中常见的非线性系统，详细比较了扩展卡尔曼滤波器（EKF）的线性化误差与无迹卡尔曼滤波器（UKF）中Sigma点采样策略的优劣。 第二部分：自适应滤波与参数估计（环境适应性） 在实际工程中，信号和噪声的统计特性往往是未知或时变的。本部分聚焦于滤波器系数的在线优化技术。 1. 最小均方误差（LMS）算法族： 全面分析了标准LMS、归一化LMS（NLMS）的收敛速度、误差点分析以及步长选择对稳定性的影响。 2. 递归最小二乘（RLS）算法： 深入探讨了RLS算法的快速收敛机制，并分析了其在计算复杂度和数值稳定性方面的挑战，以及如何通过遗忘因子进行优化。 3. 子带自适应滤波： 针对宽带信号处理，介绍了如何将自适应滤波结构分解到不同的频带进行并行处理，以提高收敛速度和降低计算负荷。 第三部分：鲁棒滤波与非常规噪声处理 现实世界的噪声往往不服从高斯分布（如脉冲噪声、爆发性干扰）。本部分致力于提供应对非理想噪声环境的强有力工具。 1. 中值滤波及其高维推广： 详细介绍了经典的中值滤波器在去除尖峰噪声方面的卓越性能，并引入了排序统计滤波器和边缘保持中值滤波器。 2. M-估计与L1范数优化： 探讨了如何通过最小化L1范数（替代L2范数）来构建对异常值不敏感的鲁棒估计器。 3. 卡尔曼滤波的鲁棒变体： 讨论了基于最小绝对偏差（LAD）的鲁棒卡尔曼滤波器设计，用以在存在大尺度测量异常值时维持系统状态估计的准确性。 第四部分：盲源分离（BSS）与空间滤波 在多个传感器接收到混合信号的场景（如麦克风阵列或雷达多输入多输出系统），BSS技术至关重要。 1. 独立成分分析（ICA）的原理： 基于非高斯性的最大化原则，详细阐述了FastICA等算法的迭代优化过程，以及预白化（Whitening）步骤的重要性。 2. 高阶统计量在滤波中的应用： 介绍了如何利用信号的峰度和偏度等高阶矩信息，来辅助分离相互独立的信号源。 3. 阵列信号处理中的空间滤波： 结合波束形成（Beamforming）技术，讲解了最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器，并探讨了其在抑制特定方向干扰中的应用。 第五部分：小波变换与多分辨率分析滤波 传统滤波方法在处理瞬态信号或具有不同尺度特征的信号时存在局限性。本部分将小波分析的优势引入滤波设计。 1. 连续小波变换（CWT）与离散小波变换（DWT）的滤波视角： 将小波分解视为一种自适应的滤波器组，讨论了如何利用小波分解的稀疏性进行阈值去噪。 2. 小波包分解与自适应基选择： 介绍了小波包理论如何提供更灵活的频率分解，从而实现对信号中特定频率成分的精确分离。 3. 基于小波包的非线性去噪： 重点阐述了“软阈值”与“硬阈值”选择的优化策略，以及如何在小波域中实现信号重建。 第六部分：深度学习驱动的下一代滤波技术 本部分展望了信号处理的前沿，探讨了如何利用深度神经网络来解决传统方法难以处理的复杂非线性问题。 1. 卷积神经网络（CNN）在滤波中的应用： 将CNN视为一种高度非线性的、数据驱动的滤波器，讨论了如何设计浅层和深层网络结构来模拟最优非线性滤波器。 2. 循环神经网络（RNN）与长短期记忆（LSTM）在时序滤波中的优势： 针对处理非平稳时间序列数据，分析了LSTM如何有效捕获长期依赖关系，用于状态估计和预测。 3. 可解释性与训练策略： 探讨了如何通过约束深度学习模型（例如，使其满足某些物理定律）来提高其可解释性，并讨论了迁移学习在小样本信号数据滤波中的应用潜力。 适用读者对象 本书内容深度适中，覆盖面广，特别适合以下读者群体： 研究生及高年级本科生： 作为信号处理、通信工程、自动控制、生物医学工程等专业的高级课程教材或参考书。 科研人员与工程师： 需要在实际项目中应用或开发先进滤波算法的专业人士，尤其是在雷达、声纳、金融时间序列分析、工业过程控制等领域。 对信号处理有深入兴趣的自学者： 具备扎实的线性代数和概率论基础，希望系统学习现代滤波技术的读者。 结语 《信号处理中的高级滤波技术》不仅仅是一本理论汇编，更是一部指导读者如何“解决问题”的实践手册。通过对从经典到前沿技术的系统性梳理，本书旨在赋能读者，使其能够驾驭日益复杂的数据环境，设计出性能卓越、鲁棒性强的信号处理解决方案。深入掌握这些工具，将是您在未来科技竞争中保持领先的关键。

评分☆☆☆☆☆

对于古典文学爱好者而言，曹雪芹的《红楼梦》即便传了上百年，依然是经典中的经典。而对于研究扩频通信物理层那摊事儿的人来说，虽然霍姆斯这本书老了点，不过不妨碍其成为经典。 从工程的角度看，里面的不少章节的确很过时，不过我推荐这本书亦因为通过它我们看到1980年之前...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我花了好几周的时间仔细研读了关于多址接入技术的那几章，感觉作者对于如何平衡系统容量与抗干扰性能的见解非常独到。他没有简单地将现有的几种技术并列介绍，而是深入剖析了它们在不同信道条件下的性能边界和局限性。尤其是在讨论了时域、频域和码域分离机制的相互作用时，作者引入了一些非常精妙的性能指标，这些指标往往是业界在进行实际系统设计时最关心的量化参数。例如，他对特定编码方案在多径衰落信道下的误码率（BER）进行建模和仿真分析，其结果的精确度和可复现性令人印象深刻。此外，作者在论述理论时，总是会穿插一些实际工程中的案例分析，这使得原本抽象的数学推导瞬间变得“接地气”起来。我记得有一处提到关于功率控制策略的优化，作者不仅给出了经典的闭环控制模型，还探讨了如何将其与快速反馈机制结合以应对更剧烈的信道变化。这种理论深度与工程实践的完美结合，使得这本书不仅仅是教科书，更像是一本高级工程师的案头参考手册，每次翻阅都能带来新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理复杂信号调制方案时的阐述方式，可以说是刷新了我对这类教材的认知。通常情况下，涉及到高阶调制和非正交波形时，书籍往往会陷入冗长且难以消化的矩阵运算中。然而，这位作者似乎掌握了一种神奇的“翻译”能力，他能将复杂的向量空间操作，转化为更加直观的几何图像来解释。举个例子，在解释MIMO系统的预编码技术时，他用三维甚至四维的几何图形来描绘数据流的投影和分离过程，这种视觉化的教学方法对于理解空间复用增益的来源起到了决定性作用。我特别欣赏作者对“鲁棒性”这一概念的强调，他并没有把重点仅仅放在追求峰值性能上，而是花了大量的篇幅来探讨系统在面对非理想硬件特性（如非线性功放、定时误差）时的性能下降情况，并提出了相应的补偿算法。这种对系统“全景式”的关照，体现了作者深厚的系统工程背景，确保了读者学到的知识是能真正落地并经受住现实考验的。

评分☆☆☆☆☆

整本书的写作风格呈现出一种罕见的、沉静而又充满自信的学术气质。作者的用词精准，逻辑链条严密，几乎没有发现任何模棱两可的描述。他似乎有一种能力，可以将原本晦涩难懂的物理层协议转化为清晰可辨的逻辑步骤。我注意到，在处理历史演进和技术取舍的讨论时，作者的态度非常客观公正，他会清晰地呈现出不同技术路线的优缺点，而非偏袒某一种特定的方案。这种平衡的视角，帮助读者建立起批判性思维，而不是盲目地接受既有结论。例如，在比较不同编码增益与复杂度之间的权衡时，作者提供的图表信息量极大，但又排版得井井有条，使得读者可以快速地从图表中提取出关键的决策依据。总而言之，这是一部经得起推敲的作品，它不仅教授了“是什么”和“怎么做”，更重要的是，它引导读者思考“为什么是这样”，从而培养出更高层次的工程直觉和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我对本书在“系统仿真与验证”一章的详细程度感到非常满意。这部分内容往往是许多理论书籍所忽略的，但对于一个希望将理论转化为产品的研发人员来说，却是至关重要的实践环节。作者详细介绍了如何利用主流的仿真软件环境（虽然没有明确点名，但从描述来看可以推断是MathWorks生态系统）来搭建一个端到端的通信链路模型。他不仅提供了关键算法的伪代码，还细致地解释了如何正确处理噪声源的注入、信道模型的选择以及评估指标的统计方法。特别是关于Monte Carlo仿真收敛性的讨论，作者提出的几种加速收敛的策略非常实用，有效避免了大量不必要的重复计算。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些关于硬件描述语言（HDL）接口设计初步概念的内容，这表明作者的视野已经超越了纯软件仿真，开始触及FPGA和ASIC实现的层面。这种前瞻性和实用性的结合，使得这本书的价值远超其作为一本纯理论著作的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。初次翻阅时，我特别留意了前言部分，作者在引言中非常坦诚地阐述了编写此书的目的和目标读者群体，这对于快速把握全书的基调至关重要。他似乎并不满足于停留在基础概念的罗列，而是试图构建一个更具内在逻辑和系统性的知识框架。我特别欣赏作者在章节安排上的匠心独运，从最基础的信号处理原理，逐步过渡到复杂的系统实现和性能分析，整个学习路径设计得非常平滑，几乎没有那种生硬的跳跃感。例如，在讲解滤波器设计的那一部分，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是先用清晰的图示和直观的物理意义去解释其工作原理，然后再逐步引入数学模型，这种循序渐进的方式极大地降低了初学者的理解门槛。对于那些已经有一定基础的工程师来说，书中那些关于先进算法的深入探讨，又提供了足够的深度和挑战性，让他们能从中汲取新的思路。总的来说，这本书的物理呈现和内容组织都展现出高水准的专业素养，让人从翻开它的那一刻起，就对接下来的阅读充满了期待。

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