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出版者:Springer Verlag

作者:Dreyfus, G.

出品人:

页数:497

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9783540229803

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 计算神经科学
• 算法
• 数学
• Python
• TensorFlow

《数字信号处理：理论与应用》 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）这一关键技术的核心概念、数学原理及其广泛的应用。从基础的离散时间信号和系统理论出发，本书逐步引入了傅里叶分析、Z变换、滤波器设计等核心工具，并详细阐述了这些工具在信号滤波、变换、采样和重构等方面的能力。 核心概念与理论基础 本书的开篇章节为读者奠定了坚实的理论基础。首先，我们将深入理解离散时间信号的性质，包括序列、卷积、相关等基本运算。紧接着，傅里叶级数和傅里叶变换的引入，将帮助读者理解信号在频域中的表示，以及如何通过频域分析来揭示信号的内在特性。对于傅里叶变换的局限性，本书将详细介绍Z变换，它不仅能处理稳定性分析，还能更灵活地分析线性时不变系统。 滤波器设计与实现 滤波是数字信号处理中最核心的应用之一。本书将详细讲解各种滤波器类型，包括无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将介绍 Butterworth、Chebyshev（Type I & II）、Elliptic 等经典设计方法，并分析其在通带和阻带的幅度响应特性。对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法（如 Hamming, Hanning, Blackman）和频率采样法，探讨它们在实现特定频率响应时的优势和劣势。此外，本书还将涵盖数字滤波器的结构，如直接型、级联型、并行型等，以及它们在计算效率和数值稳定性方面的权衡。 变换域分析与应用 除了傅里叶变换和Z变换，本书还将触及其他重要的变换域技术。离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）将是重点，详细解析FFT在信号频谱分析、卷积计算和系统辨识中的巨大威力。此外，小波变换（Wavelet Transform）作为一种时频分析工具，将在后续章节中被介绍，它在信号去噪、特征提取和多分辨率分析等方面展现出独特的优势。 采样理论与重构 数字信号处理离不开采样，而奈奎斯特-香农采样定理是核心理论。本书将深入剖析采样定理，讲解采样率、混叠（aliasing）现象及其避免方法。在信号重构方面，我们将探讨插值技术，如零阶保持、线性插值、Sinc插值等，以及它们在将离散信号恢复为连续信号时的精度差异。过采样（oversampling）和量化（quantization）技术，包括量化误差、量化噪声以及降低量化噪声的方法（如过采样和噪声整形）也将得到详细阐述。 应用领域广泛 本书不仅注重理论的严谨性，更强调实际应用。我们将展示数字信号处理技术在以下领域的具体应用： 音频信号处理： 包括音频压缩（如MP3、AAC）、音频去噪、回声消除、语音识别和语音合成。 图像处理： 介绍图像滤波（如高斯滤波、中值滤波）、图像增强、边缘检测、图像压缩（如JPEG）以及图像复原。 通信系统： 讲解数字调制解调技术（如ASK、FSK、PSK、QAM）、信道编码与解码、以及自适应均衡。 生物医学工程： 探讨心电图（ECG）信号分析、脑电图（EEG）信号处理、医学影像处理（如CT、MRI）以及生物信号的滤波和特征提取。 控制系统： 应用数字滤波器进行系统控制、状态估计和辨识。 实践导向与 MATLAB/Python 示例 为了帮助读者更好地理解和掌握所学知识，本书提供了大量的 MATLAB 和 Python 代码示例。这些示例覆盖了从基本的信号生成、滤波实现到复杂系统的仿真，旨在让读者能够亲手实践，验证理论，并解决实际工程问题。通过这些实践环节，读者将能够将抽象的数学概念转化为具体的工程解决方案。 本书特色 理论与实践并重： 深入浅出地讲解理论，并辅以丰富的代码示例，帮助读者将知识应用于实践。 内容全面： 涵盖了数字信号处理的主要分支和核心技术，为读者提供系统性的学习路径。 应用广泛： 展示了DSP在多个领域的实际应用，激发读者对该技术的兴趣和探索欲望。 数学严谨： 在数学推导上力求严谨，为读者提供坚实的理论基础。 易于理解： 语言清晰，结构合理，适合不同背景的读者阅读。 《数字信号处理：理论与应用》将是您进入数字信号处理世界的理想指南，无论您是学生、研究人员还是工程师，本书都能为您提供宝贵的知识和实用的技能，帮助您在日益数字化的世界中，驾驭和创造强大的信号处理能力。

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我一直对人工智能的潜力感到着迷，特别是神经网络是如何模仿人脑进行学习和决策的。我正在寻找一本能够深入浅出地解释神经网络工作原理的书籍，最好是能够提供一些实际的编程示例，让我能够动手实践。我希望这本书能够帮助我理解神经网络的构建过程，包括数据预处理、模型训练、参数调整等关键步骤。如果书中能够介绍一些常用的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch，并提供相应的代码示例，那对我来说将是巨大的帮助。

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这本书的封面设计相当引人注目，是一种深邃的蓝色调，点缀着一些抽象的神经网络节点和连接线，初次拿到手里，就有一种科技感扑面而来。翻开扉页，厚重感也让人对内容充满了期待。我一直对人工智能领域，尤其是神经网络的底层逻辑非常好奇，但市面上很多书要么过于理论化，要么过于晦涩难懂，读起来像是啃一本枯燥的字典。我希望这本书能够提供一种更易于理解的方式来探索神经网络的奥秘。

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这本书的外观给我的第一印象是很专业的。我一直认为，一本关于神经网络的书籍，其内容深度和广度都应该有所体现。我希望它不仅能够涵盖基础的感知机、多层感知机等模型，更能深入到一些更高级的主题，例如生成对抗网络（GANs）或者Transformer架构。更重要的是，我希望能看到书中对于不同模型优缺点的分析，以及它们各自适合的应用场景。如果书中还能提供一些实操性的建议，比如如何选择合适的模型、如何进行模型调优，那就太棒了。

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坦白说，这本书的排版和字体选择我个人是挺喜欢的。清晰明了，读起来不会有压迫感。我一直觉得，一本好的技术书籍，除了内容本身的重要性之外，阅读体验同样不可忽视。我非常关注书中是否有足够的图示和案例来辅助理解。对于我这样需要将抽象概念具象化才能更好地吸收知识的学习者来说，生动的图解和实际的应用场景分析至关重要。我希望这本书能够带领我从零开始，逐步建立起对神经网络的清晰认知，并且能够让我理解这些理论是如何在现实世界中发挥作用的。

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我最近正在寻找一本能够系统性梳理机器学习和深度学习核心概念的书籍，特别是对于那些初学者来说，如何才能不被海量的信息淹没，找到一条清晰的学习路径？我希望这本书能够在这方面提供一些指导。我尤其关注书中所介绍的算法，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，它们在图像识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用。如果书中能够包含这些经典模型的详细解析，并解释其背后的数学原理，同时又避免过于深奥的推导，那我将会非常满意。

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