Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Vaseghi, Saeed V.

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 169.50

装帧:HRD

isbn号码:9780470094945

丛书系列:

图书标签:

• 2008
• 数字信号处理
• 信号降噪
• 高级数字信号处理
• DSP
• 噪声抑制
• 滤波算法
• 通信信号处理
• 图像信号处理
• 自适应滤波
• 现代信号处理

信号处理理论与应用：从基础到前沿的深度探索 本书旨在为读者提供一个全面且深入的信号处理知识体系，涵盖从经典理论到当前最热门的研究方向。它不仅仅是一本技术手册，更是一部引导读者掌握信号处理核心思维和解决复杂工程问题的工具书。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与实践应用之间找到最佳平衡点。 第一部分：信号处理的数学基础与经典理论 本部分着重于构建坚实的数学和理论基础，为后续深入学习复杂的信号处理技术做准备。 第一章：离散时间信号与系统分析 本章首先回顾了连续时间信号与系统的基本概念，随后聚焦于离散时间信号的表示、采样理论（包括奈奎斯特-香农采样定理的深入讨论及其在实际中的局限性）。我们将详细分析线性时不变（LTI）系统的性质，引入卷积和差分方程作为描述离散时间系统的核心工具。对系统的频率响应、相位特性以及因果性、稳定性等重要属性进行详尽的数学推导和物理意义阐释。傅里叶分析是本章的重点，通过离散时间傅里叶变换（DTFT）的引入，过渡到离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算算法——快速傅里叶变换（FFT）。本章还将探讨Z变换及其逆变换，作为分析离散时间系统更强大的工具，特别是其在处理瞬态响应和稳定性分析中的应用。 第二章：数字滤波器设计与实现 本章系统地介绍了数字滤波器的设计原则和实现方法。滤波器的分类，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，被清晰地界定。我们首先深入探讨有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计，重点讲解窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的优缺点及其对过渡带和阻带衰减的影响，并引入频率采样法。随后，详细阐述无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计，包括模仿模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的映射方法，并对预畸变（Pre-warping）技术进行详细分析。在实现方面，本章不仅讨论了直接形式、级联形式和并行形式的结构，还深入探讨了量化误差、溢出问题以及定点和浮点运算对滤波器性能的具体影响，并对滤波器结构进行了优化，以减少运算量和存储需求。 第三章：随机信号处理基础 本部分是理解现代通信、雷达和传感系统性能的关键。本章将随机过程提升到信号处理的核心地位，定义了平稳随机过程、遍历性等重要概念。着重分析了随机过程的自相关函数（ACF）和功率谱密度（PSD），并通过维纳-辛钦定理阐明了它们之间的深刻联系。我们详细讨论了平稳随机过程通过线性系统的输出统计特性分析。本章还引入了谱估计的经典方法，如周期图法，并分析了其局限性（如高方差和低分辨率），为后续的最大熵法（MEM）和子空间法（如MUSIC、ESPRIT）奠定基础。随机过程在最优滤波中的应用，特别是维纳滤波器的推导和应用场景分析，是本章的亮点之一。 第二部分：高级分析技术与现代方法 本部分将视野拓展至更复杂的信号分析领域，包括时频分析和参数估计。 第四章：时频分析方法 传统傅里叶变换在分析非平稳信号（其统计特性随时间变化的信号）时表现出固有缺陷。本章旨在解决这一“时间-频率定位”的矛盾。我们首先介绍短时傅里叶变换（STFT），分析其窗口选择对时间分辨率和频率分辨率的权衡（海森堡不确定性原理在信号处理中的体现）。随后，深入探讨小波变换（Wavelet Transform），包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们将详细介绍正交小波基的选择，如Haar、Daubechies（dbN）小波，以及多分辨率分析（MRA）的概念。此外，本章还会涵盖如何利用小波包分解进行更精细的频谱分析，并介绍Wigner-Ville分布（WVD）及其高阶仿射变换，用于处理非线性或交叉项干扰问题。 第五章：高分辨率谱估计与参数化建模 本章专注于超越经典谱估计局限性的方法。在经典谱估计（如周期图法）分辨率不足时，高分辨率方法显得尤为重要。本章详细解析了基于线性预测（LP）模型的谱估计方法，如Burg算法，它能够提供非常尖锐的谱峰，尤其适用于短数据序列。我们深入探讨了子空间分解方法，将信号空间与噪声子空间分离，从而实现高分辨率参数估计。本章还将讨论平稳随机过程的AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型，以及如何利用模型参数来更有效地描述和合成信号，这对于信道建模和语音处理至关重要。 第六章：阵列信号处理基础 本章将信号处理扩展到空间域。从最基础的均匀线性阵列（ULA）的导向矢量（Steering Vector）开始，介绍空间谱的概念。我们将详细分析空间谱估计的经典方法，如延时求和（Delay-and-Sum）波束形成器，分析其旁瓣和主瓣特性。随后，深入探讨子空间方法在波束形成中的应用，特别是Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) 算法，用于在已知干扰源方向上形成零陷。本章还将简要介绍超分辨波束形成技术的原理，为目标定位和波束控制提供基础。 第三部分：实际应用中的信号处理技术 本部分将理论知识与工程实践紧密结合，展示信号处理在不同领域的核心作用。 第七章：自适应滤波与系统辨识 自适应滤波是信号处理领域的一大飞跃，其核心在于算法能够根据环境变化自动调整自身参数。本章详细讲解了LMS（最小均方误差）算法及其变种（如NLMS），分析其收敛速度、稳态误差与步长参数之间的关系。我们将深入探讨自适应滤波器的主要应用场景，包括回声消除（Acoustic Echo Cancellation）、混响消除、以及用于盲源分离（BSS）的独立成分分析（ICA）的基础概念。此外，本章还涵盖了系统辨识的自适应方法，利用输入输出数据估计未知系统的传递函数。 第八章：多速率信号处理与抽取/插值 多速率系统在高性能数据采集、软件定义无线电（SDR）和高效编解码器中扮演核心角色。本章系统地介绍了信号的抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）操作，重点分析了理想抽取/插值带来的混叠和镜像频谱问题。随后，详细介绍了使用半带滤波器（Half-band filters）实现高效的信号速率转换，包括抽取与插值滤波器组的设计。本章还将探讨基于滤波器的下变频（Filter Bank Down-Conversion）技术及其在频分复用（FDM）系统中的应用。 第九章：大数据环境下的信号处理 随着数据量爆炸性增长，传统的批处理方法面临性能瓶颈。本章探讨了在大规模数据集上进行高效信号处理的新范式。我们将讨论流式信号处理（Streaming Signal Processing）的框架，包括在线谱估计和实时特征提取。此外，本章还将简要介绍分布式信号处理的概念，例如如何利用MapReduce或Spark等框架进行大规模的卷积运算或傅里叶变换的并行化。对海量传感器数据的时间同步和融合处理也将作为重要议题进行探讨。 本书的每一章都配有详尽的数学推导、清晰的图示说明，并辅以案例分析，帮助读者将抽象的数学概念转化为可操作的工程解决方案。通过对这些核心内容的掌握，读者将能够应对当前信号处理领域所面临的大多数理论和实际挑战。

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看得是第二版原版。

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