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出版者:

作者:罗鹏飞

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:2009-4

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787121084171

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 电气
• 信号处理
• 统计学
• 通信
• 雷达
• 图像处理
• 机器学习
• 优化方法
• 随机过程
• 信息论
• 数字信号处理

现代信号处理的基石：从理论到应用的深度探索 图书名称：《现代信号处理：原理、算法与实践》 内容提要 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的现代信号处理学科的知识体系。它不仅仅是传统理论的简单复述，而是紧密结合当前工程实践、新兴技术趋势以及前沿研究方向的一部权威性著作。全书结构严谨，逻辑清晰，从信号与系统的基本概念出发，逐步深入到高级的变换域分析、最优滤波设计、盲源分离以及非平稳信号处理等复杂领域，最终覆盖到当前信息技术领域中至关重要的应用实例。 第一部分：信号与系统基础——构建分析的视角 本部分奠定了整个信号处理学科的数学和物理基础。我们首先定义了信号的分类、特性以及描述方法，强调了连续时间与离散时间信号的内在联系与关键区别。 信号的表示与变换： 详细阐述了傅里叶级数、傅里叶变换（FT）及其在频域分析中的核心作用。重点讨论了狄拉克梳状函数在周期信号处理中的应用，以及快速傅里叶变换（FFT）算法的实现细节和计算效率优势。 线性时不变（LTI）系统理论： 系统地介绍了系统的因果性、稳定性、线性度与时不变性。核心内容集中在卷积积分/和的推导与应用，这是理解任何信号处理系统响应的基础。我们通过大量的具体算例，展示了系统如何通过幅频特性和相频特性来影响输入信号的频谱结构。 Z变换与离散系统分析： 深入探讨了Z变换作为处理离散时间信号的强大工具，包括单边和双边Z变换的收敛域（ROC）概念及其对系统稳定性的判别意义。通过对传递函数（Transfer Function）的分析，详细讲解了IIR和FIR滤波器的结构设计原则。 第二部分：最优滤波理论与现代估计方法 本部分是信号处理理论应用于实际数据恢复和参数估计的核心，聚焦于如何设计出在特定准则下性能最优的滤波器，以及如何对含有噪声的观测数据进行准确估计。 随机信号分析与广义平稳性： 区别于确定性信号，随机信号的分析引入了概率论的概念。本章详细讲解了随机过程的自相关函数、互相关函数以及功率谱密度（PSD）的定义与性质。我们采用了现代谱估计的观点，强调了维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）在功率谱估计中的基础地位。 维纳滤波（Wiener Filtering）： 维纳滤波器被视为线性均方误差（MMSE）意义下的最优线性滤波器。本书推导了维纳滤波器的解，并讨论了其在平稳随机过程中的完美应用场景。同时，也指出了维纳滤波器在需要先验知识（如精确的输入信号和噪声功率谱）方面的局限性。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 针对非平稳、线性动态系统的最优状态估计问题，卡尔曼滤波是该领域的里程碑。本书详细剖析了卡尔曼滤波的离散时间迭代过程，包括状态预测和状态更新两个核心步骤。通过对系统模型的建立、协方差矩阵的演化以及增益计算的深入讲解，读者可以掌握在导航、控制和目标跟踪等领域应用该滤波器的关键技术。 第三部分：参数化模型与高分辨率谱估计 随着数据量和计算能力的提升，传统的基于FFT的周期图法在分辨率和抑制栅瓣效应方面显得力不从心。本部分聚焦于参数化模型和现代高分辨率谱估计技术。 自回归（AR）模型与谱估计： 详细介绍了AR模型的建立及其与线性预测（LP）的关系。着重讲解了Yule-Walker方程的求解，并阐述了Burg算法如何通过最大熵原理来获得更高分辨率的功率谱估计。 滑动最小二乘（SLS）与子空间方法： 针对含有周期性分量的信号，引入了子空间方法，如Pisarenko法和MUSIC（多信号分类）算法。本书通过清晰的矩阵分解和特征值分析，展示了如何将信号空间与噪声子空间进行正交分解，从而实现对信号参数的超分辨率估计。 第四部分：阵列信号处理与波束形成 本部分将信号处理的概念扩展到空间域，处理多传感器（如麦克风阵列、雷达天线阵列）接收到的信号，以实现空间滤波和方向估计。 阵列流形与导向矢量： 定义了阵列的几何结构和信号到达角（DOA）的概念，引入了阵列流形矢量（Steering Vector）来描述不同方向信号在阵列上的响应模式。 经典波束形成： 讲解了延迟求和（Delay-and-Sum）波束形成器的原理，分析了其旁瓣和主瓣特性。随后深入探讨了Capon（最小方差无失真响应，MVDR）波束形成器，它能在抑制干扰的同时保持对目标信号的增益，是现代雷达和声呐系统中的重要技术。 第五部分：非平稳信号分析与时频技术 传统的傅里叶分析依赖于信号的平稳性假设，这在处理语音、地震波、瞬态冲击等非平稳信号时表现不佳。本部分专注于时频分析工具。 短时傅里叶变换（STFT）： 介绍了STFT的基本原理，解释了窗函数选择对时间和频率分辨率之间的权衡（不确定性原理）。 小波变换（Wavelet Transform）： 将小波变换定位为一种多分辨率分析工具。详细阐述了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学基础，包括尺度函数、母小波的选择，以及在信号去噪、特征提取中的应用。 Wigner-Ville 分布（WVD）： 作为最强大的二次时频分布，本书对其定义、优良的能量集中特性进行了详尽的分析，同时也深入讨论了其固有的交叉项（干扰项）问题及其处理方法。 第六部分：盲信号分离与现代应用 本书的最后部分将理论知识应用于解决复杂、实际的工程问题，特别是那些缺乏完整先验信息的场景。 独立分量分析（ICA）： 聚焦于盲源分离（BSS）问题。ICA的核心在于利用高阶统计量和非高斯性假设。本书详细介绍了FastICA算法的迭代过程，并讨论了其在语音增强和医学信号（如EEG、ECG）分析中的实际部署。 应用案例分析： 涵盖了数字通信中的均衡技术、图像处理中的压缩感知基础（稀疏表示），以及在物联网（IoT）传感器网络中对环境信号的实时监测与异常检测。 读者对象 本书面向电子信息工程、通信工程、控制科学、航空航天工程、生物医学工程等领域的本科高年级学生、研究生以及相关领域的工程技术人员和研究人员。具备微积分、线性代数和概率论基础的读者可以有效吸收本书内容。 本书特色 1. 理论与实践的紧密结合： 每个章节的理论推导后均配有详细的MATLAB/Python仿真示例，帮助读者将抽象的数学模型转化为可运行的代码。 2. 深度与广度的平衡： 既保证了对经典理论（如维纳、卡尔曼）的深度挖掘，又覆盖了现代研究热点（如子空间方法、ICA）。 3. 注重物理意义： 强调数学工具背后的物理含义，帮助读者建立直观的信号处理图像，而非仅仅停留在公式层面。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色，上面点缀着一些我不太懂但看起来很专业的数学公式和图示，瞬间就激起了我对“统计信号处理”这个概念的好奇心。我一直对信息是如何被编码、传输、处理和理解的过程深感兴趣，尤其是在数字时代，信号无处不在，从我们每天使用的手机，到复杂的医疗设备，再到科研领域的各种探测器，都离不开信号处理的理论支撑。我希望这本书能为我揭示这背后隐藏的奥秘，让我明白那些看似抽象的数学工具是如何被巧妙地应用于实际问题中的。我期待它能提供清晰易懂的解释，带领我一步步理解傅里叶变换、卷积、滤波等核心概念，并且能告诉我这些技术在现实生活中究竟有哪些具体的应用场景，例如在音频处理、图像识别、通信系统设计等方面。我尤其希望它能够解释清楚“统计”在信号处理中的重要性，因为我总觉得信号本身就带有不确定性和噪声，如何通过统计的方法来提取有用信息，这对我来说是一个巨大的吸引力。如果这本书能够深入浅出地讲解这些内容，并提供一些经典的案例分析，那我绝对会是非常满意的。我之前也看过一些相关的科普文章，但总觉得不够系统和深入，总有种隔靴搔痒的感觉，希望这本书能填补我在这方面的知识空白，让我对这个领域有一个更全面、更深入的认识。它能否让我理解为什么在很多工程领域，“统计”是不可或缺的工具？这是否会涉及一些概率论和统计学的知识，我倒是挺期待的，因为我一直觉得数学在解决实际问题中扮演着至关重要的角色。

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从拿到这本书的那一刻起，我就被它沉甸甸的质感所吸引，这是一种厚重感，预示着内容的丰富和深度。我一直对信息科学和工程技术领域抱有浓厚的兴趣，而“信号处理”这个概念，在我看来，是连接基础科学和应用技术的重要桥梁。我希望这本书能够系统地阐述统计信号处理的核心理论和方法，并且能够深入浅出地讲解各个概念的由来和发展。我期待它能为我解答诸如“什么是随机信号？”、“我们如何描述一个信号的随机性？”、“如何从嘈杂的信号中提取出有用的信息？”等一系列我非常关心的问题。书中关于“谱分析”的部分，尤其让我感到好奇，我希望能了解到不同类型的谱估计方法，以及它们各自的优缺点和适用场景。此外，我对“自适应滤波”这一章节也充满了期待，我知道它在通信、控制等领域有着广泛的应用，我希望能理解其工作原理，以及如何设计和优化自适应滤波器来应对不断变化的信号环境。这本书是否能让我明白，即使信号充满了不确定性，我们依然可以通过统计学的方法来建立有效的模型，并从中挖掘出有价值的信息？我希望它不仅仅是一本理论教材，更能是一本能够启发思考、激发创新的指南。

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从这本书的封面设计就能看出其专业性，这让我对它的内容充满了期待。我一直对通信系统和数据分析领域很感兴趣，而统计信号处理是这两者不可或缺的基础。我希望这本书能够提供一个全面且深入的视角来理解信号的统计特性，并且能够掌握处理这些信号的数学工具。我尤其希望书中能够详细阐述“随机过程”的理论，包括其概率分布、统计矩、以及各种重要的随机过程模型，例如马尔可夫过程和高斯过程。我对“滤波器设计”部分抱有很大的期望，希望能够学习到如何根据信号的特性和应用需求来设计各种类型的滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们的性能指标和设计方法。此外，我很好奇书中是否会涉及“盲源分离”这样的高级话题，这在许多实际应用中都扮演着重要角色，比如从混合信号中提取出独立的信号源。这本书能否让我理解，在面对不确定和噪声干扰的情况下，如何通过统计学的方法来提取出最有用的信息，并且做出最优的决策？我希望它能够让我对信号处理有一个更系统、更深刻的认识，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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这本书的厚度和细致的目录预示着其内容的丰富和深度，这正是我想从一本关于“统计信号处理”的书籍中获得的。我一直对信息科学的各个分支都抱有浓厚的兴趣，而信号处理作为其中的核心，其统计学基础更是吸引了我。我非常期待书中能够清晰地阐述“随机变量”和“随机向量”的概念，以及它们在描述信号时扮演的角色。我对“相关性”和“协方差”等统计量如何量化信号之间的依赖关系非常好奇，并且希望学习如何利用这些信息来构建有效的信号模型。在滤波方面，我尤其关注“卡尔曼滤波器”，我知道它在状态估计方面有着举足轻重的地位，但我对其具体原理和在导航、控制等领域的应用还不够了解。我希望这本书能够提供详细的讲解，并给出具体的应用案例。此外，我对“谱分析”部分也充满了期待，特别是各种非参数和参数谱估计方法，我希望能学习到如何准确地估计信号的功率谱，并理解这些方法在实际中的适用性。这本书是否能让我理解，为什么即使信号充满了随机性和噪声，我们依然可以通过数学和统计的方法来“驯服”它，并且从中提取有价值的信息？我希望它能带我进入一个更广阔的信号处理世界。

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这本书的装帧设计简洁而专业，给我一种值得信赖的感觉，也让我对其中的内容充满了期待。我一直对信息工程和通信技术非常着迷，而统计信号处理无疑是其中的关键技术之一。我希望这本书能够为我提供一个系统、深入的理论框架，让我理解随机信号的统计特性，以及如何利用这些特性来进行信号的分析和处理。我尤其希望书中能够详细介绍“概率论”和“随机过程”在信号处理中的应用，例如如何描述随机信号的概率模型，以及如何分析信号的统计性质。我对“自相关函数”和“功率谱密度”这两个概念的讲解充满期待，希望能够理解它们是如何刻画信号的内在规律，以及在系统分析中扮演的角色。书中关于“滤波器设计”的章节也让我眼前一亮，我希望能学习到如何根据信号的统计特性和应用需求来设计各种类型的滤波器，例如用于信号增强或噪声抑制的滤波器。这本书能否让我理解，在充满不确定性和噪声的现实世界中，统计学是如何成为我们处理信号的强大武器？我希望它能为我开启一扇全新的窗口，让我更深入地了解信号处理的奥秘。

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我之前有过一些信号处理的基础知识，但总觉得不够系统，尤其是在处理含有噪声和不确定性的信号时，我常常感到力不从心。因此，我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，并且能够深入地讲解统计方法在信号处理中的应用。我非常期待书中关于“参数估计”的部分，特别是“最大似然估计”和“最小均方估计”等方法，我希望能理解它们的数学原理，并且知道如何在实际问题中应用它们来估计信号的参数。此外，我对“谱估计”这一章节也充满了兴趣，我希望它能为我介绍多种谱估计技术，比如周期图法、Welch法、以及更先进的参数化谱估计方法，并且能够比较它们的性能和适用性。在书中看到“盲信号分离”这样的章节标题，更是让我眼前一亮，我知道这是一个非常具有挑战性但又非常有价值的研究方向，我希望能了解其基本思想和一些典型的算法。这本书能否让我理解，在数据量有限或者信号模型未知的情况下，我们如何利用统计学的方法来完成信号的处理任务？我希望它能够让我跳出死记硬背的模式，真正理解其中的思想和方法。

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这本书的排版和字体选择也给我留下了不错的印象。纸张的触感温润，印刷清晰，即便是密集的公式和图表，也丝毫不会让人感到眼花缭乱。我一直认为，好的书籍不仅要有扎实的理论内容，更要注重阅读体验，而这本书在这方面显然是下足了功夫。我迫不及待地翻阅了目录，看到诸如“随机信号的统计特性”、“相关性与协方差”、“功率谱密度”、“谱估计”、“卡尔曼滤波”、“维纳滤波”等章节，这些名词听起来就充满了专业性和挑战性，但也正是这些专业术语，勾起了我深入探索的欲望。我希望这本书能够带领我从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到更复杂的理论和算法。我更期待它能提供一些生动形象的比喻或者类比，帮助我理解那些抽象的数学模型，让我在学习过程中不会感到枯燥乏味。例如，当讲到“噪声”时，我希望它能告诉我噪声是如何产生的，以及我们在实际应用中如何有效地抑制它，或者如何利用它来做一些特殊的处理。如果书中还能包含一些代码示例，用Python或者MATLAB等语言实现一些基本的信号处理算法，那无疑会是锦上添花，让我能够理论联系实际，亲手去感受信号处理的魅力。我对于书中的习题和思考题也抱有很高的期望，希望能通过它们来巩固和检验自己的学习成果，并且激发我进一步思考和研究的兴趣。

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这本书的作者似乎在信号处理领域拥有深厚的造诣，从目录的编排和章节的设置上，我能感受到其严谨的学术态度和丰富的实践经验。我一直认为，要真正理解一个复杂的科学领域，就需要掌握其基础的数学工具和理论框架。因此，我非常期待这本书能够清晰地讲解支撑统计信号处理的概率论和随机过程理论，让我明白为什么这些数学工具对于信号分析至关重要。我希望它能让我理解“平稳性”、“相关性”、“自相关函数”等概念在描述随机信号特性时的重要作用。在滤波部分，我特别关注“维纳滤波”和“卡尔曼滤波”，我知道它们是两种经典的估计方法，但我对它们的具体实现和应用场景还不太清楚。我希望这本书能够详细介绍这两种滤波器的原理，并给出一些具体的实例，让我能够理解它们是如何在实际系统中工作的。同时，我也很好奇，在处理非线性系统或者存在未知模型参数的情况下，统计信号处理是否还有其他的有效方法？我希望这本书能够有所涉及，或者提供一些未来研究的方向。这本书能否让我对“模型”在信号处理中的作用有一个更深刻的理解？

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当我翻开这本书时，首先吸引我的是它严谨的学术风格和清晰的章节划分。我一直对信号的数学表示和处理过程有着浓厚的兴趣，而“统计信号处理”恰恰触及了我最关心的问题。我希望这本书能够系统地介绍随机信号的统计模型，包括如何描述信号的概率分布、期望值、方差等基本统计特性。我对“自相关函数”和“功率谱密度”这两个核心概念尤其感兴趣，希望能够深入理解它们如何刻画信号的内在规律，以及它们在系统分析中的重要作用。书中提到的“谱估计”技术，如周期图法、Welch法等，让我充满了探索的欲望，我希望能够学习到不同谱估计方法的原理、优缺点，以及它们在实际应用中的表现。此外，我非常期待书中关于“滤波器设计”的内容，特别是如何根据特定的应用场景来设计最优滤波器，例如用于信号去噪或者目标跟踪的滤波器。这本书是否能让我明白，统计学是如何帮助我们理解和处理那些本质上就带有不确定性的信号，并且从中提取出有用的信息？我希望它能为我提供一个扎实的理论基础，并且能够激发我在信号处理领域的进一步思考和实践。

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拿到这本书，我首先被其扎实的内容所吸引。我一直对信息通信领域有着浓厚的兴趣，而统计信号处理无疑是其中的核心组成部分。我希望这本书能够系统地介绍随机信号的建模、分析和处理方法。我期待书中能够深入讲解“自相关函数”和“功率谱密度”的概念，并阐述它们在描述信号特性和进行系统分析中的重要作用。我对“谱估计”部分尤为关注，希望能够学习到各种经典的谱估计方法，如周期图法、Welch法、以及一些参数化方法，并且理解它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。此外，我非常好奇书中关于“自适应滤波”的介绍，它在信号去噪、均衡、以及目标跟踪等领域都有着广泛的应用。我希望能理解自适应滤波器的基本原理，学习经典的自适应算法，如LMS和RLS算法，并了解如何根据具体的应用需求来设计和优化这些滤波器。这本书能否让我深刻理解，为什么在很多实际的信号处理问题中，我们需要依赖于统计学的工具来应对信号的不确定性和噪声？我希望它能够为我打开一扇通往更深层信号处理知识的大门，让我能够更好地理解和应用这些技术。

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