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出版者:Macmillan Coll Div

作者:J. Proakis

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-01

价格:USD 75.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780023968419

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 经典
• DSP
• 数字信号处理
• 信号处理
• 高级数字信号处理
• DSP
• 通信
• 图像处理
• 机器学习
• 滤波器设计
• 算法
• 数学

信号处理领域的经典导览：深入探索数字信号处理的基石与前沿 图书名称： Fundamentals of Modern Signal Processing: Theory, Applications, and Implementations 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代信号处理领域的知识体系，从理论基础到实际应用，覆盖了从经典方法到最新发展趋势的关键概念。它特别侧重于建立读者坚实的数学框架，并展示这些理论如何在工程实践中得到有效的应用。 第一部分：信号与系统的数学基础 本部分着重于构建理解所有数字信号处理操作的必要数学工具。我们首先从连续时间信号和系统出发，回顾傅里叶级数和傅里叶变换（FT）的基本性质及其在频域分析中的核心作用。随后，内容转向离散时间信号，详细阐述了离散时间傅里叶变换（DTFT）的特性，并引入了采样理论，特别是著名的香农-奈奎斯特采样定理，探讨了采样过程中可能出现的混叠现象及其避免方法。 至关重要地，本书将大量篇幅献给Z变换。Z变换被视为拉普拉斯变换在离散系统中的对应，我们不仅会详细分析单边和双边Z变换的收敛域（ROC）概念，以及如何利用Z变换求解线性常系数差分方程（LCCDE）。读者将学习如何通过Z变换将复杂的时域卷积转化为简单的频域乘积，从而极大地简化系统分析。此外，本部分还深入讨论了系统的因果性、稳定性，以及如何通过系统的频率响应来评估其性能。 第二部分：离散时间系统分析与设计 本部分将理论应用于实际系统的构建与评估。我们详细剖析了有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）两种基本滤波器结构。对于FIR滤波器，我们将重点讲解线性相位特性的重要性，并深入探讨窗函数法（如汉宁窗、海明窗）和频率采样法在设计线性相位滤波器中的应用。 对于IIR滤波器，本书则聚焦于如何利用连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）通过双线性变换或脉冲不变法，高效地转换为离散时间实现。不同IIR滤波器在通带和阻带的过渡特性将被细致对比，帮助设计者做出最优选择。此外，本书还会对滤波器实现的量化效应进行初步探讨，强调有限字长对滤波器性能的影响。 第三部分：快速算法与变换域处理 信号处理的效率在很大程度上依赖于计算的快速性。本部分的核心内容是离散傅里叶变换（DFT）及其革命性的快速傅里叶变换（FFT）算法。我们将详细剖析基-2 FFT的蝶形运算结构，并提供不同FFT算法（如库利-图基算法）的实现原理，帮助读者理解其$O(N log N)$的计算复杂度优势。 掌握了FFT之后，本书将引导读者探索变换域处理的强大能力。这包括： 1. 快速卷积与相关： 如何利用FFT实现高效的线性卷积和圆周卷积。 2. 频谱分析： 利用DFT对信号进行频谱分解，识别信号中的周期性成分和噪声干扰。 3. 谱估计基础： 介绍经典谱估计方法，如周期图法，并讨论其在方差和分辨率上的局限性。 第四部分：现代自适应处理与应用 本部分将视野拓展到那些系统参数需要根据输入数据实时调整的领域，即自适应信号处理。我们将详细介绍维纳滤波器的概念，作为最优线性滤波器理论的基石。在此基础上，本书重点讲解了最小均方误差（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。对于LMS算法，我们将分析其收敛性能、步长参数的选择，以及在噪声环境下的鲁棒性。 这些自适应技术被广泛应用于： 自适应均衡： 消除通信信道引入的码间干扰。 噪声消除： 实时分离和抑制环境噪声。 回声消除： 在电信会议系统中实现高效的回声抑制。 第五部分：随机信号处理的高级主题 对于本质上含有随机性的信号，如语音、图像或传感器测量数据，我们需要引入概率论和随机过程的工具。本部分将复习随机变量和随机过程的基本概念，如平稳性、遍历性和功率谱密度（PSD）。 在掌握了PSD之后，我们将深入探讨更先进的参数化谱估计方法，包括自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型及其组合（ARMA）模型。重点介绍如何利用Yule-Walker方程和最大熵（MEM）方法来获得比经典方法具有更高分辨率的谱估计。这对于精确识别窄带信号至关重要。 结语与展望 全书结构清晰，理论严谨，同时辅以大量的数学推导和工程实例，力求在理论深度和工程实用性之间取得完美的平衡。本书不仅是信号处理专业学生深入学习的优秀教材，也是从事通信、控制、图像处理和声学等领域工程师进行理论回顾和技术提升的宝贵参考资料。通过本书的学习，读者将能够熟练掌握数字信号处理的核心技术，并具备分析和设计复杂信号处理系统的能力。

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这本书的排版和图表质量低劣到令人发指，这严重影响了对图形化概念的理解。很多关键的系统框图和频谱图模糊不清，线条交错重叠，根本无法辨认出信号流向和关键节点的连接关系。尤其是在讨论自适应滤波器的收敛性能时，书中给出的均方误差（MSE）曲线图，线条粗细不一，坐标轴的刻度模糊不清，让人完全无法判断不同算法之间的性能差异究竟有多大。这种对细节的草率处理，在我看来是对读者的极不尊重。一个致力于“先进”处理技术的书籍，理应在可视化方面达到专业水准，毕竟信号处理的很大一部分直觉来自于对图形的观察。此外，书中对符号的定义也极为随意，同一个希腊字母在不同章节中代表的含义不一致，这在需要严谨定义的学科中是致命的错误。我甚至怀疑出版社在印刷前是否进行了任何质量把关，这本书更像是一份匆忙赶制出来的、未经校对的草稿，完全不配占据专业书架的一席之地。

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我花了三个晚上试图啃完关于非平稳信号分析的章节，结果是头痛欲裂，并且一无所获。这本书在逻辑组织上的混乱程度令人发指，章节之间的衔接如同碎片化的信息堆砌，缺乏一个贯穿始终的主线索来串联不同的分析工具。上一节还在讨论短时傅里叶变换的局限性，下一节就跳跃到了卡尔曼滤波器的某种变体，两者之间的逻辑桥梁完全缺失。更糟糕的是，书中引用的参考文献大多是年代久远的内部报告或不为人知的会议论文，鲜有引用当前领域内最有影响力的期刊文章，这让我对书中理论的可靠性和前瞻性产生了极大的怀疑。我不得不花费大量时间去追溯这些来源不明的引文，试图搞清楚作者究竟想表达什么核心思想。这种阅读体验极大地消耗了我的耐心和时间，我更倾向于阅读那些结构严谨、引用权威的经典著作。这本书似乎更侧重于展示作者知识的广度，却牺牲了深度和逻辑的连贯性，最终导致读者在知识的海洋中迷失方向。

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这本书的行文风格极其干燥、教条化，缺乏任何能激发读者学习兴趣的火花。作者的叙述方式是典型的“陈述事实”，每一个定理的引入都显得突兀且缺乏动机，读者很难理解“为什么要学习这个？”以及“它能解决什么实际问题？”。举个例子，在介绍矩阵分解的内容时，完全没有提到其在数据压缩或特征提取中的关键作用，仅仅是罗列了各种分解的数学性质，读起来味同嚼蜡。我尝试着在学习每一章后进行小规模的编程验证，却发现书中提供的任何公式推导都无法直接转化为清晰的算法流程，似乎作者认为读者有能力自行完成这个艰巨的“翻译”工作。这种对教学方法的轻视，使得知识的传递效率极低。我甚至怀疑作者本人是否真正理解了如何将复杂的理论以易于理解的方式传授给他人。对于那些需要通过解决实际问题来巩固学习的读者而言，这本书提供的帮助近乎于零，它更像是作者个人研究成果的结晶，而非一本精心编撰的教学材料。

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这本书的封面设计和排版简直是灾难，那种老旧的字体和单调的灰蓝色调，让人一看就提不起精神。我原本是满怀期待地想深入学习一些前沿的数字信号处理技术，结果打开书的第一页，我就被扑面而来的密密麻麻的公式和生涩难懂的理论给劝退了。作者似乎默认读者已经对基础概念了如指掌，丝毫没有提供任何必要的铺垫或者直观的解释。读起来就像是在啃一块又干又硬的石头，每一个章节都需要我反复查阅其他参考资料来消化其中的晦涩内容。特别是关于小波变换和高维滤波的部分，作者的处理方式极其抽象，缺乏实际的应用案例来佐证其理论的有效性。我感觉自己就像一个在浓雾中摸索的旅人，这本书不仅没有给我指引方向的灯塔，反而把路标都藏了起来。我花了大量时间试图理解那些被过度简化的图示，但它们非但没有提供帮助，反而制造了更多的困惑。这本书更像是给已经精通此领域的专家准备的参考手册，而不是面向希望提升技能的学习者。对于初学者或者希望拓宽知识面的工程师来说，这无疑是一次令人沮丧的阅读体验。

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这本书的“先进”二字实在有些名不副传，它给我的感觉更像是一本上世纪九十年代末期的文献汇编，内容陈旧得令人发指。我原以为会接触到关于深度学习在信号处理中的最新进展，或者至少是关于高效算法实现的一些现代视角，结果发现，大部分篇幅都在重复已经被其他更优秀教材阐述得淋漓尽致的基础理论，只不过换了一种更绕口的数学表达方式而已。例如，在讨论谱估计时，作者似乎对近年来出现的迭代算法和稀疏采样方法完全不予理睬，固执地停留在经典的周期图和自相关方法上，这在当今这个追求实时性和计算效率的时代，显得格格不入。翻阅全书，我未曾找到任何一个关于Python或MATLAB现代化工具箱应用的实例，所有的“实现”都停留在纸面上的伪代码阶段，缺乏工程实践的温度。这种对技术发展趋势的漠视，使得这本书的参考价值大打折扣，它更像是一个历史博物馆的展品，而非活跃在科研前沿的工具书。任何一个真正关注领域动态的读者，都会对这种故步自前的态度感到失望。

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