小波变换与图像处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:倪林

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2010-6

价格:28.00元

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isbn号码:9787312027338

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• 科学
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《数字信号分析与应用》 一、 内容概述 本书深入探讨了数字信号处理的核心理论与前沿技术，旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并引导其掌握在实际工程中应用这些工具的能力。全书共分为十二章，逻辑清晰，循序渐进，从最基础的离散信号与系统概念出发，逐步深入到傅里叶分析、Z变换、滤波器设计等关键领域，最终延展至现代信号处理的各种重要应用。 第一章 绪论：信号与系统的世界 本章作为全书的开篇，为读者描绘了信号处理的宏大图景。我们将首先对信号的本质进行阐述，区分模拟信号与数字信号的特性，并强调数字信号处理在现代科技中的不可或缺性。接着，我们将引入系统的概念，探讨系统的分类（如线性、时不变、因果等）以及系统响应的基本类型。最后，通过一系列生动的生活化实例，让读者直观感受信号与系统无处不在的存在，激发学习的兴趣。 第二章 离散时间信号与系统：数字世界的基本砖石 本章是数字信号处理的基石。我们将系统地介绍离散时间信号的表示方法，包括序列、单位冲激序列、单位阶跃序列等基本信号。进一步，我们将深入研究离散时间系统的基本性质，如线性、时不变性、因果性、稳定性等，并学习如何通过差分方程来描述和分析离散时间系统。通过对卷积运算的详细讲解，读者将理解线性时不变系统的核心——如何通过输入信号与系统冲激响应的卷积来获得系统的输出。 第三章 傅里叶级数与傅里叶变换：信号的频谱奥秘 本章将揭示信号在频域的深刻内涵。我们将从周期离散信号的傅里叶级数展开开始，理解其频谱的离散性和周期性。随后，将推广到非周期离散信号的傅里叶变换，引入连续的频谱概念，并详细阐述傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积性质等。本章的重点在于理解傅里叶变换如何将时域信号分解为不同频率的正弦或复指数分量的叠加，从而揭示信号的频率成分。 第四章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：高效的频谱分析工具 本章聚焦于计算效率。我们将详细介绍离散傅里叶变换（DFT），它是对有限长离散信号进行频谱分析的数学工具。深入分析DFT的性质，并阐述其在信号分析中的重要作用。在此基础上，我们将重点讲解快速傅里叶变换（FFT）算法，包括其基本思想、蝶形运算以及各种流行的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）。读者将掌握如何高效地计算DFT，为实际的信号处理应用奠定基础。 第五章 Z变换：更广阔的系统分析视角 Z变换是分析离散时间系统，尤其是线性时不变系统的强大工具，它能够将时域的差分方程转换为频域的代数方程。本章将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其性质。我们将学习如何利用Z变换求解差分方程，分析系统的稳定性，并掌握部分分式展开等方法来求取系统零极点。Z变换为理解系统的频率响应和瞬态响应提供了更统一的框架。 第六章 线性相位与FIR滤波器设计：精准的频率选择 本章将聚焦于数字滤波器的设计，特别是有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将详细介绍线性相位FIR滤波器的优点，以及如何设计具有特定幅度响应的FIR滤波器，包括窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。此外，还将介绍一些更先进的FIR滤波器设计方法，如切比雪夫逼近法（Parks-McClellan算法）等，以实现更优异的滤波性能。 第七章 IIR滤波器设计：紧凑的系统实现 本章将探讨无限冲激响应（IIR）滤波器。我们将学习如何将模拟滤波器设计技术（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）通过脉冲不变法、双线性变换法等双线性变换技术转换为数字IIR滤波器。我们将分析IIR滤波器的特点，如其系统函数通常具有递推关系，计算量相对较小，但稳定性分析较为复杂。本章将提供实现高性能IIR滤波器的实用设计方法。 第八章 随机信号分析：理解不确定性 现实世界中的许多信号都具有随机性，如噪声、通信信号的干扰等。本章将引入随机信号的基本概念，包括概率密度函数、概率分布函数、均值、方差等。我们将重点分析平稳随机过程，特别是宽平稳过程，并介绍其自相关函数和功率谱密度（PSD）的概念。通过这些工具，我们可以量化随机信号的统计特性，并分析其在系统中的行为。 第九章 参数化随机信号模型：高效的信号描述 本章将介绍如何用数学模型来描述和逼近随机信号，特别是利用线性预测（LP）模型，如AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归移动平均）模型。我们将讲解这些模型的原理、参数估计方法（如Yule-Walker方程），以及它们在信号压缩、去噪和参数估计等领域的应用。这些模型能够以较少的参数有效地表示复杂的随机信号。 第十章 谱估计：从噪声中提取信号 谱估计是理解信号频率成分的关键技术，特别是在信号信噪比不高的情况下。本章将介绍多种谱估计方法。除了基于傅里叶变换的经典谱估计方法（如周期图法）外，还将重点讲解现代谱估计方法，包括非参数方法（如Welch法）和参数方法（如AR模型法、MA模型法、ARMA模型法）。读者将学习如何根据实际信号的特点选择合适的谱估计方法，以获得更精确的频谱信息。 第十一章 自适应滤波器：动态调整的信号处理 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到某种最优性能准则。本章将深入介绍最常用的自适应滤波器算法，特别是最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS、NLMS）。我们将分析这些算法的收敛性能，并介绍其在噪声消除、回声消除、均衡等经典应用中的原理和实践。 第十二章 应用实例分析：理论与实践的桥梁 本章将前面章节所介绍的理论知识与实际工程应用紧密结合。我们将选取几个典型的信号处理应用场景，例如： 通信系统中的信号处理：介绍调制解调、信道均衡、噪声抑制等技术。 生物医学信号处理：分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的特征提取与分析。 语音信号处理：探讨语音编码、语音识别、说话人识别等技术。 雷达与声纳信号处理：介绍目标检测、参数估计、干扰抑制等。 通过这些具体的实例，读者将能够看到信号处理理论在解决实际问题中的强大威力，并理解如何将所学知识转化为解决工程难题的有效手段。 二、 目标读者 本书适合以下人群阅读： 电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科生和研究生：作为教材或参考书，帮助他们系统学习数字信号处理的理论与方法。 相关领域的工程技术人员：希望提升在实际工程项目中运用数字信号处理技术的专业能力，解决实际问题。 对数字信号处理感兴趣的科研人员和爱好者：希望深入了解数字信号处理的原理和应用。 三、 特色与亮点 体系完整，逻辑严谨：从基础概念到前沿应用，构建了完整的数字信号处理知识体系。 理论与实践结合：在讲解理论的同时，注重与实际应用的联系，并通过实例进行说明。 数学推导清晰，图示生动：重要的数学推导过程清晰易懂，辅以丰富的图表，帮助读者直观理解抽象概念。 注重计算方法：强调DFT、FFT等计算方法的原理与效率，为实际编程实现打下基础。 内容前沿，紧跟时代：涵盖了随机信号分析、谱估计、自适应滤波等现代信号处理的重要内容。 语言通俗易懂：力求用清晰、简洁的语言阐述复杂的概念，降低学习难度。 四、 学习建议 本书的学习需要一定的数学基础，特别是微积分、线性代数和复数知识。建议读者在学习过程中： 1. 扎实掌握基本概念：确保对离散信号、系统、傅里叶变换、Z变换等基本概念有深刻理解。 2. 勤于动手计算：通过书中的例题和习题进行计算练习，加深对公式和算法的理解。 3. 结合编程实践：利用MATLAB、Python等工具实现书中介绍的算法，验证理论结果，体验信号处理的乐趣。 4. 思考实际应用：主动将所学知识与实际生活和工程项目中的信号现象联系起来，培养解决问题的能力。 本书将引领您进入精彩的数字信号处理世界，为您打开一扇通往更广阔技术领域的大门。

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读完这本书的后半部分，我简直要为作者的工程实践能力鼓掌喝彩。理论再完美，如果不能落地生根，也终究是空中楼阁。这本书真正做到了理论与实践的无缝对接，特别是关于图像去噪和边缘检测的应用章节，简直是教科书级别的示范。它没有停留在简单的“高频系数置零”这种初级操作，而是深入讲解了基于阈值处理的精确方法，比如VisuShrink和SureShrink策略，并结合实际的医学影像和遥感图像案例进行了详尽的演算和结果对比。那些处理后的图像，细节的保留度和噪声的抑制率，对比传统滤波方法简直是天壤之别。最让我惊喜的是，作者还探讨了小波变换在图像压缩（JPEG2000的基础）中的核心地位，那段关于能量集中性的论述，配上清晰的图示，让我对“稀疏表示”的理解达到了新的高度。这本书的习题设计也十分巧妙，既有巩固基础的计算题，也有引导深入思考的开放性问题，确保读者不只是看了，而是真正“会用”了。

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与其他晦涩难懂的数学专著不同，这本书的行文风格显得尤为亲切且富有逻辑的层次感。它仿佛是一位经验丰富的导师，耐心地引导着你一步步攀登知识的高峰。在处理离散小波变换（DWT）的构建时，作者并没有直接抛出滤波器组的复杂结构，而是先从信号的完美重构需求出发，巧妙地引入了二正交和正交小波的概念。这种“问题驱动”的教学方式，极大地降低了读者的心理门槛。我特别欣赏作者在解释Mallat算法时的那种条分缕析，将逐层分解和重构的过程分解成一系列清晰的矩阵乘法步骤，配合上那张经典的“滤波器树”图，原本感觉像是黑箱操作的DWT，瞬间变得透明而直观。这种对底层机制的深度挖掘，使得读者在后续进行算法优化或自行设计新的小波基时，能够拥有坚实的基础和灵活的创新空间。对于希望从应用层面深入到设计层面的工程师来说，这本书提供的洞察力是无价的。

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这本书简直是数学殿堂里的一部杰作，它以一种近乎艺术的精确性，将抽象的理论构建得如此清晰可见。我一直对傅里叶分析在信号处理领域的应用感到着迷，但总觉得传统方法在处理非平稳信号时略显力不从心。然而，这本书深入剖析了小波变换这一革命性的工具，它就像一把精密的瑞士军刀，能够同时在时间和频率两个维度上进行聚焦。作者在介绍连续小波变换（CWT）时，那种娓娓道来的叙述方式，让我这个初学者也能快速抓住其核心思想——多分辨率分析。更令人称赞的是，书中对各种母小波（如Haar、Daubechies、Morlet）的性质和适用场景进行了详尽的对比，不再是简单罗列公式，而是真正从物理意义和数学特性上解释了“为什么选择这个小波”。特别是关于小波包分解的部分，简直是打开了新世界的大门，让我明白了如何根据实际数据的特点，动态地优化分解结构，这在处理复杂噪声和特征提取时，有着无可替代的优势。阅读过程中，我仿佛能听到每一个系数在不同尺度上的“呼吸”，这种对信号细微变化的捕捉能力，远超我此前的任何认知。

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坦率地说，这本书的排版和图示质量也是一流的，这对于理解复杂的数学和信号处理概念至关重要。在涉及二维信号分析时，比如小波包在图像纹理分析中的应用，作者没有采用那种密密麻麻、让人望而生畏的公式堆砌，而是巧妙地利用了不同维度的矩阵表示和图解来阐述，极大地提高了阅读效率。例如，在讲解二维DWT的分解过程时，通过清晰地划分出高频垂直、高频水平和高频对角子带的系数矩阵，读者可以非常直观地感受到信息是如何被分离和存储的。此外，书中对计算复杂度的分析也做到了恰如其分，既没有过度渲染其计算优势，也没有回避其在某些情况下（如非正交小波）可能带来的性能挑战。这种平衡且严谨的论述风格，让读者对小波变换的实际部署有了更切实际的预期和规划能力，而不是盲目地认为它能解决所有问题。总而言之，这是一部在内容深度、教学方法和出版质量上都达到行业顶尖水准的专业著作。

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这本书的内容广度与深度令人叹服，但真正让我感到震撼的是它对多尺度分析的哲学思考。小波变换的本质，在于它摆脱了傅里叶变换固有的“单频分辨率”限制，提供了一种与自然信号内在结构更加契合的分析视角。作者在引言部分就精准地指出了传统方法在处理突变和瞬态信号时的局限性，进而引出了小波作为“局部化”工具的必然性。书中对于小波的“母函数”选择的讨论，实际上是对“观察工具”如何影响“观察结果”这一深刻问题的探讨。我注意到，书中对尺度空间理论的介绍虽然篇幅不长，但其精炼程度足以让有志于深入研究的读者找到后续探索的方向。它不仅仅是一本工具书，更像是一部关于如何“更好地看待和描述世界”的方法论指南。这种对分析工具本身深层意义的探讨，使得这本书超越了一般的工程手册，上升到了科学思想的高度。

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