Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Slezak, Dominik; Pal, Sankar K.; Kang, Byeong-Ho

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2009-11-24

价格:GBP 90.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642105456

丛书系列:

图书标签:

• 技术科学
• 信号处理
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 数字信号处理
• 图像分析
• 模式分析
• 人工智能

《现代信号理论与应用：从基础到前沿》 本书深入探讨了信号处理的核心概念、关键技术及其在当今科技前沿的广泛应用。我们致力于为读者构建一个扎实而全面的信号处理知识体系，旨在培养其理解、分析和解决复杂信号相关问题的能力。本书内容涵盖了从基础的信号表示、分析方法，到先进的滤波技术、变换域处理，再到信号在通信、医学、遥感等领域的实际应用，力求做到理论严谨、方法实用。 第一部分：信号的本质与表示 我们首先从信号的定义和分类入手，区分了连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等基本概念。理解信号的这些基本属性是后续深入学习的基础。随后，本书详细介绍了信号的数学表示方法，包括时域表示、频域表示以及在特定应用中常用的其他表示形式。 傅里叶分析：傅里叶级数和傅里叶变换是信号分析的基石。本书不仅详细阐述了它们的数学原理，更着重于介绍其在信号频谱分析、频率成分提取等方面的应用。通过大量的实例，读者将深刻理解信号的频域特性如何揭示其内在规律。 拉普拉斯变换与Z变换：针对连续时间和离散时间系统，拉普拉斯变换和Z变换提供了更强大的分析工具。本书深入剖析了它们的性质，以及如何利用它们来分析线性时不变（LTI）系统的稳定性、频率响应和瞬态响应。这些变换在控制系统、数字信号处理等领域至关重要。 卷积：卷积是描述LTI系统输出与输入之间关系的数学运算。本书通过直观的解释和大量的图示，帮助读者理解卷积的物理意义，并掌握其在系统分析、滤波设计等方面的应用。 第二部分：信号的变换与滤波 本部分将重点介绍信号处理中至关重要的变换技术和滤波方法，这些技术是实现信号增强、噪声抑制和信息提取的关键。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：随着数字信号处理的普及，DFT成为分析离散时间信号频谱的主要工具。本书将详细介绍DFT的定义、性质，并重点讲解高效的FFT算法，使其在实际计算中具有极高的效率。读者将学习如何利用FFT进行频谱分析、信号重构等。 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换：对于非平稳信号，传统的傅里叶变换无法有效捕捉其时频局部特性。本书将引入STFT，解释其通过窗口函数的概念实现时变频谱分析。在此基础上，我们将深入探讨小波变换，展示其在信号的局部特征提取、降噪、压缩等方面的卓越性能，并介绍不同类型的小波及其应用场景。 滤波器设计与实现：滤波是信号处理中最常见的操作之一。本书系统介绍了各种滤波器的设计原理和实现方法。 模拟滤波器：从巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典滤波器类型出发，详细讲解了它们的设计公式、幅频响应和相频响应特性。 数字滤波器：重点介绍IIR（无限冲激响应）滤波器和FIR（有限冲激响应）滤波器。对于IIR滤波器，将讲解双线性变换法、脉冲不变法等设计方法，并分析其优缺点。对于FIR滤波器，将重点介绍窗函数法和频率采样法等设计技术，强调其线性相位特性在某些应用中的优势。 自适应滤波器：在信号环境不断变化的情况下，自适应滤波器能够根据输入信号自动调整其参数以达到最佳性能。本书将介绍LMS（最小均方）算法等经典自适应滤波算法，并探讨其在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的应用。 第三部分：随机信号处理 现实世界中的许多信号并非完全确定，而是包含随机成分。本部分将专注于随机信号的理论和分析方法。 随机变量与随机过程：我们首先回顾随机变量的基本概念，包括概率分布、期望、方差等。在此基础上，引入随机过程的概念，讨论其统计特性，如均值函数、自相关函数、功率谱密度等。 平稳随机过程：平稳性是许多随机信号分析的基础。本书将详细阐述广义平稳（WSS）和狭义平稳（SSS）的概念，并介绍如何利用自相关函数和功率谱密度来表征平稳随机过程。 谱估计：如何从观测到的随机信号中准确估计其功率谱密度是信号处理中的一个重要问题。本书将介绍多种谱估计方法，包括经典谱估计（周期图法、改进周期图法）和现代谱估计（Welch法、多窗法、AR模型法、ARIMA模型法等），并分析它们的优缺点和适用场景。 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种最优线性滤波器，能够对含有噪声的线性动态系统进行状态估计。本书将详细推导卡尔曼滤波器的递推方程，并探讨其在目标跟踪、导航、信号平滑等领域的应用。 第四部分：信号处理在各领域的应用 本部分将展示信号处理理论如何在实际应用中发挥巨大作用，为读者提供更广阔的视野。 通信系统中的信号处理： 调制与解调：介绍AM, FM, PM, QAM等模拟和数字调制解调技术，分析其原理、性能及在通信信道中的传输。 信道估计与均衡：讨论多径效应、衰落等信道失真，介绍信道估计和均衡技术（如均衡器设计）以提高通信质量。 纠错编码：简要介绍信源编码和信道编码（如汉明码、卷积码、Turbo码、LDPC码等）在提高数据可靠性方面的作用。 语音信号处理： 语音的产生与感知：介绍声学原理和人耳的听觉机制。 语音信号分析：包括端点检测、预加重、分帧、加窗、提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）等特征。 语音识别与合成：概述隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）在语音识别中的应用，以及基于参数模型和基于内容的语音合成技术。 音频信号处理： 音频信号压缩：介绍MP3, AAC等有损压缩算法的原理，利用人耳听觉特性进行信息量削减。 音频增强与降噪：利用滤波器、小波变换等技术抑制背景噪声，提高音频信号的清晰度。 声源分离：探讨如何从混合信号中分离出独立的声源。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）信号分析：滤波、QRS波检测、心率变异性分析等。 脑电图（EEG）信号分析：脑电波分类、事件相关电位（ERP）分析等。 医学图像处理：虽然本书重点不是医学图像，但会简要提及医学图像的去噪、增强、分割等基础概念，并说明其与信号处理的关联性。 其他前沿应用：简要介绍信号处理在雷达、声纳、地震勘探、金融信号分析、社会网络分析等新兴领域的应用，展现其广阔的发展前景。 第五部分：信号处理的数学基础与计算 为了更好地理解和应用信号处理的理论，本书还将回顾并强化相关的数学和计算基础。 线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量、奇异值分解（SVD）等在信号处理中的应用，如主成分分析（PCA）。 概率论与数理统计：随机变量、概率分布、假设检验、参数估计等在随机信号分析中的重要性。 数值计算方法：介绍一些常用的数值计算库和工具，如MATLAB/Octave、Python（NumPy, SciPy）等，并提供代码示例，帮助读者将理论付诸实践。 本书的编写风格力求清晰易懂，每章都配有丰富的图表、实例和练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，激发探索欲。我们相信，通过对本书的学习，读者将能够掌握信号处理的精髓，并在各自的研究和工程领域中取得卓越成就。

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我最近拜读了《深度学习的理论基石》，这本书的深度和广度都令人叹服，它简直就是一本为志在深入理解神经网络底层逻辑的研究人员准备的“圣经”。与市面上那些偏重于应用和框架介绍的书籍不同，这本书花了大量篇幅去剖析**反向传播算法**的数学推导、**梯度消失/爆炸问题**的根源分析，以及各种**优化器（如Adam, RMSProp）**背后的收敛性证明。读完这些章节，我感觉自己对“为什么”神经网络能工作有了更深层次的认识，而不仅仅是停留在调用库函数的层面。它对**卷积神经网络（CNN）**和**循环神经网络（RNN）**的结构设计哲学进行了深入的探讨，尤其是在介绍注意力机制时，作者的阐述逻辑严密，层次分明，让人茅塞顿开。这本书的阅读体验是“硬核”的，需要读者具备扎实的线性代数和微积分基础，但回报也是巨大的——它能帮你构建起一个坚不可摧的理论框架，让你在面对前沿研究时，能够迅速抓住问题的本质。

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我要推荐一本非常独特的书——《概率论与随机过程的哲学思辨》。这本书完全跳出了传统教材那种严谨的、公式推导为主的叙事模式，它更像是一场关于“不确定性”的深度对话。作者探讨了**贝叶斯学派**与**频率学派**之间长达数百年的争论，并将其与哲学中的决定论与偶然性联系起来。例如，书中对“大数定律”的讨论，并不仅仅是数学证明，而是深入到它对人类认识世界方式的影响。它用许多精彩的历史典故和思想实验（比如著名的Monty Hall问题的新视角）来阐释**条件概率**的直觉误区。这本书的语言风格非常典雅、富有哲理，读起来需要极大的耐心和专注力，因为它挑战的不是你的计算能力，而是你对“随机性”这一概念的根本认知。对于那些对统计学背后的形而上学问题感兴趣的读者，这本书提供的视角是无与伦比的，它提供了一种全新的、更具思辨性的看待世界的方式。

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《数据可视化：讲故事的力量》这本书，彻底颠覆了我对“画图”的认知。我以前总觉得可视化无非就是把数据用柱状图或折线图展示出来，但这本书让我明白，好的可视化是连接数据与决策者之间的桥梁，它是一种强有力的叙事工具。作者引入了大量的**认知心理学**原理来指导图表的构建，比如如何利用颜色对比度、空间布局以及预注意信息流来引导读者的视线。书中的案例分析非常精彩，它展示了如何将一个原本枯燥的金融报告，通过巧妙的交互式图表，转化为一个引人入胜的故事线，突出了关键的趋势和异常点。我尤其欣赏它对**叙事驱动型可视化**的详细讲解，它不仅教你如何使用D3.js或Tableau，更重要的是，它教你“如何思考”一个数据故事应该被呈现。这本书的风格是极其富有启发性和艺术感的，它让你意识到，数据分析的最后一公里，往往取决于你讲故事的能力。

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最近翻阅了《嵌入式系统实时操作系统（RTOS）内核剖析》，这本书对于我们这些长期在应用层打转的程序员来说，简直是一剂强心针。它非常细致地解构了**FreeRTOS**和**VxWorks**这类主流RTOS的内部机制。我原以为实时操作系统不过是调度和中断的简单组合，但这本书揭示了任务切换的上下文保存过程、优先级继承协议如何解决优先级反转、以及内存池管理的精妙之处。作者用非常精炼的C语言伪代码，清晰地展示了内核调度器、信号量和消息队列的实现细节，完全没有故弄玄虚。对于想要进入工业控制、航空航天等对时序要求极高领域的工程师来说，这本书提供了宝贵的“知其所以然”的知识。读完后，我对编写低延迟、高确定性的代码有了全新的敬畏感，它让我明白，每一个毫秒的节省，背后都凝聚着深刻的系统设计智慧。

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哇，我刚读完《机器学习实战指南》，简直是为我这种想从理论走向实践的读者量身定做！这本书的厉害之处在于它没有过多纠缠于那些让人望而生畏的数学公式，而是将重点放在了如何“动手”构建模型上。作者在讲解每一种算法时，都会穿插大量的Python代码示例，而且这些代码都是可以直接运行、易于理解的。我特别喜欢它对**决策树**和**支持向量机（SVM）**的处理方式，讲解得非常透彻，从最基础的概念到如何用Scikit-learn库实现，步骤清晰得让人感觉自己好像真的在和一位经验丰富的工程师面对面交流。尤其是在数据预处理和特征工程这一块，书里给出了很多实用的“技巧”和“陷阱提醒”，这些都是教科书上很少会提及的，对我建立模型时的鲁棒性起到了关键作用。坦率地说，这本书极大地降低了我进入机器学习领域的门槛，让我不再对“代码实现”感到恐惧，而是充满了实干的信心。如果你和我一样，是那种“看书就是要能立刻上手做点什么”的实用主义者，那么这本书绝对是你书架上不可或缺的指南针。

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