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出版者:

作者:Ingle, Vinay

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2011-3

价格:737.00元

装帧:

isbn号码:9781111427382

丛书系列:

图书标签:

• DSP
• 数字信号处理
• Matlab
• 信号处理
• 算法
• 通信
• 工程
• 数学
• 自控
• 滤波
• 谱分析

信号处理的精妙世界：基于现代技术与应用的深入探索 图书名称：《数字信号处理的理论与实践：从基础到前沿算法的全面解析》 图书简介： 本书旨在为读者构建一个全面、深入且具有高度实践性的现代信号处理知识体系。我们聚焦于信号处理领域中那些至关重要但常在标准教材中被轻描淡写或仅作概述的核心概念、尖端算法及其在当代工程领域中的实际部署。本书的视角超越了传统的离散时间系统分析范畴，着重探讨了在异构计算环境、海量数据流和实时约束下，如何高效地设计、分析和实现复杂的信号处理流程。 第一部分：信号处理基础的深度重构与扩展 本部分将重新审视数字信号处理的基石，但重点在于其在非理想条件下的鲁棒性与扩展性。我们首先对采样理论进行深入剖析，不仅仅停留于奈奎斯特-香农定理，而是详细阐述了欠采样、超分辨采样（如压缩感知的前身概念）在射频和高带宽系统中的应用与局限性。 随后的章节将专注于线性时不变（LTI）系统的深入分析。我们不再满足于简单的卷积和系统函数表达，而是引入状态空间表示法作为分析的核心工具。通过状态空间模型，我们将系统地探讨系统的可控性、可观测性，以及如何利用这些特性来设计更为紧凑和高效的数字滤波器结构，尤其是对于高阶或多输入多输出（MIMO）系统。 傅里叶分析作为信号处理的灵魂，在本部分将得到彻底的深化。除了标准的离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的实现细节外，我们将引入小波变换（Wavelet Transform）及其各类变体（如离散小波变换DWT、连续小波变换CWT）。重点阐述小波在时频局部化方面的优越性，以及如何根据特定信号（如瞬态冲击、非平稳噪声）的特性选择最优的小波基。此外，我们还将探讨短时傅里叶变换（STFT）的窗口函数对分辨率的权衡，并引出更高阶谱分析方法，如高阶谱（Cumulants），用于揭示非高斯信号中的非线性特征。 第二部分：滤波器设计的高级策略与优化 滤波器设计是信号处理的核心应用之一。本书将传统的方法（如窗函数法、双线性变换法）视为基础，然后迅速过渡到更具挑战性的优化设计领域。 在IIR滤波器设计方面，我们将详细论述最小均方误差（MMSE）准则在滤波器系数优化中的应用，并探讨如何利用谱因子分解来构建因果稳定且具有特定相位响应的滤波器。对于FIR滤波器，重点将放在等波纹（Equiripple）设计，特别是Parks-McClellan算法的迭代原理及其在实现最优幅频特性的关键作用。 更重要的是，我们将引入自适应滤波理论。这部分是现代通信、控制和环境消除系统的核心。我们将详细推导和分析最小均方（LMS）算法的收敛性、步长选择的敏感性，并深入探讨递归最小二乘（RLS）算法在快速收敛需求下的优势与计算复杂度的权衡。针对信道均衡、噪声消除和回声消除等典型应用场景，我们将展示这些算法的实际参数调优策略。 第三部分：高维与非平稳信号处理前沿 随着传感器技术和数据采集能力的飞速发展，处理多维数据和非平稳信号成为必然趋势。本部分聚焦于这些现代挑战。 多维信号处理：我们将探讨二维和三维滤波器的设计（如图像处理中的卷积核设计），重点在于各向异性滤波，即如何设计在特定方向上保持高分辨率而抑制噪声的方向性滤波器。此外，还将介绍多通道信号处理中的波束形成技术，包括经典的延迟求和（Delay-and-Sum）到基于特征值分解（EVD）的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器，强调其在干扰抑制方面的性能提升。 非平稳信号分析：超越了固定窗口的STFT，我们将深入研究希尔伯特-黄变换（HHT/EMD）及其后续改进版本。详细解释经验模态分解（EMD）如何自适应地将信号分解为固有模态函数（IMF），并讨论其在分析地震波、生物医学信号（如脑电图EEG）中的实际操作规范和局限性。 第四部分：高效实现与计算优化 信号处理算法的价值最终体现在其实现的效率上。本部分将侧重于将理论转化为可部署的高性能代码。 我们将分析定点运算对信号处理精度的影响，特别是在有限精度硬件（如FPGA或DSP）上的量化噪声分析。针对FFT、IIR/FIR的实现，我们将详细探讨流水线设计（Pipelining）和并行化策略，以满足实时系统的低延迟要求。 此外，本书将引入面向大规模数据的信号处理范式。探讨如何在分布式计算框架（如MapReduce或Spark）中高效地实现大规模卷积或变换，关注数据分区和通信开销最小化。 第五部分：信号处理的现代应用案例深化 本卷的最后部分将通过具体的、当前行业热点的案例，来巩固前述理论知识。 我们将深入研究通信系统中的信道估计与均衡。分析在MIMO系统中，如何利用奇异值分解（SVD）来解耦信道矩阵，实现最优的迫零（ZF）或最小均方误差（MMSE）检测。 在雷达与声纳信号处理领域，本书将重点阐述脉冲压缩技术，如Chirp信号的设计与匹配滤波器的实现，以及多普勒效应补偿在运动目标检测中的关键步骤。 最后，我们将探讨源分离技术，特别是盲源分离（BSS）中的独立成分分析（ICA）的数学原理，以及它在语音增强和医学信号分离中的实际部署挑战。 本书的特点： 本书强调算法的严谨数学推导、对关键参数敏感性的深入分析，以及面向实际工程约束的优化思路。它要求读者具备扎实的线性代数和微积分基础，并鼓励读者利用现有的计算工具进行仿真验证，从而真正掌握从理论到实践的完整转化路径。这是一本献给追求深度和广度的高级学生、研究人员及资深工程师的参考指南。

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初翻《Digital Signal Processing Using Matlab》，我被其厚重的体量所吸引，这预示着其内容的详实与深入。这本书的书名直接点明了其核心内容——数字信号处理的理论与Matlab的实践应用。我一直以来都对信号的分析和处理抱有浓厚的兴趣，但往往在理论学习中会感到晦涩难懂，而在实践中又不知从何下手。这本书的出现，恰好为我搭建了一个理论与实践的桥梁。我最看重的是，书中能否详细阐述离散傅里叶变换（DFT）的原理，以及其快速算法FFT的应用，这对于理解信号的时域和频域特性至关重要。我希望书中能提供大量的Matlab代码示例，来展示如何计算和分析信号的频谱，如何进行谱估计，以及如何利用FFT来求解各种信号处理问题。此外，数字滤波器的设计是数字信号处理中的一个核心环节，我期待书中能够详细介绍FIR和IIR滤波器的设计方法，并提供具体的Matlab代码，让我能够亲手设计并验证各种滤波器，理解不同滤波器的特性和适用场景。我希望这本书能够引导我深入理解数字信号处理的理论精髓，并通过Matlab的强大功能，将这些理论知识转化为解决实际工程问题的能力。

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初次拿到《Digital Signal Processing Using Matlab》，这本书的触感和印刷质量都给我留下了深刻的印象，这往往预示着其内容同样精良。我一直认为，学习任何一门技术，理论基础固然重要，但动手实践更是检验和巩固知识的绝佳途径。这本书的书名恰好点明了这一点，它不仅仅是讲解数字信号处理的原理，更重要的是提供了在Matlab这个强大且广泛使用的工具中实现这些原理的方法。我非常看重它在理论讲解的深度和广度上是否能满足我的需求。我希望它能涵盖数字信号处理中最核心的概念，比如离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），Z变换，脉冲响应不变法、双线性变换法等滤波器设计方法，以及采样定理的详细阐述。同时，我也期待书中能够提供大量精心设计的Matlab代码示例，这些示例应该不仅仅是简单的演示，而是能够清晰地展示如何一步步地实现一个算法，如何解读输出结果，甚至如何针对不同的应用场景进行参数的调整和优化。我希望通过这些实践环节，我能够真正理解理论的精髓，并能将其灵活地应用于实际问题中，比如对一段音频信号进行降噪处理，或者对一张图片进行滤波增强。这本书的出现，对我而言，无疑是为我在数字信号处理的学习道路上添置了一块重要的里程碑，它将引导我从理论的象牙塔走向实践的广阔天地。

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当我拿到《Digital Signal Processing Using Matlab》这本书时，我脑海中已经充满了对它内容的各种想象。这本书的书名清晰地表明了其核心价值：它将深入讲解数字信号处理的理论知识，并提供使用Matlab进行实践操作的指导。我一直认为，理论知识的学习离不开实践的检验，而Matlab作为一款强大的工程计算软件，无疑是学习数字信号处理的最佳伴侣。我非常期待书中能够详细地讲解从连续信号到离散信号的转换过程，包括采样定理的重要性以及如何选择合适的采样频率，这对于理解数字信号处理的起点至关重要。此外，傅里叶变换是分析信号频谱的关键工具，我希望书中能够深入讲解其原理，并提供丰富的Matlab代码示例，展示如何计算和可视化信号的频谱，从而帮助我更好地理解信号的频率成分。我也期待书中能够详细介绍各种数字滤波器的设计方法，包括FIR和IIR滤波器，并能提供相应的Matlab代码，让我能够亲手设计和应用这些滤波器，以实现信号的去噪、平滑等功能。我希望这本书能够为我提供一个系统化的学习体系，让我能够从理论到实践，循序渐进地掌握数字信号处理的各项技术，并且能够熟练运用Matlab来解决实际工程中的问题。

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翻开这本《Digital Signal Processing Using Matlab》，我首先被它清晰的章节划分和流畅的逻辑结构所吸引。作为一名对数字信号处理领域充满好奇的学习者，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解并掌握这一学科的书籍。这本书的书名直接点出了它两大核心的价值：一是深入浅出地讲解数字信号处理的理论知识，二是提供在Matlab环境下进行实践操作的指导。我最期待的是，书中能够详细阐述从连续时间信号到离散时间信号的采样过程，以及采样定理的重要性，这对我理解数字信号处理的本质至关重要。此外，我也希望它能深入讲解傅里叶变换的原理及其在信号分析中的应用，特别是如何利用Matlab的强大功能来可视化频谱，从而帮助我更直观地理解信号的频率成分。对于滤波器设计，这是数字信号处理中一个至关重要的环节，我希望能看到书中详细介绍FIR和IIR滤波器的设计方法，并且提供具体的Matlab代码示例，让我能够亲手设计并验证各种滤波器。我希望这本书能够循序渐进，从基础概念讲到高级应用，让我能够一步一个脚印地构建起扎实的数字信号处理知识体系，并且在Matlab这个强大的平台上，将理论知识转化为解决实际问题的能力。

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当我拿到《Digital Signal Processing Using Matlab》这本书时，我脑海中闪过无数种可能性。这本书的书名本身就带着一种强大的吸引力，它承诺将抽象的数字信号处理理论与现实世界中广泛使用的Matlab工具相结合。我个人一直对信号的处理和分析抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论知识过于艰涩，而实践操作又无从下手。因此，这本书对我来说，仿佛是一座连接理论与实践的桥梁。我非常期待书中能够系统地介绍数字信号处理的基本概念，比如离散时间信号、LTI系统、卷积等。更重要的是，我希望能够看到书中详细讲解如何利用Matlab来实现这些概念，比如如何生成各种信号，如何进行卷积运算，以及如何实现数字滤波器。我尤其关注书中是否会涉及一些更高级的主题，比如自适应滤波、谱估计、以及小波变换等，并且能够提供相应的Matlab代码示例，让我能够进一步拓展我的知识边界。我设想在阅读这本书的过程中，我能够一边学习理论，一边动手实践，通过Matlab的强大功能来验证我的理解，并尝试解决一些实际的信号处理问题。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，让我能够从零开始，逐步掌握数字信号处理的核心技术，并能够熟练运用Matlab来解决各种复杂的工程问题。

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翻阅《Digital Signal Processing Using Matlab》这本著作，我首先感受到的是一种扑面而来的专业气息。这本书的书名直接了当，精准地定位了其内容的核心——数字信号处理的理论与Matlab的实践相结合。我个人一直对信号的分析和处理抱有极大的兴趣，但往往在理论学习中会感到抽象和难以把握，而在实践操作中又会缺乏清晰的指导。因此，这本书的出现，对我来说，就像是为我指明了一条通往数字信号处理知识殿堂的清晰路径。我最为期待的是，书中能够详细地阐述离散时间信号和系统的基本概念，包括卷积、差分方程等，并且能够提供相应的Matlab代码来演示这些概念的运算过程。此外，Z变换也是理解离散时间系统稳定性的关键，我希望书中能够对其原理和应用进行深入的讲解，并展示如何在Matlab中进行Z变换的计算。对于数字滤波器设计，这是数字信号处理领域一个非常重要的应用方向，我希望书中能够全面介绍FIR和IIR滤波器的设计方法，并且提供易于理解的Matlab代码示例，让我能够亲手设计和实现各种滤波器，并能理解其性能指标的含义。我期望这本书能够帮助我建立起扎实的理论基础，并且在Matlab这个强大的平台上，将这些理论知识融会贯通，最终能够独立地分析和处理各种数字信号。

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初次接触《Digital Signal Processing Using Matlab》这本书，我就被其封面设计所吸引，简洁而不失专业感，预示着内容的严谨与深入。我一直认为，在当今信息爆炸的时代，对数字信号的处理能力是许多工程领域的核心竞争力之一。这本书的书名完美契合了我的需求，它明确地指出了内容将围绕数字信号处理的理论展开，并且将与Matlab这一强大的工程计算软件紧密结合。我最期待的是，书中能够详细地解释信号采样的原理，以及如何避免混叠现象，这对我理解数字信号处理的起点至关重要。此外，傅里叶变换是数字信号处理的基石，我希望书中能够深入浅出地讲解其原理，并提供大量的Matlab示例，展示如何利用FFT来分析信号的频谱，从而揭示信号的频率特性。我尤其关心书中对滤波器设计部分的阐述，无论是FIR滤波器还是IIR滤波器，我都希望能够看到详细的设计步骤和Matlab代码实现，并能了解不同滤波器类型在实际应用中的优缺点。我希望这本书能够为我提供一个全面而系统的学习框架，让我能够从理论层面深入理解数字信号处理的精髓，同时在Matlab的实践操作中，将这些理论知识转化为解决实际工程问题的能力，从而为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

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这本书的封面设计简洁大方，纯色背景上印着醒目的书名和作者的名字，让人一眼就能抓住重点。我拿到这本书的时候，就被它沉甸甸的分量所吸引，这通常意味着内容会比较充实，而不是那种浅尝辄止的读物。在翻开之前，我脑海中已经勾勒出这本书的大致轮廓：一本能够系统性讲解数字信号处理原理，并辅以Matlab实践操作的教材。我期待它能带我深入理解傅里叶变换、Z变换、滤波器设计等核心概念，并且能够通过实际的Matlab代码示例，将这些抽象的理论知识具象化，让我能够动手去验证、去探索。我尤其关心书中是否会介绍一些经典的信号处理算法，比如如何进行谱分析、如何进行降噪处理，以及如何设计FIR和IIR滤波器等。另外，对于数字信号处理在实际工程中的应用，我也充满了好奇，希望能通过这本书了解它在通信、音频、图像处理等领域的具体案例。我购买这本书的初衷，是希望能够提升自己在信号处理方面的理论功底和实践能力，为将来的学习和工作打下坚实的基础。这本书的出版信息也让我对其内容充满期待，比如出版年份，这能帮助我判断其理论的先进性和适用性。我关注的是它是否能为我提供一个全面、深入且实用的学习路径，让我在数字信号处理的海洋中找到方向，并且能够自信地运用Matlab来解决实际问题。

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当我拿到《Digital Signal Processing Using Matlab》这本著作时，我就对它充满了期待。这本书的书名简洁明了，直接指出了它将围绕数字信号处理的核心理论展开，并且辅以Matlab这一强大的工具进行实践操作。我一直认为，学习任何一门技术，理论与实践的结合是至关重要的，而这本书恰好满足了这一需求。我特别希望书中能够详细地讲解离散时间信号和系统的基本概念，比如卷积、差分方程以及LTI系统的性质，并且能够提供相应的Matlab代码来演示这些概念的运算过程。此外，傅里叶变换在信号分析中占据着核心地位，我期待书中能够深入浅出地讲解其原理，并提供丰富的Matlab代码示例，展示如何利用FFT来分析信号的频谱，从而帮助我更好地理解信号的频率成分。我也非常关注书中对数字滤波器设计部分的阐述，无论是FIR滤波器还是IIR滤波器，我都希望能够看到详细的设计步骤和Matlab代码实现，并且能了解不同滤波器类型在实际应用中的优缺点。我希望这本书能够为我提供一个系统化的学习框架，让我能够从理论层面深入理解数字信号处理的精髓，同时在Matlab的实践操作中，将这些理论知识转化为解决实际工程问题的能力，从而为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

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我怀着一种对未知领域探索的好奇心打开了这本书。它那令人瞩目的厚度，仿佛是一座知识的宝库，等待着我去发掘其中的奥秘。我个人对数字信号处理这个领域一直抱有浓厚的兴趣，但总觉得理论部分晦涩难懂，实践部分更是无从下手。这本书的书名“Digital Signal Processing Using Matlab”立刻吸引了我，因为它承诺将理论与实践紧密结合，用一种更直观、更易于理解的方式来阐释复杂的概念。我特别期待书中能够详细地讲解各种信号处理工具箱的用法，比如如何使用`fft`函数进行频谱分析，如何利用`filter`函数设计和应用滤波器，以及如何运用`wavread`和`wavwrite`等函数来处理音频信号。对于那些在信号处理领域初学者而言，找到一本能够兼顾理论深度和代码实践的书籍实属不易。我希望这本书能够填补这一空白，为我提供一套完整的学习体系，从最基础的离散时间信号和系统入手，逐步深入到更高级的主题，如自适应滤波、小波变换等。我希望它不仅能让我理解“是什么”，更能让我明白“为什么”和“怎么做”。我设想在阅读过程中，能够边看理论边敲代码，通过反复的试验和调试，逐步掌握各项技术，最终能够独立解决一些基本的信号处理问题，比如从噪声中提取有用信号，或者对信号进行有效的压缩和增强。

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