随机信号分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:194

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出版时间:2011-12

价格:29.80元

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isbn号码:9787121152863

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好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理基础》的图书的详细简介，其中不包含您提到的《随机信号分析》的内容。 --- 图书简介：《数字图像处理基础》 作者： [此处可填写真实作者姓名或留空] 出版社： [此处可填写真实出版社名称或留空] 出版时间： [此处可填写真实出版年份或留空] 定价： [此处可填写真实定价或留空] 核心理念与定位 《数字图像处理基础》是一部系统、深入且面向实践的教材与参考手册，旨在为读者构建坚实的数字图像处理理论框架，并提供大量可操作的算法实现指导。本书的核心目标是帮助学习者和工程师跨越理论与实践之间的鸿沟，理解图像数据背后的数学原理，并掌握将其应用于实际工程问题的能力。 本书并非一本停留在概念介绍层面的入门读物，而是力求在理论的严谨性与应用的直观性之间找到最佳平衡点。我们假设读者具备一定的线性代数、微积分和概率论基础，以此为基石，逐步深入探讨图像的采集、表示、增强、恢复、分割与识别等核心领域。 内容结构与深度剖析 本书共分为十二章，循序渐进地构建起整个数字图像处理的知识体系： 第一部分：图像基础与数学表述（第1章至第3章） 第1章：图像与数字化的基础 本章详述了光学成像的基本原理，引入了连续图像到离散数字图像的转换过程。重点讨论了图像的数字化要素：空间分辨率、灰度级（或色彩深度）对图像质量的影响。深入探讨了图像的数学模型，包括二维序列表示法以及图像在不同域（空间域、频域）的表述方式。 第2章：图像强度变换与对比度增强 本章聚焦于如何调整图像的灰度级分布以改善视觉效果。详细分析了点处理技术，如灰度线性变换（负片、恒等变换）和非线性变换（对数变换、幂律/伽马校正），并解释了每种变换背后的心理物理学依据。随后，重点讲解了基于统计特性的直方图处理，包括直方图均衡化和规范化的原理与实现细节，并讨论了局部增强技术的必要性。 第3章：图像滤波与空间域去噪 空间域滤波是图像处理中的基石。本章深入剖析了线性空间滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性空间滤波（如中值滤波、形态学滤波）。对于线性滤波，我们详尽解释了卷积运算的数学定义、二维离散卷积的计算方法，以及滤波核（模板）的设计原则。特别强调了中值滤波在抑制椒盐噪声方面的卓越性能。 第二部分：频域分析与图像恢复（第4章至第6章） 第4章：二维傅里叶变换与频域分析 本章将图像处理的核心从空间域扩展到频域。详细介绍了二维离散傅里叶变换（DFT）的数学定义、性质（如周期性、线性、平移性质），以及快速傅里叶变换（FFT）的计算效率优势。通过分析傅里叶谱图（幅度谱和相位谱），读者可以直观理解图像中的周期性结构、边缘信息以及高频和低频分量的物理意义。 第5章：频域滤波与图像增强 基于傅里叶变换的分析，本章转向频域滤波。系统介绍了理想低通滤波器（ILPF）、巴特沃斯低通滤波器（BLPF）和高斯低通滤波器（GLPF）的设计与特性。关键讨论了频域滤波引入的振铃效应（Ringing Effect）及其与滤波器类型、滤波器截止频率之间的关系。同时也涵盖了频域高通滤波用于边缘锐化的应用。 第6章：图像恢复：点扩散函数与逆滤波 图像恢复是处理图像模糊问题的关键。本章引入了点扩散函数（PSF）的概念来建模模糊过程，通常表现为卷积模型 $g(x,y) = f(x,y) h(x,y) + eta(x,y)$。深入分析了逆滤波的原理，并详细阐述了其对噪声的极端敏感性。在此基础上，重点讲解了维纳滤波（Wiener Filtering），该方法通过引入噪声和信号的统计信息，实现了在噪声环境下最优的最小均方误差恢复。 第三部分：图像的形态学与分割（第7章至第9章） 第7章：形态学图像处理基础 形态学处理是基于集合论的非线性操作，主要应用于二值图像分析。本章详细定义了结构元素（Structuring Element），并系统阐述了基本的形态学运算：腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）。随后，推导出复合运算：开运算（Opening）用于平滑轮廓和去除小噪点，闭运算（Closing）用于填充小孔和连接断裂的区域。 第8章：高级形态学应用与灰度形态学 本章将形态学概念扩展到更复杂的应用。介绍了形态学梯度（边缘检测）、击中或未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定形状识别中的应用。同时，引入了灰度形态学的概念，如灰度膨胀和腐蚀，它们在处理非均匀照明下的图像和建立形态学轮廓方面显示出优势。 第9章：图像分割：阈值处理与区域分割 图像分割是将图像划分为有意义组件的过程。本章首先讨论了图像阈值处理的原理，包括全局阈值（如Otsu's最佳阈值法）和局部（自适应）阈值。接着，深入探讨了基于区域的分割技术，如区域生长法和区域分裂与合并法，并分析了这些方法的优缺点和适用场景。 第四部分：边缘、特征提取与高级主题（第10章至第12章） 第10章：边缘检测技术 边缘是图像中最重要的信息载体之一。本章详细分析了经典的一阶微分算子（如Sobel, Prewitt, Roberts算子）和二阶微分算子（Laplacian算子）。重点剖析了Canny边缘检测算法的五个关键步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘跟踪），并解释了其在噪声抑制和边缘定位精度上的平衡艺术。 第11章：图像特征表示与描述 本章关注如何从分割或边缘检测的结果中提取可量化的特征。内容涵盖了区域的几何特征（如周长、面积、紧凑度、质心）和拓扑特征。此外，还介绍了纹理特征的描述方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）及其导出的能量、对比度、熵等统计量，为后续的模式识别打下基础。 第12章：彩色图像处理导论与压缩概述 作为导论性章节，本章简要介绍了彩色图像的表示模型（RGB、CMY、HSI），以及彩色图像处理的基本操作，例如如何利用HSI模型进行颜色增强。最后，提供了一个关于图像压缩的概览，区分了无损压缩（如行程编码、霍夫曼编码）和有损压缩的基本概念，为读者进入更高级的主题做好铺垫。 教学特色与实践导向 本书的撰写充分考虑了工程实践需求，具有以下突出特点： 1. 算法流程清晰化： 对于每一个核心算法（如维纳滤波、Canny检测），均提供清晰的、步骤化的流程图和伪代码，便于读者理解和编程实现。 2. 数学推导严谨： 每一个公式和变换的引入都伴随着详细的数学推导过程，确保读者对“为什么”能这样做的理解深度，而非仅仅停留在“怎么做”的层面。 3. 丰富的图例支持： 书中配有大量的对比图例，直观展示了不同处理方法（如不同滤波器的效果、增强前后的直方图变化），极大地增强了学习的直观性和趣味性。 4. 实践建议： 在关键章节的末尾，提供了关于算法参数选择的经验法则和在真实场景中可能遇到的挑战与解决方案。 目标读者 高等院校本科生与研究生： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程等相关专业的学生。 图像处理领域的研究人员： 需要系统回顾基础理论并查阅具体算法实现的专业人士。 软件和硬件工程师： 从事机器视觉、遥感图像分析、医疗影像设备开发等相关领域的从业者。 通过对《数字图像处理基础》的学习，读者将能够熟练掌握图像处理的基石技术，为进入更深入的领域，如深度学习在图像识别中的应用、三维重建或实时视频分析打下坚实且不可动摇的理论基础。

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一本在信息论领域堪称基石的著作，它如同一张详尽的地图，为我们描绘了信息传递的边界与可能。书中对熵的深入剖析，不仅仅是数学公式的堆砌，更是一种对信息本质的哲学追问。作者通过一系列严谨的推导，揭示了信息量如何被量化，以及在噪声干扰下信息如何丢失。特别是关于信源编码的章节，它解答了我长久以来对数据压缩原理的疑惑。从霍夫曼编码到算术编码，每一个算法的出现都充满了智慧的光芒，它们如何在保证信息不失真的前提下，最大限度地压缩冗余，让数据传输的效率得以飞跃。我尤其欣赏作者在阐述香农第二定理时的严谨性，它不仅仅是一个结论，更是一种对未来通信技术的预测和指导，预示着信息传输速率的理论极限。阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的信息网络中，理解着数据如何在其中流动、编码、解码，以及最终被传递到目的地。这本书让我重新认识了信息，它不再是抽象的概念，而是可以被测量、被操纵、被优化的实在。作者的叙述方式也很巧妙，将复杂的概念用清晰的语言和生动的例子解释清楚，使得即使是初学者也能逐步深入。我推荐这本书给所有对信息、通信、数据科学感兴趣的读者，它会为你打开一扇通往更广阔世界的大门，让你看到信息背后蕴含的无限可能。

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当我翻开这本书时，我仿佛进入了一个充满活力的“试验场”，作者以一种近乎艺术的方式，展示了如何从看似混乱的现象中捕捉和分析规律。关于随机过程的描述，尤其是马尔可夫链的讲解，让我对事物演变的“记忆性”有了全新的理解，它揭示了未来状态仅仅依赖于当前状态，而与过去的状态无关。书中对平稳过程和非平稳过程的区分，以及它们各自的特性，都为我理解现实世界中的各种随机现象提供了有力的工具。我尤其对书中关于功率谱密度的概念着迷，它如同一个“指纹”，能够揭示信号在不同频率上的能量分布，这对于分析和设计各种通信和控制系统至关重要。作者在介绍这些概念时，总是能用非常形象的比喻，将抽象的数学模型转化为可感知的物理意义，例如将随机过程比作“随时间变化的波涛”，将功率谱密度比作“波涛的频率组成”。这本书不仅让我掌握了分析随机信号的工具，更重要的是，它培养了我从混乱中寻找秩序的能力。

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这是一本让我感到“惊喜连连”的书，它以一种非常独特的方式，将看似抽象的数学概念与生动的实际应用联系起来。书中关于信号的频谱分析，特别是短时傅里叶变换的介绍，让我明白了如何在不同时间段内分析信号的频率成分，这对于理解随时间变化的信号至关重要。我尤其着迷于书中关于小波分析的章节，它提供了一种比傅里叶变换更强大的信号分析工具，能够同时提供时间和频率信息，这在图像处理、语音识别等领域有着广泛的应用。作者在讲解这些概念时，总是能够用非常形象的比喻，将抽象的数学模型转化为可感知的物理意义，例如将小波比作“探照灯”，能够扫描信号的不同时间和频率区域。这本书不仅提升了我的信号处理能力，更重要的是，它培养了我用多种工具和视角去理解和分析问题的能力。

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这本书的特点在于其高度的“工程导向性”，它并没有将理论知识束之高阁，而是时刻关注着这些理论在实际工程中的应用和落地。作者在讲解系统建模时，非常注重实际的物理过程和工程约束，这使得建立的模型更加贴近真实情况。我特别欣赏书中关于鲁棒控制的讨论，它教我们如何在系统存在不确定性或扰动的情况下，依然能够保证系统的性能，这在实际工程设计中至关重要。关于状态估计的部分，例如卡尔曼滤波，它让我明白了如何从带有噪声的测量数据中，精确地估计出系统的状态，这在导航、跟踪等领域有着广泛的应用。作者在讲解这些技术时，总是能够结合实际的工程项目，例如飞机自动驾驶、机器人导航等，让我能够更直观地理解这些技术的原理和应用价值。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它培养了我将理论知识转化为解决工程问题的能力。

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这是一本真正让我感觉到“学以致用”的书。它并没有过分强调理论的晦涩难懂，而是将大量的篇幅用于讲解如何将这些理论应用于实际的系统设计和优化之中。我尤其喜欢书中关于系统响应的分析，作者通过对瞬态响应和稳态响应的详细讨论，帮助我理解系统在不同输入下的表现，以及如何通过调整系统参数来达到期望的性能。关于系统稳定性判据的介绍，例如劳斯判据和奈奎斯特判据，虽然在数学上有些复杂，但作者通过清晰的图示和例子，让我能够掌握它们在判断系统稳定性时的应用。我反复研读了关于反馈控制系统设计的部分，作者从PID控制器到更复杂的先进控制策略，都进行了深入浅出的讲解，并提供了大量的实际案例，展示了如何通过调整控制器参数来改善系统的性能，例如减小超调、提高响应速度等。这本书让我明白了，理论知识并非只是纸上谈兵，而是解决实际工程问题的强大工具，它教会了我如何将抽象的数学模型转化为能够指导实践的行动方案。

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这本书给我的感觉，就像是在一个精密机械工作室里，每一台机器的运转原理都被细致地拆解和分析。作者以一种极其系统和结构化的方式，剖析了复杂系统的行为模式，从基础的动态方程到高级的混沌理论，几乎涵盖了所有可能影响系统演化的因素。我特别着迷于书中关于系统辨识的部分，作者如何通过观察系统的输入输出关系，反推出系统的内部结构和参数，这简直就像是一位经验丰富的侦探，从蛛丝马迹中还原事件的真相。线性系统和非线性系统的区别，以及它们各自的稳定性判据，都被清晰地阐释出来。书中的例子也十分贴切，从物理学的振荡器到工程学的反馈控制系统，都展现了这些理论在现实世界中的应用。我最喜欢的一章是关于模型简化和逼近的讨论，在面对庞大而复杂的系统时，如何有效地找到一个可以接受的简化模型，这对于实际工程应用至关重要。作者在这方面给出了很多实用的方法和技巧，让我能够更有效地处理实际问题。这本书的深度和广度都让我印象深刻，它不仅提供了理论框架，更强调了实践中的应用，是一本能够真正帮助读者提升解决问题能力的优秀教材。

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这本书带给我的最大感受是，作者拥有极强的洞察力，能够将看似毫不相关的领域联系起来，并从中提炼出普适性的原理。尤其是在关于信号处理的章节，作者从时域分析到频域分析的转换，展现了信号在不同“视角”下呈现出的不同规律。我以前对傅里叶变换的理解仅限于数学公式，而这本书则通过大量图示和直观的解释，让我明白了它在信号分解和分析中的强大作用。书中关于滤波器的设计和分类，例如低通、高通、带通滤波器，以及它们在去除噪声、提取特定频率成分方面的功能，都让我有了更深刻的认识。我特别着迷于书中关于采样定理的阐述，它揭示了模拟信号转换为数字信号的根本依据，以及如何避免混叠现象。作者在解释这些概念时，总是能将数学原理与实际应用紧密结合，让读者在理解理论的同时，也能看到其在音频、图像处理等领域的具体应用。这本书的逻辑性很强，层层递进，使得我对信号处理的整个流程有了清晰的认识。

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这是一本让我感到“开眼界”的书，它让我看到了许多以前从未接触过的领域和概念，并且作者能够将这些复杂的概念解释得如此清晰易懂，实属不易。书中关于统计推断的章节，它让我明白了如何从有限的样本中去推断总体的信息，这在科学研究和数据分析中是至关重要的。作者在介绍参数估计和假设检验时，并没有仅仅给出公式，而是详细阐述了它们的思想基础和应用场景，让我能够理解它们在解决实际问题时的价值。我尤其喜欢书中关于贝叶斯统计的讨论，它提供了一种全新的思考方式，将先验知识和观测数据结合起来进行推断，这在许多不确定性较高的领域有着广泛的应用。作者在讲解这些概念时，总是能够引用大量的实例，从医学诊断到金融预测，都展现了统计推断的强大力量。这本书不仅提升了我的数学能力，更重要的是，它改变了我对数据和不确定性的看法，让我能够更理性地去面对和解决问题。

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这本书的视角非常独特，它并没有局限于单一学科的范畴，而是将信息科学、通信工程、控制理论等多个领域的知识融会贯通，并从中提炼出一些普遍性的规律。作者在阐述信息论的基本概念时，并没有回避其背后的数学严谨性，但同时又注重用直观的例子来解释这些概念的意义。我尤其欣赏书中关于信道容量的推导，它不仅揭示了信息传输的理论上限，更像是对未来通信技术发展方向的一种指引。关于编码和解码的章节，它让我看到了信息如何在传输过程中被保护和恢复，这对于构建稳定可靠的通信系统至关重要。我反复阅读了书中关于纠错码的讨论，例如汉明码和卷积码，它们是如何通过引入冗余来对抗噪声的，这让我对通信的鲁棒性有了更深的理解。这本书的知识体系非常庞大，但作者的组织能力极强，使得各个部分之间能够有机地联系起来，形成一个完整的知识网络。

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这是一本让我感到非常“踏实”的书，它不像一些理论书籍那样空泛，而是非常注重实际的应用和问题的解决。作者在处理实际工程项目时遇到的各种挑战，以及如何运用数学工具来克服它们，都写得非常详细。我尤其欣赏书中关于测量不确定性和误差分析的章节，这些都是在科学研究和工程实践中不可或缺的技能。作者并没有回避那些“脏”数据和不理想的实验条件，而是教我们如何在这些情况下提取有用的信息。例如，关于噪声的来源及其对测量结果的影响，以及如何通过滤波和数据平滑来改善信号质量，这些内容都让我受益匪浅。书中的许多案例都来源于真实的工程项目，例如在航空航天、工业自动化等领域的应用，这让我能够更直观地理解抽象的理论是如何转化为实际生产力的。我反复阅读了关于参数估计和模型拟合的部分，作者提供的多种方法，如最小二乘法、最大似然估计等，并对它们的优缺点进行了比较分析，这帮助我根据不同的场景选择最合适的方法。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在指导我如何在复杂的工程世界中前行。

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