MATLAB在数字信号处理中的应用

MATLAB在数字信号处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:清华大学出版社
作者:薛年喜
出品人:
页数:386
译者:
出版时间:2003-12-1
价格:35.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787302070405
丛书系列:
图书标签:
  • MATLAB
  • 数字信号处理
  • 信号处理
  • 算法
  • 工程
  • 通信
  • 图像处理
  • 滤波
  • 谱分析
  • 系统分析
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具体描述

本书特色: ·通过工程中的具体实例,将MATLAB的工具应用和数字信号处理的基础知识有机地结合起来,给用户的学习带来了极大的帮助。 ·每章最后给出富有针对性、实用性的练习题,便于用户对知识的学习与掌握。 读者对象: ·数字信号处理等相关专业课程的参考教材 ·从事数字信号处理领域中的科技工作者 ·理工科大学的本科生、研究生 ·其他领域的科研人员 本书内容简介: MATLAB是一种功

作者简介

目录信息

第一章 MATLAB 6.1基础
第二章 图形用户界面设计基础
第三章 数字信号处理基础
第四章 数字信号变换技术
第五章 窗函数
第六章 LLR数字滤波器的设计
第七章 FIR数字滤波器的设计
第八章 功率谱估计
第九章 信号处理的图形用户界面工具
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我最近在为准备一个关于生物医学信号处理的课题做文献调研,无意中翻到了《生物医学信号分析与建模》。这本书的视角非常新颖,它几乎完全避开了传统的通信或雷达应用,转而聚焦于心电图(ECG)、脑电图(EEG)等复杂生物信号的特点。作者没有把重点放在教你如何做基础的傅里叶分析,而是着重讲解了如何处理这些信号中固有的非平稳性、低信噪比以及周期性特征。书中对基线漂移的去除、QRS波群的自动检测算法的构建过程描述得非常细致,并对比了多种时频分析方法(如小波包分解)在区分不同病理信号时的优劣。更让我印象深刻的是,它结合了统计建模的思想,介绍了一些状态空间模型在分析生理信号变化趋势上的应用。这本书的文字风格非常严谨,但又带着一股浓厚的专业关怀,它让我们意识到,信号处理技术在拯救生命方面的巨大潜力。对于医疗设备工程师或相关领域的研究生来说,这本书提供了非常专业且贴合实际的分析工具箱。

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这部书真是让我大开眼界,简直就是一本通往信号处理殿堂的“金钥匙”。我手里拿着的这本《数字信号处理基础教程》,虽然名字听起来有些传统,但内容上却展现出了惊人的现代感和深度。作者在讲解傅里叶变换、Z变换这些核心概念时,完全没有那种枯燥的数学推导堆砌,而是巧妙地融入了大量的实际应用案例。比如,书中对语音信号去噪的讲解,不是停留在理论公式上,而是详尽地展示了如何利用快速傅里叶变换(FFT)在时域和频域之间进行高效切换和处理,甚至还涉及到了一些自适应滤波器的原理。我记得有一章专门讲了FIR和IIR滤波器的设计,作者用非常直观的图示对比了两种滤波器的优缺点,这比我之前看过的任何教材都来得清晰。更让我惊喜的是,这本书对现代通信系统中的数字调制解调技术也有所涉及,虽然篇幅不多,但足以勾勒出整个数字通信系统的脉络。这本书的排版也做得非常考究,公式和代码块的区分度很高,阅读起来不费力。如果你是自学DSP的初学者,这本书绝对是一个稳健的起点,它能帮你建立起坚实的理论基础,同时又不会让你在晦涩的数学公式中迷失方向。

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我最近在忙一个关于图像处理的项目,急需一本能把理论和实践完美结合的参考书,同事推荐了这本《高级图像与视频处理技术》。拿到书后我才发现,这本书的视角非常独特,它没有过多纠缠于传统的频域分析,而是将重点放在了小波变换和稀疏表示上,这正是当前很多前沿算法的基础。书中对二维小波分解和重构的阐述细致入微,配有大量的算法流程图,我甚至可以直接对照着书上的步骤来实现代码。尤其是它对JPEG2000压缩标准的解析部分,简直是教科书级别的详尽,从DWT的实现到量化、熵编码,每一个环节都解释得清清楚楚。此外,这本书还专门开辟了一章来讨论基于机器学习的图像分割方法,虽然这部分内容更多是原理介绍,但它为我后续研究深度学习在图像处理中的应用指明了方向。唯一的不足可能在于,对于纯粹的DSP初学者来说,开篇可能有点跳跃,因为它默认读者已经掌握了基本的序列处理知识。总体来说,对于已经有一定基础,想要深入研究图像信息处理的工程师和研究生来说,这本书无疑是一份厚礼。

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我对算法的计算复杂度一向很敏感,希望能找到一本能深入探讨计算效率的书籍。幸运的是,《高效数字滤波算法与硬件实现》这本书完全满足了我的需求。这本书的结构清晰,每一章都是围绕着如何“更快、更省资源”来展开的。它没有大篇幅重复基础理论,而是直接进入到对经典滤波器结构的优化上。例如,书中对格子滤波器、波导滤波器这些更复杂的结构进行了深入分析,并详细推导了它们在减少乘法次数和避免数值误差方面的优势。关于快速卷积算法的介绍也做得非常出色,不只是停留在理论上的FFT加速,而是详细探讨了Winograd算法在特定长度上的应用优势。最关键的是,它花了很大篇幅来讨论如何将这些优化后的算法映射到FPGA或DSP芯片上,包括流水线设计和资源分配策略。这本书的图表质量非常高,很多都是展示资源占用和延迟对比的柱状图或表格,极具说服力。它不是一本入门书,更像是为已经掌握基础、渴望追求极致性能的算法工程师量身定制的“内功心法”。

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说实话,我对信号处理的兴趣主要集中在自动控制领域,特别是涉及实时系统的那些环节。因此,我毫不犹豫地选择了《嵌入式系统中的实时信号处理》。这本书的侧重点非常务实,它几乎是手把手教你如何在资源受限的硬件平台上实现高效的数字滤波和数据采集。书中对定点数运算的讨论极其深入,这对嵌入式开发至关重要,作者清晰地解释了溢出、舍入误差的影响,并给出了优化建议,这在很多偏理论的书籍中是看不到的。我特别欣赏它对中断服务程序(ISR)中信号处理任务分配的讨论,如何在保证主程序流程的同时,快速、准确地完成关键信号的FFT计算。书中还包含了大量基于特定微控制器的示例代码框架,虽然我没用完全相同的芯片,但其设计思想具有极强的普适性。这本书的价值在于,它真正架起了理论模型与实际芯片之间的桥梁,让信号处理不再是纸上谈兵,而是可以跑在真实设备上的高效代码。如果你想从理论走向工程落地,这本书是必不可少的“操作手册”。

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