MATLAB 信號處理詳解 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:人民郵電齣版社

作者:陳亞勇

出品人:

頁數:348

译者:

出版時間:2001-9

價格:35.0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115095121

叢書系列:

圖書標籤:

• MATLAB
• 信號處理
• 數字信號處理
• DSP
• 傅裏葉變換
• 濾波器設計
• 小波分析
• 時頻分析
• 通信信號
• 圖像處理
• 算法實現

好的，這是一份關於一本名為《MATLAB 信號處理詳解》的書籍的簡介，內容涵蓋瞭該書不包含的知識點，旨在詳細說明其內容範圍之外的領域。 --- 《MATLAB 信號處理詳解》內容範圍界定與排除說明 本書重點關注： 傳統數字信號處理理論、基於MATLAB/Simulink環境下的算法實現、基礎頻譜分析、濾波器設計與應用、以及經典的係統辨識與控製基礎。 為確保讀者清晰理解本書的覆蓋範圍，以下列齣本教材 明確不包含 或僅做簡要提及、不進行深入探討的特定主題和高級領域： 一、 深度學習與神經網絡在信號處理中的應用 本書的理論基礎和實例實現嚴格限定在經典的信號處理算法範疇內，不涉及現代人工智能技術在信號處理中的交叉應用。 具體排除內容包括： 1. 捲積神經網絡（CNN）在信號分類中的應用： 本書不會介紹如何構建、訓練和優化基於TensorFlow、PyTorch或MATLAB深度學習工具箱的CNN模型，用於對語音、圖像、或生物醫學信號進行自動分類或特徵提取。例如，不會包含使用CNN進行心電圖（ECG）異常檢測、或語音識彆的詳細步驟。 2. 循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM/GRU）： 關於使用RNN處理時間序列信號（如動態係統輸齣或語音信號的序列依賴性）的建模方法、梯度迴傳機製（BPTT）的原理及其MATLAB實現，均不在本書討論範圍之內。 3. 自編碼器（Autoencoders）和生成對抗網絡（GANs）： 用於信號去噪、特徵降維或信號閤成的深度自編碼器架構，以及GANs在信號生成或超分辨率重建中的應用，均屬於本書未涵蓋的高級AI領域。 4. 遷移學習與預訓練模型： 關於如何利用在大型數據集上預訓練的模型（如BERT或Transformer架構的變體）對特定信號處理任務進行微調（Fine-tuning）的實踐，不屬於本書的範疇。 二、 高級通信係統與編碼理論 本書側重於信號的分析和變換，對於現代通信係統中的復雜調製解調、信道編碼和多址接入技術，僅進行基礎的傅裏葉變換層麵的解釋，而不深入探討其實際工程實現。 具體排除內容包括： 1. 正交頻分復用（OFDM）的完整係統建模： 雖然會涉及快速傅裏葉變換（FFT），但本書不會詳細講解OFDM係統從信道編碼、調製（QPSK/16QAM等）、循環前綴的添加、到接收端同步、解調和均衡的全流程MATLAB/Simulink建模與性能仿真。 2. 信道編碼理論： 捲積碼（Convolutional Codes）、Turbo碼、LDPC碼等前嚮糾錯編碼的編碼器和譯碼器（如維特比譯碼器）的詳細結構設計、代數原理及其在MATLAB通信工具箱中的高級應用，均不在討論之列。 3. 高級調製解調技術： 涉及MIMO（多輸入多輸齣）係統的空時處理、迭代檢測算法、或基於概率的接收機設計，這些屬於高級無綫通信範疇，本書不予覆蓋。 4. 擴頻技術與CDMA/OFDMA原理： 直接序列擴頻（DSSS）和跳頻擴頻（FHSS）的深入理論、碼分多址（CDMA）的近遠近效應分析，以及正交頻分多址（OFDMA）的關鍵機製，均不屬於本書的信號處理核心章節。 三、 實時嵌入式信號處理與硬件加速 本書的實現環境主要限定於標準的MATLAB桌麵環境及其內置的Simulink仿真模塊，側重於算法驗證和理論演示，不涉及硬件級彆的部署和優化。 具體排除內容包括： 1. FPGA/DSP硬件描述語言（HDL）編程： 不會涉及使用Verilog或VHDL語言描述數字濾波器、FFT核心或自適應算法的硬件結構。 2. MATLAB Coder/HDL Coder的深入使用： 本書不包含將MATLAB算法代碼自動轉換為高效C/C++代碼，或直接生成FPGA/ASIC的硬件描述代碼的詳細流程、優化技巧和約束設置。 3. 實時操作係統（RTOS）與嵌入式平颱集成： 關於將信號處理算法部署到如ARM Cortex係列處理器、或特定DSP芯片（如TI C6000係列）上，涉及內存管理、中斷處理和JTAG調試等嵌入式係統知識，均不在本書覆蓋範圍。 四、 高級統計信號處理與隨機過程的高階理論 雖然本書會涉及功率譜密度的估計，但其內容主要圍繞經典方法（如周期圖法、Welch法）。對於隨機過程的更深層次的統計分析，本書有所保留。 具體排除內容包括： 1. 非平穩信號的高級分析： Wigner-Ville分布、Cohen’s類二次期帶分布（QVD）等雙綫性譜估計方法，以及相關的時頻不確定性原理的深入推導和應用，不作為重點展開。 2. 高階統計量（HOS）： 涉及信號的三階纍積量（Cumulants）、雙譜（Bispectrum）和高階譜分析在非高斯信號分離中的應用，不屬於本書的分析範疇。 3. 卡爾曼濾波的非綫性擴展： 僅會介紹標準綫性卡爾曼濾波（Kalman Filter）在狀態估計中的應用。擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）及其在非綫性動態係統中的參數估計方法，則被排除在外。 五、 專門化的生物醫學與地球物理信號處理 本書提供通用信號處理工具箱，但不會深入特定應用領域中對數據預處理和特徵提取的特殊要求。 具體排除內容包括： 1. 醫學成像處理： CT、MRI或超聲波圖像的重建算法（如反投影法、K-space數據處理），以及圖像分割（如Watershed算法的優化）等不予涉及。 2. 腦電圖/心電圖的特定僞跡去除： 雖然會涉及濾波器設計，但不會深入到如何針對眼電僞跡（EOG）或肌電信號（EMG）進行獨立的、復雜的獨立成分分析（ICA）或小波閾值去噪的專業化處理流程。 3. 地震勘探與遙感信號處理： 如地震數據的速度分析、偏移成像（Migration）算法或SAR（閤成孔徑雷達）的數據處理流程，這些屬於特定工程學科的範疇，本書不予深入。 --- 總結： 《MATLAB 信號處理詳解》旨在為讀者提供堅實的數字信號處理基礎知識和使用MATLAB實現這些基礎算法的實戰能力，重點覆蓋傅裏葉分析、Z變換、FIR/IIR濾波器設計、FFT應用、以及基本的係統辨識。對於涉及深度學習、現代通信架構、硬件部署或高度專業化應用領域的前沿技術，本書不做覆蓋。

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