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出版者:中国电力出版社

作者:郝红伟

出品人:

页数:444

译者:

出版时间:2001-9

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787508306575

丛书系列:

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• 数学
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好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，内容完全围绕该书的主题展开，不涉及《MATLAB 6实例教程》的任何内容。 --- 《现代信号处理与系统分析：基于Python与SciPy》图书简介 作者： [此处可插入虚构作者名，例如：李明, 王芳] 出版社： [此处可插入虚构出版社名，例如：高新技术电子出版社] 页数： 约700页 定价： [此处可插入虚构定价，例如：128.00 元] 导言：拥抱开源，重塑信号处理范式 在当今的工程、科学研究与数据分析领域，对复杂信号的准确获取、高效处理和深度理解已成为核心竞争力。传统的信号处理工具固然经典，但面对海量数据、实时性要求和跨平台协作的需求，一套更灵活、更开放、更具扩展性的解决方案势在必行。 《现代信号处理与系统分析：基于Python与SciPy》正是在这样的背景下应运而生。本书摒弃了对特定商业软件的依赖，全面聚焦于全球最受欢迎的开源科学计算生态系统——Python及其强大的科学计算库SciPy、NumPy和Matplotlib。它不仅仅是一本工具书，更是一部系统性的工程实践指南，旨在帮助读者构建起从理论认知到实际应用的全链条信号处理能力。 本书的编写团队由资深信号处理专家和经验丰富的Python开发者构成，他们深刻理解信号处理的数学本质，并熟练掌握如何利用现代编程范式将这些理论高效地转化为可执行的代码。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和工程的实用性，确保读者在掌握具体代码实现的同时，也能深刻领悟其背后的数学原理。 第一部分：理论基石与Python环境搭建 (奠定基础) 本部分将为读者打下坚实的理论基础和必要的环境准备。我们首先回顾了信号与系统的核心概念，包括连续时间与离散时间系统、线性时不变（LTI）系统、卷积、傅里叶级数与变换的物理意义。 随后，本书将详细指导读者完成Python科学计算环境的搭建。重点介绍了Anaconda发行版的安装与管理，以及如何高效配置NumPy（用于高性能数组运算）、SciPy（提供信号处理、优化、线性代数等核心算法）和Matplotlib/Seaborn（用于高质量数据可视化）。我们将教授读者如何利用虚拟环境管理不同项目的依赖，确保工程的稳定性和可复现性。 核心章节内容速览： LTI系统的复习与Python实现： 使用NumPy高效表示信号和系统脉冲响应，并利用`scipy.signal.lfilter`进行直接卷积运算的性能分析。 数据结构与内存效率： 深入探讨NumPy数组的内存布局、广播机制，以及如何通过向量化操作替代低效的循环，优化信号处理代码的执行速度。 第二部分：时域分析与经典滤波器设计 (信号的“手术刀”) 时域分析是理解信号特性的第一步。本部分将重点关注信号在时间维度上的变换与处理，特别是滤波器的设计与实现。 我们系统性地介绍了各种经典滤波器的理论，包括Butterworth、Chebyshev I/II型以及椭圆滤波器。但与传统教材不同，本书的核心在于展示如何利用`scipy.signal`模块精确控制滤波器的阶数、通带/阻带边缘频率和纹波，实现对特定频率分量的精确抑制或提取。 此外，本书详细阐述了窗函数方法在FIR滤波器设计中的应用，如汉宁窗、海明窗和Kaiser窗，并对比了它们在过渡带宽度和旁瓣衰减方面的优劣。读者将学习如何根据实际应用场景（如音频处理或传感器数据去噪）选择最优的窗函数和滤波器类型。 实践案例： 噪声信号分离： 针对混合了高频随机噪声和低频工频干扰的生物电信号（如ECG），设计并级联IIR和FIR滤波器，实现信噪比的最大化。 系统辨识： 利用实测数据的输入输出关系，通过最小二乘法等方法，反推出系统的脉冲响应和传递函数模型。 第三部分：频域的洞察与傅里叶分析的深度应用 (信号的“透视镜”) 傅里叶变换是信号处理的灵魂。本部分将从理论的严谨性出发，深入讲解离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的原理，并着重探讨其实际应用中的陷阱与优化技巧。 本书详细剖析了谱泄漏、栅栏效应和截断效应等问题，并提供了相应的解决方案，例如通过零填充（Zero Padding）和选择合适的窗函数来平滑频谱。读者将熟练掌握如何使用`numpy.fft`和`scipy.fftpack`进行高效的频谱分析。 重点内容涵盖： 功率谱密度（PSD）估计： 比较Welch法、周期图法和最大熵谱估计（MEM）的适用性，并用Python实现具有统计意义的PSD估计。 短时傅里叶变换（STFT）与时频分析： 介绍如何利用STFT来分析非平稳信号，如语音或地震波。本书将指导读者调整窗口大小和步长，以优化时域和频域分辨率之间的平衡（海森堡不确定性原理在信号处理中的体现）。 卷积定理的加速实现： 演示如何利用FFT在频域进行高效的线性卷积和圆周卷积。 第四部分：现代谱分析与高级变换 (超越传统) 随着信号处理技术的发展，传统FFT已不能完全满足所有需求。本部分深入探讨了现代谱分析技术，这些技术在处理低信噪比或快速变化的信号时表现卓越。 我们将详细介绍小波变换（Wavelet Transform）的原理，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。通过`pywt`库（一个优秀的Python小波库），读者将学会如何利用小波基函数（如Haar, Daubechies）进行多分辨率分析、信号去噪（阈值去噪法）和特征提取，这在图像压缩和医学信号分析中至关重要。 高级主题与工具链： 经验模态分解（EMD）： 介绍如何利用EMD及其改进版本（如EEMD）将复杂的非线性、非平稳信号分解为本征模态函数（IMF），实现信号的自适应分解和分析。 数字滤波器设计进阶： 探讨基于频域约束的优化设计方法，如最小二乘法设计滤波器，以及如何处理群延迟的线性化问题。 第五部分：系统仿真、数据采集与工程应用 (从代码到现实) 理论只有通过实践才能实现价值。本部分将指导读者如何将所学的信号处理技术集成到实际的仿真和数据采集流程中。 我们将详细介绍如何利用`scipy.signal.spectrogram`进行时频分析，以及如何使用`scipy.integrate`和`scipy.optimize`模块来处理积分和模型参数拟合。 工程化实践模块： 系统仿真： 利用Python的面向对象特性，封装复杂的信号处理流水线，创建可重用的系统模型。 数据接口： 介绍如何使用Python的第三方库读取和写入标准音频文件（如WAV）、CSV格式的数据集，以及如何与硬件接口（如使用PySerial或特定的DAQ库）连接，实现实时或准实时的数据流处理。 案例研究： 针对通信系统中的信道均衡、机械振动分析中的故障诊断、以及雷达信号中的目标检测等多个实际工程领域，提供完整的Python解决方案和代码演示。 结语 《现代信号处理与系统分析：基于Python与SciPy》旨在打破商业软件的壁垒，将信号处理的前沿技术以最开放、最灵活的方式呈现给读者。通过对NumPy的性能优化、SciPy算法的精准调用以及Matplotlib的可视化引导，本书确保每位读者都能构建起一个强大、可扩展、且完全自主可控的信号处理工作站。掌握本书内容，意味着您将拥有利用当今最主流工具解决复杂工程挑战的硬核能力。 ---

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坦白说，这本书对MATLAB R2006a之后的版本支持情况，让人感到困惑。我使用的是相对较新的平台，书里很多命令和工具箱的调用方式，在我的环境中会报错或者给出警告，提示某些函数已被废弃或更改了参数顺序。这无疑为我的学习过程增添了额外的调试负担。我花费的时间，有一半以上可能都用在了去MathWorks官网查询函数的新文档，然后手动修改书中的示例代码。如果一本书的生命周期和它所基于的软件版本脱节得太严重，那么它的“教程”价值就会大打折扣。我理解技术更新很快，但对于一个经典的教材，至少应该提供一个清晰的说明，指出哪些内容是过时的，并给出相应的更新建议。更让我失望的是，书中涉及的案例数据，都没有提供下载链接或者配套光盘（当然，考虑到年代，光盘可能更不现实），我只能手动输入那些上百行的原始数据，才能跑通那些原本应该非常简单的绘图示例。这种学习体验，真的称不上愉快。

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这本书在处理面向工程应用的问题时，展现出了一种非常直接和实用的态度，这一点我很欣赏。例如，在涉及到实时数据采集和接口编程的部分，它没有过多纠缠于理论的完美性，而是直接给出了几种主流硬件接口的调用范例和常见错误的处理方法。我曾经在尝试对接一个外部传感器时卡了很久，到处找资料都找不到一个靠谱的MATLAB驱动示例。这本书里关于Simulink模块搭建和S-Function编写的章节，虽然晦涩难懂，但确实提供了不少实战中能立刻拿来用的模板。不过，这种“拿来主义”也带来了一个副作用：它似乎完全忽略了代码的健壮性和跨平台兼容性。很多示例代码写得非常“硬编码”，一旦我的数据格式或者系统环境稍有变动，整个程序就得推倒重写。对于一个声称是“教程”的书来说，我认为至少应该花点篇幅讨论一下如何编写更灵活、更具扩展性的代码，而不是仅仅满足于让程序跑通那一个特定的例子。这种对代码质量的漠视，让我对长期维护性产生了担忧。

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这本书的封面设计，说实话，挺朴实无华的，拿到手里沉甸甸的，感觉内容量应该不小。我当初买它，主要是冲着“实例教程”这几个字去的，毕竟理论书看多了总是觉得缺点实操的代入感。不过，刚翻开目录的时候，我就有点心虚了。内容覆盖的模块，像是信号处理、优化算法、模糊逻辑这些，都是我工作或者学习中经常需要但又摸不着头脑的硬骨头。我期待的是那种“傻瓜式”的引导，哪怕是初级用户也能跟着敲出点东西来。然而，前几章的铺陈，似乎默认读者已经对MATLAB的基础语法和矩阵操作了如指掌。它上来就讲了一些我不太熟悉的M文件结构和函数定义的高级技巧，这让我不得不频繁地停下来，去翻阅我尘封已久的基础教材。如果说教程的最高境界是让你感觉不到你在“学”，而是“做”，那么这本书目前给我的感觉是，它在用一种非常专业、甚至有点冷峻的语调，直接把你推到了悬崖边，让你自己想办法找绳子下去。后续的章节，我还在观望，希望它能真正体现出“实例”的价值，而不是仅仅罗列一堆复杂的代码块。

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说真的，这本书的排版风格简直就是上个世纪八十年代的教科书风格，字体间距紧凑得让人有点喘不过气。我最抓狂的是，它在介绍每一个算法时，往往是先抛出一个数学公式，然后紧接着就是一长串的MATLAB代码，中间几乎没有任何过渡性的文字解释代码的每一步具体作用。这对于我这种依赖图形化理解和步骤分解的学习者来说，简直就是灾难。我需要知道，为什么作者选择用`for`循环而不是`while`，为什么要对数据进行特定的归一化处理，这些“为什么”在书中几乎是缺失的。它更像是一本“参考手册”或者“代码集锦”，而不是一本真正意义上的“教程”。我花了好大的力气，才从那些密密麻麻的函数调用中，勉强拼凑出一个完整的工程案例的逻辑脉络。而且，书中很多配图，尤其是那些复杂的波形图或者流程图，分辨率低得让人怀疑人生，很多细节根本看不清楚，这极大地影响了对抽象概念的理解。我希望教程能多一些“画外音”，多一些对代码背后的思想的剖析，而不是仅仅停留在“如何实现”的层面。

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阅读这本书的过程，更像是在与一位脾气古怪但学识渊博的导师进行交流。导师逻辑清晰，知识储备深厚，但他似乎不耐烦于重复讲解基础概念，而是习惯于挑战读者的极限。在某些高级主题，比如并行计算或者大型矩阵分解的章节，作者的阐述达到了教科书级别的严谨性，每一个推导步骤都清晰可见，这对于想要深入理解算法数学原理的读者来说，是无价之宝。我从中确实学到了很多以前未曾注意到的优化技巧和底层原理。然而，这种深度是以牺牲初学者的友好度为代价的。它要求读者必须具备很强的自学能力和极大的耐心，去主动填补那些跳跃性的逻辑空白。总结来说，这本书更适合那些已经对MATLAB有一定基础，并且渴望突破瓶颈、深入理解特定领域高级应用的工程师或研究生；但对于刚接触MATLAB，希望通过轻松愉快的实例逐步建立信心的入门者，我恐怕需要非常谨慎地推荐，因为它更像是一部武功秘籍，而不是一本入门宝典。

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