具体描述
《微弱信号检测(第2版)》是从应用角度出发，讨论有关检测微弱信号的理论和方法。全书共分六章，内容包括：噪声的分类和统计特性，以及低噪声前置放大器的设计原则；同步相干检测的原理，锁定放大器的主要部件——相关器、同步积分器、旋转电容滤波器及应用；讨论从噪声中恢复信号波形的取样积分器和多点信号平均器；介绍光子计数器的原理及应用；讨论具有广泛应用前景的光学多通道分析系统；最后，介绍光谱信号的数据处理。
《微弱信号检测(第2版)》可作物理、光学、化学、生物物理、天文学和地震学及医疗仪器等专业的研究生和高年级本科生教材，以及供有关工程技术人员作参考书。
作者简介
目录信息
读后感
作为学校专业课教材。抛开其内容不说，这本书的纸质及印刷与盗版书无异。字母下标极其模糊，辨认比较费劲。且有些图片周围有明显的裁剪粘贴痕迹~作为浙大出版社出版的教材，我感到很失望。 当然就内容来说，书本身讲解得还是比较详细的。章节条理也很明确。 我希望浙大出版社在...
评分作为学校专业课教材。抛开其内容不说，这本书的纸质及印刷与盗版书无异。字母下标极其模糊，辨认比较费劲。且有些图片周围有明显的裁剪粘贴痕迹~作为浙大出版社出版的教材，我感到很失望。 当然就内容来说，书本身讲解得还是比较详细的。章节条理也很明确。 我希望浙大出版社在...
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用户评价
作为一名在雷达系统研发一线工作的工程师，我每天的工作都离不开对各种微弱信号的捕捉和分析。我们面临的挑战是巨大的，无论是来自大气层内的电磁干扰，还是地面的杂波，都会对我们想要探测的目标信号产生严重的掩盖。我一直在寻找一本能够系统性地梳理微弱信号检测理论，并且能提供创新性解决方案的书籍。我希望这本书能够详细探讨不同类型的微弱信号，比如雷达中的目标回波，声纳中的潜艇信号，或者通信系统中的微弱数据比特。它是否会深入分析这些信号的统计特性？在非高斯噪声环境下，现有的检测方法是否会失效？书中是否会引入一些新的信号模型，能够更好地描述实际环境中的复杂信号？我特别关注书中对最优检测器，例如Neyman-Pearson准则的讨论，以及它在实际应用中的局限性。同时，我也希望书中能够介绍一些近似最优或次优检测方法，因为在很多实际场景下，计算复杂度是一个不容忽视的因素。我期待作者能够提供一些关于如何设计具有鲁棒性的检测器，使其在模型不确定或噪声统计特性未知的情况下仍能保持良好的性能。书中是否会涉及一些机器学习或深度学习在微弱信号检测中的应用？这对我来说是一个非常前沿且重要的方向。我希望书中能够提供一些具体的算法实现思路，甚至是一些伪代码，能够帮助我理解如何将理论转化为实际的代码。另外，我对于如何评估检测器的性能，比如概率、 ROC曲线、以及一些更复杂的性能指标，也很感兴趣。这本书的专业性似乎很强，这让我充满期待，希望它能成为我工作中的得力助手，帮助我解决实际工程中的难题。
评分我是一名研究生，目前正在进行一项关于低信噪比图像处理的课题研究。我们遇到的最大挑战是如何在模糊不清、充斥着各种干扰的图像中提取出细微的特征。我希望这本书能够提供一些关于如何在低信噪比条件下进行信号（或者在这里可以理解为图像特征）检测的理论基础和实用技术。我特别关注书中关于阈值选择的讨论，以及如何根据不同的应用场景选择最优的阈值。我希望它能够介绍一些自适应阈值技术，以应对图像亮度不均等问题。对于图像去噪方面，我希望书中能够介绍一些先进的去噪算法，这些算法是否能够有效保留图像的细节，同时又能最大程度地抑制噪声。我对于书中会涉及的滤波技术也很感兴趣，比如维纳滤波、小波变换去噪等。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于如何设计专门用于微弱特征检测的算法。例如，如何利用边缘检测、角点检测等技术来识别那些被噪声淹没的微弱特征。如果书中能够介绍一些基于模板匹配或者形状匹配的方法，来寻找特定的微弱信号模式，那对我来说将非常有价值。我期待这本书能够提供一些关于如何评估检测算法性能的指标，比如精确率、召回率，以及F1分数等。我也希望书中能够有一些关于如何结合多种检测方法，以提高整体检测准确率的思路。这本书的章节结构是否清晰？是否能够引导我逐步深入理解微弱信号检测的各个方面？我希望它能帮助我为我的研究提供坚实的理论支撑和创新的技术思路。
评分这本书的封面设计就散发着一种沉静而专业的科技感，淡雅的蓝色背景搭配上银白色的字体，仿佛预示着书中将要探讨的领域——那些隐藏在噪声深处的微弱信号。我是一名对无线通信和信号处理领域有着浓厚兴趣的业余爱好者，平时会阅读一些相关的技术书籍，也常常在网上搜索一些技术资料。我一直对如何从纷繁复杂的噪声中提取出有用的信息感到着迷，特别是那些微弱到几乎难以察觉的信号，它们可能承载着重要的科学发现，也可能关乎着关键的通信链路。我希望这本书能够深入浅出地讲解这些微弱信号的特点，以及如何设计出有效的检测算法来应对各种干扰。我特别关心书中所介绍的信号模型是否贴近实际应用，以及在不同噪声环境下，各种检测方法的性能表现如何。当然，我更期待的是书中能够提供一些实际的案例分析，通过具体的例子来帮助我理解抽象的理论。比如，在天文学领域，那些来自遥远星系的微弱辐射信号；在医学影像中，那些隐藏在组织背景下的微小病灶信号；甚至是在生物信号检测中，那些微弱的脑电波或心电信号。这些都是我非常感兴趣的方面。如果这本书能够提供一些关于如何优化检测参数、提高检测概率、降低误检率的实用建议，那对我来说将是极大的帮助。我希望作者能够分享一些他/她在这方面的独到见解和宝贵经验，而不仅仅是罗列公式和算法。毕竟，理论知识固然重要，但将其转化为实际应用能力才是最终的目的。我希望通过阅读这本书，能够对微弱信号检测的理论框架有一个更清晰的认识，并且掌握一些实用的分析和设计技巧，为我未来的学习和实践打下坚实的基础。这本书的篇幅看起来不小，这让我感到很欣慰，因为这意味着它很可能涵盖了足够丰富的内容，能够满足我深入探索的愿望。我期待着它能带给我一次深刻的学习体验。
评分作为一名对信息安全和网络通信领域有着浓厚兴趣的爱好者，我一直关注着如何在复杂的网络环境中，保障信息的完整性和安全性。我猜想，《微弱信号检测》这本书，也许能从一个意想不到的角度，为我提供一些启示。我希望书中能够探讨，在网络传输过程中，那些被攻击者故意注入的“微弱干扰”或“异常流量”，是否也属于“微弱信号”的一种？这些微弱的信号，如何能够被有效的识别和拦截，从而防止网络攻击的发生？我希望它能够解释，网络安全专家是如何设计出各种检测机制，来捕捉那些不易察觉的异常行为，就像在嘈杂的环境中捕捉到窃窃私语一样。我对于书中是否会涉及一些关于异常流量检测的技术很感兴趣，例如如何识别DDoS攻击的早期迹象，或者如何发现潜伏在网络中的恶意软件。我希望它能够提供一些关于如何构建具有鲁棒性的网络安全监测系统的思路。如果书中能够以一些具体的网络攻击场景为例，来分析其中是如何体现“微弱信号”的检测和防御的，那将是一次非常具有启发性的阅读体验。我期待这本书能够拓展我的思维，让我从一个更广阔的视角来理解信息安全的重要性，并学会去发现那些隐藏在网络中的“危险信号”。
评分我是一名对生物医学工程领域，特别是生理信号监测技术感兴趣的从业者。我了解到，许多重要的生理信号，比如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等，往往非常微弱，并且容易受到外界电磁干扰和肌肉活动的影响。我希望这本书能够提供一些关于如何有效采集、处理和分析这些微弱生理信号的理论知识和技术方法。我特别关注书中对生物电信号模型的介绍，以及这些模型如何帮助我们理解信号的产生机制。我希望它能够详细讲解一些用于生物电信号去噪的算法，例如陷波滤波器、基线漂移校正算法等。对于微弱生理信号的检测，我希望书中能够介绍一些用于识别特定生理事件的算法，例如脑电图中的睡眠纺锤波检测，或者心电图中的心律失常检测。我对于书中是否会涉及一些基于模式识别和机器学习的生理信号分析技术很感兴趣。例如，如何利用这些技术来辅助诊断疾病，或者评估治疗效果。我也希望书中能够提供一些关于如何设计微创或无创的生物电信号采集设备的思路，以及如何提高信号的信噪比。这本书的实用性强吗？是否能够为我提供一些实际案例，例如关于如何利用EEG信号来控制假肢，或者如何利用ECG信号来预测心脏病发作？我期待它能够帮助我更好地理解和应用生理信号处理技术，为改善人类健康做出贡献。
评分作为一个对声音和音乐充满热情的发烧友，我一直对那些隐藏在录音中的细微瑕疵或特有细节感到着迷。我常常想，那些能够让一首歌曲充满生命力的“空气感”，或者人声中那种微妙的情感表达，是否也是一种“微弱信号”？我希望这本书能够从一个更广泛的视角来解读“微弱信号”，也许它不仅仅局限于科学和工程领域。我希望书中能够探讨，在艺术创作中，艺术家是如何通过精妙的构思和技巧，来捕捉和放大那些能够触动人心的“微弱情感”或“微妙意境”。或许，书中会提及一些心理学或神经科学的原理，来解释人类大脑是如何处理和感知这些微弱的刺激，并将其转化为主观的体验。我对书中是否会涉及一些关于声音信号采集和处理的技术很感兴趣。比如，录音师是如何利用不同的麦克风和录音技术，来捕捉到最细微的声音细节。而后期制作中，混音师和母带处理师又如何通过精细的均衡、压缩和混响等处理，来突出音乐的层次感和动态范围。如果书中能够以一些具体的音乐作品为例，来分析其中是如何体现“微弱信号”的艺术魅力的，那将是一次非常独特的阅读体验。我期待这本书能够拓展我的视野，让我从一个全新的角度来理解“信号”与“噪声”的概念，并学会去欣赏那些隐藏在日常生活中，被我们常常忽略的“微弱而美好”的事物。
评分作为一名对天体物理学怀有深深敬意和好奇心的学生，我对来自遥远宇宙的微弱信号充满了向往。我听说，许多重大的天文学发现，例如宇宙微波背景辐射、脉冲星信号、甚至是引力波，最初都是极其微弱的信号，需要通过精密的仪器和复杂的分析才能被探测到。我希望这本书能够深入讲解这些天文学领域中微弱信号的探测原理和方法。我特别好奇，书中是否会介绍望远镜的设计原理，特别是那些用于捕捉微弱光子或射电波的设备。它是否会讨论如何抑制来自地球大气层、人造光源甚至天体自身产生的噪声？我希望书中能够详细介绍一些用于分析天文数据的信号处理技术，例如傅里叶变换、小波分析等，以及如何利用这些技术从海量的背景噪声中提取出目标信号。我对于书中是否会提及一些经典的微弱信号探测案例，例如发现第一个系外行星的凌日法，或者探测暗物质信号的方法，感到非常兴奋。了解这些探测的历史和技术细节，将有助于我更好地理解天体物理学的研究方法。我也希望书中能够介绍一些前沿的微弱信号探测技术，例如利用射电干涉阵列来提高分辨率，或者利用引力波探测器来捕捉时空的涟漪。这本书的深度如何？它是否能够让我对天文学研究的严谨性和创新性有一个更深刻的认识？我期待它能够为我打开一扇了解宇宙奥秘的新窗口。
评分我是一名对数据挖掘和模式识别充满浓厚兴趣的程序员，我经常需要处理大量的、包含噪声的数据集。我希望这本书能够提供一些关于如何在海量数据中，高效且准确地识别出那些不常见但可能具有重要意义的“微弱模式”。我特别关注书中对异常检测算法的介绍，例如如何识别出那些在数据分布中偏离正常的“微弱信号”。我希望它能够详细讲解一些经典的异常检测算法，比如基于统计的方法、基于距离的方法，以及基于密度的方法，并且能够讨论它们各自的优缺点以及适用场景。我对于书中是否会涉及一些基于机器学习的异常检测技术很感兴趣，例如孤立森林、One-Class SVM等。我希望这些算法能够提供一些关于如何处理高维数据和稀疏数据的思路。另外，我非常关心书中关于如何处理“软异常”或“渐进式异常”的方法。这些异常可能不像典型的点异常那样明显，而是逐渐出现并增强的。我希望书中能够提供一些能够捕捉这种趋势的算法。我也希望书中能够提供一些关于如何评估异常检测算法性能的指标，比如精确率、召回率、AUC等，以及如何权衡误报和漏报的代价。这本书的实践性强吗？是否能够提供一些代码示例或者实际数据集的分析案例？我希望它能帮助我开发出更强大的数据分析工具，以便在我的实际项目中发现隐藏的价值。
评分我是一名对基础科学探索充满好奇的普通读者，尤其是那些能够揭示宇宙奥秘或生命本质的微弱信号。我常常被那些关于发现新粒子、探测地外文明迹象，或者理解大脑复杂活动的科学报道所吸引。我猜想，这本《微弱信号检测》可能就是研究这些隐藏在背景噪声中的“宇宙低语”或“生命脉搏”的钥匙。我希望能在这本书里找到关于如何在极其复杂的环境中，例如深邃的宇宙空间、人体内部，或者庞大的粒子对撞机中，找到那些极其微弱但又至关重要的信号的原理。我希望它能解释，科学家们是如何设计出精密的仪器和巧妙的算法，来区分那些真正有意义的信号和无处不在的噪声。我非常好奇，这本书会不会介绍一些历史上的经典微弱信号探测案例，比如第一颗脉冲星的发现，或者引力波的探测。了解这些背后的故事，不仅能增加阅读的趣味性，更能让我深刻体会到科学研究的艰辛与伟大。我对书中会涉及的数学工具也很感兴趣，比如概率论、统计推断、以及可能出现的信号处理技术。我希望作者能够用相对易懂的方式来解释这些概念，即使对于没有深厚数学背景的读者，也能有所收获。如果书中能够穿插一些关于探测技术发展历程的介绍，比如从早期的模拟技术到如今的数字信号处理，再到未来的量子计算在信号检测中的应用，那将是一次非常全面的知识之旅。我期待这本书能够激发我更多对科学探索的热情，让我看到人类智慧在挑战极限方面的无限可能。
评分我是一名对声学和环境监测领域有一定了解的从业者。我常常在想，那些能够反映环境质量的细微声音变化，比如远处动物的叫声、微弱的水流声，甚至是空气中细小的振动，是否也可以被看作是一种“微弱信号”？我希望这本书能够从一个更广泛的声学和环境监测的角度来探讨“微弱信号”。我希望书中能够介绍一些用于采集和分析微弱声学信号的设备和技术，例如高灵敏度的麦克风、音频频谱分析仪等。我对于书中是否会涉及一些关于如何利用声学信号来监测环境污染、森林火灾，或者野生动物种群数量的技术很感兴趣。我希望它能够解释，声学信号是如何将环境信息编码，以及如何从复杂的背景噪声中提取出这些有用的信息。如果书中能够以一些具体的案例，例如通过监测鸟类鸣叫频率来评估森林生态健康，或者通过分析水流声音来监测水体污染，来展示“微弱信号”在环境监测中的应用，那将是一次非常生动的学习过程。我期待这本书能够拓展我的认知边界，让我看到声音的无限可能性，并学会去倾听那些隐藏在自然界中的“微弱而重要的信息”。
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