JBL Audio Engineering for Sound Reinforcement pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:JBL Pro Audio Publications

作者:John Eargle

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2002-5

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780634043550

丛书系列:

图书标签:

科技
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具体描述

This up-to-date book comprehensively covers all aspects of speech and music sound reinforcement. It is roughly divided into four sections: Section 1 provides the tutorial fundamentals that all audio engineers will need, discussing subjects such as fundamentals of acoustics, psychoacoustics, basic electrical theory and digital processing. Section 2 deals with the fundamental classes of hardware that the modern engineer will use, such as loudspeaker systems and components, microphones, mixers, amplifiers and signal processors. Special attention is given to digital techniques for system control and to audio signal analysis. Section 3 deals with the basics of system design, from concept to final realization. It covers topics such as basic system type and speech intelligibility, site survey, user needs analysis and project management. Section 4 discusses individual design areas, such as sports facilities, large-scale tour sound systems, high-level music playback, systems for the theater, religious facilities, and other meeting spaces. The book is written in an accessible style, but does not lack for ample amounts of technical information. It is truly a book for the 21st century The Senior Director of Product Development and Application for JBL Professional, John Eargle is the author of The Handbook of Recording Engineering, The Microphone Book, Handbook of Sound System Design, Electroacoustical Reference Data, Music, Sound and Technology and The Loudspeaker Handbook. A 2000 Grammy Award-winner for Best Classical Engineering, Mr. Eargle is an honorary member and past national president of the Audio Engineering Society, a faculty-member of the Aspen Audio Recording Institute, and a member of the National Academy of Recording Arts and Sciences and the Academy of Motion Picture Arts and Sciences.

好的，下面是一本与 JBL Audio Engineering for Sound Reinforcement 无关的图书简介，内容详尽，旨在描述另一本专注于不同领域的书籍。 --- 书名：《数字图像处理与计算机视觉：原理、算法与应用实践》作者： [虚构作者姓名，例如：李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科技前沿出版社] --- 内容提要《数字图像处理与计算机视觉：原理、算法与应用实践》是一部全面而深入探讨数字图像处理（DIP）与计算机视觉（CV）两大核心领域的权威著作。本书不仅系统梳理了从基础理论到前沿应用的完整知识体系，更强调理论与实际工程应用的紧密结合。全书内容结构清晰，逻辑严谨，旨在为电子工程、计算机科学、自动化、模式识别以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级本科生/研究生提供一份必备的技术参考手册和学习指南。本书的独特之处在于其平衡性：既深入剖析了图像形成、噪声去除、特征提取等经典图像处理技术背后的数学原理和算法细节，又紧密跟踪了近年来深度学习在计算机视觉领域带来的革命性进展，如卷积神经网络（CNNs）在目标检测、图像分割和三维重建中的应用。核心章节与内容详解全书共分为六大部分，二十余章，循序渐进地构建起数字图像与视觉系统的知识框架。第一部分：图像基础与预处理（奠定基石）本部分首先介绍了数字图像的本质：从连续物理信号到离散数字表示的采样与量化过程。重点讲解了图像的数学模型、空间域与频率域的表示方法。图像获取与表示：详细阐述了CCD/CMOS传感器的成像原理、色彩空间（RGB, HSV, Lab）的转换与管理，以及多光谱与高动态范围（HDR）图像的采集特性。图像增强与恢复：涵盖了所有基础的空间域增强技术（如直方图均衡化、灰度线性/非线性变换）和频率域增强方法（如傅里叶变换在滤波中的应用）。此外，深入探讨了图像退化模型的建立、点扩散函数（PSF）的估计，以及Wiener滤波、Lucy-Richardson算法等图像复原技术，着重分析了约束条件的选择对复原效果的影响。第二部分：图像分割与特征提取（信息提炼）本部分是连接图像处理与高级分析的关键桥梁，专注于如何从复杂的背景中准确地识别出感兴趣的区域和关键结构。图像分割算法：详细介绍了基于阈值的全局与局部方法、区域生长法、边缘检测的经典算法（如Sobel, Canny, LoG/DoG）及其在实际场景中的局限性。更重要的是，本书引入了形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）在图像分割中的精细应用。特征描述符：深入讲解了传统且鲁棒的特征点描述子，包括SIFT、SURF、ORB等，分析了它们在尺度不变性、旋转不变性方面的理论基础和计算复杂度。对于纹理分析，则介绍了灰度共生矩阵（GLCM）及其在材料科学和医学影像分析中的应用。第三部分：几何变换与图像配准（空间关系重建）本部分聚焦于图像间的几何关系处理，这是机器人导航、遥感图像融合和多视图重建的基础。几何变换：阐述了仿射变换、透视变换（单应性矩阵）的推导过程，以及如何利用控制点实现图像间的几何校正。立体视觉与深度估计：详细讲解了相机标定（内参与外参）、立体匹配的基本原理（极线几何、视差图计算），以及块匹配算法（BM, SGBM）的实现细节。第四部分：深度学习基础与卷积网络（现代CV核心）进入本书的深度学习部分，内容聚焦于现代计算机视觉的核心驱动力——卷积神经网络。神经网络基础：简要回顾了反向传播、激活函数、优化器（SGD, Adam）等基础概念，为理解深度模型打下基础。卷积网络的架构：详细剖析了经典CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的设计思想、残差连接、批标准化（Batch Normalization）等关键技术。重点分析了这些架构如何有效地捕捉图像的层次化特征。迁移学习与微调：提供了如何在资源受限情况下利用预训练模型进行高效模型训练的实践指南。第五部分：前沿视觉任务：检测、分割与跟踪本部分将深度学习理论应用于具体的计算机视觉任务，展示了最先进的方法论。目标检测：深入对比分析了两阶段（R-CNN系列）和一阶段（YOLO系列、SSD）检测器的原理差异、速度与精度的权衡。对YOLOv5/v7/v8等现代轻量化模型的最新发展进行了评述。语义与实例分割：讲解了全卷积网络（FCN）的概念，以及U-Net在生物医学分割中的广泛应用。对于实例分割，则详述了Mask R-CNN的工作流程。视觉跟踪：介绍了基于相关滤波的跟踪器（KCF, MOSSE）以及基于深度学习的判别式目标跟踪（Siamese Networks）。第六部分：三维视觉与应用案例最后一部分将讨论如何从二维图像中恢复三维信息，并结合实际案例展示技术的集成应用。 SfM与SLAM基础：介绍了结构光与运动恢复（Structure from Motion, SfM）的基本流程，以及同步定位与地图构建（SLAM）中后端优化的挑战。应用实践：选取了工业缺陷检测、自动驾驶环境感知、以及医学影像三维重建等多个领域的成功案例，展示了如何根据具体需求选择和组合上述技术，形成完整的解决方案。本书特色 1. 代码与算法并行：书中所有关键算法均配有详细的伪代码和基于Python（使用OpenCV和PyTorch框架）的实现示例，便于读者直接验证和修改。 2. 理论深度与工程实用性兼顾：不仅提供数学推导，更关注算法在资源限制、实时性要求下的工程优化策略。 3. 覆盖广度与时效性：既包含经典算法作为理论基础，也覆盖了近三年内发表在顶级会议（如CVPR, ICCV, ECCV）上的重要进展。 --- 目标读者：从事嵌入式视觉系统、机器人视觉、模式识别的工程师。对图像信息科学感兴趣的研究生及博士生。需要快速掌握现代深度学习视觉工具箱的高级技术人员。本书承诺不涉及任何关于专业音频系统设计、扬声器技术、声学测量或现场扩声工程的知识点，其核心完全围绕光的感知、处理与理解展开。