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出版者:人民邮电

作者:贺兴华等编著

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2006-11

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787115152244

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深入浅出：现代数字信号处理的理论与实践 本书旨在为广大工程技术人员、科研工作者及高年级理工科学生提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的数字信号处理（DSP）专著。它不仅仅是一本理论的汇编，更是一本连接前沿理论与实际工程应用的桥梁。 本书的构建基于对数字信号处理学科核心概念的系统性梳理与创新性阐述。我们力求在保持数学严谨性的同时，以清晰、直观的方式揭示复杂的信号处理原理，帮助读者建立扎实的理论基础，并能高效地将其应用于解决现实世界中的工程难题。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分是理解整个DSP世界的基石。我们从连续时间信号的采样理论出发，详尽阐述了奈奎斯特-香农采样定理的物理意义及其在数字系统设计中的关键作用。 离散时间信号的表示与分析： 深入探讨了序列（Sequence）的定义、基本序列（如单位脉冲序列、单位阶跃序列）的性质，以及周期性和能值序列的分析方法。我们强调了信号在不同域（时间域、频率域）表示的重要性，为后续的傅里叶分析打下基础。 线性时不变（LTI）系统： LTI系统是信号处理分析的核心模型。本书不仅提供了卷积和叠加原理的严密推导，还重点解析了系统的冲激响应（Impulse Response）在描述系统动态特性中的不可替代的作用。通过丰富的示例，读者将掌握如何利用卷积运算预测系统对任意输入信号的响应。 Z变换及其应用： Z变换作为离散时间系统分析的强大工具，被赋予了详细的篇幅。我们不仅覆盖了Z变换的收敛域（ROC）概念、常用函数的Z变换对，更着重于如何利用Z变换分析系统的稳定性、因果性，以及求解差分方程。特别地，本书详细论述了单边Z变换在处理因果系统时的优势。 第二部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速算法 频率分析是信号处理的灵魂。本部分聚焦于离散傅里叶变换及其高效实现方法。 离散傅里叶变换（DFT）： 我们详细阐释了DFT与连续时间傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）之间的内在联系与区别。DFT的周期性和共轭对称性等关键性质得到充分讨论，这对于理解频谱泄漏和栅格效应至关重要。 快速傅里叶变换（FFT）： 详细剖析了最经典的按时间抽取（Decimation-in-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-in-Frequency, DIF）FFT算法的蝶形运算结构和计算复杂度。本书提供了详细的算法流程图和伪代码，使读者能够清晰理解数百万点数据快速频谱分析背后的数学机制。 频谱分析中的实际问题： 针对实际应用中常见的频谱泄漏、栅格效应（Scalloping）和频率分辨率问题，本书提供了多种窗口函数（如汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）的选择准则和应用实例，帮助工程师在有限观测数据中获取最准确的频率信息。 第三部分：数字滤波器设计——理论与实现 滤波器设计是DSP工程中的核心任务之一，本书在此部分投入了大量的篇幅，力求全面覆盖从模拟原型到数字实现的完整流程。 模拟滤波器预备知识： 简要回顾了巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）等经典模拟滤波器的设计规范，为频率变换做准备。 无限脉冲响应（IIR）滤波器设计： 重点讲解了双线性变换（Bilinear Transformation）法，分析了该方法在处理频率映射和保持稳定性方面的优缺点。提供了IIR滤波器级联结构和直接形式结构的实现细节。 有限脉冲响应（FIR）滤波器设计： FIR滤波器因其线性相位特性而在通信和控制领域占据重要地位。本书系统介绍了窗函数法（Windowing Method）的精确应用，以及频率采样法。更深入地，我们阐述了Parks-McClellan算法（最优滤波器设计），展示了如何实现最小均方误差设计。 滤波器性能评估与量化效应： 讨论了滤波器的实现过程中，系数的有限精度和运算的舍入误差对滤波器性能（如通带纹波、阻带衰减）的影响，这是从理论走向实际部署的关键一步。 第四部分：现代信号处理的高级主题 在奠定坚实的传统DSP基础后，本书引入了更具挑战性和前瞻性的主题。 多速率信号处理： 详细介绍了抽样率转换技术，包括抽取（Downsampling）和升采样（Upsampling），以及如何利用抗混叠滤波器（Anti-aliasing Filter）和插值滤波器，高效地改变信号的采样率，这是软件定义无线电和高保真音频处理的基础。 线性预测编码（LPC）： 深入探讨了自回归（AR）模型的建立，以及Levinson-Durbin算法在求解LPC系数中的高效性。这为语音信号压缩和分析提供了强大的数学工具。 随机信号处理导论： 从维纳-霍夫曼滤波器的经典理论出发，介绍了广义平稳随机过程的自相关函数和功率谱密度。重点阐述了维纳滤波器的结构和最优线性估计的含义，为雷达信号处理、噪声消除等领域奠定理论基础。 本书特色： 1. 理论与工具的紧密结合： 虽然本书的重点是理论的深度挖掘，但我们在讲解每一个关键算法时，都附带有清晰的流程描述，便于读者将其转化为任何主流的编程环境中的实现代码。 2. 详尽的数学推导： 对于核心公式（如卷积和、Z变换的逆变换、IIR预畸变），本书均提供了详尽、无跳跃的数学推导过程，确保读者能够理解“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”。 3. 侧重于工程应用思维： 许多章节都穿插了“设计考虑”和“实际局限性”的讨论，引导读者从工程师的角度思考如何在有限的资源和精度要求下，做出最优的设计决策。 本书适合作为高等院校数字信号处理课程的教材，或作为工程师进行专业技能提升的参考手册。阅读本书后，读者将能够自信地设计、分析和实现复杂的数字信号处理系统。

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这本书的排版设计给我留下了深刻的印象，字体大小适中，行间距合理，不会显得拥挤，长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。每章的开头都辅以相关的背景介绍，能够帮助读者快速了解该章节所要讨论的主题和其在整个图像处理领域中的重要性。我尤其关注书中对图像复原技术的讲解，例如去除模糊、降噪等，这在实际应用中非常普遍，例如修复老旧照片或者从低质量图像中提取信息。我希望书中能够详细介绍各种复原算法的数学原理，并对比它们的优缺点，例如维纳滤波、Lucy-Richardson算法等，并提供MATLAB代码实现，以便我能够亲手实践。另外，图像压缩技术也是我非常感兴趣的部分，了解如何有效地减小图像文件的大小而不损失过多的信息，对于数据存储和传输具有重要意义。我希望书中能介绍JPEG、PNG等常见图像格式的压缩原理，以及如何在MATLAB中实现这些压缩算法。书中是否会涉及图像的水印技术？例如如何在图像中嵌入隐藏信息，以及如何提取这些信息，这在信息安全领域有着重要的应用。我期待书中能够提供丰富的案例研究，展示如何运用MATLAB强大的图像处理能力解决实际问题，例如在医学影像中进行病灶识别，在工业生产中进行产品质量检测，或者在安防监控中进行人脸识别等。

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这本书的作者显然对MATLAB的图像处理工具箱有着非常深入的理解，并且能够将其转化为易于理解的教学内容。我非常期待书中关于颜色图像处理的详细讲解，包括颜色空间的转换、颜色增强、色彩平衡等，这些对于实现更富有表现力的图像至关重要。我希望书中能够详细介绍不同的颜色空间（如RGB、HSV、YCbCr）的特性，以及它们在图像处理中的应用，并提供相应的MATLAB代码示例。此外，书中对图像形态学处理的深入阐述也让我充满期待，例如如何利用形态学操作来处理图像中的连通区域、去除噪声、提取骨架等，这些技术在图像分析和识别中有广泛的应用。我特别希望书中能够介绍一些高级的形态学算法，以及它们在MATLAB中的实现。书中是否会涉及机器学习在图像处理中的应用？例如如何利用MATLAB的机器学习工具箱来实现图像分类、特征提取等任务，这对于提升图像处理的智能化水平非常重要。我期待书中能够提供一些关于如何将MATLAB的图像处理功能与机器学习相结合的指导。我对书中案例的实际应用价值非常看重，希望能够看到书中提供的案例能够解决实际工程或科研中的问题，并能启发我解决自己遇到的问题。

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从我对本书目录的初步浏览来看，它似乎提供了一个非常系统和完整的图像处理学习体系。我特别期待书中对图像变换的讲解，例如傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），以及它们在图像压缩、去噪和特征提取中的应用。我希望书中能清晰地阐述这些变换的数学原理，并提供相应的MATLAB实现，以便我能够深入理解并掌握。此外，书中对图像形态学操作的全面介绍也让我充满兴趣，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，以及它们在图像预处理、特征提取和对象识别中的作用。我希望书中能够提供丰富的示例，展示这些操作如何有效地处理图像中的细节和结构。书中是否会涉及图像的几何变换？例如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，以及如何利用MATLAB实现这些变换，并应用于图像校正、配准等场景。我期待书中能够提供相关的MATLAB代码和应用案例。我希望这本书能够帮助我全面掌握图像处理的理论知识和实践技能，并能够将这些知识应用到我的实际项目开发中。

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这本书的撰写风格似乎非常注重理论与实践相结合，这一点我非常欣赏。我特别想了解书中对图像分割技术的深入探讨，例如如何使用阈值分割、区域生长、Watershed变换等方法将图像划分为不同的区域，以及如何评估分割效果。我希望书中能够详细介绍这些算法的优缺点，并提供相应的MATLAB代码示例。此外，书中对图像纹理分析的介绍也让我充满期待，例如如何利用灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法提取图像的纹理特征，并用于图像分类和识别。我希望书中能够提供一些实际的案例，展示如何应用这些纹理特征。书中是否会涉及图像的特征描述和匹配？例如SIFT、SURF、ORB等特征提取和描述算法，以及如何利用这些特征进行图像匹配、物体识别等任务。我期待书中能够提供相关的MATLAB实现和应用示例。我对书中提供的学习资源和配套的电子材料也非常看重，希望这些能够帮助我更有效地学习和掌握图像处理的技术。

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从书中目录的整体结构来看，这本书似乎不仅仅是罗列各种算法，而是更侧重于让读者理解这些算法背后的原理和思想。这一点非常吸引我，因为我一直认为，只有真正理解了原理，才能更好地应用和创新。我特别希望书中能详细讲解图像分割的技术，例如阈值分割、区域生长、边缘检测等，并对比它们在不同应用场景下的适用性。我对于图中目标跟踪的介绍也非常感兴趣，例如如何利用MATLAB实现对视频序列中特定目标的持续跟踪，这在自动驾驶、机器人技术等领域有着关键作用。我希望书中能够介绍一些经典的跟踪算法，如卡尔曼滤波、Meanshift、KMP算法等，并提供MATLAB实现。书中是否会涉及立体视觉技术？例如如何通过两幅或多幅图像来恢复场景的三维信息，这在三维重建、虚拟现实等领域至关重要。我期待书中能够介绍一些立体视觉的基本概念和方法，并提供相应的MATLAB工具或代码示例。我对书中提供的图例非常关注，希望图例能够清晰直观地展示算法的效果，能够帮助我快速理解抽象的概念。我希望这本书能够帮助我掌握图像处理的核心技术，并能够将这些技术应用到我自己的研究项目中。

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这本书籍的装帧设计非常符合我的审美，封面选用了沉静而富有科技感的蓝色调，搭配着抽象的像素化图像，隐约透露出图像处理的专业性。拿到手中，厚度适中，纸张的质感也相当不错，有那种略微哑光的触感，翻阅起来不会有廉价的闪光感，这一点对于长时间阅读来说是很重要的舒适度保障。我一直对图像处理领域抱有浓厚的兴趣，尤其是MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其在图像处理方面的应用更是让我期待。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从最基础的图像概念讲起，逐步深入到各种复杂的图像处理算法和技术。我特别关心的是书中是否会涵盖图像的读取、显示、基础操作（如裁剪、缩放、旋转）等入门级的内容，以及像灰度化、二值化、滤波（高斯滤波、中值滤波等）、边缘检测（Sobel、Canny等）这些核心的图像增强和特征提取技术。如果书中能结合实际案例，比如医学影像分析、工业缺陷检测、人脸识别等应用场景，那将大大提升我的学习兴趣和实操能力。另外，对于MATLAB编程语言本身，我也希望这本书能有适度的讲解，特别是那些与图像处理紧密相关的函数和语法，能够帮助我更好地理解和运用书中提供的代码示例。整体而言，我对这本书的期待很高，希望它能成为我图像处理学习旅程中的得力助手，帮助我打下坚实的基础，并逐步探索更高级的应用。

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从这本书的目录结构来看，它似乎提供了一个非常全面的图像处理学习路线图。我特别关注书中对图像增强技术中的对比度调整和直方图均衡化的详细介绍。我希望书中能清晰地解释这些技术背后的原理，以及如何通过MATLAB实现这些操作，从而改善图像的视觉效果。此外，书中对图像去噪的介绍也让我充满期待，例如高斯噪声、椒盐噪声的去除方法，以及中值滤波、高斯滤波、非局部均值滤波等算法的原理和MATLAB实现。我希望书中能提供一些对比分析，说明哪种去噪方法适用于哪种类型的噪声。书中是否会涉及图像的边缘检测和角点检测？例如Canny、Sobel、Harris等算法，这些是图像分析和计算机视觉的基础。我期待书中能详细介绍这些算法的原理，并提供MATLAB代码实现，以及如何利用这些检测到的特征进行后续的分析。我希望这本书能够帮助我构建一个扎实的图像处理理论基础，并能够熟练运用MATLAB进行图像处理的实践操作。我对书中提供的数据集或示例图像的质量也很关心，希望这些资源能够帮助我更好地理解和验证算法的效果。

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这本书的作者似乎对图像处理有着非常深入的研究和丰富的实践经验。从章节的安排可以看出，作者的思路非常清晰，循序渐进，从基础概念到高级应用，都进行了详尽的阐述。我特别想了解书中对图像纹理分析的讲解，纹理是图像中重要的视觉特征，对于材质识别、场景分类等任务至关重要。我希望书中能够介绍如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理特征提取方法，并提供相应的MATLAB实现。此外，书中对图像变换的介绍，例如小波变换，对于图像去噪、特征提取和压缩等方面都有着广泛的应用，我希望能够深入理解小波变换的原理及其在MATLAB中的实现。我对于书中关于图像检索和内容分析的部分也充满了期待，例如如何根据图像内容进行搜索，如何提取图像中的关键信息，这在现代信息爆炸的时代尤为重要。我希望书中能够介绍一些基于内容的图像检索（CBIR）技术，并提供相应的MATLAB工具或代码示例。此外，书中是否会涉及3D图像处理？例如在医学影像、科学可视化等领域，3D图像的处理和分析是研究的热点，如果书中能有一些相关的介绍，那将非常有价值。我对书中提供的代码示例质量非常看重，希望代码能够结构清晰、注释详细，并且可以直接运行，方便我进行学习和实践。

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这本书的编排设计似乎非常人性化，很容易找到我需要的信息。我特别想了解书中关于图像恢复的详细内容，例如如何利用MATLAB实现图像的模糊复原、噪声抑制和伪影去除等技术。我希望书中能深入讲解不同恢复算法的原理，并对比它们在实际应用中的效果。此外，书中对图像分割的详细介绍也让我充满期待，例如如何利用阈值法、区域生长法、边缘检测法等将图像分割成有意义的区域，以及如何利用MATLAB实现这些方法。我希望书中能够提供一些针对不同类型图像的分割策略和技巧。书中是否会涉及图像的分析和理解？例如如何提取图像的特征（颜色、纹理、形状），以及如何利用这些特征进行图像分类、识别和检索。我期待书中能够提供一些基于MATLAB的机器学习和模式识别的应用示例。我对书中提供的学习路径和练习题非常看重，希望这些能够帮助我巩固所学知识，并提高我的实际操作能力。

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在翻阅这本书的章节目录时，我注意到书中涉及的图像处理技术相当广泛，这让我非常兴奋。从基础的图像表示和颜色空间转换，到复杂的图像分割、特征提取和对象识别，几乎涵盖了我想要了解的各个方面。我特别希望书中能详细讲解傅里叶变换在图像处理中的应用，比如频域滤波、图像去噪等，这部分内容我一直觉得比较抽象，如果能有清晰的解释和直观的示例，将对我理解图像的频率特性非常有帮助。此外，书中对于形态学处理的介绍也引起了我的注意，像是腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，在去除噪声、连接断裂的曲线、填充孔洞等方面有着重要的作用，我期待书中能深入剖析这些算法的原理及其在实际问题中的应用。我比较关注的是，书中是否会包含图像配准和图像融合的技术，这在多模态图像分析、全景图像合成等领域是不可或缺的。对于深度学习在图像处理中的应用，虽然我理解这是一本MATLAB为基础的书籍，但如果书中能提供一些引导性的内容，或者提及如何利用MATLAB的深度学习工具箱来实现一些图像处理任务，那将是一个巨大的加分项。我希望这本书能够提供高质量的图例和清晰的代码注释，让我在学习过程中能够轻松理解算法的实现过程，并能够根据自己的需求进行修改和扩展。

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