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出版者:Springer

作者:José Unpingco

出品人:

页数:130

译者:

出版时间:2013-10-10

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783319013411

丛书系列:

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信号处理的数学基石与现代实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的信号处理知识体系，重点聚焦于支撑现代信号处理技术发展的核心数学原理、算法推导及其在实际工程问题中的应用。 本书内容严格围绕信号处理领域的理论基础和前沿技术展开，内容涵盖经典理论的严谨推导与现代计算工具的有效结合，旨在培养读者从第一性原理理解信号的本质，并能够熟练运用先进的分析和设计工具解决复杂的工程挑战。 第一部分：信号与系统的数学描述基础 本部分是构建信号处理理解大厦的基石，深入探讨了信号和系统的数学表征方式，为后续的高级主题打下坚实的基础。 第一章：离散时间信号与系统分析 本章详细阐述了离散时间（DT）信号和系统的基本概念。我们从采样定理的严谨性出发，讨论了连续时间信号到离散时间信号的转换过程，强调了混叠现象的物理意义及其避免方法。 信号表示与基本运算： 系统的输入输出关系、线性时不变（LTI）系统的定义、冲激响应的意义及其求解。 离散时间卷积和系统的完全描述： 详细推导了卷积和及其在时域中分析LTI系统的作用。 系统的稳定性与因果性： 探讨了 BIBO（有界输入，有界输出）稳定性的数学判据及其在实际系统设计中的重要性。 第二章：频域分析的核心工具——傅里叶变换 本章是理解信号在不同域中行为的关键。我们聚焦于傅里叶分析，它是连接时域与频域的桥梁。 连续时间傅里叶变换（CTFT）的深入解析： 探讨了频谱的物理意义、收敛条件、基本性质及其在周期信号分析中的应用。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 针对离散信号的频域表示，分析了DTFT的周期性和频谱泄漏现象，这是理解数字信号处理的先决条件。 傅里叶级数与周期信号分析： 结合三角函数和复指数形式，系统阐述了傅里叶级数在分解周期信号中的应用。 第三章：Z变换——离散系统的强大工具 Z变换是分析和设计离散时间系统（如数字滤波器）不可或缺的数学工具。本章将系统介绍Z变换的定义、性质及其在系统分析中的应用。 单边与双边Z变换的定义与收敛域（ROC）： 强调ROC对系统稳定性和因果性的决定性作用。 Z变换的性质与常用函数对： 系统推导了时移、微分（或差分）等重要性质。 利用Z变换分析LTI系统： 将微分方程转化为代数方程，求解系统的频率响应和阶跃响应。 逆Z变换的求解方法： 详细介绍部分分式展开法在求解系统脉冲响应中的应用。 第二部分：离散时间系统的设计与实现 本部分将理论知识转化为工程实践，专注于数字滤波器（Digital Filters）的设计、分析与实现技术。 第四章：离散时间傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是连接理论分析与实际计算的核心。本章重点介绍DFT的特性及其高效实现算法。 DFT的定义、周期性与循环卷积： 解释DFT在有限长序列上的作用，以及循环卷积与线性卷积的关系。 FFT算法的原理与结构： 深入剖析Cooley-Tukey算法（如蝶形运算），理解其如何将$N^2$的复杂度降至$Nlog N$。 FFT在频谱分析中的应用： 讨论窗函数（Windowing）对谱分析精度的影响，如汉宁窗、汉明窗的选取标准。 第五章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器因其在低阶上能实现陡峭的过渡带而备受青睐。本章详细介绍从模拟原型到数字实现的整个设计流程。 经典模拟滤波器原型： 巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的设计原理、幅频特性比较及其在频率响应上的优劣权衡。 模拟到数字的变换技术： 详细推导并对比了双线性变换法（Bilinear Transformation）和脉冲不变法（Impulse Invariance Method）的数学基础和适用场景，重点分析双线性变换引入的频率压缩问题及其校正。 IIR滤波器的高阶实现结构： 介绍直接形式、级联形式（二阶节）的实现，并探讨其量化误差和稳定性问题。 第六章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器由于其本质的线性相位特性，在数据采集和通信系统中具有不可替代的地位。 FIR滤波器的特性分析： 强调线性相位对信号波形保真度的重要性。 窗函数法设计FIR滤波器： 系统介绍矩形窗、三角窗、Kaiser窗等，并给出根据所需过渡带宽和阻带衰减确定窗函数和滤波器阶数（N）的精确方法。 频率采样法与Parks-McClellan算法（可选主题）： 介绍等波纹滤波器（Equiripple Filter）的设计方法，及其在优化滤波器性能上的优势。 第三部分：高级主题与扩展应用 本部分将信号处理的视野扩展到更复杂的问题域，如随机过程、多相滤波和自适应滤波。 第七章：随机信号处理基础 现代工程信号往往带有噪声和不确定性，随机信号处理提供了量化这些不确定性的工具。 随机过程的定义与特性： 宽平稳（WSS）和严平稳（SSS）的定义，均方值、自相关函数与功率谱密度的关系。 维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）： 严格证明功率谱密度是随机过程自相关函数的傅里叶变换。 随机过程的线性滤波： 最小均方误差（MMSE）准则在维纳滤波器设计中的应用，目标是最佳地估计信号。 第八章：多相分解与抽取滤波器组 本章探讨高效实现高抽取率（Decimation）和低通滤波的先进技术，这些技术是软件定义无线电（SDR）和高效数据采集系统的关键。 多相分解原理： 将一个滤波器分解为多个低速率的子滤波器，以降低运算负荷。 抽取与插值滤波器组： 分析完美重建滤波器组（Perfect Reconstruction Filter Banks）的条件，以及其在子带编码中的应用。 第九章：自适应滤波理论 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，是噪声消除、回声消除和信道均衡的核心。 自适应滤波的结构： 最小均方（LMS）算法的推导，重点关注梯度估计、步长参数的选择对收敛速度和稳态误差的影响。 LMS算法的收敛性分析： 探讨不等效性与自相关矩阵的特征值对收敛速度的制约。 应用实例： 讲解自适应噪声消除器（ANC）和自适应均衡器的系统结构。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的傅里叶分析到高级的随机过程与自适应系统，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”，为从事信号处理、通信系统、控制工程及相关领域的深入研究和工程开发提供坚实的理论支撑和全面的实践指导。

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我最近在准备一个关于机器学习中时序数据分析的课程模块，急需一本能够作为参考和教学辅助的优质材料。《Python for Signal Processing》恰好满足了这一需求，尤其是它对特征工程部分的覆盖。书中对于如何从原始信号中提取有意义的特征，比如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）在语音识别中的应用，给出了非常详尽的步骤和Python代码实现。这些特征提取方法，是连接传统信号处理和现代深度学习的关键一环，很多其他书籍要么过于简化，要么完全跳过。这本书的优秀之处在于，它将这些复杂的转换过程拆解成了可执行的、易于理解的代码块，并且每一步都有清晰的数学背景支撑，保证了教学的严谨性。我发现自己不仅能用它来备课，还能从中学习到如何编写更具可读性和模块化的科学计算代码。这本书，无疑是通往高级信号分析领域的必备指南，它成功地架起了理论与高效编程之间的桥梁。

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坦率地说，我对很多声称是“实战”的编程书籍都抱持着一种审慎的态度，因为它们往往在“实战”的名义下简化了核心概念，导致读者只知其然不知其所以然。《Python for Signal Processing》完全避免了这种陷阱。它的理论基础极其扎实，但所有的理论阐述都紧密围绕着如何用Python高效地实现。例如，书中讲解卷积积分时，不仅展示了直接计算的方法，还引入了FFT进行加速的原理和代码实现，这种对比和解释，让我对离散时间信号处理的效率有了更深刻的理解。书中对窗口函数（如汉宁窗、海明窗）的讲解更是细致入微，不仅仅给出了公式，还通过绘图直观展示了它们在频域上对旁瓣抑制的作用。这种严谨而不失生动的写作风格，使得阅读过程充满乐趣，每一次翻页都充满了期待，仿佛在解开一个又一个关于数字信号处理的谜题。

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这本《Python for Signal Processing》真的让我大开眼界，完全超出了我对信号处理书籍的预期。我本来以为这会是一本枯燥的教科书，充满了复杂的公式和理论，但事实是，作者以一种非常直观且实用的方式，将Python的强大功能与信号处理的核心概念完美地结合了起来。一开始我对Python在FFT（快速傅里叶变换）和滤波器设计中的应用还抱有一些怀疑，但书中的例子，特别是关于实时音频处理的那几章，简直是教科书级别的示范。作者没有停留在理论层面，而是深入讲解了NumPy、SciPy和Matplotlib是如何协同工作的，让我们可以轻松地进行数据可视化和算法验证。尤其是关于小波分析的那部分，讲解得异常清晰，我以前在其他教材中很难理解的概念，在这本书里通过代码示例一下子就通透了。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场发现之旅，每一次运行代码，看到结果的那一刻，都充满了成就感。对于那些希望从理论走向实践的工程师或学生来说，这本书无疑是最好的桥梁。

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我最近在研究自动驾驶中的传感器数据融合问题，手头搜集了不少相关的书籍和资料，但很多都侧重于纯粹的数学模型，缺乏实际操作的指导。直到我翻开了《Python for Signal Processing》，感觉找到了久违的救星。这本书的叙事风格非常流畅，它没有生硬地堆砌理论，而是像一个经验丰富的导师在手把手教你如何用代码解决实际问题。特别是关于数字滤波器设计那一章，书中详细对比了FIR和IIR滤波器的优缺点，并且给出了如何在Python中精确实现这些滤波器的代码片段。更让我惊喜的是，书中还涉及到了谱估计的高级主题，比如Lomb-Scargle周期图法，这在处理非均匀采样的天文数据时非常有用，而其他主流教材往往会略过。它的深度和广度兼顾得恰到好处，既能满足初学者建立基础的需求，也能让资深人士从中找到新的启发点。读完后，我立即尝试将书中的方法应用到我的项目数据预处理中，效果立竿见影，代码简洁高效，极大地提升了我的工作效率。

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作为一名专注于嵌入式系统开发的工程师，我一直苦于找不到一本能将底层信号采集与上层数据分析紧密联系起来的Python书籍。《Python for Signal Processing》的出现，彻底解决了我的痛点。这本书的结构设计非常巧妙，它不是孤立地讨论信号处理算法，而是将其置于一个完整的系统框架内进行阐述。我特别欣赏它对“数据流”概念的强调，从模拟信号到数字化的过程，再到后续的降噪、特征提取，每一步都有清晰的代码支撑。书中关于噪声模型和去噪算法的讨论非常深入，不像其他书籍那样泛泛而谈，而是深入到了白噪声、粉红噪声的具体实现和验证。此外，作者在章节末尾设置的“挑战性练习”环节，往往能促使我跳出书本的既有框架，去思考如何优化和扩展现有算法，这对我日常的算法调试工作提供了极大的帮助。这本书与其说是教材，不如说是一本实战手册。

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