数字信号处理精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:[美] 理查德G.莱昂斯

出品人:

页数:173

译者:余磊

出版时间:2016-3-1

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787111529866

丛书系列:

图书标签:

• 信号
• DSP
• 数字信号处理
• 信号处理
• DSP
• 算法
• 通信
• 图像处理
• MATLAB
• 理论基础
• 工程应用
• 滤波

好的，这是一本关于现代光学成像技术与应用的书籍简介，旨在为读者提供一个深入而全面的视角，内容与《数字信号处理精要》完全无关。 --- 现代光学成像技术与应用：从基础理论到前沿实践 书籍概述 本书是一部全面、深入探讨现代光学成像技术及其在科学研究、工业检测和生物医学领域应用的专业著作。它系统地梳理了光学成像领域的历史发展脉络，详细阐述了核心成像理论、关键技术原理，并着重介绍了当前最前沿的成像系统设计与性能评估方法。全书力求在保持理论严谨性的同时，紧密结合实际工程应用，为光学工程师、物理学家、生物医学研究人员以及高新技术领域的从业者提供一本兼具深度和广度的参考指南。 本书的编排逻辑清晰，从基础的光学和电磁波理论出发，逐步过渡到复杂的成像系统建模与实现。内容覆盖了从传统的衍射极限成像到突破衍射极限的超分辨技术，再到多维信息获取的先进方法，旨在帮助读者构建一个完整的光学成像知识体系。 核心内容模块 第一部分：光学成像基础与理论框架 (Foundations of Optical Imaging) 本部分奠定了理解现代成像系统的理论基石。首先，详细回顾了电磁波在介质中的传播规律，特别是光的波动性和粒子性在成像过程中的体现。重点阐述了光学成像的几何光学近似与波动光学描述的适用范围与局限性。 1. 傅里叶光学与成像系统建模： 深入分析了系统的点扩散函数（PSF）和调制传递函数（MTF）的概念及其在描述成像质量中的核心作用。详细推导了光瞳函数（Pupil Function）与系统的频率响应关系，为后续的图像复原技术奠定数学基础。 2. 采样定理与数字成像： 讨论了奈奎斯特采样定理在离散光学成像系统中的应用，分析了欠采样、混叠现象对重建图像的影响，并引入了离散傅里叶变换（DFT）在数字图像处理中的基础应用。 3. 噪声与信噪比分析： 系统地分类了成像过程中引入的各类噪声源，包括散粒噪声、暗电流噪声、读出噪声等。建立了量化噪声对图像质量影响的数学模型，并介绍了提高信噪比（SNR）的有效策略，例如曝光时间优化和信号预处理技术。 第二部分：经典与衍射极限内成像技术 (Conventional and Near-Diffraction-Limit Imaging) 本部分聚焦于依赖传统光学元件和衍射理论限制的成像方法，这是现代显微镜和遥感系统的核心。 1. 显微成像技术： 详细介绍了明场、暗场、相差（Zernike Phase Contrast）和微分干涉衬度（DIC）等基础显微技术的工作原理、衬度来源及适用样本类型。探讨了光学显微镜物镜的设计参数（如数值孔径NA）如何直接决定分辨率。 2. 傅里叶平面成像与共聚焦显微镜： 深入剖析了共聚焦扫描显微镜（CSM）的光学截面成像原理，解释了针孔在抑制离焦光方面的重要作用。对比了反射式和透射式共聚焦系统的结构特点，并讨论了其在三维（3D）层析成像中的应用。 3. 计算成像的初步引入： 介绍了基于光场（Light Field）的成像概念，即捕获光线的方向和位置信息，为后续的深度感知和后聚焦提供了铺垫。 第三部分：突破衍射极限的前沿成像方法 (Beyond the Diffraction Limit: Advanced Techniques) 本部分是全书的亮点之一，专注于介绍如何绕过阿贝衍射极限，实现纳米尺度的分辨率。 1. 荧光超分辨显微技术（Super-Resolution Microscopy）： STED (受激发射损耗显微镜)： 详尽阐述了“甜甜圈”形束斑（Doughnut Beam）的产生机制及其如何实现对激发点的空间压缩，并分析了其对荧光寿命和光漂白的影响。 PALM/STORM (单分子定位显微技术)： 详细解释了通过对单个分子进行时空分离激发和捕获，实现纳米级精确定位的方法论，并讨论了点扩散函数拟合算法的精度。 SIM (结构照明显微镜)： 阐述了通过结构化照明图案编码样品信息，并在傅里叶空间中进行信息解调以提高分辨率的原理。 2. 增强对比度和非线性成像： 介绍了二次谐波（SHG）和多光子激发荧光（Multiphoton Excitation Fluorescence，如TPEF）技术，重点分析了它们在深层组织成像中减少散射和实现分子特异性标记的优势。 第四部分：计算光学与图像重建 (Computational Optics and Image Reconstruction) 本部分将光学系统与先进的信号处理和迭代算法相结合，是现代成像系统的核心驱动力。 1. 盲解卷积与图像复原： 详细介绍了维纳滤波、Richardson-Lucy迭代算法等经典方法在处理已知PSF时的性能。更重要的是，系统地讲解了如何处理PSF未知（盲复原）的情况，包括迭代正则化方法。 2. 计算层析成像（Computational Tomography）： 重点介绍了基于相位恢复和迭代投影的成像方法，包括傅里叶变换全息术（FT-Holography）和波前传感技术。探讨了如何利用相位信息实现对复杂介质中光传播的精确反演。 3. 深度学习在成像中的应用： 探讨了卷积神经网络（CNN）在图像去噪、超分辨率重建、快速采集以及从欠完整数据中直接重建高质量图像方面的潜力。分析了深度学习模型在替代传统物理模型中的可行性和局限性。 目标读者与价值 本书适合具有一定光学或信号处理基础的本科高年级学生、研究生以及从事光学系统设计、图像处理、生物医学工程和材料科学研究的专业人员。通过阅读本书，读者将能够： 1. 掌握 现代光学成像系统的基本理论和数学描述框架。 2. 理解 衍射极限的物理含义，并能设计和选择合适的超分辨技术。 3. 评估 不同成像系统（如共聚焦、超分辨、计算成像）的性能指标和优缺点。 4. 应用 先进的计算方法来优化图像质量、提高信息获取效率，并解决实际成像难题。 本书的独特之处在于其深度结合了基础物理、系统工程和现代计算科学的交叉视角，确保读者不仅知其“然”，更能知其“所以然”。

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我之前也读过几本关于数字信号处理的书籍，但很多都过于偏重理论，导致我读完后仍然觉得云里雾里。而“数字信号处理精要”这本书，则在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在讲解理论知识的同时，还会穿插大量的图示和仿真示例，让我能够直观地看到理论是如何转化为实际应用的。例如，在讲解FFT（快速傅里叶变换）的时候，书中不仅给出了算法的推导，还提供了相应的代码示例，并且展示了不同长度的FFT对计算效率的影响。

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这本书的语言风格非常朴实，没有华丽的辞藻，但却充满了智慧。作者用最简洁明了的语言，将最核心的知识点呈现给读者。我尤其欣赏书中对一些“常识性”但却至关重要的概念的强调，比如“奈奎斯特定理”的重要性，以及“量化误差”的来源和影响。这些看似基础的概念，往往是很多问题的根源。通过这本书，我重新审视了许多我曾经认为“理所当然”的东西，并且对数字信号处理的理解上升到了一个新的高度。

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打开这本书的内页，我首先被它的排版所打动。行间距适中，字体清晰，大量的公式和图表被巧妙地穿插在文字之间，使得原本可能枯燥的理论变得生动许多。我尤其喜欢书中对数学符号的规范使用，每当引入一个新的概念，作者都会详细解释其符号的含义以及它在公式中的作用。这种严谨的态度，对于我这样需要反复查阅概念的读者来说，是非常友好的。而且，书中并没有一股脑地堆砌大量的公式，而是循序渐进地引导读者理解每一个推导过程的逻辑。我记得在讲解傅里叶变换的部分，作者用了几个形象的比喻，将抽象的数学概念具象化，让我茅塞顿开，终于克服了之前对傅里叶变换的“畏难情绪”。

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这本书的封面设计，老实说，初见之时我并没有被它深深吸引。它选择了一种比较朴素的蓝灰色调，搭配上白色的字体，显得十分“学术”，但也因此少了些许的亲和力。我最初拿起它，更多是因为它的书名——“数字信号处理精要”。在我的求学和工作过程中，数字信号处理（DSP）始终是一个绕不开的重要领域，无论是通信、音频、图像，还是更前沿的机器学习，DSP的原理和方法都扮演着基石的角色。我一直渴望能有一本书，能够提纲挈领地梳理清楚这个学科的核心概念，并且能够深入浅出地讲解那些复杂的数学推导。抱着这样的期待，我翻开了这本书。

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我是一名在嵌入式系统领域工作的工程师，经常需要处理传感器采集到的各种信号，比如温度、压力、加速度等等。这些信号往往会带有大量的噪声，需要进行滤波和处理才能得到有用的信息。在接触这本书之前，我只能依赖于一些现成的库函数，对背后的原理一知半解。而这本书，就像为我打开了一扇新的大门。我终于弄清楚了各种滤波器的优缺点，以及在不同的应用场景下应该如何选择。特别是书中关于自适应滤波的讲解，对于我处理动态变化的噪声环境，提供了非常有效的解决方案。

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这本书的结构安排也非常合理，从基础的离散时间信号和系统，到傅里叶变换，再到Z变换，最后深入到滤波器设计和谱分析，整个知识体系的构建非常流畅。每个章节之间都有很好的衔接，不会让读者感到突兀。我尤其喜欢书中对“卷积”的讲解，它被描述成一种“加权平均”的过程，非常有画面感。而且，作者还专门花了一个小节来解释为什么卷积在信号处理中如此重要，这让我对这个概念有了更深刻的理解。

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这本书给我最直观的感受是，它就像一位经验丰富的老教授，在认真地为你解答每一个疑问。当遇到一些稍有难度的概念时，作者并不会直接给出结论，而是会先为你铺垫相关的背景知识，然后一步步引导你进行推导。这种“循循善诱”的教学方式，让我觉得非常舒服。我特别欣赏书中对“采样定理”的解释，作者不仅给出了数学证明，还从信息论的角度阐述了为什么必须满足这个条件，以及违反它会带来怎样的后果。这种多角度的解析，让知识点更加立体，也更容易被记住。

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我是一名业余的音乐爱好者，对音频处理有着浓厚的兴趣。平时接触到一些音频软件，里面有很多“降噪”、“混响”、“均衡器”之类的功能，但我一直不明白它们背后的原理。拿到这本书后，我抱着试试看的心态，翻到了关于滤波器设计的那几章。令我惊喜的是，书中对数字滤波器的种类、设计方法以及它们在时域和频域的表现，都有非常详尽的阐述。特别是FIR和IIR滤波器的对比分析，以及各种窗函数的作用，都讲得非常透彻。我尝试着结合书中的例子，用一些简单的编程语言去模拟这些滤波器，竟然真的能听到不同参数设置下音频信号的变化。这让我觉得自己离真正的音频工程师又近了一步。

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在学习过程中，我发现这本书最宝贵的一点在于它不仅仅停留于理论的陈述，更注重于知识的应用。作者似乎非常了解读者的学习曲线，在每一个重要章节的末尾，都会提供一些经典的案例分析。这些案例涵盖了从简单的信号采样和量化，到复杂的自适应滤波和谱估计。我印象最深刻的是关于语音信号处理的章节，作者详细讲解了如何从一段嘈杂的语音中提取出清晰的人声，以及如何实现语音识别的基本原理。这对于我理解人工智能和自然语言处理技术，都有了更深的认识。书中的很多例子，即使不完全照搬，也能给我带来解决实际问题的思路。

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作为一名刚刚接触数字信号处理的学生，我最担心的问题就是那些抽象的数学公式会让我望而却步。然而，这本书的出现，完全打消了我的顾虑。作者在处理数学公式时，总是能恰到好处地给出直观的解释，让读者能够理解公式背后的物理意义，而不是死记硬背。例如，在讲解Z变换的时候，作者用非常生动的语言描述了它与傅里叶变换的关系，以及它在分析离散时间系统稳定性时的作用。我甚至可以想象到，当作者在课堂上讲到这些内容时，台下学生们眼中闪烁的光芒。

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太过简略，如果有一定基础的看的话，可能收获不是很大，适合一点没接触过的人

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清晰简明

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太过简略，如果有一定基础的看的话，可能收获不是很大，适合一点没接触过的人

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