Elements of Wavelets for Engineers and Scientists pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Dwight F. Mix

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2003-09-08

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471466178

丛书系列:

图书标签:

• Wavelets
• Signal Processing
• Engineering
• Mathematics
• Scientific Computing
• Image Processing
• Data Compression
• Time-Frequency Analysis
• Numerical Analysis
• Applied Mathematics

信号处理的基石：数字滤波与变换导论 作者： [此处可设想一位或多位相关领域资深学者的名字] 出版社： [此处可设想一家学术或专业技术出版社的名称] 出版年份： [此处可设想一个合理的年份] --- 内容提要 本书是一部全面而深入的教材，致力于为工程师、应用科学家以及高年级本科生和研究生提供坚实的数字信号处理（DSP）基础。全书结构严谨，从基础的离散时间信号与系统理论出发，逐步深入到数字滤波器设计、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），并对现代信号分析中的关键工具进行了详尽的介绍。 本书的核心目标是培养读者对信号进行有效捕获、分析、解释和操作的能力。我们摒弃了过于抽象的纯数学推导，而是将重点放在概念的物理意义、工程应用以及算法的实际实现上。通过大量的实例、清晰的图示和配套的MATLAB/Python代码示例，读者将能够熟练运用所学知识解决从通信、控制到图像处理等多个工程领域中的实际问题。 详细章节概述 第一部分：离散时间信号与系统基础 第1章：信号与系统的回顾与衔接 本章首先快速回顾了连续时间信号和系统的基本概念，为过渡到离散世界奠定基础。随后，重点引入了采样定理（奈奎斯特-香农定理）的严谨表述及其在实际中的意义。讨论了量化误差、混叠现象的成因与避免方法。引入了Z变换作为分析离散时间系统的核心数学工具，详细讲解了Z变换的收敛域（ROC）及其在系统稳定性判断中的关键作用。通过对冲激响应和系统函数的深入分析，建立了线性时不变（LTI）系统的基本模型。 第2章：离散时间傅里叶变换（DTFT）与序列傅里叶分析 本章聚焦于信号在频域的表示。详细阐述了离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义、性质及其与Z变换的内在联系。特别强调了DTFT的周期性，这解释了为什么在有限数据处理中需要离散傅里叶变换（DFT）。通过傅里叶级数和傅里叶变换的性质推导，为后续的频谱分析奠定了理论基础。讨论了周期延拓对信号频谱造成的影响。 第二部分：数字滤波器设计 第3章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 本章专注于有限脉冲响应（FIR）滤波器的理论与实践。首先，对比了FIR与IIR滤波器的优缺点，明确了FIR滤波器在相位线性设计上的绝对优势。详细介绍了窗函数法（包括矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的原理、优缺点及对过渡带性能的影响。随后，深入讲解了频率采样法和更为高效的等波纹设计法（Parks-McClellan 算法），为设计具有特定规范的滤波器提供了强大的工具箱。 第4章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本章探讨了无限脉冲响应（IIR）滤波器的经典设计方法。重点讲解了如何利用连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器）的原型，通过双线性变换法精确地将其映射到离散时间域。详细分析了预畸变（Prewarping）的必要性，以及变换过程中可能出现的频率尺度失真问题。对IIR滤波器的稳定性裕度和量化效应也进行了必要的讨论。 第5章：滤波器实现与量化效应 本章从工程实现的视角，讨论了如何将理论设计的滤波器转化为实际的差分方程，并实现为直接型、级联型和并行型结构。重点分析了有限精度算术对滤波器性能的影响，包括系数量化误差和运算舍入噪声（Limit Cycles）。本章为读者理解嵌入式系统或定点DSP平台上的实现挑战提供了关键指导。 第三部分：离散傅里叶变换（DFT）与快速算法 第6章：离散傅里叶变换（DFT）及其性质 本章是全书的另一核心。详细定义了离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换（IDFT），明确了DFT是对DTFT频谱的周期采样。深入探讨了DFT的代数性质，特别是圆卷积定理，这是理解快速傅里叶变换（FFT）和频域滤波的关键。讨论了DFT的线性卷积与周期卷积之间的关系，以及如何通过分段处理（如重叠相加/保留法）实现长序列的线性卷积。 第7章：快速傅里叶变换（FFT）算法 本章系统地介绍了DFT的计算效率问题，并引出快速傅里叶变换（FFT）。详尽推导了最常用的蝶形运算结构，并以基-2（Radix-2）分拆算法（如Cooley-Tukey 算法）为例，清晰展示了如何通过分治策略将 $O(N^2)$ 的复杂度降至 $O(N log N)$。讨论了不同蝶形结构（如按时间抽取和按频率抽取）的适用场景，并简要提及了其他高级FFT算法（如混合基算法）的应用。 第四部分：现代信号分析与应用扩展 第8章：线性预测与语音处理基础 本章将理论应用于现代通信与语音技术。引入线性预测编码（LPC）的概念，解释了如何利用过去的样本来预测当前样本值，这在数据压缩和信道编码中至关重要。探讨了自相关函数在信号分析中的应用，并简要介绍了现代语音分析中常用的梅尔倒谱倒谱系数（MFCC）的计算流程，为后续深入研究奠定基础。 第9章：随机信号处理导论 本章面向具有一定概率论基础的读者，介绍了信号处理在随机过程中的应用。定义了宽平稳随机过程的统计特性，如自相关函数和功率谱密度（PSD）。重点讲解了维纳-霍夫方程在最优线性滤波器（如维纳滤波器）设计中的应用，该滤波器用于最小化均方误差（MMSE）。本章为读者理解噪声抑制、均衡器设计等复杂问题提供了理论框架。 学习特色 1. 工程导向： 所有理论推导均紧密围绕工程实际需求展开，强调“为什么”和“如何做”，而非单纯的数学证明。 2. 双平台兼容： 书中配有大量的MATLAB和Python代码示例，帮助读者在主流的科学计算环境中快速验证算法和进行实验仿真。 3. 丰富图示： 大量使用信号波形图、频谱图、系统结构图和设计响应图，以视觉方式辅助理解抽象的数学概念。 4. 实例驱动： 每章末尾均附有深入的案例分析，涵盖了IIR/FIR滤波器在音频处理中的应用、FFT在频谱分析中的快速实现、以及随机过程在通信信道估计中的应用等。 适读人群 电子工程、通信工程、计算机工程专业的高年级本科生及研究生。 从事声学、生物医学工程、控制系统等领域，需要系统掌握数字信号处理技术的工程师和研究人员。 希望全面提升自身在离散分析、频域变换和数字滤波等方面技能的自学者。 本书旨在成为读者工具箱中不可或缺的、经久耐用的参考书。

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坦率地说，这本书的阅读体验是一种持续的“豁然开朗”。作为一名长期从事雷达信号处理的背景人士，我对小波的认识一直停留在基础的阈值去噪层面。然而，本书在深入探讨小波在多尺度边缘检测中的应用时，彻底改变了我的看法。作者通过对比不同尺度下小波的卷积核特性，清晰地揭示了小波变换如何充当一个自适应的滤波器组，能够同时捕捉信号在不同时间尺度上的特征。书中有一个关于“小波包能谱分析”的实例，它被用来识别机械故障的早期特征，这种将理论与工业维护紧密结合的案例，非常具有说服力。我特别喜欢作者在处理数学推导时采用的“分步展开”策略。例如，在推导小波包的递归关系时，他们没有一步到位给出最终的公式，而是像搭积木一样，从基础的尺度函数和小波函数出发，一步步构建出更复杂的包基，让读者能够跟上节奏并真正理解其内在的数学逻辑，而不是死记硬背公式。

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这本《Elements of Wavelets for Engineers and Scientists》简直是为我们这些在信号处理和数据分析领域摸爬滚打的工程师和科学家量身打造的宝典。初拿到书时，我就被它清晰的逻辑结构吸引住了。作者并没有一开始就陷入深奥的数学推导，而是巧妙地用实际应用场景来引导读者进入小波分析的世界。比如，在介绍小波变换的基本概念时，书中通过对图像去噪和突变点检测的案例分析，直观地展示了传统傅里叶分析的局限性以及小波变换如何克服这些困难。我特别欣赏作者在解释“多分辨率分析”这一核心概念时的耐心和细致。他们不仅给出了严谨的数学定义，还配以大量的图形示例，让那些对傅里叶级数和希尔伯特空间有些模糊概念的人也能迅速领悟其精髓。书中对正交小波基的构造过程讲解得尤为透彻，从Haar小波到更复杂的Daubechies系列，每一步的数学推导都清晰可见，既保留了理论的严谨性，又不失工程实践的可操作性。对于想深入研究小波在通信系统或医学影像处理中应用的读者来说，这本书提供的理论基础无疑是极其扎实且易于上手的。它成功地搭建了一座从基础理论到实际应用的坚固桥梁。

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这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种分析问题的思维模式。它没有将小波理论包装成某种“万能钥匙”，而是以一种非常审慎的态度，讨论了小波分析在处理特定类型非平稳信号时的优势及其局限性。例如，在比较小波变换与短时傅里叶变换（STFT）时，书中客观地指出了小波分析在分辨率上的耦合问题——即无法同时在时间和频率上达到最优。这种诚实的讨论，对于建立一个成熟的工程认知至关重要。书中对小波变换的快速算法，如 Mallat 算法的实现细节也进行了详尽的描述，甚至讨论了浮点运算精度对最终结果的影响，这对于那些需要优化代码性能的软件工程师来说，提供了宝贵的实践经验。总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富、治学严谨的导师，在你探究小波世界的每一步都给予精确的指导和深刻的洞察，让理论不再高不可攀，让应用不再空中楼阁。

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这本书的叙述风格着实令人耳目一新，它没有被冗余的学术术语所拖累，却在关键的数学转折点上毫不含糊。我尤其对其中关于小波在压缩感知（Compressed Sensing）领域应用的章节印象深刻。在许多入门级材料中，小波的作用往往被简化为一种基函数，但在这里，作者深入探讨了小波基的选择如何直接影响压缩比和重建误差的理论边界。他们引入了熵的概念来量化小波系数的稀疏性，这种将信息论与小波理论相结合的论述方式，极大地提升了读者的理论高度。书中对双正交小波和 Lifting 方案的介绍部分也处理得非常出色，特别是Lifting方案，它以一种近乎算法直觉的方式展现了如何构建任意光滑的小波，这对于想要设计定制化小波滤波器组的研究人员来说，是至关重要的一环。书中的图示设计也堪称一流，那些复杂的二维小波分解图，用不同的色彩和线条清晰地勾勒出了高频细节和低频近似的层次结构，使得原本抽象的分解过程变得可视化和易于理解。

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翻阅这本书时，我最大的感受是它的深度与广度达到了一个惊人的平衡。市面上很多小波书籍要么过于侧重纯数学理论，晦涩难懂，要么过于注重工具包的使用，缺乏对底层原理的剖析。然而，《Elements of Wavelets for Engineers and Scientists》在这两者之间找到了完美的契合点。例如，在讨论连续小波变换（CWT）时，作者不仅详细阐述了尺度和位移参数对时频局部化的影响，还特意辟出一章来探讨小波在处理非平稳信号，尤其是金融时间序列中的应用。这种跨学科的视角非常宝贵。我记得有一次我在处理一个高频噪声干扰严重的传感器数据时，传统滤波器效果不佳，正是书中关于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition）的章节，启发我使用了更灵活的分解方式，极大地提高了信噪比。此外，作者对小波逆变换的实现细节也处理得非常到位，没有简单地抛出公式，而是结合了离散小波变换（DWT）的矩阵表示，这对于需要编写底层算法的工程师来说，简直是如获至宝的参考资料。整本书的行文风格，带着一种老派数学家特有的严谨，但又充满了对后学者的关怀。

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