非平稳随机信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:343

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出版时间:2008-4

价格:78.00元

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isbn号码:9787118053432

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好的，这是一本名为《数字图像处理与计算几何》的图书简介，内容侧重于计算机视觉、几何算法与现代图像分析技术，旨在提供一个全面的理论框架和实践指南。 --- 图书名称：《数字图像处理与计算几何》 内容简介 本书旨在为读者提供一个深入、全面的视角，探讨数字图像处理的核心理论、关键算法以及与计算几何学的交叉融合。在信息爆炸的时代，图像作为最直观的信息载体，其高效处理和精确分析能力已成为现代计算机科学、人工智能和工程应用不可或缺的基石。本书结构严谨，内容涵盖从基础的图像表示到复杂的三维重建与几何模型分析，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡。 第一部分：数字图像基础与增强 本书的起点是数字图像的本质。我们将详细阐述图像在计算机中的数字化表示，包括采样、量化、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与选择，以及图像质量评价的基本指标（如PSNR、SSIM）。 在基础处理层面，重点聚焦于图像的空间域增强技术。这包括了对图像对比度和亮度的非线性调整，例如伽马校正与直方图均衡化（包括局部自适应均衡化）。我们不仅会深入探讨一维滤波（如均值、中值滤波）在降噪中的作用，还会详细分析二维卷积操作，这是后续所有空间域滤波器的数学基础。傅里叶变换作为信号处理在频域分析的桥梁，在本书中占据重要地位。我们将引入二维离散傅里叶变换（DFT），分析其在图像去噪（理想/巴特沃斯/高斯低通/高通滤波）和图像增强中的应用，同时解释频率域分析如何揭示图像的周期性结构和边缘信息。 第二部分：图像恢复与形态学 图像在获取过程中难免会受到噪声和模糊的影响。本部分致力于图像恢复技术，旨在从受损图像中尽可能还原真实信息。我们将建立系统的模糊模型（如点扩散函数，PSF），并详细介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原算法的原理、优缺点及实际应用中的限制。针对盲解卷积问题，本书也将提供基于约束和迭代的方法概述。 形态学处理是处理图像结构信息的强大工具。我们将从集合论的角度出发，严格定义膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。这些基础操作将进一步引申至更高级的应用，如形态学梯度、顶帽变换、骨架提取以及基于形态学的图像分割（如分水岭算法的原理与改进）。形态学处理在二值图像分析和特征提取中的威力将被充分展示。 第三部分：特征提取与图像分割 图像理解的核心在于有效提取有意义的特征并准确地分割目标。本部分将深入研究边缘检测的理论基础，从一阶导数算子（Roberts、Prewitt、Sobel）到二阶导数（Laplacian），最终聚焦于最优化的Canny边缘检测算法的完整流程与参数选择。 在特征描述方面，我们将超越简单的局部特征，转向更具鲁棒性的描述符。这包括梯度幅值和方向直方图（HOG）的构建原理，用于目标检测和行人识别。对于角点和兴趣点检测，我们将详述Harris角点检测的数学原理，并引出现代更稳健的SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的工作流程，解释其尺度空间构建与特征向量的生成过程。 图像分割是连接低级处理与高级理解的关键。本书将详细对比阈值分割（Otsu’s法）、区域生长、边缘导向分割等方法。特别地，我们将系统阐述基于能量泛函的主动轮廓模型（Snake）和水平集方法，展示如何利用连续数学模型实现对复杂边界的精确追踪和分割。 第四部分：计算几何在图像分析中的应用 本部分是本书的特色与难点，它将图像处理与精确的几何计算相结合。 几何基础：我们将复习欧几里得空间中的点、线、面表示，探讨齐次坐标系在二维和三维变换中的优势。重点介绍对偶空间理论，这在求解直线交点、圆心定位等问题中极为有效。 几何变换与校正：我们将详细分析二维的刚体变换（平移、旋转、缩放）和非刚体变换（仿射、透视变换）。透视变换的几何性质是理解相机标定和图像校正的基础。读者将学习如何利用霍夫变换（Hough Transform）来识别图像中的直线和圆，并理解其在鲁棒性检测中的优势。 三维重建与立体视觉基础：计算几何在三维空间中的应用是本书的高级内容。我们将介绍多视图几何的基本概念，包括对极几何（Epipolar Geometry）、基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导与计算。通过立体匹配（Stereo Matching）的基本原理，我们将展示如何利用视差图（Disparity Map）从两幅或多幅二维图像恢复出场景的三维结构，这是现代三维扫描和自动驾驶技术的核心。 第五部分：现代图像分析与机器学习接口 最后，本书将探讨如何将传统技术与现代数据驱动方法融合。我们将简要回顾深度学习在图像分类和语义分割中的统治地位，但重点放在如何利用几何约束和传统特征来增强或指导深度学习模型。例如，如何将图像特征的几何一致性作为正则化项引入网络损失函数中。 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事计算机视觉、遥感图像分析、医学影像处理等领域的工程师和研究人员。通过系统学习，读者将不仅掌握处理和分析二维图像的实用技能，更能理解其背后的数学原理和几何约束，为未来深入研究高阶的计算机视觉问题打下坚实的基础。

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这本书的阅读体验，对于我这个对信号处理领域稍有涉猎的在校研究生来说，是一次相当有挑战但收获颇丰的旅程。作者在开篇就点明了非平稳随机信号的普遍性，以及传统平稳假设的局限性，这让我立刻意识到这项研究的重要性。书中对于各种时频分析方法的介绍，尤其是小波变换和经验模态分解，让我对信号的局部特征有了更深刻的理解。不同于我之前接触的傅里叶变换，这些方法能够同时兼顾时间和频率信息，这对于分析那些瞬态变化剧烈的信号至关重要。我印象特别深刻的是，作者在解释这些复杂算法时，经常会辅以生动的图示和直观的比喻，这极大地降低了理解的门槛。同时，书中也并没有回避数学的严谨性，对于一些关键的公式推导，作者都进行了清晰的展示，虽然有时需要反复研读，但最终的理解是扎实的。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些最新的研究进展，比如在机器学习与非平稳信号分析相结合的领域，这为我的毕业论文选题提供了不少宝贵的线索。总的来说，这本书不仅拓展了我的理论知识，更点燃了我对这一领域进一步深入探索的热情。

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初次翻开这本书，我原本是抱着一种探索的心态，期待能在纷繁复杂的信号世界里找到一些清晰的脉络。然而，这本书所呈现的内容，却意外地将我带入了一个更加深邃的领域。书中对“非平稳”这个概念的剖析，远不止是简单的统计量随时间变化那么简单，它深入到信号内在的动态机制，从生成原理到观测过程，都进行了细致入微的探讨。我特别欣赏作者在介绍各种分析方法时，并非孤立地罗列公式，而是将其置于具体的应用场景中，比如在语音信号的处理中，如何通过短时傅里叶变换来捕捉音素的快速变化，或者在地震波分析中，如何利用小波变换来揭示不同频率成分在时域上的分布。这些例子让我深切感受到理论的生命力，也让我开始重新审视那些我过去习以为常的信号。书中对于模型选择的论述也颇具启发性，它不仅仅是告诉你“用什么”，更是告诉你“为什么用”。理解了模型背后的假设和局限性，才能在实际问题中做出更明智的决策。虽然书中某些章节的数学推导确实需要花费一番心思，但一旦理清思路，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。总而言之，这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更像是一扇窗，让我得以窥见信号世界更广阔、更迷人的风景。

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这是一本让我感觉“硬核”十足的书籍，但恰恰是这种“硬核”，才让我看到了非平稳信号分析的真正深度。我一直认为，任何学科的学习，最终都要回归到其最根本的数学和物理原理上。这本书在这方面做得非常到位。它从概率论的基础出发，逐步构建起非平稳信号的理论框架，并且在不同的分析方法中，都清晰地展示了其背后的数学原理。我尤其欣赏作者对于随机过程理论的阐述，它不仅仅是简单的定义和性质，更是对如何用数学语言描述和刻画那些随时间演变的随机现象的深刻洞见。书中对于参数估计的各种方法，如最大似然估计、矩估计等，都进行了详细的介绍和比较，并分析了它们在不同情况下的性能表现。这种深入的理论分析，让我能够更深刻地理解为什么某种方法有效，以及其适用范围在哪里。虽然阅读过程中，我需要花费大量时间来消化其中的数学概念和推导，但每一次的理解都让我感觉是在爬升一个更高的台阶，对整个信号处理领域的认识也随之提升。这本书让我明白，真正的技术掌握，离不开扎实的理论功底。

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作为一名长期从事通信系统设计的工程师，我一直在寻找能够真正帮助我理解和解决实际问题的工具和方法。这本书在这一点上，做得相当出色。它没有空谈理论，而是将大量的篇幅聚焦于如何将非平稳信号分析的理论转化为可操作的技术。特别是关于信号的建模和参数估计的部分，书中给出了多种不同的模型，并且详细阐述了它们各自的优缺点以及适用范围。例如，在处理具有突发性干扰的雷达信号时，传统的平稳信号分析方法往往束手无策，而书中介绍的自适应滤波和状态空间模型则提供了有效的解决方案。我特别喜欢作者对于特征提取部分的讲解，他并没有仅仅列出各种特征，而是深入分析了这些特征是如何捕捉到非平稳信号的动态特性，并且如何影响后续的分类和识别任务。书中还穿插了一些实际案例的分析，虽然这些案例的背景可能与我正在处理的具体问题略有差异，但其分析思路和方法论却具有极强的普适性，让我能够从中汲取灵感，为我的工作打开新的思路。这本书让我意识到，理解信号的“非平稳”本质，是提升系统性能的关键。

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不得不说，这本书为我打开了一个全新的视角来审视那些我们每天都在接触，却又常常被忽略的“变化”。我最初接触这本书，是因为我对声音信号的兴趣，尤其是音乐和自然界中的声音。我一直觉得，单纯的频谱分析无法完全捕捉到声音的“灵魂”，而这本书恰恰提供了解决之道。书中对“瞬态”这个概念的引入，让我开始理解为什么一段旋律会有起伏，为什么鸟鸣会有高低。作者介绍的各种时频分析技术，如短时傅里叶变换、W-表示等，让我能够“看到”声音在时间维度上的变化，从而更好地理解其结构和情感表达。我也尝试将书中的一些方法应用到我自己的音乐制作中，虽然过程有些曲折，但最终的效果是令人惊喜的。书中对于信号去噪和增强的章节，也给我带来了不少启发，尤其是在处理一些质量不佳的录音时，能够更有效地去除杂音，保留有用的信息。这本书让我意识到，即使是看似简单的信号，其背后也蕴含着丰富的动态信息，而理解这些信息，能够让我们在很多方面获得更深层次的洞察。

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貌似牛逼，其实无用

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