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出版者:Wiley-Interscience

作者:Gonzalo R. Arce

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2004-11-08

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471676249

丛书系列:

图书标签:

• 非线性信号处理
• 信号处理
• 自适应滤波
• 时频分析
• 混沌信号
• 机器学习
• 小波变换
• 优化算法
• 系统辨识
• 模式识别

现代通信中的信号与系统分析 本书旨在为读者提供一个全面、深入的现代通信系统信号与系统理论基础，侧重于实际应用中的挑战与前沿技术。 本书内容涵盖了从经典信号处理到高级自适应滤波技术，旨在帮助工程师和研究人员掌握分析和设计复杂通信系统所需的理论工具和实践技能。 --- 第一部分：基础理论与线性系统分析 第一章：信号的数学描述与频谱分析 本章首先回顾了连续时间信号和离散时间信号的基本定义、表示方法，如冲激函数、阶跃函数以及周期信号的傅里叶级数展开。重点深入探讨了连续时间傅里叶变换（FT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）的性质及其在信号分解中的作用。我们详细阐述了周期图估计（Periodogram）的局限性，并引入了功率谱密度（PSD）的概念，用以描述随机信号的能量或功率分布，这对于理解噪声和干扰至关重要。 第二章：线性时不变（LTI）系统理论 本章构建了理解所有信号处理系统的基石——LTI系统理论。我们从系统的因果性、稳定性、线性与时不变性出发，推导出系统的冲激响应和系统函数（转移函数）。卷积运算作为LTI系统的核心操作被详尽分析，包括其在频域的乘法对应关系。针对实际应用，本章还分析了理想滤波器（如低通、带通）的特性，并讨论了实际滤波器设计中面临的非理想性问题，例如过渡带宽与阻带衰减的权衡。 第三章：Z变换与离散时间系统 随着数字化处理的普及，本章专注于离散时间信号和系统。Z变换作为分析离散系统的主要工具，其收敛域（ROC）的概念被严格定义，并用于确定系统的因果性与稳定性。我们详细对比了Z域分析与频域分析的异同，并讲解了如何通过部分分式展开法来求解离散系统的单位冲激响应。本章还探讨了离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在频谱分析中的高效应用。 --- 第二部分：随机过程与最优滤波 第四章：随机信号与随机过程基础 在通信系统中，信号往往受到噪声干扰，因此随机信号理论是不可或缺的。本章引入了随机变量和随机过程的概率论基础。我们重点分析了平稳随机过程（Wide-Sense Stationary, WSS）和遍历性随机过程的性质，并引入了自相关函数和互相关函数来量化信号的统计依赖性。功率谱密度与自相关函数之间的维纳-辛钦（Wiener-Khinchin）关系是本章的核心内容，它连接了随机信号在时域和频域的描述。 第五章：线性最小均方误差（LMMSE）滤波 本章致力于解决在存在噪声的情况下，如何从观测信号中提取最佳估计的问题。我们推导了著名的维纳-霍夫曼（Wiener-Hopf）方程，该方程定义了最优线性滤波器（维纳滤波器）的特性。读者将学习如何利用输入信号和噪声的统计特性（通过自相关矩阵和互相关向量）来设计最优滤波器，以最小化估计误差的均方值。本章还探讨了维纳滤波器在预测和去卷积任务中的具体实现。 --- 第三部分：数字滤波器设计与实现 第六章：FIR 滤波器设计 本章专门讨论有限冲激响应（FIR）滤波器的设计方法。FIR 滤波器因其固有的线性相位特性而在对群延迟敏感的系统中备受青睐。我们详细介绍了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、凯泽窗）的设计流程，并对比了不同窗函数在过渡带宽度和阻带衰减方面的性能差异。此外，本章还涵盖了频率采样法和优化设计方法，为实际应用提供了更灵活的选择。 第七章：IIR 滤波器设计 无限冲激响应（IIR）滤波器因其在相同性能指标下阶数更低的优势而被广泛使用。本章深入讲解了IIR滤波器的基本结构（直接形式、级联形式、平行形式）。重点分析了模拟滤波器到数字滤波器的双线性变换（Bilinear Transform）法和脉冲不变法的设计流程。同时，本章强调了IIR滤波器在幅频特性设计时，必须仔细处理可能出现的非线性相位问题。 --- 第四部分：先进信号处理技术在通信中的应用 第八章：短时傅里叶变换（STFT）与时频分析 针对通信信号的时变特性（如跳频、调制信号），传统的傅里叶分析方法显得力不从心。本章介绍了短时傅里叶变换（STFT）作为一种基础的时频分析工具，解释了其窗口长度选择对时域分辨率和频域分辨率的权衡（不确定性原理）。我们讨论了如何通过观察信号的二维时频图来直观地理解信号的动态变化。 第九章：数字滤波器组与多速率信号处理 在现代通信和音频/视频处理中，多速率系统扮演着关键角色。本章阐述了信号采样率的灵活变化，包括抽取（Decimation）和插值（Interpolation）操作。核心内容集中在滤波器组的设计，特别是完美重建滤波器组（Perfect Reconstruction Filter Banks）的概念，这在子带编码和信道分离技术中至关重要。我们分析了其在信道化接收机中的应用。 第十章：导论：自适应滤波的概念与挑战 本章为后续更复杂的系统搭建了桥梁。我们介绍了自适应滤波器（Adaptive Filters）的概念，即滤波器系数能够根据输入信号的统计特性实时变化。与固定系数的维纳滤波器不同，自适应滤波器无需预知信号和噪声的精确统计信息。本章概述了自适应滤波器的基本结构和误差反馈机制，为下一阶段学习如最小均方（LMS）算法奠定了基础。 --- 本书的特色在于： 1. 强调物理意义： 所有数学推导都紧密联系到通信系统中的实际问题，如噪声抑制、信道均衡和干扰消除。 2. 全面覆盖： 理论上涵盖了从经典LTI系统到随机过程和最优滤波的完整知识体系。 3. 实用性导向： 虽然理论基础扎实，但大量篇幅用于讨论工程实践中的设计权衡和算法选择。 本书适合作为通信工程、电子工程、信号处理专业高年级本科生或研究生教材，同时也是从事无线通信、雷达系统、声学信号处理的工程师和研究人员的理想参考读物。

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这本书的叙事风格相当大胆，它敢于挑战传统信号处理领域的线性范式，直击现代数据科学的核心痛点。与那些专注于特定算法的参考书相比，它更像是一部宏大的方法论综述，但其深度又远超一般综述。我尤其欣赏作者对**信息几何**在非线性系统分析中的初步探讨，虽然这部分内容可能对初学者略有难度，但它预示了信号处理未来的发展方向——即将信号处理与概率论和微分几何更紧密地结合起来。书中对于非高斯噪声的鲁棒性分析部分也颇具洞察力，它清晰地论证了为什么在某些真实场景下，L2范数优化会失效，以及如何转向更具韧性的非凸优化方法。总体而言，这本书的结构设计非常巧妙，它从基础的非线性滤波扩展到复杂的动态系统识别，层次分明，层层递进，强迫读者不断拓展自己的知识边界。它无疑是该领域一本里程碑式的著作。

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我对这本书的整体感受可以用“严谨而富有启发性”来概括。它在理论深度上毫不含糊，特别是在探讨再生核希尔伯特空间（RKHS）理论与非参数回归模型之间的联系时，逻辑链条清晰得令人称赞。然而，与某些纯理论著作不同，作者非常注重实际算法的可操作性。比如，书中详细阐述了支持向量机（SVM）在分类问题中处理非线性边界的原理，并配有详实的伪代码示例。这使得理论学习不再是空中楼阁，读者可以立即着手实现和验证。更值得称赞的是，作者对不同非线性技术（如小波变换、分形分析）的适用场景进行了精妙的对比分析，避免了读者陷入“万能工具”的误区。这本书的价值在于，它不仅告诉你“如何做”，更引导你去思考“为什么这样做更有效”。对于有志于在复杂系统建模领域深耕的工程师和研究人员，这本书是搭建扎实理论基础的必备良方，其内容密度和广度都值得反复研读。

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这本《非线性信号处理》着实让人耳目一新，它并非那种枯燥的教科书，倒像是一次对信号世界深层结构的探索之旅。作者在开篇就抛出了一个极具挑战性的观点：我们习以为常的线性模型在描述真实世界的复杂现象时是多么的力不从心。书中对诸如混沌系统、高维数据流等非线性现象的解读，深入浅出，尤其是在引入相空间重构和时间延迟嵌入等概念时，那种豁然开朗的感觉非常棒。我印象最深的是关于核方法在非线性降维中的应用部分，它没有过多纠缠于复杂的数学推导，而是巧妙地将几何直觉与实际应用结合起来，让读者能够真正理解“将低维数据映射到高维特征空间”背后的物理意义。对于那些试图突破传统傅里叶分析局限的研究者来说，这本书无疑提供了一个全新的、更具洞察力的视角，它教会我们如何“倾听”那些隐藏在线性滤波器噪音下的真实信号特征。整个阅读过程像是在攀登一座知识的高峰，每翻过一页，眼前的视野就开阔一分，远超出了我对一本专业技术书籍的期待。

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读完《非线性信号处理》后，我感觉自己对“噪声”和“随机性”的理解被彻底颠覆了。以往总觉得非线性就是系统变得更复杂、更难以预测，但这本书展示了非线性结构中蕴含的丰富信息和潜在的可预测性。书中对**延迟坐标嵌入理论**的阐述极其精彩，它像一把钥匙，打开了我们观察高维时间序列隐藏结构的大门。我特别喜欢作者在讲解Lyapunov指数时所采用的类比方式，它成功地将抽象的敏感性度量与日常生活中可感知的概念联系起来，极大地降低了混沌理论的理解门槛。这本书的排版和图示设计也功不可没，那些精心绘制的吸引子轨迹图和分岔图，直观地展示了从有序到无序的过渡阶段，使得那些晦涩的数学公式瞬间变得生动起来。对于任何一个对模式识别、经济预测或者生物信号分析感兴趣的专业人士，这本书提供的不仅仅是方法论，更是一种看待世界本质的全新框架。

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在众多的信号处理专著中，这本书以其对**深度学习与非线性建模**交叉领域的独特视角脱颖而出。虽然书名听起来更偏向传统理论，但内容紧密结合了最新的研究热点。作者没有将深度神经网络视为一个“黑箱”，而是尝试用非线性动力系统的视角去解构其内部的表征学习机制。例如，书中对多层感知机（MLP）的函数逼近能力及其与万能逼近定理的关联性进行了深入探讨，这对于理解现代AI模型为何如此强大至关重要。此外，书中对自适应非线性均衡技术（如基于神经网络的自适应滤波器）的介绍，清晰地展示了如何将复杂的非线性辨识问题转化为可迭代的优化任务。这本书的魅力在于，它既能满足对基础理论有深入追求的读者，又能为关注前沿应用、寻求理论支撑的研究人员提供坚实的知识储备。它不是一本读完就束之高阁的书，而是一本需要伴随实践不断回顾和印证的工具手册。

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