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出版者:Prentice Hall

作者:P. P. Vaidyanathan

出品人:

页数:911

译者:

出版时间:1992-10-1

价格:USD 116.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780136057185

丛书系列:

图书标签:

• 通信
• ＤＳＰ
• 经典信号处理
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《信号流艺术：多速率系统与滤波器组的精妙设计》 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量数据所包围，无论是通信、图像处理、音频编码，还是科学计算，都离不开对复杂信号的高效处理。然而，信号的本质千变万化，不同应用场景对信号的处理速度、精度和资源消耗有着截然不同的要求。这就催生了一个核心问题：如何才能以最高效、最灵活的方式，从杂乱无章的信号中提取有用的信息，并将其转化为我们所需的形态？《信号流艺术：多速率系统与滤波器组的精妙设计》正是为了解答这一挑战而生。 本书深入探讨了信号处理领域中两个至关重要且相辅相成的概念——多速率系统和滤波器组。我们并非仅仅罗列理论，而是致力于揭示它们在实际应用中解决复杂问题的核心原理与精妙设计。从最基础的信号采样与重建，到高级的信号分解与重构，本书将引领读者一步步踏入信号流的奇妙世界。 多速率系统的奥秘：效率与灵活性的基石 多速率系统是指在信号处理过程中，不同阶段以不同速率进行采样、传输或处理的系统。想象一下，您正在观看高清视频，但您的网络带宽有限，您如何才能在保证流畅度的同时，尽可能呈现高质量的画面？多速率系统提供了答案。通过在接收端降低采样率，或者在传输过程中采用更高效的编码方式，我们可以巧妙地平衡数据量与信息质量。 本书将从多速率信号处理的基本原理出发，详细介绍采样率转换（Upsampling and Downsampling）的数学模型和实现方法。您将了解到，简单的放大或缩小信号的采样率并非易事，其中蕴含着信号失真、混叠等诸多挑战。我们会深入剖析如何通过设计合适的插值（Interpolation）和抽取（Decimation）滤波器，来最小化这些失真，从而实现精确的速率转换。 更进一步，本书将探讨多速率系统在实际工程中的应用，例如： 通信系统： 在数字通信中，不同数据流的传输速率差异巨大，多速率系统能够有效地匹配这些速率，实现高效的数据传输和接收。 音频和图像处理： 在音频压缩（如MP3）和图像编码（如JPEG）中，多速率技术被广泛用于去除冗余信息，降低数据量，同时保留关键的感知信息。 仪器仪表与测量： 在科学测量和数据采集领域，传感器可能以不同的频率采集数据，多速率系统能够将这些异构数据统一处理，提取有用的信息。 滤波器组的强大力量：信号的分解与重构 滤波器组，顾名思义，是一组协同工作的滤波器，它们能够将输入的信号分解成多个互不重叠的频带分量，或者将这些分量重新组合成原始信号。这就像一个精密的“信号分拣机”，可以将复杂的信号拆解成一系列更简单、更易于处理的子信号。 本书将系统地介绍不同类型的滤波器组，包括： 均匀滤波器组（Uniform Filter Banks）： 这是最基础的滤波器组形式，用于将信号平均地分割成多个等宽的频带。您将学习到如何设计这些滤波器，以实现良好的频谱隔离度和信号重构。 非均匀滤波器组（Non-uniform Filter Banks）： 在某些应用中，我们可能需要对特定频段进行更精细的处理，非均匀滤波器组应运而生。本书将介绍如何设计具有任意带宽划分的滤波器组，以满足更灵活的处理需求。 QMF（Quadrature Mirror Filter）和CQF（Conjugate Quadrature Filter）滤波器组： 这些是滤波器组设计中的重要里程碑，它们在无失真信号重构方面扮演着关键角色。我们将深入剖析它们的数学特性和设计方法，理解它们如何实现完美重构。 离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的滤波器组实现： 小波变换是当前信号分析领域最强大的工具之一，而滤波器组是其核心实现机制。本书将详细阐述如何利用滤波器组构建小波变换，实现信号的多尺度分析和局部化处理。 通过滤波器组，我们可以实现： 信号压缩： 将信号分解到不同的频带，然后对能量较低的频带进行压缩或丢弃，从而达到数据压缩的目的。 噪声抑制： 在不同的频带上，噪声的特性可能不同，我们可以针对性地对含有噪声的频带进行滤波，从而达到降噪的目的。 特征提取： 信号的某些重要特征可能集中在特定的频带，通过滤波器组的分解，我们可以更方便地提取这些特征。 多分辨率分析： 小波变换通过滤波器组实现的，能够同时分析信号的频率和时间信息，从而提供更全面的信号洞察。 多速率系统与滤波器组的协同：强大的联合 本书的精髓在于，我们将深入探讨多速率系统和滤波器组如何协同工作，发挥出更强大的威力。多速率系统提供了效率的保障，而滤波器组则赋予了信号处理的灵活性和精度。 例如： 多速率滤波器组（Multirate Filter Banks）： 这是将多速率处理与滤波器组相结合的强大工具。在信号被分解到不同频带后，每个子带可以采用不同的采样率进行处理，这大大提高了系统的整体效率。我们将详细介绍其设计原理和应用，例如在高质量音频编码和视频压缩中的作用。 过采样（Oversampling）与滤波器组： 在某些情况下，对信号进行过采样可以简化滤波器组的设计，并提高重构的精度。本书将探讨这种协同工作的优势。 自适应多速率系统： 随着信号特性的变化，多速率系统的处理参数也需要实时调整。本书将介绍一些自适应的策略，以及它们如何与滤波器组相结合，应对动态变化的信号环境。 本书特色： 理论与实践并重： 我们不仅会深入讲解背后的数学原理，还会提供大量易于理解的算法描述和实际应用案例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 清晰的逻辑脉络： 本书的章节安排严谨，从基础概念循序渐进地深入到高级主题，确保读者能够构建清晰的知识体系。 深入的数学推导： 对于关键的数学公式和推导，我们将进行详尽的阐述，让读者深刻理解其内在逻辑。 面向工程师与研究者： 本书适合于通信、电子工程、计算机科学、信号处理等领域的工程师、研究人员以及相关专业的学生。 阅读《信号流艺术：多速率系统与滤波器组的精妙设计》，您将掌握一种全新的视角来审视和处理信号，学会如何设计出高效、灵活、精确的信号处理系统，从而在信息洪流中游刃有余，解锁更多令人兴奋的创新应用。

评分☆☆☆☆☆

排版减一星. 语言的确高度浓缩, 有时浓缩到知其然不知其所以然... 适合知其然不知其所以然地入门, 大量推导过程被省略直接给出结果, 听说作者是engineer出身, 果然有engineer的风格... 所以在读惯了罗嗦型砖头书后再读这本有点小不习惯...

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排版减一星. 语言的确高度浓缩, 有时浓缩到知其然不知其所以然... 适合知其然不知其所以然地入门, 大量推导过程被省略直接给出结果, 听说作者是engineer出身, 果然有engineer的风格... 所以在读惯了罗嗦型砖头书后再读这本有点小不习惯...

评分☆☆☆☆☆

最近读了一本名为《Multirate Systems And Filter Banks》的书，虽然我不是这方面的专家，但这本书的某些部分真的让我眼前一亮，也激起了我对信号处理领域一些基本概念的重新思考。 首先，它并非一本纯粹的理论堆砌之作，这一点非常重要。我一直觉得，很多学术性的书籍往往容易陷入抽象的数学推导，读起来枯燥乏味，对于我这种希望将知识转化为实际应用的人来说，更是如此。《Multirate Systems And Filter Banks》在这方面做得相当不错。它在介绍多速率系统和滤波器组的核心原理时，会巧妙地穿插一些通俗易懂的例子，比如在讨论信号的采样和重建时，作者用了很多类比，让我能够更直观地理解其中的逻辑。虽然我不太可能直接去实现书中的算法，但理解“为什么”以及“如何”会更有效率，这本书恰恰满足了我的需求。它并没有试图让我成为一个信号处理的工程师，而是让我能够更深入地理解一些底层技术的运作方式，例如在数字通信、音频压缩等领域，多速率系统和滤波器组扮演着怎样的角色。我尤其喜欢其中关于“滤波器设计”的那部分，作者并非简单地给出公式，而是从实际的需求出发，解释了不同类型滤波器的优缺点，以及它们在特定场景下的适用性。这让我不再觉得滤波器设计是一件神秘莫测的事情，而是能够把握其背后的权衡和选择。当然，书中有些数学证明的部分我承认我并没有完全消化，但我认为这并不妨碍我理解整体的框架和核心思想。对我而言，这本书提供了一个很好的视角，让我能够站在更高的层面去审视那些我们习以为常的数字技术。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种不太接触工程领域的人来说，《Multirate Systems And Filter Banks》这本书提供了一个非常独特的视角，让我得以窥见那些我们日常生活中可能忽略但却至关重要的技术原理。 我一直在思考，为什么我们能如此顺畅地在不同的采样率之间切换音频和视频文件，而不会出现灾难性的音质损失？这本书在很大程度上解答了我的疑惑。它深入浅出地阐述了多速率系统的核心概念，让我理解了信号在不同采样率之间进行转换的必要性和技术难点。作者在讲解时，并非一味地抛出数学公式，而是通过精心设计的例子，让我体会到信号的过采样、欠采样以及它们可能带来的问题，例如混叠。这一点让我印象深刻，因为它解释了为什么我们需要精妙的设计来避免这些问题。更让我着迷的是关于滤波器组的部分。这本书将滤波器组描述成一种能够将信号分解和重构的强大工具。我一直以为信号处理就是对信号进行简单的增减，但滤波器组的概念让我明白，我们可以将信号拆解成更小的、更易于管理的组成部分，然后分别进行处理。这在很多应用中都非常有用，比如在通信系统中，滤波器组可以帮助我们区分不同的信号，避免串扰；在图像处理中，它们可以用于边缘检测和细节增强。书中对不同类型滤波器组（如QMFs、<bos>-band filter banks）的介绍，虽然包含一些技术细节，但作者总是会回归到它们的应用价值，让我能够理解这些技术是如何支撑起现代通信和信息处理系统的。总的来说，这本书拓展了我对数字信号处理的认知边界，让我看到了那些看似抽象的技术背后所蕴含的深刻原理和实际应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一次思维的洗礼，它让我对“信息”本身有了更深层次的理解，特别是当信息以不同的速度和精度进行传递和处理时。 我一直觉得，数字信号处理就像是一种魔法，能够将各种信息转化为数字，然后再还原回来。《Multirate Systems And Filter Banks》这本书，则像是揭开了这个魔法的面纱。它并没有直接教我如何施展魔法，而是让我理解了魔法的底层逻辑。最让我着迷的部分是关于多速率系统的描述。它让我明白了，为什么在不同的应用场景下，我们需要以不同的速率来采样和处理信号。比如，在高清视频和音频处理中，我们需要更高的采样率来捕捉更多的细节，而在通信传输中，我们可能需要对信号进行降采样，以提高传输效率。作者在解释这些概念时，并没有回避数学，但他的重点在于通过清晰的逻辑和类比，让我理解这些数学背后的意义。例如，关于滤波器组的部分，我一直以为滤波器只是简单地过滤掉不需要的频率。但这本书让我看到，滤波器组更像是一个精密的“解码器”，它能够将复杂的信号分解成一系列更易于处理的子带，然后对每个子带进行独立的操作。这就像是将一个复杂的任务分解成若干个小任务，然后分别完成。这种分解和重构的能力，在许多领域都至关重要，从语音识别到图像压缩，再到医疗诊断。书中对不同滤波器组的结构和性能的讨论，虽然涉及一些专业术语，但我能够感受到作者试图引导我思考“为什么”以及“如何”才能实现最优化的处理。这本书让我不再将数字信号处理视为一个封闭的学科，而是认识到它在现代科技中无处不在的作用。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《Multirate Systems And Filter Banks》的过程中，我深刻体会到，看似简单的数字信号，背后隐藏着多么精妙的数学原理和工程智慧。 我一直对那些能够让生活更便捷的科技产品感到好奇，比如手机通信、音乐播放器，甚至是医学影像设备。这本书，虽然书名听起来很专业，但它却为我打开了一扇通往这些技术背后的窗户。我尤其喜欢作者在解释多速率系统时所做的类比。他会将信号的采样过程比作在一张连续的图片上只选取关键的像素点，而重建则像是根据这些点重新勾勒出完整的图像。这种直观的讲解方式，让原本抽象的采样定理变得易于理解。而关于滤波器组的部分，更是让我大开眼界。它不再是将信号视为一个整体，而是将其分解成不同的频率成分，然后对每个成分进行独立的分析和处理。这就像是为不同乐器的声音分配不同的处理通道，从而实现更精细的音质调整。书中对各种滤波器组（如DFT、DCT）的介绍，虽然包含一些技术细节，但作者始终强调它们在实际应用中的作用，比如在音频和图像压缩中，它们如何帮助我们去除冗余信息，同时保持信息的核心内容。这本书让我意识到，那些我们习以为常的数字技术，并非凭空而来，而是建立在深厚的理论基础之上。虽然我不是一名信号处理领域的专业人士，但我通过这本书，对多速率系统和滤波器组有了更深刻的理解，也更能欣赏现代科技的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

我一直对声音的数字化处理感到好奇，特别是那些能够让声音听起来更清晰、更逼真，或者能够压缩文件大小的技术。《Multirate Systems And Filter Banks》这本书，虽然书名听起来有些技术性，但它确实为我揭示了一些隐藏在这些技术背后的奥秘。 我特别欣赏作者在介绍多速率系统时，所使用的那些生动的比喻。比如，它会把信号的采样过程比作在一张连续的画布上只取下关键的几个点来描绘，而重建则像是根据这些点重新绘制出完整的画面。这种直观的讲解方式，让原本可能枯燥的采样定理变得易于理解。而关于滤波器组的部分，更是让我对音频处理有了全新的认识。我一直以为音频的压缩和增强只是一个简单的“黑盒子”，但这本书让我明白，滤波器组在其中扮演着至关重要的角色。它能够将复杂的音频信号分解成不同的频率成分，然后对这些成分进行独立的处理，比如去除噪音，或者加强某些频段。这就像是把一首交响乐分成各个乐器的声部，然后分别调整每个声部的音量和音质。书中对不同滤波器组的结构和性能的分析，虽然涉及一些数学公式，但作者的讲解重点在于它们各自的应用场景和效果，比如在MP3压缩中，滤波器组是如何工作的，以及它如何帮助我们实现高压缩率同时保持可接受的音质。这本书让我意识到，即使是听起来最简单的音频效果，背后都可能隐藏着复杂而精妙的设计。虽然我不可能立刻去写一个音频编码器，但至少我现在能够更欣赏那些工程师们付出的心血，并且能够更深入地理解为什么某些音频处理技术效果如此显著。

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我主要看了前面4章，对于我理解滤波器有很大帮助，推荐信号处理专业的研究生或研究人员阅读。

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