Wavelet Applications VII pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:

出品人:

页数:566

译者:

出版时间:2000-06

价格:USD 105.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819436825

丛书系列:

图书标签:

• Wavelets
• Signal Processing
• Image Processing
• Data Compression
• Numerical Analysis
• Scientific Computing
• Engineering Applications
• Mathematics
• Applied Mathematics
• Pattern Recognition

信号处理与数据分析的广阔天地：超越小波变换的深度探索 图书名称：数字信号处理导论与高级应用 本书旨在为信号处理、数据分析和相关工程领域的专业人士及高年级学生提供一套全面、深入且具有前瞻性的知识体系。本书的核心焦点在于构建坚实的理论基础，并将其无缝衔接至当代工程实践中最具挑战性的实际问题。我们摒弃了仅仅停留在基础概念的讲解，而是着眼于引导读者掌握从经典到前沿的多种分析工具，理解它们背后的数学原理，并熟练应用于复杂数据的提取、压缩、去噪与特征识别之中。 第一部分：信号处理的基石与经典理论的重塑 本书的第一部分聚焦于巩固读者对核心信号处理概念的理解，并对线性时不变（LTI）系统、傅里叶分析等经典工具进行深入的审视和批判性回顾。 第一章：离散时间信号与系统回顾 本章首先回顾了离散时间信号的表示方法，包括序列、脉冲响应和系统函数的概念。重点深入探讨了系统的因果性、稳定性及线性时不变性。通过对Z变换的全面解析，不仅涵盖了其定义和基本性质，更强调了利用Z变换求解差分方程、分析稳定性和设计数字滤波器的实用技巧。我们特别引入了“双边Z变换”在逆变换求解中的重要性，并探讨了收敛域（ROC）对系统特性的决定性影响。 第二章：傅里叶变换的深度剖析 本章超越了对离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的简单介绍。我们详细分析了DFT在周期延拓和频谱泄漏问题上的内在矛盾，并引入了离散卷积定理的精细化应用。重点讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法的结构——特别是Cooley-Tukey算法的蝶形运算原理及其对计算复杂度的影响。此外，本章还涵盖了频率域分析的局限性，为后续引入时频分析工具埋下伏笔。我们通过大量的实例，展示了如何利用FFT进行频谱估计，例如功率谱密度（PSD）的计算。 第三章：数字滤波器设计：从理论到实践 滤波器是信号处理的灵魂。本章系统地介绍了无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器两大类。 FIR 滤波器设计： 详细阐述了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）的原理及其对阻带衰减和过渡带宽度之间的权衡。我们引入了频率采样法，并对比了经典的Parks-McClellan算法（最小二乘法）在设计最优幅度响应滤波器方面的优势。 IIR 滤波器设计： 重点解析了双线性变换法（Bilinear Transformation）及其对频率轴的非线性映射（预畸变）的处理。通过对巴特沃斯、切比雪夫（I型和II型）以及椭圆滤波器的严格比较，读者将清晰理解每种滤波器在通带纹波、过渡带陡峭度及群延迟特性上的取舍。 第二部分：高级分析技术与时频表示 本部分是本书的核心创新之处，它将读者的视野从单一域的分析扩展到多域联合分析，以应对瞬态信号和非平稳信号的挑战。 第四章：随机信号处理基础 本章为处理真实世界中普遍存在的噪声和随机过程信号奠定了理论基础。我们界定了随机变量、随机过程的概念，并深入探讨了广义平稳（WSS）和狭义平稳过程的性质。关键内容包括自相关函数（ACF）和互相关函数（CCF）的计算及其在信号检测和估计中的应用。重点引入了维纳-霍夫曼方程和维纳滤波器的推导，用于最小化均方误差的线性滤波设计，这对于通信和控制系统至关重要。 第五章：多分辨率分析的广义视角 虽然小波变换是一个重要的工具，但本书将其置于更广阔的多分辨率分析（MRA）框架下进行讨论。 多速率信号处理： 首先讲解了抽取（Decimation）和插值（Interpolation）的理论，以及由此引发的混叠现象和抗混叠滤波器的设计。这是理解任意采样率处理和滤波器组结构的基础。 滤波器组与重建： 详细分析了滤波器组（Filter Banks）的结构，特别是完美重建（Perfect Reconstruction, PR）的条件。我们深入探讨了正交滤波器组和双正交滤波器组的构建，阐明了如何通过巧妙的滤波器设计实现无失真的信号分解与重构，这为许多现代编码技术提供了底层框架。 第六章：时频分析的几何与应用 本章专注于如何在一个二维平面上同时表示信号的频率内容随时间的变化，这是分析非平稳信号的关键。 短时傅里叶变换（STFT）的局限性： 首先讨论了STFT固有的“时频分辨率”困境——时间窗和频率窗的互不兼容性，即海森堡不确定性原理在STFT中的体现。 Wigner-Ville 分布（WVD）： 深入研究了WVD作为一种二次型分布的优势——其优异的时频分辨率。然而，本书同样强调了其主要缺点：交叉项（Cross-terms）的存在及其对信号解释的干扰。我们详细讲解了如何利用诸如Choi-Williams分布等平滑核函数来抑制这些交叉项。 局部判别分析与特征提取： 结合高阶统计量，本章探讨了如何利用时频分析的结果来提取与信号结构相关的特征，例如瞬时频率估计、谱质心等，用于更高级的模式识别任务。 第三部分：现代信号处理的工程化挑战 最后一部分将理论知识提升到工程应用层面，关注于数据压缩、压缩感知以及系统辨识等前沿领域。 第七章：数据压缩与高效编码 本章探讨了如何利用信号的冗余性和可压缩性实现高效的数据传输和存储。 有损压缩： 重点分析了基于变换的编码，如JPEG标准的离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的作用。我们深入讨论了量化（Quantization）过程的数学模型及其对可感知质量的影响。 无损压缩： 详细介绍了基于信息论的编码方法，包括霍夫曼编码和算术编码的原理，以及它们在数据归一化后的应用。 第八章：盲源分离与源信号分离 在没有对混合过程先验知识的情况下，如何从观测信号中分离出原始独立源信号，是信号处理中的一个经典难题。本章集中讨论了基于高阶统计量的方法。 独立成分分析（ICA）： 详细推导了ICA的核心思想，即最大化源信号的非高斯性（通过负熵或峰度来度量）。我们比较了FastICA和Infomax等主流算法的迭代步骤和收敛性。 应用案例： 展示了ICA在EEG/MEG脑电信号处理和音频混合分离中的实际效果。 第九章：系统辨识与模型参数估计 本章关注于从输入输出数据中推断出描述系统动态特性的数学模型。 AR、MA和ARMA模型： 详细介绍了自回归（AR）、滑动平均（MA）和两者的组合（ARMA）模型的建立与参数估计。 Yule-Walker方程： 讲解了如何利用自相关序列解出高阶AR模型的系数。 最小二乘法在辨识中的应用： 重点阐述了递推最小二乘（RLS）算法及其在跟踪时变系统参数方面的优势，并讨论了模型阶数选择的标准（如AIC/BIC准则）。 通过对这些广泛主题的系统性覆盖，本书不仅为读者提供了扎实的理论工具箱，更重要的是培养了他们根据实际应用需求，选择、组合并优化信号处理方法的工程思维。本书的深度和广度确保了它能成为研究人员和高级工程师案头的常备参考书。

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我是一个刚刚从纯粹的数值分析领域转向应用数学的博士生，手里头有个关于电磁信号异常检测的项目。我原本以为这本书能为我提供一个坚实的应用基础，因为书名里明确提到了“应用”。然而，阅读体验就像是在走迷宫。内容组织结构非常跳跃，前一章还在讨论抽象的希尔伯特空间，后一章突然就跳到了某个特定领域的遥感数据处理，两者之间的逻辑桥梁搭建得非常生硬。我特别想知道的是，当面对实际传感器采集到的、充满随机噪声和漂移的信号时，不同小波基（比如Daubechies、Symlets还是Coiflets）对特征提取的鲁棒性差异究竟如何？书中对此的讨论几乎是缺失的，或者只是用一句话带过，没有提供任何对比性的实验数据或性能指标。最让我感到沮丧的是，许多关键的算法实现细节被省略了，比如阈值选择的具体策略（硬阈值、软阈值，还是自适应阈值），以及如何有效地利用小波包分解来进行多尺度特征的精细化分离。很多时候，我不得不反过来去查阅更早期的文献来理解它引用的某些结论。这本书似乎假设读者已经对信号处理的底层知识了如数家珍，对于我这种需要系统性、手把手指导的初学者来说，门槛太高，阅读过程中的挫败感是比较明显的。它更像是一个知识点的罗列，而不是一个逻辑严密的学习路径图。

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我是在学习声学信号处理时偶然接触到这本书的。我对小波在去噪和特征提取方面的潜力非常感兴趣，特别是如何处理瞬态冲击和非线性失真。这本书的理论基础讲解无疑是扎实的，特别是关于小波变换的完备性和正交性证明部分，写得非常严谨。然而，当它试图过渡到实际的声学应用时，比如语音识别中的音素边界检测或者音乐信号的打击乐分离，其论述显得非常肤浅和笼统。例如，对于语音信号，噪声形态（如白噪声、脉冲噪声、环境混响）对小波去噪效果的影响是巨大的，但书中没有针对不同噪声模型给出具体的参数调优指导。它只是笼统地提到了“选择合适的阈值”，但“合适”的标准是什么？是基于信噪比估计，还是基于统计模型假设？这些工程中最为关键的细节，恰恰是这本书最欠缺的。总而言之，这本书像是一个结构精美的理论骨架，但缺乏支撑起实际应用的血肉。它适合那些已经精通信号处理，但希望深入挖掘小波数学细节的学者，但对于像我这样，希望通过小波技术解决实际声学问题的工程师来说，它提供的有效信息点太少，更多的是一些需要进一步消化和扩展才能使用的知识点。

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这本书，说实话，刚拿到手的时候我还是抱有一丝期待的，毕竟是“应用”这个词吸引了我。我本职是做信号处理的，日常工作中接触各种滤波器和变换，对小波变换的潜力一直是比较看好的。然而，通读下来，我感觉它更像是一本高度理论化的综述，而非我所期望的那种能直接指导工程实践的“工具箱”。书里花了大量的篇幅去推导那些非常晦涩的数学定义，什么多分辨分析、尺度函数、小波基的构造性证明，读起来让人头疼。我需要的不是知道“为什么”小波变换在数学上是优雅的，而是想知道在处理非平稳数据，比如地震波、金融时间序列或者医疗影像时，具体应该选择哪种小波基、分解层数如何确定，以及如何将重构后的信息高效地转化为可操作的决策依据。书中的案例分析，如果存在的话，也显得过于简化和理想化，缺乏真实世界数据的复杂性和噪声干扰。举个例子，关于图像压缩的部分，它停留在理论最优性的探讨，却没有深入讲解如何与现有的JPEG2000标准进行对比，或者在资源受限设备上如何优化计算复杂度。整体感觉，这本书更像是为理论研究者准备的教科书，对于我们这些需要快速落地应用的研究人员来说，实用性打了折扣。如果想深入理解小波的数学本质，它或许是合格的，但若指望它能帮你解决实际的工程难题，可能会失望。

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这本书的排版和图示质量，坦白说，非常不符合现代学术出版物的标准。我买的是实体书，印刷的清晰度尚可，但很多重要的数学公式和图表，特别是那些展示小波包树结构或多尺度分解结果的示意图，线条模糊，信息密度过低，难以辨认关键的细节。这对于理解分层结构和信息流向至关重要。更令人恼火的是，书中的术语使用缺乏一致性，同一个概念有时用这个符号表示，下一节又换了另一个，这在处理复杂数学模型时，极大地增加了阅读的认知负荷。我不得不频繁地在不同章节间跳转，试图找回上下文的定义。此外，作为一个“应用”导向的书籍，它对软件工具链的介绍几乎是零。在实际操作中，我们依赖MATLAB、Python（PyWavelets库）或R。书中完全没有给出任何代码片段，哪怕是最简单的离散小波变换（DWT）的实现示例，也没有指导读者如何利用现有工具箱来验证书中的理论结果。这种理论与实践之间巨大的鸿沟，使得这本书更像是一本冷门的纯数学专著，而非一本面向工程界读者的实用手册。如果你打算用它来指导编程实现，你恐怕得自己从头造轮子。

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从一个资深数据科学家（主要关注时间序列预测）的角度来看，这本书在深度和广度上都存在明显的偏科现象。它在数学原理上的铺陈可谓是力求详尽，这对于提升理论素养无疑是有益的，但这种深度似乎是以牺牲应用层面的批判性思维为代价的。例如，在金融时间序列分析中，波动率聚类和尖峰现象是核心挑战。小波变换理论上可以有效捕捉这些非平稳特性，但这本书似乎没有能捕捉到这些“热点”问题的前沿进展。我期待看到的是关于长记忆过程（Long-Range Dependence）如何用分数布朗运动模型结合小波进行分析，或者在极端市场事件发生时，小波去噪的局限性以及如何与GARCH类模型进行混合建模的讨论。书中涉及的应用章节，大多是较为陈旧的例子，像是上世纪九十年代末期或本世纪初的基准测试。对于处理高频交易数据、处理海量物联网传感器数据所需要的分布式计算架构，或者小波分析在机器学习特征工程中的最新实践，这本书完全是空白。它给人一种感觉，仿佛作者沉浸在小波分析的黄金时代，未能充分跟进近十年间计算能力飞跃带来的应用模式的革新。对于我们这些追求SOTA（State-of-the-Art）结果的从业者来说，它的参考价值已经非常有限了。

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