Signal Processing with Lapped Transforms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Malvar, Henrique S.

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:1992-1

价格:$ 174.02

装帧:

isbn号码:9780890064672

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 拉普拉斯变换
• 时频分析
• 数字信号处理
• 通信系统
• 图像处理
• 滤波器设计
• 小波变换
• 变换域分析
• 工程数学

好的，这是一份关于《信号处理与重叠变换》以外的其他信号处理图书的详细简介，内容将围绕经典理论、现代方法、应用实践等多个维度展开，以确保信息量丰富且专业性强。 --- 《数字信号处理：原理、算法与应用实践》 图书概述 本书旨在为信号处理领域的学生、工程师和研究人员提供一个全面、深入且具有实践指导意义的数字信号处理（DSP）知识体系。全书结构严谨，从最基础的离散时间信号与系统理论出发，逐步过渡到采样定理、Z变换、离散傅里叶变换（DFT）等核心理论，随后详细阐述了数字滤波器设计（FIR与IIR）、快速傅里叶变换（FFT）算法的实现及其在各种工程问题中的应用。本书特别强调理论与实际应用的结合，通过大量实例和代码示例，帮助读者掌握从理论推导到实际系统构建的全过程。 第一部分：基础理论与离散信号分析 本部分奠定了整个信号处理领域的基础。首先回顾了连续时间信号与系统的基本概念，随后聚焦于离散时间信号与系统。详细讨论了系统的线性时不变性（LTI）判据，并引入了卷积和这一核心操作，用以描述系统的瞬时响应。 Z变换作为分析离散系统的强大工具，占据了重要篇幅。我们不仅深入探讨了Z变换的收敛域（ROC）性质、对时域操作（如卷积、时移）的对应关系，还详细分析了双边Z变换与单边Z变换在系统分析中的适用场景。通过Z平面分析，读者可以直观理解系统的稳定性、因果性以及频率响应特性。 离散傅里叶变换（DFT）是连接时域与频域的桥梁。本书清晰阐释了DFT的数学定义、周期延拓特性及其与连续傅里叶变换的关系。特别强调了DFT在有限长序列处理中的频谱泄露、栅栏效应等实际问题，并提供了加窗处理的基本策略。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是信号处理中应用最广泛的模块。本书系统地介绍了无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法。 IIR 滤波器设计 重点介绍了模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的经典设计流程，随后详尽讲解了从模拟到数字的频率域变换方法，特别是双线性变换法（Bilinear Transform），并分析了该方法引入的频率压缩现象及校正措施。对于IIR滤波器的实现，本书详细讨论了直接形式、级联形式和并联形式的结构，并对量化误差和溢出风险进行了初步探讨。 FIR 滤波器设计 FIR滤波器因其线性相位特性而备受青睐。本书深入讲解了基于频率采样法和窗函数法的设计技术，详细比较了矩形窗、汉宁窗、海明窗等常见窗函数的性能差异。此外，还重点介绍了频率取样法和更先进的Parks-McClellan算法（Equiripple设计），使读者能够设计出满足特定幅度响应要求的最优滤波器。 第三部分：高效算法与变换域处理 高效的计算是现代DSP系统的关键。本部分专注于快速傅里叶变换（FFT）算法的实现与优化。 FFT算法部分详细剖析了Cooley-Tukey算法（特别是蝶形运算结构），区分了按时间抽取（Decimation-In-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-In-Frequency, DIF）的实现细节，并分析了其计算复杂度。书中提供了具体的程序实现指南，帮助读者理解如何将理论转化为高效的硬件或软件代码。 数字滤波器的快速实现：利用FFT进行块卷积（Block Convolution）是处理长序列滤波的有效手段。本书系统地介绍了重叠保留法（Overlap-Add）和重叠相加法（Overlap-Save）的基本流程，并分析了它们在降低计算负担和满足实时性要求方面的优势。 第四部分：自适应信号处理与随机过程 信号处理的应用场景越来越复杂，传统的固定滤波器已不能满足需求。本部分引入了随机信号处理和自适应滤波的概念。 首先，从概率论基础出发，回顾了随机变量、随机过程的描述工具（如均值、自相关函数、功率谱密度）。随后，详细解释了维纳滤波（Wiener Filtering）作为最优线性平坦滤波器的理论基础，推导了其正交原理。 自适应滤波是本部分的重点。系统讲解了最小均方误差（LMS）算法的迭代过程、收敛性分析以及步长选择的重要性。这些理论被应用于实际的噪声消除、回声消除和信道均衡等经典问题中。 第五部分：现代应用与前沿展望 本部分将理论知识应用于具体的工程领域，展示DSP技术的强大生命力。 语音信号处理：介绍了语音信号的特性（如基频、共振峰），以及线性预测编码（LPC）的基本模型，为语音合成和识别奠定了基础。 图像与二维信号处理：将一维卷积推广到二维空间，讨论了二维傅里叶变换、图像滤波（锐化与平滑）的基本方法，并简要介绍了二维小波变换的初步概念。 实际系统考虑：讨论了量化效应对DSP系统的影响，包括有限精度带来的噪声和失真，以及过采样与欠采样技术在提高信噪比中的作用。 本书特色 1. 理论深度与广度兼备：不仅涵盖了DSP的经典理论，还涵盖了自适应处理和现代变换技术。 2. 面向实践：所有核心算法均附带伪代码或实际编程语言（如MATLAB/Python）的实现示例，便于读者验证和部署。 3. 清晰的逻辑结构：从基础的LTI系统到复杂的自适应算法，知识点层层递进，构建了一个完整且易于理解的学习路径。 本书适合作为高等院校电子信息、通信工程、自动化、计算机科学等专业本科高年级或研究生阶段的教材或参考书，也是现场DSP工程师进行系统升级和二次开发的必备工具书。

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我近期购入了一本关于信号处理的书籍，阅读体验颇为深刻，尤其是在深入理解那些复杂算法的实际应用方面，这本书提供了一个非常扎实的基础。作者在讲解傅里叶变换及其各种变体时，采用了非常直观且富有洞察力的方式，让我这个对理论知识有些畏惧的读者也能够轻松跟上思路。书中不仅仅停留在数学推导上，还花费了大量篇幅来阐述这些技术在实际工程问题中的作用，比如如何有效地从噪声中提取有用信号，以及在通信系统中进行高效的数据压缩。特别是关于小波分析的部分，讲解得淋漓尽致，让我对多分辨率分析有了全新的认识。书中配有大量的图示和清晰的推导步骤，这对于自学者来说简直是福音。我发现，这本书的价值不仅仅在于教授“如何做”，更在于解释“为什么这样做”，这种深入的理解对于未来解决更复杂的问题至关重要。

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老实说，这本书的学术深度是毋庸置疑的，但它绝非那种高高在上、难以企及的“天书”。我发现作者在构建知识体系时，采用了一种循序渐进的策略。从最基础的离散时间信号处理概念开始，逐步引入到更高级的主题，比如自适应滤波和盲源分离的基础理论。这种结构设计，极大地降低了阅读门槛。对于我而言，最令人振奋的是，书中许多复杂概念的解释都伴随着清晰的物理意义阐述，这避免了纯数学推导带来的抽象感。比如，在解释相关性和互相关性时，作者通过生动的例子说明了它们在时间延迟估计和模式匹配中的核心作用。这种强调直觉和应用的写作风格，让学习过程充满了乐趣和成就感。

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如果要用一句话来概括我的阅读感受，那就是：这是一本能真正提升你工程实践能力的参考书。它的内容组织逻辑严密，知识点覆盖全面，几乎涵盖了信号处理领域的核心知识体系。无论是作为高校教材进行系统学习，还是作为工程师在遇到特定技术难题时进行查阅，这本书都能提供可靠且深入的答案。作者在细节上的精益求精，体现在每一个定理的证明、每一个公式的推导中，都力求做到清晰无误。这种对质量的坚持，使得这本书在众多同类著作中脱颖而出，成为我书架上不可或缺的一本技术宝典。读完之后，我对如何高效地分析和解释各种物理采集到的数据，信心倍增。

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这本书在算法的实现细节上展现出了惊人的深度，这对于希望将理论付诸实践的工程师来说无疑是一大福音。我特别欣赏作者在介绍各种变换方法时，总是能巧妙地将理论的严谨性与编程实现的实用性结合起来。例如，在讨论窗口函数对信号频谱泄漏的影响时，作者不仅仅给出了数学公式，还详细分析了不同窗口函数（如汉宁窗、海明窗）在不同应用场景下的优劣权衡，并提供了相应的代码示例来验证这些差异。这种手把手的指导，让书本上的知识变得触手可及。此外，书中关于谱估计的章节内容也非常充实，无论是经典的方法还是现代的参数化估计技术，都有着详尽的论述，这使得读者能够构建一个全面且立体的信号分析工具箱。

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这本书的另一大亮点在于其对现代信号处理挑战的关注。它并未固步自封于传统的线性系统理论，而是勇敢地触及了非平稳信号分析和非线性系统的处理方法。关于周期图估计的局限性及其如何被更先进的方法（如Welch法）所克服的讨论，展现了作者紧跟领域前沿的学术视野。更重要的是，作者并没有将这些高级主题仅仅视为理论上的探讨，而是将其与实际的数据采集和噪声抑制紧密联系起来。我尤其喜欢其中关于降噪算法的章节，它不仅介绍了传统的维纳滤波，还深入探讨了基于模型的去噪方法，为处理实际复杂的测量数据提供了切实可行的指导方针。

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