Three-dimensional Imaging, Visualization, and Display pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Javidi, Bahram (EDT)/ Okano, Fumio (EDT)/ Son, Jung-young (EDT)

出品人:

页数:562

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 224.87

装帧:

isbn号码:9780387793344

丛书系列:

图书标签:

• 3D Imaging
• Visualization
• Display
• Computer Graphics
• Image Processing
• Medical Imaging
• Virtual Reality
• Augmented Reality
• Holography
• Scientific Visualization

深入探索数字信号处理与模式识别的基石 图书名称：《数字信号处理与模式识别：理论、算法与应用》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的数字信号处理（DSP）与模式识别（PR）的知识体系。在当今信息爆炸的时代，无论是语音识别、图像分析还是复杂的系统控制，对信号的有效获取、处理、分析以及从数据中提取有意义信息的能力已成为核心竞争力。本书的编写，正是基于对这一核心需求的深刻理解，力求在理论深度与工程实践之间搭建一座坚实的桥梁。 全书结构严谨，从最基础的信号与系统理论出发，逐步深入到高级的算法实现与前沿应用，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。我们避免了对三维可视化或显示技术的直接探讨，而是专注于构成所有高级数据处理任务的数学与计算基础。 第一部分：数字信号处理的理论基础与基础运算 本部分奠定了整个信号处理领域的数学基石。首先，我们详细阐述了连续时间信号与离散时间信号的表示方法、采样定理（奈奎斯特-香农定理）的严格推导及其在实际系统中的意义。我们深入剖析了线性时不变（LTI）系统的概念，包括其卷积积分与卷积和的计算，并引入了状态空间表示法，为理解更复杂的动态系统打下基础。 核心内容聚焦于信号在频域的表示。我们详尽讲解了傅里叶级数、傅里叶变换（FT）及其离散形式——离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。重点在于快速傅里叶变换（FFT）算法的原理，包括蝶形运算结构和效率分析，使其成为实际工程中进行频谱分析的必备工具。此外，Z变换（包括单边和双边）作为分析离散时间系统的有力工具，其收敛域的确定和反演方法被给予充分的篇幅。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是信号处理中最基本且应用最广的工具之一。本部分致力于提供设计和实现数字滤波器的完整指导。我们首先区分了无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器，并对比了它们的优缺点。 在FIR滤波器设计方面，我们详细介绍了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的原理、旁瓣衰减特性及其对通带和阻带纹波的影响。对于IIR滤波器，我们重点讲解了模拟滤波器的设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器），随后详述了这些模拟原型到数字域的映射技术，如双线性变换法和脉冲不变法，并讨论了由此带来的频率预畸变问题。最后，本部分覆盖了滤波器的实际结构实现，包括直接型、级联型和并行型结构，以及量化噪声和溢出对滤波器性能的影响分析。 第三部分：随机信号处理与参数估计 现实世界中的许多信号，如噪声、通信信号、或环境监测数据，都具有随机性。本部分将信号处理的视角扩展到统计领域。我们定义了广义平稳过程（WSS）和独立增量过程，并详细阐述了功率谱密度（PSD）的概念及其与自相关函数的傅里叶变换关系。 我们深入探讨了谱估计技术。首先介绍非参数方法，如周期图法和韦尔奇法（Welch's method），分析其在降低方差和提高分辨率之间的权衡。随后，本书转向参数估计方法，详细阐述了自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的建立及其Yule-Walker方程的求解，这为更精细的频谱分析提供了强大的工具。此外，还涵盖了线性最小均方（LMS）滤波器和维纳滤波器的设计，用以实现最优的信号估计和噪声消除。 第四部分：模式识别基础与分类器设计 从处理纯粹的信号转向从数据中提取意义，本部分引入了模式识别的核心概念。我们首先定义了模式识别系统的基本框架：特征提取、分类器设计和决策。 特征提取方面，我们强调了数据降维的重要性，详细分析了主成分分析（PCA）作为一种线性降维技术，如何最大化方差保留。在分类器设计中，本书的核心内容包括： 1. 监督学习分类器： 详尽讲解了贝叶斯分类器，特别是最大似然估计和最大后验概率估计的原理。随后，我们深入探讨了判别函数、决策边界的构建，以及支持向量机（SVM）在线性与非线性可分情况下的核函数选择与优化。 2. 非监督学习： K均值（K-means）聚类算法、层次聚类算法的机制和收敛性分析被详细描述，用以发现数据中隐藏的结构。 3. 神经网络基础： 作为现代模式识别的驱动力，我们介绍了多层感知机（MLP）的结构、前向传播和反向传播算法的数学推导，解释了激活函数的作用和梯度下降策略在优化中的地位。 第五部分：应用与前沿方法简介 在最后一部分，我们将前述理论应用于实际场景，并简要介绍当前领域的热点技术。我们探讨了在通信系统中如何利用数字滤波进行均衡化和信道估计；在生物医学信号处理中如何应用小波变换（Wavelet Transform）进行时频分析，克服传统傅里叶变换在非平稳信号分析上的局限性。 此外，本书对当前机器学习和深度学习范式的兴起进行了概述，将其定位为模式识别在复杂特征空间中的延伸。我们讨论了深度卷积网络（CNN）如何自动进行层次化特征学习，以及循环神经网络（RNN）在处理序列数据（如时间序列分析）中的优势。 总结： 《数字信号处理与模式识别：理论、算法与应用》是一本结构完整、内容详实的教材或专业参考书。它面向对信号处理、系统辨识、统计推断和数据分析有深入学习需求的工程师、研究人员及高年级本科生或研究生。本书通过严谨的数学推导、清晰的算法描述和丰富的工程实例，确保读者能够掌握从原始数据到高价值洞察转化的全套工具箱，而无需涉及复杂的视觉呈现技术。

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