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页数:212

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出版时间:2010-6

价格:29.00元

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isbn号码:9787111301349

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学工程
• 电阻抗成像
• 医学影像
• 生物电
• 诊断技术
• 生物物理
• 医学设备
• 信号处理
• 人体组织
• 临床应用

深度透视：数字信号处理在现代工程中的应用与前沿 本书名称： 深度透视：数字信号处理在现代工程中的应用与前沿 图书简介： 本著作旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的数字信号处理（DSP）知识体系。我们摒弃了过于冗余的数学推导，转而聚焦于核心概念的直观理解、关键算法的实际构建，以及DSP技术在当前高新技术领域中的创新性应用。全书内容紧密围绕“处理——分析——决策”这一工程主线展开，旨在培养读者将理论知识快速转化为解决复杂工程问题的能力。 第一部分：数字信号处理的基石与数学直觉 本部分着重奠定坚实的理论基础，但叙述方式强调物理意义和工程直觉的培养。 1.1 信号的数字化之旅：从连续到离散的桥梁 我们将详细探讨连续时间信号如何通过采样、量化和编码转化为可被计算机处理的离散时间信号。重点分析采样定理（Nyquist-Shannon）的严格性和实际工程中的裕度设计，包括欠采样和过采样的具体应用场景。此外，本书将深入剖析量化噪声的特性、有效位数（ENOB）的计算，并介绍各种编码方案（如μ-律、A律）在通信和数据采集中的选择依据。 1.2 离散时间系统的核心框架 本章系统性地介绍了线性时不变（LTI）系统的基本性质——卷积。我们不会停留于复杂的积分运算，而是通过差分方程的形式，清晰展示输入与输出之间的内在联系。Z变换作为分析离散时间系统的核心数学工具，其意义将被赋予直观的解释：它如何揭示系统的频率响应、稳定性与因果性。读者将学会如何从Z域极点和零点的位置直接判断系统的瞬态响应特性（如振荡频率、衰减速度）。 1.3 离散傅里叶变换（DFT）的实用解析 DFT是DSP的灵魂所在。本书将深入阐述DFT的定义、性质，以及快速傅里叶变换（FFT）算法的原理和高效性。我们不仅会介绍经典的Cooley-Tukey算法，还会探讨针对特定数据结构的变种FFT（如Chirp Z-Transform）在频谱分析中的特殊用途。关于FFT的实际应用，本书将详尽讨论谱泄露（Spectral Leakage）的成因，并对比汉宁窗、海明窗等不同加窗函数的适用条件和性能权衡。 第二部分：滤波器的设计、实现与优化 滤波技术是信号处理中最基础也最核心的操作。本部分将覆盖从基础概念到高级滤波器设计的全流程。 2.1 数字滤波器的分类与选择 清晰区分无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器的工作原理、各自的优势与局限性。我们将对比两者的相位特性（FIR的线性相位 vs. IIR的非线性相位）及其对信号保真度的影响。 2.2 FIR滤波器的精确设计 重点讲解窗函数法（Windowing Method）在设计FIR滤波器中的应用，包括如何根据期望的过渡带宽和阻带衰减率精确选择合适的窗函数。随后，深入探讨频率采样法（Frequency Sampling Method）和最优等波纹设计（Parks-McClellan Algorithm，Remez Exchange Algorithm）在需要高阶、低阶实现复杂频率响应时的应用策略。 2.3 IIR滤波器的经典转换与实现 本章聚焦于模拟滤波器到数字滤波器的设计映射，特别是双线性变换法（Bilinear Transformation）。详细分析双线性变换引入的频率压缩（Warping）效应及其在实际设计中的补偿方法。讲解Butterworth、Chebyshev（I型和II型）和椭圆滤波器的特性差异，指导工程师根据功耗、阶数和阻带要求进行最优选择。 2.4 滤波器结构与高效实现 讨论直接型、级联型和并行型等基本滤波器结构，并着重介绍定点运算环境下的量化误差、溢出问题和数值稳定性分析。介绍最小化乘法运算的格子结构（Lattice Structure）在自适应滤波中的优势。 第三部分：现代信号处理技术与前沿应用 本部分将目光投向那些驱动当代工程突破的关键高级算法，并展示其在不同领域的技术落地。 3.1 自适应滤波与噪声对消 系统介绍自适应滤波器的基本框架，重点讲解最小均方误差（LMS）算法及其变种（如归一化LMS, NLMS）的工作流程、收敛速度与稳态误差的关系。随后，深入探讨其在信道均衡、回声消除和自适应噪声消除中的实际部署，强调噪声特性的时变性对算法选择的影响。 3.2 统计信号处理与参数估计 本章探讨如何从含有噪声的观测数据中提取信号的统计特性。详细介绍功率谱估计的方法，包括经典周期图法、Welch平均法，以及更高分辨率的参数化方法，如自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型和AR-MA模型的估计。这些技术是雷达信号处理和地质勘探数据分析的基石。 3.3 小波变换：时频分析的革命 相较于傅里叶变换的全局视角，小波变换提供了优异的时频局部化能力。本书将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。特别关注正交小波基的选择（如Haar, Daubechies系列）及其在信号去噪（Thresholding）和数据压缩中的应用，展示其在瞬态信号检测中的不可替代性。 3.4 深度学习驱动的信号处理 探讨卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在信号处理任务中的新兴作用。分析如何将传统DSP概念（如滤波、变换）融入到深度学习模型的结构设计中，以解决高度非线性的信号恢复、源分离和异常检测问题，为信号处理领域带来新的范式。 目标读者： 本书适合于电子工程、通信工程、自动化、计算机科学以及生物医学工程等领域的本科高年级学生、研究生以及致力于提升工程实践能力的研发工程师和技术人员。阅读本书需要具备基础的线性代数和概率论知识。 本书的独特价值： 本书的特色在于其极强的实践导向性。每章后附有基于MATLAB/Python的详细算法实现案例和仿真验证流程，确保读者不仅“理解”了理论，更能“实现”它。我们专注于揭示算法背后的工程取舍，帮助读者在复杂的设计空间中做出最优决策。

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