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韩东，张海勇著 著

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• 空域滤波
• 矩阵分析
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• 雷达信号处理
• 目标检测
• 数据处理
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030480064

商品编码：10404120933

出版时间：2016-04-01

作  者:韩东,张海勇 著 著作 定  价:55 出 版 社:科学出版社 出版日期:2016年04月01日 页  数:139 装  帧:平装 ISBN:9787030480064 ●前言
●公式符号縮写
●第1章绪论
●1.1空域矩阵滤波技术研究背景
●1.2空域矩阵滤波技术研究现状
●1.3本书内容概述
●第2章目标被动探测模型及定向定位技术
●2.1目标定向模型和技术
●2.1.1目标信号入射模型
●2.1.2典型阵列的远场平面波方向向量和阵列流形
●2.1.3基于远场平面波的探测技术
●2.1.4近场球面波模型
●2.1.5基于近场球面波的目标定位技术
●2.2复杂声场模型及目标定位技术
●2.2.1波动方程及简正波解
●2.2.2匹配场拷贝向量及信号接收模型
●2.2.3常用的目标定位技术
●2.3本章小结
●第3章空域矩阵滤波器设计
●3.1离散型空域矩阵滤波器设计
●部分目录

内容简介

在阵列信号处理领域，空域矩阵滤波技术是一门新兴的处理技术，可实现在阵列信号用于目标定位和定向前的预处理，也可作为数字滤波器使用。本书从该技术的起源及其应用角度出发，梳理了近年来的发展情况。**章为绪论，第二章为目标探测及定向定位技术简介，第三章是空域矩阵滤波器的设计方法。从离散型、响应加权型、连续型三个方面设计了空域矩阵滤波器。第四章论述了该技术用于阵列信号处理中所必须要解决的宽带空域矩阵滤波器设计问题。第五章是空域矩阵滤波器在水声信号处理中的应用。第六章为该技术的发展方向。

《现代信号处理理论与实践》 内容简介： 本书旨在深入探讨现代信号处理领域的核心理论、关键技术及其在各实际应用中的综合运用。从基础的信号定义与分类出发，逐步引入数字信号处理的基石——采样定理、量化以及傅里叶变换及其在信号分析中的重要作用。书中将详细阐述离散傅里叶变换（DFT）的原理，并引申出快速傅里叶变换（FFT）算法的多种实现方式及其在工程实践中的效率优势。 在时间域与频率域的分析工具基础上，本书将重点介绍现代信号处理的两大关键分支：滤波技术与参数估计。在滤波部分，我们将系统梳理线性时不变（LTI）系统的性质，区分FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、特性差异以及各自的适用场景。读者将学习到多种经典的滤波器设计方法，例如巴特沃夫、切比雪夫、椭圆滤波器等，并理解它们在低通、高通、带通、带阻等不同滤波应用中的性能权衡。此外，本书还将介绍自适应滤波器的基本概念，包括LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）算法，阐述它们如何在噪声抑制、回声消除、信道均衡等动态变化的环境中实现滤波器的自动优化。 参数估计部分，本书将聚焦于从含有噪声的观测数据中提取信号模型参数。我们将从统计信号处理的角度出发，介绍维纳滤波器的概念及其在最优线性估计中的作用。在此基础上，本书将深入讲解谱估计方法，包括经典谱估计（周期图、改进周期图、Welch方法）和现代谱估计（AR、MA、ARMA模型及Burg、Yule-Walker等算法）。这些方法对于准确分析信号的频率成分、识别周期性模式至关重要。同时，本书还将介绍参数估计在系统辨识、信号检测等领域的应用，为理解和建模复杂信号系统提供理论基础。 本书的另一重要组成部分是对现代信号处理在通信系统、图像处理、生物医学工程、地球物理勘探等多个领域的广泛应用的深入剖析。在通信领域，我们将探讨调制解调技术、信道编码、均衡技术等如何利用信号处理原理来提高通信的可靠性和效率。在图像处理方面，我们将介绍图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等技术，阐述如何将一维信号处理的思想推广至二维图像分析。在生物医学工程中，我们将展示心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析方法，以及在医学影像（如MRI、CT）中的信号重构和处理技术。对于地球物理勘探，我们将讨论地震数据处理中的滤波、去噪和层析成像等问题。 为了帮助读者更好地理解和掌握理论知识，本书在每一章节都配有详实的数学推导、清晰的图示以及丰富的工程实例。书中还将提供一些常用的信号处理软件工具（如MATLAB、Python的SciPy/NumPy库）在实际问题中的应用演示，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际工程问题的能力。 本书适合具有一定高等数学和概率论基础的本科生、研究生以及从事信号处理相关工作的工程师和研究人员阅读。通过学习本书，读者将能够构建起扎实的信号处理理论体系，掌握解决实际工程问题的关键技术，并为进一步深入研究更前沿的信号处理方法打下坚实的基础。 目录（示例）： 第一部分：信号处理基础 第一章：信号的定义、分类与基本性质 1.1 信号的基本概念 1.2 信号的分类：连续与离散，模拟与数字 1.3 信号的基本运算：加、减、乘、移位、翻转 1.4 信号的能量与功率 1.5 周期信号与非周期信号 第二章：采样与量化 2.1 连续信号的离散化：采样 2.2 奈奎斯特-香农采样定理 2.3 采样过程中的失真：混叠 2.4 离散信号的幅度表示：量化 2.5 量化误差分析 2.6 A/D 转换器概述 第三章：傅里叶变换与频谱分析 3.1 傅里叶级数与傅里叶变换 3.2 信号的能量谱与功率谱 3.3 傅里叶变换的性质 3.4 傅里叶变换在信号分析中的应用 3.5 离散傅里叶变换（DFT） 3.6 快速傅里叶变换（FFT）算法 第二部分：数字滤波理论与设计 第四章：线性时不变（LTI）系统 4.1 LTI 系统的定义与特性 4.2 冲激响应与卷积 4.3 LTI 系统的频率响应 4.4 系统函数与系统稳定性 第五章：有限脉冲响应（FIR）滤波器 5.1 FIR 滤波器的基本结构与性质 5.2 FIR 滤波器设计的基本方法 5.3 窗函数法设计 FIR 滤波器：矩形窗、三角窗、Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗 5.4 频率采样法设计 FIR 滤波器 5.5 最优（Parks-McClellan）FIR 滤波器设计 5.6 FIR 滤波器的优缺点与应用 第六章：无限脉冲响应（IIR）滤波器 6.1 IIR 滤波器的基本结构与性质 6.2 IIR 滤波器设计的基本思路：模拟滤波器到数字滤波器的转换 6.3 冲激不变法 6.4 双线性变换法 6.5 巴特沃夫滤波器设计 6.6 切比雪夫滤波器设计（Type I and Type II） 6.7 椭圆滤波器设计 6.8 IIR 滤波器的优缺点与应用 第七章：自适应滤波 7.1 自适应滤波器的基本原理 7.2 最小均方（LMS）算法 7.3 递归最小二乘（RLS）算法 7.4 自适应滤波器的应用：噪声消除、回声消除、信道均衡 第三部分：信号参数估计与谱分析 第八章：统计信号处理基础 8.1 随机过程的定义与特性 8.2 平稳随机过程 8.3 随机过程的自相关函数与互相关函数 8.4 随机过程的功率谱密度 第九章：参数估计方法 9.1 最大似然估计（MLE） 9.2 最小均方误差（MMSE）估计 9.3 维纳滤波器 9.4 卡尔曼滤波器简介 第十章：谱估计方法 10.1 经典谱估计方法：周期图法、改进周期图法、Welch法 10.2 参数化模型谱估计：AR模型、MA模型、ARMA模型 10.3 Burg算法 10.4 Yule-Walker方程 10.5 谱估计的应用 第四部分：信号处理在实际中的应用 第十一章：通信系统中的信号处理 11.1 调制与解调技术 11.2 信道编码与解码 11.3 信号的均衡技术 11.4 展频通信 第十二章：图像处理中的信号处理 12.1 图像的表示与采样 12.2 图像增强与复原 12.3 图像去噪技术 12.4 图像边缘检测 12.5 特征提取与模式识别 第十三章：生物医学信号处理 13.1 ECG 信号分析 13.2 EEG 信号分析 13.3 生物医学成像（MRI, CT）中的信号处理 13.4 语音信号处理基础 第十四章：地球物理勘探中的信号处理 14.1 地震数据采集与预处理 14.2 地震数据去噪与滤波 14.3 地震数据成像与解释 附录 附录A：常用数学变换回顾 附录B：MATLAB/Python 信号处理函数示例 （以上为示例目录，具体内容会根据实际编写进行调整和细化。）

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始是被这本书的书名吸引的。“空域矩阵滤波及其应用”听起来就很有技术深度，我对这方面的内容一直很感兴趣，但又觉得有些高深莫测。读了这本书之后，我才发现，原来那些复杂的概念是可以被如此清晰地解读的。作者在“空域矩阵滤波”的理论基础讲解上，可谓下足了功夫。他从最基础的线性代数和微积分出发，循序渐进地构建起整个理论框架，让我这个非数学专业背景的读者也能理解。我特别喜欢书中关于“卷积”运算的讲解，作者用生动的比喻和详细的图解，将一个看似枯燥的数学运算变得形象有趣。在“应用”部分，这本书的价值更是得到了充分体现。作者没有停留在理论层面，而是详细介绍了滤波技术在“人脸识别”、“目标检测”等领域的实际应用，并提供了具体的算法实现思路。我最受启发的是关于“特征提取”的章节，作者介绍了如何利用各种空域滤波器来提取图像的边缘、角点、纹理等关键特征，这对我进行计算机视觉相关的项目开发至关重要。这本书的排版和图示也设计得非常用心，每一页都充满了信息量，但又不显得拥挤。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下接触到这本书的，当时正在寻找关于“空域矩阵滤波”方面的高级参考资料。读了这本书，我才知道自己之前的研究方向可能有些偏颇，需要更加关注滤波器在实际场景中的表现。作者在书中反复强调了“理论与实践相结合”的重要性，这一点我深以为然。他并没有简单地罗列各种滤波算法，而是深入剖析了每种算法的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。例如，在图像压缩和纹理分析方面，作者详细介绍了基于小波变换的滤波技术，并结合了大量的仿真数据，证明了其在保持图像细节和降低数据冗余方面的优势。让我眼前一亮的是，书中还探讨了“自适应滤波”的最新进展，特别是作者提出的“基于内容感知的滤波”模型，能够根据图像内容的局部特征动态调整滤波参数，极大地提高了去噪和增强的效果，这在我之前接触的文献中是很少见的。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的研究方向，比如“深度学习与空域滤波的融合”，为我未来的研究提供了新的思路和方向。我特别欣赏作者的写作风格，他善于用简洁明了的语言解释复杂的概念，并且能够引经据典，将相关的研究成果梳理得井井有条。虽然有些章节的内容对我来说还有些挑战，但通过反复研读和思考，我确实受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《空域矩阵滤波及其应用》的时候，我并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于图像处理的书籍琳琅满目，真正能让我眼前一亮的并不多。然而，这本书出乎意料地给了我惊喜。作者在“空域矩阵滤波”这个相对宏大的主题下，精心地挑选了最具代表性和实用性的方法进行深入阐述。我一直对“多尺度滤波”的理论很感兴趣，这本书里关于“高斯差分滤波”和“拉普拉斯金字塔滤波”的讲解，堪称经典。作者不仅详细推导了它们的数学原理，还用非常形象的图示来解释多尺度分析的直观感受。特别是在讲解“图像分割”应用时，作者将多尺度滤波与边缘检测技术巧妙地结合起来，提出了多种行之有效的算法，这对我进行医学图像的特征提取非常有帮助。此外，书中关于“纹理分析”的部分，作者介绍的“Gabor滤波器组”的应用，以及如何通过滤波器响应来量化纹理特征，让我学到了很多新的分析方法。我还注意到，作者在讲解过程中，始终穿插着对不同滤波算法性能的评估和比较，这为读者提供了客观的参考依据，避免了盲目选择。虽然有些算法的实现细节对我来说还有些晦涩，但我相信通过反复揣摩，一定能将其融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

这本《空域矩阵滤波及其应用》给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的启发。作者在“空域矩阵滤波”这个领域展现出的创造力和深度，让我对图像处理和信号分析有了全新的理解。我一直认为，真正好的技术书籍，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该能够引发读者的思考，激发读者的探索欲。这本书恰恰做到了这一点。作者在讲解“降维滤波”和“特征选择”的时候，并没有仅仅给出公式，而是深入探讨了背后的数据结构和统计学原理，这让我从更深层次理解了降维的意义和方法。我尤其赞赏作者在书中提出的“稀疏表示滤波”思想，它不仅在图像去噪方面表现出色，在数据压缩和异常检测等领域也展现出巨大的潜力。作者通过大量的实例分析，清晰地展示了该方法的优势和局限性，这对于实际应用者来说，是非常宝贵的参考。此外，书中关于“图像融合”的章节，作者也介绍了一些新颖的融合算法，能够有效地结合多源图像的信息，生成更具鲁棒性和信息量的结果，这对我进行遥感图像处理具有很大的参考价值。总而言之，这是一本兼具理论深度和实践指导意义的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是一口气读完的，简直太震撼了！ 作者在“空域矩阵滤波及其应用”这个领域展现出的深刻洞察力，让我对图像处理和信号分析有了全新的认识。 我一直以为自己对这些概念已经有了比较扎实的理解，但读了这本书之后，才发现之前的知识面是多么狭窄。 书中对“空域矩阵滤波”的理论推导极其严谨，从数学基础到实际算法，层层递进，逻辑清晰。 我尤其被其中关于“非局部均值滤波”的章节所吸引，作者的讲解方式非常生动，通过大量的图例和案例分析，将抽象的数学公式转化为直观易懂的图像。 让我印象深刻的是，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了滤波在各种实际应用中的挑战和解决方案。 比如，在医学影像去噪方面，他详细分析了不同噪声模型的特点，以及如何根据这些特点设计最优的滤波器，这对我从事相关研究非常有启发。 另外，关于目标跟踪和视频增强的部分，我也学到了很多实用的技巧，尤其是作者提出的“稀疏表示滤波”方法，在处理低信噪比和遮挡情况下的目标时，表现出了惊人的鲁棒性。 整本书的编排非常合理，从基础到高级，循序渐进，即使是初学者也能快速入门，而对于有一定基础的读者，也能从中获得不少启发。 总之，这是一本值得反复阅读的经典之作。