数据时代下的数字信号处理关键技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 人天图书专营店

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517063094

商品编码：29724237506

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	数据时代下的数字信号处理关键技术研究
作者：	黄羿，马新强著
定价：	78.0
出版社：	中国水利水电出版社
出版日期：	2018-05-01
ISBN：	9787517063094
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装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书主要对数据时代下的数字信号处理关键技术进行了研究，主要内容包括：时域离散信号和系统的傅立页变换分析、Z变换与离散系统的频域分析、平稳随机信号处理及功率谱估计、连续小波变换、离散傅里页变换及其快速计算、多抽样率数字信号处理技术等。

现代信息社会的基石：无处不在的数字信号处理 在浩瀚的数据洪流中，信息以数字信号的形式涌动，它们是现代社会运转的命脉。从我们手中紧握的智能手机，到连接世界的互联网，再到驱动工业自动化的精密机械，数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）技术如同无形的双手，默默地对这些信号进行塑造、分析与转化，将原始的波形信息提炼为有价值的洞察，并将其转化为我们可理解、可利用的形态。本书并非仅仅聚焦于某一特定领域，而是旨在勾勒出数字信号处理在现代信息社会中扮演的全局性角色，探讨其核心原理、关键技术发展脉络以及前沿应用趋势，力求为读者构建一个全面而深入的理解框架。 第一章：数字信号处理的基石——理论基础与模型构建 数字信号处理的世界，始于对信号本质的深刻理解。本章将循序渐进地介绍信号的基本概念，区分模拟信号与数字信号的异同，并深入阐释数字信号处理的核心——采样、量化与编码的过程。我们将剖析离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算算法——快速傅里叶变换（FFT），揭示它们如何将时域的信号转化为频域的表示，从而揭示信号的内在频率成分。此外，滤波器作为数字信号处理中不可或缺的工具，其工作原理与分类也将是本章的重点。我们将探讨无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，理解它们在信号平滑、噪声抑制以及特征提取等方面的关键作用。线性时不变（LTI）系统理论作为理解信号处理系统的基础，也将得到详尽阐述，帮助读者建立起分析和设计数字信号处理系统的理论框架。 第二章：信号的“眼睛”——特征提取与模式识别 在海量数据中挖掘有意义的信息，如同在茫茫大海中寻找珍珠，而数字信号处理的特征提取技术正是实现这一目标的“眼睛”。本章将聚焦于如何从原始的数字信号中提取出能够代表其本质特征的信息。我们将探讨时域分析技术，例如均值、方差、能量等统计量，以及零交叉率、自相关函数等更深层次的信号特性。随后，我们将深入频域分析，介绍功率谱密度、倒谱等分析方法，理解它们如何揭示信号的频率分布特性。 更进一步，本章将触及信号模式识别的范畴。当信号的特征被提取出来后，如何判断这些特征所代表的含义，如何将其归类或识别出特定的模式，是信息分析的关键。我们将介绍一些基础的模式识别算法，例如基于距离的分类方法，以及一些基于统计学的识别技术。这些技术在语音识别、图像识别、生物信号分析等众多领域都有着广泛的应用。理解这些特征提取与模式识别的方法，意味着掌握了从数据中“读懂”信息的能力。 第三章：信号的“塑形者”——滤波与降噪技术 现实世界中的信号往往充斥着各种噪声，这些不希望存在的成分会严重干扰我们对信息的准确获取和分析。本章将专注于数字信号处理中至关重要的滤波与降噪技术，它们如同精密的“塑形者”，能够有效地去除噪声，保留信号的精华。我们将系统介绍不同类型的数字滤波器，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，并深入研究巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典滤波器设计方法，理解它们在频率响应上的权衡与选择。 除了经典的频率域滤波，本章还将探讨时域滤波方法，例如滑动平均滤波器、维纳滤波器等。特别地，我们将重点介绍自适应滤波技术，这类滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整自身参数，实现更优异的降噪效果，尤其在处理非平稳噪声时表现出色。本书还将涉及一些更高级的降噪策略，例如基于小波变换的降噪方法，它能够有效地去除信号中的脉冲噪声和高斯噪声，同时尽量保持信号的细节信息。通过对这些滤波与降噪技术的掌握，我们将能够净化信号，使其更适合后续的分析或应用。 第四章：信号的“压缩师”——编码与压缩算法 随着数字信号的爆炸式增长，如何高效地存储和传输这些庞大的数据成为一个严峻的挑战。本章将深入探讨数字信号处理在信号编码与压缩领域的贡献。我们将从数据冗余的概念出发，理解为何信号压缩是必要的。随后，我们将介绍无损压缩与有损压缩的基本原理。 在无损压缩方面，我们将重点介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等经典算法，理解它们如何通过统计学原理来减少数据表示的长度。在有损压缩方面，我们将深入分析变革性的技术，例如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），理解它们如何将信号能量集中到少数系数上，从而为去除冗余信息奠定基础。本书将以JPEG图像压缩和MP3音频压缩为例，生动地阐释这些压缩算法的实际应用，让读者直观感受其强大的数据减缩能力。理解这些编码与压缩技术，是高效管理和利用海量数字信息的关键。 第五章：信号的“指挥家”——系统建模与仿真 在设计和优化复杂的数字信号处理系统之前，对其进行准确的建模和仿真至关重要。本章将带领读者进入系统建模与仿真的世界。我们将介绍如何使用数学方程和框图来描述数字信号处理系统的功能和结构。离散时间系统分析，包括系统的因果性、稳定性、线性度等性质，将是本章的理论基石。 随后，我们将深入探讨各种仿真工具和方法，例如利用MATLAB/Simulink等专业软件进行系统级仿真，以及基于Python等通用编程语言的仿真实现。本书将通过具体的案例，演示如何对滤波器、调制解调器、通信信道等典型数字信号处理模块进行建模和仿真，评估其性能表现，并进行参数优化。通过系统建模与仿真，我们可以大大缩短实际系统开发周期，降低试错成本，并能提前预测系统的行为，从而设计出更鲁棒、更高效的数字信号处理系统。 第六章：现代社会的“脉搏”——DSP前沿应用展望 数字信号处理技术早已渗透到现代社会的每一个角落，成为驱动各行各业创新的核心动力。本章将站在巨人的肩膀上，展望DSP在未来的广阔应用前景。我们将探讨在通信系统中，DSP如何支持4G、5G甚至6G通信的关键技术，例如OFDM（正交频分复用）、MIMO（多输入多输出）等。在多媒体技术领域，DSP在高清视频编解码、音频增强、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的作用将得到重点阐述。 在人工智能与机器学习的浪潮中，DSP扮演着至关重要的角色。例如，在语音识别中，DSP负责信号的预处理和特征提取；在计算机视觉中，DSP技术有助于图像的特征提取和分析，为深度学习模型提供高质量的输入。此外，本书还将触及DSP在生物医学工程中的应用，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与诊断；在智能控制与自动化领域的应用，如工业机器人、自动驾驶汽车的导航与控制；以及在科学研究中的广泛应用，如天文学、地球物理学等。通过对这些前沿应用的梳理，读者将能深刻体会到数字信号处理技术在塑造未来信息社会中的关键作用，并激发对该领域进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是在学习知识，不如说是在进行一场思维的深度拓展训练。我发现自己时不时会停下来，反复咀嚼某些段落，因为作者在阐述一个概念时，总会巧妙地嵌入一些极其微妙的对比和反思。例如，在讨论实时数据压缩算法的有效性时，作者引用了古典音乐的结构理论来类比信息冗余的去除过程，这种跨学科的类比不仅让枯燥的技术描述变得生动起来，更深层次地揭示了信息提炼的本质规律——即效率与完整性之间的永恒张力。这种深厚的文化积淀和技术洞察力的完美融合，使得这本书的阅读门槛虽然不低，但回报率却是惊人的高。它迫使读者走出舒适区，去审视自己处理信息的方式是否已经过时。这本书的配图和图表制作也极其用心，每一个可视化工具都精准地服务于核心论点，绝无为了充数而堆砌的图示。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是作者对宏观趋势的精准把握。它超越了单一技术栈的局限，试图构建一个完整的“数据处理生态系统”的思维框架。特别值得称道的是，书中对于未来数据安全与隐私保护的章节，作者的视角是极具前瞻性的。他没有简单地罗列已有的加密技术，而是深入剖析了在“万物互联”背景下，传统加密协议在实时处理能力上的固有矛盾，并提出了一套基于“轻量级联邦学习”的假设性优化模型。虽然这部分内容偏向于理论探讨，但其逻辑链条的严密和对未来技术演进路径的预判，让人不得不拍案叫绝。这本书的语言风格是极其沉稳且富有哲思的，它引导读者去思考“为什么”以及“下一步该如何做”，而不是仅仅停留在“是什么”。对于那些希望从执行者转型为战略规划者的人士来说，这本书提供的思维模型，其价值远超其纸面价格。

评分☆☆☆☆☆

这部作品，在我拿起它时，便有一种扑面而来的严谨感，它不像那些试图取悦大众的流行读物，而是直指核心，深入骨髓地探讨了当代信息社会运行的底层逻辑。作者的文字功底深厚，在梳理复杂理论体系时，展现出一种近乎建筑师般的结构美学。我印象最深的是他对“信息熵”与“决策效率”之间关系的论述，他没有停留在教科书式的定义上，而是巧妙地结合了几个近些年新兴的工业应用案例，比如自动驾驶系统中的环境感知延迟优化，将抽象的数学概念瞬间拉到了我们日常可见的工程实践中。这种叙事手法极其高明，它既满足了专业人士对理论深度的渴求，又为初学者搭建了一座可以攀爬的阶梯。尤其是在论及大规模数据流清洗与特征提取的瓶颈时，书中对几种非传统滤波算法的比较分析，展现了作者多年一线研究的沉淀，其论证的周密性，足以让任何试图在这一领域进行创新的人士从中汲取到关键性的灵感。可以说，它不仅仅是一本书，更像是一份详尽的、经过时间检验的“技术蓝图”。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在方法论层面的贡献。许多技术书籍只是描述了“如何实现A”或“如何优化B”，但本书的价值在于它系统地梳理了一套从“问题定义”到“最优解验证”的完整方法论流程。特别是书中对于“噪声数据”的处理哲学，作者强调的不是一味地消除噪声，而是要理解噪声的生成机制，并将其视为系统状态的一部分。这种“接纳不完美性”的思路，在处理真实世界的复杂系统时，显得尤为务实和人性化。我将书中介绍的那个用于迭代优化的反馈回路模型应用到了我目前的一个项目中，它极大地缩短了我们的试错周期。这本书的价值不在于提供了现成的“答案”，而在于它提供了一把开启更深层次思考的“钥匙”。它的结构设计，仿佛是一部精密的钟表，每一个齿轮（章节）都紧密咬合，共同驱动着对整个信息处理领域的深入理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常克制，但字里行间却透露出一种对现有技术范式的深刻批判精神。作者对于某些被业界奉为圭臬的技术路径，提出了建设性的质疑，这一点尤其吸引我这样的“怀疑论者”。例如，书中对过度依赖深度学习模型在某些高风险决策场景中的“黑箱”效应的批判，逻辑清晰、论据充分，让人不得不正视技术光环背后的潜在风险。作者似乎更青睐于那些可解释性强、数学基础扎实的方法论，这使得整本书的基调显得既稳健又锐利。它不是一本追逐时髦的读物，而是一部致力于奠定长期技术基石的著作。对于希望在快速迭代的技术洪流中，锚定住核心原则和不变规律的专业人士而言，这本书无疑是一座坚实的灯塔，它指引着我们穿越迷雾，抵达更具确定性的技术彼岸。