无线电通信技术与信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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荆丽丽，黄睿，刘凌云 著

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出版社： 中国纺织出版社

ISBN：9787518032082

商品编码：29576165460

包装：平装

出版时间：2017-03-01

基本信息

书名：无线电通信技术与信号处理

定价：65.00元

作者：荆丽丽,黄睿,刘凌云

出版社：中国纺织出版社

出版日期：2017-03-01

ISBN：9787518032082

字数：

页码：203

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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荆丽丽，女，就职于集宁师范学院电子工程系，主要研究方向电子通信和控制工程。讲师，研究生学历。生于1981.01内蒙古通辽市，多年的教学经验对无线电通信技术与信号处理有很深的研究，并在期刊上发表多篇文章；
　　黄睿，女，于1977.09出生于重庆市渝北区，现任职于重庆电子工程职业学院应用电子技术系，讲师职称，大学本科学历。出版过无线电通信系统方面的书籍3本；
　　刘凌云，女，生于1982年4月，内蒙古乌兰察布市人。目前就职于集宁师范学院通信工程系、讲师。硕士研究生学位，有多年的通信工程教学经验，被学院连续5年评为教师。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号处理在图像识别中的应用》 内容简介： 本书深入探讨了数字信号处理（DSP）技术在现代图像识别领域的核心作用与前沿应用。我们旨在为读者勾勒出一幅清晰、全面的图景，解释DSP如何为计算机“看见”并理解世界提供强大的理论基础和实用的工具。全书围绕着“理解图像的本质”这一核心目标，层层递进，从最基础的信号表示，到复杂的特征提取和模式匹配，再到深度学习与DSP的融合，力求为读者提供一套系统性的知识体系。 第一部分：数字图像的信号表示与预处理 在第一部分，我们将带领读者进入数字图像的世界。我们首先会阐述图像作为一种二维信号是如何被离散化和量化的。这包括对像素的定义、灰度图像和彩色图像的信号模型，以及它们在数字域中的表示方式。理解这些基础概念是后续所有处理工作的前提。 随后，我们将详细介绍图像预处理技术。这些技术虽然看似简单，却是提升图像识别性能的关键。我们将涵盖： 噪声抑制： 图像中存在的各种噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）会严重干扰识别的准确性。本书将介绍多种经典的滤波算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波，以及更复杂的非局部均值滤波（NL-Means）和双边滤波。我们会详细分析这些算法的工作原理、数学模型、优缺点以及在不同噪声场景下的适用性。 对比度增强： 弱对比度的图像往往难以提取出清晰的特征。我们将介绍直方图均衡化及其改进算法（如自适应直方图均衡化），以及伽马校正等方法，解释它们如何有效地拉伸图像的动态范围，使细节更加突出。 几何变换： 图像的旋转、缩放、平移、仿射变换等几何变换在图像识别中至关重要，尤其是在处理不同角度、尺度或位置的物体时。我们将详细介绍这些变换的数学原理，包括仿射变换矩阵的构建，以及插值算法（如最近邻插值、双线性插值、双三次插值）的选择对变换结果精度的影响。 图像复原： 对于退化（如模糊、失焦）的图像，我们需要进行复原操作。本书将介绍基于点扩散函数（PSF）的模糊模型，以及维纳滤波、盲去卷积等经典复原算法，探讨它们如何尝试恢复图像的原始信息。 第二部分：图像特征提取与描述 特征提取是图像识别的核心环节。一个好的特征能够抓住图像中最本质、最具辨识度的信息，从而大大降低识别的计算复杂度并提高准确率。本部分将深入讲解多种经典的特征提取方法，并从DSP的角度解析其原理： 边缘检测： 边缘是图像中最基本但又极为重要的结构信息。我们将详细分析Sobel、Prewitt、Roberts算子等一阶微分算子，以及Laplacian算子和Laplacian of Gaussian (LoG) 算子，阐述它们如何通过计算图像的梯度来检测边缘。更重要的是，我们将重点介绍Canny边缘检测算法，这是业界广泛认可的经典算法，其鲁棒性和准确性都极高。我们会详细分解Canny算法的五个步骤：高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值化，并从信号处理的角度解释每一步的意义。 角点检测： 角点是图像中最稳定的特征点之一，它们在尺度和旋转变化下依然保持相对不变。我们将深入讲解Harris角点检测算法，分析其基于图像局部灰度不变性的原理，以及Harris矩阵的构建与特征值分析。此外，我们还会介绍Shi-Tomasi角点检测算法，并对比其与Harris算法的优劣。 纹理特征： 纹理描述了图像局部的表面粗糙度、规律性等信息。我们将介绍灰度共生矩阵（GLCM）及其衍生特征（如对比度、能量、同质性、相关性），解释它们如何统计像素对之间的灰度关系。此外，还会涉及局部二值模式（LBP）等高效的纹理描述符。 斑点检测： 斑点（Blob）是指图像中具有相似纹理或灰度的区域。我们将探讨基于LoG算子和Mexican Hat算子（高斯二阶导数）的斑点检测方法，以及它们在目标定位和对象分割中的应用。 基于傅里叶变换的特征： 傅里叶变换是DSP领域最强大的工具之一。我们将展示如何利用傅里叶变换来分析图像的频率成分，从而提取出方向性、周期性等信息。例如，Radon变换在医学图像分析中的应用，以及傅里叶描述子在形状识别中的作用。 尺度不变特征变换（SIFT）： SIFT是图像识别领域革命性的算法之一，它能够提取出对尺度、旋转、光照变化都具有鲁棒性的局部特征。我们将详细解析SIFT算法的四个主要步骤：尺度空间极值检测（Difference of Gaussians, DoG）、关键点定位、方向分配、关键点描述符生成。从DSP的角度，我们将分析DoG算子在尺度空间中的作用，以及其与高斯滤波的关系。 方向梯度直方图（HOG）： HOG是一种非常有效的形状特征描述方法，尤其在行人检测等领域取得了巨大成功。我们将详细讲解HOG算法的计算流程：图像块的归一化、梯度方向的计算、方向直方图的构建、以及最终的特征向量拼接。我们会强调其如何通过统计局部区域的梯度信息来描述物体的形状。 第三部分：图像识别的分类与模式匹配 提取出有意义的特征后，下一步就是如何利用这些特征对图像进行分类或识别。本部分将介绍多种经典的分类器和模式匹配技术： 模板匹配： 最直观的识别方法之一。我们将介绍基于归一化相关系数（NCC）、和方差（SSD）、绝对差和（SAD）等准则的模板匹配算法，并讨论其在简单目标定位中的应用。 支持向量机（SVM）： SVM是强大的二分类器，在图像识别中得到了广泛应用。我们将介绍SVM的基本原理，包括超平面、间隔、核函数（线性核、多项式核、径向基核 RBF），并阐述其如何通过寻找最优分类超平面来区分不同类别的图像特征。 K近邻（KNN）算法： 一种简单但有效的非参数分类算法。我们将解释KNN算法的工作原理，包括距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离）和K值的选择。 决策树与随机森林： 决策树是一种直观的分类模型，而随机森林通过集成多棵决策树来提高分类的鲁棒性和准确性。我们将介绍决策树的构建过程（如ID3、C4.5算法），以及随机森林如何通过bagging和随机特征选择来避免过拟合。 贝叶斯分类器： 基于贝叶斯定理的概率分类方法。我们将介绍朴素贝叶斯分类器的原理，以及其在处理高维特征时的有效性。 聚类算法（K-means）： 在无监督学习中，聚类算法用于将相似的数据点分组。我们将介绍K-means算法的流程，以及其在图像分割和特征分组中的应用。 第四部分：深度学习与DSP的融合 近年来，深度学习在图像识别领域取得了突破性进展。本部分将探讨深度学习模型如何受益于DSP原理，以及DSP技术如何增强深度学习的性能。 卷积神经网络（CNN）的DSP视角： 我们将从DSP的角度重新审视CNN的核心组件——卷积层。我们将解释卷积核（滤波器）如何进行特征提取，以及池化层如何进行信息的降维和特征的归一化。我们将深入分析各种卷积操作（如全卷积、深度可分离卷积）的计算效率和效果。 信号变换与深度学习： 探讨傅里叶变换、小波变换等信号变换在深度学习模型中的潜在应用，例如在处理周期性或多尺度特征时，它们可以提供更有效的表示。 DSP在模型优化中的作用： 介绍DSP技术在模型压缩、量化、加速推理等方面的应用，例如通过滤波器设计来优化模型结构，或利用DSP指令集加速矩阵运算。 端到端学习与特征工程： 讨论深度学习如何实现端到端的特征学习，减少了传统手动特征工程的工作量，但同时也强调了理解DSP原理对于设计更优网络结构和解释模型行为的重要性。 第五部分：实际应用案例与前沿展望 最后，本书将通过一系列实际应用案例，展示DSP技术在图像识别中的强大威力。这些案例将涵盖： 人脸识别： 从特征提取到数据库比对的全过程。 物体检测与识别： 如YOLO、Faster R-CNN等经典模型的原理简述，并联系到其内部的卷积与特征处理。 医学图像分析： 如肿瘤检测、病灶分割等。 自动驾驶中的视觉感知： 如车道线检测、交通标志识别。 遥感图像处理： 如地物分类、变化检测。 同时，我们将对图像识别领域的未来发展趋势进行展望，包括更先进的深度学习模型、零样本/少样本学习、跨模态识别等，并探讨DSP技术在其中将扮演的角色。 本书力求理论与实践相结合，通过大量的图示、算法伪代码和对关键技术细节的深入剖析，帮助读者建立坚实的数字信号处理在图像识别领域的理论基础，并掌握解决实际问题的能力。无论您是计算机视觉的研究者、工程师，还是对AI技术感兴趣的学生，本书都将是您探索数字图像识别奥秘的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

我最近购入的这本《[书名]》，给我的感觉是充满了“硬核”的学术气息，但又巧妙地避免了令人望而却步的晦涩感。这本书的深度绝对是顶级的，它没有过多地纠缠于那些已经被泛泛而谈的入门级概念，而是直接切入了现代信号处理和系统分析的核心要害。我特别关注了其中关于[一个高级算法，例如：自适应均衡算法]的章节，作者的分析详尽到了每一步迭代的收敛性证明，并且对不同优化准则下的性能差异进行了详尽的对比，这对于我进行下一阶段的研究工作至关重要。书中大量的数学推导，虽然需要读者具备扎实的背景知识，但其逻辑链条却异常严密，没有丝毫跳跃或含糊不清之处。它更像是一本“工具箱”，而非“导览手册”。每当我在处理实际的[一个工程问题，例如：频谱效率优化]时，我总能从中找到可以直接借鉴的理论工具和分析框架。这本书的价值在于，它不仅告诉你“是什么”，更深入地解释了“为什么是这样”，以及在不同约束条件下“应该怎样做”，其严谨性令人肃然起敬。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏向于应用和实践的工程师来说，一本好的技术书籍必须能架起理论与实践之间的桥梁，《[书名]》在这方面做得相当出色，不过其侧重点似乎更偏向于宏大叙事和系统架构的梳理。书中对于[一个大系统，例如：软件定义无线电（SDR）]的架构描述，展现出极高的前瞻性和整体把握能力。它描绘了一个完整的技术生态圈，从物理层到应用层的各个环节是如何协同工作的。我欣赏它在描述[一个具体技术流派，例如：认知无线电]时，没有局限于某一特定标准，而是提炼出了更本质的哲学和设计思想。但说实话，如果期待书中能看到大量具体的、手把手的代码实现或者详细的参数配置手册，可能会略感失望。这本书更像是顶层设计师的蓝图，它告诉你这个大楼的结构应该如何设计，承重墙在哪里，通风系统如何布局，但建造它所需的每一块砖头和螺丝的详细规格，则需要读者结合其他资料自行摸索。这种宏观的视角极大地拓宽了我的思路，让我不再局限于眼前的小问题，而是开始思考如何设计更具扩展性和适应性的未来系统。

评分☆☆☆☆☆

阅读《[书名]》的过程，对我来说更像是一场对信息论基石的系统性回顾与重塑。这本书的行文风格非常典雅、精确，给人一种沉稳可靠的感觉，仿佛在阅读一本经典著作。它没有追逐市场上那些转瞬即逝的热点技术，而是将笔墨集中在了那些经过时间检验、具有长久生命力的基础理论之上，例如[一个基础理论，例如：香农-哈特利定理的现代诠释]。作者对数学语言的运用达到了近乎完美的境界，每一个定义、每一个假设都交代得清清楚楚，确保了后续所有推导的有效性。我特别喜欢它对[一个抽象概念，例如：噪声模型]的分类和分析，不同类型的噪声在不同信道下的影响被梳理得井井有条，这对于构建高可靠性的通信链路至关重要。唯一的“挑战”或许在于，它对读者的背景知识要求较高，如果你对[一个预备知识，例如：随机过程]的理解不够扎实，在阅读后续章节时可能会感到吃力。但只要跨越了初期的门槛，你会发现作者为你打开了一个全新的、更加坚实的世界观。

评分☆☆☆☆☆

这本《[书名]》的出版，实在让人耳目一新，尤其对于我这种对信息技术底层原理有浓厚兴趣的读者来说，简直就是一份及时雨。我本以为它会是一本深奥难懂的理论教材，但翻开后发现，作者在构建知识体系时展现出的那种细腻和条理，着实令人称赞。比如，书中对[某个领域，例如：编码理论或调制技术]的阐述，绝非简单的公式堆砌，而是通过一系列精心设计的比喻和实际案例，将原本抽象的概念具象化。我尤其欣赏它在深入探讨[另一个技术点，例如：信道容量]时，那种循序渐进的引导方式，它不急于抛出最终结论，而是让你跟随作者的思路，一步步推导出关键的数学模型，这种学习过程带来的满足感是其他书籍难以比拟的。更难能可贵的是，书中对[一个具体应用场景，例如：蜂窝网络的发展历程]的梳理，既有历史的宏观视角，又不乏技术细节的微观剖析，让人清晰地看到技术是如何在现实世界中迭代演进的。这本书的排版和图示设计也值得一提，那些复杂的系统框图，清晰到即便是初次接触该领域的读者，也能迅速抓住核心逻辑。总而言之，它不仅仅是一本参考书，更像是一位经验丰富的老工程师，在你身旁耐心为你绘制蓝图，指导你理解现代通信世界的骨架。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本《[书名]》的阅读体验是充满挑战的，它更像是面向专业研究人员的深度报告集，而非面向大众读者的科普读物。书中对[一个特定领域的最新进展，例如：MIMO系统中的大规模矩阵分解技术]的讨论，其深度和广度都达到了极高的水准，充斥着大量前沿的数学工具和创新性的思路。我从中了解到了当前学术界在[一个待解决的问题，例如：超大规模MIMO下的信道状态信息获取]方面所面临的核心障碍以及突破口。这本书的特点是，它敢于揭示现有技术的局限性，并提出大胆的、尚未完全成熟的未来方向。比如，关于[一个较新的概念，例如：太赫兹通信中的波束赋形]的讨论，虽然极具启发性，但其工程实现难度和所需的计算资源，也让实际操作的工程师们感到一丝压力。这本书的价值不在于提供现成的解决方案，而在于激发思考，引导读者去探索尚未被完全攻克的难题。它是一面镜子，映照出当前技术领域最前沿的挑战与机遇，非常适合那些渴望站在学术尖端、进行创新性工作的人士深入研读。