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张延华，黎玉玲著 著

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• 图像处理
• 滤波
• 谱分析
• 实践应用

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111288039

商品编码：29704233520

包装：平装

出版时间：2010-03-01

基本信息

书名:离散信号处理——应用与实践

定价：35.00元

售价：23.8元,便宜11.2元,折扣68

作者:张延华,黎玉玲著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2010-03-01

ISBN：9787111288039

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.540kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍离散信号处理的基本概念、基本分析方法及应用技术。全书共9章，内容包括离散时间信号与系统的基础理论、离散时间傅里叶分析（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及快速算法（FFT）、数字滤波器结构及IIR和FIR滤波器的设计、自适应滤波等。本书以离散信号滤波为应用背景，结合L点MA滤波器、加权移动平均滤波器（WMA）和双加权移动平均滤波器（WMA）,讨论了真实金融数据分析的实际应用，对噪声序列的滤波、双音多频（DTMF）信号的检测、太阳黑子活动周期的分析、MACD决策、胎儿心电图中的噪声抑制和回声消除等实际应用问题也进行了案例式讨论。书中给出了大量的仿真应用案例，对多种滤波算法也给出了大量的数值仿真例子，并且还给出了MATLAB算法的仿真程序代码。
　　　本书可作为高等院校电类、机械工程与应用电子技术、生物医学工程、金融数据分析等专业的教材，也可作为从事信号处理工作的工程技术人员的参考用书。

目录

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第2版前言
版前言
章　信号和信号处理
　1.1　数字信号处理的起源
　1.2　信号的特征和分类
　1.3　典型信号运算
　　1.3.1　基本时域操作
　　1.3.2　滤波
　　1.3.3　复信号的产生
　　1.3.4　调制和解调
　　1.3.5　多路复用和信号分离
　　1.3.6　正交幅度调制
　1.4　典型信号处理实例
　　1.4.1　远程通信
　　1.4.2　回声定位
　　1.4.3　图像处理
　　1.4.4　柴油发动机信号
　　1.4.5　时间序列
　1.5　典型信号处理应用
　　1.5.1　CD数字音频系统
　　1.5.2　电话拨号应用
　　1.5.3　自适应滤波器
　　1.5.4　电话网络中的回声消除
　1.6　数字信号处理与模拟信号处理的比较
　1.7　关于MATLAB及其工具箱的一些说明
第2章　离散时间信号与系统
　2.1　离散时间信号
　　2.1.1　序列的类型
　　2.1.2　序列运算
　　2.1.3　信号分解
　　2.1.4　离散序列的应用２
　2.2　离散时间系统
　　2.2.1　离散时间运算
　　2.2.2　离散系统的分类
　2.3　序列的卷积和相关
　　2.3.1　卷积和
　　2.3.2　序列的相关
　　2.3.3　卷积与相关的关系
　2.4　差分方程
　　2.4.1　N阶输入/输出差分方程
　　2.4.2　差分方程的求解
　2.5　零输入和零状态响应
　2.6　数字滤波器
　　2.6.1　FIR滤波器
　　2.6.2　IIR滤波器
　　2.6.3　递归与非递归滤波器的关系
　2.7　单位样值响应
　2.8　离散时间系统的应用
　　2.8.1　股票数据的处理
　　2.8.2　噪声数据的抑制
　　2.8.3　平方根的工程计算
　习题6
第3章　离散时间傅里叶分析
　3.1　离散时间傅里叶变换
　3.2　DTFT的性质
　3.3　DTFT的周期性和对称性
　3.4　系统函数
　　3.4.1　定义
　　3.4.2　相位延迟和群延迟
　　3.4.3　逆频率响应
　3.5　滤波器
　3.6　系统的互联
　3.7　信号和系统中的DTFT
　　3.7.1　线性时（移位）不变系统和线性常系数差分方程
　　3.7.2　相关和卷积的频率响应
　　3.7.3　逆系统
　　3.7.4　模拟信号的采样和重构
　3.8　DTFT的应用
　　3.8.1　采样对频域各量的影响
　　3.8.2　内插技术在信号重构方面的应用
　　3.8.3　在低通滤波器中的应用
　习题
第4章　z变换
第5章　离散傅里叶变换及快速算法
第6章　数字滤波器的结构
第7章　IIR滤波器的设计
第8章　FIR滤波器的设计
第9章　自适应滤波及应用
附录 一个实现LMS算法的快速算法
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理：原理与算法》 内容简介 本书全面深入地探讨了数字图像处理的各个方面，从基础理论到先进算法，再到实际应用，旨在为读者提供一个扎实而系统的学习框架。本书的目标读者包括计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、遥感等相关专业的本科生、研究生，以及从事图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的研究人员和工程师。 第一部分：图像处理基础 本部分将带领读者进入数字图像处理的奇妙世界，首先从最基础的概念入手。 图像的数字化表示： 我们将详细介绍图像是如何被数字化为数字信号的。这包括像素的概念、图像的采样与量化过程。读者将理解离散的像素网格如何构成我们看到的连续图像，以及不同采样率和量化深度对图像质量的影响。我们会深入探讨灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV色彩空间）的表示方式，以及它们的数学模型。 图像的基本操作： 本章将介绍图像处理中最基本也是最重要的操作，它们是构建更复杂算法的基础。我们会讲解像素的邻域概念（4邻域、8邻域），以及基于这些邻域的滤波操作，如平滑（均值滤波、高斯滤波）用于降噪，锐化（Sobel算子、Laplacian算子）用于增强细节。此外，还会介绍图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、裁剪等，以及它们在图像校正和对齐中的作用。 图像增强： 图像增强的目标是在不引入失真的情况下，突出图像的某些特征，使其更适合于人类观察或后续的机器分析。本章将重点介绍多种增强技术。我们会深入讲解直方图均衡化及其变种，分析其如何改善图像的对比度。此外，还会介绍基于频率域的增强方法，如同态滤波，它能够同时增强低频和高频分量，有效处理光照不均的问题。局部增强技术，如自适应直方图均衡化（AHE）和对比度限制的自适应直方图均衡化（CLAHE），将被详细阐述，它们在处理图像局部对比度差异方面表现出色。 图像复原： 与图像增强不同，图像复原旨在恢复图像中因噪声、模糊或其他失真而损失的信息。本章将深入探讨不同类型的退化模型，特别是线性、时不变的退化函数。我们会详细讲解逆滤波及其局限性，以及维纳滤波，它通过引入统计信息来克服逆滤波的噪声敏感性。盲去卷积技术，即在不知道退化函数的情况下进行复原，也将被引入，探讨其复杂的算法和应用场景。 第二部分：图像的频率域分析与变换 本部分将聚焦于图像在频率域的特性，以及如何利用傅里叶变换等工具来分析和处理图像。 傅里叶变换： 傅里叶变换是图像处理领域的核心工具之一。本章将从一维傅里叶变换开始，逐步过渡到二维傅里叶变换。读者将理解傅里叶变换如何将图像从空间域转换到频率域，以及频率域中各个分量的物理意义——低频代表图像的平滑区域，高频代表图像的边缘和细节。我们会详细介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT），并分析其在图像处理中的应用。 频率域滤波： 在频率域进行滤波是处理图像的一种强大而灵活的方法。本章将介绍如何利用傅里叶变换进行滤波。我们会详细阐述理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器等低通滤波器在图像平滑和降噪中的作用，以及它们对图像细节的影响。同样，高通滤波器（理想高通、Butterworth高通、指数高通）将用于增强图像边缘和细节。此外，带通滤波器和带阻滤波器也将被介绍，用于特定频率成分的提取或抑制。 其他变换： 除了傅里叶变换，还有其他重要的变换在图像处理中发挥着关键作用。本章将介绍离散余弦变换（DCT），它在图像压缩（如JPEG）中具有广泛应用，因为它能将图像能量集中在少数几个系数上。小波变换（Wavelet Transform）将作为一种多分辨率分析工具进行介绍，它能够同时在时间和频率上提供局部化信息，在图像去噪、特征提取等方面展现出优越性能。 第三部分：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域的过程，是许多高级图像分析任务（如目标识别、医学影像分析）的关键预处理步骤。 基于阈值的方法： 阈值分割是最简单也最常用的分割方法之一。本章将深入探讨全局阈值和局部阈值。我们会详细介绍Otsu方法，它能够自动计算最优阈值，适用于灰度直方图具有双峰特性的图像。自适应阈值方法，如局部均值或局部高斯模型，将用于处理光照不均的图像。 基于边缘的分割： 边缘是图像中灰度值发生显著变化的地方，通常对应于物体的轮廓。本章将介绍如何利用边缘检测器（如Canny边缘检测器）来找到图像的边缘，然后通过边缘连接和填充等技术来形成封闭的区域。 基于区域的分割： 区域生长法和区域分裂合并法是基于像素相似性的分割方法。区域生长法从一个或多个种子点开始，逐步将具有相似属性的邻近像素合并到同一区域。区域分裂合并法则先将图像分割成小块，然后根据相似性标准进行合并或分裂，直到满足某个条件。 分水岭算法： 分水岭算法是一种基于拓扑学的图像分割方法，它将图像看作地形图，将灰度值作为地形的高度。梯度图像被用作地形图，局部最小值被视为“盆地”，分水岭线则分隔了不同的盆地。本书将详细阐述分水岭算法的原理，并介绍其在图像分割中的应用，特别是结合标记点的改进算法。 第四部分：形态学图像处理 形态学图像处理是基于图像中对象形状和结构的图像处理技术。 腐蚀与膨胀： 腐蚀和膨胀是两种最基本的形态学运算。腐蚀可以去除图像中的小的噪声点，细化物体的边界。膨胀则可以填充物体内部的空洞，连接断开的物体。本章将详细介绍这两种运算的定义，以及它们与结构元素的关系。 开运算与闭运算： 开运算（先腐蚀后膨胀）可以去除图像中的小的物体和细小的连接。闭运算（先膨胀后腐蚀）则可以填补物体内部的空洞，连接断开的物体。我们会分析它们的组合效应以及在图像去噪和形状规整中的应用。 其他形态学运算： 本章还将介绍骨架提取、边界提取、区域填充、连通组件分析等高级形态学运算，以及它们在物体识别、形状分析等领域的应用。 第五部分：图像压缩 图像压缩旨在减少图像数据量，以便于存储和传输，同时尽量保持图像质量。 无损压缩： 无损压缩在解压缩后能够完全恢复原始图像，不损失任何信息。本章将介绍行程长度编码（RLE）、霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等无损压缩技术。 有损压缩： 有损压缩通过丢弃人眼不太敏感的信息来达到更高的压缩率，解压缩后图像会存在一定程度的失真。本章将详细讲解离散余弦变换（DCT）在JPEG图像压缩标准中的应用，以及量化和熵编码在其中的作用。 第六部分：图像复原（进阶） 本部分将更深入地探讨图像复原技术。 约束最小二乘滤波： 介绍如何通过引入约束条件来改善维纳滤波的效果。 迭代复原方法： 探讨如Richardson-Lucy算法等迭代复原方法，它们在处理特定类型的退化（如散焦模糊）时表现出色。 第七部分：彩色图像处理 彩色图像的处理涉及颜色空间的转换以及在不同颜色空间下的操作。 颜色空间： 详细介绍RGB、HSV、CMY/CMYK、YUV等常用颜色空间，分析它们各自的特点和适用场景。 彩色图像增强与分割： 讨论如何在彩色图像的不同通道上进行增强，以及基于颜色信息的分割方法。 第八部分：特征提取与描述 特征提取是识别和分析图像的关键步骤，旨在从图像中提取有意义的、能够代表图像内容的描述符。 边缘、角点和斑点检测： 详细介绍Harris角点检测器、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等特征点检测算法，以及它们在目标识别和图像匹配中的应用。 图像纹理特征： 介绍如何提取图像的纹理特征，如灰度共生矩阵（GLCM）特征、局部二值模式（LBP）等，用于材料识别、图像分类等任务。 第九部分：图像识别与分类 本部分将介绍如何利用提取的特征对图像进行识别和分类。 机器学习在图像识别中的应用： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等传统分类器在图像分类中的应用。 深度学习在图像识别中的应用（概述）： 简要介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像识别领域的革命性进展，但不对其原理做过于深入的探讨，以保持本书的侧重点。 第十部分：应用案例 本书的最后部分将通过具体的应用案例来展示数字图像处理技术的实际价值。 医学影像分析： 如X射线、CT、MRI图像的处理和分析。 遥感图像处理： 如卫星图像的增强、分类和变化检测。 人脸识别： 图像预处理、特征提取和匹配。 目标跟踪： 在视频序列中定位和跟踪目标。 文档图像处理： 如文字识别（OCR）、版面分析。 本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过大量的图示、清晰的数学推导和精炼的代码示例，帮助读者理解每一个算法的精髓，并能够将其应用于实际问题中。我们相信，通过学习本书，读者将能够掌握数字图像处理的核心技术，并为进一步深入研究计算机视觉、模式识别等领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在信号处理领域算是相当有分量的，我最近在啃这本，感觉它对理论基础的讲解非常扎实，特别是傅里叶变换和Z变换的部分，作者的阐述逻辑性很强，从基础概念到复杂的应用场景，层层递进，让人很容易跟上思路。我个人觉得，如果你是初学者，想系统地建立起离散信号处理的知识体系，这本书绝对是首选之一。书里的例题设计得也很巧妙，不是那种枯燥的数学推导，而是紧密结合实际问题，读完一个章节，你就会有一种豁然开朗的感觉，知道这些工具在实际工程中是如何发挥作用的。不过，话说回来，对于那些已经有一定基础的读者来说，这本书可能在某些前沿应用方面的深度略显不足，但作为一本经典的教材或参考书，它的地位是无可替代的。它就像一本详尽的地图册，把整个信号处理的版图描绘得清清楚楚，指引你去探索更广阔的领域。

评分☆☆☆☆☆

我用了这本书来准备我的研究生入学考试，可以说它是我能顺利通过的关键之一。这本书的难度设置非常合理，它既没有回避数字信号处理中那些晦涩难懂的概念，比如谱估计和随机信号处理，也没有过度简化它们。它采用了一种“螺旋上升”的讲解方式，前期铺垫好基础，然后在后续章节中不断引用和深化这些基础概念，使得知识点之间形成了紧密的网络结构。我发现在处理一些涉及实际数据集的案例时，这本书给出的指导非常具有可操作性。它没有停留在理想化的模型上，而是坦诚地讨论了现实世界中采样率限制、量化误差以及噪声影响等实际问题，并提供了相应的处理策略。这种对工程限制的坦诚，是很多理论书籍所欠缺的，也正是这本书价值所在。它培养的不仅是计算能力，更是一种审慎的工程思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像很多教科书那样板着脸孔，而是带有一种对话式的亲切感。作者似乎总是在与读者进行一场深入的探讨，不厌其烦地解释每一个细节，语气里充满了对学科的热爱。我最欣赏的是它对“为什么”的深度挖掘。比如，在讲解快速傅里叶变换（FFT）的效率提升时，它没有简单地罗列公式，而是花了好大篇幅去对比不同分解策略的计算复杂度，这种刨根问底的态度，让我对这个核心算法的认识提升到了一个新的高度。这本书更像是一位经验丰富的前辈，在你学习的道路上为你点亮了许多曾经让你困惑的角落。当然，如果你期望的是那种非常冷峻、纯粹的理论证明，这本书的风格可能会让你觉得略微“温和”了些，但对于构建坚实、可理解的知识框架，它无疑是上佳之选。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初拿到这本书的时候，对它的期望值并不高，毕竟市面上信号处理的书籍汗牛充栋。但翻开之后，我立刻被它清晰的排版和精良的插图所吸引。这本书在视觉呈现上做得非常出色，那些流程图和波形图画得既准确又直观，极大地降低了理解复杂算法的难度。尤其值得称赞的是，它在介绍各种滤波器的设计时，不仅给出了数学公式，还详细解释了每一步选择背后的物理意义和工程考量。这让我深刻体会到，信号处理不仅仅是数学的堆砌，更是工程智慧的体现。我特别喜欢它在章节末尾设置的“实践挑战”部分，这些小任务迫使我跳出书本，去实际动手编程验证理论，这种学习方式效率极高，远胜于死记硬背公式。对于想从理论走向实践的工程师来说，这本书简直是一本实战手册。

评分☆☆☆☆☆

初读此书时，我最大的感触是它的广博性。它似乎试图囊括数字信号处理的方方面面，从基础的采样定理到高级的自适应滤波理论，都有涉及。这种全面性使得它成为一本非常好的工具箱，无论你在项目的哪个阶段遇到问题，翻开它总能找到相关的理论支撑。特别是关于功率谱密度（PSD）估计那几章，介绍了几种主流方法——如周期图法、Welch法以及现代谱估计方法——并且非常详尽地分析了它们的优缺点和适用场景，这种对比式的讲解非常高效。虽然内容包罗万象，但作者的组织能力非常强，章节间的衔接过渡自然流畅，不至于让人在庞大的信息量中迷失方向。对于希望快速建立起对整个领域“鸟瞰图”的专业人士而言，这本书提供了一个坚实而全面的起点，它的深度足以支撑初级和中级研究的需要。