離散信號處理——應用與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張延華，黎玉玲著 著

圖書標籤:

• 離散信號處理
• 數字信號處理
• 信號分析
• MATLAB
• 算法
• 通信
• 圖像處理
• 濾波
• 譜分析
• 實踐應用

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111288039

商品編碼：29704233520

包裝：平裝

齣版時間：2010-03-01

基本信息

書名:離散信號處理——應用與實踐

定價：35.00元

售價：23.8元,便宜11.2元,摺扣68

作者:張延華,黎玉玲著

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2010-03-01

ISBN：9787111288039

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.540kg

編輯推薦

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內容提要

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本書主要介紹離散信號處理的基本概念、基本分析方法及應用技術。全書共9章，內容包括離散時間信號與係統的基礎理論、離散時間傅裏葉分析（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及快速算法（FFT）、數字濾波器結構及IIR和FIR濾波器的設計、自適應濾波等。本書以離散信號濾波為應用背景，結閤L點MA濾波器、加權移動平均濾波器（WMA）和雙加權移動平均濾波器（WMA）,討論瞭真實金融數據分析的實際應用，對噪聲序列的濾波、雙音多頻（DTMF）信號的檢測、太陽黑子活動周期的分析、MACD決策、胎兒心電圖中的噪聲抑製和迴聲消除等實際應用問題也進行瞭案例式討論。書中給齣瞭大量的仿真應用案例，對多種濾波算法也給齣瞭大量的數值仿真例子，並且還給齣瞭MATLAB算法的仿真程序代碼。
　　　本書可作為高等院校電類、機械工程與應用電子技術、生物醫學工程、金融數據分析等專業的教材，也可作為從事信號處理工作的工程技術人員的參考用書。

目錄

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第2版前言
版前言
章　信號和信號處理
　1.1　數字信號處理的起源
　1.2　信號的特徵和分類
　1.3　典型信號運算
　　1.3.1　基本時域操作
　　1.3.2　濾波
　　1.3.3　復信號的産生
　　1.3.4　調製和解調
　　1.3.5　多路復用和信號分離
　　1.3.6　正交幅度調製
　1.4　典型信號處理實例
　　1.4.1　遠程通信
　　1.4.2　迴聲定位
　　1.4.3　圖像處理
　　1.4.4　柴油發動機信號
　　1.4.5　時間序列
　1.5　典型信號處理應用
　　1.5.1　CD數字音頻係統
　　1.5.2　電話撥號應用
　　1.5.3　自適應濾波器
　　1.5.4　電話網絡中的迴聲消除
　1.6　數字信號處理與模擬信號處理的比較
　1.7　關於MATLAB及其工具箱的一些說明
第2章　離散時間信號與係統
　2.1　離散時間信號
　　2.1.1　序列的類型
　　2.1.2　序列運算
　　2.1.3　信號分解
　　2.1.4　離散序列的應用２
　2.2　離散時間係統
　　2.2.1　離散時間運算
　　2.2.2　離散係統的分類
　2.3　序列的捲積和相關
　　2.3.1　捲積和
　　2.3.2　序列的相關
　　2.3.3　捲積與相關的關係
　2.4　差分方程
　　2.4.1　N階輸入/輸齣差分方程
　　2.4.2　差分方程的求解
　2.5　零輸入和零狀態響應
　2.6　數字濾波器
　　2.6.1　FIR濾波器
　　2.6.2　IIR濾波器
　　2.6.3　遞歸與非遞歸濾波器的關係
　2.7　單位樣值響應
　2.8　離散時間係統的應用
　　2.8.1　股票數據的處理
　　2.8.2　噪聲數據的抑製
　　2.8.3　平方根的工程計算
　習題6
第3章　離散時間傅裏葉分析
　3.1　離散時間傅裏葉變換
　3.2　DTFT的性質
　3.3　DTFT的周期性和對稱性
　3.4　係統函數
　　3.4.1　定義
　　3.4.2　相位延遲和群延遲
　　3.4.3　逆頻率響應
　3.5　濾波器
　3.6　係統的互聯
　3.7　信號和係統中的DTFT
　　3.7.1　綫性時（移位）不變係統和綫性常係數差分方程
　　3.7.2　相關和捲積的頻率響應
　　3.7.3　逆係統
　　3.7.4　模擬信號的采樣和重構
　3.8　DTFT的應用
　　3.8.1　采樣對頻域各量的影響
　　3.8.2　內插技術在信號重構方麵的應用
　　3.8.3　在低通濾波器中的應用
　習題
第4章　z變換
第5章　離散傅裏葉變換及快速算法
第6章　數字濾波器的結構
第7章　IIR濾波器的設計
第8章　FIR濾波器的設計
第9章　自適應濾波及應用
附錄 一個實現LMS算法的快速算法
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數字圖像處理：原理與算法》 內容簡介 本書全麵深入地探討瞭數字圖像處理的各個方麵，從基礎理論到先進算法，再到實際應用，旨在為讀者提供一個紮實而係統的學習框架。本書的目標讀者包括計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程、遙感等相關專業的本科生、研究生，以及從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆等領域的研究人員和工程師。 第一部分：圖像處理基礎 本部分將帶領讀者進入數字圖像處理的奇妙世界，首先從最基礎的概念入手。 圖像的數字化錶示： 我們將詳細介紹圖像是如何被數字化為數字信號的。這包括像素的概念、圖像的采樣與量化過程。讀者將理解離散的像素網格如何構成我們看到的連續圖像，以及不同采樣率和量化深度對圖像質量的影響。我們會深入探討灰度圖像、彩色圖像（如RGB、HSV色彩空間）的錶示方式，以及它們的數學模型。 圖像的基本操作： 本章將介紹圖像處理中最基本也是最重要的操作，它們是構建更復雜算法的基礎。我們會講解像素的鄰域概念（4鄰域、8鄰域），以及基於這些鄰域的濾波操作，如平滑（均值濾波、高斯濾波）用於降噪，銳化（Sobel算子、Laplacian算子）用於增強細節。此外，還會介紹圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、裁剪等，以及它們在圖像校正和對齊中的作用。 圖像增強： 圖像增強的目標是在不引入失真的情況下，突齣圖像的某些特徵，使其更適閤於人類觀察或後續的機器分析。本章將重點介紹多種增強技術。我們會深入講解直方圖均衡化及其變種，分析其如何改善圖像的對比度。此外，還會介紹基於頻率域的增強方法，如同態濾波，它能夠同時增強低頻和高頻分量，有效處理光照不均的問題。局部增強技術，如自適應直方圖均衡化（AHE）和對比度限製的自適應直方圖均衡化（CLAHE），將被詳細闡述，它們在處理圖像局部對比度差異方麵錶現齣色。 圖像復原： 與圖像增強不同，圖像復原旨在恢復圖像中因噪聲、模糊或其他失真而損失的信息。本章將深入探討不同類型的退化模型，特彆是綫性、時不變的退化函數。我們會詳細講解逆濾波及其局限性，以及維納濾波，它通過引入統計信息來剋服逆濾波的噪聲敏感性。盲去捲積技術，即在不知道退化函數的情況下進行復原，也將被引入，探討其復雜的算法和應用場景。 第二部分：圖像的頻率域分析與變換 本部分將聚焦於圖像在頻率域的特性，以及如何利用傅裏葉變換等工具來分析和處理圖像。 傅裏葉變換： 傅裏葉變換是圖像處理領域的核心工具之一。本章將從一維傅裏葉變換開始，逐步過渡到二維傅裏葉變換。讀者將理解傅裏葉變換如何將圖像從空間域轉換到頻率域，以及頻率域中各個分量的物理意義——低頻代錶圖像的平滑區域，高頻代錶圖像的邊緣和細節。我們會詳細介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法——快速傅裏葉變換（FFT），並分析其在圖像處理中的應用。 頻率域濾波： 在頻率域進行濾波是處理圖像的一種強大而靈活的方法。本章將介紹如何利用傅裏葉變換進行濾波。我們會詳細闡述理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器、指數低通濾波器等低通濾波器在圖像平滑和降噪中的作用，以及它們對圖像細節的影響。同樣，高通濾波器（理想高通、Butterworth高通、指數高通）將用於增強圖像邊緣和細節。此外，帶通濾波器和帶阻濾波器也將被介紹，用於特定頻率成分的提取或抑製。 其他變換： 除瞭傅裏葉變換，還有其他重要的變換在圖像處理中發揮著關鍵作用。本章將介紹離散餘弦變換（DCT），它在圖像壓縮（如JPEG）中具有廣泛應用，因為它能將圖像能量集中在少數幾個係數上。小波變換（Wavelet Transform）將作為一種多分辨率分析工具進行介紹，它能夠同時在時間和頻率上提供局部化信息，在圖像去噪、特徵提取等方麵展現齣優越性能。 第三部分：圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似屬性的區域的過程，是許多高級圖像分析任務（如目標識彆、醫學影像分析）的關鍵預處理步驟。 基於閾值的方法： 閾值分割是最簡單也最常用的分割方法之一。本章將深入探討全局閾值和局部閾值。我們會詳細介紹Otsu方法，它能夠自動計算最優閾值，適用於灰度直方圖具有雙峰特性的圖像。自適應閾值方法，如局部均值或局部高斯模型，將用於處理光照不均的圖像。 基於邊緣的分割： 邊緣是圖像中灰度值發生顯著變化的地方，通常對應於物體的輪廓。本章將介紹如何利用邊緣檢測器（如Canny邊緣檢測器）來找到圖像的邊緣，然後通過邊緣連接和填充等技術來形成封閉的區域。 基於區域的分割： 區域生長法和區域分裂閤並法是基於像素相似性的分割方法。區域生長法從一個或多個種子點開始，逐步將具有相似屬性的鄰近像素閤並到同一區域。區域分裂閤並法則先將圖像分割成小塊，然後根據相似性標準進行閤並或分裂，直到滿足某個條件。 分水嶺算法： 分水嶺算法是一種基於拓撲學的圖像分割方法，它將圖像看作地形圖，將灰度值作為地形的高度。梯度圖像被用作地形圖，局部最小值被視為“盆地”，分水嶺綫則分隔瞭不同的盆地。本書將詳細闡述分水嶺算法的原理，並介紹其在圖像分割中的應用，特彆是結閤標記點的改進算法。 第四部分：形態學圖像處理 形態學圖像處理是基於圖像中對象形狀和結構的圖像處理技術。 腐蝕與膨脹： 腐蝕和膨脹是兩種最基本的形態學運算。腐蝕可以去除圖像中的小的噪聲點，細化物體的邊界。膨脹則可以填充物體內部的空洞，連接斷開的物體。本章將詳細介紹這兩種運算的定義，以及它們與結構元素的關係。 開運算與閉運算： 開運算（先腐蝕後膨脹）可以去除圖像中的小的物體和細小的連接。閉運算（先膨脹後腐蝕）則可以填補物體內部的空洞，連接斷開的物體。我們會分析它們的組閤效應以及在圖像去噪和形狀規整中的應用。 其他形態學運算： 本章還將介紹骨架提取、邊界提取、區域填充、連通組件分析等高級形態學運算，以及它們在物體識彆、形狀分析等領域的應用。 第五部分：圖像壓縮 圖像壓縮旨在減少圖像數據量，以便於存儲和傳輸，同時盡量保持圖像質量。 無損壓縮： 無損壓縮在解壓縮後能夠完全恢復原始圖像，不損失任何信息。本章將介紹行程長度編碼（RLE）、霍夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding）等無損壓縮技術。 有損壓縮： 有損壓縮通過丟棄人眼不太敏感的信息來達到更高的壓縮率，解壓縮後圖像會存在一定程度的失真。本章將詳細講解離散餘弦變換（DCT）在JPEG圖像壓縮標準中的應用，以及量化和熵編碼在其中的作用。 第六部分：圖像復原（進階） 本部分將更深入地探討圖像復原技術。 約束最小二乘濾波： 介紹如何通過引入約束條件來改善維納濾波的效果。 迭代復原方法： 探討如Richardson-Lucy算法等迭代復原方法，它們在處理特定類型的退化（如散焦模糊）時錶現齣色。 第七部分：彩色圖像處理 彩色圖像的處理涉及顔色空間的轉換以及在不同顔色空間下的操作。 顔色空間： 詳細介紹RGB、HSV、CMY/CMYK、YUV等常用顔色空間，分析它們各自的特點和適用場景。 彩色圖像增強與分割： 討論如何在彩色圖像的不同通道上進行增強，以及基於顔色信息的分割方法。 第八部分：特徵提取與描述 特徵提取是識彆和分析圖像的關鍵步驟，旨在從圖像中提取有意義的、能夠代錶圖像內容的描述符。 邊緣、角點和斑點檢測： 詳細介紹Harris角點檢測器、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等特徵點檢測算法，以及它們在目標識彆和圖像匹配中的應用。 圖像紋理特徵： 介紹如何提取圖像的紋理特徵，如灰度共生矩陣（GLCM）特徵、局部二值模式（LBP）等，用於材料識彆、圖像分類等任務。 第九部分：圖像識彆與分類 本部分將介紹如何利用提取的特徵對圖像進行識彆和分類。 機器學習在圖像識彆中的應用： 介紹支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等傳統分類器在圖像分類中的應用。 深度學習在圖像識彆中的應用（概述）： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在圖像識彆領域的革命性進展，但不對其原理做過於深入的探討，以保持本書的側重點。 第十部分：應用案例 本書的最後部分將通過具體的應用案例來展示數字圖像處理技術的實際價值。 醫學影像分析： 如X射綫、CT、MRI圖像的處理和分析。 遙感圖像處理： 如衛星圖像的增強、分類和變化檢測。 人臉識彆： 圖像預處理、特徵提取和匹配。 目標跟蹤： 在視頻序列中定位和跟蹤目標。 文檔圖像處理： 如文字識彆（OCR）、版麵分析。 本書力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡，通過大量的圖示、清晰的數學推導和精煉的代碼示例，幫助讀者理解每一個算法的精髓，並能夠將其應用於實際問題中。我們相信，通過學習本書，讀者將能夠掌握數字圖像處理的核心技術，並為進一步深入研究計算機視覺、模式識彆等領域打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在信號處理領域算是相當有分量的，我最近在啃這本，感覺它對理論基礎的講解非常紮實，特彆是傅裏葉變換和Z變換的部分，作者的闡述邏輯性很強，從基礎概念到復雜的應用場景，層層遞進，讓人很容易跟上思路。我個人覺得，如果你是初學者，想係統地建立起離散信號處理的知識體係，這本書絕對是首選之一。書裏的例題設計得也很巧妙，不是那種枯燥的數學推導，而是緊密結閤實際問題，讀完一個章節，你就會有一種豁然開朗的感覺，知道這些工具在實際工程中是如何發揮作用的。不過，話說迴來，對於那些已經有一定基礎的讀者來說，這本書可能在某些前沿應用方麵的深度略顯不足，但作為一本經典的教材或參考書，它的地位是無可替代的。它就像一本詳盡的地圖冊，把整個信號處理的版圖描繪得清清楚楚，指引你去探索更廣闊的領域。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最初拿到這本書的時候，對它的期望值並不高，畢竟市麵上信號處理的書籍汗牛充棟。但翻開之後，我立刻被它清晰的排版和精良的插圖所吸引。這本書在視覺呈現上做得非常齣色，那些流程圖和波形圖畫得既準確又直觀，極大地降低瞭理解復雜算法的難度。尤其值得稱贊的是，它在介紹各種濾波器的設計時，不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭每一步選擇背後的物理意義和工程考量。這讓我深刻體會到，信號處理不僅僅是數學的堆砌，更是工程智慧的體現。我特彆喜歡它在章節末尾設置的“實踐挑戰”部分，這些小任務迫使我跳齣書本，去實際動手編程驗證理論，這種學習方式效率極高，遠勝於死記硬背公式。對於想從理論走嚮實踐的工程師來說，這本書簡直是一本實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它不像很多教科書那樣闆著臉孔，而是帶有一種對話式的親切感。作者似乎總是在與讀者進行一場深入的探討，不厭其煩地解釋每一個細節，語氣裏充滿瞭對學科的熱愛。我最欣賞的是它對“為什麼”的深度挖掘。比如，在講解快速傅裏葉變換（FFT）的效率提升時，它沒有簡單地羅列公式，而是花瞭好大篇幅去對比不同分解策略的計算復雜度，這種刨根問底的態度，讓我對這個核心算法的認識提升到瞭一個新的高度。這本書更像是一位經驗豐富的前輩，在你學習的道路上為你點亮瞭許多曾經讓你睏惑的角落。當然，如果你期望的是那種非常冷峻、純粹的理論證明，這本書的風格可能會讓你覺得略微“溫和”瞭些，但對於構建堅實、可理解的知識框架，它無疑是上佳之選。

評分☆☆☆☆☆

我用瞭這本書來準備我的研究生入學考試，可以說它是我能順利通過的關鍵之一。這本書的難度設置非常閤理，它既沒有迴避數字信號處理中那些晦澀難懂的概念，比如譜估計和隨機信號處理，也沒有過度簡化它們。它采用瞭一種“螺鏇上升”的講解方式，前期鋪墊好基礎，然後在後續章節中不斷引用和深化這些基礎概念，使得知識點之間形成瞭緊密的網絡結構。我發現在處理一些涉及實際數據集的案例時，這本書給齣的指導非常具有可操作性。它沒有停留在理想化的模型上，而是坦誠地討論瞭現實世界中采樣率限製、量化誤差以及噪聲影響等實際問題，並提供瞭相應的處理策略。這種對工程限製的坦誠，是很多理論書籍所欠缺的，也正是這本書價值所在。它培養的不僅是計算能力，更是一種審慎的工程思維。

評分☆☆☆☆☆

初讀此書時，我最大的感觸是它的廣博性。它似乎試圖囊括數字信號處理的方方麵麵，從基礎的采樣定理到高級的自適應濾波理論，都有涉及。這種全麵性使得它成為一本非常好的工具箱，無論你在項目的哪個階段遇到問題，翻開它總能找到相關的理論支撐。特彆是關於功率譜密度（PSD）估計那幾章，介紹瞭幾種主流方法——如周期圖法、Welch法以及現代譜估計方法——並且非常詳盡地分析瞭它們的優缺點和適用場景，這種對比式的講解非常高效。雖然內容包羅萬象，但作者的組織能力非常強，章節間的銜接過渡自然流暢，不至於讓人在龐大的信息量中迷失方嚮。對於希望快速建立起對整個領域“鳥瞰圖”的專業人士而言，這本書提供瞭一個堅實而全麵的起點，它的深度足以支撐初級和中級研究的需要。