MATLAB 6.5辅助小波分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2004-2-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505381124

丛书系列:

图书标签:

MATLAB
小波分析
信号处理
图像处理
数据分析
数值计算
工程应用
科学计算
算法
数学建模

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具体描述

Richard Leinecker是一个经验丰富的软件程序员，具有15年以上的编程经验。他最近编写过的书包括“Visual C++ 6 Bible”，“COM+ Unleashed”和“Teach Yourself Visual J++ in 21 Days”。他还在杂志上发表过几百篇文章，并为开发人员的Web站点www.developer.com和www.UsingASP.net撰写文章。

数字信号处理与系统分析基础本书旨在为工程技术人员、科研工作者以及高等院校相关专业的师生提供一套全面、深入且注重实践的数字信号处理（DSP）与系统分析的基础教程。全书内容紧密围绕现代信号处理的核心理论与工程应用展开，力求在理论深度与工程实用性之间取得完美平衡。第一部分：离散信号与系统基础本部分系统回顾了连续时间信号与系统的基本概念，并重点过渡到离散时间信号与系统的分析。第一章离散时间信号的表示与基本操作详细阐述了离散时间信号的定义、表示方法（包括序列表示、图形表示）以及采样过程的理论基础。深入探讨了周期性、能量、功率信号的判据，并介绍了信号的基本运算，如移位、翻转、相加、相乘等。特别强调了理想采样与实际采样的关系，以及混叠现象的发生机理与预防措施，为后续的数字系统分析奠定基础。第二章线性时不变（LTI）离散时间系统系统定义了LTI系统的基本性质——线性和时不变性，并阐述了如何通过冲激响应来完全表征一个LTI系统。详细推导并分析了离散卷积和的概念及其计算方法，这是LTI系统分析的核心工具。通过大量的实例，展示了如何利用卷积运算预测系统的输出。此外，还对比分析了因果性、稳定性等重要系统特性。第三章离散时间傅里叶变换（DTFT） DTFT是连接时域和频域的关键桥梁。本章从连续时间傅里叶变换（FT）的采样角度引入，推导了DTFT的定义及其性质。重点解析了DTFT的周期性和频谱泄露现象。通过傅里叶级数与变换的关系，加深了对信号频谱的理解。本章包含大量的频谱图示分析，帮助读者直观把握信号的频率特性。第四章 $Z$ 变换及其应用 $Z$ 变换是分析离散时间系统的最强大工具。本章从序列的生成函数出发，严谨地定义了单边和双边 $Z$ 变换，并详细讨论了收敛域（ROC）的概念及其重要性。系统讲解了基本序列的 $Z$ 变换对，以及时域与频域操作在 $Z$ 域中的对应关系（如时移性质、微分性质）。重点阐述了利用 $Z$ 变换求解线性常系数差分方程（LCCDE）的方法，这是数字滤波器和控制器设计的基础。还包括了利用部分分式展开法求序列的逆 $Z$ 变换。第二部分：傅里叶分析与变换本部分专注于将傅里叶分析工具从理论推导应用于实际系统的分析中，尤其关注离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法。第五章离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）详细介绍了DFT的定义、性质及其与DTFT的关系，明确了DFT是DTFT在离散频率点上的采样。重点讲解了DFT在周期延拓和频谱分析中的实际意义。系统地阐述了快速傅里叶变换（FFT）的原理，包括按时间抽取（Decimation-In-Time, DIT）和按频率抽取（Decimation-In-Frequency, DIF）的蝶形运算结构。通过对不同长度FFT算法的性能对比，指导读者选择合适的算法进行高效计算。第六章利用DFT进行频谱分析本章将理论转化为实践，探讨如何利用DFT/FFT分析实际采集的信号。内容涵盖了周期图估计（Periodogram）、功率谱密度（PSD）的概念，以及处理有限长数据时出现的栅栏效应和频谱泄漏问题。针对这些问题，引入了窗口函数（如汉宁窗、海明窗）的原理和应用，并对比分析了不同窗口对分辨率和旁瓣抑制的影响。第三部分：数字滤波器设计本部分是DSP应用的核心，系统讲解了数字滤波器的两大主流设计方法：无限冲激响应（IIR）和有限冲激响应（FIR）滤波器。第七章数字滤波器概述与性能指标界定数字滤波器的基本功能，并清晰地定义了理想滤波器的特性。重点讲解了实际滤波器设计中必须考虑的关键指标：通带、阻带、过渡带的带宽，以及幅度、相位响应的要求，如最大通带纹波（$A_p$）、最小阻带衰减（$A_s$）等。介绍了线性相位滤波器的重要性。第八章有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器的核心优势在于其天然的线性相位特性。本章详细介绍了FIR滤波器设计的两种主要方法： 1. 频率采样法与时域设计法：阐述了理想滤波器的冲激响应，并通过截断（窗口法）得到有限长的FIR滤波器设计。 2. 频率响应法（Parks-McClellan 算法的理论基础）：介绍了利用期望的频率响应来确定滤波器系数的优化方法，为多速率和复杂带通滤波器的精确设计提供了工具。第九章无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器因其在低阶下能达到陡峭的过渡带特性而受到青睐。本章重点讲解了模拟滤波器到数字滤波器的双线性变换法（Bilinear Transformation）。首先回顾了巴特沃orth（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）模拟滤波器的设计原理，然后详细推导了如何通过共形映射将模拟原型转换为满足特定技术指标的IIR数字滤波器，并讨论了脉冲不变法的适用性。第四部分：随机信号处理基础本部分为信号处理的高级阶段做准备，引入了随机过程的概念，这是分析噪声和不确定性信号的基础。第十章随机过程与平稳性对随机变量和随机过程进行了必要的复习，重点讨论了宽平稳（WSS）和窄平稳过程的定义及其对DSP分析的意义。详细介绍了自相关函数（ACF）和互相关函数的性质，并阐述了功率谱密度（PSD）与自相关函数之间的维纳-辛钦（Wiener-Khinchin）关系，这是随机信号分析的基石。第十一章随机信号通过LTI系统分析了随机信号通过LTI系统后的输出统计特性，特别是系统的输出功率谱密度与输入功率谱密度之间的关系。本章还包括了对白噪声过程的分析，以及随机信号在离散时间系统中被滤波器的响应评估方法。全书配有大量的例题和习题，旨在巩固读者的理论理解，并提升其运用DSP理论解决实际工程问题的能力。内容覆盖了数字滤波器的规范化设计、频谱分析的误差控制以及随机过程的基本分析框架，是学习和应用数字信号处理技术的权威参考书。

作者简介

目录信息

第一章小波分析基础理论
第二章 MATLAB 6.5小波分析示例
第三章 MATLAB6.5小波包分析示例
第四章面向对象的设计及应用
第五章小波函数的添加
第六章小波分析用于信号处理
第七章小波分析用于图像处理
附录A MATLAB6.5小波工具箱新特性
附录B MATLAB6.5其他新特性
附录C MATLAB6.5安装问题指南
附录D MATLAB6.5小波分析工具箱函数
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从排版和结构来看，这本书的逻辑跳跃性较大。有时前一页还在讲连续小波变换（CWT）的直观理解，下一页就直接跳到了离散小波包（DWPT）的算法实现，中间缺少了平滑的过渡和必要的数学桥梁。特别是对于初学者，这种处理方式可能会导致理解上的断裂。比如，连续小波变换中的尺度和平移参数与离散小波变换中分解层级的对应关系，这本书阐述得不够清晰。此外，书中对小波包的应用，比如如何利用最优基选择来最大化信号能量集中度，也只是点到为止。我希望能看到关于如何使用熵标准（如能量熵、散度熵）来指导最优基的选择过程的详细算法步骤和MATLAB实现，而不仅仅是提一下“可以选择最优基”。这本书更像是一本教程的草稿，而不是一本经过精心编排的学术专著，信息密度不高，组织结构松散。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“应用”部分的描述，给我一种非常局限的感觉。它似乎将“应用”等同于“展示几个简单的代码跑例”。比如，书中提到了用小波去噪，但对不同噪声模型（高斯白噪声、脉冲噪声、乘性噪声）下，选择不同小波基（Symlet, Coiflet, Biorthogonal）的具体优劣权衡分析非常简略。我期望看到的是一个详尽的对比表格，说明在特定信噪比下，不同方法（比如阈值去噪、软阈值、硬阈值）的峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）的性能差异，并且这些差异需要与传统的傅里叶变换方法进行横向比较。遗憾的是，这些深入的量化分析几乎没有出现。作者似乎只是满足于“能跑出结果”即可，这对于追求极致性能的专业人士来说是远远不够的。这本书更像是对当时（MATLAB 6.5时代）已有的功能的一次简单罗列，缺乏批判性的方法论探讨。

评分☆☆☆☆☆

对于试图将小波分析应用于非平稳信号处理的工程师而言，本书的局限性在于它对“非平稳”这一核心概念的把握不够到位。小波分析的真正威力在于其时频局部化能力，它能很好地捕捉信号在不同时间点上的不同频率成分。然而，本书提供的案例大多集中在周期性或准平稳的信号上。我本想从中学习如何处理突变信号、冲击信号或者具有调制特性的复杂波形，例如雷达回波或者地震数据。书中关于这些高级应用的探讨几乎是空白的。如果能增加一章专门讨论如何利用小波变换的层级结构来识别瞬态特征，或者如何结合时频能量谱（Scalogram）来辅助故障诊断，这本书的实用价值将倍增。目前的覆盖面显得过于保守和基础，没有触及到小波分析在现代信号处理前沿领域的真正应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，甚至有些过时了，一看就知道是那个年代的产物。我原本以为它会深入探讨小波变换的数学本质，比如各种正交基的选择、多分辨率分析的理论推导，以及如何从零开始构建一个Wavelet包。然而，读进去之后，我发现它更像是一本操作手册，充满了MATLAB 6.5环境下具体的代码示例和界面截图。对于一个希望理解小波理论内核的读者来说，这多少有些令人失望。书里对DWT（离散小波变换）的讲解，更多的是停留在“如何调用函数”的层面，而不是“这个函数背后到底做了什么”的层面。比如，关于滤波器组的设计，书中只是简单提到了Daubechies小波，但并未深入剖析其消失矩（vanishing moments）对信号去噪性能的影响机理。那种感觉就像是学会了做菜的步骤，却不知道为什么放盐会提鲜。因此，对于想在学术研究上有所突破，或者对信号处理底层理论有钻研精神的工程师来说，这本书提供的知识深度可能远远不够，更像是为初次接触小波分析的本科生准备的入门工具书，重实践轻理论，实用性有，但思想性欠缺。

评分☆☆☆☆☆

我接触MATLAB的版本比书上介绍的要新得多，所以打开这本书时，首先映入眼帘的就是那些老旧的菜单栏和对话框截图，着实让我花了不少时间去适应。现在，即便是MATLAB R2020a以上的版本，许多工具箱的函数调用方式也发生了变化，更不用说6.5这个古老的版本了。这本书的重点似乎完全放在了“如何用MATLAB的图形界面和特定命令实现小波分解和重构”上，而非小波分析在实际工程问题中的创新应用。例如，在图像处理章节，它展示了如何用小波进行边缘检测和压缩，但这些例子大多是教科书式的标准测试信号，缺乏复杂、非线性和真实世界数据的处理案例。如果这本书能够多花些篇幅介绍如何针对特定行业需求（比如金融时间序列预测，或者生物医学信号的伪影去除）来定制小波基，或者讨论一下小波包分析在信息熵优化中的应用，那价值会大为提升。目前的版本，对于已经熟悉最新MATLAB环境的读者来说，维护成本和学习迁移成本都显得过高了。

评分☆☆☆☆☆