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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Andy Bateman

出品人:

页数:696

译者:

出版时间:2002-10-26

价格:USD 84.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201398519

丛书系列:

图书标签:

数字信号处理
DSP
信号处理
滤波器
傅里叶变换
通信系统
图像处理
算法
工程
电子工程

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具体描述

Digital Signal Processing Design, Applications, Design & Implementation, provides the reader with the training, the tools and the building blocks necessary to assess and then unlock the potential of DSP in their own products and services. Bateman and Paterson-Stephens have set out to accomplish this in a manner that is both easy to digest, simple to navigate, and uniquely 'hands on' . No other DSP text on the market has the breadth of real time examples, graphical visualisation, or practical algorithm libraries (ToolBoxes) to be found here. The balance of the book is towards a descriptive and visual explanation of the subject matter. Mathematical analysis is provided, where appropriate, in a concise and manageable format. For Further learning resourses in this area please visit: http://www.dspstore.com/

好的，这是一份不包含《The DSP Handbook》内容的详细图书简介：《现代信号处理与系统设计：从理论基石到前沿应用》本书导言：在这个信息爆炸的时代，我们被无尽的数据流所包围。从高清视频流到移动通信的每一个数据包，从医学影像的精细分析到航空航天系统的实时控制，无不依赖于对信号的精确捕获、转换和解释。然而，驱动这一切核心能力的，是那些深植于数学和工程学基础之上的信号处理技术。《现代信号处理与系统设计：从理论基石到前沿应用》并非一本介绍特定工具书或手册的指南。相反，它是一部致力于构建扎实理论框架、探索系统设计哲学、并深入剖析当前热门应用领域的高级教科书。本书的视角超越了教科书式的公式堆砌，旨在培养读者对信号本质的深刻洞察力，以及将抽象理论转化为可靠工程实践的能力。核心内容与章节结构：本书内容严谨、脉络清晰，分为五个主要部分，共计二十章，力求覆盖从基础理论到复杂系统实现的完整知识链条。第一部分：信号与系统的数学基础重构 (Chapters 1-4) 本部分聚焦于为后续的高级分析奠定坚实的数学地基。我们不再将傅里叶变换视为一个孤立的工具，而是将其置于函数空间和线性算子理论的广阔背景下进行审视。第1章：广义信号与线性时不变（LTI）系统：深入探讨信号的定义在连续和离散域的数学完备性，特别是对狄拉克脉冲和单位冲激响应的严格定义。我们详细分析了卷积积分/和的物理意义，并首次引入了Sobolev 空间的概念，用以处理更广泛的物理信号模型。第2章：频域分析的统一视角：核心在于傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换（单边与双边）以及Z变换之间的内在联系。本章的重点是建立一个统一的数学框架，展示如何通过共轭对偶性理解不同变换域的互补信息。特别讨论了收敛域（ROC）在系统稳定性和因果性判断中的决定性作用。第3章：随机过程与统计描述：信号处理往往无法完全脱离不确定性。本章引入了随机变量、平稳过程（宽平稳与严平稳）以及遍历性等核心概念。重点分析了功率谱密度（PSD）的定义及其与自相关函数的维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）的深刻关联，为后续的噪声处理奠定基础。第4章：采样理论的深入剖析：除了经典的奈奎斯特-香农采样定理，本章扩展至非均匀采样和欠采样（Undersampling）技术。详细讨论了混叠（Aliasing）的数学成因、如何通过抗混叠滤波器进行有效抑制，并引入了随机采样的概念及其在压缩感知理论中的初步联系。第二部分：离散时间系统与滤波器设计 (Chapters 5-9) 本部分是本书的实践核心，详细阐述了如何将连续信号转化为可操作的离散模型，并设计出满足特定性能要求的滤波器。第5章：离散时间系统分析与稳定性判据：从差分方程出发，系统地研究双线性变换（Bilinear Transform）和脉冲不变法（Impulse Invariance）在从连续到离散系统映射中的应用与局限性。着重分析了 Jury 稳定判据和 Schur-Cohn 判据。第6章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计：涵盖巴特沃斯、切比雪夫（I型和II型）以及椭圆滤波器的精确设计流程。本章详细推导了模拟原型滤波器的设计公式，并专注于频率转换和低阶化实现的技术细节。第7章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计：重点讲解了窗函数法（如汉明、海明、布莱克曼窗）的选择原则和泄漏分析。更深入地探讨了频率采样法和Parks-McClellan算法（最小均方误差准则），以实现最优的线性相位响应。第8章：滤波器组与多相分解：跳出现有滤波器的单一结构，本章引入了滤波器组的概念，这对于子带编码和时分复用系统至关重要。详细分析了完美重建（Perfect Reconstruction）的条件，并为小波变换奠定基础。第9章：自适应滤波原理基础：引入了基本的自适应算法，如最小均方（LMS）算法。重点讨论了平稳性和收敛速度之间的权衡，以及在消除回声和均衡器设计中的应用。第三部分：高级变换域分析与算法实现 (Chapters 10-13) 本部分将视角从时域/频域拓展到更精细的时频分析工具和高效的算法实现。第10章：快速傅里叶变换（FFT）的工程实现：不仅复习蝶形算法，更侧重于实际编码中的效率问题。讨论了不同数据排列（如按位反转）对缓存和并行处理的影响，以及在非标准长度数据上的Rader算法和Chirp-Z变换的应用。第11章：短时傅里叶变换（STFT）与窗口效应：分析了STFT在时间和频率分辨率之间的固有矛盾（海森堡不确定性）。深入探讨了对偶窗口和最大平坦度窗口（如高斯窗）的选择对频谱估计准确性的影响。第12章：小波变换的理论构建：从多分辨分析的角度重新定义小波，详细阐述了正交小波基的构造，特别是Haar、Daubechies（dbN）小波族的构造原理。讨论了小波包分解在信号去噪中的优势。第13章：高阶谱分析与非线性系统检测：针对随机过程中的高斯假设不成立的情况，引入了双谱（Bispectrum）和三谱（Trispectrum）的概念，用于检测信号中的非高斯性和相位耦合现象。第四部分：最优估计与系统识别 (Chapters 14-17) 本部分深入研究如何从含有噪声的数据中提取最可靠的信息，以及如何根据观测数据反演出系统的真实模型。第14章：维纳滤波与最小均方误差（MMSE）：详细推导了维纳滤波器的频率响应，重点分析了当噪声和信号的统计特性未知或随时间变化时的局限性。第15章：卡尔曼滤波：状态估计的黄金标准：这是本书最复杂但最重要的章节之一。本书将卡尔曼滤波器置于状态空间模型（State-Space Model）的框架下，系统地推导出预测步骤和更新步骤的递推公式。并拓展至扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化非高斯过程中的应用。第16章：参数估计与最大似然（ML）原理：探讨了如何使用最大似然准则来估计未知系统参数。详细分析了对于周期信号，如何利用其频谱峰值进行精确频率估计，并讨论了克拉美-拉奥下界（Cramér-Rao Lower Bound）作为估计器性能的理论极限。第17章：系统辨识：从时域到频域：讲解了基于输入/输出数据的系统识别方法，包括子空间法（Subspace Identification Methods）在确定系统阶数和状态空间矩阵中的应用，这对于建立精确的数字孪生模型至关重要。第五部分：现代应用领域的挑战与前沿 (Chapters 18-20) 最后一部分将前述理论应用于解决当前工程中最具挑战性的问题。第18章：压缩感知（Compressed Sensing）的信号重建理论：深入探讨了稀疏性、相干性测量矩阵（Coherence Matrix）以及基于凸优化的重建算法（如Basis Pursuit）。阐述了其如何颠覆了传统的奈奎斯特采样范式。第19章：波束形成与阵列信号处理：从空间谱估计（如MUSIC和ESPRIT算法）的角度，分析了多个传感器接收信号的优势。详细讲解了延迟求和（Delay-and-Sum）的局限性，以及自适应波束形成（如MVDR）在抗干扰中的作用。第20章：深度学习在信号处理中的融合：讨论了如何将传统信号处理的先验知识（如平移不变性、稀疏性）嵌入到卷积神经网络（CNN）的架构设计中。探讨了使用自编码器进行特征提取和去噪的最新进展，以及可学习滤波器的潜力。本书特色： 1. 理论的深度与广度兼顾：本书拒绝停留在初级应用层面，而是致力于深入到数学推导的源头，使读者能够理解“为什么”一个算法有效，而非仅仅“如何”使用它。 2. 侧重系统性思维：强调信号处理流程中各个环节（采集、变换、估计、决策）之间的相互影响和耦合，培养读者全局的系统设计能力。 3. 前沿性与实用性结合：在巩固经典理论的同时，引入了卡尔曼滤波、压缩感知和深度学习融合等现代技术，确保内容与工业界和学术界的前沿保持同步。 4. 丰富的数学工具：引入了必要的泛函分析、矩阵范数、凸优化等高级数学工具，并将其自然地融入信号处理的语境中，而非作为孤立的数学附录。目标读者：本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化控制及应用数学领域的高年级本科生、研究生，以及需要在复杂的信号处理领域进行深入研究和系统开发的工程师、研究人员。阅读本书要求读者具备扎实的微积分、线性代数和复变函数基础。