信号处理原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学

作者:靳希//杨尔滨//赵玲

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2008-11

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302185093

丛书系列:

图书标签:

医工
信号处理
信号处理
数字信号处理
傅里叶变换
滤波器设计
通信系统
图像处理
MATLAB
算法
理论与应用
工程应用

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具体描述

《信号处理原理与应用(第2版)》简明扼要地介绍了信号处理与线性系统的理论和分析方法。《信号处理原理与应用(第2版)》共分9章，内容包括信号分析的基本概念、傅里叶变换、序列及其Z变换、离散时间系统、离散傅里叶变换、滤波器原理与设计、数字信号处理器(DSP)原理、数字信号处理技术的应用及MATLAB在信号处理中的应用等内容。书中第1-6章配有习题，第9章配有上机练习题，书末附有部分参考答案。

《数字图像处理导论》内容简介：在信息爆炸的时代，图像作为承载信息最直观、最丰富的媒介，其重要性日益凸显。从医学影像的诊断分析，到遥感图像的监测地球，从工业制造的质量检测，到娱乐产业的特效制作，再到公安刑侦的线索追踪，数字图像无处不在，深刻地影响着我们生活的方方面面。然而，原始的图像数据往往蕴含着噪声、失真，或者以不适于直接分析的形式存在。这就需要一套系统化的方法来对图像进行处理，以提取有用的信息，提升图像质量，或者将其转化为更易于理解和利用的形式。《数字图像处理导论》正是这样一本旨在系统性地介绍数字图像处理核心理论、关键技术及其在实际应用中重要作用的著作。本书从数字图像的基本概念入手，循序渐进地阐述了数字图像处理的各个核心环节。首先，我们将深入探讨图像的表示与模型。一个数字图像是如何在计算机中被存储和表示的？我们将会讲解像素的概念，灰度图像、彩色图像的表示方式（如RGB、HSV等模型），以及图像在空间域和频率域的数学描述。理解这些基础模型是后续所有处理技术的前提。接着，我们将聚焦于图像增强技术。图像增强的目的是在不引入过多失真的情况下，突出图像中感兴趣的特征，或者改善图像的视觉效果，使其更易于人眼识别。本书将详细介绍空域增强方法，包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化、对比度拉伸）和邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）。我们将解析各种滤波器的原理，例如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器在去除噪声方面的作用，以及拉普拉斯算子、Sobel算子等在边缘检测中的应用。频率域增强方法也将被深入剖析，重点介绍傅里叶变换在图像处理中的强大能力，如高通滤波、低通滤波、同态滤波等，以及它们如何实现对图像整体亮度、对比度和高频分量的调整。噪声是图像处理中不可避免的问题，因此图像复原是本书的另一重要组成部分。图像复原旨在通过各种方法去除或减轻图像中存在的噪声和失真，以恢复图像的原始质量。我们将区分不同类型的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声）及其产生的原因，并介绍相应的去噪算法，包括线性滤波、非线性滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。此外，本书还将探讨运动模糊、失焦模糊等失真模型，并介绍逆滤波、伪逆滤波、约束最小二乘滤波等复原技术，以期将退化的图像恢复到接近原始的状态。图像分割是图像处理中的关键技术，它将图像划分为若干个具有意义的区域或对象。这是许多高级图像分析和理解任务（如目标识别、场景分析）的基础。本书将系统介绍多种图像分割策略。我们将从简单的阈值分割方法讲起，包括全局阈值、局部阈值和自适应阈值技术。然后，我们将深入探讨基于区域的方法，如区域生长、区域分裂与合并。连通组件分析也是重要的图像分割工具，我们将介绍其基本原理和应用。对于更复杂的分割问题，我们将介绍基于边缘的方法，如Canny边缘检测算法，以及基于纹理和形状特征的分割技术。此外，我们还将介绍一些基于图论和能量最小化模型的先进分割方法，如分水岭算法和活动轮廓模型（Snakes）。在图像被分割成有意义的区域后，我们需要对这些区域或其中的对象进行图像表示与描述。本书将详细介绍如何提取能够量化图像特征的描述符。这包括：边界描述：如链码、多边形逼近等，用于描述对象的轮廓。区域描述：如几何特征（面积、周长、质心、惯性矩）、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP）等，用于描述区域的内在属性。形状特征：如傅里叶描述子、形状上下文等，用于对对象的形状进行精确刻画，使其能够抵抗尺度、旋转和位置的变化。这些描述符是后续进行图像识别、分类和匹配的基础。形态学处理是另一类重要的图像处理技术，尤其在处理二值图像或掩码图像时非常有效。本书将详细讲解形态学的基本运算：腐蚀和膨胀。我们还会介绍由这两个基本运算派生出的复合运算：开运算（先腐蚀后膨胀，用于去除小的孤立点和细小的连接）和闭运算（先膨胀后腐蚀，用于填充小的空洞和连接断开的区域）。此外，本书还将介绍击中或不击中变换、骨架提取、连通组件的提取等高级形态学操作，这些操作在形状分析、物体检测和表示等方面有着广泛的应用。除了上述核心技术，本书还涵盖了图像压缩的基本原理。在数字化图像日益庞大的今天，如何有效地存储和传输图像是一个重要的问题。我们将介绍无损压缩和有损压缩的概念，以及一些经典的压缩算法，如游程编码、霍夫曼编码、Lempel-Ziv算法等，并探讨 JPEG 等主流图像压缩标准背后的原理。最后，本书将重点阐述数字图像处理在各领域的实际应用。我们将通过具体的案例，展示这些理论和技术如何解决现实世界的问题。例如：医学影像：如何利用图像增强和复原技术提高 X 光片、CT、MRI 图像的清晰度，辅助医生进行诊断；如何利用图像分割技术提取肿瘤、器官等区域，进行量化分析。遥感与地理信息系统：如何通过图像处理技术分析卫星图像，监测土地利用变化、森林覆盖、环境污染；如何进行地理特征的提取和识别。工业自动化：如何利用机器视觉进行产品缺陷检测、尺寸测量、装配引导；如何通过图像处理实现产品的自动化质检。安防与监控：如何通过人脸识别、行为分析等技术增强监控系统的智能化水平；如何利用图像匹配技术进行嫌疑人追踪。消费电子与多媒体：如何实现数码相机的自动对焦、色彩校正；如何应用于视频特效制作、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术。计算机视觉基础：图像处理是计算机视觉的基石，本书将介绍如何从处理后的图像中提取特征，为更高级别的视觉理解任务（如目标识别、场景重建）打下基础。本书力求在理论讲解的严谨性与实际应用的普适性之间取得平衡。每章都配备了相关的数学推导和算法伪代码，以便读者深入理解其内在机制。同时，章节结尾会提供思考题和实验建议，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握数字图像处理的核心技术，理解其背后的数学原理，并能够将其应用于各种实际的工程和科研问题中，从而更好地理解和利用我们周围的视觉世界。

作者简介

目录信息

第1章信号分析的基本概念 1．1 引言 1．2 信号的概念及分类 1．2．1 信号的概念 1．2．2 信号的描述与分类 1．3 典型信号与奇异信号 1．3．1 正弦、余弦信号(sine & cosine signals) 1．3．2 指数信号(exponential signal) 1．3．3 复指数信号(complex-exponential signal) 1．3．4 抽样信号(sampling signal) 1．3．5 奇异信号(singularity signal) 1．4 信号的分解 1．4．1 直流分量与交流分量(direct & alternating components) 1．4．2 偶分量与奇分量(even&odd components) 1．4．3 实部分量与虚部分量(real & imaginary components) 1．4．4 脉冲分量(pulse component) 1．4．5 正交函数分量(orthogonal function component) 1．5 信号的基本运算 1．5．1 信号的叠加与相乘(additivity and multiplication of signal) 1．5．2 信号的反褶(reversal of signal) 1．5．3 信号的时间平移(time-shifting of signal) 1．5．4 信号的时间展缩(尺度变换)(scaling of signal) 1．5．5 卷积运算(convolution computation) 1．5．6 信号相关分析与运算习题……第2章傅里叶变换第3章序列及其Z变换第4章离散时间系统第5章离散傅里叶变换第6章滤波器原理与设计第7章数字信号处理器(DSP)原理第8章数字信号处理技术的应用第9章 MATLAB在信号处理中的应用附录参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《信号处理原理与应用》真是让我大开眼界，尤其是关于傅里叶变换的部分，作者的讲解深入浅出，即便是初学者也能很快抓住核心概念。我记得以前啃其他教材时，总是在那些复杂的数学推导前望而却步，但这本书里，每一个公式的引入都有清晰的物理意义或实际应用背景作为铺垫。特别是关于离散时间信号处理的部分，作者用了很多图示来解释采样定理，让我瞬间明白了为什么采样率的选择至关重要。书中还涉及了现代数字信号处理中非常前沿的课题，比如小波分析，这部分内容讲解得非常系统，从基础的小波基函数到实际的图像压缩应用，都有详细的步骤和代码示例（虽然是伪代码，但思路清晰）。我特别欣赏作者的这种“理论联系实际”的教学方法，读完后，我感觉自己不仅仅是学会了公式，更是掌握了一套分析和解决实际工程问题的工具箱。那种豁然开朗的感觉，是其他很多理论性太强的书籍无法给予的。对于希望将理论知识转化为实际能力，或者从事DSP系统设计的人来说，这本书无疑是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度是相当可观的，对于有一定基础的读者来说，它提供了一个非常扎实的进阶平台。我印象最深的是关于最优滤波器的设计章节，卡尔曼滤波器的推导过程极其严谨，作者没有回避那些复杂的矩阵运算，而是通过层层递进的方式，将状态空间模型与最小均方误差估计完美地结合起来。这种对数学严谨性的坚持，使得我们在后续进行更高阶的自适应滤波设计时，能够有信心去追溯和理解那些看似深奥的证明。此外，书中关于随机信号处理的论述也极为出色，不仅涵盖了平稳随机过程的基本性质，还花了大量篇幅讨论了功率谱估计的方法，从经典的周期图法到更先进的非参数和参数估计方法，都有详尽的比较和优缺点分析。对于一个在通信领域工作的工程师而言，理解不同噪声模型下的信号恢复策略是至关重要的，这本书在这方面提供的深度和广度，完全超出了我的预期。它不是一本速成手册，而是一部需要细细品味的参考大典，每一个章节都值得反复阅读和推敲。

评分☆☆☆☆☆

我第一次接触这本教材是在大学高年级课程上，当时的主要感受是“信息量巨大，需要时间消化”。但随着时间的推移，它在我工作后反而成为了我案头必备的工具书。与其他侧重于单一应用方向（比如通信或控制）的教材不同，这本书的视野非常广阔，几乎涵盖了信号处理的各个主要分支。从基础的卷积积分到高级的自适应波束形成、从简单的频谱分析到复杂的非线性系统辨识，它都给出了一个清晰的框架。我经常在处理一个新的工程问题时，会翻阅这本书，试图找到一个相似的理论模型或数学工具。比如，当我们需要处理传感器阵列数据时，我可以迅速定位到空间谱估计的那几页，重新回顾Capon算法或MUSIC算法的原理。这本书的优势在于它的“百科全书式”的覆盖面，它提供了一个通用的理论基石，让我们可以快速地将已有的信号处理知识迁移到任何新的、看似陌生的领域中去。这种跨领域的知识迁移能力，是它作为一本优秀参考书的最大价值所在。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书在处理实时系统和嵌入式应用方面的着墨虽然不算最多，但其体现出的工程实用性是令人赞叹的。在讨论数字滤波器实现时，作者没有停留在理论的滤波器原型设计，而是非常实际地探讨了有限精度对滤波器性能的影响，诸如量化误差、溢出问题以及定点运算的技巧。这对于真正动手去做硬件加速或FPGA实现的人来说，是至关重要的“避坑指南”。书中对比了FIR和IIR滤波器的资源消耗和稳定性，并给出了在资源受限环境下进行结构选择的决策依据。我记得有一小节专门讲了如何优化卷积运算，使用了快速傅里叶变换（FFT）来实现长序列的卷积，并分析了其相对于直接卷积的计算复杂度优势。这种对计算效率的关注，让这本书不仅仅停留在数学模型的层面，而是真正深入到了工程实现的关键瓶颈。它教会了我不仅要设计出“正确的”滤波器，更要设计出“高效可行的”滤波器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织，简直是教科书级别的典范！我个人非常注重阅读体验，而《信号处理原理与应用》在这方面做得非常到位。章节之间的逻辑衔接极其自然，从连续时间系统到离散时间系统，从线性时不变系统到随机系统，每一步的过渡都像是在搭建一座精密的知识桥梁，让人感觉每学完一个单元，下一个单元的内容便顺理成章地展开。我特别喜欢作者在引入新概念时，总会先回顾前一个章节中与之相关的基础知识，这极大地帮助了我巩固记忆，避免了知识点的碎片化。例如，在讲解Z变换的应用时，作者巧妙地回顾了拉普拉斯变换在连续系统中的作用，并清晰地指出了两者在离散域中的对应关系。这种层层递进、注重前后呼应的编排方式，使得我在阅读过程中很少产生“这是从哪里冒出来的知识点”的困惑。对于自学或者需要系统梳理知识体系的读者来说，这种高度的结构化思维，是判断一本技术书籍优劣的关键标准之一，而这本书无疑达到了顶尖水平。

评分☆☆☆☆☆