高等数字信号处理

页数:300

出版时间:2009-4

价格:38.00元

isbn号码:9787111264255

具体描述

《高等数字信号处理》在简述本科课程“数字信号处理”部分主要内容的基础上，详细介绍了现代谱估计、高阶谱估计、自适应滤波、短时傅里叶变换及小波变换等现代信号处理技术的基本理论与方法。《高等数字信号处理》理论联系实际，突出了MATLAB软件的应用，在最后一章中以几个典型应用方案介绍了现代信号处理技术在电气工程领域的应用。

《高等数字信号处理》适用于电气工程、机械工程及其相关领域的研究生和高年级本科生阅读，也可供相关工程技术人员参考。

用户评价

这本书在复数信号处理和复数滤波器设计方面的系统性阐述，让我看到了数字信号处理领域的一个重要分支。《高等数字信号处理》并没有将复数信号处理仅仅视为实数信号处理的简单推广，而是深入挖掘了复数信号在表示相位信息、避免镜像抑制等方面的独特优势。书中详细介绍了复数傅里叶变换、Z变换以及离散傅里叶变换（DFT）在复数信号上的应用。我尤其对书中关于复数FIR和IIR滤波器设计方法的讲解印象深刻，例如，如何利用Hermitian矩阵来设计具有特定幅度和相位响应的复数滤波器。书中还介绍了正交信号处理中的一些重要概念，如解析信号（Analytic Signal）和希尔伯特变换（Hilbert Transform），它们在单边带信号生成、幅度调制信号解调等应用中至关重要。我对书中关于复数信号处理在通信系统中的上变频和下变频、软件无线电技术以及音频信号处理中的相移器设计等方面的应用案例进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何有效地处理和分析包含相位信息的复数信号有了深刻的理解。

《高等数字信号处理》对随机过程理论在信号处理中的应用的阐释，为我理解现实世界中信号的随机性和不确定性提供了强大的数学工具。书中对平稳随机过程（Wide-Sense Stationary, WSS）的定义、自相关函数和功率谱密度之间的关系进行了详细的讲解。我尤其对书中关于广义平稳随机过程（Cyclostationary Process）的引入印象深刻，这种过程在通信信号、生物信号等领域非常普遍，其统计特性会随时间周期性变化。书中详细介绍了如何利用功率谱密度来表征随机信号，以及如何通过相关理论来分析随机信号通过线性系统后的输出。书中还深入探讨了随机过程在信号检测、估计和预测中的应用，例如，如何利用维纳滤波（Wiener Filter）来最优地估计一个随机信号，以及如何利用线性预测模型来预测信号的未来值。我对书中关于随机过程在通信信号的信道估计、噪声建模以及预测控制系统设计等方面的应用进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何处理和分析现实世界中复杂的随机信号有了深刻的理解。

这本《高等数字信号处理》给我最深刻的印象是其对自适应滤波理论的全面和深入。我一直认为，在处理存在未知噪声或信号模型缓慢变化的复杂环境时，自适应滤波技术是必不可少的工具。这本书不仅详细介绍了LMS（最小均方）算法及其各种变种，如NLMS（归一化LMS）、RLS（递归最小二乘）算法，还深入探讨了这些算法的收敛性、均方误差性能以及在不同应用场景下的优化方法。作者通过清晰的推导，阐明了LMS算法的代价函数是如何通过梯度下降法来迭代更新滤波器的权值，以及NLMS算法如何通过归一化步长来加速收敛和提高稳定性。对于RLS算法，书中不仅解释了其利用卡尔曼滤波原理来优化权值更新过程，还分析了其计算复杂度高但收敛速度快的特点。更令我惊喜的是，书中还涉及了更复杂的自适应算法，如博采（Boyer）算法和稀疏自适应滤波算法，这些算法在某些特定应用中能提供更好的性能。我对书中关于自适应滤波在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的应用案例进行了深入的学习，并通过书中提供的伪代码和MATLAB示例进行了仿真验证，这极大地加深了我对这些理论的理解，并让我能够自信地将它们应用于我自己的工程项目中。这本书将抽象的理论与具体的工程应用紧密结合，让我对如何设计和实现高效的自适应滤波器有了全面的认识。

这是一本真正意义上的“硬核”读物，初拿到《高等数字信号处理》时，我内心是充满敬畏的，因为“高等”二字就预示着它绝非泛泛之辈。翻开第一章，我就被作者严谨的逻辑和深邃的洞察力所折服。他没有选择从最基础的概念开始，而是直接切入到了信号处理的核心领域，仿佛一位经验丰富的向导，直接带领读者穿越迷雾，直抵目标。对于我这个在数字信号处理领域摸爬滚打了一段时间的工程师来说，这种开门见山的方式反而显得格外亲切和高效。书中对采样定理的论述，并非仅仅停留在理论层面，而是深入探讨了实际应用中的各种陷阱和优化策略。例如，在处理非理想采样信号时，作者详细剖析了混叠效应的成因，并提供了多种先进的抗混叠滤波技术，包括如何在硬件实现中权衡滤波器阶数、采样频率和失真度。他对傅里叶变换的讲解也尤为独到，不仅涵盖了连续傅里叶变换、离散傅里叶变换，还深入探讨了快速傅里叶变换（FFT）的各种变种，如Cooley-Tukey算法的蝶形运算原理，以及如何在实际系统中高效实现FFT。书中还涉及了大量关于滤波器设计的内容，从经典的巴特沃斯、切比雪夫滤波器，到更现代的窗函数设计法和最优逼近法，每一种方法都配以详细的数学推导和 MATLAB/Python 代码示例，这对于我这样习惯动手实践的读者来说，简直是如获至宝。我可以毫不夸张地说，仅仅是理解书中关于FIR和IIR滤波器设计章节的内容，就足以让我对信号滤波技术有了全新的认识和更深层次的理解。书中的数学推导严谨而清晰，即使是复杂的积分和级数运算，作者也能将其化繁为简，让读者更容易理解其背后的物理意义和工程含义。

书中对谱估计理论的深入讲解，让我对“看到”信号的频率成分有了更深刻的认识。《高等数字信号处理》并没有仅仅停留在周期图法和 Welch 方法这些基础的参数模型估计方法上，而是大胆地引入了更为先进的参数化模型方法，如 Yule-Walker 方程、Burg 方法以及赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型阶数选择中的应用。作者通过严谨的数学推导，解释了这些方法如何利用信号的自相关函数来估计信号的功率谱密度。我尤其对书中关于 ARMA（自回归-移动平均）模型以及 AR 模型在谱估计中的应用印象深刻。作者详细分析了如何通过最小二乘法或最大似然法来估计模型的参数，并如何根据模型参数来计算功率谱密度。书中还引入了更复杂的谱估计方法，如MUSIC、ESPRIT等，这些方法在频率分辨率和抗噪声能力方面都表现出色。我对书中关于这些谱估计方法在雷达信号处理、通信信号分析以及地质勘探等领域的应用进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何从含有噪声的观测数据中准确地估计出信号的频率成分有了深刻的理解。

这本书对多速率信号处理的讲解，为我理解现代通信系统和音频处理的底层原理打开了新的视角。我过去对数字信号处理的认识，大多集中在单速率的范畴，而《高等数字信号处理》则将我带入了一个更为广阔的世界。书中关于抽取（Decimation）、插值（Interpolation）以及升采样（Upsampling）、降采样（Downsampling）的详细阐述，让我明白了如何在不同采样率的数字系统中进行信号的转换和处理。作者通过清晰的数学推导，解释了为什么在进行降采样时需要使用抗混叠滤波器，以及在进行升采样时需要使用插值滤波器来避免产生频谱混叠和失真。我尤其对书中关于抽取和插值的滤波器设计原则印象深刻，例如，在进行 M 抽样时，需要设计一个截止频率在 fs/2M 的低通滤波器。书中还深入探讨了多速率信号处理中的一些高级技术，如半带滤波器、级联对（Cascaded Integrators-Comb，CIC）滤波器等，这些滤波器在语音信号处理、数字滤波器组（Filter Bank）等领域有着广泛的应用。我对书中关于多速率滤波器组在语音编码、音频解码等方面的应用案例进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何高效地进行不同采样率信号之间的转换和处理有了深刻的理解。

我一直对现代通信系统中的信号检测和估计理论感到好奇，而《高等数字信号处理》在这方面的内容无疑是最为出色的。书中对 Neyman-Pearson 准则、贝叶斯准则以及似然比检验等基本概念的讲解，为理解最优检测问题奠定了坚实的基础。作者并没有停留在理论层面，而是深入探讨了在高斯噪声、瑞利衰落、莱斯衰落等不同信道模型下，如何设计最优的检测器。我尤其对书中关于最大似然估计（MLE）和最小均方误差估计（MMSE）的阐述印象深刻。作者详细推导了这些估计量的表达式，并分析了它们在不同条件下的性能表现。例如，在信噪比不高的情况下，MLE 和 MMSE 估计的性能差异可能很大，而当信噪比很高时，它们的性能会趋于一致。书中还引入了卡尔曼滤波及其扩展，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），来处理非线性系统的状态估计问题。我对书中关于卡尔曼滤波在目标跟踪、导航系统中的应用案例进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何有效地估计动态系统的状态有了深刻的理解。这本书让我看到了理论的严谨性如何指导工程实践，并为解决实际中的信号检测和估计问题提供了强大的理论工具。

我一直对信号压缩感知（Compressed Sensing）技术在数据采集和信号重构中的强大能力感到好奇，而《高等数字信号处理》这本书为我提供了深入的认识。它并没有仅仅停留在信号采样定理的框架内，而是挑战了传统的奈奎斯特采样率，展示了如何以远低于奈奎斯特率的采样点数来精确地重构稀疏信号。书中详细介绍了稀疏性、相干性以及恢复算法（如L1范数最小化、迭代阈值算法、OMP算法等）的核心思想。作者通过清晰的数学推导，解释了为什么对于稀疏信号，可以通过非线性测量来实现精确恢复，以及如何通过数学优化技术来寻找最优的测量矩阵。我尤其对书中关于压缩感知在医学成像（如MRI）、图像和视频压缩以及无线传感器网络中的应用印象深刻。书中对压缩感知理论的数学证明，如 Restricted Isometry Property (RIP) 条件，以及其与稀疏重构的理论联系，都进行了深入的探讨。我对书中提供的 MATLAB/Python 示例代码进行了学习和实践，这让我对如何设计高效的压缩感知系统，以及如何从欠采样数据中恢复原始信号有了深刻的理解。

我一直对时频分析技术在现代通信系统和雷达信号处理中的应用感到着迷，而《高等数字信号处理》这本书正好满足了我的这份好奇。它对短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布以及小波变换的讲解，给我带来了前所未有的启发。作者并没有满足于仅仅介绍这些方法的定义和公式，而是深入挖掘了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。例如，在分析非平稳信号时，STFT虽然能够提供一定的时间-频率信息，但其分辨率在时间和频率上是固定的，这使得它在同时需要高时间分辨率和高频率分辨率的场景下显得力不从心。作者因此引出了小波变换，并详细解释了其“多分辨率分析”的特性，如何通过不同尺度的母小波来捕捉信号在不同尺度上的细节。书中关于小波变换的数学基础，包括连续小波变换和离散小波变换（DWT）的Mallat算法，都进行了详尽的介绍。尤其是对小波变换在图像压缩、去噪以及特征提取方面的应用，作者通过丰富的实例展示了其强大的威力。阅读过程中，我发现书中对于一些前沿技术，如Chirp Z变换、分数傅里叶变换（FRFT）的介绍也相当深入，这些技术在雷达信号处理、光学信息处理等领域有着越来越重要的作用。作者通过理论联系实际，不仅让我们理解了这些方法的数学本质，更让我们看到了它们在解决实际工程问题中的巨大潜力。他对不同时频分析方法的比较分析，为我选择合适的技术解决特定问题提供了坚实的理论依据和实践指导。

《高等数字信号处理》在阵列信号处理这部分内容的详实程度，令我由衷赞叹。我一直对如何利用多个传感器协同工作来提升信号处理的性能感到好奇，而这本书则为我提供了一个全面的理论框架。书中从最基本的波束形成（Beamforming）概念讲起，详细介绍了延迟-和（Delay-and-Sum）、最小方差（MVDR）等经典波束形成技术。作者通过清晰的数学推导，解释了如何通过调整各个传感器的权重向量来最大化期望信号的接收功率，同时抑制来自其他方向的干扰。我尤其对书中关于自适应波束形成算法的讲解印象深刻，如格林函数（GSC）和最小均方误差（MMSE）波束形成器，它们能够在不知道信号和干扰方向信息的情况下，自动调整权重以实现最优的波束形成。书中还深入探讨了波达方向（DOA）估计技术，如电子扫描（ES）、多重信号分类（MUSIC）和质子（Pro-CRB）算法，并分析了它们在不同信噪比和阵列构型下的性能表现。我对书中关于阵列信号处理在雷达、声纳、无线通信等领域的应用案例进行了深入的学习，并通过书中提供的代码示例进行仿真，这让我对如何利用多传感器信息来提升信号的检测、跟踪和定位能力有了深刻的理解。