基于MATLAB的小波分析应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:周伟编

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2010-6

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787560623757

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具体描述

《基于MATLAB的小波分析应用(第2版)》详细介绍了使用MATLAB小波工具箱进行信号处理、图像处理、机械故障诊断、数字水印以及语音信号处理等方面的方法和技巧，最后介绍了在Visual C++中使用MATLAB小波工具箱的方法。

与第一版相比，第二版采用了最新推出的MATLAB R2008小波分析工具箱，增加了对新增的小波函数、提升了小波功能和多信号小波的介绍，并且增加了MATLAB小波在数字水印、生物医学信号处理和矩阵方程求解等领域中的典型应用实例。

《基于MATLAB的小波分析应用(第2版)》可供信号处理、图像处理、机械故障诊断、数字水印、语音／生物医学信号处理以及矩阵方程求解等领域中使用MATLAB小波技术的工程技术人员借鉴，同时也是理工科各专业高年级本科生、研究生学习小波分析必不可少的参考书。

《信号的重塑与洞察：MATLAB信号处理理论与实践》本书旨在为读者提供一套全面而深入的信号处理理论与MATLAB实践相结合的学习体验。我们不局限于单一的分析工具，而是力求从更广阔的视角，揭示信号隐藏的奥秘，掌握信号重塑的艺术。本书内容涵盖了信号处理的基础概念、核心理论，以及在MATLAB环境下实现这些理论的详细方法与实例。第一部分：信号处理的基石——理论精髓与数学透视在本书的开篇，我们将引领读者深入信号处理的世界，从最基础的定义出发，逐步构建起完整的理论体系。信号的本质与分类：我们将首先探讨信号的定义、性质及其多样化的分类方式，包括模拟信号与数字信号、连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等。理解这些基本概念是后续深入学习的前提。我们将重点阐述不同信号类型在实际应用中的意义和特点，例如，为何要将连续信号离散化，以及不同类型信号在存储和处理上的差异。傅里叶变换：频率域的语言：傅里叶变换是信号处理的核心工具之一，它将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。本书将详细介绍傅里叶变换的理论基础，包括连续傅里叶变换、离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。我们将深入讲解傅里叶级数和傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积定理等，并通过直观的数学推导和图示，帮助读者理解其物理意义。特别地，我们将探讨不同变换的适用场景，以及它们之间的联系与区别。采样定理：从连续到离散的桥梁：采样是将连续信号转化为数字信号的关键步骤。本书将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，深入分析采样频率、信号带宽与重构失真之间的关系。我们将探讨过采样和欠采样的后果，并介绍抗混叠滤波器的作用及其设计原则。读者将学会如何根据信号特性选择合适的采样率，以确保信息不丢失地进行数字表示。数字滤波器设计：信号的“精炼”艺术：滤波器在信号处理中扮演着“去噪”和“提取”的角色。本书将系统介绍数字滤波器的基本原理，包括线性时不变（LTI）系统的概念、系统函数、冲 বিদ্যমান响应等。我们将重点讲解两种主要的数字滤波器类型：无限冲响应（IIR）滤波器和有限冲响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将探讨巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典逼近类型的特性，以及如何利用双线性变换等方法将其转换为数字滤波器。对于FIR滤波器，我们将介绍窗函数法和频率采样法等设计方法，并详细阐述窗函数的选择对滤波器性能的影响，如阻带衰减、过渡带宽度等。读者将掌握根据特定滤波要求（如低通、高通、带通、带阻）选择合适滤波器类型并进行参数设计的能力。卷积：系统响应的本质：卷积是描述LTI系统如何影响输入信号的关键数学运算。本书将深入讲解卷积的定义、性质及其在时域和频域的计算方法。我们将通过形象的比喻和实例，帮助读者理解卷积的物理意义，以及它如何体现系统的“记忆”和“延迟”特性。第二部分：MATLAB信号处理实战——理论的实现与应用的探索理论的掌握固然重要，但将理论付诸实践才能真正理解其价值。本部分将聚焦MATLAB强大的信号处理工具箱，带领读者一步步实现各种信号处理算法。 MATLAB信号处理环境搭建与基础操作：我们将首先介绍MATLAB的基本界面、变量管理、脚本编写和调试技巧，为读者熟悉MATLAB环境打下基础。随后，我们将重点介绍MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）的功能和基本使用方法，包括如何创建、加载和可视化各种信号。傅里叶变换在MATLAB中的应用：我们将详细演示如何利用MATLAB的fft函数计算DFT，并通过可视化工具（如plot函数）展示信号的时域和频域特性。我们将通过实例，例如分析一个包含不同频率分量的合成信号，来展示傅里叶变换在识别信号组成成分上的作用。此外，我们将探讨FFT算法的效率优势，以及如何处理长序列信号。滤波器设计与应用：本部分将是MATLAB实践的重点。我们将详细演示如何使用MATLAB的滤波器设计函数（如`designfilt`, `fir1`, `butter`, `cheby1`, `ellip`等）来设计不同类型的数字滤波器。读者将学会如何根据滤波器规格（如截止频率、阻带衰减、通带纹波等）来生成滤波器系数，并使用`filter`函数将滤波器应用于实际信号。我们将通过实例，例如使用低通滤波器去除音频信号中的高频噪声，或使用带通滤波器提取特定频率范围的信号，来展示滤波器的实际应用效果。高级信号分析技术：除了基础的傅里叶变换和滤波，本书还将介绍一些更高级的信号分析技术。谱估计：我们将介绍功率谱密度（PSD）的概念，并演示如何利用MATLAB的函数（如`periodogram`, `pburg`, `pmcov`等）来估计信号的功率谱。这将帮助读者了解信号能量在不同频率上的分布情况，对于识别信号中的周期性成分和随机噪声非常有用。相关性分析：相关性分析用于衡量两个信号之间的相似度。我们将介绍自相关和互相关函数的概念，并演示如何在MATLAB中计算和可视化它们。这将有助于读者理解信号的周期性、延迟以及不同信号之间的线性关系。自适应滤波：自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的滤波效果。我们将介绍LMS（Least Mean Squares）等经典自适应滤波算法的原理，并演示如何在MATLAB中实现它们，例如在通信系统中用于均衡或在噪声抑制方面的应用。案例研究与项目实践：为了巩固理论知识和MATLAB技能，本书将提供一系列贴近实际的案例研究。这些案例将涵盖不同领域的信号处理应用，例如：音频信号处理：包括音频去噪、语音识别基础、音乐信号特征提取等。图像处理基础：尽管本书侧重于一维信号，但我们将简要介绍二维信号（如图像）与一维信号在处理上的共通之处，并演示一些基础的图像增强或去噪操作（如利用滤波器）。通信信号分析：例如调制信号的解调、星座图分析等。生物医学信号初步：介绍心电图（ECG）或脑电图（EEG）等基础信号的预处理和分析。每个案例研究都将从问题提出、理论分析、MATLAB实现到结果解释，提供完整的流程。我们将鼓励读者根据提供的框架，自行修改参数，探索不同的解决方案，从而培养独立解决问题的能力。第三部分：深入探索与前沿展望在完成基础理论和MATLAB实践后，本书将引导读者进行更深入的探索，并对信号处理领域的前沿发展进行展望。信号处理中的优化与效率：我们将讨论如何优化MATLAB代码，提高算法的运行效率，尤其是在处理大规模数据时。这包括向量化操作、并行计算等技巧。统计信号处理简介：简要介绍统计信号处理的基本概念，如随机过程、平稳性、谱分解等，并说明其在信号分析中的重要性。面向未来的信号处理：简要介绍当前信号处理领域的一些热门话题和发展方向，例如机器学习在信号处理中的应用、深度学习模型在信号去噪和特征提取上的突破，以及在物联网、5G通信等领域的创新应用。本书的目标是让读者在掌握信号处理核心理论的基础上，能够熟练运用MATLAB这一强大的工具，解决实际问题。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解信号的内在规律，掌握信号重塑的技巧，并为在更广阔的科学和工程领域应用信号处理技术打下坚实的基础。本书内容丰富，实践性强，旨在成为读者在信号处理学习道路上的得力助手。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得极为老道，它像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导你进入小波分析的深水区。初期的基础章节构建了一个坚固的理论基石，让你对“多分辨率分析”这一核心概念有了清晰的认识，而非仅仅停留在“模版匹配”的肤浅理解上。随后，它巧妙地过渡到实际应用层面，比如在图像压缩和故障诊断中的应用案例，这些案例的选择非常贴合当前工程领域的热点。最让我欣赏的是作者对小波基选择的讨论，他没有给出“最优”的单一答案，而是深入剖析了不同小波族（如Daubechies, Coiflet, Symlet）的对称性、正则性和支持长度如何影响其在特定信号分析中的表现。这种对工具局限性的坦诚分析，远比一味鼓吹某种方法的万能性要来得有价值和负责任，体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。

评分☆☆☆☆☆

从一个应用者的角度来看，这本书最大的亮点在于它将理论的严谨性与工程实践的灵活性完美地结合了起来。它不仅仅是教你如何调用“db4”或“sym8”函数，而是让你理解为什么在某些场景下需要使用这些特定的基函数。书中关于小波包能量的计算和应用部分，对我进行振动信号分析的工作提供了极大的启发。作者通过清晰的伪代码和随后的MATLAB实现，清晰地展示了如何将理论上抽象的能量熵概念转化为可执行的程序逻辑。虽然某些章节的数学推导过程相对跳跃，需要读者具备一定的微积分基础才能完全跟上，但这恰恰是其作为一本面向中高级读者的专业书籍的体现——它尊重读者的学习能力，并期望读者能够主动去填补一些基础的数学空白。总而言之，这是一部能真正提升实践者分析能力的力作，而非仅仅是API手册的翻版。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的排版和图文质量出乎意料地高。在很多技术书籍中，代码块的格式经常混乱不堪，使得复制粘贴时常出错，但这本书在这方面做得非常出色，所有MATLAB代码片段都保持了高度的可读性和准确性。更重要的是，作者在介绍每种小波分析方法时，都配有相应的仿真结果对比图。这些图表不仅仅是简单的“效果展示”，它们背后蕴含着深刻的参数选择逻辑。例如，在讲解阈值去噪时，书中通过一系列实验数据展示了不同软阈值和硬阈值的选择如何影响信号的重建质量，这对于优化实际工程参数设置极具指导意义。我发现自己对照书中的步骤，在自己的MATLAB环境中重现了书中大部分的实验案例，每一步都运行得非常顺畅。这种高度的可靠性和一致性，使得这本书成为了一本可以信赖的“案头工具书”，而非仅仅是临时的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种沉稳又不失现代感的配色方案，一下子就让我对书中的内容充满了期待。初翻几页，我立刻被作者那深入浅出的叙述方式所折服。它不像某些技术书籍那样，一上来就堆砌晦涩难懂的公式和理论，而是非常巧妙地将复杂的数学概念融入到实际的工程问题背景中去。特别是关于信号去噪和特征提取那几个章节，作者没有止步于理论的陈述，而是大量引用了实际采集的数据案例，并通过清晰的图表展示了不同小波基函数在处理特定噪声类型时的表现差异。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的讲解脉络，极大地降低了初学者进入小波分析领域的门槛。我尤其欣赏作者在讲解时对不同尺度和频率分量的直观解释，这对于建立对小波变换核心思想的感性认识至关重要。如果说有什么遗憾，或许是某些高级应用场景的案例略显单薄，但总体而言，对于希望通过MATLAB工具深入理解小波分析基础理论并尝试解决实际问题的工程师和研究生来说，这本书无疑提供了一个非常坚实且友好的起点。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间来啃读这本书的后半部分，特别是关于时频分析与多分辨率处理的那几章，感受颇深。这本书的价值不仅仅在于教你如何使用MATLAB的特定工具箱函数，更在于它塑造了一种系统性的分析思维。作者并没有将MATLAB视为一个简单的“计算器”，而是把它描绘成一个强大的“实验平台”。在介绍小波包分解时，书中详尽地对比了传统傅里叶分析在处理非平稳信号时的局限性，随后水到渠成地引出了小波变换的优势。令我印象深刻的是，作者在讲解如何利用MATLAB编写自定义小波算法时，代码的注释清晰到几乎不需要参考官方文档就能理解每一步操作的意图。这种手把手的教学方式，非常适合那些习惯于通过动手实践来巩固知识的读者。唯一的不足是，对于那些已经具备扎实信号处理背景的资深研究人员来说，这本书在前期的铺垫可能稍显冗长，但正是这种详尽，保证了更广泛读者的吸收效率。

评分☆☆☆☆☆