ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數字信號處理
• 信號處理
• 噪聲消除
• 高級
• 通信
• 電子工程
• 算法
• 濾波
• 頻譜分析
• 現代工程

　　The fourth edition of Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction updates and extends the chapters in the previous edition and includes two new chapters on MIMO systems, Correlation and Eigen analysis and independent component analysis. The wide range of topics covered in this book include Wiener filters, echo cancellation, channel equalisation, spectral estimation, detection and removal of impulsive and transient noise, interpolation of missing data segments, speech enhancement and noise/interference in mobile communication environments. This book provides a coherent and structured presentation of the theory and applications of statistical signal processing and noise reduction methods.

本書特色

　　1 .  Two new chapters on MIMO systems, correlation and Eigen analysis and independent component analysis

　　2 .  Comprehensive coverage of advanced digital signal processing and noise reduction methods for communication and information processing systems

　　3 .  Examples and applications in signal and information extraction from noisy data

　　4 .  Comprehensive but accessible coverage of signal processing theory including probability models, Bayesian inference, hidden Markov models, adaptive filters and Linear prediction models

好的，這是一份關於一本名為《高級數字信號處理與噪聲抑製（第四版）》的圖書的詳細簡介，內容完全基於您提供的書名，但內容描述將集中於該主題的廣泛領域和相關概念，避免提及具體章節或特定內容的細節，以滿足不包含該書內容的限製。 --- 書名：高級數字信號處理與噪聲抑製（第四版） 導言：數字信號處理領域的前沿與挑戰 本書旨在深入探討現代數字信號處理（DSP）的核心原理、高級技術及其在應對復雜現實世界挑戰，尤其是噪聲抑製方麵的應用。在當今信息爆炸的時代，我們處理的信號——無論是音頻、圖像、雷達數據還是生物醫學信號——都不可避免地受到各種形式噪聲的乾擾。有效的信號處理不僅要求對基礎理論有紮實的理解，更需要掌握應對高級噪聲模型和非綫性係統的尖端算法。 本書的敘述結構旨在引導讀者從經典DSP理論的堅實基礎齣發，逐步邁嚮當代信號處理領域的前沿研究課題。我們關注的重點是如何構建更穩健、更高效的係統，以在存在嚴重乾擾的環境下提取有價值的信息。 第一部分：數字信號處理的數學基礎與高級框架 本部分著重於構建理解現代DSP所需的數學工具箱。它超越瞭傳統的傅裏葉分析，深入探討瞭更適閤非平穩信號和瞬態現象的分析工具。 時頻分析的深化： 傳統的傅裏葉變換在處理隨時間變化的信號特徵時存在局限性。本部分詳細闡述瞭短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（Wavelet Transform）及其在不同尺度和時間分辨率下的應用。重點討論瞭正交、雙正交小波基的選擇標準，以及它們如何為信號的稀疏錶示提供基礎。此外，對Wigner-Ville分布及其相關的高階譜分析技術進行瞭探討，這些技術在處理非高斯、非綫性信號時展現齣獨特的優勢。 隨機過程理論的復興： 數字信號處理的許多實際問題本質上是隨機的。本章係統地迴顧瞭隨機過程的基礎，但更側重於先進的建模技術。這包括馬爾可夫過程、高斯過程的特性，以及如何使用這些模型來精確描述噪聲的統計特性。理解這些特性是設計有效濾波器的前提。 綫性係統的高級理論： 雖然IIR和FIR濾波器是DSP的基石，但本部分深入研究瞭它們在有限精度下的性能限製，以及如何通過更精細的濾波器結構設計（如多相分解、格子濾波器）來優化計算復雜度和量化噪聲。此外，對綫性預測編碼（LPC）的高級應用，特彆是在語音閤成和信道編碼中的作用進行瞭深入分析。 第二部分：現代噪聲抑製與估計技術 噪聲抑製是信號處理領域永恒的主題，本部分聚焦於如何針對不同類型的噪聲和信號模型設計最優或次優的估計器。 最優綫性濾波與卡爾曼濾波族： 最小均方誤差（MMSE）準則下的維納濾波是理解最優綫性估計的起點。在此基礎上，本書詳細介紹瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）的原理及其擴展形式。我們將詳細分析離散時間狀態空間模型（State-Space Models）的建立過程，並深入剖析擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）如何在處理非綫性係統動態和觀測模型時，保持估計的有效性與魯棒性。對於綫性係統，擴展到粒子濾波（Particle Filter）——一種基於濛特卡洛方法的非參數貝葉斯濾波器——的討論，展示瞭處理高度非綫性、非高斯噪聲環境下的強大能力。 高斯白噪聲以外的挑戰： 現實世界中的噪聲往往不是簡單的白噪聲。本部分探討瞭如何處理脈衝噪聲（如衝擊噪聲或“鹽和鬍椒”噪聲）、有色噪聲（具有特定頻率分布的噪聲）以及環境噪聲。針對脈衝噪聲，局部自適應濾波器，如中值濾波器（Median Filter）及其變體，被置於嚴格的數學框架下進行分析，探討其平滑信號而不過度模糊瞬態邊緣的能力。對於有色噪聲，重點研究瞭預白化（Pre-whitening）技術和基於功率譜密度的濾波器設計方法。 盲源分離（BSS）與源信號重構： 在許多應用中，我們希望從混閤信號中分離齣原始的獨立信號源，這被稱為盲源分離。本部分詳細介紹瞭基於統計獨立性假設的方法，特彆是獨立成分分析（ICA）的多種實現（如FastICA算法）。對於信號混閤模型，我們探討瞭獨立成分分析如何利用高階統計量（如峭度或負熵）來度量非高斯性，從而實現源信號的分離。 第三部分：高級應用領域中的信號處理與去噪 本部分將理論與實踐相結閤，展示高級DSP和噪聲抑製技術在關鍵工程和科學領域中的實際部署。 圖像與視頻處理中的空間域與變換域去噪： 在二維信號處理中，噪聲抑製需要考慮空間相關性。除瞭基本的空間域濾波器外，本書著重分析瞭基於小波域的閾值處理（Wavelet Shrinkage）。詳細解釋瞭如何選擇最優閾值（如VisuShrink, SureShrink）以及如何設計尺度依賴的收縮規則，以最大化信噪比（SNR）的同時保持圖像的邊緣細節。對於視頻處理，我們探討瞭時域與空域聯閤濾波器的設計，以利用幀間相關性進行更有效的去噪。 自適應濾波與機器學習的融閤： 自適應濾波器（如LMS, NLMS算法）因其無需先驗知識即可根據環境變化調整自身參數的能力而至關重要。本部分詳細分析瞭這些算法的收斂性、穩定性和跟蹤性能。更進一步，探討瞭將深度學習（Deep Learning）模型，特彆是捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）引入噪聲抑製管道的趨勢。重點研究瞭如何利用深度學習模型來學習復雜的非綫性噪聲模型和信號-噪聲的映射關係，以實現超越傳統方法的去噪性能。 生物醫學信號處理的高級挑戰： 生物信號（如EEG, ECG）通常信噪比極低，且包含大量運動僞影和基綫漂移。本章應用前麵介紹的工具來解決這些具體問題。例如，如何利用經驗模態分解（EMD）及其先進形式（如EEMD）來有效分離生物信號中的不同振蕩模式和高頻噪聲。對於腦電圖（EEG）僞影的去除，我們考察瞭獨立成分分析在分離眼電、肌電僞影與神經元活動信號方麵的應用細節。 結論與展望 本書為讀者提供瞭理解和應用現代數字信號處理和噪聲抑製技術所需的全景視角。麵對未來，信號處理的重點正轉嚮極端大數據、實時性要求以及高度不確定性的環境。掌握本書介紹的理論和方法，將使專業人士和研究人員具備解決下一代信號處理難題的核心能力。我們期望本書能成為推動相關領域創新實踐的有力工具。

Ch 1 Introduction
Ch 2 Noise and Distortion
Ch 3 Information Theory and Probability Models
Ch 4 Baseyian Inference
Ch 5 Hidden Markov Models
Ch 6 Least Square Error Wiener-Kolmogorov Filters
Ch 7 Adaptive Filters, Kalman, RLS, LMS
Ch 8 Linear Prediction Models
Ch 9 Eigenvalue Analysis and Principal Component Analysis
Ch 10 Power Spectrum Analysis
Ch 11 Interpolation – Replacement of Lost Samples
Ch 12 Signal Enhancement via Spectral Amplitude Estimation
Ch 13 Impulsive Noise: Modelling, Detection and Removal
Ch 14 Transient Noise Pulses
Ch 15 Echo Cancellation
Ch 16 Channel Equalisation and Blind Deconvolution
Ch 17 Speech Enhancement: Noise Reduction, Bandwidth Extension and Packet Replacement
Ch 18 Multiple-Input Multiple-Output Systems, Independent Component Analysis
Ch 19 Signal Processing in Mobile Communication
Index

评分☆☆☆☆☆

這本 ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E，真的讓我對「雜訊」這個敵人有瞭更深刻的認識，也讓我學到瞭更多對付它的「先進武器」。從書中對各種不同類型的雜訊，像是隨機雜訊、週期性雜訊，甚至是一些偶發性的脈衝雜訊，有非常細緻的分類和分析，讓我明白不同雜訊有不同的特性，也需要不同的對策。我特別喜歡書中關於稀疏錶示 (sparse representation) 在訊號去雜訊上的應用，這是我之前比較少接觸到的領域。書中詳細解釋瞭如何利用訊號的稀疏性來區分訊號本身和雜訊，並透過優化演算法來恢復原始訊號，這在處理一些非常微弱訊號的場景下，效果會非常顯著。此外，書中還涵蓋瞭針對特定領域的雜訊抑製，例如聲學訊號的處理，包括迴聲消除 (echo cancellation) 和混響去除 (reverberation reduction) 等，這對於音訊工程師來說，絕對是一大利器。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者的講解方式很貼近讀者，不會讓人感到不知所雲。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在影像處理領域打滾多年的工程師，我一直以來都覺得在雜訊抑製這塊，總覺得還有許多可以挖掘的深度。ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E 這本書，完全填補瞭我對於這方麵的知識斷層。它對於各種先進的雜訊抑製演算法，例如基於轉換域的降噪 (transform-domain denoising)，像是小波轉換 (wavelet transform) 和麯波轉換 (curvelet transform) 在影像去雜訊方麵的應用，提供瞭非常深入的剖析。我特別欣賞書中對於這些演算法的數學原理的闡述，雖然有些推導過程相當精緻，但作者的講解非常細膩，讓人能夠一步一步地跟上。此外，它還涵蓋瞭許多與機器學習相關的雜訊抑製方法，像是神經網路在去雜訊上的應用，這部分是我近期非常感興趣的領域，書中的介紹讓我對這個方嚮有瞭更清晰的認識。書中的案例研究也十分豐富，涵蓋瞭從生物醫學影像到遙感影像等不同應用場景，讓我能將書中所學的理論應用到實際工作中，找齣最適閤特定影像類型和雜訊特徵的降噪方案。這本書絕對是我近期的必讀之選！

评分☆☆☆☆☆

這本 ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E 實在是讓人驚艷！我平常對數位訊號處理的認識，大概就是停留在一些基礎的濾波器設計和傅立葉轉換的入門概念。這次抱著學習進階知識的心情購入這本書，沒想到它提供的深度和廣度遠遠超乎我的預期。從一開始介紹的進階濾波器設計，像是適應性濾波器 (adaptive filters) 在各種實際應用中的優勢，到後麵深入探討的非線性濾波器 (nonlinear filters) 如何處理更複雜的雜訊特性，都讓我大開眼界。尤其是書中對於不同雜訊模型，像是高斯雜訊、脈衝雜訊，甚至是一些比較少見的雞蛋雜訊 (salt-and-pepper noise) 等，都有非常詳盡的數學推導和演算法分析，並且提供瞭實際的程式碼範例，這對我這種喜歡動手實作的讀者來說，實在是太貼心瞭。書中的圖錶也畫得非常清晰，很多 abstract 的概念透過圖解都變得容易理解，例如在介紹時域和頻域的雜訊抑製技巧時，圖形化的呈現方式，讓我能更直觀地感受到不同方法的差異和適用性。整體來說，這本書不僅是理論的堆砌，更像是位經驗豐富的老師，循序漸進地引導你深入數位訊號處理的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在數位訊號處理的世界裡，能夠有效率地去除雜訊，絕對是衡量一個工程師功力的重要指標。ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E 這本書，讓我深刻體會到「先進」二字的分量。它所探討的雜訊抑製方法，已經超越瞭我過去所接觸到的基本技巧，進入到瞭一個更為精煉和高效的層次。例如，書中對於頻域雜訊去除技術的闡述，尤其是對於特定頻段雜訊的精準定位和抑製，給瞭我很多啟發。我過去總是習慣用時域的濾波器，對於頻域的處理總是覺得有點抽象，但書中的圖解和公式推導，讓這些概念變得具體可行。而且，它還探討瞭非平穩訊號 (non-stationary signals) 的雜訊去除問題，這在實際應用中非常常見，例如語音訊號的處理。書中介紹的各種針對非平穩訊號的先進演算法，像是短時傅立葉轉換 (Short-Time Fourier Transform, STFT) 的進階應用，以及其他更精密的時頻分析方法，都讓我獲益匪淺。我認為這本書不僅適閤研究人員，對於希望在實際應用中提升訊號品質的工程師來說，也是一本不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

我原本以為 ADVANCED DIGITAL SIGNAL PROCESSING AND NOISE REDUCTION 4/E 這本書，大概就是將一些現有的數位訊號處理和雜訊抑製技巧做個整理，沒想到它卻能提供這麼多前瞻性的觀點和方法。書中對於統計訊號處理 (statistical signal processing) 在雜訊抑製方麵的應用，有非常深入的探討，像是卡爾曼濾波器 (Kalman filters) 在動態係統中的最佳估計，以及各種濾波器的參數優化方法，都讓我對這些工具有瞭更為全麵的理解。更讓我驚喜的是，書中還引入瞭許多與機器學習和深度學習結閤的雜訊抑製方法，例如基於捲積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 的影像去雜訊，以及基於循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNNs) 的語音增強。這些先進的技術，讓我看到瞭數位訊號處理未來發展的方嚮。書中的許多概念，像是模型選擇、參數估計，以及各種評估指標的設計，都讓我受益良多。我相信這本書將會成為我未來進行訊號處理研究和開發的重要參考文獻。