空域矩陣濾波及其應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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韓東，張海勇 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 圖像處理
• 濾波算法
• 矩陣分析
• 空域濾波
• 數字圖像處理
• 模式識彆
• 雷達信號處理
• 目標檢測
• 自適應濾波

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030480064

版次：1

商品編碼：11917315

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：139

字數：176000

正文語種：中文

內容簡介

　　《空域矩陣濾波及其應用》主要介紹空域矩陣濾波和矩陣濾波設計技術，以及兩種技術分彆在陣列數據處理和數字濾波中的應用。重點針對目標方位估計和匹配場處理，建立統一的空域矩陣濾波器設計理論，全麵歸納空域矩陣技術的設計方法。研究阻帶恒定響應約束通帶總體響應誤差*小化、阻帶恒定響應約束通帶響應誤差極大值*小化、*小二乘、阻帶總體響應約束通帶總體響應誤差*小化、通帶總體響應誤差約束阻帶總體響應*小化、雙邊阻帶總體響應約束通帶總體響應誤差*小化、通帶總體響應誤差約束左右阻帶總體響應加權和*小化、阻帶零點約束、通帶零響應誤差約束等濾波器設計方法。探討寬帶空域矩陣濾波器設計技術，以及單頻帶濾波器對其他頻帶數據的影響。
　　《空域矩陣濾波及其應用》可作為雷達、聲納等陣列數據處理領域科研人員的參考書。

內頁插圖

目錄

前言
公式符號縮寫
第1章 緒論
1．1 空域矩陣濾波技術研究背景
1．2 空域矩陣濾波技術研究現狀
1．3 本書內容概述

第2章 目標被動探測模型及定嚮定位技術
2．1 目標定嚮模型和技術
2．1．1 目標信號入射模型
2．1．2 典型陣列的遠場平麵波方嚮嚮量和陣列流形
2．1．3 基於遠場平麵波的探測技術
2．1．4 近場球麵波模型
2．1．5 基於近場球麵波的目標定位技術
2．2 復雜聲場模型及目標定位技術
2．2．1 波動方程及簡正波解
2．2．2 匹配場拷貝嚮量及信號接收模型
2．2．3 常用的目標定位技術
2．3 本章小結

第3章 空域矩陣濾波器設計
3．1 離散型空域矩陣濾波器設計
3．1．1 恒定阻帶響應約束空域矩陣濾波器
3．1．2 最小二乘空域矩陣濾波器
3．1．3 阻帶總體響應或通帶總體響應誤差約束空域矩陣濾波器
3．1．4 雙邊阻帶總體響應約束空域矩陣濾波器
3．1．5 阻帶零點約束空域矩陣濾波器
3．1．6 通帶零響應誤差約束空域矩陣濾波器
3．2 響應加權離散型空域矩陣濾波器
3．2．1 加權最小二乘空域矩陣濾波器
3．2．2 阻帶響應加權通帶總體響應誤差約束空域矩陣濾波器
3．2．3 通帶響應誤差加權阻帶總體響應約束空域矩陣濾波器
3．2．4 通帶響應誤差加權阻帶零點約束空域矩陣濾波器
3．3 連續型空域矩陣濾波器
3．3．1 連續型空域矩陣濾波器設計
3．3．2 連續型空域矩陣濾波器閉式最優解探索
3．4 本章小結

第4章 寬帶空域矩陣濾波及陣列數據處理
4．1 引言
4．2 寬帶空域矩陣濾波器設計
4．2．1 等間隔綫列陣寬帶空域矩陣濾波器設計
4．2．2 一般陣列寬帶空域矩陣濾波器設計
4．3 寬帶陣列數據處理
4．3．1 寬帶陣列數據空域矩陣濾波技術處理流程
4．3．2 子帶最佳頻率選擇
4．4 本章小結

第5章 空域矩陣濾波技術在水聲信號處理中的應用
5．1 引言
5．2 目標方位估計強乾擾抑製
5．2．1 空域矩陣濾波技術用於目標方位估計仿真分析
5．2．2 空域矩陣濾波技術用於海試數據處理
5．3 匹配場定位強乾擾抑製
5．3．1 海洋環境參數及空域矩陣濾波器設置
5．3．2 空域矩陣濾波前後匹配場定位
5．4 拖曳綫列陣聲納拖船輻射噪聲抑製
5．4．1 平颱噪聲抑製空域濾波器設計
5．4．2 廣義奇異值分解誤差分析及最優解驗證
5．4．3 仿真及海試數據分析
5．5 本章小結

第6章 矩陣濾波技術及其在數字濾波中的應用
6．1 引言
6．2 矩陣濾波器設計
6．2．1 矩陣濾波器設計原理
……

第7章 空域矩陣濾波技術總結和發展方嚮
參考文獻

前言/序言

《數據流的精妙調控：現代信號處理的基石》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的河流，其背後蘊藏著價值，但也伴隨著噪聲與乾擾。如何在這片信息的海洋中辨識齣真正有用的信號，如何有效地過濾掉無關緊要的雜音，以提取齣清晰、準確的信息，是現代科學技術領域麵臨的關鍵挑戰。本書《數據流的精妙調控：現代信號處理的基石》正是為瞭應對這一挑戰而生，它深入淺齣地闡述瞭信號處理的核心理念、核心方法以及在廣泛領域中的應用。 本書並非一本孤立的理論著作，而是緻力於搭建一座連接抽象數學原理與實際工程應用的橋梁。我們將從信號的本質齣發，逐步剖析各種信號的特性，包括其時域、頻域、以及更復雜的統計特性。理解信號的來源、生成機製及其固有的不確定性，是進行有效處理的前提。無論是音頻信號中的聲波振動，還是圖像信號中的光照變化，亦或是通信信號中的電磁波調製，其背後都遵循著一定的數學規律。本書將詳細介紹描述這些規律的基本數學工具，例如傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等，這些工具如同工程師的“放大鏡”和“顯微鏡”，幫助我們洞察信號的深層結構。 本書的重點將聚焦於“濾波”這一核心概念。濾波，顧名思義，就是對信號進行“篩選”，去除其中不需要的部分，保留我們關心的部分。這聽起來簡單，但在實際操作中卻蘊含著豐富的理論和精巧的設計。我們將首先介紹濾波的基本分類：低通濾波、高通濾波、帶通濾波、帶阻濾波等，並解釋它們各自的作用機理。例如，低通濾波器可以去除高頻噪聲，保留信號的平滑趨勢；高通濾波器則可以突齣信號的變化，去除緩慢漂移。 更進一步，本書將深入探討兩種截然不同的濾波思想：頻率域濾波和時域濾波。 在頻率域濾波方麵，本書將詳細介紹基於傅裏葉變換的經典濾波方法。我們將解釋如何將信號從時域轉換到頻域，在頻域中對特定頻率成分進行增強或衰減，然後再通過逆傅裏葉變換迴到時域，獲得濾波後的信號。我們將介紹理想濾波器、Butterworth濾波器、Chebyshev濾波器、Bessel濾波器等不同類型的頻率響應特性，並分析它們在實際應用中的優缺點，例如在平滑度、過渡帶寬度、相位失真等方麵的權衡。理解這些濾波器設計背後的數學原理，例如它們如何通過控製傳遞函數來實現特定的頻率選擇，對於設計齣滿足特定需求的濾波器至關重要。 然而，頻率域濾波在處理非平穩信號，即信號的頻率成分隨時間變化的信號時，會遇到一些局限性。這時，時域濾波的重要性就凸顯齣來。本書將重點介紹兩種在現代信號處理中占據核心地位的時域濾波方法：遞歸濾波器和非遞歸濾波器。 非遞歸濾波器（FIR濾波器）的設計思路相對直觀，它通過對當前和過去的輸入信號進行加權求和來生成輸齣信號。這種濾波器的優勢在於其穩定性，即輸齣信號不會隨著時間無限增長，並且可以通過精確設計來獲得任意期望的幅頻和相頻響應，避免相位失真。本書將詳細介紹窗函數法、頻率采樣法、最優化設計法等幾種主要的FIR濾波器設計方法，並分析不同設計參數對濾波器性能的影響。例如，窗函數的選擇直接影響到濾波器的過渡帶寬度和阻帶衰減，而濾波器的階數則決定瞭其頻率選擇的精細程度和計算復雜度。 遞歸濾波器（IIR濾波器）則利用瞭信號的過去輸齣和當前輸入信號來生成當前的輸齣信號，其核心在於引入瞭“反饋”機製。這種濾波器在達到相同濾波效果的情況下，通常需要的階數（參數數量）比FIR濾波器少得多，因此在計算資源受限的場景下具有顯著優勢。然而，IIR濾波器也可能存在穩定性問題，其設計也相對復雜。本書將深入探討如何設計IIR濾波器，包括如何將模擬濾波器的設計方法（如Butterworth、Chebyshev、Elliptic濾波器）轉換為數字濾波器，以及如何通過最小二乘法等方法進行參數優化。我們將特彆關注IIR濾波器設計中的穩定性分析和容錯設計，以確保濾波過程的可靠性。 除瞭上述經典濾波方法，本書還將觸及一些更高級的濾波技術。例如，自適應濾波。這類濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其參數，從而實現對未知或變化信號的優化處理。本書將介紹LMS（最小均方）算法、RLS（遞歸最小二乘）算法等經典的自適應濾波算法，並闡述它們在噪聲消除、迴聲消除、信號均衡等領域的應用。自適應濾波的齣現，極大地擴展瞭信號處理的疆域，使其能夠應對更加復雜多變的實際問題。 此外，本書還將探討卡爾曼濾波。卡爾曼濾波是一種強大的估計濾波器，能夠融閤帶有噪聲的測量信息，並結閤係統模型，以最優的方式估計係統的狀態。它在導航、目標跟蹤、係統辨識等領域有著舉足輕重的地位。本書將從概率統計的角度，循序漸進地推導齣卡爾曼濾波的遞推方程，並解釋其背後的邏輯。我們將通過具體案例，展示卡爾曼濾波如何有效地處理不確定性，並提供對係統狀態的精確估計。 在應用層麵，本書將帶領讀者探索信號濾波在各個領域的廣泛應用。 在通信係統中，濾波是保證信息傳輸質量的關鍵。例如，在接收端，濾波器用於去除信道中的噪聲和乾擾，提取齣清晰的數字信號；在發射端，濾波器則用於限製信號的帶寬，避免頻譜汙染，提高頻譜利用率。本書將分析不同通信標準對濾波器的要求，並介紹如何設計能夠滿足這些要求的濾波器。 在圖像處理領域，濾波的應用更是無處不在。圖像去噪是其中的典型例子，通過使用各種濾波器（如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等），可以有效地去除圖像中的椒鹽噪聲、高斯噪聲等，提高圖像的視覺質量。此外，濾波還可以用於圖像增強，例如邊緣檢測、銳化等，通過突齣圖像的細節信息，使圖像更加清晰。本書將展示如何將濾波算法應用於圖像的像素級處理，並分析不同濾波算法在圖像去噪和增強中的效果差異。 在音頻信號處理中，濾波器的作用同樣不可或缺。從音樂均衡器到降噪軟件，都離不開各種濾波器的支持。例如，在音頻錄製中，可以使用高通濾波器去除低頻的環境噪聲（如空調聲）；在音頻播放中，均衡器則通過調整不同頻段的增益，來改變音頻的音色。本書將探討如何利用濾波器來調整音頻的頻率特性，以及如何實現實時的音頻降噪。 在生物醫學工程領域，信號濾波也發揮著重要作用。例如，在心電圖（ECG）信號處理中，需要使用濾波器去除肌電乾擾和工頻乾擾，以獲取高質量的心電信號；在腦電圖（EEG）信號處理中，濾波器則用於提取不同腦電節律（如Alpha波、Beta波），以分析大腦的活動狀態。本書將介紹在生物信號處理中常見的噪聲類型及其相應的濾波策略。 此外，本書還將觸及控製係統、儀器儀錶、地質勘探等眾多領域，展示信號濾波如何作為一種通用的數據處理工具，在解決各種工程問題中扮演著不可或缺的角色。 本書的編寫風格力求嚴謹又不失生動。在講解數學原理時，我們將盡量使用直觀的比喻和圖示，幫助讀者理解抽象概念。在介紹算法和應用時，我們將結閤大量的實例和仿真結果，讓讀者能夠清晰地看到濾波技術的實際效果。本書旨在為工程師、研究人員、以及對信號處理感興趣的讀者提供一個全麵而深入的學習平颱。無論您是希望掌握信號處理的基礎知識，還是想深入瞭解特定濾波技術的原理和應用，本書都將是您不可多得的參考。通過閱讀本書，您將能夠更好地理解數據流的本質，掌握精妙調控數據流的強大技術，從而在您的專業領域中遊刃有餘，創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，簡潔的配色和抽象的圖形元素，讓人一眼就能感受到一種科技與智慧的碰撞。我本身是通信工程專業的學生，對信號處理和濾波技術一直很感興趣，所以當我在書店裏看到這本書時，就忍不住拿起來翻閱。雖然我還沒來得及深入閱讀，但從目錄和前言來看，這本書的結構安排得非常閤理，從基礎的濾波原理講起，循序漸進地深入到空域矩陣濾波的核心概念，並且還涵蓋瞭相關的應用領域。這讓我對這本書充滿瞭期待，我相信它能為我提供更係統、更深入的理解，幫助我將理論知識與實際工程問題相結閤。尤其是在當前大數據和人工智能飛速發展的時代，高效準確的數據處理能力變得尤為重要，而空域矩陣濾波作為一種強大的數據降噪和特徵提取工具，其應用前景無疑是廣闊的。我非常期待這本書能夠為我打開新的視野，為我未來的學習和研究提供堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的序言和目錄，我深刻地感受到作者在空域矩陣濾波這一領域的專業造詣和探索精神。我本身對機器學習和數據挖掘有濃厚的興趣，並在實際項目中積纍瞭一些經驗。我在尋找能夠更有效地處理高維、冗餘數據的方法，而這本書的“空域”和“矩陣”字樣立刻吸引瞭我的注意。我推測這本書會深入探討如何利用矩陣的數學特性來捕捉和處理圖像或信號中的空間信息，這與我在數據降維和特徵學習方麵的需求不謀而閤。書中提到的“應用”部分，如“在遙感圖像分析中的應用”和“在醫學影像處理中的應用”，更是讓我眼前一亮，這些都是我非常關注並且有潛在研究價值的領域。我期待書中能提供一些創新性的算法思路，以及對這些應用場景的深入剖析，讓我能夠從中獲得啓發，將這些技術應用到我自己的研究課題中。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初涉信號處理領域的學生，這本書給我的感覺就像是一扇通往新世界的大門。我之前接觸到的濾波方法大多是傳統的時域或頻域濾波，而“空域矩陣濾波”這個概念對我來說是全新的。在閱讀的前幾頁，我能夠感受到作者在解釋基本概念時非常細緻，用瞭很多圖示和類比，使得我這個初學者也能相對容易地理解一些抽象的數學原理。尤其是關於“矩陣分解”和“奇異值分解”在濾波中的作用，雖然我還需要花費一些時間去消化，但作者的解釋讓我看到瞭其強大的數據壓縮和特徵提取能力。這本書的語言風格也比較嚴謹，但又不失清晰，沒有齣現太多晦澀難懂的術語堆砌。我非常希望通過這本書，能夠建立起對空域矩陣濾波的初步認知，並為後續更深入的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量都相當不錯，紙張的觸感很好，不易反光，這對於長時間閱讀來說是一個非常重要的優點。我是一名對理論研究情有獨鍾的學者，長期關注著信息科學領域的最新進展。空域矩陣濾波作為一個相對新興且具有潛力的研究方嚮，我一直希望能夠找到一本能夠係統梳理其理論體係並展現其研究前景的著作。從這本書的標題來看，它似乎能夠滿足我的需求。我尤其期待書中能夠深入探討空域矩陣濾波的數學基礎，例如其與綫性代數、統計學等學科的聯係，以及在算法設計上的一些創新點。同時，我也希望這本書能夠對該領域的最新研究動態進行一定的梳理和展望，為我未來的研究提供一些方嚮性的指引。如果書中還能包含一些算法的理論分析和性能評估，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是它在理論深度和工程實用性之間找到瞭一個很好的平衡點。我是一名在圖像處理領域工作多年的工程師，一直在尋找能夠解決實際項目中遇到的噪聲問題以及提升圖像質量的有效方法。閱讀這本書的章節標題，例如“基於稀疏錶示的空域濾波”和“低秩矩陣恢復在圖像去噪中的應用”，都深深吸引瞭我。這些技術聽起來非常前沿，但又與我日常工作息息相關。我特彆關注書中是否能提供一些具體的算法實現細節和實際案例分析，因為理論再好，如果不能轉化為可執行的代碼或者在實際場景中效果不佳，那麼其價值也會大打摺扣。這本書給我的印象是，它不僅僅是紙上談兵，而是真正地為解決工程難題而服務。我對書中關於如何優化濾波器的參數以適應不同噪聲環境的論述尤為好奇，期待它能提供一些實用的技巧和建議。