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内容简介:
In recent decades, the study of signal processing has become increasingly complex, with new techniques and applications constantly being developed for the processing, transformation, and interpretation of signals. This book provides a comprehensive introduction to the traditional and modern methods used in signal processing. It is designed to impart to the reader the mathematical techniques used in modelling signals and systems, encompassing standard mathematical tools as well as newer techniques such as wavelets and neural networks. C++ and Java implementations furnish these de*ions. The book offers an excellent balance of theory and application, beginning with a complete framework of discrete-time signal processing.
书籍目录:
Preface
1 Sampling Theory
1.1 Introduction
1.2 Nyquist Theorem
1.3 Lagrange Sampling Theorem
1.4 Application
1.5 Transmission Formats
2 Quantisation
2.1 Introduction
2.2 Scalar Quantisation
2.3 Mu-Law and A-Law
2.4 Application
2.5 Vector Quantisation
2.5.1 Introduction
2.5.2 Design Problem
2.5.3 LBG Design Algorithm
2.5.4 Example
3 Digital Linear Filters
3.1 Introduction
3.2 Finite Impulse Response Filters
3.3 Infinite Impulse Response Filters
3.4 Digital Filters from Analog Filters
3.5 Matlab Filter Implementation
3.6 Generating Functions
3.6.1 Introduction
3.6.2 Linear Difference Equations
3.6.3 Properties of Generating Functions
4 Convolution
4.1 Introduction
4.2 Circular Convolution
4.3 Noncircular Convolution
5 Discrete Fourier Transform
5.1 Introduction
5.2 Properties of the Discrete Fourier Transform
5.3 Windows
5.4 Fast Fourier Transform
5.5 Program
5.6 Discrete Two-Dimensional Fourier Transform
6 Discrete cosine-Transform
6.1 Introduction
6.2 cosine-Transform
6.2.1 One-Dimensional Case
6.2.2 Two-Dimensional Case
6.3 Program
7 Discrete Wavelets
7.1 Introduction
7.2 Multiresolution Analysis
7.3 Pyramid Algorithm
7.4 Biorthogonal Wavelets
7.5 Two-Dimensional Wavelets
8 z-Transform
8.1 Introduction
8.2 Simple Examples
8.3 Radius of Convergence
8.4 Properties of the z-Transform
8.5 Poles and Zeros
8.6 Inverse z-Transform
8.7 Linear Difference Equations
8.8 z-Transform and System Function
8.9 An Application
9 Discrete Hidden Markov Processes
9.1 Introduction
9.2 Markov Chains
9.3 Discrete Hidden Markov Processes
……
10 Linear prediction analysis
11 Neural networks
12 X-ray tomography
13 Data compression
14 Digital signal processors
Bibliography
Index
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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其它内容:
书籍介绍
In recent decades, the study of signal processing has become increasingly complex, with new techniques and applications constantly being developed for the processing, transformation, and interpretation of signals. This book provides a comprehensive introduction to the traditional and modern methods used in signal processing. It is designed to impart to the reader the mathematical techniques used in modeling signals and systems, encompassing standard mathematical tools as well as newer techniques such as wavelets and neural networks. C++ and Java implementations furnish these descriptions. The book offers an excellent balance of theory and application, beginning with a complete framework of discrete-time signal processing.
网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:8分
使用便利性:6分
书籍清晰度:9分
书籍格式兼容性:4分
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安全性:7分
稳定性:4分
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:8分
主题深度:6分
文字风格:4分
语言运用:7分
文笔流畅:5分
思想传递:8分
知识深度:8分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:8分
结构布局:3分
新颖与独特:6分
情感共鸣:9分
引人入胜:3分
现实相关:5分
沉浸感:5分
事实准确性:9分
文化贡献:9分