信號(hào)處理新方法導(dǎo)論

定　價(jià)：￥25.00

作　者：	余英林等著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等院校信息與通信工程系列教材
標(biāo)　簽：	通信技術(shù)理論與基礎(chǔ)

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ISBN：	9787302094234	出版時(shí)間：	2004-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	275	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)結(jié)合作者長(zhǎng)期的教學(xué)科研實(shí)踐評(píng)述了信息處理學(xué)科在發(fā)展中的若干主要問(wèn)題，論述了自適應(yīng)信號(hào)處理中的盲混疊信號(hào)分離和自適應(yīng)信道均衡等問(wèn)題，介紹了信號(hào)的分解/合成理論、由不完整數(shù)據(jù)估計(jì)原有信號(hào)的問(wèn)題、盲信號(hào)恢復(fù)的幾種方法、淺性多分辯率分析理論及應(yīng)用、非線性金字塔分析理論及應(yīng)用、信號(hào)的分形分析理論及應(yīng)用、信號(hào)的混沌理論及其潛在的應(yīng)用。本書(shū)可作為通信與信息系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理學(xué)科相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生、研究生的參考教材，也可供相關(guān)領(lǐng)域科研及工程人員參閱。本書(shū)前言信號(hào)處理學(xué)科從Fourier分析面世迄今已有半個(gè)世紀(jì)，從最早的DSP芯片面世算起也有20年以上的歷史，它對(duì)物理學(xué)、生物科學(xué)、工程科學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展起了巨大的推動(dòng)作用，現(xiàn)已有許多公認(rèn)的研究新方法與發(fā)展的新方向。作者所在的華南理工大學(xué)通信與信息系統(tǒng)及信號(hào)與信息處理博士點(diǎn)及其實(shí)驗(yàn)室經(jīng)過(guò)兩代人的努力，對(duì)信號(hào)處理與信號(hào)分析的研究已超過(guò)20年，取得了一些研究成果。承蒙清華大學(xué)出版社約稿，特把我們的教學(xué)及科研成果整理成書(shū)，拋磚引玉，供同行參考。本書(shū)緒論由余英林編寫(xiě)，第1章由謝勝利、何昭冰編寫(xiě)，第2章由余英林、杜娟編寫(xiě)，第3、4章由蔡漢添編寫(xiě)，第5章由余英林、戴青云編寫(xiě)，第6章由謝勝利、周元健編寫(xiě)。余英林教授負(fù)責(zé)統(tǒng)稿工作。本書(shū)可作為通信與信息系統(tǒng)、信號(hào)與信息處理學(xué)科研究生及相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生的教材或教學(xué)參考書(shū)，也可供相關(guān)領(lǐng)域科研人員和工程技術(shù)人員參考。本書(shū)承蒙著名學(xué)者中山大學(xué)校長(zhǎng)黃達(dá)人教授（博導(dǎo)）熱情作序，在此表示衷心感謝。華南理工大學(xué)電信學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)、有關(guān)教師和一些研究生在書(shū)稿排版、打印和校對(duì)工作中做了大量的工作，筆者也深表感謝。本書(shū)工作受下列國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目及廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助，特此說(shuō)明。國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：（1）幾種圖像分析新方法研究#69772026；（2）基于非線性控制技術(shù)的盲信號(hào)分離的理論研究#60274006；（3）國(guó)家杰出青年科學(xué)基金#60325310盲信號(hào)分離的可分性基本理論。廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目：盲圖像恢復(fù)重構(gòu)理論及技術(shù)的研究#011628。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

緒論
第1章自適應(yīng)信號(hào)處理
1.1 引言
1.2 自適應(yīng)信號(hào)分離理論及算法
1.2.1 自適應(yīng)回波消除理論
1.2.2 自適應(yīng)噪聲消除理論
1.2.3 盲信號(hào)分離的基本理論與算法
1.3 自適應(yīng)信道均衡理論
1.3.1 自適應(yīng)均衡器的結(jié)構(gòu)類(lèi)型
1.3.2 自適應(yīng)均衡算法
1.3.3 盲均衡
1.3.4 小波變換的自適應(yīng)均衡器算法
1.3.5 自適應(yīng)均衡器在全數(shù)字HDTV中的應(yīng)用
1.3.6 自適應(yīng)均衡器在離散多音頻調(diào)制技術(shù)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
第2章信號(hào)估計(jì)理論
2.1 引言
2.1.1 一般回顧
2.1.2 由多幅低分辨率圖像重構(gòu)成一幅高分辨率圖像的理論及方法
2.2 半盲及盲圖像超分辨率恢復(fù)
2.2.1 缺損圖像“遠(yuǎn)程匹配”方法
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和進(jìn)化算法方法
2.2.3 盲圖像恢復(fù)方法回顧
2.3 視頻圖像的超分辨率重構(gòu)
2.3.1 問(wèn)題描述
2.3.2 超分辨率重構(gòu)的頻域方法
2.3.3 超分辨率重構(gòu)的空間域方法
2.3.4 超分辨率重構(gòu)算法的比較
2.4 基于壓縮域的視頻圖像超分辨率重構(gòu)
2.4.1 視頻和圖像壓縮后出現(xiàn)的新問(wèn)題
2.4.2 問(wèn)題描述
2.4.3 基于壓縮域的超分辨率重構(gòu)算法
2.5 盲圖像的復(fù)原
2.5.1 確定性分析方法
2.5.2 隨機(jī)性分析方法
2.5.3 對(duì)于圖像復(fù)原中信息量的一些討論
2.5.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章多分辨率分析理論
3.1 引言
3.2 高斯塔式分解和拉普拉斯塔式分解
3.3 小波變換的基本概念
3.3.1 連續(xù)小波變換
3.3.2 離散小波變換
3.4 基于小波的多分辨率分析
3.4.1 尺度函數(shù)和信號(hào)逼近子空間
3.4.2 小波函數(shù)和細(xì)節(jié)空間
3.4.3 多分辨率信號(hào)分解小波表達(dá)式
3.4.4 二維多分辨率信號(hào)分析
3.5 多分辨率分析理論在信號(hào)處理中的應(yīng)用
3.5.1 信號(hào)奇異性和圖像多尺度邊緣分析
3.5.2 小波域信號(hào)去噪
3.5.3 多分辨率圖像復(fù)原
參考文獻(xiàn)
第4章信號(hào)的分形分析理論
4.1 引言
4.2 分形理論基礎(chǔ)
4.2.1 分形維數(shù)
4.2.2 迭代函數(shù)系統(tǒng)IFS
4.2.3 分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)
4.3 分形信號(hào)模型與分形插值
4.3.1 IFS分形插值
4.3.2 FBM分形插值
4.4 信號(hào)分形分析及處理
4.4.1 基于分形維數(shù)的分形信號(hào)分析
4.4.2 信號(hào)多重分形分析
4.5 分形理論在語(yǔ)音和圖像信號(hào)分析中的應(yīng)用
4.5.1 語(yǔ)音分割和語(yǔ)音識(shí)別分形方法
4.5.2 圖像紋理分形分析
4.5.3 圖像邊緣檢測(cè)的多重分形方法
4.6 基于遠(yuǎn)程相關(guān)性的圖像處理技術(shù)
4.6.1 基于遠(yuǎn)程相關(guān)性的圖像恢復(fù)基本方法
4.6.2 匹配映射算法參數(shù)求解
參考文獻(xiàn)
第5章子帶分解與合成理論
5.1 引言
5.2 子帶信號(hào)重構(gòu)原信號(hào)的理論
5.2.1 分解濾波器的設(shè)計(jì)原則
5.2.2 子帶間相關(guān)性的討論
5.2.3 子帶預(yù)測(cè)及信號(hào)重構(gòu)
5.2.4 實(shí)驗(yàn)實(shí)例
5.2.5 一些問(wèn)題的討論
5.2.6 子帶信息討論
5.3 形態(tài)金字塔與形態(tài)小波
5.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
5.3.2 形態(tài)金字塔
5.3.3 金字塔變換
5.3.4 形態(tài)金字塔理論
5.3.5 形態(tài)小波
5.3.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章混沌及其應(yīng)用
6.1 引言
6.1.1 混沌的歷史和數(shù)學(xué)定義
6.1.2 混沌理論體系
6.1.3 混沌的特征、產(chǎn)生途徑與應(yīng)用
6.2 混沌信號(hào)的通信
6.2.1 混沌通信原理
6.2.2 混沌同步原理
6.2.3 基于混沌同步的保密通信
6.2.4 非同步的混沌通信
6.3 腦電信號(hào)的混沌分析
6.3.1 腦電圖簡(jiǎn)介
6.3.2 腦電信號(hào)的提取
6.3.3 腦電信號(hào)的混沌性
6.3.4 腦電信號(hào)的混沌分析
6.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介及其應(yīng)用
6.4.1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
6.4.2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
6.4.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在通信中的應(yīng)用
6.4.4 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展與展望
參考文獻(xiàn)