我知道信号处理 (DSP) 简介推荐哪些资源？并且我已经阅读了一些通用的 DSP 书籍，例如 Rick Lyons 的“了解 DSP”，并且还浏览过 Oppenheim 的。
更具体地说，对于一般的去噪技术，您会推荐什么（印刷）书籍？
包括适用于音频、频谱减法、维纳滤波等的技术，如果可能的话，适用于具有算法/工程观点的离散x[k]信号处理（即，而不是连续x(t)和积分......）
我刚刚订购了高级数字信号处理和降噪的二手版本Vaseghi，但我正在寻找其他建议。
推荐的降噪资源
信息处理
声音的
频谱图
去噪
参考请求
图书
2022-02-10 17:55:09
2个回答
信号去噪是信号处理中一项经过充分研究的技术。它首先开始使用简单的技术，例如过滤。在这种方法中，重点在于设计能够以快速有效的方式执行去噪技术的滤波器。
后来，当小波理论发展起来时，一些研究人员使用小波对信号进行去噪。本质上，我们可以对小波的系数应用阈值技术（软阈值或硬阈值）。在使用主要系数进行重构时，可以对信号进行去噪。
在 2000 年代初期，引入了基于稀疏性的技术，其中输入信号使用过完整的字典来表示。在重建步骤中，使用稀疏诱导规范仅提取字典的主要列。流行的方法包括 LASSO 和总变异去噪。
参考
- 有用的 MATLAB 代码参考http://www.numerical-tours.com/matlab/
Simon Haykin 的“Adaptive Filter Theory”是关于自适应滤波/降噪的经典著作。本书的数学内容非常繁重，但我认为如果您想真正了解这些方法的工作原理和原因，那么这是一个很好的起点。这几乎是自适应滤波研究生课程的标准。本书中的技术可以（并且已经）应用于几乎所有领域，从生物医学信号、声学信号到雷达信号。这是我向几乎所有希望进入任何类型的自适应过滤的人推荐的文本。不过有点警告，这本书需要相当扎实的线性代数和概率论背景才能完全理解（这对于大多数信号处理文本都是如此，但是这本书特别强调符号和数学）
如果您对小波感兴趣，AH Najmi 的“Wavelets: A Concise Guide”是一篇很棒的文章。我让 Najmi 博士担任研究生班的教授，非常喜欢他的教学风格。这对数学也很重，但同样有助于理解如何/为什么。