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数字信号处理-原理.算法与应用-(第四版) 
定 价：85 元
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本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识，其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识，包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。后4章则介绍了随机数字信号处理的知识，主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。叙述深入浅出，为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法，书中列举了大量的精选例题，同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。另外，在各章的最后还附有习题，以帮助读者进一步巩固所学知识。
本书是数字信号处理的经典教材，作者Proakis是数字信号处理领域的知名作者
第1章 绪论
1.1 信号、系统及信号处理 1.1.1 数字信号处理系统的基本组成 1.1.2 数字信号处理与模拟信号处理相比的优点 1.2 信号分类 1.2.1 多通道信号与多维信号 1.2.2 连续时间信号和离散时间信号 1.2.3 连续值信号与离散值信号 1.2.4 确定性信号与随机信号 1.3 连续时间信号与离散时间信号中的频率概念 1.3.1 连续时间正弦信号 1.3.2 离散时间正弦信号 1.3.3 谐相关的复指数信号 1.4 模数和数模转换 1.4.1 模拟信号采样 1.4.2 采样定理 1.4.3 连续幅度信号的量化 1.4.4 正弦信号的量化 1.4.5 量化采样信号的编码 1.4.6 数模转换 1.4.7 数字信号与系统及离散时间信号与系统的分析 1.5 小结与参考文献 习题 第2章 离散时间信号与系统 2.1 离散时间信号 2.1.1 离散时间信号的基本元素 2.1.2 离散时间信号的分类 2.1.3 离散时间信号的简单处理 2.2 离散时间系统 2.2.1 系统的输入-输出描述 2.2.2 离散时间系统的结构图表示 2.2.3 离散时间系统的分类 2.2.4 离散时间系统的互连 2.3 离散时间线性时不变系统的分析 2.3.1 线性系统的分析方法 2.3.2 离散时间信号分解为冲激信号 2.3.3 LTI系统对任意输入的响应:卷积和 2.3.4 卷积的性质以及LTI系统的互连 2.3.5 因果LTI系统 2.3.6 线性时不变系统的稳定性 2.3.7 有限长和无限长冲激响应的系统 2.4 由差分方程描述的离散时间系统 2.4.1 递归和非递归的离散时间系统 2.4.2 由常系数差分方程描述的线性时不变系统的特性 2.4.3 线性常系数差分方程的解 2.4.4 线性时不变递归系统的冲激响应 2.5 离散时间系统的实现 2.5.1 线性时不变系统的实现结构 2.5.2 FIR系统的递归和非递归实现 2.6 离散时间信号的相关性 2.6.1 互相关和自相关序列 2.6.2 自相关和互相关序列的性质 2.6.3 周期序列的相关性 2.6.4 输入-输出相关序列 2.7 小结与参考文献 习题 第3章 z变换及其在线性时不变系统分析中的应用 3.1 z变换 3.1.1 z正变换 3.1.2 z逆变换 3.2 z变换的性质 3.3 有理z变换 3.3.1 极点和零点 3.3.2 因果信号的极点位置和时域行为 3.3.3 线性时不变系统的系统函数 3.4 z逆变换 3.4.1 围线积分法求z逆变换 3.4.2 幂级数展开法求z逆变换 3.4.3 部分分式展开法求z逆变换 3.4.4 有理z变换的分解 3.5 z域线性时不变系统的分析 3.5.1 有理系统函数的系统响应 3.5.2 暂态响应和稳态响应 3.5.3 因果性和稳定性 3.5.4 零极点抵消 3.5.5 多阶极点和稳定性 3.5.6 二阶系统的稳定性 3.6 单边z变换 3.6.1 定义和性质 3.6.2 差分方程的求解 3.6.3 具有非零初始条件的零极点系统的响应 3.7 小结与参考文献 习题 第4章 信号的频率分析 4.1 连续时间信号的频率分析 4.1.1 连续时间周期信号的傅里叶级数 4.1.2 周期信号的功率密度谱 4.1.3 连续时间非周期信号的傅里叶变换 4.1.4 非周期信号的能量密度谱 4.2 离散时间信号的频率分析 4.2.1 离散时间周期信号的傅里叶级数 4.2.2 周期信号的功率密度谱 4.2.3 离散时间非周期信号的傅里叶变换 4.2.4 傅里叶变换的收敛性 4.2.5 非周期信号的能量密度谱 4.2.6 傅里叶变换和z变换的关系 4.2.7 倒谱 4.2.8 单位圆上有极点的信号的傅里叶变换 4.2.9 信号的频域分类:带宽的概念 4.2.10某些自然信号的频率范围 4.3 频域和时域的信号特性 4.4 离散时间信号傅里叶变换的性质 4.4.1 傅里叶变换的对称性质 4.4.2 傅里叶变换的定理和性质 4.5 小结与参考文献 习题 第5章 LTI系统的频域分析 5.1 线性时不变系统的频域特性 5.1.1 对复指数和正弦信号的响应:频率响应函数 5.1.2 正弦输入信号的稳态和暂态响应 5.1.3 周期输入信号的稳态响应 5.1.4 非周期输入信号的响应 5.2 LTI系统的频率响应 5.2.1 具有有理系统函数系统的频率响应 5.2.2 频率响应函数的计算 5.3 LTI系统输出的相关函数和频谱 5.3.1 输入-输出相关函数和频谱 5.3.2 随机输入信号的相关函数和功率谱 5.4 作为频率选择滤波器的线性时不变系统 5.4.1 理想滤波器特性 5.4.2 低通、高通和带通滤波器 5.4.3 数字谐振器 5.4.4 槽口滤波器 5.4.5 梳状滤波器 5.4.6 全通滤波器 5.4.7 数字正弦振荡器 5.5 逆系统和去卷积 5.5.1 线性时不变系统的可逆性 5.5.2 最小相位、最大相位及混合相位系统 5.5.3 系统辨识与去卷积 5.5.4 同态去卷积 5.6 小结与参考文献 习题 第6章 信号的采样与重建 6.1 理想的连续时间信号采样与重建 6.2 连续时间信号的离散时间处理 6.3 模数转换器和数模转换器 6.3.1 模数转换器 6.3.2 量化与编码 6.3.3 量化误差分析 6.3.4 数模转换器 6.4 连续时间带通信号的采样与重建 6.4.1 均匀或一阶采样 6.4.2 交叉或非均匀二阶采样 6.4.3 带通信号的表示 6.4.4 利用带通信号表示进行采样 6.5 离散时间信号采样 6.5.1 离散时间信号采样和插值 6.5.2 带通离散时间信号表示和采样 6.6 过采样A/D转换器和D/A转换器 6.6.1 过采样A/D转换器 6.6.2 过采样D/A转换器 6.7 小结与参考文献 习题 第7章 离散傅里叶变换的特性及应用 7.1 频域采样:离散傅里叶变换 7.1.1 离散时间信号的频域采样和重建 7.1.2 离散傅里叶变换 7.1.3 DFT是线性变换 7.1.4 DFT与其他变换的关系 7.2 DFT的性质 7.2.1 周期性、线性和对称性 7.2.2 两个DFT的乘法和圆周卷积 7.2.3 DFT的其他性质 7.3 基于DFT的线性滤波算法 7.3.1 在线性滤波中使用DFT 7.3.2 长数据序列滤波 7.4 利用DFT对信号进行频率分析 7.5 离散余弦变换 7.5.1 FDCT 7.5.2 IDCT 7.5.3 DCT是正交变换 7.6 小结与参考文献 习题 第8章 DFT的有效计算:快速傅里叶变换算法 8.1 DFT的有效计算:FFT算法 8.1.1 直接计算DFT 8.1.2 用分而治之的方法计算DFT 8.1.3 基2 FFT算法 8.1.4 基4 FFT算法 8.1.5 分裂基FFT算法 8.1.6 FFT算法的实现 8.2 FFT算法的应用 8.2.1 有效计算两个实序列的DFT 8.2.2 有效计算2N点实序列的DFT 8.2.3 FFT算法在线性滤波与相关分析中的应用 8.3 用线性滤波法计算DFT 8.3.1 Goertzel算法 8.3.2 调频z变换算法 8.4 DFT计算中的量化效应 8.4.1 直接计算DFT的量化误差 8.4.2 FFT算法的量化误差 8.5 小结与参考文献 习题 第9章 离散时间系统的实现 9.1 离散时间系统的实现结构 9.2 FIR系统的结构 9.2.1 直接型结构 9.2.2 级联型结构 9.2.3 频率采样结构 9.2.4 格型结构 9.3 IIR系统的结构 9.3.1 直接型结构 9.3.2 信号流图和转置结构 9.3.3 级联型结构 9.3.4 并联型结构 9.3.5 IIR系统的格型结构和格型梯状结构 9.4 数的表示 9.4.1 数的定点表示 9.4.2 二进制数的浮点表示 9.4.3 舍入与截尾引起的误差 9.5 滤波器系数的量化效应 9.5.1 滤波器系数量化效应的敏感度分析 9.5.2 FIR滤波器的系数量化 9.6 数字滤波器中的舍入效应 9.6.1 递归系统的极限环振荡 9.6.2 尺度变换以防止溢出 9.6.3 数字滤波器定点实现中量化效应的统计描述 9.7 小结与参考文献 习题 第10章 数字滤波器设计 10.1 整体考虑 10.1.1 因果性及其含义 10.1.2 实际选频滤波器的特性 10.2 FIR滤波器的设计 10.2.1 对称和反对称的FIR滤波器 10.2.2 使用窗函数设计线性相位FIR滤波器 10.2.3 采用频率采样方法设计线性相位FIR滤波器 10.2.4 最优等纹波线性相位FIR滤波器的设计 10.2.5 FIR微分器设计 10.2.6 希尔伯特变换器的设计 10.2.7 线性相位FIR滤波器设计方法的比较 10.3 从模拟滤波器设计IIR滤波器 10.3.1 用导数逼近设计IIR滤波器 10.3.2 用冲激不变设计IIR滤波器 10.3.3 利用双线性变换设计IIR滤波器 10.3.4 通用模拟滤波器的特性 10.3.5 基于双线性变换的数字滤波器设计的一些例子 10.4 频率变换 10.4.1 模拟域频率变换 10.4.2 数字域频率变换 10.5 小结与参考文献 习题 第11章 多速率数字信号处理 11.1 引言 11.2 以因子D抽取 11.3 以因子I内插 11.4 以有理因子I/D转换采样率 11.5 采样率转换的实现 11.5.1 多相滤波器结构 11.5.2 滤波器和下采样器/上采样器的相互交换 11.5.3 利用级联积分器的梳状滤波器转换采样率 11.5.4 抽取和内插滤波器的多相结构 11.5.5 有理采样率转换的结构 11.6 采样率转换的多级实现 11.7 带通信号的采样率转换 11.8 以任意因子的采样率转换 11.8.1 利用多相内插器任意重采样 11.8.2 利用Farrow滤波器结构任意重采样 11.9 多速率信号处理的应用 11.9.1 移相器的设计 11.9.2 不同采样率数字系统的接口技术 11.9.3 窄带低通滤波器的实现 11.9.4 语音信号子带编码 11.10数字滤波器组 11.10.1 均匀滤波器组的多相结构 11.10.2 复用转接器 11.11双通道正交镜像滤波器组 11.11.1 消除混叠效应 11.11.2 准确重构的条件 11.11.3 QMF组的多相形式 11.11.4 线性相位FIR QMF组 11.11.5 IIR QMF组 11.11.6 准确重构双通道FIR QMF组 11.11.7 子带编码中的双通道QMF组 11.12M通道QMF组 11.12.1 无混叠和准确重构的条件 11.12.2 M通道QMF组的多相形式 11.13小结与参考文献 习题 第12章 线性预测和最优线性滤波器 12.1 随机信号、相关函数和功率谱 12.1.1 随机过程 12.1.2 平稳随机过程 12.1.3 统计（集合）平均 12.1.4 联合随机过程的统计平均 12.1.5 功率谱密度 12.1.6 离散时间随机信号 12.1.7 离散时间随机过程的时间平均 12.1.8 均值遍历过程 12.1.9 相关遍历过程 12.2 平稳随机过程的修正表示 12.2.1 有理功率谱 12.2.2 滤波器参数和自相关序列的关系 12.3 前向和后向线性预测 12.3.1 前向线性预测 12.3.2 后向线性预测 12.3.3 格型前向和后向预测器的最优反射系数 12.3.4 AR过程和线性预测的关系 12.4 正规方程的解 12.4.1 Levinson-Durbin算法 12.4.2 Schur算法 12.5 线性预测误差滤波器的性质 12.6 AR格型和ARMA格梯型滤波器 12.6.1 AR格型结构 12.6.2 ARMA过程和格梯型滤波器 12.7 用于滤波和预测的维纳滤波器 12.7.1 FIR维纳滤波器 12.7.2 线性均方估计的正交性原理 12.7.3 IIR维纳滤波器 12.7.4 非因果维纳滤波器 12.8 小结与参考文献 习题 第13章 自适应滤波器 13.1 自适应滤波器的应用 13.1.1 系统标识或系统模型 13.1.2 自适应通道均衡器 13.1.3 电话通道数据传输中的回声消除 13.1.4 对宽带信号中的窄带干扰的抑制 13.1.5 自适应线谱增强器 13.1.6 自适应噪声消除 13.1.7 语音信号的线性预测编码 13.1.8 自适应阵列 13.2 自适应直接型FIR滤波器——LMS算法 13.2.1 最小均方误差准则 13.2.2 LMS算法 13.2.3 随机梯度相关算法 13.2.4 LMS算法的性质 13.3 自适应直接型滤波器——RLS算法 13.3.1 RLS算法 13.3.2 LDU因式分解与平方根算法 13.3.3 快速RLS算法 13.3.4 直接型RLS算法的性质 13.4 自适应格子-梯型滤波器 13.4.1 递归最小二乘方格子-梯型算法 13.4.2 其他格型算法 13.4.3 格子-梯型算法的性质 13.5 小结与参考文献 习题 第14章 功率谱估计 14.1 基于有限长信号观察的功率谱估计 14.1.1 能量密度谱计算 14.1.2 随机信号的自相关和功率谱估计:周期图 14.1.3 使用DFT的功率谱估计 14.2 功率谱估计的非参数化方法 14.2.1 Bartlett方法:平均周期图 14.2.2 Welch方法:平均修正的周期图 14.2.3 Blackman和Tukey图基方法:平滑周期图 14.2.4 非参数的功率谱估计器的性能特征 14.2.5 非参数的功率谱估计器的计算需求 14.3 功率谱估计的参数化方法 14.3.1 自相关和模型参数之间的关系 14.3.2 AR模型参数的Yule-Walker求解方法 14.3.3 AR模型参数的Burg求解方法 14.3.4 AR模型参数的非约束条件的最小二乘方求解方法 14.3.5 AR模型参数的顺序估计方法 14.3.6 AR模型阶数的选择 14.3.7 功率谱估计的MA模型 14.3.8 功率谱估计的ARMA模型 14.3.9 一些实验结果 14.4 滤波器组方法 14.4.1 周期图的滤波器组实现 14.4.2 最小方差谱估计 14.5 功率谱估计的本征分析方法 14.5.1 Pisarenko 谐波分解方法 14.5.2 具有白噪声的正弦信号的自相关矩阵的本征分解 14.5.3 MUSIC算法 14.5.4 ESPRIT 算法 14.5.5 阶数选择准则 14.5.6 实验结果 14.6 小结与参考文献 习题 附录A 随机数字发生器 附录B 线性相位FIR滤波器设计的转换系数表 参考文献 习题答案 索引
译者序
本书是数字信号处理的经典教材，是作者在多年教学的基础上编写而成的。其版本不断更新，内容涵盖了离散时间信号、系统和现代数字信号处理的基础知识。本书的每一章均从基本概念入手，详细阐述各种基本理论与分析方法，并在介绍中给出了许多数字信号处理的应用实例，以及基于MATLAB的仿真实验。在学习完本书以后，学生即可掌握数字信号处理的基础知识及实际应用。 本书作者John G. Proakis是美国东北大学电子与计算机工程系的教授，其研究方向为数字通信与数字信号处理，主要包括自适应滤波、自适应通信系统、自适应均衡技术、多径衰落信道的通信、雷达侦测、信号参数估计、通信系统建模与仿真、最优化技术、统计分析等，已多次出版《数字信号处理》和《数字通信》等经典著作。第二位作者Dimitris G. Manolakis工作于美国麻省理工学院林肯实验室，主要研究方向是数字通信与数字信号处理。他们在本书中融入多年的教学及实践经验，并且注重理论与实际相结合。 本书共分为14章及两个附录，其中前10章讲述了基本数字信号处理知识，依次为:绪论、离散时间信号与系统、z变换及其在LTI系统分析中的应用、信号的频率分析、LIT系统的频域分析、信号的采样与重建、离散傅里叶变换的特性及应用、DFT的有效计算:快速傅里叶变换算法、离散时间系统的实现、数字滤波器设计。后4章介绍了高级数字信号处理，包括多速率数字信号处理、线性预测和最优线性滤波器、自适应滤波器以及功率谱估计。附录A介绍随机数发生器，附录B摘录了用于线性相位FIR滤波器设计的转换系数表。最后，作者还给出了参考书目及精选习题答案。 参加本书翻译工作的有方艳梅、刘永清、梁小萍、杨锐、屈振华，由方艳梅和刘永清完成全书的审校工作。 限于译者水平，本书疏漏之处在所难免，敬请读者批评指正。 译者 本书是数字信号处理的经典教材，是作者在多年教学的基础上编写而成的。其版本不断更新，内容涵盖了离散时间信号、系统和现代数字信号处理的基础知识，其每一章均从基本概念入手，详细阐述各种基本理论与分析方法，并在介绍中给出许多数字信号处理的应用实例，以及基于MATLAB的仿真实验。 本书可作为电子工程、计算机工程、信号处理以及通信工程等专业的本科和研究生教材，也适合于教师和广大科技工作者参考使用。 John G. Proakis：美国东北大学电子与计算机工程系的教授，其研究方向为数字通信与数字信号处理，主要包括自适应滤波、自适应通信系统、自适应均衡技术、多径衰落信道的通信、雷达侦测、信号参数估计、通信系统建模与仿真、最优化技术、统计分析等，已多次出版《数字信号处理》和《数字通信》等经典著作。 Dimitris G. Manolakis：工作于美国麻省理工学院林肯实验室，主要研究方向是数字通信与数字信号处理。 前 言 本书是作者近几年来在为本科生和研究生讲授数字信号处理课程的基础上编写的，主要介绍离散时间信号、系统和现代数字处理的基础知识，以及它们在电子工程、计算机工程和计算机科学等专业方面的应用。本书可作为本科生在离散系统和数字信号处理方面的一学期或两学期课程的教材，同时也可作为一年级研究生在数字信号处理方面的一学期课程的教材。 本书假定学生事先已掌握了积分学（包括常微分方程）和连续时间信号的线性系统的知识（包括拉普拉斯变换）。虽然本书第4章将描述周期或非周期信号的傅里叶级数和傅里叶变换，但我们期望读者在先修课程中已经了解了这部分内容。 本书在理论知识和实际应用之间进行了较好的折中。书中提供了大量经过精心设计的习题，以便帮助学生掌握课程的内容。解答手册仅供教师下载。此外，在出版社的网站上为教师准备了图表及幻灯片。 在本书的第四版中，我们增加了关于自适应滤波器的新章节，并陆续修改和更新了关于多采样率数字信号处理、信号采样和重构等章节。同时，增加了关于离散余弦变换的新内容。 第1章描述模拟信号的模数转换过程所涉及到的操作。描述了正弦信号的采样过程，解释了混叠问题，并且对信号量化和数模转换的一般术语进行了描述，但分析部分将留待后续章节描述。 第2章主要论述时域的线性时不变（移不变）离散时间系统和离散时间信号。导出了卷积和，并根据系统的冲激响应周期将其分为有限长冲激响应（FIR）和无限长冲激响应（IIR）。描述了由差分方程表征的线性时不变系统，并得到了具有初始条件的差分方程的解。本章最后总结了离散时间相关性问题。 第3章介绍z变换，包括双边z变换和单边z变换，并给出了确定逆z变换的方法。论述了在线性时不变系统的分析过程中如何使用z变换，并证实了系统的重要特性都与z域特征有关，如因果性和稳定性。 第4章论述频域中的信号分析。描述了连续时间信号和离散时间信号的傅里叶级数和傅里叶变换。 在第5章中，通过频率响应函数表征了频域中的线性时不变（LTI）离散时间系统，并确定了对周期和非周期信号的响应。描述了一些重要类型的离散时间系统，包括谐振器、槽口滤波器、梳状滤波器、全通滤波器和振荡器等。同时，也考察了一些简单FIR和IIR滤波器的设计。此外，还介绍了最小相位、混合相位和最大相位系统的概念，以及去卷积的问题。 第6章讲述连续时间信号的采样以及由采样信号重构原始信号的内容。所涉及的范围包括带通信号的采样和重构，离散时间信号的采样及模数和数模转换过程。本章中还包含有对过采样的模数和数模转换器的处理。 第7章讨论DFT的性质和应用。描述了用DFT执行线性滤波的两种方法，并说明了使用DFT对信号进行频率分析的方法。本章最后讨论了离散余弦变换。 第8章涉及DFT的有效计算。本章描述了基2、基4和分裂基快速傅里叶变换（FFT）算法，以及FFT算法在卷积和相关计算中的应用。对于用线性滤波计算DFT的方法，介绍了Goertzel算法和线性调频z变换两种方法。 第9章介绍IIR和FIR系统的实现方法。包括直接型、级联型、并联型、格型和带抽头的格型滤波器结构的实现。本章同时分析了在数字实现FIR和IIR系统过程中的量化效应。 第10章介绍数字FIR和IIR滤波器的设计技术。设计技术包括离散时间的直接方法和通过各种变换将模拟滤波器转换成数字滤波器的方法。 第11章介绍采样率变换及其在多采样率数字信号处理中的应用。除了描述了通过整数和有理数因子的抽取和插值之外，还介绍了对于任意因子的采样率转换方法，以及多相位滤波器结构的实现。本章还讨论了数字滤波器组、二通道的正交镜像滤波器（QMF）和M通道的QMF组。 第12章介绍线性预测和最优线性维纳滤波器。本章还描述了求解归一化方程的Levinson-Durbin算法和Schur算法，以及AR格型和ARMA格型抽头滤波器。 第13章介绍基于LMS算法和递归最小平方（RLS）算法的单通道自适应滤波器。直接型FIR和格型RLS算法及滤波器结构均在本章介绍。 第14章讲述功率谱估计。描述了不带参数的方法和基于模型（带参数的）的方法，还描述了基于特征组合的方法，包括MUSIC和ESPRIT。 事先已经学习过离散系统的高年级学生，可以先快速浏览第1章至第5章的内容，然后仔细学习第6章至第10章的内容。 对于研究生一年级的数字信号处理课程，前6章供学生复习离散时间系统，教师可以快速浏览大部分内容，然后讲述第7章到第11章的内容，再选讲第12章至第14章的部分内容。 本书中提供了很多例题和近500道习题。部分习题的答案列在本书的后面。很多习题可以通过类似MATLAB这样的软件包在计算机上得到数值解。学生还可以使用本书配套的手册Student Manual for Digital Signal Processing with MATLAB。MATLAB软件是本教材的基本软件工具。教师可能还希望参考其他一些包含基于计算机练习的补充教材，例如，由C.S.Burrus等编写的Computer-Based Exercises for Signal Processing Using MATLAB (Prentice Hall，1994)。 我们受益于很多有才华的同事，他们通过阅览本书前几版提供了许多有价值的建议，其中有W.E.Alexander，G.Arslan，Y.Bresler，J.Deller，F.DePiero，V.Ingle，J.S.Kang，C.Keller，H.Lev-Ari，L.Merakos，W.Mikhael，P.Monticciolo，C.Nikias，M.Schetzen，E.Serpedin，T.M.Sullivan，H.Trussell，S.Wilson和M.Zoltowski。我们同时基于R.Price的建议及其他相关见解，增加了关于分裂基FFT算法的内容。最后，我们要感谢许多那些已毕业的学生的建议和意见，特别是A.L.Kok，J.Lin，E.Sozer和S.Srinidhi，他们协助准备了几幅图表和解答手册。 JOHN G.PROAKIS DIMITRIS G.MANOLAKIS
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