随机信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:西安电子科技大学出版社

作者:陆光华

出品人:

页数:159

译者:

出版时间:2002-10

价格:13.00元

装帧:

isbn号码:9787560611570

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 随机过程
• 通信原理
• 信息论
• 滤波理论
• 谱估计
• 系统分析
• 概率论
• 数字信号处理
• 统计信号处理

《现代控制理论与系统辨识》 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论的核心概念、基本方法以及在工程实践中的广泛应用，并系统地阐述了系统辨识的理论基础与先进技术。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者提供一个全面而深入的学习平台，以掌握从经典控制向现代控制过渡的关键技术，并有效解决复杂系统的建模与控制难题。 第一部分：现代控制理论基础 本部分首先回顾了经典控制理论的局限性，随后引入了现代控制理论的基石——状态空间表示法。 1. 状态空间描述与变换： 详细介绍了线性定常（LTI）系统的状态方程建立方法，包括物理状态、模态状态等不同状态变量的选择对系统分析和设计的影响。重点阐述了相似变换（Similarity Transformations）在简化系统模型、解耦或标准形变换中的应用，如约旦标准形（Jordan Canonical Form）和李雅普诺夫规范形（Lyapunov Canonical Form）。通过深入分析系统的可控性（Controllability）和可观测性（Observability），为后续的控制器设计奠定了理论基础。详细介绍了卡尔曼（Kalman）判据及其在判断系统全局可控/可观测性上的有效性。 2. 线性系统的时域分析与解： 深入分析了连续时间系统和离散时间系统的状态转移矩阵（State Transition Matrix）的求解方法，包括矩阵指数法、拉普拉斯变换法以及李群方法。通过对系统的自由响应和强迫响应的分析，揭示了系统内部动态行为的特性，如稳定裕度、暂态响应速度等。 3. 线性系统的频域分析： 虽然现代控制主要基于时域状态空间，但频域分析仍是理解系统稳定性和鲁棒性的重要工具。本章结合状态空间模型，讨论了系统闭环传递函数在复平面上的分布特性，引入了系统的输入-输出（I/O）传递函数矩阵的性质，并讨论了广义频率响应的概念。 4. 系统稳定性理论： 这是现代控制理论的核心内容之一。本书采用了李雅普诺夫（Lyapunov）方法作为核心稳定性判据，避免了对系统特征值位置的显式计算。详细讲解了第一法（直接法）和第二法（间接法）的应用。特别是对李雅普诺夫稳定性定理、渐近稳定性和指数稳定性的严格数学推导和直观物理意义解释，确保读者能准确把握系统在不同初始条件下的长期行为。同时，也简要介绍了利用庞加莱映射（Poincaré Map）对周期性或准周期性系统的稳定性分析方法。 第二部分：现代控制系统设计 本部分将理论与设计紧密结合，系统地介绍了基于状态反馈和观测器设计的经典现代控制策略。 1. 极点配置（Pole Placement）： 详细阐述了如何利用状态反馈 $u = -Kx$ 将系统的闭环特征值放置在复平面上期望的位置，从而精确设计系统的瞬态响应。内容覆盖了全状态反馈的实现条件、通过 Ackermann 公式进行计算的步骤，以及对部分状态反馈场景的处理。特别讨论了当系统不可控时，极点配置的局限性与替代方案。 2. 状态观测器设计： 针对无法完全测量所有状态变量的实际问题，本书详细介绍了 Luenberger 观测器（Full-Order and Reduced-Order Observers）的设计原理和实现。重点在于如何保证观测器误差系统的渐近稳定，以及如何利用分离原理（Separation Principle）将控制器设计和观测器设计解耦。 3. 线性二次调节器（LQR）与最优控制： LQR 是现代控制设计中最具影响力的工具之一。本书从最小化二次型性能指标泛函 $J = int_0^infty (x^T Q x + u^T R u) dt$ 出发，推导了线性系统的最优反馈增益 $K$ 的求解方法，即代数李雅普诺夫方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）。详细分析了权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 对控制性能（如控制能耗与暂态响应速度）的权衡影响，并探讨了有限时间最优控制问题。 4. 鲁棒性与 $mathcal{H}_{infty}$ 控制简介： 鉴于实际系统参数的不确定性和外部扰动，本章引入了鲁棒控制的概念。主要介绍了 $mathcal{H}_{infty}$ 范数在衡量系统对外部干扰的敏感度方面的作用，并概述了通过求解特定的微分或代数 Riccati 不等式来设计能使闭环系统 $mathcal{H}_{infty}$ 范数小于给定 $gamma$ 的控制器的方法。 第三部分：系统辨识基础 本部分将视角转向了如何从实验数据中获取系统的数学模型，是连接理论与实践的关键环节。 1. 系统辨识的基本框架与分类： 阐述了系统辨识的完整流程，包括实验设计、数据采集、模型选择、参数估计和模型验证。根据输入信号的特性，将辨识方法分为经典方法（如时域回归法）和基于变换的方法。 2. 经典参数估计方法： 详细介绍了最小二乘法（Least Squares, LS）及其在系统辨识中的应用。重点分析了其在线性回归模型下的最优性，并扩展到递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS），该方法对于在线或自适应辨识至关重要，并探讨了引入遗忘因子（Forgetting Factor）以应对时变系统的必要性。 3. 状态空间模型辨识： 针对现代控制理论中常用的状态空间模型，本书介绍了基于子空间识别（Subspace Identification）的方法，如 N4SID 算法。该方法通过对输入输出数据矩阵进行奇异值分解（SVD），直接从数据中提取系统的阶次、状态空间矩阵 $A, B, C, D$ 等结构参数，有效避免了传统回归方法中对模型结构假设的过度依赖。 4. 模型验证与选择： 强调了模型有效性的重要性。介绍了残差分析（Residual Analysis）用于检验模型是否捕获了所有系统动态信息，以及模型检验指标（如拟合度 $FIT$）的计算。同时，讨论了赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在选择最优模型阶次时的应用。 本书的数学推导严谨，配有丰富的工程算例和仿真分析，适合控制工程、电子信息、航空航天、自动化等领域的本科高年级学生、研究生以及从事系统建模与控制的工程技术人员作为核心教材或参考手册。掌握本书内容，将使读者具备设计高性能、高鲁棒性现代控制系统的能力，并能独立完成复杂工程对象的辨识与建模工作。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是在寻找一本能帮助我从理论层面彻底掌握现代通信系统基础的书籍时，偶然发现了这本《数字信号处理导论》。坦率地说，一开始我对它抱有很高的期望，但阅读体验却有些参差不齐。该书在离散时间信号和系统的介绍部分处理得非常到位，清晰地阐述了采样定理的实际意义，以及如何避免混叠现象，这对于我设计低通滤波器至关重要。然而，当进入到有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器设计章节时，感觉内容深度陡然增加，作者似乎默认读者已经对优化理论和数字滤波器的设计准则有着非常扎实的背景知识。例如，在介绍最小均方误差（MMSE）准则时，跳过了许多中间的推导步骤，直接给出了最终的矩阵形式，这让我在试图手动验证一些小型案例时遇到了不小的困难。总的来说，它更像是一本面向研究生阶段深入研究的参考书，而非一本适合所有人的入门读物。如果能增加更多带有详细计算步骤的范例，特别是在频谱估计和功率谱密度分析的部分，相信它的实用价值会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个周末的下午，带着对“万物皆可量化”的好奇心翻开了《信息论与编码》。这本书的语言风格非常具有启发性，它没有把信息当作一个纯粹的物理量来讨论，而是从“不确定性”的角度切入，让人耳目一新。香农熵的引入，通过抛硬币和猜谜游戏的概率模型，使得信息的“度量”不再是抽象的数学概念，而是与我们日常决策息息相关。作者用一种近乎哲学的笔触，探讨了“无损压缩”的极限——赫夫曼编码和算术编码的原理被讲解得极为透彻，特别是算术编码如何实现超越单一符号编码的效率，通过一个区间不断缩小的过程来描述，画面感极强。虽然整本书的重点在于理论基础，但它在最后几章对信道容量和纠错码的引入，也恰到好处地展示了理论指导实践的威力。这本书更像是一本思想启蒙读物，它教会我如何用“信息”的视角去看待数据传输中的冗余和价值，而不是仅仅关注信号的波形变化。

评分☆☆☆☆☆

这本新近购入的《信号与系统》简直是打开了我对信息世界认知的一扇新大门。书的开篇没有急于深入那些复杂的数学推导，而是用非常直观的例子——比如声音的录制与回放、图像的压缩与传输——来阐述什么是“信号”以及为什么要对它们进行“处理”。作者在描述傅里叶变换时，没有直接抛出复杂的积分公式，而是借助了光的三棱镜折射现象来类比，把一个复杂的时域信号分解成不同频率的正弦波的叠加，这种比喻简直是神来之笔。我特别喜欢它在讲解线性时不变系统（LTI）的部分，通过水流经过管道的类比，生动地展示了卷积的物理意义。读完前三章，我感觉自己不再是那个对“频谱分析”一知半解的门外汉，而是有了一种构建自己分析框架的能力。尤其是在讲解了Z变换和拉普拉斯变换的收敛域时，作者的处理方式非常严谨又不失温度，让人在理解其数学本质的同时，不会被公式淹没而感到沮丧。这本书的排版也十分考究，图文并茂，很多关键概念都有专门的“思考框”来引导读者深入思考，而不是仅仅被动接受知识。对于初学者来说，它提供了一个非常坚实且富有启发性的起点。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本《自适应滤波原理与应用》的主要目的是希望解决一个具体的工程问题——噪声消除。这本书的实践导向性非常强，开篇就直奔主题，用实际的混响和回声案例来定义“自适应”的必要性。我对LMS（最小均方误差）算法的讲解非常满意，它清晰地展示了步长参数选择对收敛速度和稳态误差的权衡，并且通过图示对比了梯度下降法和随机梯度下降法的行为差异。书中的仿真代码示例（尽管是基于MATLAB的伪代码，但足够清晰）帮助我快速地在实验环境中复现了LMS、NLMS以及RLS（递推最小二乘法）的性能。特别是对RLS算法的推导，虽然涉及矩阵求逆的迭代，但作者巧妙地引入了“遗忘因子”的概念，解释了它如何让滤波器对近期数据更加敏感，这在时变信道中至关重要。这本书没有过多纠结于随机过程的纯数学背景，而是聚焦于如何利用这些工具来设计一个能自动调整参数的系统，对于需要快速部署解决方案的工程师而言，无疑是一本高效率的工具书，比那些纯理论的书籍要“解渴”得多。

评分☆☆☆☆☆

作为一名电子工程专业的资深从业者，我经常需要回顾和印证一些老旧系统设计的底层原理，因此我对书籍的严谨性和参考文献的权威性非常看重。这本《随机过程及其应用》给我的整体感觉是极其扎实和学术化的。它没有回避任何数学上的复杂性，从概率论的基础回顾开始，稳步推进到马尔可夫链、平稳过程和广义平稳过程的定义。书中对布朗运动和维纳过程的讨论，深入到了随机微积分的范畴，引用了大量经典的随机分析文献，这为需要进行高精度建模的工程师提供了极大的便利。我特别欣赏它对卡尔曼滤波的推导，没有仅仅停留在递推公式的层面，而是从贝叶斯最优估计的角度进行了深刻剖析，阐明了其“最优性”的来源。唯一的不足可能在于其视觉呈现。书页中充满了大量的希腊字母和复杂的上下标，对于长时间阅读来说，眼睛负荷较大，如果能引入更多结构化的图表来辅助解释不同随机过程之间的相互关系，或许能更贴合现代读者的阅读习惯。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆