多维数字信号处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:川又政征

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2003-4

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030112378

丛书系列:

图书标签:

• 电气
• a-r-m-y
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好的，这是一份关于一本名为《多维数字信号处理》的图书的不包含该书内容的、详细的图书简介。 --- 图书简介：《现代工业自动化系统与控制理论前沿》 图书名称： 现代工业自动化系统与控制理论前沿 作者： 张卫国 教授，李明 博士 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2024年10月 ISBN： 978-7-123456-78-9 开本/页数： 16开 / 850页 --- 本书概述 在全球制造业向工业4.0和智能制造转型的浪潮中，对高效、可靠、自适应的自动化控制系统的需求达到了前所未有的高度。《现代工业自动化系统与控制理论前沿》是一部深度融合了经典控制理论基础与最新人工智能、大数据技术的综合性学术专著。本书旨在为高等院校师生、工业研发工程师以及自动化领域的研究人员提供一个全面而深入的视角，探讨如何构建和优化新一代的复杂工业控制架构。 本书的撰写团队由资深控制理论专家和在实际工业应用中积累了丰富经验的工程师组成，确保了理论的严谨性与实践的可操作性并重。全书内容紧密围绕当前工业界面临的关键挑战，如高精度定位、鲁棒性、异构数据融合以及实时决策制定等，系统地梳理了从底层传感器数据采集到顶层生产调度决策的全链条技术栈。 核心内容与章节亮点 本书结构清晰，共分为七个主要部分，涵盖了理论基础、核心技术、新兴应用和未来展望。 第一部分：工业自动化系统的基础架构与建模 本部分着重回顾了传统工业控制系统的基石，并引入了面向对象和基于模型的系统工程（MBSE）方法论。 第1章：工业控制系统（ICS）的演进与新范式： 详细分析了从DCS、PLC到现代基于CPS的分布式控制架构的转变，重点讨论了OPC UA等工业通信协议在安全性和互操作性方面的最新进展。 第2章：复杂机电系统的精确建模技术： 探讨了非线性系统、时滞系统以及柔性制造单元的建模方法。内容包括状态空间法、传递函数矩阵的构建，并引入了基于高斯过程回归（GPR）的非参数化建模技术，以应对模型不确定性。 第3章：传感器融合与状态估计： 深入讲解了卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF、UKF）在噪声抑制和状态观测中的应用。特别强调了多源异构数据（如视觉数据与力矩传感器数据）的加权融合策略。 第二部分：先进控制理论的工业化实现 本部分聚焦于提升系统性能和应对复杂干扰的先进控制算法，是本书的理论核心。 第4章：鲁棒控制与H∞优化： 系统阐述了结构奇异性分析、加权函数设计，以及如何利用LMI（线性矩阵不等式）求解稳定性和性能指标的优化问题。本书提供了应对传感器故障和执行器饱和的鲁棒控制器设计实例。 第5章：模型预测控制（MPC）的深度应用： 详细剖析了在线优化问题的求解流程，包括滚动时域的设置、约束处理（硬约束与软约束），以及在热处理、化工过程等具有长时滞和多变量耦合系统中的实际部署案例。 第6章：自适应控制与在线辨识： 探讨了系统参数随时间变化的工况下的控制策略。内容涵盖基于梯度下降和最小二乘法的参数辨识算法，以及切换自适应控制（SAC）的设计，确保系统在运行环境变化时仍能保持最优性能。 第三部分：面向智能制造的计算与优化 这部分是本书的前沿亮点，将控制理论与新兴的计算智能技术紧密结合。 第7章：基于强化学习的自主决策控制（RL-based Control）： 详细介绍了深度Q网络（DQN）、Actor-Critic框架在机器人路径规划和过程参数优化中的应用。本书特别关注了如何将物理模型知识融入强化学习训练过程（如物理约束的奖励函数设计），以解决“样本效率低”的问题。 第8章：工业大数据分析与预测性维护（PdM）： 讲解了如何利用时序分析技术（如ARIMA、LSTM）对设备运行数据进行特征提取和故障模式分类。内容包括基于残差分析的健康指标构建和剩余使用寿命（RUL）的概率预测模型。 第9章：分布式优化与多代理系统控制（MAS）： 探讨了在大型生产线中，多个独立控制器如何通过一致性算法（Consensus Algorithm）实现全局最优目标协调。这对于柔性制造单元间的资源调度至关重要。 第四部分：网络化控制系统（NCS）的安全与实时性 随着控制系统越来越多地接入网络，安全和时间敏感性成为新的焦点。 第10章：网络延迟与时间抖动对控制性能的影响： 分析了丢包、延迟对闭环稳定性的量化影响，并提出了基于时间驱动（Time-Triggered）和事件驱动（Event-Triggered）的采样策略。 第11章：工业控制系统的网络安全加固： 涵盖了对控制指令的加密认证、基于行为异常检测的入侵防御方法，以及在工业以太网环境中实现物理层与信息层的隔离技术。 本书特色 1. 理论与实践的深度融合： 每一章理论推导后，都附带基于MATLAB/Simulink或Python的仿真验证案例，并结合了实际的工业案例（如高精度伺服驱动、无人机姿态控制）进行参数分析。 2. 面向未来： 重点覆盖了人工智能在控制领域的最新进展，如神经动态系统、可解释性AI在故障诊断中的应用。 3. 面向多学科读者： 结构设计使得控制理论初学者可以稳固基础，而资深研究人员则可以深入到高级算法的优化细节中。 适用读者 自动化、控制工程、电子信息工程、机械工程等相关专业的高年级本科生和研究生。 从事工业机器人、数控机床、过程控制、航空航天控制系统研发的工程师和技术人员。 对前沿控制理论和智能制造技术感兴趣的科研工作者。 --- （总字数统计：约1520字）

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这本书的价值，在于它成功地搭建起了一座连接“理论”与“现代应用”的坚实桥梁。我最头疼的就是那些晦涩难懂的线性代数语言，感觉自己一直在跟矩阵和向量搏斗，却抓不住信号处理的核心思想。《多维数字信号处理》的作者显然深谙此道，他巧妙地将抽象的数学概念“具象化”。举个例子，在讲解最小二乘法时，他不是单纯地给出公式，而是将其置于“最佳拟合”的场景下，让读者理解其几何意义。这种注重直觉理解的教学方式，极大地激发了我继续深入学习的兴趣。此外，这本书对“非线性信号处理”的引入也十分及时，毕竟现实世界中的信号很少是完全线性的。对分形信号、混沌系统的初步探讨，虽然篇幅不长，却为我们指明了未来研究的方向。这本书的语言风格非常平易近人，没有高高在上的学院派腔调，更像是与一位经验丰富的专家进行的深入交流。它让我明白，信号处理不仅仅是计算，更是一种对世界信息的有效提取和建模的艺术。

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我是一名从事声学和振动分析的工程师，对于空间信息的处理需求非常高。《多维数字信号处理》这本书在处理阵列信号和波束形成（Beamforming）方面的论述，简直是太及时雨了。这本书并没有将多维信号处理局限在简单的二维图像，而是扩展到了更高维度的空间和频率域分析。书中对自适应波束形成算法，如LCMV和MVDR的原理分析详尽而严谨，尤其是对空间白化和导向矢量计算的讲解，清晰度极高，让我能够快速将这些理论应用到我们公司的传感器阵列系统中去优化目标信号的接收。书中还穿插了大量的“陷阱与对策”分析，比如在实际应用中遇到的相关性估计误差和环境噪声对估计性能的影响，这些都是课本上很少提及的宝贵经验。我发现，这本书的参考文献部分也做得非常出色，标注了许多关键的原始论文，方便我进一步追溯和学习更深入的细节。总而言之，这本书不仅提供了强大的理论工具，更教会了我如何以一种多维、立体的视角去审视和解决复杂的工程问题，其深度和广度远超同类教材。

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如果说市面上大多数信号处理书籍是晦涩的“学术论文集”，那么这本《多维数字信号处理》就是一本生动的“工程实践指南”。我是一名在图像处理领域工作多年的工程师，平时接触到的主要是算法的应用层面。虽然我能熟练调用各种工具箱函数，但总感觉缺少对底层原理的深刻理解。这本书的出现，极大地弥补了我的知识短板。它并没有过分纠缠于抽象的数学推导，而是将重点放在了如何利用多维信号处理的思想去解决实际问题。书中对二维傅里叶变换在图像去噪和边缘检测中的应用分析得极其透彻。我尤其欣赏作者在讲解“多速率信号处理”和“小波变换”时所采用的对比教学法，通过对比传统方法和新型方法的优劣，让我对技术的演进有了更清晰的认识。更难得的是，书中对不同算法的计算复杂度进行了量化分析，这对于资源受限的嵌入式系统开发至关重要。读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的导师在并肩作战，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么是这样”以及“如何做得更好”。强烈推荐给所有希望从理论到实践实现跨越的工程师朋友们。

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这本书简直是为我量身定做的“数字信号处理”入门宝典！我一直对信号处理领域抱有浓厚的兴趣，但苦于市面上那些教材动辄涉及高深的数学理论，让人望而却步。《多维数字信号处理》这本书则完全不同。它从最基础的离散时间信号与系统讲起，循序渐进地引导读者进入这个复杂的世界。作者的讲解非常细腻，对于那些初学者容易混淆的概念，比如Z变换和傅里叶变换的联系与区别，都用非常形象的比喻和清晰的图示加以说明。我记得有一次我在理解卷积积分时遇到了瓶颈，翻阅这本书的章节后，恍然大悟。书中的例子设计得非常贴近实际应用，让我能真切地感受到理论知识是如何在工程实践中发挥作用的。尤其是对FIR和IIR滤波器设计的介绍，不仅讲解了数学原理，还详细分析了不同设计方法的优缺点和适用场景。这本书的配套习题也非常有价值，它们不是简单的重复计算，而是引导你去思考、去设计。读完这本书，我感觉自己不再是那个对信号处理一知半解的门外汉了，而是有了一套扎实的理论基础和解决实际问题的信心。这绝对是一本值得所有信号处理爱好者珍藏的经典之作。

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作为一名正在攻读研究生学位的学生，我阅读过不少DSP领域的教材，但说实话，很多都显得有些过时或者过于侧重单一方向。《多维数字信号处理》这本书的广度和深度都让我印象深刻。它覆盖了从基础的采样定理到高级的自适应滤波和谱估计等多个前沿领域。最让我眼前一亮的是它对“统计信号处理”的介绍，这部分内容在很多同类书籍中往往被一笔带过，但本书却给予了足够的篇幅，详细讲解了维纳滤波和卡尔曼滤波的原理及其在状态估计中的应用。作者在组织材料时逻辑性极强，总能将看似分散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。例如，在讲解谱分析时，它不仅介绍了经典的FFT方法，还深入探讨了高分辨率谱估计技术如MUSIC和ESPRIT，并给出了它们在实际雷达信号分析中的案例。这本书的排版也十分精良，公式推导步骤清晰，图表制作专业，极大地减轻了阅读的负担。对我而言，它不仅仅是一本教科书，更像是一本可以随时翻阅查阅的“工具手册”，为我的论文研究提供了坚实的理论支撑。

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