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出版者:电子工业出版社

作者:张旭秀

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:28.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787120000592

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 电气
• 信号处理
• 统计学
• 通信
• 雷达
• 图像处理
• 机器学习
• 优化方法
• 随机过程
• 信息论
• 数字信号处理

深度解析：现代电子系统中的信号获取与信息提取 本书聚焦于当代电子工程、通信技术、控制系统以及信息科学等前沿领域中至关重要的一个环节：如何从复杂、充满噪声的物理世界中精确、高效地获取、处理和理解信号，并最终转化为可操作的信息。 本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并辅以大量工程实践案例，使读者能够熟练掌握从原始电信号到高价值信息之间的转化过程。 第一部分：信号的本质与数字化基础 本部分是理解后续所有信号处理技术的前提。我们首先深入探讨信号的数学描述与物理意义。 1.1 信号的类型与特征分析： 信号作为物理量随时间或空间的函数，其连续性、周期性、确定性与随机性是分类和分析的基石。本书将详细介绍连续时间信号与离散时间信号的区别，并着重分析在实际工程中常见的确定性信号（如正弦波、阶跃函数、脉冲序列）的频谱特性。 1.2 傅里叶分析的深化应用： 傅里叶变换是连接时域和频域的桥梁。我们将超越基础的傅里叶级数与变换，深入探讨狄拉克梳函数、周期性信号的傅里叶变换特性，以及广义函数的应用。重点分析有限长信号的频谱泄漏问题（栅栏效应），并介绍高效的傅里叶变换（FFT）算法及其在计算资源受限环境下的优化策略。 1.3 采样理论与量化误差控制： 信号的数字化是现代电子系统的核心。奈奎斯特-香农采样定理是本章的理论核心，我们将严谨推导其成立条件，并分析欠采样、过采样在不同应用场景下的优势与局限。在量化环节，本书将深入剖析量化噪声的统计特性，包括均匀量化与非均匀量化（如 $mu$-律、A律压缩）的实际效果，并探讨如何通过提高信噪比（SNR）和动态范围来优化模数转换器（ADC）的性能。 1.4 随机过程理论入门： 现实世界的信号，尤其是通信和测量中的信号，往往具有随机性。本章引入随机过程的基础概念，如随机变量、概率密度函数（PDF）、矩描述（均值、方差）。重点讲解平稳随机过程（宽平稳WSS、窄平稳NSS）的定义及其在功率谱密度（PSD）分析中的作用。理解随机信号的自相关函数与互相关函数，是后续噪声抑制技术的基础。 第二部分：线性时不变系统的分析与设计 线性时不变（LTI）系统是信号处理和控制理论中最基本也是最重要的模型。本部分构建系统的动态行为模型，并探讨其对信号特征的改变。 2.1 卷积与系统响应： 系统对信号的响应完全由系统的冲激响应决定。本书详细推导连续时间和离散时间的卷积积分和卷积和，并阐释卷积的物理意义——即系统对输入信号的“加权求和”过程。 2.2 系统函数与频率响应： 利用拉普拉斯变换和Z变换的性质，系统从时域模型转移到频域模型（系统函数H(s)或H(z)）。我们详细分析了系统的稳定性判据（如S域的左半平面、Z域的单位圆内侧）以及零、极点对系统瞬态和稳态响应的影响。频率响应函数 $H(jomega)$ 的幅频特性和相频特性图（波德图）的绘制与解读是本章的重点。 2.3 滤波器理论基础： 滤波器是信号处理中最核心的工具。本书将系统地介绍四大类标准滤波器： IIR 滤波器设计： 基于模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的直接设计法、脉冲不变法和双线性变换法，重点分析它们在幅频特性和相位延迟上的权衡。 FIR 滤波器设计： 基于窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、汉明窗）和频率采样法的实现，重点讨论FIR滤波器天然具有的线性相位特性，及其在数据采集和对相移敏感系统中的优势。 第三部分：现代数字信号处理算法 本部分深入探讨在数字域中实现高效处理的关键算法，尤其关注对计算效率要求极高的应用。 3.1 有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器的实现细节： 讲解直接形式、级联形式和并联形式的差分方程实现，并探讨量化效应在不同结构中对精度的影响。 3.2 滤波器组与多速率信号处理： 介绍信号的抽取（Downsampling）和插值（Upsampling）技术，并重点分析滤波器组的概念。这包括正交镜像滤波器组（QMF）在子带编码中的应用，以及如何利用这些技术实现高效的信号分解与重构，例如在音频压缩和无线通信中的应用。 3.3 谱估计的进阶技术： 当信号随机性很强时，直接的周期图法（基于FFT）往往不够理想。本书将系统介绍参数化（如AR、MA、ARMA模型）和非参数化（如Welch平均法、重叠相加法）的功率谱密度估计方法。特别关注高分辨率谱估计技术，如Pisarenko法和MUSIC算法，这些技术在雷达和声纳信号分析中具有不可替代的地位。 第四部分：自适应滤波与系统辨识 本部分迈入动态、时变的信号处理领域，探讨系统参数随时间变化时，如何实现自动跟踪与优化。 4.1 维纳滤波与最小均方误差（MMSE）： 介绍经典维纳滤波的原理，即在已知信号和噪声统计特性的前提下，设计出使均方误差最小的线性滤波器。 4.2 自适应滤波算法： 重点剖析自适应线性滤波器（如LMS、NLMS、RLS算法）的工作机制。这些算法通过迭代优化，无需预知系统特性，即可在实时运行中估计未知系统的脉冲响应或消除干扰。本书将详细推导LMS算法的收敛性、误差点和学习率的选择对跟踪性能的影响。 4.3 实际应用案例： 结合自适应算法，深入分析其在回声消除、信道均衡（用于消除多径衰落）、噪声消除（如麦克风阵列降噪）中的具体实现流程和性能评估指标。 本书内容结构严谨，理论推导清晰，注重连接数学工具与实际工程问题的解决方案，旨在培养读者对信号本质的深刻理解和独立解决复杂信号处理挑战的能力。

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从一个过来人的角度来看，这本书对于科研工作者来说，简直是一本“工具箱”级别的参考书。我发现，当我遇到一些前沿研究中遇到的瓶颈问题时，我总能在这本书中找到相关的理论基础或者成熟的解决方案框架。它不仅仅停留在基础概念的介绍，而是深入到了许多高级主题，比如盲源分离、子空间方法以及现代谱估计的最新进展，这些内容往往在一般的入门教材中是难以寻觅的。这本书的参考文献列表也极其详尽和专业，作者似乎穷尽了近几十年的相关文献，为读者指明了进一步深造的方向。我甚至发现了一些我先前认为非常前沿的方法，在这本书中已经被系统地归纳和分析了。它提供的知识深度和广度，保证了读者在未来几年内，都将把它视为案头必备的权威参考资料，绝对是物超所值。

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这本书的配套习题设计是它的一大亮点，真正做到了理论与实践的完美结合，而不是那种为了凑数而设置的简单代数运算。习题的难度梯度设置得非常科学，从最基础的参数辨识到复杂的非线性系统状态估计，层层递进，难度曲线平滑上升。更棒的是，许多习题都融入了实际应用场景的背景，比如雷达信号的杂波抑制、医学影像中的去噪处理等等，这极大地激发了我动手解决问题的热情。我已经开始尝试用MATLAB来实现书中的一些关键算法了，作者在章节末尾提供的伪代码清晰明了，稍加修改就能直接运行。完成一套有挑战性的习题后，那种豁然开朗的成就感，远比仅仅读懂书本上的文字要深刻得多。这套习题集本身就是一本极佳的实践指导手册。

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这本书在理论推导上的严谨性，简直达到了吹毛求疵的程度，每一个步骤都交代得清清楚楚，逻辑链条紧密得让人找不到一丝可以质疑的空隙。我拿来和手边几本经典教材对比了一下，发现这本书在处理某些复杂变换和估计问题时，引入了一些非常巧妙的中间变量和几何解释，这使得原本看起来像是“空中楼阁”的抽象理论，瞬间变得具体可感。例如，在讲解卡尔曼滤波器的推导时，作者使用了非常清晰的矩阵分解和最小二乘法的视角，而不是单纯依赖于概率密度的积分操作，这对于我这种偏爱线性代数直观性的读者来说，简直是醍醐灌顶。每一个定理的引用都有明确的出处，每一个假设的引入都伴随着必要的物理意义的阐述，这使得学习过程如同在铺设一条平坦的柏油马路，每一步都坚实可靠，让人对最终的结论深信不疑。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳精装，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，很有分量感。封面设计简洁大气，没有过多花哨的图案，只是用了一种沉稳的深蓝色作为主色调，配上清晰有力的书名字体，透露出一种专业和严谨的气息。我特别喜欢它内页的排版，字号适中，行距合理，阅读起来非常舒服，即便是长时间的深入阅读，眼睛也不会感到太大的疲劳。书脊的装订也很牢固，感觉能经受住反复翻阅的考验。而且，这本书的尺寸设计也很人性化，方便携带，无论是放在书包里还是放在桌面上，都显得恰到好处。整体而言，从一个物理载体的角度来看，这本书无疑是制作精良的工艺品，让人爱不释手，光是看着它安静地躺在书架上，就觉得心满意足，为接下来的阅读体验打下了坚实的基础。这绝对是一本值得收藏的实体书。

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我花了整整一个下午的时间来研读这本书的绪论部分，作者的叙述方式实在是太引人入胜了。他没有直接跳入那些晦涩难懂的数学公式，而是从一个宏大的历史背景出发，娓娓道来我们人类是如何一步步发展出对“信息”和“噪声”的深刻理解的。特别是关于早期通信理论奠基人的故事，作者用近乎散文的笔触描绘了他们的探索历程，那些充满智慧的火花和关键的转折点被描绘得栩栩如生，仿佛我正与那些伟大的思想家们并肩站立，共同见证着科学的诞生。这种叙事手法极大地降低了初学者的畏难情绪，让我感觉这不是一本冰冷的教科书，而是一部充满人文关怀的科学史诗。我尤其欣赏作者对“不确定性”这一核心概念的哲学探讨，这使得整本书的立意拔高了不少，不再仅仅停留在工程技术的层面。

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