控制系统设计与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李宜达

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:35.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302090366

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 自动控制
• 系统设计
• MATLAB仿真
• Simulink
• 控制理论
• 现代控制
• 反馈控制
• 工程控制
• 自动化

现代信号处理导论：理论、算法与应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代信号处理领域的导论。它侧重于理论基础的严谨推导、核心算法的清晰阐述以及这些技术在当代工程实践中的实际应用。 本书内容涵盖了从离散时间信号的表示与分析，到复杂多维信号处理的广阔图景，力求在理论深度与工程实用性之间搭建一座坚实的桥梁。 第一部分：离散时间信号与系统基础 本部分首先为读者建立信号处理的数学基石。我们将从连续时间信号的采样定理出发，深入探讨离散时间信号的表示方法、频谱特性及其与连续时间信号之间的内在联系。 第一章：离散时间信号的表示与分析 本章详细介绍了离散时间信号的定义、分类（如周期信号、能量信号、功率信号）及其时间域特性。重点分析了离散傅里叶级数（DFS）和离散傅里叶变换（DFT）的推导过程，强调了其在频域分析中的核心作用。此外，还引入了周期延拓和频谱泄漏等实际采样中不可避免的问题，并提出了初步的缓解策略。 第二章：离散时间线性时不变（LTI）系统 深入探讨离散时间系统的核心——LTI系统。本章通过卷积和差分方程来描述系统的动态行为。我们详尽分析了系统的时域分析（如冲激响应）和频域分析（频率响应），并引入了因果性、稳定性等关键概念的判据。Z变换作为描述和分析离散时间系统的强大工具，被系统地介绍，包括其收敛域（ROC）的确定及其在反演计算中的应用。 第三章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计基础 本章聚焦于信号滤波器的设计原理。首先，从理论上剖析了FIR滤波器的优势（如线性相位特性）和设计方法（如窗函数法、频率采样法）。随后，转向IIR滤波器的设计，介绍了双线性变换法和脉冲响应不变法，详细讨论了Butterworth和Chebyshev等经典模拟滤波器向数字域的映射过程，并对比了两种滤波器在幅频响应特性和计算复杂性上的权衡。 第二部分：离散时间随机信号处理 在现代应用中，信号往往带有噪声或随机性。本部分将信号处理的视角从确定性信号扩展到随机过程，这是理解通信、雷达、声学等领域复杂问题的关键。 第四章：随机过程的统计描述与平稳性分析 本章建立了随机信号处理的理论框架。从一维随机变量的概率密度函数（PDF）和特征函数出发，扩展到多维随机变量的联合分布。核心内容在于随机过程的描述，包括均值函数、自相关函数和互相关函数。重点讨论了宽平稳（WSS）和窄平稳（NSS）随机过程的定义及其在系统分析中的简化意义。 第五章：谱估计理论 谱分析是随机信号处理的基石。本章对比了经典的周期图法（直接法）与现代的高分辨率谱估计方法。我们将详细介绍了对周期图法固有限制（如高方差和低分辨率）的改进，深入讲解了著名的巴特莱特法（Bartlett）和Welch重叠法。随后，引入了子空间分解方法，如Pisarenko法、MUSIC（多重信号分类）和ESPRIT算法，用于在低信噪比环境下实现高精度频率估计。 第六章：维纳滤波与卡尔曼滤波 本章是预测与估计理论的核心。首先，推导并详尽阐述了经典维纳滤波器的最小均方误差（MMSE）准则，讨论了其在平稳噪声环境下的最优线性滤波器设计。接着，系统地介绍了卡尔曼滤波器的递归算法。通过对系统状态空间模型的描述，本章清晰地展示了卡尔曼滤波器如何利用系统的动态模型和连续的测量数据，实现对不可直接观测状态的实时最优估计，特别强调了其在非平稳系统中的自适应能力。 第三部分：多维信号处理与变换域技术 随着数据复杂度的增加，处理二维（如图像）或高维数据成为必需。本部分聚焦于扩展到多维域的技术以及强大的变换工具。 第七章：多维离散傅里叶变换（MDFT）与图像处理基础 本章将傅里叶分析扩展到二维空间。详细阐述了MDFT的性质及其在二维信号（如图像）频谱分析中的应用。我们将讨论二维卷积的计算，以及如何利用二维DFT加速图像滤波操作。在图像处理应用方面，本章探讨了基本的边缘检测算子（如Sobel、Laplacian）在频域中的实现原理。 第八章：小波变换及其应用 小波变换作为一种时频局部化工具，弥补了傅里叶变换在非平稳信号分析上的不足。本章从连续小波变换（CWT）的理论基础出发，逐步过渡到离散小波变换（DWT）。详细讲解了滤波器组实现的多分辨率分析框架，包括上采样、下采样和重构过程。最后，展示了小波在信号去噪（阈值处理）和数据压缩中的实际应用案例。 第九章：自适应滤波与系统辨识 自适应滤波器的核心在于滤波器系数能够根据输入信号的统计特性实时变化。本章重点分析了最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS, NLMS），阐述了其收敛速度与稳定性之间的权衡。此外，本章还介绍了利用自适应滤波器进行系统辨识的原理，即如何通过将未知系统建模为一个可调整的FIR滤波器，并利用输入输出数据来估计未知系统的冲激响应。 附录 附录部分提供了傅里叶变换和Z变换的常用对，以及高斯-牛顿法和迭代求解线性方程组的数值方法回顾，为读者深化理解和后续研究提供必要的工具支持。 本书适合于电子工程、通信工程、自动控制、应用数学及计算机科学等专业的高年级本科生、研究生，以及从事相关领域工程设计和算法开发的技术人员阅读。 它不仅是理论学习的严谨教材，也是工程实践中解决实际信号处理难题的参考手册。

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