射频识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:(德)Finkenzeller K

出品人:

页数:326

译者:

出版时间:2001-6

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787505345768

丛书系列:

图书标签:

• 1
• 射频识别
• RFID
• 无线通信
• 物联网
• 自动识别
• 数据采集
• 电子标签
• 供应链管理
• 防伪溯源
• 智能制造

现代信号处理基础与应用 本书是一部全面、深入的现代信号处理教科书与参考手册，旨在为读者打下坚实的理论基础，并展示信号处理技术在当代工程科学中的广泛应用。内容涵盖了从经典的傅里叶分析到前沿的稀疏表示、盲源分离等多个关键领域。 --- 第一部分：信号与系统的数学基础 本部分构建了理解和分析信号处理系统的核心数学框架。 第一章：信号的表示与分类 本章首先定义了连续时间信号和离散时间信号的基本概念，并探讨了信号在不同域（时间域、频率域）中的表示方法。我们将详细讨论周期信号、能量信号和功率信号的数学特性。关键内容包括： 信号的基本运算： 线性、时不变性、因果性。 典型信号分析： 冲激函数、单位阶跃函数、正弦信号、指数信号的性质及其在系统分析中的作用。 信号的分解与表示： 使用傅里叶级数和傅里叶变换对信号进行频谱分解，理解信号的频域特征。 第二章：线性时不变（LTI）系统理论 LTI系统是信号处理分析的基石。本章深入研究了LTI系统的基本性质、建模与分析方法。 卷积积分与卷积和： 详细推导并阐释了系统输出与输入、系统冲激响应之间的卷积关系，这是理解LTI系统的核心。 系统函数的概念： 在连续时间和离散时间系统中，系统函数（传递函数）如何描述系统的频率响应特性。 系统的时域与频域分析： 如何通过系统的极点和零点位置判断系统的稳定性、频率选择性（低通、高通、带通等）。 第三章：傅里叶变换及其在离散时间系统中的扩展 傅里叶分析是信号处理的灵魂。本章聚焦于连续傅里叶变换（CFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）以及它们在离散系统分析中的应用。 傅里叶变换的性质与应用： 探讨傅里叶变换的线性性、时移、频移、卷积定理等重要性质，并展示其在滤波、调制解调中的应用。 周期化与采样理论： 引入了离散时间傅里叶变换（DTFT），并严格论述了奈奎斯特-香农采样定理，解释了连续信号离散化的理论依据和频谱混叠现象。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 介绍DFT的定义、性质及其在计算机实现中的重要性。着重讲解了FFT算法（如Cooley-Tukey算法）的原理、复杂度分析及其在实际工程中的高效应用。 第四章：Z变换与离散系统分析 Z变换是分析和设计离散时间系统的主要工具，它将离散时间系统的分析从卷积运算转化为了代数运算。 单边和双边Z变换： 定义、收敛域（ROC）的概念及其对系统稳定性和因果性的决定作用。 Z变换性质的应用： 利用Z变换的性质求解差分方程、分析系统的时域响应。 系统函数与传递函数： 进一步利用Z变换分析离散LTI系统的频率响应和稳定性。 --- 第二部分：数字滤波器设计与实现 本部分是信号处理技术在实际应用中最核心的部分，重点讲解了如何设计满足特定性能要求的数字滤波器。 第五章：滤波器设计基础 本章建立滤波器性能指标的量化标准，为后续设计打下基础。 滤波器性能指标： 通带、阻带、过渡带的宽度，最大允许纹波，衰减度等。 模拟滤波器原型： 简要回顾巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）滤波器的理论原型及其特点，理解其对数字滤波器设计的指导意义。 第六章：无限冲激响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器利用反馈结构，通常具有更陡峭的过渡带和更低的阶数。 双线性变换法（BLT）： 详细介绍将模拟滤波器原型转换为数字IIR滤波器的标准方法，包括预畸变（Pre-warping）的必要性。 脉冲不变法： 分析脉冲不变法的工作原理、局限性及其适用场景。 IIR滤波器的直接实现结构： 直流型、并联型和级联型结构的优缺点比较。 第七章：有限冲激响应（FIR）滤波器设计 FIR滤波器因其固有的线性相位特性，在语音和图像处理等对相位失真敏感的应用中占据主导地位。 窗函数法： 详细介绍各种常用窗函数（矩形窗、汉宁窗、汉明窗、Blackman窗等）的性能权衡，以及如何根据期望的过渡带宽度选择合适的窗函数。 频率采样法与最佳幅频响应设计： 引入Parks-McClellan算法（基于最小二乘法和等波纹原理），讲解如何设计出最优的FIR滤波器。 FIR滤波器的结构： 介绍直接型、移位寄存器型（Lattice/Ladder）等高效实现结构。 --- 第三部分：随机信号处理与先进主题 本部分转向处理含有噪声和不确定性的信号，并介绍信号处理领域的现代前沿技术。 第八章：随机过程基础 本章为理解通信、雷达、控制系统中的随机现象做准备。 随机变量与随机过程的定义： 均值、方差、自相关函数和功率谱密度（PSD）的定义。 平稳随机过程： 宽平稳（WSS）和严平稳（SSS）的性质，以及如何利用Wiener-Khinchin定理将自相关函数与功率谱密度关联起来。 高斯过程与白噪声： 白噪声在信号处理中的特殊地位及其建模方法。 第九章：最优滤波与谱估计 随机信号处理的核心任务是估计或分离感兴趣的信号。 维纳滤波（Wiener Filtering）： 推导在已知信号和噪声统计特性下的最小均方误差（MMSE）最优线性滤波器。分析其在去噪和预测中的应用。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 介绍基于状态空间模型的递归最优估计算法，重点阐述其在实时动态系统状态估计中的重要性（仅限于理论介绍，不涉及复杂实例）。 经典谱估计方法： 周期图法（Periodogram）的局限性，以及如何通过Welch平均法或Bartlett法改进谱估计的方差。 第十章：现代谱估计与时频分析 本章关注更高分辨率和更精细的信号结构分析方法。 参数化谱估计： 介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的建立及其在窄带信号分析中的优势。 高分辨率谱估计： 简要介绍子空间法（如MUSIC算法）的基本思想，用于提高对正弦信号的分辨率。 时频分析简介： 讨论传统傅里叶变换在非平稳信号分析上的不足，介绍短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）的基本概念及其在瞬态信号分析中的应用。 --- 附录 矩阵代数基础回顾： 特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）。 常用数学函数表。 本书结构清晰，理论推导严谨，同时注重与工程实践的结合，是信号处理专业学生、研究人员和工程师的理想读物。通过系统学习本书内容，读者将能够熟练地掌握信号的表示、变换、滤波、估计等核心技术，为后续深入研究通信、控制、医学成像、声学等领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

粗粗看过。

评分☆☆☆☆☆

粗粗看过。

评分☆☆☆☆☆

粗粗看过。

评分☆☆☆☆☆

粗粗看过。

评分☆☆☆☆☆

粗粗看过。