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出版者:清华大学出版社

作者:张贤达

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:1995-05

价格:34.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302017073

丛书系列:

图书标签:

电气
张贤达
Tech
Sci
BSS
信号处理
现代信号处理
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算法
滤波
谱分析
时频分析

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具体描述

内容简介

本书系统、深入地介绍现代信号处理的各种理论与方法。全书共十二章，内容包括参数估计理论、信

号检测、波形估计、现代谱分析、自适应滤波、鲁棒参数估计与谱分析、统计性能分析、二维和多变元信号

分析、非高斯信号处理、时频分析和小波分析。其中特别对非因果、非最小相位系统以及非高斯信号、非

平稳（即时变）信号的分析作了详细的论述。

本书取材广泛，内容新颖，充分反映了国际上近年来先进的信号处理新理论、新技术、新方法和新应

用，可以帮助读者尽快地跟踪现代信号处理学科的最新发展。

本书适合于理工科大学与信号处理有关的各专业的教师和硕士、博士生作教材或教学参考书，也适

于广大科技工作者自学与进修。

电子学基础与电路分析第一部分：模拟电路基础第1章：基本电路元件本章系统阐述了构成现代电子系统的基本构件——电阻、电容和电感。我们深入探讨了它们的物理本质、理想模型与非理想特性，以及它们在直流和交流电路中的基本行为。重点分析了电阻的功率耗散、电容的充放电过程与阻抗特性，以及电感的磁场能量存储与反电动势现象。此外，还引入了二极管和晶体管等有源器件的初步概念，为后续的器件分析打下基础。对欧姆定律、基尔霍夫电压电流定律（KVL/KCL）的应用进行了大量的实例讲解，确保读者对电路分析的基本工具形成扎实的理解。第2章：线性电路分析方法本章专注于对线性电路进行精确数学描述和求解。首先详细介绍了节点电压法和网孔电流法的推导过程和适用条件，并展示了它们在复杂多源电路中的高效应用。随后，重点阐述了叠加定理、戴维南定理和诺顿定理，这些定理是简化复杂电路、分析特定元件响应的强大工具。通过大量的算例，读者将掌握如何运用这些工具快速准确地确定电路中的电压和电流分布。本章也涵盖了受控源模型在电路分析中的应用，为理解放大器等有源网络做好铺垫。第3章：一阶和二阶动态电路分析动态电路，即含有电容和电感的电路，是理解信号随时间变化的基石。本章首先从微分方程的角度引入一阶电路（如RC、RL电路）的暂态响应，分析了自然响应和阶跃响应，并引入了时间常数的物理意义。接着，深入研究二阶电路（如RLC电路）的响应，区分了过阻尼、临界阻尼和欠阻尼三种情况，详细解释了振荡现象的产生机制及其对信号的影响。最后，将分析方法扩展到不同输入激励（如正弦输入）下的稳态响应。第4章：正弦稳态分析交流电路分析是理解所有电子设备工作原理的核心。本章将傅立叶级数和拉普拉斯变换的概念引入交流电路分析，重点介绍了相量（Phasor）的概念，将时域微分方程转化为频域代数方程。详细讲解了复数阻抗和导纳，并应用KVL/KCL和网孔/节点法在频域内求解电路的稳态响应。本章还深入讨论了交流电路中的功率概念，包括瞬时功率、平均功率、无功功率和视在功率，以及功率因数校正的重要性。第二部分：半导体器件与放大电路第5章：半导体物理基础与二极管本章追溯到半导体材料的微观层面，解释了P型和N型半导体的形成、费米能级、载流子漂移与扩散的物理机制。重点分析了PN结的建立、能带图、内建电场以及单向导电性的物理根源。随后，详细探讨了理想二极管模型、渐近模型以及更精确的Shockley模型。应用二极管分析了整流电路（半波、全波、桥式）、钳位电路和限幅电路的设计与性能评估。第6章：双极性结型晶体管（BJT）本章全面介绍BJT的结构、工作原理及外部特性。深入探讨了BJT的三个工作区（截止、线性/放大、饱和）的判据和电流关系，特别是对共射极、共基极和共集电极三种基本组态的特性进行了对比分析。随后，将分析重点转向了BJT的小信号模型（混合-$pi$模型和等效T模型），并详细推导了在不同组态下的电压增益、电流增益和输入/输出阻抗。本章还涉及了偏置电路的设计，确保晶体管能工作在所需的线性区。第7章：场效应晶体管（FET）本章专注于金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）的结构、工作原理和I-V特性。详细分析了增强型和结型FET的导电机制，并清晰界定了其截止、线性（欧姆区）和饱和区的工作条件。与BJT类似，本章也推导了MOSFET的小信号模型，并分析了共源、共栅和共源共漏（源极跟随器）三种基本放大电路的性能参数。着重讨论了MOSFET相对于BJT在输入阻抗和功耗方面的优势。第8章：单级放大器分析本章综合运用前两章的器件知识，对单级放大电路进行系统性的DC和AC分析。从偏置电路的稳定性、自给偏置电路的设计出发，过渡到小信号分析。详细分析了共射极放大器、共源放大器、以及使用反馈元件（如源极电阻）对增益和稳定性的影响。重点讲解了频率响应的概念，分析了高频下由于结电容导致的增益下降，并引入了米勒效应，为后续的多级放大器分析奠定了基础。第三部分：反馈、运算放大器与滤波器第9章：反馈放大器原理反馈是现代电子系统稳定性和精确性的关键。本章详细解释了负反馈的原理、拓扑结构（串联、并联、串并、并串）以及反馈对放大器性能的影响，包括增益的控制、输入/输出阻抗的改善、带宽的展宽以及失真和噪声的降低。运用反馈因子和反馈回路增益的概念，分析了不同反馈组态下对电路参数的具体影响。第10章：集成运算放大器（Op-Amp）本章以理想运放模型为起点，分析了差分放大器的结构和功能，解释了其高开环增益、高共模抑制比（CMRR）的实现。随后，详细分析了基于理想运放的各种经典线性电路，包括反相放大器、同相放大器、电压跟随器、加法器、减法器和积分器/微分器。重点讨论了真实运放的非理想特性，如输入失调电压、有限的开环增益、压摆率（Slew Rate）对大信号输出的影响。第11章：无源与有源滤波器本章探讨了频率选择性电路的设计，旨在控制信号的频率内容。首先，基于RLC元件分析了二阶无源滤波器的频率响应，区分了巴特沃斯、切比雪夫和贝塞尔等几种典型原型滤波器的特性曲线，对比了它们在通带纹波和相位响应上的差异。随后，引入了有源滤波器，利用运放构建了一阶和二阶有源滤波器（如Sallen-Key拓扑），展示了有源滤波器在实现高阶和避免电感使用方面的优势。本章还涉及滤波器的归一化与去归一化设计过程。

作者简介

目录信息

目录
第一章参数估计理论
1.1估计子的性能
1.1.1无偏性
1.1.2Cramer－Ra0不等式
1.1.3有效性
1.1.4一致性
1.2Bayes估计
1.3最大似然估计
1.4线性均方估计
1.5最小二乘法
1.5.1最小二乘估计
1.5.2加权最小二乘估计
1.6区间估计
1.6.1的置信区间
1.6.2和的置信区间
1.7递推估计
习题
第二章信号检测
2.1假设检验
2.2似然比检验
2.2.1最大后验概率准则
2.2.2最小风险Bayes判决准则
2.2.3最小错误概率准则
2.2.4极小极大准则
2.2.5Neym8n－Pearson准则
2.3匹配滤波器
2.4广义匹配滤波器
2.5透视匹配滤波器和透视功率检测器
2.5.1模型与定义
2.5.2无脉冲情况下的确定性信号
2.5.3有脉冲情况下的确定性信号
2.5.4有脉冲情况下的随机信号
习题
第三章波形估计
3.1均方估计
3.2波形估计的分类
3.3非因果维纳滤波器
3.4新息过程
3.5因果维纳滤波器
3.6卡尔曼滤波
3.6.1基本原理
3.6.2卡尔曼滤波器的分解
3.6.3滤波器设计
习题
第四章现代谱分析
4.1奇异值分解和总体最小二乘法
4.1.1奇异值分解
4.1.2总体最小二乘法
4.2平稳ARMA过程
4.3ARMA谱估计与建模
4.3.1理论基础
4.3.2ARMA谱分析方法
4.3.3AR阶数确定和AR参数估计
4.3.4MA阶数确定
4.3.5MA谱参数与MA参数估计
4.3.6AR有色噪声情况下的ARMA谱估计
4.3.7ARMA过程自相关序列的计算
4.4最大熵法
4.4.1Levins0n递推
4.4.2Burg算法
4.4.3Burg最大熵法与AR过程
4.4.4最大熵谱分析与ARMA过程
4.4.5MEM2
4.5最大似然谱估计
4.6Pisarenko谐波分解法
4.7扩充的Pr凹y方法
4.8MUSIC法
4.9谐波恢复的最大似然法
4.10谐波恢复的线性预测法
4.11ESPRIT方法
4.11.1基本算法
4.11.2拓广的算法
4.11.3ESPRIT方法的SVD－TLS实现
习题
第五章自适应滤波
5.1RLS自适应滤波器
5.1.1基本RLS算法
5.1.2RLS算法的性能
5.1.3一种鲁棒的RLS算法
5.2LMs自适应滤波器
5.2.1基本LMs算法
5.2.2基本LMS算法的性能
5.3LMS自适应格型滤波器
5.4LS自适应格型滤波器
5.4.1线性向量空间
5.4.2最小二乘更新关系
5.4.3前、后向预测误差滤波器
5.5快速横向滤波器
5.5.1向量空间关系
5.5.2横向滤波器算子更新
5.5.3快速横向滤波器时间更新
5.5.4快速横向滤波器的基本算法
5.5.5增益归一化快速横向滤波器
5.6自适应IIR滤波
5.6.1自适应IIR滤波器的分类
5.6.2基于梯度的方法
5.6.3近似梯度法
5.7自适应谱线增强器
5.7.1时域FIR自适应谱线增强器
5.7.2基于IIR格型陷波器的自适应谱线增强器
习题
第六章鲁棒参数估计与谱分析
6.1稳固性、稳健性与异常值
6.1.1稳固性与稳健性
6.1.2崩溃点与影响曲线
6.1.3异常值的分类
6.1.4异常值的危害
6.2新息异常值模型的M估计
6.3广义M估计
6.3.1AR模型的广义M估计
6.3.2ARMA模型的广义M估计
6.4RA估计与TRA估计
6.4.1基于残差自协方差的鲁棒估计（RA估计）
6.4.2基于截尾残差自协方差的估计（TRA估计）
6.5递推广义M估计
6.5.1完全观测ARMA过程的三阶段估计法
6.5.2ARMA过程的预先估计
6.5.3递推的广义M估计
6.6鲁棒非参数化谱估计
6.6.1基本的鲁棒化
6.6.2滤波型和平滑型数据净化器
6.6.3谱估计的鲁棒－稳固性分析
6.7高分辨频率估计的鲁棒方法
6.7.1鲁棒估计
6.7.2鲁棒估计的分析
6.7.3高分辨率分析
第七章统计性能分析
7.1随机变量序列的收敛性
7.1.1收敛性的定义
7.1.2收敛性的相互关系
7.2收敛性的进一步分析
7.2.1两个随机变量间的收敛关系
7.2.2变换序列的收敛性
7.2.3渐近正态性
7.3统计推断方法的渐近性
7.4样本均值的统计性能
7.5样本自相关的统计性能
7.6白噪声中的AR谱估计的统计性能
7.6.1AR谱估计公式概述
7.6.2参数估计值的渐近性能
7.6.3谱密度估计值的渐近性能
7.7几乎肯定收敛速率
7.7.1重对数律
7.7.2样本自相关估计值的几乎肯定收敛速率
7.7.3AR谱估计值的几乎肯定收敛速率
习题
第八章二维信号处理
8.1二维系统的稳定性
8.1.1线性移不变二维系统
8.1.2稳定性问题
8.1.3稳定性定理
8.2二维谱因子分解
8.3二维线性预测与AR谱估计
8.3.1二维线性预测模型
8.3.2二维AR谱估计
8.4二维最大熵谱估计的迭代算法
8.4.1自相关匹配
8.4.2Lim－Malik迭代算法
8.5二维最大熵谱估计的混合方法
8.5.1混合方法的基本思想
8.5.2最大熵算法
8.5.3混合算法谱估计值的性能分析
8.6二维ARMA谱估计与建模
8.6.1AR参数估计方法
8.6.2二维ARMA谱估计方法
8.6.3二维MA参数估计
8.7二维谐波恢复
8.7.1二维谐波恢复的理论基础
8.7.2时域分析法
8.7.3直接数据法
8.8二维自适应LMS算法
8.8.1二维维纳滤波器
8.8.2自适应权与调节算法
8.8.3二维LMS算法和一维LMS算法之间的关系
习题
第九章多元时间序列分析
9.1多元时间序列的二阶性质
9.2均值和协方差函数的估计
9.3多元ARMA过程
9.3.1因果性和可逆性
9.3.2多元模型的可辨识性
9.3.3因果ARMA过程的协方差矩阵函数
9.4最佳线性预测
9.5多元AR过程的建模
9.5.1矩阵算法
9.5.2标量算法
9.6多元ARMA过程的建模
9.6.1矩阵算法
9.6.2标量算法
9.7自适应多信道最小二乘格型滤波器
9.7.1多信道格型递推
9.7.2基于QR分解的算法
9.7.3算法实现
9.8互谱
习题
第十章非高斯信号处理
10.1累积量
10.1.1高阶矩与高阶累积量的定义
10.1.2高斯过程的高阶累积量
10.1.3高阶累积量的性质
10.2非参数化双谱估计
10.3基于累积量的FIR系统辨识
10.3.1法方程解法
10.3.2闭式递推解
10.3.3MA模型的定阶
10.3.4实验结果
10.4非最小相位ARMA系统辨识
10.4.1AR参数的可识别性
10.4.2MA参数的估计
10.4.3参数化多谱估计
10.5基于累积量的阶数确定
10.5.1AR阶数确定
10.5.2MA阶数确定
10.5.3定阶方法的其它应用
10.6非因果系统的辨识
10.6.1反因果AR建模
10.6.2线性辨识方法
10.6.3非线性辨识方法
10.7有色噪声中的谐波恢复
10.7.1复值过程的累积量
10.7.2谐波过程的累积量
10.7.3高斯ARMA噪声中谐波恢复的几种方法
10.7.4非高斯ARMA噪声中谐波恢复的两种方法
10.8基于累积量的参数自适应估计
10.8.1MA模型参数估计的超定递推辅助变量法
10.8.2随机梯度法
10.9非高斯噪声中非高斯信号的检测
10.9.1假设与符号
10.9.2Hinich－Wilson检测准则
10.9.3检测试验的功效
10.10其它应用
10.10.1阵列处理
10.10.2分类
10.10.3时延估计
10.10.4盲反卷积与盲均衡
10.10.5干扰对消
习题
第十一章信号的时频分析
11.1基本概念
11.2短时傅里叶变换
11.3Gabor展开
11.3.1连续Gabor展开
11.3.2离散Gabor展开
11.4能量化和相关化的时频表示
11.5时频分布
11.5.1连续时间时频分布
11.5.2离散时间时频分布
11.6Wigner－Ville分布
11.6.1定义与性质
11.6.2瞬时频率和平均频率
11.6.3离散Wigner－Vi11e分布的实现
11.7移不变时频表示与仿射时频表示
11.7.1移不变时频表示及其分类
11.7.2仿射时频表示与移位－尺度不变时频表示
11.8Wigne卜Ville分布的应用
11.8.1离散瞬时频率估计
11.8.2随机信号分析
11.8.3信号综合与时变滤波
11.9基于时频分析的信号检测
第十二章小波分析
12.1STFT和小波变换的比较
12.2连续小波变换
12.2.1连续STFT
12.2.2连续小波变换
12.3离散变换（框架理论）
12.3.1框架
12.3.2框架与短时傅里叶变换
12.3.3小波框架
12.4正交基
12.4.1正交基和短时傅里叶变换
12.4.2正交小波基
12.5多分辨率分析
12.5.1一维信号的多分辨率逼近
12.5.2Mallat算法
12.5.3二维多分辨率分析与Mallat算法
12.6小波与FIR滤波器组
12.6.1FIR滤波器组与紧支集小波
12.6.2由滤波器组构造的正交小波基
12.6.3一般的FIR完全重构滤波器组和双正交小波
12.6.4滤波器设计
12.7小波与IIR滤波器组
12.7.1正交IIR滤波器组
12.7.2具有矩性质的小波
12.7.3线性相位正交IIR解
12.8时域滤波器组分析
12.8.1时域分析
12.8.2时域条件的解释
12.8.3设计方法
12.8.4设计例子
12.9小波在信号处理中的应用
参考文献
附录
附录A Schwartz不等式
附录B Chebyshev不等式
附录C 具有对称性的滤波器
附录D 全通滤波器
索引
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

我这里针对的是教材，你要是按课外书论，另当别论。中国式垃圾教材的典型特点是：不懂的人永远看不懂它，懂了的人又不需要它。说起来我也翻过好几篇了，但是不管我是有所求还是无所求的翻阅，他给我的结果只有一个，一堆公式和推导，其他没有了。我感觉像百度百科的讲解，...

评分☆☆☆☆☆

我不怀疑张贤达老师的学术水平，但是这本书用做教材实在太糟糕了。问题在于对于知识的系统性、连贯性讲解有问题，更像是一些paper的简单重叠。而且由于本书覆盖的很多内容，比如简单的随机信号分析、高阶矩、估计理论、自适应滤波、再到后面的视频分析，所以很多东西都没有讲好...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 作为一名正在求索学术道路的学生，我一直在寻找能够为我的学习提供坚实理论基础和前沿视野的优秀教材。《现代信号处理》这个书名，让我眼前一亮，它精确地击中了我的学习需求。我推测，这本书的价值在于它能够系统地阐述信号处理的基本理论，并且能够紧密结合当代的科技发展，将理论与实践融为一体。我期待书中能够涵盖从基础的傅里叶分析、滤波器设计，到更高级的自适应滤波、小波分析等一系列核心概念。我希望它能够用严谨的数学推导，但又不失清晰的逻辑，帮助我构建完整的知识体系。同时，“现代”二字让我预感到，书中会包含许多最新的研究成果和应用案例，比如在通信工程、图像处理、生物医学工程等领域的最新进展。我希望通过阅读这本书，能够了解当前信号处理技术的研究热点和发展方向，为我未来的学习和研究提供重要的启示。我特别期待书中能够有一些详细的算法分析和伪代码示例，这样我才能更好地将理论知识转化为实际的应用。这本书，在我看来，将是我在信号处理领域深造的宝贵阶梯。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 最近，我对我们日常生活中无处不在的“数据”产生了浓厚的兴趣，并开始思考这些数据是如何被采集、分析并最终转化为有价值的信息。《现代信号处理》这个书名，似乎提供了一个绝佳的切入点。我猜想，这本书的核心内容，就是关于如何从海量、杂乱的数据中提取出有用的“信号”，并对其进行有效处理。我脑海中构思着各种场景：金融市场的大数据分析，如何识别出趋势性的“信号”？社交媒体上的信息流，如何过滤掉“噪音”，呈现出我们真正关心的内容？科研数据，如何从中提取出关键的“信号”，以发现新的科学规律？我希望这本书能够提供一套系统的方法论，让我理解如何运用现代技术来应对这些挑战。我期待书中能够讲解各种先进的信号处理技术，比如机器学习在信号分析中的应用，以及如何利用这些技术来提升数据挖掘和预测的准确性。而且，“现代”这个词，也让我预感到这本书会介绍那些最前沿、最实用的技术，能够帮助我更好地理解当今信息爆炸时代下的数据处理难题。这本书，在我看来，更像是一本关于“洞察”的指南，教我们如何透过现象看本质，从喧嚣的数据洪流中捕捉到那些真正有价值的“信号”。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 最近我一直在思考，为什么有些产品能如此精准地捕捉并回应我们的需求，而有些则显得笨拙和迟钝。这让我联想到“信号”这个概念，它似乎是连接我们与外部世界沟通的关键。当我看到《现代信号处理》这本书时，我的好奇心被瞬间点燃。我猜测，这本书可能会以一种非常贴近生活的方式，解释我们如何通过各种“信号”来与科技产品互动，以及这些信号是如何被“处理”的。我设想，这本书可能会从一些日常的例子入手，比如我们对着手机说话，手机是如何“听懂”我们的指令的？我们使用遥控器，电视是如何“接收”并执行命令的？这些看似理所当然的现象，背后究竟隐藏着怎样的技术？我希望这本书能够用通俗易懂的语言，带领我一步步揭开这些“魔法”的面纱。我尤其期待它能告诉我，什么是“噪声”，以及现代技术是如何有效地“过滤”掉这些干扰，让我们获得更清晰、更准确的信息。我希望这本书能让我对“信号”这个概念有一个全新的认识，不再仅仅是物理世界的某种波动，而是信息传递的核心载体。这本书，在我看来，就像一本关于“沟通”的百科全书，只不过，它沟通的对象是人和科技。

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 这本书的封面设计真是太引人注目了！深邃的蓝色背景，点缀着跳跃的波形和复杂的函数图，瞬间就抓住了我的眼球。我是一个对数字世界充满好奇的普通读者，平时喜欢看一些科普类的书籍，所以当我看到这本书时，我立刻被它所传递出的“现代”和“信号”两个词所吸引。我猜想，这本书应该会像一把钥匙，为我打开理解我们周围世界运行机制的大门。我总是觉得，我们每天接触到的各种信息——从手机的通讯，到家里的电器，甚至是音乐的播放，背后一定隐藏着一套精妙的科学原理。这本书会不会就是解释这一切的绝佳指南呢？我尤其期待它能用生动有趣的语言，将那些看似高深的数学公式和技术概念，转化成我们能够理解的直观图像和生动故事。我希望它能告诉我，那些隐藏在数字信息流背后的“信号”究竟是什么，它们是如何被捕捉、处理和传递的，以及“现代”这个词，究竟为信号处理带来了哪些革命性的变化。我不是技术专家，所以我也希望这本书不会过于枯燥的技术堆砌，而是能有更多的实际应用案例，让我看到信号处理是如何渗透到我们生活的方方面面的，比如智能家居、医疗诊断、甚至是环境保护等等。总之，这本书在我心中已经种下了一颗探索未知的种子。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 作为一名对未来科技发展充满期待的爱好者，我一直对能够塑造我们生活方式的尖端技术抱有浓厚的兴趣。《现代信号处理》这个书名，恰恰触及了我关注的焦点。我设想，这本书大概率会深入探讨那些正在深刻改变我们社会的技术潮流，比如人工智能、大数据分析，以及它们与信号处理之间密不可分的联系。我脑海中浮现出各种场景：无人驾驶汽车如何感知周围环境？智能语音助手如何理解我们的指令？精准医疗如何通过分析生理信号来诊断疾病？这些奇妙的应用，我猜想都离不开信号处理技术的支撑。我希望这本书能够揭示这些“幕后英雄”是如何工作的，让我在享受科技便利的同时，也能对其背后的原理有所了解。我非常期待书中能有清晰的图解和深入浅出的讲解，帮助我理解那些复杂的算法和模型。而且，“现代”这个词暗示着这本书会关注最新的研究成果和发展趋势，这正是我所需要的。我不想被陈旧的知识所束缚，我更希望能够站在技术的最前沿，了解未来可能出现的突破。所以，我期待这本书能给我带来知识的启迪，让我对未来的科技发展有更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆