具体描述
《虚拟仪器原理及应用》共分六章。第一章简要介绍了虚拟仪器的基本概念、结构、特点与发展趋势；第二章介绍了如何构架虚拟仪器软件开发平台，包括图形化编程语言的要素、结构模型、运行机制、内存管理等；第三章较详细地介绍了图形化虚拟仪器软件平台设计技术，以LabScene为例讨论了图形化开发平台的设计方法与技术；第四章详细地讨论了虚拟仪器硬件设计技术，包括基于PCI总线和USB总线的数据采集（DAQ）模块设计、信号发生模块设计、LCR测试模块设计、嵌入式TCP/IP模块设计；第五章给出了应用LabScene进行虚拟仪器设计的应用实例；第六章介绍了网络化虚拟仪器设计技术与实例。
《现代信号处理技术与系统设计》图书简介 作者： 张明 教授, 李华 博士 出版社： 科技动力出版社 页数： 680页 开本： 16开 定价： 128.00元 --- 内容概述 本书深入探讨了现代信号处理领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的离散时间信号与系统分析，到先进的自适应滤波、盲源分离和高维信号处理等前沿技术。本书旨在为从事电子工程、通信系统、自动控制、生物医学工程以及数据科学领域的工程师、研究人员和高年级本科生提供一套全面而深入的参考资料。 第一部分：基础理论与分析工具 第1章：连续时间与离散时间信号的表示 本章详细阐述了信号的数学模型，包括连续信号与离散信号的定义、表示形式及其基本运算（如卷积、相关）。重点介绍了傅里叶级数与傅里叶变换（FT）在线性时不变（LTI）系统分析中的核心作用，为后续的频谱分析奠定基础。 第2章：离散时间系统与Z变换 系统地介绍了离散时间系统的基本性质（线性、时不变性、因果性、稳定性）。Z变换作为分析离散时间系统的最强大工具，被详尽阐述，包括单边与双边Z变换的性质、收敛域的确定，以及利用Z变换求解差分方程的方法。本章还引入了系统函数和频率响应的概念。 第3章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是连接时域和频域的桥梁。本章详细介绍了DFT的定义、性质及其与连续傅里叶变换的关系。核心内容聚焦于FFT算法，包括基-2 FFT（按时间抽取和按频率抽取）的原理、蝶形运算结构和计算复杂性分析。同时，探讨了FFT在周期延拓、谱泄漏和窗函数选择方面的实际问题处理。 第4章：有限脉冲响应（FIR）与无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 本部分是信号处理应用的核心。详细比较了FIR和IIR滤波器的特性、优缺点及适用场景。 FIR滤波器设计： 重点讲解了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）和频率采样法。 IIR滤波器设计： 深入剖析了模拟滤波器的Butterworth、Chebyshev和椭圆滤波器设计，并详细介绍了双线性变换法（BLT）从模拟域到数字域的精确映射过程。 频率变换与波形保持技术 也在本章有所涉及。 第二部分：高级数字信号处理技术 第5章：多速率信号处理与抽取/插值技术 本章聚焦于信号采样率的灵活转换。详细介绍了采样率改变对信号频谱的影响，重点讲解了下采样（抽取）和上采样（插值）的原理，包括使用整数因子和有理数因子的速率转换器设计。反混叠滤波器和过渡带设计是实践中的关键点。 第6章：线性预测编码与谱估计方法 本章转向了信号的内在特性分析。 线性预测： 阐述了自相关函数与线性预测误差滤波器（LPEF）的关系，以及Levinson-Durbin算法在参数估计中的应用。 参数法谱估计： 深入研究了Burg方法、AR（自回归）模型法和ARMA（自回归滑动平均）模型法，比较了它们的频率分辨率和计算效率。 非参数法谱估计： 回顾了经典的周期图法和Welch平均法，强调了分辨率与方差之间的权衡。 第7章：自适应滤波原理与算法 自适应滤波是解决系统模型未知或时变环境下的核心技术。本章系统介绍最小均方误差（MMSE）准则。核心算法包括： LMS（最小均方）算法： 详细分析了其收敛速度、稳态误差和步长选择的敏感性。 NLMS（归一化LMS）算法： 讨论了其对输入信号功率变化的鲁棒性。 变分算法（如RLS - 递推最小二乘法）： 探讨了其更快的收敛速度以及在计算量上的权衡。应用方面涵盖了回声消除、噪声消除和信道均衡。 第8章：二维信号处理基础与图像基础 本章将一维信号处理理论扩展到二维空间。介绍了二维信号的表示、二维卷积和二维Z变换。重点讲解了二维离散傅里叶变换（2D-DFT）及其在图像滤波中的应用，如平滑、锐化和边缘检测滤波器的设计。 第三部分：应用与前沿主题 第9章：随机信号处理与维纳滤波 本章引入了概率论和随机过程的知识来处理真实世界中的不确定性信号。详细推导了维纳滤波器的最优性条件（基于最小均方误差），并给出了其时域和频域的求解方法。本章还包括对功率谱密度（PSD）的估计和应用。 第10章：盲源分离（BSS）导论 盲源分离是信号处理中极具挑战性的领域，旨在从混合信号中恢复原始独立源信号，而无需知道混合矩阵。本章介绍了基于非高斯性（如峭度、负熵）的经典方法，如FastICA算法，并讨论了其在语音处理和传感器阵列信号处理中的应用潜力。 第11章：数字滤波器组与小波变换 本章探讨了信号在不同尺度和频带上的局部化表示。 滤波器组： 介绍了多相分解结构，用于高效实现抽取和插值，并引出完美重建滤波器组的概念。 小波变换： 阐述了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理，特别是正交小波基的构建和Mallat分解算法，用于信号去噪和特征提取。 第12章：DSP系统实现概述 本章侧重于理论如何转化为硬件。介绍了数字信号处理器（DSP）的基本结构，包括哈佛/冯·诺依曼结构、MAC（乘积累加）单元的重要性。讨论了定点与浮点运算对算法实现精度的影响，并简要概述了FPGA/ASIC在高速实时信号处理中的设计流程。 --- 本书特色 1. 理论深度与工程实践并重： 每个核心算法都伴随严格的数学推导，确保读者理解其内在机理；同时，大量的实例和MATLAB/Python代码片段展示了算法在真实数据上的应用效果。 2. 结构递进，逻辑清晰： 从基础的LTI系统分析到复杂的自适应与盲源分离，知识体系层层递进，非常适合作为系统化学习的教材。 3. 丰富的习题设计： 每章末尾附有难度适中的理论推导题和设计实现题，以巩固和检验读者的学习成果。 4. 前沿技术覆盖： 包含了现代信号处理研究热点，如小波分析、BSS等，拓宽了读者的学术视野。 适用对象： 电子信息工程、通信工程、自动化、声学、生物医学工程等专业的高年级本科生、研究生，以及相关领域的研发工程师和技术人员。
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