具体描述
《自动控制原理》系统地介绍了自动控制原理的基本内容，着重于基本概念、基本理论和基本分析方法。全书共分九章，内容包括：自动控制概论、系统的数学模型、自动控制系统的时域分析、根轨迹法、频率特性法、控制系统的综合与校正、非线性控制系统分析、采样系统、MATLAB语言与自动控制系统设计。《自动控制原理》叙述深入浅出，内容详实。
《自动控制原理》可以作为高等院校“自动控制原理”的教材，适用于自动化、电气工程及自动化、电子信息工程、计算机科学与技术、通信工程及机械工程等专业，还可供从事控制工程的科技人员自学与参考。
《现代工程中的信号处理与系统辨识》 图书简介 在当代工程领域，对复杂系统的精确理解、建模与控制已成为推动技术进步的核心驱动力。《现代工程中的信号处理与系统辨识》一书，正是聚焦于实现这一目标的基石性学科——信号处理与系统辨识——的深度探索与应用指南。本书旨在为电子工程、通信、机械自动化、航空航天以及生物医学工程等领域的工程师、研究人员和高年级本科生提供一套系统化、理论严谨且兼具实践指导意义的知识体系。 本书的结构设计充分体现了从基础理论到尖端应用的递进逻辑。我们深知，任何有效的系统辨识都必须建立在对输入和输出信号进行有效处理的基础上，因此，全书的叙事线索围绕“信号的精微刻画”与“系统的内在机理探究”两条主线展开。 第一部分：工程信号的精细化处理 信号是信息的载体，是工程师介入物理世界进行测量的第一步。本部分首先对连续时间信号与离散时间信号的数学描述进行了全面梳理，重点讲解了傅里叶分析（连续与离散）在线性时不变系统分析中的核心地位。 时域与频域的深刻洞察： 书中详尽阐述了卷积定理在系统响应分析中的应用，并引入了Z变换和拉普拉斯变换，帮助读者建立起从连续域到离散域的桥梁。特别地，我们详细分析了采样定理的实际局限性，如混叠效应，并提供了在实际工程中如何选择合理的采样率和量化精度的实用方法。 数字滤波器的设计与实现： 噪声抑制与特征提取是信号处理的关键任务。本书投入大量篇幅讲解了数字滤波器的设计原理，包括FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计流程，如窗函数法、频率取样法、双线性变换法等。书中不仅给出了理论推导，更提供了在MATLAB/Simulink环境下实现这些滤波器的具体步骤与性能对比分析，使读者能够直观理解幅频特性、相频特性以及群延迟对系统输出的影响。 高级信号分析工具： 针对非平稳信号的处理难题，本书引入了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）。我们着重探讨了小波基的选择对信号时间-频率局部化分析精度的影响，尤其是在瞬态信号检测和去噪中的优势。这部分内容对于处理雷达、医学心电图（ECG）或机械振动信号至关重要。 第二部分：系统辨识的基础理论与方法 系统辨识，即从实验数据中建立描述系统动态行为的数学模型的过程，是实现高级控制与优化的前提。本部分系统地介绍了参数辨识和结构辨识的两大核心领域。 线性模型的辨识： 书中从最小二乘（Least Squares, LS）估计出发，逐步推导至递推最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法。我们详细分析了数据相关性、噪声特性（白噪声、有色噪声）对估计精度的影响，并引入了广义最小二乘（GLS）来应对自回归移动平均（ARMA）模型中的误差相关性问题。对系统结构的选择（如ARX, ARMAX, OE模型）及其适用场景进行了深入的对比分析。 非线性系统的辨识挑战： 面对实际工程中普遍存在的非线性现象，本书介绍了基于核方法的辨识技术，如支持向量回归（SVR）在黑箱模型构建中的应用。同时，针对参数随时间变化的系统，我们详细阐述了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在状态估计与参数跟踪方面的应用，这在移动机器人定位和姿态估计中具有极高的实用价值。 模型验证与选择： 辨识出的模型必须经过严格的验证才能投入使用。本书强调了残差分析的重要性，包括对残差序列的白性检验（如Ljung-Box检验）和相关性检验。此外，还介绍了模型阶数选择标准，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），指导工程师选择既能充分描述系统动态又不过于复杂的“最佳”模型。 第三部分：面向实际应用的辨识技术 为使理论更贴近工程实践，本书的最后一部分深入探讨了特定应用场景下的系统辨识策略。 频域辨识方法： 当时域数据采集困难或噪声过大时，频域辨识成为有力工具。本书介绍了利用频率响应函数（FRF）数据进行模型辨识的子空间辨识（Subspace Identification）方法。与传统的时域方法相比，子空间辨识在处理高阶系统和噪声抑制方面显示出优越的鲁棒性。 输入信号的设计： 辨识实验的质量高度依赖于激励信号的选择。本书系统性地比较了脉冲信号、阶跃信号、伪随机二进制序列（PRBS）和正弦扫描信号的优缺点，并给出了如何根据系统带宽和辨识目标来设计最佳输入信号的指导原则。 数据驱动的机理建模： 针对机电系统（如伺服电机、悬浮列车），本书探讨了如何结合部分物理先验知识（如质量、惯量）与实验数据，采用混合建模（Grey-Box Modeling）的方法，以期在提高模型精度和保持模型可解释性之间取得最佳平衡。 本书的每一章都配有大量的图表、详细的数学推导和贯穿全书的算例，这些算例均采用真实的工程数据模拟，并通过软件工具进行验证。阅读完本书，读者将不仅掌握信号处理和系统辨识的核心理论，更能具备独立设计辨识实验、分析实验数据、选择恰当辨识算法并评估模型有效性的综合工程能力，从而为后续的现代控制理论应用、故障诊断与预测性维护奠定坚实的基础。
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