Digital Signal Processing System-Level Design Using LabVIEW pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Kehtarnavaz, Nasser/ Kim, Namjin

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:

价格:51.95

装帧:Pap

isbn号码:9780750679145

丛书系列:

图书标签:

• 科技
• LabVIEW
• 数字信号处理
• DSP
• 系统级设计
• 信号处理
• 通信系统
• 嵌入式系统
• 工程应用
• 数据采集
• 仪器控制

深入探索复杂系统建模与仿真：面向控制工程与通信系统的实践指南 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，以理解和掌握现代工程领域中复杂系统的建模、仿真与分析方法。本书将重点关注那些依赖于先进算法和高层次抽象的系统，而非聚焦于底层数字信号处理的细节实现。 第一部分：系统建模的理论基石与方法论 本部分将构建读者在处理复杂系统时所需的坚实理论基础，强调如何从实际需求出发，构建准确且可扩展的数学模型。 第一章：面向系统的思维范式与需求分析 系统工程的核心在于理解“整体大于部分之和”。本章将探讨如何将一个复杂的工程问题分解为相互作用的子系统，并明确定义系统边界、输入输出和性能指标。我们将深入讨论需求的层次结构——从用户需求到功能需求再到非功能需求（如实时性、鲁棒性）的转化过程。重点在于如何利用抽象层级来管理复杂性，而非陷入过度细节的泥潭。我们将引入面向对象的系统建模概念，强调模型的可重用性和可维护性。 第二章：非线性动力学与状态空间表示 现代工程系统（如航空航天、机器人、复杂电网）的动态行为往往是非线性的。本章将详细介绍描述这些系统的数学工具。我们将回顾经典的线性状态空间模型（$dot{x} = Ax + Bu$）及其在控制理论中的应用，随后深入探讨如何构建和分析非线性系统模型，包括李雅普诺夫稳定性理论的初步应用，以及如何通过线性化技术在特定工作点附近进行局部分析。本章将侧重于模型结构的选择，而不是具体的数值积分方法。 第三章：随机过程与不确定性建模 真实世界中的系统总伴随着噪声和不确定性。本章专注于如何将随机现象纳入系统模型中。我们将介绍随机过程的基本概念，如平稳性、遍历性，以及高斯过程、泊松过程等常用随机模型。关键在于理解如何利用概率密度函数和统计量来量化系统的性能边界，并探讨卡尔曼滤波等估计理论的基础框架，该框架用于在存在测量噪声的情况下，对系统内部状态进行最优估计。 第四章：多域系统集成与接口建模 许多前沿系统是机电一体化、光机电耦合的。本章探讨如何有效地集成来自不同物理领域的模型。我们将介绍接口建模的关键原则，例如能量守恒和信息传递的规范化。重点是互作用的建模（Coupling），讨论如何处理不同时间尺度和不同离散化方案的组件之间的耦合问题，以确保整体系统的仿真结果具有物理意义和一致性。 第二部分：高级仿真技术与性能分析 本部分将着眼于如何利用专业的仿真环境对建立的复杂模型进行高效的求解、验证和性能评估。 第五章：高效数值求解器的选择与应用 构建模型后，数值求解是获得结果的关键。本章不关注特定软件的界面操作，而是聚焦于求解器背后的数学原理。我们将对比常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）求解器的适用场景。深入探讨隐式与显式方法的权衡，欧拉法、龙格-库塔法（RK4）等经典方法的局限性，以及对处理刚性系统（Stiff Systems）所需的隐式方法（如BDF）。本章的核心是帮助读者根据模型的特性（如刚度、精度要求）做出最优的求解器选择。 第六章：模型验证、确认与不确定性量化 (V&V/UQ) 一个仿真模型的价值取决于其对真实世界的代表性。本章系统阐述模型验证（Verification，模型是否正确求解了数学方程）和模型确认（Validation，模型是否准确代表了物理现实）的流程。我们将介绍参数敏感性分析、后向和前向误差传播方法，以及如何利用蒙特卡洛模拟等方法对模型输入和结构中的不确定性进行量化，从而得出系统性能的置信区间。 第七章：实时仿真与硬件在环 (HIL) 架构 对于需要快速决策的控制系统，离线仿真已不足够。本章探讨将复杂模型部署到实时计算平台的技术要求。我们将分析硬实时（Hard Real-Time）与软实时（Soft Real-Time）的区别，介绍固定步长与变步长求解器在实时环境下的适应性。此外，本章将详细阐述硬件在环（HIL）测试的架构设计，包括I/O接口的时序要求、数据采集的同步机制，以及HIL测试如何有效加速系统级的功能安全验证。 第八章：系统级性能度量与优化框架 系统级设计最终要回归到对性能指标的优化。本章讨论如何建立多目标优化框架。我们将介绍基于梯度的优化方法（如牛顿法、拟牛顿法）在系统参数寻优中的应用，以及在搜索空间广阔或目标函数非光滑时如何应用启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）。重点在于如何定义帕累托最优前沿，指导设计人员在相互冲突的性能目标（如速度与能耗）之间找到最佳折衷点。 第三部分：面向特定工程领域的高级应用案例 本部分通过抽象的、跨领域的案例研究，展示前述理论和方法在解决实际工程难题中的应用。 第九章：复杂反馈控制回路的系统级分析 本章以一个高阶、多变量的控制系统为例，展示如何进行环路分解与集成分析。我们将关注鲁棒控制理论（如$H_{infty}$控制）在系统级建模中的体现，即如何通过引入裕度裕度（Margin）来量化设计对模型不确定性的抵抗能力。分析的重点在于反馈结构对系统整体稳定性和瞬态响应的影响，而不是具体的控制器实现细节。 第十章：通信网络层级的流量建模与拥塞预测 针对现代通信网络，本章侧重于对网络行为进行宏观建模。我们将使用排队论（Queuing Theory）的高级结果，如M/M/1、M/G/1等模型的应用，来预测网络延迟和吞吐量。重点在于系统级仿真如何评估不同路由协议和拥塞控制算法对端到端性能的影响，而非物理层信号处理的细节。 第十一章：基于模型的系统集成与架构演进 本章探讨在大型、长期项目中，如何管理和演进复杂的系统模型。我们将讨论模型版本控制、模型接口的标准化，以及如何支持“敏捷”的系统开发流程。案例将侧重于如何利用分层模型（抽象层与详细层）来支持跨职能团队（如机械、电子、软件团队）之间的协同工作，确保所有子系统在系统集成层面保持一致性。 --- 本书的读者对象 定位于高级工程研究生、系统架构师以及需要进行复杂系统性能评估和设计迭代的资深工程师。本书假设读者已具备微积分、线性代数以及基础控制理论的知识背景，但目标是提升读者从组件级思维向系统级思维的跨越。

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