具体描述
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•电路分析基础(第3版)》系统地讲述电路理论中的基本概念、基本定理和基本分析方法。全书共13章，内容包括电路的基本概念、电路分析中的等效变换、线性网络的一般分析方法、网络定理、一阶电路分析、二阶电路分析、正弦稳态分析、耦合电感和变压器电路分析、电路的频率特性、大规模线性网络的分析方法、二端口网络、简单非线性电阻电路分析以及磁路和铁芯线圈。各章均配有与基本内容密切相关的例题和习题，书末附有部分习题答案。
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•电路分析基础(第3版)》可作为通信、电子、计算机和自动化等专业本科学生的教材，也可供有关科技人员学习参考。
好的，这里是为一本名为《电路分析基础》的书籍所撰写的、不包含其内容的详细简介。 --- 《现代信号处理与系统辨识》 导论：从连续到离散的变革 本书深入探讨了信号处理和系统辨识领域的前沿理论与实践应用。在信息爆炸的时代，如何从复杂的、充满噪声的观测数据中提取有效信息，并准确刻画其背后的物理或数学模型，是现代工程科学的核心挑战。《现代信号处理与系统辨识》旨在为读者提供一套完整的理论框架和工具集，用以应对这些挑战。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与工程实践的可操作性。它从基础的信号表示和变换入手，逐步过渡到先进的估计与滤波技术，最终聚焦于复杂系统的动态模型辨识。我们避免了对基本电路理论的重复阐述，而是将重点放在了信号的频域特性、随机过程的统计分析以及模型结构的选择与参数估计上。 第一部分：信号表示与变换的精深拓展 本部分着眼于超越传统傅里叶分析范畴的信号表征方法。我们不再满足于对稳态信号的分析，而是深入研究了非平稳信号的处理。 第1章：时频分析的精细化工具 本章详细介绍了小波变换（Wavelet Transform, WT）及其在瞬态信号分析中的优势。我们阐述了连续小波变换（CWT）和小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）的数学基础，并对比了它们在处理冲击信号和突变信号时的优劣。特别地，我们引入了短时傅里叶变换（STFT）的局限性，并论证了小波基函数的选择如何影响信号在不同尺度上的能量集中度。应用实例涵盖了从医学图像增强到地震波形识别。 第2章：矩阵变换与高维数据压缩 本部分侧重于将信号视为高维向量或张量进行处理。我们详细剖析了奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）在数据降维和噪声抑制中的核心作用。讨论了主成分分析（PCA）的理论基础，并拓展至核主成分分析（KPCA），以处理非线性嵌入空间中的数据结构。读者将学习如何利用矩阵分解技术进行高效的信号存储与传输，例如在图像和视频压缩中的实际应用。 第二部分：随机过程与最优滤波理论 在实际工程中，几乎所有信号都伴随着不可避免的噪声。本部分专注于从统计学的角度描述和处理随机信号。 第3章：随机过程的严格定义与遍历性 本章建立了随机信号分析的数学基石。我们严格定义了平稳随机过程、高斯过程以及马尔可夫过程。重点讨论了功率谱密度（PSD）的定义及其与自相关函数的维纳-辛钦定理关系。此外，我们深入探讨了遍历性、各态历经性等概念，这对于从有限观测数据估计随机过程统计特性至关重要。 第4章：卡尔曼滤波及其扩展 卡尔曼滤波是现代估计理论的里程碑。本章系统地推导了离散时间卡尔曼滤波器的最优性条件，阐述了其预测步和更新步的数学逻辑。我们随后将焦点转向非线性系统，详细介绍了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的处理策略。大量的工程案例展示了这些滤波器在导航、目标跟踪和状态估计中的不可替代性。 第5章：维纳滤波与最小二乘准则 本章介绍了线性最优滤波器的经典代表——维纳滤波器。我们从最小均方误差（MMSE）的角度，推导了在已知信号和噪声统计特性下的最优滤波器频率响应。同时，本章也探讨了在信号统计特性未知或不完全确定的情况下，如何应用基于最小二乘（Least Squares, LS）准则的自适应滤波算法，例如最小均方（LMS）算法的收敛性分析。 第三部分：系统辨识与模型结构选择 系统辨识是利用输入/输出数据来确定描述系统动态特性的数学模型的过程。这与传统的电路分析中基于元件参数的直接建模有着本质区别。 第6章：经典辨识模型与参数估计 本部分的核心在于建立从数据到模型的映射。我们首先介绍了系统辨识的四大基本模型类型：自回归（AR）、滑动平均（MA）、自回归滑动平均（ARMA）以及状态空间模型。随后，我们详细阐述了参数估计的常用方法，包括： 1. 非线性最小二乘法（NLS）：在模型结构已定的前提下，优化参数以最小化误差平方和。 2. 极大似然估计（MLE）：在假定噪声为白噪声且服从高斯分布的条件下，寻找使观测数据出现概率最大的参数集。 第7章：系统结构识别与模型验证 一个好的模型不仅需要精确的参数，更需要合理的结构。本章关注如何确定系统的阶数（即模型中的未知参数数量）。我们比较了基于信息准则的方法，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），它们在模型复杂度和拟合优度之间进行权衡。 模型验证是辨识过程的关键收尾工作。本章强调了残差分析的重要性，包括白噪声检验、相关性检验以及模型与新数据的交叉验证方法，确保辨识出的模型具有真正的预测能力而非仅仅是过度拟合了训练数据。 第8章：非线性与时变系统的辨识挑战 面对复杂的物理现象，线性模型往往力不从心。本章探讨了辨识非线性系统的现代技术，例如基于核方法的辨识（Kernel-based Identification）和使用神经网络结构作为动态函数的辨识方法。同时，对于系统参数随时间变化的场景，我们引入了递归最小二乘法（RLS）及其扩展，实现对时变系统的实时跟踪和辨识。 结语：理论与实践的桥梁 《现代信号处理与系统辨识》并非电路元件值的简单查表或基本定律的复述，而是致力于构建一个从原始数据中提炼知识、建立动态模型的完整科学体系。本书面向高年级本科生、研究生以及从事通信、控制、仪器仪表和生物医学工程的专业人士，旨在提供分析和解决复杂动态系统问题的强大工具箱。读者在掌握本书内容后，将能够独立设计和实现先进的信号分析流程，并准确地从实验数据中辨识出系统的内在规律。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有