具体描述
《电机及电力拖动基础》共分为21个知识模块，内容包括直流电机、变压器、三相异步电动机、单相异步电动机、同步电机、控制电机、交直流电动机的电力拖动基础和电机容量的选择。主要讲述电机和变压器的工作原理、主要结构、基本理论、运行特性，电力拖动的基础知识、基本理论。重点阐述交直流电动机启动、反转、调速、制动的实现方法，以及它的主要特点及适用范围。简单介绍电力拖动系统中电动机的选择方法。《电机及电力拖动基础》注重理论知识的应用和实践能力的培养，深入浅出，通俗易懂。《电机及电力拖动基础》可作为各级各类高职高专院校的电气类和机电类各专业的教材，也可作为相关专业工程技术人员的参考读物。
《高级信号处理与应用》图书简介 本书聚焦于现代信号处理领域的前沿理论、先进算法及其在工程实践中的广泛应用，旨在为具备一定电子工程、通信工程或相关背景的读者提供一套系统、深入且具有实战指导意义的学习资源。 本书内容涵盖了经典信号处理方法向现代、自适应、非线性处理范式的过渡与深化，重点突出了信息时代的复杂信号分析与重构需求。 --- 第一部分：理论基石与经典扩展 本部分奠定坚实的数学与理论基础，并在此基础上扩展至更精细化的频域与时频分析技术。 第一章：离散时间信号与系统回顾与深化 本章首先对离散时间信号处理（DTSP）的基本概念，如采样定理的实际考量、Z变换的性质与应用进行系统回顾，确保读者对基础有扎实的理解。随后，重点深入探讨线性常系数差分方程（LCCDE） 的性质，并引入状态空间表示法，这对理解现代控制理论与自适应滤波器设计至关重要。我们详细分析了离散时间系统的稳定性判据（如 Jury 判据）及其与连续时间系统的对应关系。 第二章：快速傅里叶变换（FFT）的优化与应用 虽然FFT是基础工具，但本书着重于其实际工程中的优化策略。内容包括：不同FFT算法（如Cooley-Tukey, Rader, Winograd）的计算复杂度和适用场景对比；多速率信号处理中的抽取与插值技术，特别是滤波器组在带宽扩展与压缩中的应用；以及循环卷积与线性卷积的实现技巧，包括零填充长度的选择对频谱泄漏的影响及其缓解措施（如窗函数的高级应用）。 第三章：数字滤波器设计的精细化工程 本章超越了简单的Butterworth和Chebyshev设计，深入探讨了更具工程价值的滤波器类型。重点内容包括：椭圆滤波器（Elliptic Filter） 的设计原理、频率响应特性及其在实现最小过渡带宽度上的优势与缺陷；广义FIR滤波器设计，包括最小均方误差（MMSE）设计法和基于频域约束的优化方法；以及量化效应分析，讨论有限字长对滤波器性能的影响，并介绍如何通过结构优化（如级联、并行实现）来降低量化噪声。 第四章：现代时频分析：超越短时傅里叶变换（STFT） 对于非平稳信号，传统的傅里叶分析方法（单一的全局频谱）已显不足。本章集中介绍能够提供更高时间-频率分辨率的先进工具。详细阐述小波变换（Wavelet Transform, WT） 的数学构造，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的理论基础。特别关注小波包分解（Wavelet Packet Decomposition），说明如何通过最优基选择来匹配信号的内在结构，实现更有效的信号表示和去噪。此外，还将介绍希尔伯特-黄变换（HHT），用以分析具有内在模态函数（IMF）特性的非线性、非平稳数据。 --- 第二部分：自适应处理与最优估计 本部分是本书的核心，它关注系统如何根据接收到的数据自动调整自身参数以达到最优性能，这在通信、控制和噪声抑制中是不可或缺的技术。 第五章：随机过程与维纳滤波理论 本章首先对广义平稳随机过程（WSS）、功率谱密度（PSD） 的估计（如Welch法和最大熵法MEM）进行严格的数学定义和分析。随后，深入讲解维纳滤波（Wiener Filter） 的推导过程，包括最小均方误差（MMSE）准则的数学基础。本书特别强调维纳滤波在信道均衡和噪声白化中的经典应用，并分析其局限性——即对信号和噪声统计特性的先验依赖性。 第六章：自适应滤波器的基本结构与收敛性分析 本章全面介绍实现自适应能力的核心算法。重点分析最小均方（LMS）算法及其变体，如归一化LMS (NLMS)，着重探讨步长参数的选择如何影响收敛速度、稳态误差和对输入信号功率变化的鲁棒性。同时，介绍递推最小二乘（RLS）算法的原理、收敛速度的提升，以及其相比LMS算法更高的计算复杂度。本章将详细分析这些算法的收敛性、稳定性及最终的均方误差性能。 第七章：自适应滤波器的工程化应用实例 本章将理论与实践紧密结合，展示自适应滤波器在复杂环境中的关键作用。详细案例包括： 1. 回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）：介绍双声道自适应滤波器的结构，以及如何处理时延和非线性失真。 2. 盲均衡（Blind Equalization）：在不知道信道脉冲响应的情况下，利用数据统计特性（如高阶矩）恢复传输信号的方法。 3. 自适应噪声消除：通过建立噪声模型，实现对目标信号的有效分离。 --- 第三部分：参数估计与高分辨率谱分析 本部分关注如何在有限和带噪的数据样本中，精确估计信号的内在参数，并实现超越传统傅里叶方法的频率分辨率。 第八章：线性预测（LP）与最大熵谱分析（MEM） 线性预测理论是许多现代参数化方法的基础。本章详细介绍前向和后向线性预测器的数学模型，重点推导Yule-Walker方程及其求解方法。在此基础上，深入探讨最大熵谱估计（MEM），解释其如何通过最大化熵来提供更平滑、高分辨率的频谱估计，尤其适用于短数据序列的谱分析。 第九章：子空间法高分辨率谱估计 这是实现超分辨率的关键技术。本章详细解析基于特征分解的参数化方法，特别是多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间法（ESPRIT）。内容将严格区分信号子空间和噪声子空间，并阐述如何利用这两个子空间的正交性来精确估计正弦波频率和波达方向（DOA）。本书将对比MUSIC和ESPRIT在计算复杂度和分辨率上的权衡。 第十章：高阶统计量与盲源分离（BSS） 对于非高斯信号，利用高阶统计量（如三阶矩Skewness和四阶矩Kurtosis）可以提取传统方法无法获取的信息。本章聚焦于盲源分离（BSS） 问题，这是多通道信号处理中的一个重要课题。详细介绍独立成分分析（ICA） 的基本原理，包括非高斯性判据的构建，以及FastICA等迭代算法的实现细节，用于从混合信号中恢复原始的独立源信号。 --- 结语 《高级信号处理与应用》力求在理论深度和工程实用性之间找到最佳平衡。全书结构严谨，不仅涵盖了信号处理的基石，更将读者的视野引向自适应滤波、时频分析、高分辨率估计等当代研究热点。每章末尾均附有丰富的例题和基于MATLAB/Python的仿真实例，帮助读者将抽象的数学概念转化为可操作的工程解决方案，是信号处理专业学生、研究人员及相关领域工程师提升实战能力的理想参考书。
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