Z Transform and Its Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Robert Vich

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:1987

价格:2664.00元

装帧:

isbn号码:9789027719171

丛书系列:

图书标签:

• Z变换
• 信号处理
• 系统分析
• 控制系统
• 数字滤波
• 通信系统
• 电路分析
• 数学工具
• 工程数学
• 算法实现

好的，以下是一本名为《高级信号处理原理与实践》的图书简介，内容详尽，不包含任何与“Z 变换及其应用”相关的内容，力求自然流畅： --- 图书简介：高级信号处理原理与实践 导言：迈向信号理解的深层疆域 在当今高度数字化的世界中，信号无处不在——从医疗影像的微妙波动到无线通信的快速迭代，再到复杂的机械系统的振动分析。理解、建模、分析和设计有效的信号处理系统，是现代工程、物理学、生物科学乃至金融工程等领域的核心竞争力。《高级信号处理原理与实践》旨在为读者提供一个扎实且深入的知识体系，超越基础的傅里叶分析范畴，直抵现代信号处理理论的前沿阵地。 本书聚焦于连续时间和离散时间信号处理中那些至关重要但常被初级教材略过的深层概念和先进技术。我们不着眼于特定变换对（如Z变换），而是将重心放在信号的内在结构、随机性、非平稳特性以及高效算法实现上。本书的目标是培养读者从第一性原理出发，构建和优化复杂信号处理解决方案的能力。 第一部分：连续时间系统的深入剖析与时频域的交织 本部分将巩固读者对连续时间系统的理解，并引入更精密的分析工具，特别是那些用于捕捉信号瞬时特性的方法。 第一章：线性时不变系统（LTI）的重访与核密度估计 我们从 LTI 系统的卷积积分出发，但重点转向状态空间表示法在系统稳定性分析中的应用。详细探讨了系统的能控性和可观测性，这对于设计反馈控制和最小阶观测器至关重要。随后，我们引入核密度估计（KDE）作为一种强大的非参数方法，用于估计信号或系统响应的概率密度函数，尤其是在存在噪声或数据稀疏的情况下，KDE提供了一种比传统直方图更平滑、更具解释性的密度描述。 第二章：小波变换：时频局部化的利器 傅里叶分析在处理非平稳信号时表现出局限性，因为它缺乏时间分辨率。本章将全面介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的理论基础。我们深入研究了不同母小波（如Haar, Daubechies, Symlets）的选择标准及其对信号特征提取的影响。关键内容包括：小波包分解、多分辨分析（MRA）的数学框架，以及如何利用小波阈值去噪技术有效地从复杂背景中恢复原始信号成分。本章强调了小波在图像压缩和突变点检测中的实际应用。 第三章：矩阵函数与系统响应的解析延拓 本章探讨如何利用矩阵理论来分析连续时间系统的瞬态响应。重点讨论了矩阵指数运算在求解常微分方程组方面的威力，这直接关联到电路分析和线性系统的解耦。我们还将介绍奇异值分解（SVD）在分析系统矩阵的秩亏损和奇异模态方面的作用，为理解病态系统提供了新的视角。 第二部分：离散时间系统的理论拓展与随机信号的严谨处理 本部分将处理离散系统的深层动态特性，并为处理实际环境中的随机信号做好理论准备。 第四章：离散时间系统的状态空间分析与数字滤波器的结构设计 在离散域中，系统的分析同样可以回归到状态空间模型。本章详细推导了从连续时间系统到离散时间系统的精确映射过程（如零阶保持器方法），并探讨了有限精度运算对离散系统稳定性的影响。在滤波器设计方面，我们超越了简单的IIR/FIR设计公式，转而关注最小二乘滤波器设计、维纳滤波器的构建，以及如何利用晶格结构（Lattice Structures）实现系数的解耦和计算效率的提升。 第五章：随机过程的统计特性与最优估计 现代信号处理严重依赖于随机过程理论。本章深入研究平稳性、遍历性以及功率谱密度（PSD）的严格定义。我们重点阐述了平稳随机过程的自相关函数与功率谱之间的关系（维纳-辛钦定理的随机过程版本）。在此基础上，本书详细推导和应用了卡尔曼滤波（Kalman Filter）的经典形式及其扩展（如扩展卡尔曼滤波 EKF），作为处理含有线性动态模型和高斯白噪声的最优线性无偏估计器的理论基石。 第六章：谱估计：从周期图到高分辨率方法 传统的周期图估计（基于FFT）在分辨率和方差上存在固有缺陷。本章将全面介绍参数化谱估计方法。详细讲解自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型以及ARMA模型的理论框架。重点分析了Yule-Walker方程的求解、Burg算法及其在获取高分辨率谱估计中的优势。此外，我们还将讨论多重信号分类（MUSIC）和旋转不变子空间法（ESPRIT）等现代波束形成和超分辨率技术的基本思想，展示它们在阵列信号处理中的应用潜力。 第三部分：高级应用与算法实现 本部分将理论与工程实践紧密结合，探讨当前信号处理领域的热点技术和实现挑战。 第七章：自适应滤波与系统辨识 自适应滤波器是处理环境不确定性和系统时变性的关键工具。本章集中于最小均方误差（LMS）算法及其变种（如归一化LMS, NLMS）的收敛性分析和步长选择准则。更进一步，我们将探讨自适应线性预测（LPC）在语音编码和回声消除中的核心作用，并讲解如何利用自适应滤波器进行系统辨识，即从输入输出数据中估计未知系统的脉冲响应。 第八章：高维信号与压缩感知基础 随着数据维度的爆炸式增长，传统的奈奎斯特采样定理面临挑战。本章引入压缩感知（Compressed Sensing, CS）的革命性思想。重点阐述稀疏性和不相干性两大核心概念，并深入分析了基追踪（Basis Pursuit, BP）和正交匹配追踪（OMP）等重构算法的原理。虽然不涉及特定的离散域变换，但本章强调了从高维空间中高效恢复信号的数学约束和理论保障。 第九章：数字滤波器的高效硬件实现 理论的最终价值体现在高效的实现上。本章关注有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器的结构优化。讨论了量化误差对滤波器性能的影响，并介绍了最小化乘法运算的滤波器结构，如并行级联和级联形式。此外，还会讨论直接形式、格子型等结构的并行化和流水线化设计，为在FPGA或DSP平台上实现高性能系统奠定基础。 结论：走向更广阔的信号世界 《高级信号处理原理与实践》为读者构建了一个坚实的理论框架，涵盖了从时频分析到随机过程估计，再到现代稀疏采样方法的全景图。本书强调数学严谨性与工程应用的紧密结合，旨在使读者能够自信地面对和解决复杂的、非理想环境下的信号处理难题。 ---

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这本书，说实话，完全颠覆了我对传统信号处理教材的认知。我本来以为这又是一本枯燥乏味的教科书，充满了密密麻麻的公式和晦涩难懂的理论推导，结果翻开后发现，作者似乎真的下了一番苦功夫，试图用一种更直观、更贴近工程实际的方式来讲解“Z 变换”这个核心概念。首先吸引我的是它对基础概念的构建，不是那种直接抛出定义然后让你硬背的套路，而是从离散时间系统的基本特性出发，一步步引出Z 变换的必要性和优势。特别是它在讲解收敛域（ROC）的时候，引入了很多生动的类比，这对于我们这些初学者来说，简直是救命稻草。我记得以前看其他书对ROC的解释总是一团浆糊，但这本书里，作者仿佛站在我的角度思考，用“信号的生命力范围”这样的比喻来阐述，瞬间就理解了那种“不收敛就等于信号爆炸”的直观感受。而且，书中的例子选择得非常精妙，它们不仅仅是数学上的练习题，更像是解决真实世界中控制系统或数字滤波器问题的缩影。这种注重应用和直觉培养的教学方法，让我感觉自己不是在学习一门纯粹的数学工具，而是在掌握一把解决实际工程难题的钥匙。我个人非常欣赏这种由浅入深，层层递进的结构安排，它真正做到了让读者感到“茅塞顿开”，而不是“望而生畏”。

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这本书的写作风格非常具有“学者的严谨与师者的耐心”的完美结合。它不像某些权威著作那样，全篇充斥着高高在上的断言，而是充满了对话式的引导。例如，在引入某些复杂的积分或和式求解时，作者会先用一段话阐述为什么我们必须采用某种数学技巧，它的优势和局限是什么，而不是直接跳到结果。这种“解释为什么”的写作方式，使得读者在学习每一个数学步骤时，都能建立起清晰的逻辑关联。我尤其欣赏作者在处理某些容易混淆的概念时所展现出的细腻之处，比如区分因果系统和反因果系统，以及它们在Z 变换中所对应的ROC边界处理方式。作者没有采用一笔带过的态度，而是用对比鲜明的例子和详细的注释，反复强调了这些细节的工程意义。这种近乎于一位经验丰富的老教授在课堂上循循善诱的教学态度，使得学习过程中的挫败感大大降低，取而代之的是一种持续的、扎实的进步感。毫无疑问，这本书将成为我个人工具箱中，处理离散系统分析时，最常被翻阅的一本经典参考书。

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读完这本书，我最大的感受是作者在对“应用”的把握上达到了一个近乎完美的平衡。很多教材在讲完理论后，会草草地收尾几个简单的例子，让读者觉得理论和实践之间隔着一道鸿沟。但这本书完全不同，它似乎预见到了读者在后续深入研究中会遇到的所有难点，并提前用非常详尽的篇幅进行了铺垫。比如在讨论双边Z 变换和单边Z 变换的区别时，作者不仅清晰地勾勒出了它们在求解微分方程中的不同侧重点，还特意加入了一章关于“系统稳定性分析”的深度解析。那一部分内容，我甚至感觉它更像是一本专业的控制工程书籍的节选，而不是一本基础理论的书。它详细分析了Z 平面上的极点和零点如何直接决定系统的动态响应特性，并且清晰地展示了如何通过调整系统参数来移动这些极点以达到预期的稳定性和瞬态响应要求。这种将变换理论与系统性能指标紧密结合的处理方式，极大地提升了这本书的实用价值。我甚至打算把这本书放在手边，作为未来进行数字滤波器设计和状态空间分析时的主要参考手册，因为它提供的不仅仅是公式，更是工程思维的框架。

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这本书的排版和图示设计，简直是一股清流，让我在阅读体验上获得了极大的满足。在如今这个充斥着快速、碎片化阅读的时代，一本内容详实的书籍如果排版不佳，光是看着就让人倍感压力。然而，这本书的作者和出版团队显然深谙此道。首先，字体选择非常清晰易读，尤其是在处理那些复杂的指数和求和符号时，丝毫没有出现模糊不清的情况。更值得称道的是那些系统框图和波形图。它们不是那种简单粗糙的扫描件，而是矢量化的、清晰锐利的图形。例如，在解释卷积求和的几何意义时，作者提供的图解简直是教科书级别的演示——清晰地展示了时间反转、滑动和相乘求和的每一个步骤，使得原本抽象的运算过程变得肉眼可见。这种对视觉传达的重视，极大地降低了初学者理解复杂运算的认知负荷。我甚至发现，在一些关键的证明环节，作者会特意留出空白，引导读者自己先尝试推导一下，然后再查看后面的完整步骤，这种“互动式”的阅读设计，让人感觉自己不是被动接收知识，而是在和作者一同探索真理。

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坦白说，我拿起这本书的时候，对它的期望值并没有那么高，因为市面上关于这个主题的书籍已经汗牛充栋。然而，这本书最令人惊喜的地方在于它对“非经典”应用场景的挖掘和阐述。传统的教材往往聚焦于线性时不变（LTI）系统的分析，但这本书勇敢地迈出了一步，深入探讨了Z 变换在某些特定非线性或时变系统简化模型中的潜在用途，尽管篇幅不长，但足以拓宽读者的视野。特别是它在处理离散随机过程与Z 变换的交叉领域时，虽然没有深入到随机过程的全部细节，但清晰地指出了如何利用Z 变换的性质来分析随机信号的功率谱密度估计，这对于从事通信或雷达信号处理的工程师来说，是一个非常宝贵的切入点。这种“超越主流”的探讨，体现了作者深厚的学术积累和对学科前沿的敏锐洞察力。它没有为了迎合初学者而牺牲深度，也没有为了炫耀深度而忽略基础，而是在一个非常合理的区间内，为渴望更进一步的读者搭建了一座坚实的桥梁。

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