Radar Systems, Peak Detection and Tracking pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kolawole, Michael O.

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2003-4

价格:$ 92.60

装帧:

isbn号码:9780750657730

丛书系列:

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• 雷达系统
• 峰值检测
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• 信号处理
• 电子工程
• 通信工程
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现代信息处理与传感技术：从理论基石到前沿应用 本书全面深入地探讨了现代信息处理与传感领域的核心概念、关键技术及其在实际工程中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了信号的采集、转换、分析与解释等多个关键环节，旨在为读者构建一个从基础理论到复杂系统集成的完整知识体系。 第一部分：信号基础与数字处理的基石 本部分奠定了整个信息处理领域的基础，聚焦于信号的数学描述、采样理论以及数字域中的核心操作。 第一章：连续时间信号与系统的分析 本章首先回顾了连续时间信号的表示方法，包括傅里叶级数、傅里叶变换及其在频域分析中的核心作用。重点阐述了线性时不变（LTI）系统的概念，通过卷积积分来描述系统的动态响应。我们深入分析了系统的频率响应特性，包括带宽、相移和瞬态响应，为理解信号在物理介质中的传输和失真提供了理论框架。此外，本章还引入了拉普拉斯变换，作为分析不稳定系统和设计控制器的有力工具。 第二章：采样理论与离散时间信号 本章的核心是奈奎斯特-香农采样定理，详细解释了如何将连续信号准确地转换为离散信号。讨论了欠采样、过采样及其对信号重建的影响。离散时间信号的表示方法，包括Z变换及其在离散系统分析中的应用，被详尽阐述。本章还介绍了数字滤波器的基本单元，如延迟元素和增益，以及如何利用Z域的多项式分析系统的稳定性和瞬态行为。 第三章：数字滤波器的设计与实现 本章专注于将理论转化为实际可操作的滤波器。我们区分了有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器，并分别介绍了设计方法。对于FIR滤波器，重点讲解了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）和频率采样法，强调了线性相位特性的重要性。对于IIR滤波器，则详细介绍了双线性变换法和脉冲响应不变法，以及如何将连续时间原型（如巴特沃斯和切比雪夫滤波器）映射到离散域。最后，本章讨论了滤波器的量化效应、运算复杂度与实时实现的约束。 第二部分：高级信号分析技术 本部分转向更复杂的信号特征提取和分析方法，这些方法对于从噪声环境中识别有价值信息至关重要。 第四章：随机过程与统计信号处理 本章引入了随机过程的概念，将信号分析扩展到不可预测或含有噪声的场景。详细介绍了平稳过程、高斯过程以及维纳过程的特性。核心内容包括自相关函数和功率谱密度（PSD）的定义及计算。我们讨论了如何利用维纳-霍夫方程解决最优线性估计问题，特别是维纳滤波器在噪声抑制中的应用。此外，本章还涵盖了谱估计方法，包括周期图法和更先进的参数化模型方法，如自回归（AR）模型。 第五章：时频分析 传统的傅里叶变换提供了信号的全局频谱信息，但在分析非平稳信号（即信号频率随时间变化的信号）时显得力不从心。本章专门探讨了时频分析技术。首先介绍了短时傅里叶变换（STFT），分析了其在分辨率上的基本权衡。随后，深入讲解了小波变换（Wavelet Transform），包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们阐述了小波基函数（如Haar、Morlet小波）的选择，以及多分辨率分析在信号去噪和特征突显中的强大能力。 第三部分：信息获取与传感器接口 本部分将理论分析与实际的物理信息采集过程相结合，探讨了如何从物理世界获取高质量的数据。 第六章：传感器原理与数据采集系统（DAS） 本章概述了各类常用传感器的基本工作原理，包括电磁、光学、声学和惯性传感器。重点分析了传感器的非理想特性，如灵敏度、线性度、漂移和噪声源。随后，本章详细描述了完整的数据采集系统的架构，包括输入调理电路（如放大器、隔离器）、抗混叠滤波器和模数转换器（ADC）。ADC的精度、采样率、量化误差以及不同转换技术（如逐次逼近型、流水线型）的选择标准被深入讨论。 第七章：系统辨识与建模 在不知道系统内部结构的情况下，如何通过输入输出数据来推断其动力学模型是本章的核心目标。我们介绍了黑箱建模方法。对于线性系统，讨论了基于相关函数的辨识方法。对于非线性系统，则引入了 Volterra 级数和 Wiener 模型进行近似描述。本章还详细讲解了实验设计在系统辨识中的重要性，确保采集到的数据能够提供最大的模型辨识信息量。 第四部分：数据中的模式识别与关联分析 本部分将重点放在如何从处理后的数据中提取有意义的结构和规律，这是现代数据科学和决策支持系统的基础。 第八章：模式识别基础 本章介绍了模式识别的通用框架，包括特征提取、特征选择和分类器的选择与训练。我们对比了统计模式识别方法（如最小距离分类器、贝叶斯分类器）和基于几何的方法（如K近邻）。同时，本章还详细讲解了监督学习和无监督学习在模式识别中的应用场景，为后续的复杂分类任务奠定基础。 第九章：特征降维与数据可视化 高维数据分析是现代工程中的常见挑战。本章首先讨论了特征空间中的冗余和相关性问题。主成分分析（PCA）被深入讲解，作为一种线性降维技术，用于最大化方差保留。此外，还介绍了非线性降维方法，如t-SNE，用于在高维数据中揭示潜在的聚类结构。数据可视化的重要性贯穿本章，图表分析被视为理解复杂数据集的第一步。 第十章：应用案例与系统集成 本章将前面所有理论知识整合到几个实际的工程应用场景中。探讨了如何设计一个端到端的系统，从传感器数据采集、预处理、特征提取到最终的决策输出。重点分析了在资源受限环境下如何平衡实时性、计算复杂度和识别精度。案例涵盖了异常状态的早期预警系统设计，以及复杂多源数据流的融合处理框架。 本书通过这种系统化的结构，确保读者不仅掌握了信号处理的数学工具，还能深刻理解这些工具如何应用于构建鲁棒、高效的现代信息获取与分析系统。

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拿到这本书时，我正在经历一个漫长的职业瓶颈期，急需一些能够“点亮”思路的新鲜视角。我原本以为这本厚重的著作能提供一些前沿的算法迭代或者成熟的工程案例分析。但翻开内容后，我才发现，这本书完全是反高科技叙事的。它几乎没有触及任何现代计算架构或高速数据处理的议题，反而像是一位隐居多年的老匠人，在缓慢地、近乎咏叹调般地讲述一种被遗忘的“手工”技艺。书中的语言充满了诗意，大量的比喻和隐喻，将原本枯燥的学科概念，描绘成了自然界中的现象。例如，描述数据流的稳定特性时，作者竟然用了“河流在季节性干涸后重新汇聚的叹息”这样的表达。这种叙事手法对于提升阅读兴趣无疑是成功的，它成功地将冰冷的技术语言转化为富有情感的文字。但更引人注目的是，全书的结构极其松散，章节之间缺乏明确的逻辑链条，更像是一系列零散的、相互印证的随笔集合。你很难用传统知识体系的框架去归纳作者的中心思想。它强迫你放下既有的知识储备，以一种近乎孩童般的好奇心去重新审视那些你习以为常的概念。我读完后，感觉像是进行了一次精神上的“断舍离”，虽然我没有获得任何可以直接应用到工作中的知识点，但我的思维框架似乎被清洗了一遍，变得更加开放和容忍模糊性。

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我是在一个朋友的极力推荐下购入此书的，他信誓旦旦地说，这本书彻底改变了他理解“目标识别”的角度。带着这份期待，我以一种近乎朝圣的心态开始了阅读，希望找到某种范式转移的钥匙。然而，这本书真正给我带来的，是一种强烈的“时间错位感”。它全篇似乎都沉浸在一种上世纪七八十年代的学术氛围中，无论是引用的文献（全部是年代久远的经典著作，没有一本近二十年的新发表），还是讨论问题的深度和广度，都显得格格不入。作者似乎完全屏蔽了过去三十年信息技术爆炸带来的任何影响，专注于对最初级的、最原始的信号交互模式进行细致入微的剖析。这种“复古”本身并非全是缺点，它确实提供了一个审视现代技术基础的难得视角——即，所有复杂系统的核心逻辑，或许都逃不出早期的基本假设。但问题在于，书中缺乏任何尝试将这些基础理论与当代工程实践进行对话的努力。它停留在“是什么”的层面上，却对“如何做到”或“为什么现在需要这样做”避而不谈。这使得阅读过程变成了一种在历史博物馆中漫步的体验，虽然古朴典雅，却与我所处的现实世界格格不入，读到一半便产生了强烈的疏离感，难以坚持。

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如果用“晦涩难懂”来形容这本书，未免有些刻薄，但它的复杂性确实超出了常规的技术手册范畴。这本书更像是作者个人一套精心构建的、高度私密的认知体系的展现。阅读过程中，我强烈地感受到一种“作者与读者之间存在着巨大的认知鸿沟”。书中频繁地引入一些自创的术语和概念，这些词汇在上下文语境中似乎有其内在的逻辑自洽性，但一旦试图脱离书本去与其他领域进行交叉验证，它们便立刻土崩瓦解，变得毫无意义。比如，书中对“有效域”的定义，与我们通常理解的系统范围截然不同，它似乎更强调的是一种心理上的“专注范围”，而非物理或数学上的边界。我不得不频繁地停下来，在笔记本上画图，尝试重建作者的思维路径，但这种努力往往是徒劳的，因为作者的论证逻辑并非线性的，而是螺旋上升的，每一个新章节都会以前一章看似无关紧要的细节为起点，推导出令人意想不到的结论。这种阅读体验充满了挑战性，但也正是这种挑战性，让这本书拥有了一种独特的吸引力——它不仅仅是知识的传递，更像是一场智力上的“解谜游戏”。但对于入门者而言，这无疑是一道难以逾越的高墙。

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我向来喜欢那种结构清晰、能让人快速找到目标信息的专业书籍。然而，这本书的行文风格，完全颠覆了我的阅读习惯。它不按常理出牌的结构，使得任何试图进行章节跳跃或快速检索的行为都变得极其困难。全书的论述脉络，不是由清晰的“引言-论证-结论”构成，而是像一团缠绕的毛线球，每一个部分都与其他多个部分有着千丝万缕的联系，牵一发而动全身。作者似乎非常热衷于使用长句和复杂的从句结构，一段话动辄占据半页篇幅，其中嵌入了大量的限定条件和反向论证。我发现，如果漏掉句子中的任何一个“然而”、“尽管如此”或者“除非在……”这样的转折词，那么接下来的逻辑推导就会完全断裂。这种文体风格，虽然在某些文学作品中可以被视为一种修辞上的胜利，但在技术书籍中，却极大地阻碍了信息的有效获取。它迫使读者必须以一种近乎沉思冥想的状态，逐字逐句地去“品味”每一个表达，而不是“吸收”关键信息。最终，我放弃了快速掌握核心概念的想法，转而将这本书视为一种培养耐心和深度阅读能力的训练材料，它的价值更多地体现在阅读行为本身，而非其承载的知识内容。

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好的，这是一份以读者口吻撰写的，针对一本名为《Radar Systems, Peak Detection and Tracking》的假想书籍的五段评价，每段都力求风格、内容和结构迥异，且不包含该书的任何实际内容。 --- 这本书的装帧设计颇具匠心，米白色的封面上只印着一行深灰色的、略带复古感的无衬线字体书名，没有任何多余的图示或花哨的色彩点缀。我最初是冲着封面这种极简主义风格而入手的，期待里面能有一种对理论的深刻梳理，一种不被技术细节过度干扰的、哲学层面的探讨。然而，阅读体验却出乎意料地转向了对“过程美学”的欣赏。作者似乎将大量的篇幅投入到了对一个非常基础的、关于“信息如何被感知与重构”的抽象模型进行构建上，这让我联想到早期的控制论文献，那种对系统边界和输入输出关系执着到近乎偏执的描摹。书中用了大量篇幅去讨论一个假设性的“观察者”如何在其有限的认知框架内，对外部的随机事件流进行归类和命名，其论证的严密程度，几乎像是在做一场冗长而精妙的数学证明。我尤其欣赏其中关于“噪音的必要性”那一章，作者认为，如果没有对非结构化数据的容忍度，任何形式的“识别”都将沦为教条的重复，而不是真正的洞察。但实话实说，对于一个寻求实用知识的读者来说，这种对形而上学层面的过度沉迷，使得本书的实用价值被极大地稀释了，它更像是一部晦涩的、关于认知局限性的理论专著，而非工具书。

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