Sampling Theory in Fourier and Signal Analysis

Sampling Theory in Fourier and Signal Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Oxford University Press, USA
作者:J. R. Higgins
出品人:
页数:222
译者:
出版时间:1996-08-01
价格:USD 150.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780198596998
丛书系列:
图书标签:
  • 信号处理
  • 傅里叶分析
  • 采样理论
  • 数学分析
  • 通信工程
  • 电子工程
  • 随机过程
  • 信息论
  • 数值分析
  • 高等数学
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具体描述

Containing important new material unavailable previously in book form, this book covers a wide variety of topics which will be great interest to applied mathematicians and engineers. Introducing the main ideas, background material is provided on Fourier analysis, Hilbert spaces, and their bases, before the book moves on to discuss more complex topics and their applications.

傅里叶变换与信号分析的基石:采样理论深度解析 本书深入探讨了在傅里叶变换和信号分析领域至关重要的采样理论,旨在为读者提供一套坚实且全面的理论框架,以理解和掌握信号离散化过程中涉及的关键概念、原理及实际应用。我们并非直接罗列采样理论的数学公式,而是通过层层递进的逻辑,揭示其在现代信号处理中不可或缺的地位。 为何采样如此重要? 在现实世界中,我们接触到的大部分信号都是连续的,例如声音、温度、图像等。然而,数字计算设备只能处理离散的数据。因此,将连续信号转换为离散序列的过程——即采样,是实现数字信号处理的首要步骤。采样理论的核心在于,它为我们提供了在不丢失原始连续信号信息的前提下,进行有效离散化的指导原则。一旦采样不当,信息丢失将是不可逆的,导致后续的分析和处理结果失真,甚至完全错误。 核心概念与原理的探索 本书将从最基础的概念出发,逐步深入到采样的核心原理。我们将首先介绍奈奎斯特-香农采样定理,这是整个采样理论的基石。这个定理精确地指出了能够完美重构连续信号所需的最小采样率。我们不仅仅是呈现定理的结论,而是会详细阐述其背后的数学推导,以及它与信号频谱之间的深刻联系。理解信号的带宽(即信号中包含的最高频率成分)对于应用采样定理至关重要,本书将清晰地解释如何确定信号的带宽,以及这个带宽如何直接影响到我们选择的采样频率。 进一步地,我们将探讨混叠(Aliasing)现象。当采样率低于奈奎斯特率时,高频成分会“伪装”成低频成分,混淆原始信号的频谱,导致信号失真。本书会通过生动的例子和可视化图示,帮助读者直观地理解混叠的产生机制,并深入分析其对信号分析的灾难性后果。理解混叠的成因,是为了更好地采取预防措施,避免它对我们数据分析造成干扰。 采样过程中的关键技术与考量 除了理论上的理解,本书还将聚焦于采样过程中的实际操作和技术细节。我们将深入研究理想采样器和实际采样器的区别。理想采样器是一个理论模型,它在每个采样点上产生一个脉冲,但实际上,采样过程总是伴随着一定的窗口长度和幅度。理解这些差异有助于我们评估和优化实际采样器的性能。 抗混叠滤波器的作用是本书将重点介绍的另一关键技术。在进行采样之前,使用低通滤波器(也称为抗混叠滤波器)能够有效地去除或衰减超过奈奎斯特频率的高频成分,从而避免混叠的发生。本书将详细阐述抗混叠滤波器的设计原则、不同类型的滤波器(如巴特沃斯、切比雪夫等)的特点和适用场景,以及它们在实际应用中扮演的角色。 重构理论:从离散到连续的桥梁 采样理论的另一半是信号重构。一旦我们获得了离散的采样点,就需要一种方法来从这些点恢复出原始的连续信号。本书将详细介绍插值(Interpolation)技术,这是实现信号重构的核心。我们将探讨多种插值方法,包括零阶保持、线性插值、sinc插值等,并分析它们的优缺点以及在不同应用场景下的适用性。特别是,我们将深入研究 sinc 插值,它是理论上能够完美重构带限信号的理想插值方法,并解释其与傅里叶变换的内在联系。 采样在不同领域的应用 为了让读者更清晰地认识采样理论的实用价值,本书将穿插介绍其在各个领域的实际应用。从音频信号处理(如数字录音、音频压缩)到图像处理(如数字相机成像、图像缩放),再到通信系统(如数字调制解调)和科学测量,采样理论无处不在。通过分析这些具体的应用案例,读者将能够更深刻地理解采样理论如何在实际工程问题中发挥关键作用,并学会如何根据具体应用场景来设计和选择合适的采样策略。 更深层次的探讨 除了基础理论和应用,本书还将触及一些更深层次的议题。例如,我们将探讨非均匀采样,即采样点不是等间隔分布的情况。在某些实际应用中,均匀采样可能并不适用或难以实现,因此理解非均匀采样的原理及其重构方法具有重要意义。 此外,我们还将讨论采样率的灵活性。在某些情况下,我们可以选择高于奈奎斯特率的采样率,这被称为过采样(Oversampling)。过采样可以简化抗混叠滤波器的设计,并提高信号的信噪比。本书将分析过采样的优势和劣势,以及何时选择过采样是明智的。 本书的独特之处 本书并非一本单纯的数学公式汇编。我们强调理论与实践的结合,通过清晰的讲解、丰富的示例和深入的分析,帮助读者建立直观的理解,并掌握解决实际问题的能力。我们致力于让读者认识到,采样理论不仅仅是信号处理的入门知识,更是理解和掌握高级信号分析技术不可或缺的基石。通过阅读本书,您将能够更自信地面对信号处理中的挑战,并为更广阔的信号分析领域打下坚实的基础。

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