具体描述
《随机信号处理原理与实践》系统地介绍了随机信号处理的基本理论、算法及应用。全书共8章，内容包括离散时间信号处理基础、随机信号分析基础、随机信号的线性模型、非参数谱估计、最优线性滤波器、最小二乘滤波和预测、参数谱估计、自适应滤波器。《随机信号处理原理与实践》尽量采用大多数硕士研究生和工程技术人员熟悉的数学知识阐述基本理论，注重用例子解释基本概念，用MATLAB仿真实验帮助读者理解所学内容。各章均给出了适当的习题和上机实验题，以方便读者实践和教师教学。书中所有的MATLAB程序和实验用数据文件，读者可从科学出版社的网站下载。
《随机信号处理原理与实践》可作为相关专业硕士研究生、高年级本科生的教材及教学参考书，也可供相关领域工程技术人员阅读。
《现代电子系统中的信号采集与分析：从理论基础到前沿应用》 内容简介 本书旨在为电子工程、通信、控制系统以及信号处理等领域的专业人士和高阶学生提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考书。它专注于信号采集、预处理、数字域分析以及现代信号处理技术在复杂电子系统中的实际应用，内容涵盖了从最基础的采样定理到复杂的自适应滤波与深度学习在信号处理中的整合。 全书共分为五个主要部分，共计十五章，结构清晰，逻辑严谨，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 --- 第一部分：基础理论与系统建模（第1章至第3章） 本部分奠定了信号处理的数学基础，并着重于信号在实际硬件环境下的表示。 第1章：连续时间信号的数学描述与频谱分析 本章首先回顾了傅里叶级数与傅里叶变换（FT）在描述周期与非周期信号频谱中的核心作用。重点分析了信号的能量与功率谱密度概念，特别是对于能量有限信号和功率信号的区分。引入了卷积积分作为线性时不变（LTI）系统的核心操作，并详细讨论了系统频率响应函数（H(f)）的物理意义。此外，本章探讨了理想滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的特性，并将其作为后续数字滤波设计的理论基准。 第2章：数字采样的奥秘与量化效应 本章是连接连续世界与离散世界的关键。详细阐述了奈奎斯特-香农采样定理，并深入分析了欠采样、过采样技术在不同应用场景（如RF接收机、高精度测量）中的优势与局限。重点分析了量化误差的统计特性，包括均匀量化与非均匀量化（如 $mu$-律和A律压缩），以及如何通过抖动（Dithering）技术来改善低幅度信号的信噪比。讨论了抗混叠滤波器的设计标准与非理想因素对采样过程的影响。 第3章：离散时间系统与Z变换 本章将连续时间系统映射到离散时间系统。Z变换作为离散时间系统的分析工具，被详尽介绍，包括其收敛域（ROC）的确定及其在系统稳定性分析中的应用。通过分析系统的脉冲响应 $h[n]$ 和传递函数 $H(z)$，读者可以全面理解离散系统的动态特性。本章最后通过实例对比了FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计权衡，如相位线性度、计算复杂度与IIR固有的非线性相位问题。 --- 第二部分：数字滤波器设计与实现（第4章至第6章） 本部分专注于将理论转化为可实现的数字滤波器，是实现信号净化的核心技术。 第4章：有限脉冲响应（FIR）滤波器设计 本章详细介绍了主流的FIR滤波器设计方法。除了经典的窗函数法（如汉宁窗、黑曼窗），本书投入大量篇幅讲解了频率采样法和Parks-McClellan（最小二乘法/等波纹）算法，后者被证明在获得最佳幅频响应方面具有理论和工程上的优势。通过具体实例演示了如何通过调整滤波器阶数和窗函数类型来控制过渡带宽度与阻带衰减。 第5章：无限脉冲响应（IIR）滤波器设计 IIR滤波器设计是本章的重点。详细介绍了双线性变换法（Bilinear Transformation）从模拟原型（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆）到数字域的映射过程。本章深入讨论了双线性变换引入的频率压缩效应及其补偿措施。此外，探讨了IIR滤波器的实现结构（如直接形式、级联形式、并联形式），并分析了在有限字长运算下可能出现的量化效应和溢出问题。 第6章：自适应滤波原理与应用 本章超越了固定系数滤波器的范畴，引入了动态调整滤波器系数的自适应技术。详细介绍了最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS, NLMS）的收敛性分析和步长选择策略。重点阐述了自适应滤波器在噪声消除（如回声消除、混合语音分离）中的应用模型，强调了环境变化对算法性能的影响。 --- 第三部分：离散傅里叶变换与频率分析（第7章至第9章） 本部分深入数字信号频域分析的核心工具——DFT及其快速算法。 第7章：离散傅里叶变换（DFT）与FFT算法 本章从DFT的定义出发，阐述了其与连续傅里叶变换的数学关系。核心内容聚焦于快速傅里叶变换（FFT），详细剖析了蝶形运算单元和不同分解结构（如按时间抽取DIT和按频率抽取DIF）。讨论了输入数据对齐、零填充（Zero Padding）对频谱分辨率的影响，以及实际应用中FFT点数选择的工程考量。 第8章：频谱泄漏与窗口函数 本章针对DFT固有的截断效应——频谱泄漏问题，进行了深入分析。系统地比较了矩形窗、汉宁窗、海明窗、高斯窗等不同窗口函数在主瓣宽度和旁瓣抑制之间的权衡。本章还介绍了更高级的、自适应频谱分析窗口，如Kaiser窗和Dolph-Chebyshev窗，并提供了根据所需抑制水平选择适当窗口的工程指南。 第9章：参数化谱估计方法 本章介绍了超越传统DFT方法的现代谱估计技术。详细讲解了经典的最大熵法（MEM）和最大似然法（MLM），这些方法在短数据序列和低信噪比环境下能提供更高的频率分辨率。同时，介绍了子空间法（如MUSIC、ESPRIT）在分辨相干信号源方面的优势，这些方法在雷达和声纳信号处理中具有关键价值。 --- 第四部分：先进信号处理技术（第10章至第12章） 本部分探讨了在复杂或非线性系统中常用的高级分析工具。 第10章：小波变换及其多分辨率分析 本书将小波变换视为时频联合分析的有效工具。详细介绍了连续小波变换（CWT）在时频局部化上的优势。随后，重点讲解了离散小波变换（DWT）及其在信号去噪（阈值处理）和信号压缩中的应用。通过Mallat算法，展示了如何高效实现信号的分解与重构，并对比了小波变换与短时傅里叶变换（STFT）在处理瞬态信号时的差异。 第11章：非线性系统与奇异谱分析（SSA） 针对传统线性方法难以处理的非线性或混沌系统，本章引入了奇异谱分析（SSA）。SSA的核心在于通过构建Hankel矩阵并进行奇异值分解（SVD），将时间序列分解为若干具有清晰物理意义的本征模态分量。详细阐述了重构过程、时间序列的嵌入维度选择标准，以及SSA在趋势分离和周期性信号提取中的实际案例。 第12章：数字滤波器组与子带编码 本章探讨了信号在不同频率子带上的分解与重构技术，这是现代通信和音频处理的基础。详细介绍了正交镜像滤波器组（QMF）的设计原理，特别是完美重建（PR）条件。以正交镜像滤波器组为基础，深入剖析了小波包分解与变换域编码的原理，这是实现高效多速率信号处理的关键。 --- 第五部分：系统级应用与工程实现（第13章至第15章） 本部分将前述理论应用于实际电子系统中，并展望未来趋势。 第13章：通信系统中的基带信号处理 本章聚焦于数字通信链路中的关键信号处理环节。内容涵盖了匹配滤波器的设计与实现，用于最大化接收信噪比。详细分析了同步技术，包括载波恢复（如PLL结构）和定时恢复（如早期-滞后算法）。同时，讨论了信道均衡器的设计（如迫吠道均衡器），以补偿多径衰落和符号间干扰（ISI）。 第14章：嵌入式平台上的实时信号处理 本章关注于硬件加速与资源受限环境下的信号处理实现。探讨了定点运算对算法精度的影响，以及如何进行算法的固定点化。详细介绍了数字信号处理器（DSP）的架构特点（如MAC单元、流水线技术），以及现场可编程门阵（FPGA）中如何利用并行计算结构实现高速的FIR滤波、FFT运算和自适应算法的并行化。 第15章：信号处理与深度学习的融合 作为前沿章节，本章探讨了信号处理领域的新范式。首先回顾了传统特征提取（如梅尔频率倒谱系数MFCCs）的局限性。然后，深入探讨了如何将时域、频域或小波域的原始信号直接输入到卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）中进行端到端的学习。重点分析了深度学习模型在复杂非高斯噪声抑制、模式识别和故障诊断中的应用潜力与挑战。 --- 目标读者： 本书适合于电子信息工程、通信工程、自动化、航空航天工程等专业的本科高年级学生、研究生，以及从事雷达、声学、生物医学工程、仪器仪表和无线通信等领域的设计师和研究人员。具备微积分、线性代数和基础概率论知识的读者可更有效地吸收本书内容。
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