网络化测控技术原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:225

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出版时间:2010-7

价格:28.50元

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isbn号码:9787564307431

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《现代信号处理导论：从理论到实践》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。从传感器采集的物理信号，到通信网络传输的数字信息，再到生物医学领域的各种生理指标，信号无处不在，它们是理解世界、驱动技术进步的关键。然而，原始信号往往是嘈杂的、不完整的，甚至是被扭曲的。如何有效地从这些复杂信号中提取有用的信息，如何对信号进行优化和增强，如何利用信号的特性来解决实际问题？《现代信号处理导论：从理论到实践》将带您深入探索信号处理的奥秘，为您构建一套扎实的理论基础，并引导您将这些理论应用于解决现实世界中的挑战。 本书并非一本泛泛而谈的概览，而是旨在提供一个深入浅出的学习路径，让您系统地掌握现代信号处理的核心概念、数学工具和关键技术。我们从最基础的信号概念入手，逐步深入到傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等时间域和频率域分析的核心工具。您将理解这些变换如何帮助我们理解信号的组成成分，以及如何通过频谱分析来揭示信号的隐藏特性。 第一部分：信号的数学基础 在开始信号处理的学习之旅之前，扎实的数学基础是必不可少的。本书的第一部分将为您系统地梳理和回顾信号处理所必需的数学工具。 复数与复变函数： 信号的分析往往涉及复数运算，特别是在频率域分析中。我们将详细介绍复数的运算规则、欧拉公式等，并阐述它们在信号表示和分析中的重要作用。 线性代数基础： 向量空间、矩阵运算、特征值分解等概念在信号处理中扮演着至关重要的角色，尤其是在多维信号处理、降维和模式识别等领域。我们将用简洁明了的方式介绍这些概念，并展示它们如何在信号处理算法中得到应用。 概率论与随机过程： 现实世界中的许多信号都带有噪声，因此理解随机过程和概率统计的概念对于分析和处理带噪信号至关重要。我们将介绍随机变量、概率分布、期望、方差等基本概念，并引入随机过程的概念，如平稳随机过程、高斯过程等，为后续的噪声抑制和信号估计打下基础。 微积分回顾： 积分和微分是连续信号分析的基础，它们在定义傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心工具时不可或缺。我们将对相关微积分知识进行必要的梳理，确保读者能够理解后续的推导和应用。 第二部分：时域与频域信号分析 时域和频域是描述信号的两种重要视角，理解它们之间的转换关系是信号处理的核心。本部分将详细阐述各种重要的时域和频域分析方法。 连续时间信号与离散时间信号： 我们将区分连续时间和离散时间信号，并介绍它们的表示方法和基本性质，如周期性、对称性等。 傅里叶级数与傅里叶变换： 这是信号处理中最基本、最重要的工具之一。我们将深入讲解傅里叶级数如何将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量，并在此基础上引出傅里叶变换，它能将任意非周期信号分解为连续的频率分量。读者将学习如何计算和解释傅里叶变换，理解信号的频谱特性。 卷积与相关： 卷积是描述线性时不变系统（LTI系统）响应的核心运算，它揭示了输入信号如何通过系统产生输出信号。相关则用于衡量两个信号的相似性，在信号检测、匹配滤波等领域有广泛应用。我们将详细介绍卷积和相关运算的数学定义、性质以及计算方法。 拉普拉斯变换与Z变换： 对于更广泛的系统和信号分析，拉普拉斯变换（用于连续时间系统）和Z变换（用于离散时间系统）提供了更强大的工具。它们能够处理更复杂的系统，并揭示系统的稳定性、瞬态响应等关键信息。我们将深入探讨它们的定义、性质、收敛域以及它们在系统分析中的应用。 滤波器设计与应用： 滤波器是信号处理中用于去除噪声、提取特定频率成分的关键工具。我们将介绍各种类型的滤波器，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，并讲解它们的频率响应特性。同时，本书将介绍巴特沃斯、切比雪夫等经典滤波器设计方法，并讨论数字滤波器的实现。 第三部分：随机信号处理 现实世界中的信号往往受到噪声的干扰，理解和处理随机信号是信号处理的重要组成部分。 随机变量与随机过程的统计特性： 我们将深入研究随机过程的均值、自相关函数、功率谱密度等统计特性，这些特性描述了随机信号的能量分布和内在规律。 噪声的建模与分析： 介绍各种常见的噪声模型，如白噪声、有色噪声等，并分析噪声对信号的影响。 滤波与估计： 重点介绍维纳滤波器的原理和设计，它能够以均方误差最小为目标，从带噪信号中估计出原始信号。我们将讨论维纳滤波器的时域和频域实现。 谱估计： 介绍多种谱估计方法，如周期图法、改进的周期图法、模型法等，用于从观测到的随机信号中估计其功率谱密度。 第四部分：数字信号处理（DSP）基础 随着计算能力的飞速发展，数字信号处理已成为现代信号处理的主流。本部分将聚焦于数字信号处理的核心概念和技术。 采样定理： 深入讲解奈奎斯特-香农采样定理，理解连续信号如何被离散化而不会丢失信息，以及欠采样和过采样的概念。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： DFT是数字信号处理中计算频谱的基础，而FFT是高效计算DFT的算法。我们将详细介绍DFT的性质，并深入讲解FFT算法的原理、实现和应用，使其成为处理数字信号的强大武器。 数字滤波器设计（IIR与FIR）： 详细介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的设计方法、特点和优缺点。我们将讨论它们在实现各种滤波功能时的具体应用。 多速率信号处理： 介绍信号的升采样和降采样技术，以及它们在通信、音频处理等领域的应用。 离散余弦变换（DCT）与小波变换： 介绍DCT在图像和音频压缩中的应用，以及小波变换作为一种更灵活的时频分析工具，在信号去噪、特征提取等方面的优势。 第五部分：信号处理的应用实例 理论知识最终需要应用于实践。《现代信号处理导论》的最后一部分将通过一系列典型的应用案例，展示信号处理技术在不同领域的强大威力。 通信系统中的信号处理： 讲解在无线通信、光通信等领域如何利用信号处理技术实现信号的调制解调、信道编码、均衡等。 音频信号处理： 探讨音频信号的采集、编码、压缩、去噪、语音识别等技术。 图像与视频信号处理： 介绍图像的增强、复原、边缘检测、特征提取、压缩编码等技术。 生物医学信号处理： 展示在心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生理信号的分析、噪声去除、特征提取等方面的应用。 雷达与声纳系统： 探讨如何利用信号处理技术实现目标检测、距离和速度估计等。 金融信号分析： 介绍如何运用信号处理方法分析股票价格、汇率等金融时间序列数据。 学习目标： 通过学习本书，您将能够： 深刻理解信号与系统的基本概念，掌握时域和频域分析方法。 熟练运用傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等数学工具。 掌握随机信号的统计特性描述和分析方法。 理解数字信号处理的核心原理，包括采样、DFT、FFT等。 掌握数字滤波器的设计与实现。 了解信号处理在通信、音频、图像、生物医学等领域的广泛应用。 具备运用信号处理技术解决实际问题的能力。 本书特色： 理论与实践相结合： 严谨的数学推导与丰富的应用实例相结合，帮助读者建立完整的知识体系。 由浅入深，循序渐进： 从基础概念出发，逐步深入到高级主题，适合不同层次的读者。 清晰的数学表达： 采用清晰易懂的数学语言和图示，降低学习难度。 丰富的练习题： 每章配有精心设计的练习题，帮助读者巩固所学知识。 前沿技术展望： 适当介绍一些前沿的信号处理技术，激发读者的探索兴趣。 《现代信号处理导论：从理论到实践》是一本面向工程师、研究人员、高校学生以及所有对信号处理感兴趣的读者的权威指南。它将为您打开一扇通往信号处理世界的大门，助您在日益复杂的数字时代驾驭信息洪流，开启技术创新的无限可能。

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我最近在整理我手头上关于物联网（IoT）与边缘计算结合的资料，偶然翻到了这本《网络化测控技术原理及应用》。坦白讲，这本书的内容更新速度稍微有点跟不上最新的技术浪潮，比如对于5G切片技术在低延迟测控场景下的具体部署案例分析就比较少，更多的是聚焦在传统的基于Ethernet/IP和Modbus TCP的应用场景。但这并不是说它就过时了，恰恰相反，它详尽阐述的那些经典协议的鲁棒性和兼容性，在许多对可靠性要求极高的传统工业环境中仍然是中流砥柱。阅读体验上，我觉得作者的叙事风格偏向于平实的工程报告，缺乏一些生动的案例来调和技术细节的枯燥。例如，在讲解数据融合算法时，虽然数学推导很完备，但如果能加入几个不同行业（比如电力、化工）的实际数据流处理流程图，读者可能更容易将抽象的原理与实际应用场景挂钩。总体而言，它更像是一部严谨的“技术词典”而非“操作指南”，适合用来查阅特定技术点的规范和原理，而非快速解决眼前的项目难题。

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这本《网络化测控技术原理及应用》的图书，我从头到尾啃了一遍，感觉它在理论深度上做得相当不错，尤其是在网络通信协议的底层实现这一块，讲得特别透彻。作者没有停留在泛泛而谈的层面，而是深入到了数据帧结构、校验算法以及实时性保证机制这些硬核技术点上。对于那些希望不仅仅是会用现有系统，而是想理解系统“为什么这么工作”的工程师来说，这简直就是一本宝典。我记得里面有一章专门分析了工业以太网和现场总线协议之间的性能差异，用大量的图表和数学模型来支撑观点，严谨得让人挑不出错来。不过，说实话，如果你只是想快速上手搭个简单的测控系统，可能一开始会觉得有点吃力，毕竟它对读者的基础知识要求还是挺高的，涉及到的嵌入式系统和实时操作系统（RTOS）的知识点穿插其中，让人感觉像是在读一本高阶的教科书。总的来说，这是一本适合有一定经验，想往深处钻研的专业人士的参考书，它的价值在于其扎实的理论基础和对核心技术的解剖分析，让人看完后对整个测控网络的脉络能有一个清晰且深入的认识。

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对于我这种偏向于软件架构和系统集成的人来说，这本书最大的亮点在于它对“可靠性”和“安全性”的重视。作者没有简单地将网络安全视为外挂模块，而是将其融入到了整个测控系统的设计哲学中。例如，在数据传输加密和身份验证机制的章节中，它对比了多种加密算法在资源受限的测控节点上的性能开销，这一点非常实用。但从软件工程的角度来看，这本书在软件架构设计模式上的讨论相对保守，主要还是围绕经典的C/S架构展开。对于现代分布式系统常用的一些微服务化、容器化部署在测控系统中的潜力探讨不足。如果你是一个系统架构师，希望能设计一个面向未来扩展性的、松耦合的测控平台，这本书能给你提供坚实的底层安全和通信保障，但它在指导你如何用最新的软件架构理念去重构一个传统测控系统方面，提供的启发性略显不足。它更像是守护传统的坚实壁垒，而非开辟新的软件前沿。

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说实话，我购买这本书的初衷是希望能在我的毕业设计中应用最新的传感器网络技术，但阅读后发现，这本书的侧重点似乎更偏向于“测控”这个大范畴，而非单纯的“网络化”的最新趋势。它的优势在于对“测控”系统中数据采集的精度保证、信号调理和远程同步机制的描述非常细致入微，这对于需要高精度测量的应用来说价值巨大。书中关于时间戳同步（如IEEE 1588 PTP）的实现细节，简直是教科书级别的讲解，从硬件层到软件层的交互逻辑都勾勒得清清楚楚。然而，对于如何利用现代云计算平台（如AWS IoT Core或Azure IoT Hub）进行海量测控数据的集中存储和可视化分析的部分，着墨不多，更多的是侧重于局域网内的高效传输。如果能增加一个章节，讨论如何安全、高效地将现场数据桥接到云端，并结合云计算的能力进行大数据分析，那么这本书的实用性和前瞻性会大大增强。它目前更像是一部专注于现场层面的技术手册。

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这本书的排版和图示设计是我个人比较欣赏的一点，线条清晰，逻辑分明。我特别喜欢它在介绍不同网络拓扑结构时所使用的那些流程图，即便是不太熟悉该领域的读者，也能大致把握数据流动的路径。美中不足的是，感觉作者在“应用”层面的举例略显单薄，很多时候，原理讲完了就戛然而止，读者需要自己去脑补如何将这些原理落地到一个具体的、具有业务逻辑的系统中。比如，在介绍远程控制回路的闭环时，虽然理论上讲清楚了反馈延迟对系统稳定性的影响，但缺乏一个具体的工业机器人或自动流水线的例子来直观展示“过冲”或“振荡”是如何发生的，以及在这种情况下，应如何调整网络参数来优化控制效果。它更像是一本理论基础知识的构建者，为读者打下坚实的理论地基，但如果你期待的是一本能直接套用到你具体工业项目中的“工具箱”，可能需要配合其他更偏实践操作的书籍一起使用。

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