声学测量原理与方法 吴胜举,张明铎 科学出版社有限责任公司 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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吴胜举，张明铎 著

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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030393418

商品编码：26691464086

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	声学测量原理与方法	作者	吴胜举,张明铎
定价	89.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030393418	出版日期	2017-12-01
字数		页码
版次	31	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

全书共有8章，概括分为三个部分：*部分(包括1-2章)介绍声学基础理论知识，以及声学测量所用的基本声信号和声学环境等。第二部分(3-7章)，介绍了音频声学测量的重点--传声器校准的原理和方法以及相关的校准仪器；分别介绍噪声测量的仪器及其检测、噪声的主要评价方法和评价量、噪声源的测量、振动测量方法；声学材料和建筑声环境测量；超声应用中的水听器校准、声功率、换能器特性、衰减和非线性参量等参数测量的原理和方法。第三部分(第8章)介绍了与声信号分析处理有关的基础知识和方法。

作者简介

目录

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文摘

序言

现代信号处理与系统辨识：理论基础与工程实践 作者： 李建华，王晓东 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-121-45678-9 --- 内容概述 本书系统、深入地阐述了现代信号处理与系统辨识的核心理论、关键算法及其在复杂工程问题中的实际应用。全书内容覆盖了从基础的离散时间信号与系统理论，到先进的自适应滤波、谱估计技术，再到系统辨识的结构选择、参数估计和模型验证等多个重要领域。本书旨在为从事通信、控制、仪器仪表、环境监测以及生物医学工程等领域的工程师、研究人员和高年级本科生、研究生提供一本既具坚实的理论深度，又富于工程实践指导意义的参考教材。 第一部分：离散时间信号与系统基础回顾 本部分作为后续高级内容的基础，对信号处理的根基进行了详尽的回顾与深化。 第一章 离散时间信号与系统 本章首先界定了连续时间信号与离散时间信号的区别与联系，重点探讨了采样定理在数字信号处理中的核心地位，包括理想采样、过采样和欠采样的影响。随后，深入分析了线性时不变（LTI）系统的性质，引入了冲激响应和系统函数的概念。详细推导了离散时间傅里叶变换（DTFT）的性质及其在频域分析中的作用，并全面梳理了Z变换，包括单边Z变换和双边Z变换，重点阐释了收敛域（ROC）的概念及其在系统稳定性判断中的关键作用。最后，通过大量的例题，展示了卷积和系统响应的计算方法。 第二章 离散时间傅里叶变换（DTFT）与快速傅里叶变换（FFT） 本章聚焦于信号的频域表示。首先，详细介绍了周期信号的离散傅里叶级数（DFS）及其与傅里叶级数的关系。核心内容是离散傅里叶变换（DFT）的定义、性质及其与DTFT的联系。随后，本书将大部分篇幅用于介绍FFT算法，包括对Cooley-Tukey算法（蝶形运算）的原理性讲解，讨论了不同分解方式（如按时间抽取、按频率抽取）的适用场景，并分析了FFT算法的复杂度。实践部分指导读者如何处理FFT运算中的窗函数效应（如谱泄漏），并讲解了常用的窗函数（如汉宁窗、海明窗）的选择标准。 第二部分：数字滤波器设计与实现 滤波器是信号处理的基石。本部分系统地介绍了FIR和IIR滤波器的设计原理、技术细节和实现方法。 第三章 FIR数字滤波器设计 本章从FIR滤波器的非递归特性出发，阐述了其固有线性相位特性在数据保真中的重要性。详细讲解了窗函数法的设计流程，包括如何根据所需的过渡带宽和阻带衰减选择合适的窗函数类型和长度。随后，深入探讨了频率采样法和Parks-McClellan算法（等波纹优化设计），后者重点分析了切比雪夫近似理论，并指导读者如何利用MATLAB等工具箱进行最优滤波器的设计与性能评估。在实现部分，讨论了定点运算对滤波器系数和信号精度的影响。 第四章 IIR数字滤波器设计 本章侧重于IIR滤波器的设计，利用其高效率的特点处理对计算资源敏感的应用。首先回顾了模拟滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的设计标准和频率响应特性。核心内容在于讲解从模拟域到数字域的转换技术，包括脉冲不变法和双线性变换法。重点剖析了双线性变换引入的频率压缩现象及其校正方法。最后，对比了FIR与IIR滤波器的优缺点，并讨论了滤波器实现中的量化误差和溢出问题。 第三部分：现代谱估计技术 频谱分析是理解信号内在结构的关键。本部分超越了传统的基于FFT的谱估计，引入了高分辨率方法。 第五章 参数化与非参数化谱估计 本章首先回顾了基于周期图（Periodogram）的谱估计方法及其局限性——低分辨率和高方差。随后，介绍了改进的周期图法，如Welch平均法，通过分段平均来降低估计方差。接着，详细阐述了参数化模型法，重点介绍了自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型以及ARMA模型的建立过程。通过Yule-Walker方程和Levinson-Durbin算法，展示了如何估计AR模型的参数并导出高分辨率谱。 第六章 高分辨率谱估计方法 本章深入探讨了现代谱估计的尖端技术。详细分析了多重信号分类（MUSIC）算法的原理，包括如何利用特征子空间分解来区分不同来源的信号频率。随后，介绍了旋转子空间（ESPRIT）算法，比较了其在计算效率和估计精度上与MUSIC的权衡。此外，还涵盖了子空间法在阵列信号处理中的应用基础。 第四部分：自适应滤波与系统辨识 本部分将理论应用扩展到实时系统与模型构建，是信号处理与控制理论的交汇点。 第七章 自适应滤波原理 本章是实时信号处理的核心。首先介绍了自适应滤波器的基本结构和性能指标（如收敛速度、稳态误差）。核心在于讲解LMS（最小均方）算法及其收敛性分析，包括步长选择对性能的影响。随后，深入研究了归一化LMS（NLMS）算法，展示了它如何在不同输入信号功率下保持鲁棒性。最后，介绍了更高效的递归最小二乘（RLS）算法，分析了其快速收敛的代价（计算复杂度增加和敏感性问题）。应用场景包括回声消除、噪声抑制和信道均衡。 第八章 系统辨识基础与时域方法 系统辨识的目标是从输入输出数据中建立系统的数学模型。本章首先定义了系统的输入、输出数据模型，区分了确定性辨识和随机性辨识。重点讲解了时域中的经典方法，如脉冲响应法和阶跃响应法，及其在噪声环境下失效的原因。随后，系统地介绍了ARX、ARMAX、OE（输出误差）和BJ（Box-Jenkins）模型结构，并分析了每种结构在对系统残差建模上的侧重点。 第九章 最小二乘参数估计与模型结构选择 本章聚焦于辨识中的参数估计。详细推导了线性回归模型下的经典最小二乘（LS）算法，并将其扩展到ARX模型的参数估计。引入了迭代最小二乘法，为后续的自适应辨识奠定基础。模型结构选择是辨识的关键难点，本章专门讨论了AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）和FPE（最终预测误差）准则，指导读者如何平衡模型的拟合优度和复杂度。 第十章 辨识模型的验证与应用 辨识出的模型必须经过严格验证才能投入使用。本章阐述了模型有效性的三大类检验：模型结构检验（残差白性检验）、参数一致性检验以及预测性能检验。通过白噪声检验、自相关函数检验等方法，指导读者判断残差是否包含未被模型捕获的系统信息。最后，本书以一个工业过程控制案例为例，演示了如何结合信号采集、模型辨识、验证到控制策略设计的完整流程。 --- 本书特色 1. 理论与工程紧密结合： 每一章的理论推导后，均附有详细的工程实例分析和仿真验证，强调算法的实际可操作性。 2. 算法深度剖析： 对LMS、MUSIC、双线性变换等核心算法的收敛性、稳定性及计算复杂度进行了深入的数学论证。 3. 先进性与全面性并重： 覆盖了从经典傅里叶分析到现代自适应滤波和高分辨率谱估计的完整知识体系。 4. 面向实践的指导： 提供了丰富的MATLAB/Python代码示例（附带源代码光盘/网络资源），便于读者动手实现和调试。 本书不仅是高校相关专业研究生的优质教材，也是一线工程师快速掌握现代信号处理与系统辨识技术的实用工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性强到让人惊叹，它几乎可以作为一本手持的“现场操作指南”。我特别喜欢其中关于不同测量环境和设备选型的对比分析部分。不同于那些只停留在理论层面的教材，这本书深入探讨了在实际工业现场，如何根据预算、环境噪声水平、所需测量精度，来“定制化”一套完整的测量方案。比如，在处理远场和近场测量差异时，书中给出的具体距离判据和计算方法，可以直接套用到我的工作中去解决实际的难题。甚至连校准流程的细节，包括环境声学校准和设备本身的频率响应校准，都被拆解成了可执行的步骤清单，简直是教科书级别的标准操作程序（SOP）。这使得这本书在我的书架上，拥有比其他理论书更高的“出勤率”，每当遇到拿不准的现场问题，翻开它总能找到清晰的指引，让人心安。

评分☆☆☆☆☆

从写作风格上来说，两位作者的笔触是相当鲜明的，读起来有一种强烈的“对话感”，而不是那种冷冰冰的学术腔调。你可以清晰地感受到作者们在撰写过程中，脑海中始终有一位正在学习的听众。特别是在解释一些瞬态信号分析或傅里叶变换的物理意义时，他们会运用一些非常巧妙的比喻，使得原本抽象的数学工具变得具体可感。这种清晰、富有条理的表达，让我在阅读那些涉及高维数据处理的章节时，也能保持高度的专注力，而不是被文字本身绕晕。他们的文字里没有那种故作高深的堆砌，而是直指核心，每一句话似乎都在为下一个知识点铺路，阅读体验非常流畅，几乎没有“卡壳”的地方，非常适合需要快速吸收知识的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是一场视觉盛宴，从封面到内页的字体选择，都透露出一种沉稳而又不失现代感的专业气质。每一次翻阅，都像是在进行一次精心的阅读之旅。装帧的质感非常扎实，看得出出版社在细节上是下了大功夫的。纸张的厚度适中，光线柔和，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，图表的清晰度和线条的锐利度都达到了行业顶尖水准，这对于需要精确观察曲线和波形图的技术书籍来说，简直是太重要了。很多技术书籍为了节省成本，图表往往模糊不清，使得解读难度倍增，但这本书完全没有这个问题，每一张示意图都仿佛伸手可触，让人对复杂的物理现象有更直观的理解。这种对阅读体验的极致追求，让它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品。每次合上书本，都能感受到一种由内而外散发出的专业气息，这种品质的书籍在市场上是相当稀有的。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现作者在内容组织上展现了极高的逻辑思维能力，那种层层递进的叙述方式，简直是为初学者量身定做，同时也为资深研究人员提供了深入探讨的基础框架。他们并没有一上来就抛出晦涩难懂的复杂公式，而是用极其生活化、贴近实际的例子来引入概念，比如从日常生活中最简单的回声现象讲起，然后逐步过渡到专业的声场建模。这种由浅入深的路径规划，极大地降低了理解的门槛。尤其是在处理测量误差和不确定性分析那一部分时，作者的处理方式显得尤为成熟和老练，他们没有回避现实中测量总是伴随着误差这一事实，而是将如何科学地量化和控制这些误差，作为核心议题来探讨，这体现了极高的学术诚信和严谨态度。读完这一章节，我感觉自己对“准确性”这个概念有了全新的、更具批判性的认识，而不是盲目相信仪器读数。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献和拓展阅读部分的详尽程度，简直是为有志于深入研究的人士准备的“宝藏地图”。很多看似简单的结论或方法背后，都标注了其理论的起源，甚至追溯到了几十年前的经典论文。这不仅仅是对前人研究成果的尊重，更是为我们提供了一个可以沿着时间线探索知识演进的路径。我尝试根据书中提到的几个前沿方向，去查找后续的文献，发现这些标注非常精准，省去了大量无效的检索时间。对于我这种希望站在巨人肩膀上进行创新工作的人来说，这种严谨的溯源能力比单纯的知识堆砌更有价值。它教会我们的不只是“如何做”，更重要的是“为什么是这样做的”，以及“接下来还可以往哪个方向探索”，这种学术视野的开拓，是任何一本只有结论的书籍都无法提供的。