测试信号分析与信息处理 9787030497413 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨平，沈艳，陈中柘 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497413

商品编码：29624481627

包装：平装

出版时间：2016-09-01

基本信息

书名:测试信号分析与信息处理

：98.00元

售价：71.5元,便宜26.5元,折扣72

作者:杨平,沈艳,陈中柘

出版社：科学出版社

出版日期：2016-09-01

ISBN：9787030497413

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书共8章，约40万字，主要内容包括:信号的数学特征；信号的数学分析；信号的离散化处理与分析；测试系统的组成与分析；信号调理电路；信号转换电路；频谱估计；现代信号分析方法现代信号分析方法。在内容上注重加强测试系统的分析与建模，信号分析与信息处理的算法及硬件实现，突出测试信号分析的特殊性和针对性，加重测试信号处理的篇幅；在风格上注重图文并茂，即公式演绎与图形解析相结合，加强对理论和方法的物理内涵诠释；在取材上注重经典与新颖相结合，力求反映新的理论和应用成果。

目录

作者介绍

文摘

序言

《数字信号处理基础与应用》 本书聚焦于数字信号处理领域的核心理论、关键技术以及在实际工程中的广泛应用。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建扎实的理论基础，并引导其掌握解决实际问题的能力。 第一部分：数字信号处理基础 本部分将从最基本概念出发，逐步深入数字信号处理的原理。 第一章：信号与系统概述 信号的分类与表示： 详细介绍连续时间信号与离散时间信号的概念，包括周期信号、非周期信号、偶信号、奇信号、能量信号、功率信号等。我们将探讨信号的时域、频域表示法，例如傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换等，并分析它们的性质和适用范围。 系统的基本性质： 深入讲解线性、时不变、因果性、稳定性等系统基本性质的定义、判断方法以及它们对系统行为的影响。 卷积及其在系统分析中的应用： 详细阐述离散时间卷积和连续时间卷积的计算方法，以及卷积作为系统响应的数学表达方式，如何描述线性时不变系统对任意输入信号的响应。 第二章：离散时间信号与系统分析 离散傅里叶变换（DFT）： 深入介绍DFT的定义、性质（如周期性、线性、对称性、时移、频移、卷积性质等），以及其在信号分析中的重要作用。我们将详细讲解DFT的计算方法，并初步介绍快速傅里叶变换（FFT）的基本思想，为后续内容铺垫。 Z变换及其性质： 详细阐述Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念与性质。重点介绍Z变换在分析离散时间线性时不变系统中的应用，如何将复杂的微分方程转化为代数方程，以及零极点分析法在判断系统特性中的作用。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 探讨DTFT与DFT、Z变换之间的联系与区别，以及DTFT在分析无限长离散信号时的优势。 第三章：数字滤波器的设计与实现 滤波器基本概念与分类： 介绍滤波器的基本功能——滤除不需要的频率分量，保留需要的频率分量。详细分类讨论理想滤波器与实际滤波器，以及低通、高通、带通、带阻等滤波器的基本特性。 无限冲激响应（IIR）滤波器设计： 深入讲解IIR滤波器的设计方法，包括巴特沃斯、切比雪夫（第一类和第二类）、椭圆滤波器等经典设计。详细阐述从模拟滤波器到数字滤波器的变换方法（如脉冲不变法、双线性变换法），以及IIR滤波器在幅频特性和相位特性上的权衡。 有限冲激响应（FIR）滤波器设计： 详细介绍FIR滤波器的特性，特别是其线性相位的优势。重点讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法等设计方法，并分析不同窗函数对滤波器性能的影响。 滤波器实现结构： 介绍直接型、规范型（级联型、并联型）等IIR滤波器和FIR滤波器的不同实现结构，以及它们在计算效率、数值稳定性等方面的差异。 第二部分：数字信号处理的应用技术 本部分将聚焦于数字信号处理在各个领域的具体应用，展现其强大的实用价值。 第四章：谱估计技术 经典谱估计方法： 介绍周期图法、改进的周期图法（如Welch法）等经典谱估计方法，分析它们的优缺点，例如方差与分辨率的权衡。 现代谱估计方法： 深入讲解基于模型的方法，包括Yule-Walker方程、Burg算法等Autoregressive (AR) 模型方法，以及AR模型在谱精细化分析中的优势。介绍Autoregressive Moving Average (ARMA) 模型及其谱估计原理。 高分辨率谱估计： 探讨Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) 谱估计方法，以及其在识别接近频率信号上的优越性。 第五章：多速率信号处理 采样率变化： 详细介绍信号的抽取（Decimation）和插值（Interpolation）原理，讲解如何通过改变采样率来实现信号的升采样和降采样，以及如何避免混叠和失真。 多速率滤波器组： 探讨滤波器组（Filter Banks）的概念，包括QMF（Quadrature Mirror Filter）滤波器组和多通道滤波器组。重点讲解其在信号分解与重构、语音编码、图像处理等领域的应用。 第六章：自适应信号处理 自适应滤波器的基本原理： 介绍自适应滤波器（Adaptive Filter）的概念，即滤波器参数能够根据输入信号的统计特性进行自动调整，以达到某种优化准则。 最速下降法及其在自适应滤波器中的应用： 详细讲解最速下降法（Gradient Descent）的思想，以及如何将其应用于最小均方误差（LMS）算法。 最小均方（LMS）算法： 详细推导和分析LMS算法的原理、收敛性、步长选择等关键问题。 递归最小二乘（RLS）算法： 介绍RLS算法，分析其比LMS算法更快的收敛速度，以及其计算复杂度。 自适应滤波器在实际中的应用： 深入探讨自适应滤波器在噪声消除、回声消除、均衡器、预测等领域的具体应用案例。 第七章：时频分析技术 时频分析的必要性： 阐述为什么单一的时域或频域分析方法无法全面刻画非平稳信号的特性，以及时频分析的优势。 短时傅里叶变换（STFT）： 介绍STFT的原理、窗口选择的影响，以及其在分析信号瞬时频率变化中的应用。 小波变换（Wavelet Transform）： 详细介绍小波变换的概念、基本原理、连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。重点讲解小波基函数的选择、尺度与平移操作，以及小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等方面的强大能力。 其他时频分析方法： 简要介绍Wigner-Ville分布、Cohen类分布等更高级的时频分析技术，及其适用场景。 第三部分：信号处理的工程实践 本部分将引导读者将理论知识应用于实际工程问题，并介绍一些前沿的研究方向。 第八章：常用信号处理工具与软件 MATLAB及其信号处理工具箱： 详细介绍MATLAB在信号处理领域的功能，包括其强大的矩阵运算能力、丰富的信号生成与处理函数、可视化工具等。重点介绍信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）提供的滤波器设计、频谱分析、系统辨识等函数。 Python及其科学计算库： 介绍Python在信号处理领域的应用，包括NumPy、SciPy、Matplotlib等库的用法，以及更专业化的库，如LibROSA（音频分析）、OpenCV（图像处理）等。 其他常用平台与工具： 简要介绍C/C++在嵌入式系统中的应用，以及FPGA、DSP芯片等硬件平台在实时信号处理中的重要性。 第九章：信号处理的典型应用案例 通信系统中的信号处理： 介绍调制解调、信道编码、均衡、多址技术等通信系统中对信号处理的需求与实现。 语音信号处理： 探讨语音信号的采集、预处理、特征提取（如MFCC）、语音识别、语音合成、声纹识别等关键技术。 图像与视频信号处理： 介绍图像增强、边缘检测、图像分割、特征提取、图像压缩、运动估计等图像视频处理技术。 生物医学信号处理： 探讨心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物信号的分析与处理，以及在医疗诊断中的应用。 第十章：前沿研究方向与发展趋势 机器学习与深度学习在信号处理中的融合： 探讨如何利用深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）来解决复杂的信号处理问题，例如信号分类、异常检测、信号去噪等。 智能信号处理： 介绍智能信号处理的概念，即利用人工智能技术来增强信号处理的能力，例如自适应学习、模式识别、决策支持等。 硬件加速技术： 探讨FPGA、GPU等硬件在加速大规模信号处理任务中的应用，以及其在实时性要求高的场景下的重要性。 本书内容由浅入深，理论与实践相结合，配有丰富的例题和习题，旨在帮助读者建立起对数字信号处理的全面认知，掌握必要的理论知识和工程技能，并为进一步深入研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常朴实、流畅，读起来有一种与一位经验丰富的老师面对面交流的代入感。它没有那种高高在上的学术腔调，而是尽量用最接地气的方式来解释那些高精尖的技术难题。我记得有一次在学习某个特定的算法时，我卡在了某个关键的数学推导上，翻阅其他资料都觉得云里雾里，但翻到这本书的对应章节，作者用了一个非常巧妙的生活化比喻，瞬间就将那个抽象的概念具象化了，那种“豁然开朗”的感觉真是太棒了。而且，书中对每一个重要术语的定义都力求精准而详尽，绝不含糊其辞，这对于需要精确理解的工程领域来说至关重要。更值得称赞的是，作者在论述过程中，时常会穿插一些“过来人的经验之谈”，比如在实现某个功能时需要注意的陷阱，或者在理论模型与实际应用之间存在的误差来源。这些“软性”的知识点，往往是教科书上学不到的宝贵财富，让我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一本包含多年实践智慧的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的标题字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我原本以为这种技术类的书籍都会是枯燥乏味的排版，没想到它在细节处理上这么用心。刚拿到手的时候，就忍不住翻阅了一下目录，发现它的章节划分非常逻辑化，从基础的概念梳理到复杂的应用实例，层次感十足。特别是前几章对基本理论的阐述，虽然涉及不少公式和数学推导，但作者似乎很擅长用类比和直观的图示来辅助说明，使得原本晦涩难懂的部分也变得相对容易入口。我尤其欣赏它在引入新概念时，总会先给出清晰的背景和意义，让人明白为什么要学习这些内容，而不是单纯地堆砌知识点。这种以“为什么”开头的讲解方式，极大地激发了我深入阅读的兴趣。对于初学者来说，这无疑是一份极佳的入门指南；而对于有一定基础的人而言，它提供的深度和广度也绝对能带来新的启发。总而言之，从视觉和结构上看，这本书的制作水平绝对称得上是业界上乘，让人有爱不释手的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量达到了令人惊喜的程度。要知道，这类专业书籍的纸张和印刷往往是缩水的重灾区，但这本书的用纸非常考究，拿在手里很有分量感，那种略带哑光质感的纸张，不仅保护了眼睛，也让墨色显得格外清晰。更让我满意的是它的图表制作。在信号处理领域，高质量的波形图、频谱图和系统框图是理解核心内容的钥匙，这本书在这方面简直是教科书级别的展示。所有的图形都采用了高分辨率的矢量图风格，线条锐利，色彩区分度高，即便是最复杂的时频分析图，也能一眼看出关键特征。很多专业书籍的图例小得可怜，或者分辨率低到失真，但这本书完全没有这个问题，很多关键图例甚至被巧妙地设计成跨页的大图，提供了极佳的视觉体验。我甚至发现，书中的公式编号和参考文献格式都保持了高度的一致性和规范性，这对于需要经常查阅和引用特定内容的读者来说，极大地提高了查找效率，体现了出版方的专业素养。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一次系统性的思维重塑之旅，而非单纯的知识点记忆。它最让我佩服的一点是其宏观的视野和严谨的逻辑递进关系。作者在构建知识体系时，非常注重前后章节之间的呼应与衔接，很少出现突然跳跃或上下文脱节的情况。例如，在讨论完某种滤波器的设计原理后，紧接着就会引入实际应用中的性能评估方法，然后再深入到优化算法，这个流程设计得如行云流水一般自然。它成功地避免了那种“知识点罗列”的弊端，而是将分散的理论点串联成一个有机的整体。我发现，当我试图去解决一个复杂的实际工程问题时，这本书提供的框架结构能够自动地帮我梳理出问题的关键环节，指导我应该从哪个理论基础入手去寻找解决方案。这种引导读者进行结构化思考的能力，我认为是区分一本优秀教材和平庸参考书的关键所在，而这本书无疑属于前者。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例的选取和深度上做得非常到位，真正体现了“理论联系实际”的精髓。它没有停留在简单地复述标准教材中的经典案例，而是引入了一些更贴近当前行业前沿的应用场景。比如，它对某一种特定噪声环境下信号恢复的讨论，深入到了参数估计的误差分析层面，这对于希望将理论应用于解决实际工程挑战的人来说，简直是如虎添翼。每一个案例后面，作者都会附带详细的步骤分解和关键参数的讨论，让人不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么这么做”才是最优选择。更棒的是，书中还提供了一些与编程实现相关的探讨，虽然没有直接提供完整的代码，但对算法流程和数据结构的选择给出了明确的建议，这极大地降低了读者将理论付诸实践的门槛。总而言之，这本书不仅是知识的传授者，更是解决实际问题的实践指导者，对于那些渴望将学习成果转化为生产力的人来说，它是一本不可多得的宝藏。