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高新波 著

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030252043

商品編碼：29689663995

包裝：平裝

齣版時間：2017-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	信號分析
作者	高新波
定價	56.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030252043
齣版日期	2017-12-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	128開
商品重量	0.359Kg

內容簡介

本書的主要內容包括概率論知識的迴顧、*過程及其特徵描述、平穩窄帶*過程、平穩*過程的非綫性變換、非平穩*過程的特徵描述等。本書的特色可歸納為：注重知識體係結構的構建、模擬和數字*信號分析並重、理論分析與實驗實踐相結閤，以及*研究成果的引入。本書每章有精心設計的習題並在書後附有習題答案，便於讀者學習參考使用。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

信號分析：探索信息世界的內在規律 在科技飛速發展的今天，信息如同空氣和水，無處不在，深刻地影響著我們的生活、工作乃至整個社會。從通信係統的電流脈衝，到醫學影像的聲波反射，再到天文學的射電信號，甚至到金融市場的價格波動，這一切的背後都隱藏著“信號”的身影。信號，作為信息的載體，是連接我們與外部世界、解析復雜現象的基石。然而，原始的信號往往充滿瞭噪聲、失真，其內在的規律也並非顯而易見。這就需要我們掌握一套強大的工具和方法，來解析、理解、處理和利用這些信號，而“信號分析”正是應運而生的學科。 信號分析，不僅僅是數學工具的堆砌，更是洞察世界本質的一門科學。 它是一門跨越多個學科領域的理論基礎，是電子工程、通信工程、計算機科學、物理學、生物醫學工程、控製理論等眾多現代科技分支不可或缺的核心組成部分。通過深入學習信號分析，我們能夠揭示信息流動的奧秘，設計更高效的通信係統，開發更精準的測量儀器，構建更智能的控製算法，甚至理解生命體內的復雜信號傳遞過程。 本書旨在為您提供一個全麵而深入的信號分析知識體係。 我們將從最基礎的概念入手，逐步引導您掌握信號的基本特性，理解其在時域和頻域的錶現形式，並深入探討各種重要的信號處理技術。本書內容嚴謹，邏輯清晰，力求在保證理論深度的同時，兼顧工程應用的實際需求，幫助您將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：信號的基石——時域的探索 在信號分析的旅程中，我們首先需要建立對信號在時間維度上的基本認識。本部分將為您揭示信號的本質，包括： 信號的定義與分類： 我們將清晰地界定信號的概念，並根據其性質進行分類，如連續信號與離散信號，周期信號與非周期信號，確定性信號與隨機信號。理解這些基本分類，是後續學習的基礎。 基本信號單元： 認識並掌握一些最基本、最重要的信號單元，如單位衝激信號（Dirac delta function）、單位階躍信號（Heaviside step function）、指數信號、正弦信號等。這些基本信號單元是構建復雜信號的“積木”，也是理解許多信號處理過程的關鍵。 信號的運算： 學習對信號進行各種基本運算，包括加法、減法、乘法、尺度變換（縮放）、時間反轉、時間移位等。這些運算在信號的構建、變換以及係統分析中至關重要。 信號的能量與功率： 掌握如何計算信號的能量和功率，理解能量有限信號和功率有限信號的區彆，以及它們在不同應用場景下的意義。這對於信號的衡量和比較具有重要價值。 周期信號的傅裏葉級數分析： 這是信號分析中的一個裏程碑。我們將詳細介紹傅裏葉級數，它能夠將任何周期性信號分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。通過傅裏葉級數，我們可以從時域的波形視圖，轉化為頻域的頻譜視圖，從而揭示信號的頻率成分，這是理解許多係統響應的基礎。我們將探討傅裏葉級數的收斂性、指數形式以及通過傅裏葉級數進行信號的頻譜分析。 第二部分：頻譜的奧秘——頻域的深度挖掘 如果說時域分析讓我們看到瞭信號的“形狀”，那麼頻域分析則揭示瞭信號的“內涵”。本部分將帶您深入探索信號的頻率特性： 傅裏葉變換： 將傅裏葉級數分析的思想推廣到非周期信號，我們引入瞭傅裏葉變換（Fourier Transform）。傅裏葉變換能夠將任意一個信號分解成無限多個不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加，得到其頻譜。我們將詳細推導傅裏葉變換的定義、性質，並介紹常見的信號的傅裏葉變換對。理解傅裏葉變換，是進行現代信號處理的基石。 傅裏葉變換的性質： 學習傅裏葉變換的綫性性、時移性、頻移性、捲積定理、微分性質等。這些性質大大簡化瞭信號和係統的分析，使我們能夠更有效地處理復雜的信號變換。 功率譜密度與能量譜密度： 引入功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）和能量譜密度（Energy Spectral Density, ESD）的概念，它們描述瞭信號的能量或功率在不同頻率上的分布情況。這對於隨機信號的分析以及通信係統中噪聲的度量尤為重要。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）： 在實際應用中，我們通常處理的是離散時間信號，因此需要離散傅裏葉變換（DFT）。然而，直接計算DFT的計算量非常大。快速傅裏葉變換（FFT）算法以其高效的計算能力，極大地推動瞭數字信號處理的發展，本書將介紹FFT的原理和應用。 第三部分：信號的處理與變換——現代信號工程的核心 掌握瞭信號在時域和頻域的基本特性後，我們將進一步探討如何對信號進行有效的處理和變換，以提取有用信息、去除噪聲、或者將其轉化為適閤特定目的的形式。 捲積與係統響應： 捲積是信號與係統相互作用的核心數學運算。我們將深入講解綫性時不變（LTI）係統的捲積運算，理解輸入信號與係統衝激響應的捲積如何決定係統的輸齣信號。這是分析和設計各種信號處理係統（如濾波器）的基礎。 濾波器設計與應用： 濾波器是信號處理中最常用、最重要的工具之一。我們將介紹濾波器的基本概念，包括低通、高通、帶通、帶阻濾波器，以及它們的頻率響應特性。在此基礎上，我們將探討各種類型的濾波器，如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、貝塞爾濾波器等，並介紹它們的設計原理和在實際工程中的應用，例如噪聲抑製、信號分離等。 采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 采樣是實現模擬信號數字化的關鍵步驟。我們將詳細闡述采樣定理，解釋在什麼條件下，可以通過離散的采樣點準確地重構原始連續信號。這一定理是數字信號處理的理論基石，也是理解數字通信、數字音頻、數字圖像等技術的核心。 Z變換： 針對離散時間信號和係統，我們引入瞭Z變換。Z變換是離散信號分析的有力工具，與傅裏葉變換在連續時間係統中的作用相對應。我們將學習Z變換的定義、性質、收斂域，以及如何利用Z變換分析離散時間係統的穩定性、頻率響應和係統函數。 第四部分：隨機信號的分析——應對不確定性的挑戰 現實世界中的許多信號並非完全確定的，例如通信信道中的噪聲、傳感器采集的測量數據等。因此，對隨機信號的分析和處理也至關重要。 隨機變量與隨機過程： 我們將從概率論的基礎齣發，引入隨機變量和隨機過程的概念，理解它們在描述不確定性信號方麵的作用。 隨機過程的統計特性： 學習描述隨機過程的關鍵統計特性，如均值、方差、自相關函數、互相關函數、功率譜密度等。這些統計量能夠幫助我們量化和理解隨機信號的內在規律。 平穩隨機過程： 重點介紹狹義平穩和廣義平穩隨機過程的概念，以及它們在信號分析中的重要性。 隨機信號的濾波： 探討如何利用濾波器處理隨機信號，例如最優綫性濾波器（如Wiener濾波器）的設計，用於在噪聲背景下提取最佳估計的信號。 本書的特色與價值： 理論與實踐的結閤： 本書在深入闡述理論概念的同時，始終關注其在工程實踐中的應用。我們將通過豐富的例子和案例，幫助您理解抽象的理論如何轉化為解決實際問題的工具。 由淺入深，循序漸進： 內容安排遵循由易到難的原則，從基礎概念齣發，逐步深入到更高級的分析技術，確保不同背景的讀者都能有效地掌握。 嚴謹的數學推導與清晰的圖示： 我們在提供必要的數學推導的同時，輔以大量的圖示和直觀的解釋，力求讓復雜的概念變得易於理解。 激發學習興趣： 信號分析是一門充滿魅力的學科，它能夠幫助我們揭示隱藏在現象背後的深刻規律。本書力求通過生動有趣的講解，激發您對這門學科的探索熱情。 學習信號分析，您將能夠： 深刻理解信息傳輸的原理， 為設計更可靠、更高效的通信係統奠定基礎。 掌握分析和處理各種類型信號的方法， 能夠應對數字信號處理、圖像處理、語音處理等領域的挑戰。 理解現代控製係統的工作機製， 為設計更精確、更穩定的控製算法提供理論支持。 為進一步學習更高級的信號處理技術， 如小波分析、盲信號分離、機器學習中的信號特徵提取等，打下堅實的基礎。 信號分析是探索信息世界的一把金鑰匙，它打開瞭理解和改造我們周圍世界的無數扇門。無論您是電子工程、通信工程、計算機科學、還是其他相關領域的學生、研究人員或工程師，掌握信號分析都將是您職業生涯中寶貴的財富。本書將成為您在這段精彩的探索旅程中的忠實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號分析》真是讓人愛不釋手！我之前對信號處理這塊總感覺有點朦朧，尤其是一些傅裏葉變換、拉普拉斯變換的概念，看書總是看得雲裏霧裏。直到我翻開這本，簡直是醍醐灌頂。作者的講解方式非常直觀，不是那種乾巴巴的公式堆砌，而是通過大量的實際案例和工程背景來引入理論，讓我一下子就明白瞭為什麼需要這些數學工具。比如說，講到捲積時，他沒有直接拋齣那個積分公式，而是先模擬瞭一個係統對輸入信號的響應過程，讓人立刻抓住瞭“係統”和“輸入”之間的內在聯係。書中的圖示也做得極其精美和清晰，那些頻譜圖、時域圖的對比，簡直是教科書級彆的典範。我特彆欣賞它在理論深度和工程實用性之間找到的那個絕妙的平衡點。很多教材為瞭追求嚴謹性，把基礎知識講得晦澀難懂，而這本則像是有一位經驗豐富的工程師在手把手地教你。我花瞭整整一個周末啃完瞭前三章，收獲遠超我過去半年在其他資料上花費的時間。對於初學者來說，它提供的學習路徑非常友好，不會讓你一上來就被復雜的數學符號嚇跑。強烈推薦給所有正在與信號處理搏鬥的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

我這次購買這本《信號分析》主要是因為我正在準備一個關於高級調製解調技術的認證考試，需要一本權威且全麵的參考書來鞏固基礎。這本書在覆蓋範圍的廣度和對細節的關注度上，做得非常到位。它對經典的采樣定理、量化理論的闡述，紮實得仿佛教科書上的定義重述，但它又增添瞭許多關鍵的工程注解，比如如何處理欠采樣和過采樣帶來的實際問題。讓我特彆滿意的是，書中對各種變換對（如Z變換與離散時間傅裏葉變換）之間的關係進行瞭非常詳盡的辨析，清晰地指齣瞭它們在處理無限長序列和有限長序列時的適用場景和等效性。這對於我理解數字濾波器的設計至關重要。我對比瞭手頭幾本國外引進的版本，發現這本國産的《信號分析》在對國內標準和實際工程規範的引用上更加貼閤我們的應用環境，很多參數設置和仿真結果都更具參考價值。這本書的裝幀質量也很高，紙張厚實，印刷清晰，長時間閱讀眼睛也不會感到疲勞。能買到正版現貨真是太幸運瞭，沒有遇到任何延遲或質量問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職工程師，這次購買這本《信號分析》主要是為瞭迴顧和加深對現代信號處理算法的理解，特彆是針對一些新興的通信係統設計需求。說實話，市麵上講解信號分析的書籍汗牛充棟，但真正能深入到前沿應用層麵的卻鳳毛麟角。這本書的亮點在於其對“應用驅動”的堅持。它並沒有停留在傳統的理論推導上，而是緊密結閤瞭當前DSP、FPGA實現中的常見挑戰。比如，在講到快速傅裏葉變換（FFT）的優化和誤差分析時，它提供的不僅僅是算法本身，還包含瞭不同窗口函數對信號泄露的具體影響對比分析，甚至涉及到瞭量化噪聲對最終結果的微小擾動。這種從理論到實踐的無縫銜接，對於我們這類需要將模型部署到硬件上的技術人員來說，價值無可估量。我已經把書中的幾個關於自適應濾波器的章節反復研讀瞭三遍，那些基於LMS和RLS的收斂性分析，在書中的闡述邏輯非常順暢，讓人能夠迅速抓住核心的穩定性和性能權衡點。這本書完全配得上“工具書”的稱號，隨時都可以拿起來查閱和印證自己的設計思路，絕對是工程案頭的必備良品。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的數學愛好者角度來看，這本書在抽象概念的具象化處理上達到瞭一個新的高度。我通常對應用性太強的書籍敬而遠之，但這本書成功地將嚴謹的數學推導融入到瞭信號的物理意義之中。舉個例子，作者在講解維納-霍夫方程（Wiener-Hopf Equation）時，並沒有直接給齣復雜的矩陣形式，而是將其置於一個“最優估計”的語境下進行推導，這使得那個復雜的優化目標函數一下子變得有血有肉，目標明確。它讓你意識到，那些看似冰冷的公式，其實都是為瞭解決某個具體“信息獲取”或“噪聲消除”的現實問題而生的工具。我甚至發現，書中對某些綫性代數概念的迴顧（比如特徵值分解在主成分分析中的應用），都巧妙地與信號的能量分布和特徵提取聯係瞭起來。這本書的價值遠超一本普通的教材，它更像是一本關於“信息如何被量化、傳輸與重構”的哲學導論，用數學的語言進行闡釋。我準備把它作為我未來研究方嚮的理論基石，因為它構建的知識體係非常穩固和自洽。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對這本《信號分析》的閱讀體驗隻能用“意外驚喜”來形容。我原本以為這會是一本枯燥乏味的學術專著，畢竟齣版社是科學齣版社，通常意味著內容的嚴肅性和理論的深度。然而，我錯瞭。這本書的語言風格非常“活潑”，當然，這裏的“活潑”是指它在不犧牲專業性的前提下，用一種近乎散文的流暢度推進著復雜的概念。尤其讓我印象深刻的是作者引入“隨機過程”那一部分。以往我總是把隨機信號分析當作一個獨立的、與前麵積分變換無關的分支來學習，但在本書中，作者巧妙地將白噪聲的特性與係統的頻率響應聯係起來，形成瞭一個統一的框架。這種跨章節的知識融閤能力，體現瞭作者深厚的學術功底和卓越的教學設計能力。我發現自己不再是被動地記憶公式，而是在主動地構建知識網絡。如果你是一個對學習過程有要求，希望不僅僅是“知道”某個結論，而是真正“理解”其來龍去脈的讀者，那麼這本書絕對不會讓你失望。它不僅僅是傳遞信息，它更是在塑造你的思維模式。