信号处理与信号变换500问 9787121303654 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

林凌 著

图书标签:

• 信号处理
• 信号变换
• 通信工程
• 电子工程
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 专业书籍
• 傅里叶变换
• 数字信号处理

店铺： 中颐图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121303654

商品编码：30217235546

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

基本信息

书名：信号处理与信号变换500问

定价：88.00元

作者：林凌

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-01-01

ISBN：9787121303654

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《职场新生代实用电子技术问答系列》丛书收集了高年级大学生、研究生在实验和课题研究工作中的电路问题，还包括工作不久的工程技术人员在新产品研发或产品维护中遇到的大量问题，并进行了解答。本选题主要是有关信号处理与信号变换电路的基本知识等方面的知识。这些知识的重要性是不言而喻的，实际上，具备信号处理与信号变换电路的全面知识与足够的设计能力决定了测控系统、仪器仪表等任何一个现代化装置与系统的性能甚至成败。

目录

---

作者介绍

---

林凌：女 博士 教授 博士生导师1978.9-1982.7在合肥工业大学本科学习，获学士学位。1982.9-1984.8在中国煤炭科学院唐山分院工作，任助理工程师，参加了井下激光定向仪的研制工作。1984.9-1987.6在天津大学攻读硕士研究生。1987.7获硕士学位后留校任教至今。讲授'现代传感技术”、'信号与系统”两门主课，主持横向合作项目'脉搏式动脉血氧计的开发”，参加了天津市科委项目'长时间动态心电监测关键技术的研究”。1995.10作为中日交流留学生由国家教委派往日本北海道大学攻读博士学位，1999.12获博士学位后即按计划回国。回国后立即着手指导研究生开展人体组织内光传播的建模与蒙特卡罗法仿真、组织光学特性无损检测、组织化学成分无损检测理论与技术、新生儿脑血氧监护仪等相关研究，已完成3项国家自然科学基金、3项天津市科委基金项目，发表论文300余篇（其中SCI检索100篇、EI检索200篇），申请国家发明150多项（其中授权100余项），出版教材和专著22本。

文摘

---

序言

---

深度解析：理解与应用复杂信号的密钥 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们是数据传递、系统交互、感知世界的基础。从日常的通信、音频、视频，到更专业的医疗成像、雷达探测、地震监测，信号的分析与处理构成了现代科技的核心。本书正是围绕信号处理与信号变换这一关键领域，通过一系列精心设计的问题与解答，旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系。我们不只是罗列概念，而是着力于揭示信号处理的内在逻辑，探讨信号变换的强大威力，以及它们在实际应用中的落地之道。 一、信号的本质与基础：拨开迷雾，洞悉本质 信号处理的旅程始于对信号本质的理解。本书首先会深入探讨什么是信号，它们是如何产生的，以及如何从不同维度来刻画和描述信号。我们将从最基础的连续时间信号和离散时间信号入手，讲解它们的定义、特性以及它们之间的转换关系。例如，奈奎斯特-香农采样定理——这一信号处理领域的基石——将被详细阐述，它不仅解释了为何能够用离散信号精确地表示连续信号，更揭示了采样频率与信号带宽之间的不可或缺的联系。读者将理解，不恰当的采样会导致信息丢失或失真（混叠），以及如何选择合适的采样率以保证信号的完整性。 此外，我们还会审视信号的各种属性，如周期性、奇偶性、能量与功率等。这些看似基础的性质，却对后续的分析方法有着决定性的影响。例如，周期信号的傅里叶级数展开，与非周期信号的傅里叶变换，在数学形式和物理意义上存在显著差异，深刻影响着我们对信号频谱的理解。对能量和功率的区分，则直接关系到信号的通信传输、存储以及噪声抑制策略的设计。 二、信号变换的强大武器：驾驭频谱，洞察信息 信号变换是信号处理的核心工具，它允许我们从不同的“视角”观察信号，从而揭示隐藏在时域波形之下的宝贵信息。本书将重点介绍几种最重要且应用最广泛的信号变换，并深入剖析其数学原理、几何意义以及在实践中的应用。 1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：信号的“指纹” 傅里叶变换无疑是信号处理中最具代表性的工具。我们将详细讲解连续傅里叶变换（CFT）和离散傅里叶变换（DFT），以及它们在实际操作中更高效的实现——快速傅里叶变换（FFT）。通过傅里叶变换，我们可以将一个信号分解为其不同频率分量的叠加，从而获得信号的频谱信息。这就像给信号制作一份“指纹”，能够清晰地展现信号中包含哪些频率的成分，以及它们各自的强度和相位。 核心问题： 傅里叶变换的数学定义是什么？它揭示了信号的哪些信息？ 深入探讨： 连续信号与离散信号的傅里叶变换有何区别？ 应用解析： 如何利用傅里叶变换进行频谱分析，识别噪声，提取特定频率成分？ 技术细节： 快速傅里叶变换（FFT）的算法原理及其计算效率的优势。 2. 拉普拉斯变换（Laplace Transform）：系统分析的利器 在处理线性时不变（LTI）系统时，拉普拉斯变换展现出其无与伦比的优势。它将时域的微分方程转化为频域的代数方程，极大地简化了系统的分析和设计。本书将阐述拉普拉斯变换的定义、收敛域（ROC）的概念，以及如何利用它来分析系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应。 核心问题： 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系？ 深入探讨： 收敛域（ROC）在拉普拉斯变换中的重要性。 系统分析： 如何利用拉普拉斯变换求解LTI系统的微分方程？ 应用领域： 系统稳定性分析、传递函数概念的引入。 3. Z变换（Z-Transform）：离散时间系统的通用语言 对于离散时间系统，Z变换扮演着与拉普拉斯变换在连续时间系统中相似的角色。它将离散时间序列转化为一个复变量z的函数，便于分析离散系统的特性，如稳定性、频率响应等。本书将详细介绍Z变换的定义、收敛域、以及它在离散系统分析中的作用。 核心问题： Z变换与拉普拉斯变换的对应关系？ 深入探讨： 单位圆在Z变换中的意义，以及它如何反映系统稳定性。 系统设计： 如何利用Z变换设计数字滤波器？ 关键概念： 离散时间系统的传递函数（脉冲响应的Z变换）。 三、信号处理的实用技术：从理论到实践 理解了信号的本质和各种变换工具后，本书将进一步聚焦于信号处理中的核心技术，包括滤波、采样、量化以及相关分析等。 1. 滤波：净化与提取信息的关键 滤波是信号处理中最基本也最重要的操作之一。无论是去除噪声、提取特定频率范围的信号，还是增强感兴趣的信号成分，滤波都扮演着关键角色。本书将详细讲解数字滤波器的分类（如FIR滤波器和IIR滤波器），不同类型的滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的设计原理，以及滤波器设计中涉及的各种指标（如截止频率、阻带衰减、过渡带宽度）。 核心问题： 滤波器是如何工作的？ 深入探讨： FIR滤波器与IIR滤波器的优缺点比较。 设计方法： 窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计。 应用实例： 音频降噪、图像平滑、数据去噪。 2. 采样与量化：模拟信号的数字化之路 在数字信号处理领域，将模拟信号转换为数字信号是必不可少的步骤。本书将深入剖析采样定理的实际应用，探讨欠采样和过采样可能带来的问题，以及如何进行有效的抗混叠滤波。量化则是将采样后的连续值映射到有限个离散值，本书将讨论量化误差的性质，以及如何通过增加量化比特数来减小量化误差。 核心问题： 采样过程中的混叠现象如何发生？ 解决方案： 抗混叠滤波器的作用与设计。 量化误差： 什么是量化误差？如何影响信号的精度？ 实际考量： 采样率和量化比特数如何权衡？ 3. 相关分析：信号间的相似性探索 相关分析用于衡量两个信号之间的相似度，广泛应用于模式识别、目标检测、同步定位等领域。本书将介绍自相关函数和互相关函数，以及它们在信号分析中的作用，例如检测信号的周期性、估计信号的延迟等。 核心问题： 自相关函数与互相关函数的定义与解释。 应用场景： 如何利用相关性进行信号匹配和目标检测？ 延迟估计： 利用互相关函数估计信号传播的延迟。 四、信号变换的进阶与融合：拓展视野，解决复杂问题 除了基础的傅里叶、拉普拉斯和Z变换，本书还将探讨更高级的信号变换技术，以及如何将不同的技术融合起来解决更复杂的问题。 1. 短时傅里叶变换（STFT）与小波变换（Wavelet Transform）：捕捉时频局部特性 傅里叶变换能够提供信号的整体频谱信息，但它无法捕捉信号随时间变化的特性。短时傅里叶变换（STFT）通过在短时间内进行傅里叶变换，能够一定程度上实现时频分析，但存在时频分辨率的折衷问题。小波变换则通过使用具有局部特性的“小波”作为基函数，能够实现更好的时频局部化分析，特别适合处理非平稳信号。 核心问题： STFT的时频分辨率问题。 小波的优势： 小波变换如何克服STFT的局限？ 应用领域： 音频信号分析、图像压缩、故障诊断。 2. 希尔伯特变换（Hilbert Transform）与解析信号（Analytic Signal）：相位信息的重要性 希尔伯特变换是一种特殊的线性变换，它能够将一个实信号转换为一个虚信号，从而构建出解析信号。解析信号的引入，使得对信号的幅度谱和瞬时频率的提取变得更加方便和准确，在通信、语音信号处理等领域有广泛应用。 核心问题： 希尔伯特变换的数学性质。 解析信号的构建： 如何从实信号构造解析信号？ 应用实例： 瞬时幅度、瞬时频率的提取，单边谱分析。 3. 维纳滤波（Wiener Filter）：最优化的噪声抑制 在已知信号和噪声的统计特性时，维纳滤波可以设计出在均方误差意义下最优的滤波器，从而最大限度地抑制噪声。本书将介绍维纳滤波的原理，以及它在信号恢复和增强中的应用。 核心问题： 维纳滤波的“最优”含义。 统计特性的作用： 如何利用信号和噪声的统计信息？ 实际应用： 音频增强、图像去噪。 五、实际应用中的信号处理：贯穿各行各业 本书的价值不仅在于理论的深度，更在于其广泛的实际应用。我们将通过丰富的案例，展示信号处理与信号变换如何在以下领域发挥核心作用： 通信系统： 调制解调、信道编码、均衡、多径传播的解决。 音频与语音处理： 语音识别、语音合成、音频编码、回声消除。 图像与视频处理： 图像压缩、图像增强、目标检测、视频编码。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析，医学成像（CT、MRI）。 地球科学与遥感： 地震数据分析、雷达信号处理、卫星遥感数据处理。 控制系统： 系统建模、滤波器设计、状态估计。 通过对这些实际应用的深入剖析，读者将能够深刻理解信号处理与信号变换的巨大价值，并将其应用于自己的专业领域。 本书特点： 问题驱动： 以问题为导向，层层深入，引导读者主动思考。 原理与应用并重： 既深入讲解数学原理，又强调实际应用。 由浅入深： 从基础概念到高级技术，适合不同层次的读者。 图文并茂： 借助直观的图示和清晰的解释，增强理解。 实践指导： 提供解决实际问题的思路和方法。 本书旨在成为读者在信号处理与信号变换领域的一位得力助手，帮助您掌握核心知识，解决实际难题，并在不断发展的科技浪潮中保持领先。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个学术交流的论坛上看到有人推荐这本书的，当时正好我在为某个项目苦苦寻找关于数字滤波算法的解决方案。那位朋友形容这本书“解决了我一年半都没搞懂的某个算法问题”，这让我对它充满了好奇。尽管我并不是信号处理专业的科班出身，但在工作中有时会接触到一些相关的需求，总是感觉力不从心。很多时候，网上零散的资料碎片化严重，理论和实践脱节，学了半天还是云里雾里。这本书以“500问”的形式，似乎就是要打破这种学习的壁垒，用最直接、最聚焦的方式解答每一个可能产生的疑问。我最怕的就是那种上来就抛出一堆高深理论，然后就没有然后的书了。这本书给我的感觉是，它在每个问题点上都下了功夫，力求解释透彻，并且会追根溯源，把相关的概念都串联起来。我期待它能在我遇到具体技术难题时，给我提供一个清晰的思路和解决方案，而不是仅仅罗列公式。

评分☆☆☆☆☆

收到一本厚重的《信号处理与信号变换500问》，书名听起来就充满了知识的海洋，让人迫不及待想深入其中。刚翻开目录，就被丰富的章节划分吸引了。从最基础的信号定义、分类，到傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换这些核心概念的深度解析，再到采样定理、滤波器设计、小波变换等高级应用，几乎涵盖了信号处理领域的方方面面。每一章都以“问”为引子，仿佛在和一位经验丰富的老师对话，引导读者循序渐进地理解复杂的理论。我尤其期待书中对各种变换的物理意义和实际应用的阐释，不仅仅是冰冷的数学公式，更希望看到它们是如何在通信、图像处理、生物医学等领域大显身手的。考虑到问题驱动的学习方式，这本书应该能帮助我拨开迷雾，找到理解信号处理精髓的捷径。我猜想，即使是对于初学者，这本书也能提供一条清晰的学习路径，而对于有一定基础的读者，它则像一个详尽的工具箱，可以随时查阅，解决遇到的具体问题。我计划从自己最薄弱的章节开始，逐一攻克，相信通过这本书的指引，我对信号的认识会达到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，虽然没有特别华丽的装饰，但“信号处理”和“信号变换”这几个字本身就充满了科技感和神秘感。我一直对声音、图像这些我们日常生活中无处不在的“信号”如何被解析、被处理感到着迷。从最简单的音频去噪，到复杂的图像识别，背后都离不开信号处理的强大支撑。这本书“500问”的模式，让我觉得它非常接地气。不像传统的教材那样，可能一本下来只有寥寥几个大章，让人望而生畏。这种细碎化的知识点，更容易让我们这种业余爱好者或者需要快速掌握某项技能的人，根据自己的需求进行有针对性的学习。我喜欢这种“卡在哪儿，就翻哪儿”的学习方式，可以极大地提高学习效率。我猜想，这本书中的问题可能涵盖了从理论定义到算法实现，再到应用场景的各个方面，可以很好地满足不同层次读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和纸张质量都相当不错，拿在手里很有分量感，透着一股严谨的学术气息。书页的排版也十分清晰，公式的推导过程被细致地展现出来，关键步骤和概念都用加粗或者标注的方式突出，这对于我们这种需要反复琢磨的读者来说，简直是福音。我特别注意到书中有大量的图示，用来解释抽象的概念，比如傅里叶变换如何揭示信号的频率成分，或者滤波器如何“选择性”地通过或阻止某些频率的信号。我坚信，直观的图形化解释远比枯燥的文字描述更容易让人理解。作者在案例的选择上也显得非常用心，从经典的通信系统到现代的数字图像压缩，都力求展现信号变换在解决实际工程问题中的强大能力。我希望书中不仅仅停留在理论层面，还能提供一些代码示例或者伪代码，让我们能亲手实践，验证理论的有效性。这样，理论与实践的结合，才能真正内化知识，提升解决问题的能力。总的来说，这本书给我的第一印象是：专业、全面，并且非常注重读者的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在嵌入式开发领域工作的工程师，最近在接触一些涉及到传感器数据采集和初步分析的工作。过程中发现，对原始的传感信号进行预处理和特征提取至关重要，而这正是我目前知识盲区的一部分。同事们推荐了这本书，说它在讲解信号变换原理和实际应用方面做得非常出色。尤其提到书中关于傅里叶变换、小波变换在时域和频域的分析，以及如何通过滤波器去除噪声、提取有用信息的内容，让我非常期待。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些在实际工程中遇到的典型问题和相应的解决思路。比如，在传感器数据采集过程中，如何有效地进行采样率选择，如何设计低通滤波器来消除高频噪声，以及如何使用FFT（快速傅里叶变换）来分析信号的频率成分。如果书中能有一些关于这些实际操作的指导，那对我来说将是巨大的帮助。