信号分析及应用(高等院校信息与通信工程系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘建寿 王琳 严鹏 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302243533

商品编码：29729770318

包装：平装

出版时间：2011-03-01

基本信息

书名：信号分析及应用(高等院校信息与通信工程系列教材)

定价：25.00元

作者：潘建寿 王琳 严鹏

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-03-01

ISBN：9787302243533

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书共分6章，每章配有适量习题。章介绍学习*过程的知识；第2章在讨论*过程的概念和性质的基础上，介绍了几种常用的*过程；第3章和第4章沿着理论、方法、应用的主线索，分别讨论了乎稳*过程的相关分析、功率谱和*信号统计特性的实验分析(包括参数估计、谱估计、分布函数估计、*过程的模型及*过程的模拟等)；第5章讨论了*信号通过系统(包括通过线性系统、带通系统和非线性系统)的分析；第6章介绍了*过程的理论和方法在信号处理中的相关应用。
　　本书可作为普通高校电子信息类、通信类、电子类等专业的本科生教材，并可供相关专业的研究生及工程技术人员参考。

目录

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章　过程基础
　1.1　概率论中的几个概念与公式
　　1.1.1　概率的概念
　　1.1.2　几个重要的概率公式
　　1.1.3　事件独立、互斥与统计独立
　1.2　变量
　　1.2.1　变量的概念
　　1.2.2　变量的概率函数
　　1.2.3　条件分布与独立性
　　1.2.4　几个重要的概率分布
　　1.2.5　变量的函数及其分布
　1.3　变量的数字特征
　　1.3.1　数学期望
　　1.3.2　方差
　　1.3.3　数学期望和方差的几个常用性质
　　1.3.4　相关系数与协方差
　　1.3.5　统计独立、不相关与正交的概念
　　1.3.6　矩与数字特征
　　1.4　特征函数及其与矩的关系
　　1.4.1　特征函数的定义及性质
　　1.4.2　特征函数与矩的关系
　　1.4.3　多维变量的特征函数与联合矩
　　1.4.4　举例
　1.5　极限定理
　　1.5.1　变量序列的收敛性
　　1.5.2　大数定律
　　1.5.3　中心极限定理
　1.6　希尔伯特变换
　　1.6.1　希尔伯特变换的定义及物理意义
　　1.6.2　希尔伯特变换的性质
　习题
第2章　过程
　2.1　过程的基本概念及定义
　　2.2　过程的统计描述
　　2.2.1　过程的概率分布
　　2.2.2　过程的数字特征——时间t的确知函数
　　2.2.3　过程的特征函数
　2.3　乎稳过程
　　2.3.1　平稳过程的概念及数字特征
　　2.3.2　遍历性过程
　2.4　几种常用的过程
　　2.4.1　独立过程与白噪声
　　2.4.2　白噪声过程
　　2.4.3　正态过程
　　2.4.4　马尔可夫过程
　　2.4.5　独立增量过程
　习题
第3章　平稳过程的相关分析与谱分析
　3.1　平稳过程的相关函数及其性质
　　3.1.1　自相关函数、自协方差函数及其性质
　　3.1.2　互相关函数、互协方差函数及其性质
　　3.1.3　相关系数和相关时间
　　3.1.4　时间自相关函数
　3.2　平稳过程的功率谱密度及其性质
　　3.2.1　功率谱密度的概念和定义
　　3.2.2　功率谱密度的性质
　　3.2.3　互功率谱密度
　3.3　相关函数与功率谱密度的关系
　　3.3.1　维纳一辛钦定理
　　3.3.2　关于维纳一辛钦定理的再讨论
　　3.3.3　互相关函数与互功率谱密度
　3.4　平稳过程的采样
　　3.4.1　平稳过程的采样定理
　　3.4.2　采样过程的功率谱密度
　习题
第4章　信号统计特性的统计实验分析
　4.1　引言
　　……
第5章　信号通过系统的分析
第6章　过程的理论和方法在信号处理中的应用
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号分析与系统》 引言 在现代科学技术飞速发展的浪潮中，信号无处不在，它们承载着信息，是连接万物、感知世界的桥梁。从通信网络中的电磁波，到生物体内的电信号，再到工业生产中的传感器读数，信号的产生、传输、处理和分析构成了许多关键技术的基础。掌握信号分析与系统的原理，就如同拥有了理解和驾驭这些信息流动的钥匙。 本书《信号分析与系统》旨在为读者构建一个全面而深入的信号分析理论框架，并探讨其在各个工程领域中的广泛应用。我们希望通过系统性的讲解，使读者能够深刻理解信号的数学表示、时域和频域特性，掌握傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等核心工具，并能够利用这些工具分析和设计各种信号处理系统。 第一篇 信号的基本概念与表示 第一章 信号的定义与分类 本章将从最基本的层面出发，揭示信号的本质。我们将探讨信号是如何被定义和理解的，它们是物理量随时间（或空间）变化的函数，蕴含着信息。接着，我们会对信号进行详细的分类，以便读者能更清晰地认识信号的多样性。 连续时间信号与离散时间信号： 这是信号最根本的分类方式。连续时间信号在时间轴上是连续的，可以用数学函数精确描述，例如声波的振动、温度随时间的连续变化。而离散时间信号则是在时间轴上不连续的，只能在特定的离散时刻取值，通常由采样过程产生，例如数字音频、股票价格的日收盘价。我们将深入探讨两种信号的数学表示方法，以及它们之间的转换关系，如采样定理。 周期信号与非周期信号： 周期信号是指在时间上重复出现的信号，具有固定的周期。例如正弦波、方波等。非周期信号则不具备这种重复性。理解信号的周期性对于其频谱分析至关重要。 能量信号与功率信号： 信号的能量和功率是衡量信号强度和信息量的两个重要指标。能量信号在整个时间轴上的能量是有限的，而功率信号在单位时间内消耗的功率是有限的。本书将提供计算这两种信号能量和功率的方法，并探讨它们在实际中的意义，例如通信中的信号能量限制。 偶信号与奇信号： 信号的对称性是另一个重要的特性。偶信号满足 $f(t) = f(-t)$，其图像关于纵轴对称；奇信号满足 $f(t) = -f(-t)$，其图像关于原点对称。这种对称性可以极大地简化信号的分析，尤其是在傅里叶级数展开中。 确定信号与随机信号： 确定信号的数学模型是完全已知的，其未来发展趋势可以精确预测。而随机信号的未来值不能完全确定，只能通过概率统计的方法进行描述，例如噪声信号。虽然本书的重点在于确定信号的分析，但也会对随机信号的概念进行初步介绍。 第二章 信号的基本运算 理解信号的运算是进行信号处理的前提。本章将介绍对信号进行各种数学和逻辑运算的方法，这些运算是构建复杂信号处理系统的基石。 信号的加法、减法与乘法： 这些是最基础的运算，将用于叠加、衰减或调制信号。例如，将两个语音信号相加可以实现声音的混合。 信号的乘方与开方： 用于改变信号的幅度或能量特性，例如将信号平方可以得到其功率。 信号的积分与微分： 积分和微分是描述信号变化率和累积量的基本工具。在物理系统中，积分和微分运算常常对应着电容和电感的行为。 信号的时间变换： 时移： 将信号在时间轴上向前或向后移动，例如实现信号的延迟。 尺度变换： 将信号在时间轴上进行压缩或扩展，例如实现信号的快放或慢放。 翻转： 将信号关于纵轴进行翻转，例如实现信号的反相。 这些时间变换操作在信号的调制、解调以及系统分析中扮演着重要角色。 信号的幅度变换： 幅度缩放： 改变信号的幅度大小，例如实现信号的增益或衰减。 幅度偏移： 给信号加上一个直流分量，改变其基线。 信号的卷积： 卷积是信号分析中最核心、最强大的运算之一。它描述了线性时不变系统对输入信号的响应。通过卷积，我们可以完全刻画系统的行为。本章将详细介绍卷积的定义、计算方法以及其在系统响应分析中的重要性。 第三章 信号的能量与功率 本章将对能量信号和功率信号的定义进行深入的数学阐述，并提供计算它们的具体方法。 能量信号的能量： 对于能量信号 $f(t)$，其总能量 $E$ 定义为 $E = int_{-infty}^{infty} |f(t)|^2 dt$。我们将探讨不同类型信号的能量计算，例如脉冲信号、指数衰减信号等。 功率信号的功率： 对于功率信号 $f(t)$，其平均功率 $P$ 定义为 $P = lim_{T o infty} frac{1}{2T} int_{-T}^{T} |f(t)|^2 dt$。我们将通过算例演示如何计算周期信号和具有特定特性的非周期信号的平均功率。 能量和功率谱密度： 能量谱密度描述了信号能量在不同频率上的分布，而功率谱密度描述了信号功率在不同频率上的分布。它们是分析信号频率特性的关键工具，将在后续章节中详细介绍。 第二篇 傅里叶分析 傅里叶分析是信号分析的基石，它将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加，从而揭示信号的频率域特性。 第四章 傅里叶级数 本章将介绍如何将周期信号表示为无穷多个正弦和余弦分量的级数和。 周期信号的正交性： 介绍三角函数系的正交性，这是傅里叶级数展开的基础。 傅里叶级数的三角形式： 给出周期信号 $f(t)$ 的傅里叶级数展开式：$f(t) = a_0 + sum_{n=1}^{infty} (a_n cos(nomega_0 t) + b_n sin(nomega_0 t))$，其中 $omega_0 = 2pi/T_0$ 是基波频率。 傅里叶级数的指数形式： 介绍更简洁的指数形式：$f(t) = sum_{n=-infty}^{infty} c_n e^{jnomega_0 t}$。 傅里叶系数的计算： 详细推导计算 $a_0, a_n, b_n$ 或 $c_n$ 的公式，并给出算例，例如方波、锯齿波的傅里叶级数展开。 收敛性与平均收敛： 探讨傅里叶级数收敛的条件，以及在实际应用中如何处理不连续点（吉布斯现象）。 周期信号的频谱： 傅里叶级数揭示了周期信号的离散频谱，即只在基波频率的整数倍频率上存在非零的频谱分量。 第五章 傅里叶变换 傅里叶变换是傅里叶级数对非周期信号的推广。它将任意信号分解为无穷多个频率连续的正弦和余弦分量的叠加。 傅里叶变换的定义： 给出连续时间信号 $f(t)$ 的傅里叶变换 $F(omega)$ 的定义：$F(omega) = int_{-infty}^{infty} f(t) e^{-jomega t} dt$。 傅里叶反变换： 给出根据频谱 $F(omega)$ 重构原始信号 $f(t)$ 的傅里叶反变换：$f(t) = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} F(omega) e^{jomega t} domega$。 重要信号的傅里叶变换： 计算一些基本信号的傅里叶变换，如单位冲激函数、单位阶跃函数、矩形脉冲、指数函数、高斯函数等。 傅里叶变换的性质： 详细介绍傅里叶变换的线性性、时移性、尺度变换性、对称性、微分性质、积分性质、卷积性质、调制性质等。这些性质是求解复杂信号变换和分析系统特性的重要工具。 帕斯瓦尔定理： 介绍傅里叶变换与信号能量之间的关系，即信号在时域的总能量等于其在频域能量积分。 傅里叶变换与信号频谱： 傅里叶变换揭示了非周期信号的连续频谱，即信号的能量在所有频率上都有可能分布。 第六章 傅里叶变换的应用 本章将结合实际应用，展示傅里叶变换的强大威力。 信号滤波： 介绍如何利用傅里叶变换设计滤波器，例如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器，以去除信号中的噪声或提取特定频率成分。 系统分析： 演示如何利用傅里叶变换分析线性时不变系统的频率响应。对于输入信号 $x(t)$ 和系统冲激响应 $h(t)$，其输出信号 $y(t)$ 的傅里叶变换 $Y(omega)$ 等于输入信号的傅里叶变换 $X(omega)$ 乘以系统的频率响应 $H(omega)$，即 $Y(omega) = X(omega) H(omega)$。 通信系统： 介绍傅里叶变换在调制解调、频谱分析、信道容量计算等方面的应用。 图像处理： 简要介绍傅里叶变换在图像去噪、边缘检测、图像压缩等领域的初步应用。 第三篇 傅里叶变换的扩展与离散信号分析 第七章 拉普拉斯变换 拉普拉斯变换是对傅里叶变换的进一步推广，它能够处理更广泛的信号，尤其是那些在负时间区域有无穷大的信号，并且能够更方便地分析包含指数衰减或增长的信号。 拉普拉斯变换的定义： 给出单边拉普拉斯变换 $F(s)$ 的定义：$F(s) = int_{0}^{infty} f(t) e^{-st} dt$，其中 $s = sigma + jomega$ 是复频率。 收敛域（ROC）： 重点讲解收敛域的概念，它决定了拉普拉斯变换是否存在，并且在分析有理系统时具有至关重要的作用。 基本函数的拉普拉斯变换： 计算单位阶跃函数、指数函数、正弦函数、余弦函数、单位冲激函数等信号的拉普拉斯变换。 拉普拉斯变换的性质： 介绍线性性、时移性、尺度变换性、微分性质、积分性质、卷积性质、初值定理和终值定理。 拉普拉斯逆变换： 介绍如何利用部分分式展开、留数定理等方法计算拉普拉斯逆变换，重构时域信号。 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系： 当 $s = jomega$ 且收敛域包含虚轴时，拉普拉斯变换即为傅里叶变换。 第八章 拉普拉斯变换的应用 求解线性常系数微分方程： 演示如何利用拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程，从而方便地求解系统的零输入响应和零状态响应。 系统稳定性分析： 介绍如何通过判断系统传递函数的极点位置来判断系统的稳定性。 系统暂态响应分析： 分析系统在输入信号作用下的动态行为。 第九章 Z变换 Z变换是离散时间信号的傅里叶变换的推广，是分析离散时间系统（数字信号处理）的核心工具。 Z变换的定义： 给出离散时间信号 $x[n]$ 的Z变换 $X(z)$ 的定义：$X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$，其中 $z$ 是复变量。 收敛域（ROC）： 讲解Z变换的收敛域，它在系统分析和表示中起着关键作用。 基本序列的Z变换： 计算单位阶跃序列、单位冲激序列、指数序列、正弦序列等的Z变换。 Z变换的性质： 介绍线性性、时移性、尺度变换性、微分性质、卷积性质、初值定理和终值定理。 Z逆变换： 介绍求解Z逆变换的方法，如部分分式展开、留数定理等。 Z变换与傅里叶变换的关系： 当 $z = e^{jomega}$ 且收敛域包含单位圆时，Z变换即为离散时间傅里叶变换（DTFT）。 第十章 Z变换的应用 分析离散时间系统： 介绍如何利用Z变换表示和分析离散时间系统的差分方程。 系统稳定性分析： 判断离散时间系统的稳定性，通常通过判断其传递函数的极点位置来完成。 系统零极点分析： 引入系统函数的零点和极点概念，直观地理解系统的频率响应特性。 数字滤波器设计： 简要介绍Z变换在设计数字滤波器中的作用。 第四篇 信号处理系统 第十一章 线性时不变（LTI）系统 本章将集中深入探讨线性时不变（LTI）系统，这是信号分析中最重要和最基础的系统模型。 LTI系统的定义与特性： 详细阐述线性性和时不变性这两个关键特性，并通过实例说明。 冲激响应： 强调冲激响应 $h(t)$（连续时间）或 $h[n]$（离散时间）是完全表征LTI系统的唯一参数。 卷积在LTI系统分析中的核心地位： 再次强调输入信号与冲激响应的卷积运算是如何得到系统输出的。 系统函数/传递函数： 介绍在频域（傅里叶变换或拉普拉斯变换）或Z域（Z变换）中，系统函数 $H(omega), H(s), H(z)$ 如何简洁地描述LTI系统的特性。 系统分类： 介绍因果系统、稳定系统、递归系统（IIR）和非递归系统（FIR）等概念。 第十二章 采样与重构 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键过程，而重构则是将离散时间信号恢复成连续时间信号的过程。 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 详细解释采样定理的原理，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能无失真地恢复原始信号。 采样过程的数学模型： 介绍理想采样、自然采样、平顶采样等模型。 混叠（Aliasing）： 解释当采样频率不足时，高频分量会“折叠”到低频区域，导致信号失真。 理想重构： 介绍如何利用辛格插值函数进行理想信号重构。 实际重构： 讨论实际滤波器在重构过程中的作用和限制。 过采样与欠采样： 介绍它们的意义和应用场景。 第十三章 傅里叶分析在工程中的应用案例 本章将通过一系列具体的工程案例，进一步巩固和深化读者对傅里叶分析在实际问题中应用的理解。 音频信号处理： 介绍傅里叶分析在音频均衡器、频谱分析仪、语音识别等方面的应用。 通信系统： 详细阐述傅里叶分析在调制解调（AM, FM, PSK等）、频谱规划、信号检测等方面的作用。 图像与视频处理： 探讨傅里叶变换在图像去噪、边缘增强、图像压缩（JPEG）、视频编码等领域的应用。 医学信号处理： 例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的频谱分析，用于诊断疾病。 振动分析与故障诊断： 分析机械设备的振动信号，识别潜在的故障。 结论 《信号分析与系统》一书，通过由浅入深的理论讲解和丰富的应用实例，旨在为读者构建一个扎实的信号分析基础。我们相信，掌握本书所涵盖的知识，读者将能够深刻理解信息如何在各种系统中流动和变换，并能运用这些强大的工具来解决现实世界中的各种工程问题。无论是投身于通信、控制、电子工程，还是人工智能、数据科学等新兴领域，信号分析与系统的知识都将成为您宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就让人觉得内容会非常扎实，是那种偏理论、重推导的理工科教材。我猜想，它应该会花费大量篇幅来讲解傅里叶分析、Z变换、拉普拉斯变换这些基础工具，并且会非常细致地展示如何从数学上建立起信号的表示和处理模型。对于刚接触这个领域的新手来说，初读可能会感觉有些吃力，因为这些抽象的数学工具需要时间去消化。我期望看到的是，书中能提供足够多的例题和习题，不仅仅是计算，更重要的是能引导读者去理解这些变换背后的物理意义——比如，为什么我们需要从时域转换到频域来看待问题。如果能结合一些实际的工程应用案例来佐证理论，比如滤波器设计中的脉冲响应和频率响应，那就更完美了。总而言之，我预判这本书的定位是为专业学生打下坚实的数学基础，那些希望深入理解信号系统“为什么”会那样工作的读者，会从这本书中获得极大的满足感。它的目标读者应该是那些不满足于停留在“会用”工具，而渴望“理解”工具原理的工程师和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

阅读一本优秀的教材，其行文风格和逻辑组织至关重要。我倾向于那些行文清晰、逻辑链条严密的著作。对于《信号分析及应用》这样的硬核学科，作者的叙述方式必须极其严谨，避免歧义。我猜想，这本书的编排可能是从最基本的采样定理和量化误差开始，逐步引入离散时间系统，然后深入到滤波器设计和谱分析。我非常看重章节之间的过渡是否自然，是否能有效地帮助读者构建起一个完整的知识框架，而不是零散的知识点堆砌。如果每一章的开头都能清晰地阐述本章要解决的核心问题，并在结尾处进行适当的总结和展望，那么学习体验将会大大提升。如果作者能在关键的数学推导步骤旁，配以简短的白话解释，说明“我们为什么要这么做”，而不是直接扔出公式，那么这本书的教学效果无疑会更上一层楼，它就不再是冰冷的公式集，而更像是一位循循善诱的导师。

评分☆☆☆☆☆

我对这类专业教材的期望往往集中在其实用性和覆盖面的平衡上。这本《信号分析及应用》如果能做到紧跟行业前沿，那就太棒了。我非常好奇，在“应用”这一块，它到底涉及了哪些现代技术的影子？比如，在当前大数据和人工智能飞速发展的背景下，信号处理已经深入到机器学习的特征工程中。书中是否会讨论如何将传统的线性时不变系统（LTI）理论拓展到非线性和高维度的信号空间？如果它仅仅停留在经典的调制解调、基本的滤波理论，那么它的“应用”部分可能就显得有些陈旧了。我更希望看到的是，作者能够巧妙地将抽象的理论与现代的数字信号处理（DSP）硬件架构联系起来，比如，如何高效地利用FFT算法进行实时处理，或者在通信系统中如何处理噪声和失真问题。这本书的厚度本身就暗示了内容的深度，希望它不仅仅是教科书，更是一本能够指导未来研究方向的参考书，能激发读者去思考如何用信号分析的思维解决新的工程难题。

评分☆☆☆☆☆

一本好的教材，最终的价值体现在它对读者后续学习和工作的影响上。我希望《信号分析及应用》能提供一个坚实的地基，让读者在未来涉足更专业的领域，如雷达信号处理、生物医学信号处理、或者更底层的通信原理时，能够游刃有余。这意味着书中对基本概念的定义必须做到“放之四海而皆准”，不能带有太强的特定应用场景的偏见。此外，我非常期待它能提供一些“陷阱”或“常见误区”的分析。例如，在处理非平稳信号时，标准的傅里叶分析会带来什么局限性？在有限长序列的DFT计算中，截断效应和栅栏效应是如何产生的？如果作者能预判到学习者可能在哪里犯错，并提前给出警示和解决方案，这本书的实用价值将远超一般教材。它应该是一本能让读者在实践中遇到问题时，还能回头翻阅并找到清晰解答的“工具箱”。

评分☆☆☆☆☆

我个人对教材的排版和图表的质量有着近乎苛刻的要求。在信号处理这种涉及大量时域波形、频域频谱图以及系统框图的内容中，图表的质量直接决定了理解的难易程度。我设想这本教材中的所有图形都应该是矢量化的、清晰可辨的，尤其是在展示卷积过程或者不同滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）的幅频特性时，图表必须精确无误，标注清晰。如果书中能恰当地使用不同颜色来区分信号的不同成分，或者用动画效果（虽然是静态书，但好的设计也能模拟出动态感）来展示信号随时间变化的轨迹，那将是巨大的加分项。反之，如果图表模糊不清，线条拥挤，或者重要参数标注缺失，那么即使内容再精彩，也会因为阅读障碍而大打折扣。希望这本高等教材在装帧设计上，能体现出其专业性和严肃性，让读者在翻阅时有一种信赖感。