信号分析教程 9787040347517 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李兵兵 等 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

商品编码：29424677214

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：信号分析教程

定价：24.60元

作者：李兵兵 等

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字数：

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《信号分析教程》从人们对于现象认识的角度出发，注重概率论与过程之间的联系和区别，对过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散信号特征的估计和信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：过程、平稳过程的谱分析、信号通过线性系统的分析、信号通过非线性系统的分析、离散信号特征的估计、信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有的参考价值。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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章 过程
1.1 过程的基本概念及统计特性
1.1.1 过程的定义
1.1.2 过程的分类
1.1.3 过程的概率分布
1.1.4 过程的数字特征
1.2 时间连续过程的微分和积分
1.2.1 过程连续性
1.2.2 过程的微分及其数学期望与相关函数
1.2.3 过程的积分及其数学期望与相关函数
1.3 平稳过程和遍历性过程
1.3.1 平稳过程
1.3.2 平稳过程相关函数性质
1.3.3 遍历性过程
1.3.4 相关函数测量
1.4 联合平稳过程
1.4.1 两个过程的联合概率分布
1.4.2 两个过程的数字特征
1.4.3 复过程及其数字特征
1.5 离散时间过程
1.5.1 离散时间过程的概念
1.5.2 离散时间过程的概率分布
1.5.3 离散时间过程的数字特征
1.5.4 离散时间过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间过程相关函数的性质
1.6 正态过程
1.6.1 正态过程的概念
1.6.2 平稳正态过程
1.6.3 正态过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2章 平稳过程的谱分析
2.1 过程的谱分析
2.1.1 确定信号的傅里叶变换
2.1.2 过程的功率谱密度
2.1.3 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2.2 联合平稳过程的互功率谱密度
2.2.1 互谱密度
2.2.2 互谱密度与互相关函数的关系
2.2.3 互谱密度的性质
2.3 离散时间过程的功率谱密度
2.3.1 离散时间过程的功率谱密度
2.3.2 平稳过程的采样定理
2.3.3 功率谱密度的采样定理
2.4 噪声
2.4.1 理想白噪声
2.4.2 带限白噪声
2.4.3 色噪声
2.5 习题

第3章 信号通过线性系统的分析
3.1 线性系统基本理论
3.1.1 时不变线性系统
3.1.2 连续时不变线性系统的分析方法
3.1.3 离散时不变线性系统的分析方法
3.2 信号通过连续时间系统的分析
3.2.1 时域分析法
3.2.2 频域分析法
3.3 信号通过离散时间系统的分析：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带过程表示方法
3.6.1 窄带过程的定义
3.6.2 窄带过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散信号特征的估计
5.1 信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 信号分析实验
参考文献

信息时代的脉搏：信号与系统的奥秘 在信息爆炸的时代，我们每天都在接收和处理着海量的信息。从手机中的通信信号，到医疗影像中的生命体征，再到天文观测中的宇宙回响，一切都离不开“信号”的传递与“系统”的处理。信号，是信息的载体；系统，是信息的加工厂。它们共同构筑了我们理解和改造世界的基石。 信号：信息的语言 信号，可以被看作是随时间或空间变化的量，它承载着各种各样的信息。在日常生活中，我们接触到的声音、光线、温度、压力，甚至是股票市场的波动、经济指标的变化，都可以抽象成信号。 连续信号与离散信号： 连续信号： 在时间或空间上是连续的，其值可以在任意时刻或任意位置取到。例如，一段音乐的声波，就是一种连续信号。它的幅度（音量）和相位（音色）在时间的每个瞬间都在变化。 离散信号： 仅在特定的时间点或空间位置上取值。例如，数字音频文件就是离散信号，它将连续的声波在固定的采样率下进行采样，得到一系列离散的数值。日常生活中，我们数数、记录每天的气温，这些都是离散信号的例子。 周期信号与非周期信号： 周期信号： 随着时间的推移，其模式会重复出现。例如，正弦波、方波等都是典型的周期信号。一个物体的规律性运动，如地球的自转，也可以视为周期信号。 非周期信号： 其模式不会重复。例如，一声爆炸的响声，一次突发的网络故障，或者一段没有规律的语音，都属于非周期信号。 能量信号与功率信号： 能量信号： 在整个时间（或空间）上的总能量是有限的。这类信号通常是衰减的，例如短暂的脉冲信号。 功率信号： 在整个时间（或空间）上的总能量是无限的，但其平均功率是有限的。周期信号和许多随机信号都属于功率信号。例如，持续存在的交流电信号就是一个功率信号。 确定性信号与随机信号： 确定性信号： 其数学模型是完全已知的，其未来的值可以精确预测。例如，各种标准的波形（正弦波、三角波等）都是确定性信号。 随机信号： 其未来的值无法精确预测，只能通过概率统计的方法来描述。例如，通信中的噪声、股票价格的随机波动，都属于随机信号。 理解信号的本质，是认识信息传递和处理的第一步。每一种信号都蕴含着独特的信息，而如何有效地提取、分析和利用这些信息，则需要借助“系统”。 系统：信息的处理器 系统，可以被理解为一个对输入信号进行某种变换，从而产生输出信号的“黑箱”。这个“黑箱”可以是物理设备，也可以是数学模型，甚至可以是一个算法。从简单的放大器，到复杂的通信网络，再到大脑的信息处理过程，都可以被看作是系统。 线性系统与非线性系统： 线性系统： 满足叠加原理和齐次性原理。叠加原理是指，当输入为两个信号之和时，输出也等于对应两个信号输出之和；齐次性原理是指，当输入信号乘以一个常数时，输出信号也乘以相同的常数。大多数实际系统在一定范围内都可以近似看作是线性的。 非线性系统： 不满足线性系统的叠加和齐次性原理。例如，二极管的伏安特性就是非线性的。非线性系统能够产生线性系统无法实现的复杂变换，但其分析和设计也更加困难。 时不变系统与时变系统： 时不变系统： 系统的特性不随时间发生变化。也就是说，在不同时刻施加相同的输入，会得到相同的输出。例如，一个电阻器，无论何时使用，其电阻值都是固定的。 时变系统： 系统的特性随时间变化。例如，一个具有自动增益控制的放大器，其增益会随着输入信号的大小和时间而改变。 因果系统与非因果系统： 因果系统： 输出信号的当前值仅取决于当前及过去的输入信号，而不依赖于未来的输入信号。这是所有物理系统必须满足的特性，因为我们无法预知未来。 非因果系统： 输出信号的当前值可能依赖于未来的输入信号。在实际系统中不存在严格的非因果系统，但它们在信号处理的某些理论分析中可能出现，作为理想化的模型。 稳定系统与不稳定系统： 稳定系统： 对于有限的输入，输出不会无界增长。如果输入是一个有界的信号，输出也必须是有界的。 不稳定系统： 存在某种有界输入，会导致输出无界增长。例如，一个正反馈回路，如果增益足够大，就可能导致信号失控。 信号与系统的核心分析工具 要深入理解信号和系统，我们需要掌握一系列强大的数学工具。这些工具能够帮助我们揭示信号的内在规律，分析系统的行为，并设计出满足特定需求的系统。 傅里叶变换： 这是信号分析中最 fundamental 的工具之一。它能够将一个信号分解成一系列不同频率的正弦波（或复指数信号）的叠加。通过傅里叶变换，我们可以将信号从时域转换到频域，从而更直观地了解信号的频率成分，以及系统对不同频率成分的处理方式。例如，音频均衡器就是基于傅里叶分析，对不同频率的声音进行增益或衰减。 傅里叶级数： 用于分析周期信号的频谱。 傅里叶变换： 用于分析非周期信号的频谱。 拉普拉斯变换： 它是在傅里叶变换的基础上扩展的，能够处理更广泛的信号，包括那些在时域上不收敛的信号。拉普拉斯变换将信号从时域转换到复频域 (s域)。这对于分析线性时不变系统的稳定性、频率响应以及求解微分方程具有极其重要的作用。 Z变换： 这是用于分析离散时间信号和系统的工具，相当于离散时间领域的拉普拉斯变换。它将离散时间信号转换到复频域 (z域)，使得许多在连续时间系统中适用的分析方法能够被推广到离散时间系统，例如数字滤波器的设计与分析。 卷积： 它是描述线性时不变系统输入与输出之间关系的数学运算。如果已知系统的冲激响应（即系统对一个单位冲激信号的响应），那么通过输入信号与冲激响应的卷积，就可以得到系统的输出信号。卷积是理解系统行为的关键。 采样与恢复： 现实世界中的信号通常是连续的，而数字系统处理的是离散信号。采样就是将连续信号在离散的时间点上进行取值，得到离散信号的过程。而恢复（或称为重建）则是利用离散信号，尽可能精确地还原原始连续信号的过程。奈奎斯特定理为我们提供了采样率的理论依据，保证了在一定条件下，连续信号能够被无失真地恢复。 信号与系统的应用领域 信号与系统的理论是现代工程技术和科学研究的基石，其应用领域极其广泛： 通信工程： 从无线通信到光纤通信，信号的编码、调制、解调、滤波、信道估计等都离不开信号与系统的理论。手机、Wi-Fi、卫星通信等都依赖于高效的信号处理技术。 电子工程： 模拟电路、数字电路的设计与分析，滤波器、放大器、振荡器等电子元器件的性能评估，都离不开信号与系统的知识。 控制工程： 自动控制系统的设计，如飞机自动驾驶、机器人控制、工业生产过程的自动化，都需要对系统进行建模和分析，并设计出能够稳定、精确地控制被控对象的控制器。 计算机科学： 数字图像处理、语音识别、数据压缩、机器学习中的特征提取等，都属于信号处理的范畴。 医学工程： 心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 等生理信号的采集与分析，医学影像（CT、MRI）的处理，都依赖于信号分析技术。 其他领域： 物理学中的波的传播、声学、光学，经济学中的时间序列分析，地球物理学中的地震波分析，天文学中的天文信号处理等等，都离不开信号与系统的理论。 结语 信号与系统，如同宇宙的语言和宇宙的机制，它们揭示了信息如何被产生、传递、变换和利用。掌握信号与系统的分析方法，不仅能够帮助我们理解信息时代的运作方式，更能为我们设计和创造更智能、更高效的未来技术提供强大的理论支撑。这门学科以其严谨的数学框架和广泛的实际应用，成为连接理论与实践、驱动科技进步的关键力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号分析教程》的编排和内容设计，充分体现了高等教育出版社一贯的严谨和专业。作为一本教材，它在知识体系的构建上做得非常出色，逻辑清晰，脉络分明。从最基础的信号类型、信号表示方法，到各种积分变换、傅里叶级数、傅里叶变换，再到系统的时域和频域分析，一步一步地引导读者深入理解信号处理的核心概念。书中对理论推导的详尽程度令人印象深刻，每一个关键步骤都有明确的解释，让你能够跟得上思路，而不是简单地接受结论。我尤其赞赏它在引入一些抽象概念时，提供了丰富的工程背景和实际应用案例，这使得学习过程不再是枯燥的公式演算，而是与解决实际问题紧密相连。比如，在讲解滤波器设计时，书中就清晰地展示了不同滤波器类型在通信、音频处理等领域的具体应用，这极大地激发了我的学习动力和对理论知识的理解深度。此外，书中对数学工具的运用也恰到好处，既保证了理论的严谨性，又不会让非数学专业背景的读者感到过于吃力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信号分析领域的“圣经”！拿到手的那一刻，就被它厚重的质感和精美的排版所吸引。翻开目录，就发现它涵盖了从基础概念到高级应用的方方面面，几乎满足了我对信号分析学习的所有想象。我特别喜欢它在讲解理论知识时，那种抽丝剥茧的逻辑和严谨的推导，让人感觉每一个公式、每一个定理都不是凭空产生的，而是有其深刻的内涵和应用场景。书中大量的图示和案例分析更是如虎添翼，将那些抽象的概念具象化，让理解变得轻松愉快。我记得有一次，我在理解一个复杂的傅里叶变换的应用时，书中一个巧妙的图示瞬间就点亮了我脑海中的思路，让我豁然开朗。而且，这本书的语言风格也很接地气，虽然是专业的学术著作，但读起来一点也不枯燥，反而充满了一种循循善诱的魅力，仿佛有一位经验丰富的老师在我耳边耐心讲解。对于想要深入研究信号分析的同学或者工程师来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅仅是知识的集合，更是一种学习方法的启迪，教会你如何去思考，如何去分析，如何去解决问题。我甚至觉得，这本书所传达的不仅仅是技术，更是一种对科学严谨的态度和对探索未知的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号分析教程》简直就是为我们这些初学者量身定做的“敲门砖”！我之前对信号分析一直有一种畏难情绪，感觉它离我太遥远，太抽象。但这本书从最最基础的概念讲起，比如什么是信号，信号有哪些基本类型，以及如何描述信号的特性。它没有上来就给你一大堆复杂的公式和定理，而是循序渐进，每一步都解释得明明白白。我特别欣赏它在讲解一些经典变换（比如傅里叶变换、拉普拉斯变换）时，用了非常生动的比喻和类比，让我这种“小白”也能迅速抓住核心思想。而且，书中的习题设计得也很有层次感，从简单的概念理解题，到稍微复杂一点的计算题，再到需要综合运用知识的应用题，做完一章的习题，你会感觉自己对这一章的内容了如指掌。我曾经卡在一个概念上很久，翻遍了网上的一些资料还是云里雾里，最后还是在这本书里找到了清晰的解答，而且还学会了如何去思考类似的问题。这本书真的让我对信号分析产生了浓厚的兴趣，不再觉得它是一个遥不可及的学科，而是变成了我手中可以掌握的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本《信号分析教程》是一本非常“实在”的书。它不是那种华而不实的“速成”读物，而是扎扎实实地在打磨读者的信号分析功底。书中的内容详略得当，重点突出，每一章的核心概念都讲得非常透彻。我之前在学习某个特定信号处理算法的时候，总感觉理解不够深入，抓不住关键。但当我翻开这本书，针对相关章节仔细研读后，才发现许多之前困扰我的问题迎刃而解。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。书中对于一些数学定理的证明，也给出了详细的推导过程，让你能够从根本上理解这些工具的由来和适用范围。我特别喜欢它在章节末尾设置的思考题，这些题目往往能够引导你去联系本章内容与其他章节的知识，或者去思考更深层次的问题，这对于培养独立思考能力非常有帮助。而且，这本书的语言风格非常严谨，但又不失条理，即使是比较复杂的概念，也能被清晰地阐述出来。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本《信号分析教程》的体验，就像是踏上了一段探索信号世界的奇妙旅程。它不是那种只堆砌公式的书，而是真正注重引导读者理解信号的本质以及它们是如何被分析和处理的。书中对于一些基本信号的性质，比如周期性、收敛性等，都进行了细致的刻画，让我对这些看似微小的特性有了全新的认识。我尤其喜欢它在讲解卷积定理时，那种从时域到频域的转换过程，以及它们之间的内在联系，感觉就像是打开了一个新的视角。而且，这本书非常注重理论与实践的结合，书中穿插的许多工程案例，让我看到了信号分析在现实世界中的广泛应用，比如雷达、通信系统、甚至是我们每天接触到的音频处理。这不仅仅是一本教材，更像是一扇窗户，让我得以窥见信号分析在现代科技中的重要作用。这本书的语言流畅，逻辑清晰，即使是一些复杂的概念，也能被讲解得通俗易懂，让我能够全神贯注地投入到学习中。