复杂信号侦查理论及应用(上)9787030491671 科学出版社 刘锋 等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘锋 等 著

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• 科学出版社
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030491671

商品编码：29490052503

包装：圆脊精装

出版时间：2016-06-01

图书基本信息
图书名称	复杂信号侦查理论及应用(上)
作者	刘锋 等
定价	198.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030491671
出版日期	2016-06-01
字数
页码
版次	1
装帧	圆脊精装
开本
商品重量	0.4Kg

内容简介

该书研究内容涉及到电子信息对抗学科电子侦察方向前沿领域，部分研究成果填补了空白，初步形成了复杂信号侦察理论及应用的理论体系。传统的侦察理论体系研究的对象是平稳统计信号，如固定载频、固定重频的雷达信号等，采用的是传统的Fourier变换方法，在时域或频域开展研究；复杂信号侦察理论体系研究的对象是非平稳统计信号，如载频、重频变化的雷达信号等，采用的是二维变换方法，在二维变换域里开展研究。该书（含上下册）的出版对我国电子对抗学科发展、新一代侦察装备发展及雷达与电子对抗一体化装备发展都将起到积极推动作用。

作者简介

目录

编辑推荐

导语_点评_推荐词

文摘

序言

《现代信号分析与处理技术》 引言 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着我们想要交流、感知和理解世界的无数信息。从微观的粒子探测，到宏观的宇宙观测，从日常的通信交流，到精密的医疗诊断，信号处理技术扮演着至关重要的角色。本书旨在系统深入地介绍现代信号分析与处理的理论基础、关键技术及其在各个领域的广泛应用。我们力求为读者构建一个扎实而全面的知识体系，帮助理解信号的本质，掌握分析和处理的强大工具，并能够将这些知识有效地应用于解决实际问题。 第一部分：信号分析的基石——理论基础 本部分将为您打下坚实的理论基础，使您能够深入理解信号的内在规律。 第一章：信号的数学描述与分类 信号的定义与特性： 我们将首先探讨信号的数学定义，阐述其基本属性，如幅度、频率、相位、周期性、非周期性、确定性与随机性等。理解这些基本特性是后续分析的前提。 信号的分类： 深入介绍各种信号的分类方法，包括： 按时间维度： 连续时间信号与离散时间信号，连续幅度信号与离散幅度信号。 按信号源： 确定性信号（如正弦波、方波、指数信号）与随机信号（如噪声信号、通信信号）。 按信号的物理意义： 电信号、声信号、图像信号、生物信号等。 傅里叶级数与傅里叶变换： 这是信号分析的核心工具。我们将详细讲解傅里叶级数如何将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的叠加，并在此基础上深入探讨傅里叶变换，它能将非周期信号分解到频率域，揭示信号的频谱特性。我们将详细阐述傅里叶变换的性质，如线性、时移、频移、卷积等，并提供多种计算方法和应用实例。 拉普拉斯变换与Z变换： 针对连续时间和离散时间系统，我们将引入拉普拉斯变换和Z变换。这两种变换在分析线性时不变（LTI）系统、稳定性分析以及系统响应等方面具有不可替代的作用。我们会详细介绍它们的收敛域、性质以及在系统分析中的应用。 其他重要的变换： 简要介绍一些在特定领域非常有用的变换，如离散余弦变换（DCT，常用于图像和音频压缩）和短时傅里叶变换（STFT，用于分析时变信号的频谱）。 第二章：线性时不变（LTI）系统的分析 LTI系统的基本概念： 详细阐述LTI系统的定义、特性（叠加性、时不变性）以及其在信号处理中的重要地位。 卷积： 深入解析卷积运算在LTI系统分析中的核心作用，它描述了系统对输入信号的响应。我们将从数学定义、几何意义以及计算方法（连续和离散）进行讲解，并给出实际应用示例，如滤波器的响应。 系统函数与传递函数： 引入系统函数（Z域）和传递函数（S域）的概念，它们是描述LTI系统频率响应的关键。我们将讲解如何从系统方程推导出系统函数，以及如何利用系统函数分析系统的频率特性，如幅度响应和相位响应。 系统稳定性分析： 讨论LTI系统的稳定性判据，包括时域和频域的分析方法，以及如何通过系统函数或传递函数的极点位置来判断系统的稳定性。 第二部分：信号处理的核心技术 本部分将聚焦于实现信号分析和信息提取的关键技术。 第三章：采样与量化——从连续到离散的桥梁 采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）： 详细阐述采样定理的原理，解释了如何通过以高于信号最高频率两倍的采样率来无失真地采集连续时间信号。我们将深入探讨奈奎斯特频率、混叠现象及其避免方法。 采样过程的数学模型： 使用冲激采样模型来描述采样过程，并分析其在频率域的表现。 量化： 介绍量化技术，即将连续幅度信号转换为离散幅度的过程。我们将探讨量化器的类型（均匀量化、非均匀量化）、量化误差及其对信号质量的影响。 模数（A/D）和数模（D/A）转换： 结合采样和量化，详细介绍模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的工作原理，以及它们在实际系统中的作用。 第四章：数字滤波器设计与应用 数字滤波器的基本概念： 介绍数字滤波器的作用，即在数字域内去除信号中的噪声、选择特定频率成分或改变信号的形状。 FIR滤波器（有限脉冲响应滤波器）： 详细讲解FIR滤波器的结构、设计方法（如窗函数法、频率采样法、最优逼近法），以及其优点（稳定性、线性相位）。 IIR滤波器（无限脉冲响应滤波器）： 介绍IIR滤波器的设计方法（如冲激响应不变法、双线性变换法），以及其在实现相同滤波性能时滤波器阶数较低的优势，并讨论其稳定性问题。 滤波器分类与特性： 讨论不同类型的滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们的幅频响应和相频响应特性。 滤波器应用： 举例说明滤波器在音频降噪、图像平滑、通信系统中的信号去杂等实际应用。 第五章：谱估计与分析 谱估计的意义： 阐述谱估计在分析信号频率成分分布、理解信号动力学特性以及故障诊断等方面的重要性。 经典谱估计方法： 周期图法： 介绍如何基于傅里叶变换计算信号的功率谱密度，并分析其优缺点（方差大）。 Welch方法： 探讨Welch方法如何通过分段平均周期图来降低谱估计的方差。 现代谱估计方法（参数化方法）： AR模型（自回归模型）： 介绍AR模型的原理，以及如何利用Yule-Walker方程等方法来估计模型参数，从而得到高分辨率的谱估计。 MA模型（滑动平均模型）和ARMA模型（自回归滑动平均模型）： 简要介绍这些模型的概念及其在谱估计中的作用。 谱分析的应用： 演示谱分析在语音信号处理、振动信号分析、雷达信号处理等领域的应用。 第六章：相关分析与估计 自相关函数与互相关函数： 详细讲解自相关函数（描述信号自身统计特性）和互相关函数（描述两个信号之间相似性）的定义、性质以及计算方法。 相关分析的应用： 信号检测： 如何利用相关性来检测已知信号在噪声背景下的存在。 系统辨识： 如何通过互相关函数来估计LTI系统的冲激响应。 定位与测距： 在雷达、声呐等系统中，利用信号的时间延迟来计算距离。 匹配滤波器： 介绍匹配滤波器在最佳信号检测中的作用，以及其与互相关函数的关系。 第三部分：信号处理在关键领域的应用 本部分将展示信号处理技术如何解决现实世界中的挑战。 第七章：通信信号处理 调制与解调： 介绍幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）以及数字调制技术（如ASK、FSK、PSK、QAM）的基本原理，并讨论相应的解调方法。 信道编码与解码： 讲解纠错码（如海明码、卷积码、Turbo码）的作用，如何通过冗余信息来提高信号传输的可靠性。 均衡技术： 介绍如何利用均衡器来补偿信道失真，改善信号质量。 多用户通信技术： 简要介绍CDMA、OFDM等技术的基本思想。 第八章：图像与视频信号处理 图像的数字化： 讨论图像的采样、量化以及表示方法（如灰度图像、彩色图像）。 图像增强： 介绍各种增强技术，如对比度增强、锐化、去噪（如高斯滤波、中值滤波）。 图像复原： 讲解如何从退化的图像中恢复原始图像，如去模糊、去伪影。 图像分割： 介绍将图像划分为不同区域的技术，如阈值分割、边缘检测、区域生长。 图像压缩： 阐述图像压缩的原理（如图形信号的冗余性），介绍有损和无损压缩方法，如JPEG标准。 视频信号处理基础： 讨论视频信号的特点（时域和空域的关联性），以及基本的视频处理技术，如帧间预测、运动估计。 第九章：语音与音频信号处理 语音信号的产生与特性： 介绍人声发声原理，语音信号的频谱特性（共振峰），以及语音的短时特性。 语音信号的分析： 讲解声学特征提取（如MFCC、LPCC），以及语音信号的韵律分析。 语音识别： 概述语音识别的基本流程（声学建模、语言建模）和常用算法。 语音合成： 介绍如何将文本转化为语音。 音频信号处理： 讨论音频信号的采样、量化，以及音频的去噪、效果处理（如混响、均衡）。 音频压缩： 介绍MP3、AAC等音频压缩标准。 第十章：生物医学信号处理 生物医学信号的特点： 介绍心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等信号的特点、噪声来源及其采集的挑战。 生物医学信号的去噪与增强： 讲解如何使用滤波器等技术来改善生物信号的质量，突出有效信息。 生物医学信号的特征提取： 探讨如何从复杂的生物信号中提取有意义的特征，用于疾病诊断。 模式识别与分类： 介绍如何利用机器学习等方法对生物信号进行模式识别和分类，辅助医生进行诊断。 医学成像信号处理： 简要介绍X射线、CT、MRI等医学成像技术中的信号处理环节。 第十一章：其他领域的应用 雷达与声呐信号处理： 介绍脉冲压缩、多普勒效应的应用、目标检测与跟踪。 地震信号处理： 讨论地震波的特点、信号分析与反演。 金融信号分析： 探讨时间序列分析在金融市场预测中的应用。 工业监测与故障诊断： 如何通过分析振动、温度等信号来监测设备状态，预测故障。 结论 信号分析与处理是一门集数学、物理、工程和计算机科学于一体的交叉学科，其发展日新月异，应用领域不断拓展。本书力图通过系统性的讲解，帮助读者建立起扎实的理论基础，掌握核心的处理技术，并激发将这些知识应用于解决现实世界问题的热情。随着技术的不断进步，未来信号处理将在人工智能、大数据、物联网等领域发挥更加关键的作用，为人类社会的进步贡献更多力量。 参考文献 （此处将列出相关的学术著作、期刊论文等，为读者提供进一步深入学习的资源。）

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献部分做得非常出色，这体现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。它不仅仅罗列了一堆重要的文献，更像是为读者设计了一条深入探索的“知识导航图”。我注意到，很多前沿的研究方向，作者都标注了最新的几篇顶级会议论文，这对于希望从事研究工作的人来说，简直是雪中送炭。此外，书中对一些经典理论的阐释，也明确指出了其历史渊源和关键改进点，让读者能够清晰地追踪知识点的演化轨迹，避免了在浩如烟海的文献中迷失方向。这种对学术脉络的清晰梳理，让这本书的价值远远超越了一本单纯的教材，它更像是一份精心编纂的研究指南，引导读者高效地进入这个复杂但迷人的领域深处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸质手感出乎意料地好，拿到手里沉甸甸的，一看就知道是下了成本的精品。封面设计很有研究性，那种深沉的蓝色调和精准的几何图形，立刻让人联想到严谨的科学态度。我本来以为这种专业书籍会比较枯燥，但翻开目录，看到那些细分的章节标题，比如“时频分析的高级应用”或者“多维数据融合中的鲁棒性构建”，立刻激发了我深入了解的兴趣。作者在引言部分对整个信号处理领域的发展脉络梳理得非常清晰，从早期的傅里叶变换到更复杂的非线性模型，搭建了一个非常扎实的理论基础框架。我特别欣赏它在基础概念阐述上的耐心，即便是初次接触这些复杂数学工具的读者，也能通过清晰的文字和恰到好处的图示，迅速掌握核心要义。这不仅仅是一本教科书，更像是一份精美的技术路线图，指引着我们探索复杂信号背后的奥秘。我感觉作者在内容组织上花了大心思，逻辑衔接自然流畅，读起来毫不费力，非常适合作为系统学习该领域知识的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我带来了一种强烈的“现场感”，仿佛作者就坐在我身边，耐心地手把手指导我攻克每一个技术难关。它的理论深度毋庸置疑，但最难能可贵的是，它始终没有脱离“应用”这一核心。在每一个理论模块的末尾，作者都会巧妙地引出一个具体的应用场景，比如军事侦察中的目标识别，或者医疗影像中的噪声抑制，这使得那些抽象的数学公式不再是孤立的存在，而是变成了解决实际问题的有力工具。我尤其关注了其中关于“高维空间特征提取”的那几个章节，作者没有停留在理论界定上，而是详尽地剖析了不同特征提取方法在实际数据尺度下的性能差异和计算复杂度权衡。这种紧密结合工程实践的叙事方式，极大地提升了阅读的价值感，让我清楚地知道我学到的知识点将会在未来的工作中如何落地生根发芽。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格充满了老派学者的那种深邃和内敛，绝不是那种浮于表面的“快餐式”科普读物。每一句话都经过了精心的推敲，信息密度极高，你必须放慢速度，甚至需要对照着公式和图表反复咀嚼才能真正领会其中的精髓。我发现，作者在讨论一些关键算法的推导时，往往会给出多种不同的视角和证明路径，这种处理方式极大地拓宽了读者的思维边界。比如，在讨论最优滤波器的设计部分，他不仅展示了经典的最小均方误差（MMSE）方法，还穿插了贝叶斯推断的视角，使得原本抽象的数学问题变得更加具体和可操作。我喜欢这种不回避难点的学术勇气，很多其他教材会选择性地跳过复杂的证明过程，但这本书却选择完整呈现，这对于真正想成为领域专家的读者来说，无疑是无价之宝。它要求你投入时间，但回报是知识的深度和牢固性，读完一章，你会感觉自己的知识体系又向上搭建了一个坚实的台阶。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的排版和校对工作做得极为细致，在如此大量的公式和图表中，我几乎没有发现任何印刷或排版上的错误，这在专业技术书籍中实属难得。图表的质量也令人称赞，无论是信号的时频分布图，还是算法流程图，都清晰、准确，信息传达效率极高。很多复杂模型的示意图，通过精妙的透视和色彩区分，使得原本一目了然的结构在书中也能保持其清晰度。这本书的价值体现在它的可靠性上，每一个公式、每一个参数的设定，都像是经过了无数次验证的。作为一名长期在相关领域摸爬滚打的专业人士，我深知一本优秀的参考书，其细节的准确性是多么重要。这本书在这方面做到了极致，让人在阅读和应用时能够百分之百地信赖它所提供的所有信息，从而可以心无旁骛地专注于理解和创新。