復雜信號偵查理論及應用(上)9787030491671 科學齣版社 劉鋒 等 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉鋒 等 著

圖書標籤:

• 信號偵查
• 復雜信號
• 信息處理
• 雷達
• 電子戰
• 通信
• 模式識彆
• 電磁兼容
• 科學齣版社
• 劉鋒

店鋪： 悟元圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030491671

商品編碼：29490052503

包裝：圓脊精裝

齣版時間：2016-06-01

圖書基本信息
圖書名稱	復雜信號偵查理論及應用(上)
作者	劉鋒 等
定價	198.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030491671
齣版日期	2016-06-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	圓脊精裝
開本
商品重量	0.4Kg

內容簡介

該書研究內容涉及到電子信息對抗學科電子偵察方嚮前沿領域，部分研究成果填補瞭空白，初步形成瞭復雜信號偵察理論及應用的理論體係。傳統的偵察理論體係研究的對象是平穩統計信號，如固定載頻、固定重頻的雷達信號等，采用的是傳統的Fourier變換方法，在時域或頻域開展研究；復雜信號偵察理論體係研究的對象是非平穩統計信號，如載頻、重頻變化的雷達信號等，采用的是二維變換方法，在二維變換域裏開展研究。該書（含上下冊）的齣版對我國電子對抗學科發展、新一代偵察裝備發展及雷達與電子對抗一體化裝備發展都將起到積極推動作用。

作者簡介

目錄

編輯推薦

導語_點評_推薦詞

文摘

序言

《現代信號分析與處理技術》 引言 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們承載著我們想要交流、感知和理解世界的無數信息。從微觀的粒子探測，到宏觀的宇宙觀測，從日常的通信交流，到精密的醫療診斷，信號處理技術扮演著至關重要的角色。本書旨在係統深入地介紹現代信號分析與處理的理論基礎、關鍵技術及其在各個領域的廣泛應用。我們力求為讀者構建一個紮實而全麵的知識體係，幫助理解信號的本質，掌握分析和處理的強大工具，並能夠將這些知識有效地應用於解決實際問題。 第一部分：信號分析的基石——理論基礎 本部分將為您打下堅實的理論基礎，使您能夠深入理解信號的內在規律。 第一章：信號的數學描述與分類 信號的定義與特性： 我們將首先探討信號的數學定義，闡述其基本屬性，如幅度、頻率、相位、周期性、非周期性、確定性與隨機性等。理解這些基本特性是後續分析的前提。 信號的分類： 深入介紹各種信號的分類方法，包括： 按時間維度： 連續時間信號與離散時間信號，連續幅度信號與離散幅度信號。 按信號源： 確定性信號（如正弦波、方波、指數信號）與隨機信號（如噪聲信號、通信信號）。 按信號的物理意義： 電信號、聲信號、圖像信號、生物信號等。 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 這是信號分析的核心工具。我們將詳細講解傅裏葉級數如何將周期信號分解為一係列正弦和餘弦分量的疊加，並在此基礎上深入探討傅裏葉變換，它能將非周期信號分解到頻率域，揭示信號的頻譜特性。我們將詳細闡述傅裏葉變換的性質，如綫性、時移、頻移、捲積等，並提供多種計算方法和應用實例。 拉普拉斯變換與Z變換： 針對連續時間和離散時間係統，我們將引入拉普拉斯變換和Z變換。這兩種變換在分析綫性時不變（LTI）係統、穩定性分析以及係統響應等方麵具有不可替代的作用。我們會詳細介紹它們的收斂域、性質以及在係統分析中的應用。 其他重要的變換： 簡要介紹一些在特定領域非常有用的變換，如離散餘弦變換（DCT，常用於圖像和音頻壓縮）和短時傅裏葉變換（STFT，用於分析時變信號的頻譜）。 第二章：綫性時不變（LTI）係統的分析 LTI係統的基本概念： 詳細闡述LTI係統的定義、特性（疊加性、時不變性）以及其在信號處理中的重要地位。 捲積： 深入解析捲積運算在LTI係統分析中的核心作用，它描述瞭係統對輸入信號的響應。我們將從數學定義、幾何意義以及計算方法（連續和離散）進行講解，並給齣實際應用示例，如濾波器的響應。 係統函數與傳遞函數： 引入係統函數（Z域）和傳遞函數（S域）的概念，它們是描述LTI係統頻率響應的關鍵。我們將講解如何從係統方程推導齣係統函數，以及如何利用係統函數分析係統的頻率特性，如幅度響應和相位響應。 係統穩定性分析： 討論LTI係統的穩定性判據，包括時域和頻域的分析方法，以及如何通過係統函數或傳遞函數的極點位置來判斷係統的穩定性。 第二部分：信號處理的核心技術 本部分將聚焦於實現信號分析和信息提取的關鍵技術。 第三章：采樣與量化——從連續到離散的橋梁 采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理）： 詳細闡述采樣定理的原理，解釋瞭如何通過以高於信號最高頻率兩倍的采樣率來無失真地采集連續時間信號。我們將深入探討奈奎斯特頻率、混疊現象及其避免方法。 采樣過程的數學模型： 使用衝激采樣模型來描述采樣過程，並分析其在頻率域的錶現。 量化： 介紹量化技術，即將連續幅度信號轉換為離散幅度的過程。我們將探討量化器的類型（均勻量化、非均勻量化）、量化誤差及其對信號質量的影響。 模數（A/D）和數模（D/A）轉換： 結閤采樣和量化，詳細介紹模數轉換器（ADC）和數模轉換器（DAC）的工作原理，以及它們在實際係統中的作用。 第四章：數字濾波器設計與應用 數字濾波器的基本概念： 介紹數字濾波器的作用，即在數字域內去除信號中的噪聲、選擇特定頻率成分或改變信號的形狀。 FIR濾波器（有限脈衝響應濾波器）： 詳細講解FIR濾波器的結構、設計方法（如窗函數法、頻率采樣法、最優逼近法），以及其優點（穩定性、綫性相位）。 IIR濾波器（無限脈衝響應濾波器）： 介紹IIR濾波器的設計方法（如衝激響應不變法、雙綫性變換法），以及其在實現相同濾波性能時濾波器階數較低的優勢，並討論其穩定性問題。 濾波器分類與特性： 討論不同類型的濾波器，如低通、高通、帶通、帶阻濾波器，以及它們的幅頻響應和相頻響應特性。 濾波器應用： 舉例說明濾波器在音頻降噪、圖像平滑、通信係統中的信號去雜等實際應用。 第五章：譜估計與分析 譜估計的意義： 闡述譜估計在分析信號頻率成分分布、理解信號動力學特性以及故障診斷等方麵的重要性。 經典譜估計方法： 周期圖法： 介紹如何基於傅裏葉變換計算信號的功率譜密度，並分析其優缺點（方差大）。 Welch方法： 探討Welch方法如何通過分段平均周期圖來降低譜估計的方差。 現代譜估計方法（參數化方法）： AR模型（自迴歸模型）： 介紹AR模型的原理，以及如何利用Yule-Walker方程等方法來估計模型參數，從而得到高分辨率的譜估計。 MA模型（滑動平均模型）和ARMA模型（自迴歸滑動平均模型）： 簡要介紹這些模型的概念及其在譜估計中的作用。 譜分析的應用： 演示譜分析在語音信號處理、振動信號分析、雷達信號處理等領域的應用。 第六章：相關分析與估計 自相關函數與互相關函數： 詳細講解自相關函數（描述信號自身統計特性）和互相關函數（描述兩個信號之間相似性）的定義、性質以及計算方法。 相關分析的應用： 信號檢測： 如何利用相關性來檢測已知信號在噪聲背景下的存在。 係統辨識： 如何通過互相關函數來估計LTI係統的衝激響應。 定位與測距： 在雷達、聲呐等係統中，利用信號的時間延遲來計算距離。 匹配濾波器： 介紹匹配濾波器在最佳信號檢測中的作用，以及其與互相關函數的關係。 第三部分：信號處理在關鍵領域的應用 本部分將展示信號處理技術如何解決現實世界中的挑戰。 第七章：通信信號處理 調製與解調： 介紹幅度調製（AM）、頻率調製（FM）、相位調製（PM）以及數字調製技術（如ASK、FSK、PSK、QAM）的基本原理，並討論相應的解調方法。 信道編碼與解碼： 講解糾錯碼（如海明碼、捲積碼、Turbo碼）的作用，如何通過冗餘信息來提高信號傳輸的可靠性。 均衡技術： 介紹如何利用均衡器來補償信道失真，改善信號質量。 多用戶通信技術： 簡要介紹CDMA、OFDM等技術的基本思想。 第八章：圖像與視頻信號處理 圖像的數字化： 討論圖像的采樣、量化以及錶示方法（如灰度圖像、彩色圖像）。 圖像增強： 介紹各種增強技術，如對比度增強、銳化、去噪（如高斯濾波、中值濾波）。 圖像復原： 講解如何從退化的圖像中恢復原始圖像，如去模糊、去僞影。 圖像分割： 介紹將圖像劃分為不同區域的技術，如閾值分割、邊緣檢測、區域生長。 圖像壓縮： 闡述圖像壓縮的原理（如圖形信號的冗餘性），介紹有損和無損壓縮方法，如JPEG標準。 視頻信號處理基礎： 討論視頻信號的特點（時域和空域的關聯性），以及基本的視頻處理技術，如幀間預測、運動估計。 第九章：語音與音頻信號處理 語音信號的産生與特性： 介紹人聲發聲原理，語音信號的頻譜特性（共振峰），以及語音的短時特性。 語音信號的分析： 講解聲學特徵提取（如MFCC、LPCC），以及語音信號的韻律分析。 語音識彆： 概述語音識彆的基本流程（聲學建模、語言建模）和常用算法。 語音閤成： 介紹如何將文本轉化為語音。 音頻信號處理： 討論音頻信號的采樣、量化，以及音頻的去噪、效果處理（如混響、均衡）。 音頻壓縮： 介紹MP3、AAC等音頻壓縮標準。 第十章：生物醫學信號處理 生物醫學信號的特點： 介紹心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等信號的特點、噪聲來源及其采集的挑戰。 生物醫學信號的去噪與增強： 講解如何使用濾波器等技術來改善生物信號的質量，突齣有效信息。 生物醫學信號的特徵提取： 探討如何從復雜的生物信號中提取有意義的特徵，用於疾病診斷。 模式識彆與分類： 介紹如何利用機器學習等方法對生物信號進行模式識彆和分類，輔助醫生進行診斷。 醫學成像信號處理： 簡要介紹X射綫、CT、MRI等醫學成像技術中的信號處理環節。 第十一章：其他領域的應用 雷達與聲呐信號處理： 介紹脈衝壓縮、多普勒效應的應用、目標檢測與跟蹤。 地震信號處理： 討論地震波的特點、信號分析與反演。 金融信號分析： 探討時間序列分析在金融市場預測中的應用。 工業監測與故障診斷： 如何通過分析振動、溫度等信號來監測設備狀態，預測故障。 結論 信號分析與處理是一門集數學、物理、工程和計算機科學於一體的交叉學科，其發展日新月異，應用領域不斷拓展。本書力圖通過係統性的講解，幫助讀者建立起紮實的理論基礎，掌握核心的處理技術，並激發將這些知識應用於解決現實世界問題的熱情。隨著技術的不斷進步，未來信號處理將在人工智能、大數據、物聯網等領域發揮更加關鍵的作用，為人類社會的進步貢獻更多力量。 參考文獻 （此處將列齣相關的學術著作、期刊論文等，為讀者提供進一步深入學習的資源。）

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的排版和校對工作做得極為細緻，在如此大量的公式和圖錶中，我幾乎沒有發現任何印刷或排版上的錯誤，這在專業技術書籍中實屬難得。圖錶的質量也令人稱贊，無論是信號的時頻分布圖，還是算法流程圖，都清晰、準確，信息傳達效率極高。很多復雜模型的示意圖，通過精妙的透視和色彩區分，使得原本一目瞭然的結構在書中也能保持其清晰度。這本書的價值體現在它的可靠性上，每一個公式、每一個參數的設定，都像是經過瞭無數次驗證的。作為一名長期在相關領域摸爬滾打的專業人士，我深知一本優秀的參考書，其細節的準確性是多麼重要。這本書在這方麵做到瞭極緻，讓人在閱讀和應用時能夠百分之百地信賴它所提供的所有信息，從而可以心無旁騖地專注於理解和創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格充滿瞭老派學者的那種深邃和內斂，絕不是那種浮於錶麵的“快餐式”科普讀物。每一句話都經過瞭精心的推敲，信息密度極高，你必須放慢速度，甚至需要對照著公式和圖錶反復咀嚼纔能真正領會其中的精髓。我發現，作者在討論一些關鍵算法的推導時，往往會給齣多種不同的視角和證明路徑，這種處理方式極大地拓寬瞭讀者的思維邊界。比如，在討論最優濾波器的設計部分，他不僅展示瞭經典的最小均方誤差（MMSE）方法，還穿插瞭貝葉斯推斷的視角，使得原本抽象的數學問題變得更加具體和可操作。我喜歡這種不迴避難點的學術勇氣，很多其他教材會選擇性地跳過復雜的證明過程，但這本書卻選擇完整呈現，這對於真正想成為領域專傢的讀者來說，無疑是無價之寶。它要求你投入時間，但迴報是知識的深度和牢固性，讀完一章，你會感覺自己的知識體係又嚮上搭建瞭一個堅實的颱階。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻部分做得非常齣色，這體現瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的治學態度。它不僅僅羅列瞭一堆重要的文獻，更像是為讀者設計瞭一條深入探索的“知識導航圖”。我注意到，很多前沿的研究方嚮，作者都標注瞭最新的幾篇頂級會議論文，這對於希望從事研究工作的人來說，簡直是雪中送炭。此外，書中對一些經典理論的闡釋，也明確指齣瞭其曆史淵源和關鍵改進點，讓讀者能夠清晰地追蹤知識點的演化軌跡，避免瞭在浩如煙海的文獻中迷失方嚮。這種對學術脈絡的清晰梳理，讓這本書的價值遠遠超越瞭一本單純的教材，它更像是一份精心編纂的研究指南，引導讀者高效地進入這個復雜但迷人的領域深處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙質手感齣乎意料地好，拿到手裏沉甸甸的，一看就知道是下瞭成本的精品。封麵設計很有研究性，那種深沉的藍色調和精準的幾何圖形，立刻讓人聯想到嚴謹的科學態度。我本來以為這種專業書籍會比較枯燥，但翻開目錄，看到那些細分的章節標題，比如“時頻分析的高級應用”或者“多維數據融閤中的魯棒性構建”，立刻激發瞭我深入瞭解的興趣。作者在引言部分對整個信號處理領域的發展脈絡梳理得非常清晰，從早期的傅裏葉變換到更復雜的非綫性模型，搭建瞭一個非常紮實的理論基礎框架。我特彆欣賞它在基礎概念闡述上的耐心，即便是初次接觸這些復雜數學工具的讀者，也能通過清晰的文字和恰到好處的圖示，迅速掌握核心要義。這不僅僅是一本教科書，更像是一份精美的技術路綫圖，指引著我們探索復雜信號背後的奧秘。我感覺作者在內容組織上花瞭大心思，邏輯銜接自然流暢，讀起來毫不費力，非常適閤作為係統學習該領域知識的敲門磚。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書給我帶來瞭一種強烈的“現場感”，仿佛作者就坐在我身邊，耐心地手把手指導我攻剋每一個技術難關。它的理論深度毋庸置疑，但最難能可貴的是，它始終沒有脫離“應用”這一核心。在每一個理論模塊的末尾，作者都會巧妙地引齣一個具體的應用場景，比如軍事偵察中的目標識彆，或者醫療影像中的噪聲抑製，這使得那些抽象的數學公式不再是孤立的存在，而是變成瞭解決實際問題的有力工具。我尤其關注瞭其中關於“高維空間特徵提取”的那幾個章節，作者沒有停留在理論界定上，而是詳盡地剖析瞭不同特徵提取方法在實際數據尺度下的性能差異和計算復雜度權衡。這種緊密結閤工程實踐的敘事方式，極大地提升瞭閱讀的價值感，讓我清楚地知道我學到的知識點將會在未來的工作中如何落地生根發芽。