信号分析教程 李兵兵 等 9787040347517 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：29579072638

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：370000

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

《现代信号处理与应用》 内容简介 本书旨在全面深入地介绍现代信号处理的核心理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。全书共分为十章，从基础概念出发，逐步深入到复杂的信号分析方法和先进的算法实现，力求为读者构建一个系统、完整的信号处理知识体系。本书适合高等院校电子信息、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程师和科研人员阅读。 第一章 信号基础与数学工具 本章将为读者打下坚实的信号处理基础。首先，我们将详细阐述信号的基本概念，包括信号的定义、分类（如模拟信号与数字信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等），以及信号的常见表示方法（如时域、频域表示）。接着，我们将回顾和引入信号处理所必需的关键数学工具。这包括复数理论、傅里叶级数和傅里叶变换的详细推导与性质，重点讲解它们在信号频谱分析中的核心作用。此外，还将介绍拉普拉斯变换和Z变换，并阐述它们在分析连续时间系统和离散时间系统中的优越性。本章还将触及概率论与随机过程的基础知识，为后续的随机信号分析奠定理论基础。通过本章的学习，读者将能够理解信号的本质，并熟练运用傅里叶变换等工具对信号进行初步分析。 第二章 线性时不变系统理论 线性时不变（LTI）系统是信号处理领域最基本也是最重要的模型。本章将深入探讨LTI系统的基本性质，包括叠加性、时移不变性、因果性、稳定性等。我们将重点介绍LTI系统的描述方法，包括微分方程（对于连续时间系统）和差分方程（对于离散时间系统）。卷积运算是LTI系统分析的核心，本章将详细讲解卷积的定义、计算方法及其在系统响应求解中的应用。此外，还将介绍LTI系统的频率响应概念，以及如何通过频率响应来分析系统的滤波特性。通过本章的学习，读者将能够准确地描述和分析LTI系统的行为，理解其对信号的处理过程。 第三章 离散时间信号与系统 随着数字技术的发展，离散时间信号处理已成为现代信号处理的主流。本章将专注于离散时间信号和系统的分析。我们将详细介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）及其性质，以及离散傅里叶变换（DFT）的计算方法和应用，特别是它在计算机实现中的重要性。接着，我们将深入探讨离散时间线性时不变（LTI）系统的分析，包括差分方程的解法、系统函数的概念以及其与频率响应的关系。本章还将介绍FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器，阐述它们的设计原理和特点。快速傅里叶变换（FFT）作为DFT的高效计算算法，也将作为重点进行介绍。 第四章 采样理论与数字信号重建 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤。本章将详细阐述采样定理（Nyquist-Shannon采样定理），深入分析采样频率、奈奎斯特频率以及混叠（aliasing）现象的产生原因和抑制方法。我们将介绍理想采样、自然采样、平顶采样等不同采样方式，并探讨它们的优缺点。此外，本章还将重点介绍信号重建（或称为重构）的理论与方法，包括插值技术，如零阶保持、一阶保持和sinc插值等，以及它们在恢复原始连续信号中的作用。理解采样理论对于设计和实现数字信号处理系统至关重要。 第五章 谱分析技术 谱分析是理解信号频率成分的重要手段。本章将介绍多种谱分析技术。除了前面章节提到的傅里叶变换，我们还将深入讨论功率谱密度（PSD）和功率谱估计。我们将介绍周期图法、Welch方法、BTF方法等经典的功率谱估计方法，并分析它们的统计特性和局限性。对于非平稳信号，我们还将介绍时频分析技术，包括短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform），阐述它们在揭示信号随时间变化的频率特性方面的能力。本章将通过实例展示如何选择合适的谱分析方法来揭示信号的内在结构。 第六章 数字滤波器设计 数字滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，用于去除噪声、增强特定频率成分或实现信号的整形。本章将详细介绍数字滤波器设计。我们将区分FIR滤波器和IIR滤波器，并分别介绍它们的设计方法。对于FIR滤波器，我们将讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。对于IIR滤波器，我们将介绍冲激不变法、双线性变换法等从模拟滤波器设计到数字滤波器设计的方法，并讨论巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典模拟滤波器原型。本章还将讨论滤波器的性能指标，如通带、阻带、过渡带、幅度衰减等，并提供设计实例。 第七章 自适应信号处理 自适应信号处理是处理未知或时变环境下的信号的有力工具。本章将介绍自适应滤波器的基本原理和常见算法。我们将讲解最小均方（LMS）算法及其变种，如归一化LMS（NLMS）算法，分析它们的收敛速度和性能。此外，还将介绍递归最小二乘（RLS）算法，阐述其更快的收敛速度和更高的计算复杂度。本章将通过实例，如噪声抵消、回声消除、信道均衡等，来展示自适应滤波器的强大功能。 第八章 参数化信号模型与估计 在某些应用中，信号的生成机制可以用数学模型来描述。本章将介绍参数化信号模型，并探讨如何估计这些模型中的参数。我们将介绍AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）等经典信号模型。我们将讲解最大似然估计（MLE）、最小二乘估计（LSE）等参数估计方法。此外，还将介绍谱估计的参数化方法，如Burg方法（用于AR模型）等，这些方法通常能够获得比非参数化方法更精细的谱估计。 第九章 多速率信号处理 多速率信号处理是指在信号处理过程中对信号进行不同采样率的转换。本章将深入研究多速率信号处理技术，包括降采样（Decimation）和插值（Interpolation）。我们将详细讲解它们的基本原理、实现方式以及滤波器在其中扮演的关键角色。本章还将介绍采样率转换器（如polyphase滤波器组），并探讨其在数字通信、音频处理等领域的应用。 第十章 信号处理在通信、图像及其他领域的应用 本章将展示信号处理技术在现实世界中的广泛应用。我们将重点介绍其在通信系统中的应用，如调制解调、信道编码与解码、均衡等。接着，我们将探讨信号处理在图像处理中的应用，包括图像增强、去噪、边缘检测、特征提取等。此外，还将简要介绍信号处理在语音识别、雷达系统、生物医学工程、金融信号分析等其他领域的应用。通过这些实际案例，读者将深刻理解信号处理理论的实用价值和影响力。 本书内容丰富，理论严谨，同时注重实际应用，旨在培养读者独立分析和解决信号处理问题的能力。通过对本书的学习，读者将能够掌握现代信号处理的核心技术，并将其应用于各种工程实际和科学研究中。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《信号分析教程》，首先被它沉甸甸的质感所吸引，书页的纸张厚实且富有韧性，印刷清晰，色彩自然，一看就是用心制作的书籍。封面设计简洁大气，没有过多花哨的装饰，但那种严谨的学术风格扑面而来，让人对即将展开的学习之旅充满期待。我一直对信号分析这个领域充满好奇，但又觉得它有些高深莫测，总担心自己难以入门。拿到这本书后，我翻阅了一下目录，发现它涵盖了信号分析的方方面面，从基础概念到高级应用，循序渐进，逻辑清晰。特别是看到了一些我之前在其他地方看到过但一直没能完全理解的理论，在这里似乎都有了更详细的解释和生动的类比，这让我感到非常惊喜。我迫不及待地想深入阅读，希望能借此机会彻底搞懂信号分析的核心原理，并在未来的学习和工作中能有所应用。这本书的出版，无疑为像我这样想要系统学习信号分析的读者提供了一个绝佳的平台，它的专业性和系统性让我对接下来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，不仅仅是知识的获取，更是一种学习思维的重塑。我发现，它在讲解的过程中，非常注重培养读者的独立思考能力。书中提出的很多问题，并没有直接给出答案，而是引导读者去探索，去发现。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教育理念，贯穿了整本书的始终。我经常在阅读到某个章节时，会停下来，尝试着自己去推导公式，去解答书中留下的练习题。即使遇到困难，书中提供的线索和提示，也能帮助我理清思路，最终找到解决问题的办法。这种主动的学习过程，让我对信号分析的理解更加深刻，也让我对学习本身充满了成就感。我认为，对于一本优秀的教材而言，能够激发读者的求知欲，并教会他们如何学习，是最为宝贵的价值所在，而这本书无疑做到了这一点，它让我看到了自己潜力的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我发现这本书在细节处理上做得非常到位。举个例子，对于一些容易混淆的概念，书中会用大量的图示和表格来辅助说明，并且在不同章节之间建立起联系，时不时地回顾前面学过的知识，加深理解。这种重复和巩固的学习方式，对于我这种需要反复记忆才能掌握知识的人来说，简直是福音。而且，这本书的语言风格非常严谨，但又不失流畅，读起来不会感到晦涩难懂。更让我印象深刻的是，在一些关键的推导过程，作者会给出多种解题思路，并对不同方法的优劣进行分析，这不仅锻炼了我的思维能力，也让我学会了如何从不同的角度去分析和解决问题。我认为，一本好的教材，不仅要传授知识，更要教会学习方法，而这本书恰恰做到了这一点，它让我看到了信号分析的魅力，也让我找到了更有效的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇部分，作者团队用一种非常平易近人的方式，将信号分析的宏大概念分解开来，就像是在和我这位初学者进行一次面对面的交流。我特别喜欢其中对于“信号”本身的定义和分类的阐述，不仅仅是枯燥的数学公式，还穿插了许多生活中的例子，比如音乐的声波、图像的像素点，甚至是我们日常对话中的语音，都巧妙地被引入，让我瞬间就感觉信号分析不再是遥不可及的学科，而是与我们生活息息相关的存在。这种“润物细无声”的引入方式，极大地降低了我的畏难情绪。随着阅读的深入，我能感受到作者们在编排上的匠心独运，每一个概念的提出都经过精心铺垫，环环相扣，让人在不知不觉中就掌握了新的知识点。而且，书中并没有一股脑地堆砌理论，而是注重理论与实践的结合，这一点对我来说尤为重要。我期待在后续章节中，能够看到更多这样生动有趣的案例和应用，将理论知识真正落地。

评分☆☆☆☆☆

随着对《信号分析教程》的深入研读，我逐渐领略到它在学术深度上的过人之处。作者们对于各个分支理论的探讨，都展现出了扎实的功底和独到的见解。在某些章节，我甚至发现了作者们在现有理论基础上进行的拓展和创新，这让我感到非常兴奋，仿佛置身于一场学术的盛宴。这本书并非仅仅是对已有知识的简单罗列，而是充满了作者们对信号分析研究的思考和感悟。尤其是在一些复杂的数学模型和算法的介绍中，作者们并没有回避其严谨的数学推导，但同时又会用非常清晰的语言对这些推导过程进行解释，确保读者能够理解其内在逻辑。我特别欣赏作者们在处理问题时的严谨态度，以及他们对于细节的极致追求，这使得这本书在学术研究的价值上，也达到了相当的高度，对于我未来进行更深入的专业学习，有着极大的启发意义。