测试信号分析与信息处理 9787030497413 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨平，沈艳，陈中柘 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497413

商品编码：29623157734

包装：平装

出版时间：2017-05-01

基本信息

书名：测试信号分析与信息处理

定价：98.00元

作者：杨平,沈艳,陈中柘

出版社：科学出版社

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787030497413

字数：

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书共8章，约40万字，主要内容包括:信号的数学特征；信号的数学分析；信号的离散化处理与分析；测试系统的组成与分析；信号调理电路；信号转换电路；频谱估计；现代信号分析方法现代信号分析方法。在内容上注重加强测试系统的分析与建模，信号分析与信息处理的算法及硬件实现，突出测试信号分析的特殊性和针对性，加重测试信号处理的篇幅；在风格上注重图文并茂，即公式演绎与图形解析相结合，加强对理论和方法的物理内涵诠释；在取材上注重经典与新颖相结合，力求反映*的理论和应用成果。

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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《现代信号处理理论与工程应用》 内容简介 本书深入探讨了现代信号处理的核心理论，并着重阐述了其在各类工程领域的广泛而深刻的应用。全书共分为四个主要部分：信号与系统的基本原理、线性系统与变换、随机信号分析，以及信号处理的工程实现技术。每个部分都循序渐进，由浅入深，旨在为读者构建坚实的理论基础，并提供解决实际工程问题的能力。 第一部分：信号与系统的基本原理 本部分首先界定了信号与系统的概念，并对信号的分类进行了详尽的介绍，包括连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、偶函数与奇函数信号等。在此基础上，本书详细阐述了信号的运算，如加法、乘法、卷积、积分、微分等，为后续的系统分析奠定了基础。 紧接着，本书引入了系统的概念，并详细分析了不同类别的系统。重点讲解了线性时不变（LTI）系统的特性，包括叠加性和时不变性，以及其在信号处理中的核心地位。通过引入系统函数和冲激响应，本书揭示了LTI系统如何通过卷积运算来处理输入信号，从而输出相应的响应。为了更直观地理解系统行为，本书还引入了各种表示方法，如差分方程、差分方程的z变换以及状态空间表示。 此外，本部分还对傅里叶级数和傅里叶变换进行了初步介绍，阐述了如何将时域信号分解为不同频率的正弦和余弦分量，从而揭示信号的频谱特性。这为理解后续的频率域分析打下了坚实的基础。 第二部分：线性系统与变换 本部分是对第一部分内容的深化和扩展，聚焦于更强大的数学工具——线性系统与各种变换。 2.1 傅里叶分析的深入 在对傅里叶级数和傅里叶变换有了初步认识后，本部分将进行更深入的探讨。对于连续时间周期信号，将详细介绍傅里叶级数的收敛性，以及其复指数形式。对于连续时间非周期信号，则将详尽阐述傅里叶变换的性质，如线性性、时移性、频移性、卷积性质、尺度变换性质、对称性、帕塞瓦尔定理等。这些性质是分析和处理信号的重要工具。 同时，本书还将引入离散时间傅里叶变换（DTFT）及其性质，解释如何在离散时间域中分析信号的频谱。对于离散时间周期信号，将介绍离散时间傅里叶级数（DTFS）。 2.2 拉普拉斯变换与z变换 为了更广泛地处理更复杂的信号和系统，特别是那些收敛性不如傅里叶变换良好的信号，本书引入了拉普拉斯变换。详细介绍了单边拉普拉斯变换和双边拉普拉斯变换，以及其收敛域（ROC）的概念。通过拉普拉斯变换，可以方便地分析连续时间LTI系统的稳定性、因果性，并通过求解微分方程来确定系统响应。 对于离散时间系统，z变换是与拉普拉斯变换相对应的强大工具。本书将深入讲解z变换的定义、性质以及其在分析离散时间LTI系统中的作用，包括如何利用z变换求解差分方程，以及通过系统的零极点分析其稳定性。 2.3 卷积定理与系统函数 本部分将着重强调卷积定理在频域中的应用，阐述时域的卷积运算如何转化为频域的乘积运算，极大地简化了系统响应的计算。同时，将详细介绍系统函数（传递函数）的概念，其定义为输出的拉普拉斯变换（或z变换）与输入的拉普拉斯变换（或z变换）之比。系统函数是描述LTI系统特性的核心，通过分析系统函数的零极点位置，可以全面了解系统的频率响应、稳定性和瞬态行为。 2.4 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 在实际工程应用中，我们经常处理的是离散信号。本部分将介绍离散傅里叶变换（DFT），它是对连续时间傅里叶变换的离散化版本，用于分析离散时间信号的频谱。然而，直接计算DFT的复杂度较高。因此，本书将重点介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，包括其原理、不同类型的FFT算法（如Cooley-Tukey算法），以及如何利用FFT高效地计算DFT。FFT的出现极大地推动了数字信号处理在计算效率上的发展，使其能够处理大规模数据。 第三部分：随机信号分析 在实际工程环境中，许多信号并非完全确定，而是包含有随机成分，例如噪声。本部分将聚焦于随机信号的分析，为理解和处理含有噪声的信号提供必要的工具。 3.1 随机变量与概率分布 本部分首先回顾并扩展了概率论的基本概念，包括随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望值、方差等。将介绍常见的概率分布，如均匀分布、指数分布、高斯分布（正态分布）等，并讨论它们在信号处理中的应用场景。 3.2 随机过程 随机过程是描述随时间变化的随机现象的数学模型。本书将详细介绍狭义和广义平稳随机过程的概念，以及其重要的统计特性，如自相关函数和功率谱密度。自相关函数描述了随机信号与其自身的延迟版本之间的相关性，而功率谱密度则揭示了随机信号在不同频率上的功率分布。 3.3 随机信号的统计特性 本部分将深入探讨如何计算和分析随机信号的统计特性。重点讲解自相关函数的性质，以及其与功率谱密度之间的傅里叶变换关系（维纳-辛钦定理）。理解这些关系对于识别和去除信号中的噪声至关重要。 3.4 噪声模型与信号检测 书中将介绍常见的噪声模型，如加性高斯白噪声（AWGN），并分析其统计特性。在此基础上，本书将引入基本的信号检测理论，如匹配滤波器，解释如何设计最优滤波器以在存在噪声的情况下最大化信号的信噪比（SNR），从而实现对已知信号的有效检测。 3.5 维纳滤波与卡尔曼滤波 本部分将介绍两种重要的随机信号滤波方法。维纳滤波器是一种线性的、最优的（在均方误差最小的意义下）滤波器，用于平稳随机信号的平滑和去噪。本书将推导维纳滤波器的表达式，并分析其在实际中的应用。 卡尔曼滤波是一种递归的、最优的线性滤波器，适用于非平稳随机信号以及状态空间模型。它能够融合传感器测量数据，并结合系统模型，对系统的状态进行估计，因此在导航、跟踪、控制等领域有着广泛的应用。本书将详细介绍卡尔曼滤波的算法原理和实现步骤。 第四部分：信号处理的工程实现技术 在前三部分建立了坚实的理论基础后，本部分将重点关注信号处理在工程实践中的实现方式。 4.1 数字信号处理基础 本部分将深入探讨数字信号处理（DSP）的基本概念。首先，将阐述采样定理（奈奎斯特-香农采样定理），解释如何从连续时间信号中提取离散时间信号，并避免混叠现象。接着，将讨论量化误差，以及如何选择合适的量化位数来控制量化误差的水平。 4.2 数字滤波器设计 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一。本部分将详细介绍数字滤波器的设计。首先，将介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，将介绍如何通过模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）进行设计，并讨论其优点和缺点。对于FIR滤波器，将介绍窗函数法和频率采样法等设计方法，并分析其线性相位特性。 4.3 数字信号处理的硬件与软件平台 为了实现高效的数字信号处理，了解其硬件和软件平台至关重要。本部分将介绍通用的数字信号处理器（DSP）芯片的架构和特点，以及其在实时信号处理中的优势。同时，还将介绍常用的信号处理软件工具箱，如MATLAB的Signal Processing Toolbox，以及Python中的NumPy、SciPy等库，它们提供了丰富的信号处理函数和工具，极大地简化了开发过程。 4.4 信号处理在通信系统中的应用 通信系统是信号处理最核心的应用领域之一。本部分将介绍信号调制与解调技术，包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM），以及数字调制技术如ASK、FSK、PSK、QAM等。还将探讨信道编码与解码技术，如纠错码，以提高通信的可靠性。 4.5 信号处理在图像与语音处理中的应用 除了通信，信号处理在图像和语音处理领域也扮演着关键角色。本部分将介绍图像的采样、量化和表示，以及常见的图像增强、去噪、边缘检测和图像压缩技术。对于语音信号，将介绍语音的产生与感知，以及语音识别、语音合成、语音编码等技术。 4.6 信号处理在其他工程领域的应用 本书还将概述信号处理在其他重要工程领域的应用，例如： 雷达与声纳系统： 目标检测、距离与速度估计、目标跟踪。 生物医学工程： 生理信号（如心电图ECG、脑电图EEG）的采集、分析与诊断。 控制系统： 系统辨识、控制器设计、状态估计。 仪器仪表： 传感器信号的滤波、测量与校准。 数据采集与监测： 实时数据处理、故障诊断与预测。 结论 《现代信号处理理论与工程应用》是一本内容全面、理论与实践相结合的教材。通过对信号与系统基本原理的深入剖析，以及对傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换等数学工具的详细讲解，读者可以建立起扎实的信号处理理论基础。同时，本书对随机信号分析的深入探讨，以及对数字滤波器设计、通信、图像、语音等工程应用技术的详细介绍，将帮助读者掌握将理论知识转化为实际工程解决方案的能力。本书适合作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科生和研究生教材，也可供从事相关领域的工程师和研究人员参考。

评分☆☆☆☆☆

最近在准备一个与雷达信号处理相关的项目，所以一直在搜集相关的资料。这本书的书名虽然听起来比较宽泛，但我相信它在某些方面能够触及到我的需求。我主要关注的是书中关于信号的特征提取、目标识别以及环境杂波抑制的部分。在雷达系统中，如何从复杂的背景噪声和杂波中提取出微弱的目标回波，并进行准确的识别和分类，是决定雷达性能的关键。我希望书中能够提供一些经典的信号处理方法，比如傅里叶变换、小波分析在目标检测中的应用，以及一些更前沿的机器学习和深度学习算法在雷达信号分析中的实践。同时，对于如何处理非线性信号和瞬态信号，书中是否有相关的讨论，也让我颇为期待。虽然我主要研究的是雷达，但很多信号处理的基本原理和技术是相通的，这本书如果能提供一些通用的理论框架和方法论，对我拓宽思路、寻找新的解决方案会大有裨益。我非常希望书中能够包含一些实际的案例分析，或者对算法的优缺点进行深入的比较，这样能够帮助我更好地理解理论在实践中的应用。

评分☆☆☆☆☆

这套书我之前接触过一些，主要是想了解一下在通信领域，特别是在5G以及未来更高速率的通信系统设计中，信号分析和信息处理的最新进展。虽然我平时的工作更多偏向于系统集成和应用层开发，但对底层信号处理的原理和技术一直很感兴趣，毕竟这直接关系到通信的效率、稳定性和可靠性。我特别关注的是书中关于噪声抑制、抗干扰以及信道估计等方面的论述。在实际通信过程中，环境因素和设备限制会引入各种噪声和干扰，如何有效地分离和抑制这些非期望信号，保证有用信息的准确传输，这绝对是核心难题。书中对各种先进的信号处理算法，比如自适应滤波、盲信号分离，以及在复杂信道模型下的应用，都有比较深入的探讨。我个人觉得，对于我们这些需要理解通信系统瓶颈，并尝试优化性能的工程师来说，能够掌握这些理论基础，并了解其在实际工程中的应用，是非常有价值的。这本书的理论深度和广度，为我提供了一个很好的学习和思考的框架，帮助我更清晰地认识到信号处理在现代通信技术中的关键作用。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚刚进入嵌入式系统开发领域的新人，目前正在学习如何处理和分析传感器采集到的数据。这本书的书名引起了我的注意，因为传感器数据往往是非线性的、噪声大的，并且需要进行实时或准实时的处理才能转化为有用的信息。我特别想了解书中关于如何对时域和频域信号进行分析的技术，比如如何使用FFT来分析周期性信号，如何进行信号滤波来去除高频或低频噪声，以及如何对信号进行降采样或升采样以适应不同的处理需求。另外，我对书中关于数据压缩和特征提取的内容也十分感兴趣。在嵌入式设备上，计算资源和存储空间往往有限，因此如何高效地提取数据的关键特征，并对数据进行有效压缩，以便于存储和传输，是至关重要的。我希望这本书能够提供一些易于理解的讲解，并且最好能有一些实际的代码示例或者伪代码，这样我能够更快地将学到的知识应用到我的项目中。我目前的水平还比较基础，希望能从这本书中获得扎实的信号处理基础知识，为我后续的学习和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在音频工程领域工作的从业者，一直对如何精确地分析和处理音频信号以达到更好的音质和效果感到着迷。这本书的书名虽然听起来比较宏观，但我相信它在信号分析的基础理论和信息处理的广阔领域内，能为我提供一些新的视角和工具。我非常希望书中能深入探讨关于音频信号的时域和频域分析方法，例如如何进行频谱分析来理解音频的频率构成，如何运用傅里叶变换和快速傅里叶变换（FFT）来揭示音频信号的内在规律，以及如何进行短时傅里叶变换（STFT）来分析随时间变化的音频特征。此外，我对书中关于音频信号去噪、混响消除以及声源分离等信息处理技术也十分感兴趣。在实际音频制作和后期处理中，这些技术是提升音频质量、解决实际问题的关键。我期待书中能提供一些关于这些技术背后的数学原理和算法实现，并最好能有一些案例分析，说明它们如何在实际音频项目中得到应用，从而帮助我更深入地理解音频信号的本质，并提升我的专业技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对图像处理和模式识别感兴趣的研究生，最近在准备我的毕业论文，需要对一些特定的图像信号进行分析。虽然这本书的书名并非直接指向图像处理，但我相信其在信号分析和信息处理方面的通用理论，可以为我提供有益的启示。我重点关注的是书中关于信号降噪、边缘检测以及特征提取的章节。在图像处理中，去除噪声可以提高图像质量，而边缘检测则能突出图像的重要结构信息，特征提取则是进行模式识别和图像分类的基础。我希望书中能够介绍一些经典的信号处理算法，比如高斯滤波、中值滤波在降噪方面的应用，以及Sobel算子、Canny算子在边缘检测中的原理。此外，对于如何从复杂的信号中提取有意义的特征，比如纹理特征、形状特征等，书中是否能提供一些思路和方法，也是我非常期待的。如果书中能够包含一些关于信息论在信号压缩和编码方面的应用，那更是锦上添花了，因为这可能有助于我优化图像数据的存储和传输效率。