测试技术与信号处理(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范云霄，隋秀华 著

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出版社： 中国质检出版社(原中国计量出版社)

ISBN：9787502625269

商品编码：29728468649

包装：平装

出版时间：2006-11-01

基本信息

书名：测试技术与信号处理(第二版)

定价：28.00元

作者：范云霄,隋秀华

出版社：中国质检出版社(原中国计量出版社)

出版日期：2006-11-01

ISBN：9787502625269

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书以信号流为主线，详细地介绍了动态测试中的基本内容。全书共分为十章，主要内容为：信号的描述；测试装置的基本特性；信号的获取和交换；信号的记录、干扰及其抑制；信号的分析与处理；计算机测试技术与系统；机械振动的测试以及温度的测试。每章的后还附有思考题和习题。
本书可作为高等学校机械设计制造和仪器仪表类等专业的本科教材，也可作为相关专业的研究生以及从事机械工程动态测试的工程技术人员的参考书。

目录

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绪论
章 信号的描述
节 概述
第二节 周期信号的频谱
第三节 非周期信号的频谱
第四节 傅里叶变换的性质及应用
思考题
习题
第二章 测试装置的基本特性
节 概述
第二节 静态特性
第三节 动态特性
第四节 常见装置的特性
第五节 不失真测试条件
第六节 动态特性之间的关系
第七节 测试系统的负载效应
思考题
习题
第三章 信号的获取
节 概述
第二节 参数型传感器
第三节 发电型传感器
第四节 光电型的传感器
第五节 其他类型的传感器
习题
第四章 信号的变换
节 电桥
第二节 滤波器
第三节 调制器与解调器
第四节 模拟与数字信号转换器
思考题
习题
第五章 信号的显示和记录
节 概述
第二节 信号的显示
第三节 信号的显性记录
第四节 信号的隐性记录
思考题
习题
第六章 信号的干扰及其抑制
节 概述
第二节 干扰源
第三节 干扰耦合
第四节 电磁屏蔽
第五节 接地
习题
第七章 信号的分析与处理
节 概述
第二节 信号的统计特征
第三节 相关分析
第四节 谱分析
第五节 数字信号处理概论
思考题
习题
第八章 计算机测试技术与系统
节 概述
第二节 计算机测试系统中的输入和输出通道
第三节 计算机测试系统中的接口和总线技术
第四节 计算机测试系统
第九章 机械振动的测试
节 概述
第二节 单自由度系统的受迫振动
第三节 振动的激励
第四节 振动的测量及测振仪器
第五节 机械系统动态参数的确定
习题
第十章 温度的测试
节 温度测试的基本概念
第二节 常用测温方法
第三节 热电阻测温
第四节 热电偶测温
第五节 辐射式测温
参考书目

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字信号变换与现代通信》 本书旨在为读者提供一个深入理解数字信号变换原理及其在现代通信系统中关键应用的全面视角。 在信息爆炸的时代，信号无处不在，从我们日常使用的手机、电脑，到高精度的科学仪器、复杂的工业控制系统，都离不开对信号的采集、处理和传输。而数字信号处理（DSP）技术，作为现代电子信息技术的核心基石，更是扮演着至关重要的角色。本书紧密围绕数字信号变换这一核心概念，层层深入，系统阐述了数字信号处理的理论基础、核心算法以及在现代通信领域中的广泛应用。 第一篇：数字信号变换的基础理论 本篇将带领读者走进数字信号处理的理论殿堂，建立坚实的数学和工程基础。 第一章：信号与系统基础回顾 在深入探讨数字信号变换之前，我们首先需要对信号和系统的基本概念有一个清晰的认识。本章将回顾连续时间信号与离散时间信号的定义、分类（如周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等）。同时，也将梳理线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、时不变性，以及其输入输出关系的核心描述——卷积。理解这些基础概念，是后续学习傅里叶变换、Z变换等核心内容的前提。我们将强调信号的离散化过程——采样，以及采样定理在避免混叠失真中的关键作用，为后续的数字信号处理奠定基础。 第二章：傅里叶变换及其在信号分析中的应用 傅里叶变换是理解信号频谱特性的强大工具。本章将详细介绍连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义、性质及其之间的关系。我们将深入分析傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）如何将时域信号分解为不同频率的正弦分量，揭示信号的频率成分，从而理解信号的带宽、频谱泄漏等关键概念。特别地，我们将重点探讨离散傅里叶变换（DFT）——这是实际数字信号处理的核心算法，并介绍其高效实现方法——快速傅里叶变换（FFT）的原理与优势。本章还将通过丰富的实例，展示傅里叶变换在信号滤波、频谱分析、调制解调等领域的应用，帮助读者建立理论与实践的联系。 第三章：Z变换及其在离散系统分析中的作用 Z变换是分析离散时间系统，尤其是因果性和稳定性，不可或缺的数学工具。本章将系统介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）的概念及其重要性。我们将详细阐述Z变换的各种性质，如线性性、时移性、卷积性质等，并推导它们在离散系统分析中的应用。本章将重点介绍如何利用Z变换来求解线性常系数差分方程，从而分析系统的零输入响应和零状态响应，进而判断系统的稳定性。此外，我们还将探讨Z变换在系统函数、极零点分析中的作用，为设计和分析数字滤波器提供理论依据。 第四章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 本章将聚焦于离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现算法——快速傅里叶变换（FFT）。我们将深入理解DFT的计算过程，并分析其计算复杂度。随后，我们将详细讲解几种常见的FFT算法，如按时间抽取的FFT（Cooley-Tukey算法）和按频率抽取的FFT，阐述其蝶形运算的核心思想以及如何通过分治法显著降低计算量。通过分析FFT算法的原理，读者将能更深刻地理解其在实际工程中的效率优势。本章还将探讨DFT在谱分析、信号相关性计算等方面的应用，并简要介绍一些实用的FFT技巧和注意事项。 第二篇：数字信号处理核心算法与技术 在掌握了基础理论之后，本篇将深入探讨数字信号处理领域的核心算法和关键技术。 第五章：数字滤波器设计 滤波器是信号处理中最基本也最重要的组成部分，用于选择性地提取或抑制特定频率范围的信号。本章将全面介绍数字滤波器的两大类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将详细讲解它们的数学模型、冲激响应的特点以及各自的优缺点。在IIR滤波器设计方面，我们将介绍Butterworth、Chebyshev以及Elliptic等几种经典模拟滤波器的原型，并通过双线性变换、脉冲不变法等方法将其转换为数字滤波器。对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、凯泽窗等）和频率采样法等设计方法，并分析它们在设计不同类型滤波器（低通、高通、带通、带阻）时的适用性。本章将强调滤波器设计中的关键指标，如通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度等，并结合MATLAB等工具的仿真示例，展示设计过程。 第六章：数字信号的采样、量化与重构 将连续的模拟信号转换为数字信号，需要经过采样和量化两个关键步骤，而将处理后的数字信号还原为模拟信号则需要重构。本章将深入探讨这些过程。我们将详细阐述采样定理，并分析过采样和欠采样的影响。量化是模拟信号幅度离散化的过程，本章将介绍均匀量化和非均匀量化（如μ律、A律等），分析量化噪声的产生及其对信号质量的影响。我们将介绍信号数字化过程中常见的编码方式，以及如何提高量化精度。最后，我们将探讨数字信号重构的原理，介绍零阶保持器、一阶保持器等插值滤波器，并分析不同重构方法的优缺点。 第七章：自适应信号处理 自适应信号处理技术能够根据输入信号的统计特性变化，自动调整滤波器的参数，以达到最优的滤波效果。本章将介绍自适应滤波的基本原理，即通过迭代算法不断更新滤波器系数，使误差信号的均方值最小。我们将重点介绍两种经典的自适应算法：最小均方（LMS）算法及其变种（如归一化LMS、块LMS等）以及递归最小二乘（RLS）算法。本章将深入分析这两种算法的收敛性、计算复杂度以及适用场景。通过实例，我们将展示自适应信号处理在噪声消除、信号均衡、回声抵消等方面的强大能力。 第三篇：数字信号处理在现代通信系统中的应用 本篇将把前两篇所学的理论和算法应用于现代通信系统的实际场景，展现数字信号处理的巨大价值。 第八章：数字通信系统中的信号处理 现代通信系统，无论是有线还是无线，都高度依赖于数字信号处理技术。本章将深入剖析数字通信系统中的关键信号处理环节。我们将介绍基带信号的产生，包括信号的编码（如曼彻斯特编码、差分编码等）和成形滤波器的作用。随后，我们将探讨各种数字调制技术，如幅移键控（ASK）、频移键控（FSK）、相移键控（PSK）和正交频分复用（OFDM）等，并分析其在信号频谱利用率、抗干扰能力等方面的差异。在本章中，我们还将重点介绍解调过程中的关键技术，如匹配滤波、同步技术（载波同步、定时同步）以及信道估计和均衡技术，以应对多径衰落、噪声干扰等通信挑战。 第九章：移动通信中的信号处理关键技术 移动通信作为数字信号处理应用的典型代表，其背后蕴含着大量的先进技术。本章将聚焦于移动通信系统，特别是4G和5G技术中的信号处理应用。我们将详细讲解OFDM技术在LTE和5G中的实现细节，包括其如何通过将高速数据流分割成多个低速数据流，并通过多个子载波并行传输，从而有效地对抗频率选择性衰落。此外，本章还将介绍MIMO（多输入多输出）技术，分析其如何利用多天线技术来提高信道容量和传输可靠性。我们将深入探讨信道编码（如Turbo码、LDPC码）在纠错方面的作用，以及其在提高通信质量、降低误码率方面的贡献。最后，我们将简要介绍5G时代的一些前沿技术，如波束赋形、边缘计算等，及其对信号处理提出的新要求。 第十章：现代数据传输与信号压缩 随着数据量的爆炸式增长，高效的数据传输和信号压缩成为必然需求。本章将探讨与此相关的数字信号处理技术。我们将介绍不同类型的数据传输方式，如串行传输和并行传输，以及它们在速率、功耗等方面的权衡。在信号压缩方面，我们将区分有损压缩和无损压缩。我们将介绍几种经典的信号压缩算法，例如针对语音信号的线性预测编码（LPC）和针对图像信号的离散余弦变换（DCT）以及小波变换。本章还将触及一些现代高效的压缩标准，如H.264/AVC和HEVC（H.265）等，分析其在视频压缩中的关键技术。通过本章的学习，读者将能理解如何在保证一定信息量的同时，最大程度地减少数据量，提高传输效率。 第十一章：信号处理在传感器网络与物联网中的应用 传感器网络和物联网（IoT）的兴起，使得信号处理技术渗透到更广泛的领域。本章将探讨信号处理在这些新兴技术中的应用。我们将介绍传感器节点的数据采集、预处理和传输过程中的信号处理挑战，例如低功耗的信号处理需求，以及数据的鲁棒性和准确性要求。我们将讨论如何利用数字信号处理技术来从海量传感器数据中提取有价值的信息，例如通过模式识别、异常检测和数据融合等方法。本章还将分析信号处理在物联网设备通信协议、边缘计算节点数据分析中的作用，以及如何通过智能化信号处理来提升物联网系统的整体性能和效率。 本书力求在理论深度与工程实践之间取得平衡，通过清晰的数学推导、丰富的图示和案例分析，帮助读者建立完整的知识体系。无论是对信号处理初学者，还是希望深入了解现代通信系统实现的工程师，本书都将是宝贵的参考。通过对数字信号变换原理的深刻理解和对核心算法的掌握，读者将能够更好地应对未来信息技术领域中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排简直是一场知识的盛宴，我尤其对其在数据采集和预处理部分的详尽论述印象深刻。在当前的数字化时代，高质量的数据是所有后续分析工作的基础，而这本书恰如其分地强调了这一点。作者不仅详细阐述了采样定理、量化误差等基础概念，还深入探讨了在非理想环境下，如噪声环境或带宽受限的情况下，如何设计和实现有效的抗混叠滤波器和抗噪算法。我特别喜欢其中关于实时系统约束下信号处理的讨论，这部分内容在很多理论教材中往往被一笔带过，但对于实际的嵌入式系统开发来说，却是至关重要的瓶颈。书中通过几个具体的硬件平台案例分析，展示了如何在有限的计算资源和功耗限制内，优化信号处理流程，使得算法既精确又高效。这种理论与实践紧密结合的风格，让我仿佛在与一位经验丰富的系统架构师并肩工作。书中提供的伪代码和算法流程图清晰明了，即使是初次接触特定算法的读者，也能迅速掌握其核心逻辑，并尝试将其应用于自己的项目中。对于我这种需要快速迭代原型系统的工程师而言，这种可操作性极强的指导简直是如虎添翼。

评分☆☆☆☆☆

这本书在阐述复杂的统计信号处理原理时，展现出一种罕见的清晰度和严谨性。我过去在阅读其他教材时，常常觉得在概率模型和最优估计理论的交汇处会产生认知上的断裂，但这本书成功地弥合了这一鸿沟。作者在引入卡尔曼滤波（Kalman Filtering）时，没有采用过于繁琐的矩阵推导作为开场，而是通过一个直观的“预测-更新”循环模型，让读者首先建立起对状态估计本质的理解。随后，才逐步引入了最小均方误差（MMSE）准则作为理论基础，并详细对比了离散时间卡尔曼滤波（DTKF）与扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性系统时的优劣及实施细节。这种教学策略极大地增强了学习的连贯性。此外，书中对最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的讨论也极为到位，它不仅清晰地区分了两者的适用场景，还结合实际的参数估计问题，展示了如何选择最合适的统计框架。对于任何希望在雷达、导航或通信系统中进行精准状态跟踪和参数估计的专业人士来说，这本书提供的理论深度和工程化视角是无可替代的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有吸引力，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色字体，给人一种专业而又富有深度的感觉。拿到手里，厚度适中，装帧质量也很扎实，翻阅起来手感很好，能感觉到作者和出版社在制作上的用心。我尤其欣赏作者在内容组织上的匠心独运，虽然我更多关注的是理论基础和前沿应用，但这本书的排版和章节划分逻辑非常清晰，即便是复杂的公式推导也能被梳理得井井有条。例如，在介绍傅里叶分析及其在信号去噪中的应用时，作者并没有急于抛出结论，而是循序渐进地从基本概念入手，通过几个经典的实例，将抽象的数学工具与实际的工程问题紧密结合起来，让读者能深刻理解每一步操作背后的物理意义。这种“由浅入深，层层递进”的叙述方式，极大地降低了初学者的入门门槛，同时也能满足资深工程师对深入理解的渴求。我个人认为，一本好的技术书籍，不仅要传授知识，更要培养读者的思维习惯，这本书在这方面做得非常出色，它教会了我如何系统性地思考和解决问题，而不是仅仅停留在套用公式的层面。尤其是在跨学科交叉领域，这种融会贯通的讲解方式，无疑为我后续的研究开辟了新的视野和方向。

评分☆☆☆☆☆

从排版和图表的质量来看，这本书无疑是印刷出版物的典范。色彩的运用恰到好处，尤其是在展示频谱图、时频分布图和系统框图时，高分辨率的图像确保了细节的清晰可辨。这在需要精确辨识图形中细微差异的技术书籍中尤为重要。我注意到，很多技术书籍为了追求内容的丰富，往往牺牲了图表的清晰度，但这本则在这方面做到了完美的平衡。此外，书中在每一章末尾设置的“思考题与扩展阅读”环节，设计得极其巧妙。这些问题往往不是简单的概念回顾，而是引导读者去思考如何将本章知识应用于尚未提及的特定场景，或者要求读者对某一经典算法进行性能上的改进性分析。这有效地将知识从被动的接收转变为主动的探索。例如，其中一个问题引导我去思考如何将频率域的卷积定理应用于随机信号的相关性计算，这直接启发了我当前研究中的一个新思路。总而言之，这不仅仅是一本可以查阅的参考书，更像是一位耐心的导师，持续不断地激发读者的求知欲和创新精神，让技术学习过程充满了发现的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度和广度超出了我最初的预期。起初以为它会集中在传统的经典滤波理论，但阅读后发现，作者巧妙地将大量的现代计算方法融入了进来。例如，在介绍自适应滤波（如LMS算法）时，它不仅仅停留在标准的收敛性分析上，而是花了相当的篇幅去探讨了多用户环境下的性能瓶颈，并引入了诸如RLS（递推最小二乘）等更快速收敛的算法作为对比。更让我眼前一亮的是，书中对非线性信号处理的介绍，特别是在小波变换在时频分析中的应用部分。作者用生动的图例解释了小波基的选择如何影响分析结果，以及如何在多分辨率分析框架下，有效地从复杂的混合信号中分离出不同尺度的特征。这对于处理生物医学信号或地震数据这类具有多尺度特性的复杂数据流来说，提供了极具价值的理论支撑和实操指导。坦率地说，很多内容我需要反复研读，甚至需要借助外部资源进行辅助理解，但这正说明了这本书的价值所在——它提供了一个坚实的高起点，驱动读者去探索更深层次的知识疆域。