信號分析及應用(高等院校信息與通信工程係列教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘建壽 王琳 嚴鵬 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信號處理
• 通信工程
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• 高等教育
• 教材
• 傅裏葉變換
• 數字信號處理
• 係統分析
• 時域分析

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302243533

商品編碼：29729770318

包裝：平裝

齣版時間：2011-03-01

基本信息

書名：信號分析及應用(高等院校信息與通信工程係列教材)

定價：25.00元

作者：潘建壽 王琳 嚴鵬

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2011-03-01

ISBN：9787302243533

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書共分6章，每章配有適量習題。章介紹學習*過程的知識；第2章在討論*過程的概念和性質的基礎上，介紹瞭幾種常用的*過程；第3章和第4章沿著理論、方法、應用的主綫索，分彆討論瞭乎穩*過程的相關分析、功率譜和*信號統計特性的實驗分析(包括參數估計、譜估計、分布函數估計、*過程的模型及*過程的模擬等)；第5章討論瞭*信號通過係統(包括通過綫性係統、帶通係統和非綫性係統)的分析；第6章介紹瞭*過程的理論和方法在信號處理中的相關應用。
　　本書可作為普通高校電子信息類、通信類、電子類等專業的本科生教材，並可供相關專業的研究生及工程技術人員參考。

目錄

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章　過程基礎
　1.1　概率論中的幾個概念與公式
　　1.1.1　概率的概念
　　1.1.2　幾個重要的概率公式
　　1.1.3　事件獨立、互斥與統計獨立
　1.2　變量
　　1.2.1　變量的概念
　　1.2.2　變量的概率函數
　　1.2.3　條件分布與獨立性
　　1.2.4　幾個重要的概率分布
　　1.2.5　變量的函數及其分布
　1.3　變量的數字特徵
　　1.3.1　數學期望
　　1.3.2　方差
　　1.3.3　數學期望和方差的幾個常用性質
　　1.3.4　相關係數與協方差
　　1.3.5　統計獨立、不相關與正交的概念
　　1.3.6　矩與數字特徵
　　1.4　特徵函數及其與矩的關係
　　1.4.1　特徵函數的定義及性質
　　1.4.2　特徵函數與矩的關係
　　1.4.3　多維變量的特徵函數與聯閤矩
　　1.4.4　舉例
　1.5　極限定理
　　1.5.1　變量序列的收斂性
　　1.5.2　大數定律
　　1.5.3　中心極限定理
　1.6　希爾伯特變換
　　1.6.1　希爾伯特變換的定義及物理意義
　　1.6.2　希爾伯特變換的性質
　習題
第2章　過程
　2.1　過程的基本概念及定義
　　2.2　過程的統計描述
　　2.2.1　過程的概率分布
　　2.2.2　過程的數字特徵——時間t的確知函數
　　2.2.3　過程的特徵函數
　2.3　乎穩過程
　　2.3.1　平穩過程的概念及數字特徵
　　2.3.2　遍曆性過程
　2.4　幾種常用的過程
　　2.4.1　獨立過程與白噪聲
　　2.4.2　白噪聲過程
　　2.4.3　正態過程
　　2.4.4　馬爾可夫過程
　　2.4.5　獨立增量過程
　習題
第3章　平穩過程的相關分析與譜分析
　3.1　平穩過程的相關函數及其性質
　　3.1.1　自相關函數、自協方差函數及其性質
　　3.1.2　互相關函數、互協方差函數及其性質
　　3.1.3　相關係數和相關時間
　　3.1.4　時間自相關函數
　3.2　平穩過程的功率譜密度及其性質
　　3.2.1　功率譜密度的概念和定義
　　3.2.2　功率譜密度的性質
　　3.2.3　互功率譜密度
　3.3　相關函數與功率譜密度的關係
　　3.3.1　維納一辛欽定理
　　3.3.2　關於維納一辛欽定理的再討論
　　3.3.3　互相關函數與互功率譜密度
　3.4　平穩過程的采樣
　　3.4.1　平穩過程的采樣定理
　　3.4.2　采樣過程的功率譜密度
　習題
第4章　信號統計特性的統計實驗分析
　4.1　引言
　　……
第5章　信號通過係統的分析
第6章　過程的理論和方法在信號處理中的應用
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號分析與係統》 引言 在現代科學技術飛速發展的浪潮中，信號無處不在，它們承載著信息，是連接萬物、感知世界的橋梁。從通信網絡中的電磁波，到生物體內的電信號，再到工業生産中的傳感器讀數，信號的産生、傳輸、處理和分析構成瞭許多關鍵技術的基礎。掌握信號分析與係統的原理，就如同擁有瞭理解和駕馭這些信息流動的鑰匙。 本書《信號分析與係統》旨在為讀者構建一個全麵而深入的信號分析理論框架，並探討其在各個工程領域中的廣泛應用。我們希望通過係統性的講解，使讀者能夠深刻理解信號的數學錶示、時域和頻域特性，掌握傅裏葉分析、拉普拉斯變換、Z變換等核心工具，並能夠利用這些工具分析和設計各種信號處理係統。 第一篇 信號的基本概念與錶示 第一章 信號的定義與分類 本章將從最基本的層麵齣發，揭示信號的本質。我們將探討信號是如何被定義和理解的，它們是物理量隨時間（或空間）變化的函數，蘊含著信息。接著，我們會對信號進行詳細的分類，以便讀者能更清晰地認識信號的多樣性。 連續時間信號與離散時間信號： 這是信號最根本的分類方式。連續時間信號在時間軸上是連續的，可以用數學函數精確描述，例如聲波的振動、溫度隨時間的連續變化。而離散時間信號則是在時間軸上不連續的，隻能在特定的離散時刻取值，通常由采樣過程産生，例如數字音頻、股票價格的日收盤價。我們將深入探討兩種信號的數學錶示方法，以及它們之間的轉換關係，如采樣定理。 周期信號與非周期信號： 周期信號是指在時間上重復齣現的信號，具有固定的周期。例如正弦波、方波等。非周期信號則不具備這種重復性。理解信號的周期性對於其頻譜分析至關重要。 能量信號與功率信號： 信號的能量和功率是衡量信號強度和信息量的兩個重要指標。能量信號在整個時間軸上的能量是有限的，而功率信號在單位時間內消耗的功率是有限的。本書將提供計算這兩種信號能量和功率的方法，並探討它們在實際中的意義，例如通信中的信號能量限製。 偶信號與奇信號： 信號的對稱性是另一個重要的特性。偶信號滿足 $f(t) = f(-t)$，其圖像關於縱軸對稱；奇信號滿足 $f(t) = -f(-t)$，其圖像關於原點對稱。這種對稱性可以極大地簡化信號的分析，尤其是在傅裏葉級數展開中。 確定信號與隨機信號： 確定信號的數學模型是完全已知的，其未來發展趨勢可以精確預測。而隨機信號的未來值不能完全確定，隻能通過概率統計的方法進行描述，例如噪聲信號。雖然本書的重點在於確定信號的分析，但也會對隨機信號的概念進行初步介紹。 第二章 信號的基本運算 理解信號的運算是進行信號處理的前提。本章將介紹對信號進行各種數學和邏輯運算的方法，這些運算是構建復雜信號處理係統的基石。 信號的加法、減法與乘法： 這些是最基礎的運算，將用於疊加、衰減或調製信號。例如，將兩個語音信號相加可以實現聲音的混閤。 信號的乘方與開方： 用於改變信號的幅度或能量特性，例如將信號平方可以得到其功率。 信號的積分與微分： 積分和微分是描述信號變化率和纍積量的基本工具。在物理係統中，積分和微分運算常常對應著電容和電感的行為。 信號的時間變換： 時移： 將信號在時間軸上嚮前或嚮後移動，例如實現信號的延遲。 尺度變換： 將信號在時間軸上進行壓縮或擴展，例如實現信號的快放或慢放。 翻轉： 將信號關於縱軸進行翻轉，例如實現信號的反相。 這些時間變換操作在信號的調製、解調以及係統分析中扮演著重要角色。 信號的幅度變換： 幅度縮放： 改變信號的幅度大小，例如實現信號的增益或衰減。 幅度偏移： 給信號加上一個直流分量，改變其基綫。 信號的捲積： 捲積是信號分析中最核心、最強大的運算之一。它描述瞭綫性時不變係統對輸入信號的響應。通過捲積，我們可以完全刻畫係統的行為。本章將詳細介紹捲積的定義、計算方法以及其在係統響應分析中的重要性。 第三章 信號的能量與功率 本章將對能量信號和功率信號的定義進行深入的數學闡述，並提供計算它們的具體方法。 能量信號的能量： 對於能量信號 $f(t)$，其總能量 $E$ 定義為 $E = int_{-infty}^{infty} |f(t)|^2 dt$。我們將探討不同類型信號的能量計算，例如脈衝信號、指數衰減信號等。 功率信號的功率： 對於功率信號 $f(t)$，其平均功率 $P$ 定義為 $P = lim_{T o infty} frac{1}{2T} int_{-T}^{T} |f(t)|^2 dt$。我們將通過算例演示如何計算周期信號和具有特定特性的非周期信號的平均功率。 能量和功率譜密度： 能量譜密度描述瞭信號能量在不同頻率上的分布，而功率譜密度描述瞭信號功率在不同頻率上的分布。它們是分析信號頻率特性的關鍵工具，將在後續章節中詳細介紹。 第二篇 傅裏葉分析 傅裏葉分析是信號分析的基石，它將信號分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加，從而揭示信號的頻率域特性。 第四章 傅裏葉級數 本章將介紹如何將周期信號錶示為無窮多個正弦和餘弦分量的級數和。 周期信號的正交性： 介紹三角函數係的正交性，這是傅裏葉級數展開的基礎。 傅裏葉級數的三角形式： 給齣周期信號 $f(t)$ 的傅裏葉級數展開式：$f(t) = a_0 + sum_{n=1}^{infty} (a_n cos(nomega_0 t) + b_n sin(nomega_0 t))$，其中 $omega_0 = 2pi/T_0$ 是基波頻率。 傅裏葉級數的指數形式： 介紹更簡潔的指數形式：$f(t) = sum_{n=-infty}^{infty} c_n e^{jnomega_0 t}$。 傅裏葉係數的計算： 詳細推導計算 $a_0, a_n, b_n$ 或 $c_n$ 的公式，並給齣算例，例如方波、鋸齒波的傅裏葉級數展開。 收斂性與平均收斂： 探討傅裏葉級數收斂的條件，以及在實際應用中如何處理不連續點（吉布斯現象）。 周期信號的頻譜： 傅裏葉級數揭示瞭周期信號的離散頻譜，即隻在基波頻率的整數倍頻率上存在非零的頻譜分量。 第五章 傅裏葉變換 傅裏葉變換是傅裏葉級數對非周期信號的推廣。它將任意信號分解為無窮多個頻率連續的正弦和餘弦分量的疊加。 傅裏葉變換的定義： 給齣連續時間信號 $f(t)$ 的傅裏葉變換 $F(omega)$ 的定義：$F(omega) = int_{-infty}^{infty} f(t) e^{-jomega t} dt$。 傅裏葉反變換： 給齣根據頻譜 $F(omega)$ 重構原始信號 $f(t)$ 的傅裏葉反變換：$f(t) = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} F(omega) e^{jomega t} domega$。 重要信號的傅裏葉變換： 計算一些基本信號的傅裏葉變換，如單位衝激函數、單位階躍函數、矩形脈衝、指數函數、高斯函數等。 傅裏葉變換的性質： 詳細介紹傅裏葉變換的綫性性、時移性、尺度變換性、對稱性、微分性質、積分性質、捲積性質、調製性質等。這些性質是求解復雜信號變換和分析係統特性的重要工具。 帕斯瓦爾定理： 介紹傅裏葉變換與信號能量之間的關係，即信號在時域的總能量等於其在頻域能量積分。 傅裏葉變換與信號頻譜： 傅裏葉變換揭示瞭非周期信號的連續頻譜，即信號的能量在所有頻率上都有可能分布。 第六章 傅裏葉變換的應用 本章將結閤實際應用，展示傅裏葉變換的強大威力。 信號濾波： 介紹如何利用傅裏葉變換設計濾波器，例如低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器，以去除信號中的噪聲或提取特定頻率成分。 係統分析： 演示如何利用傅裏葉變換分析綫性時不變係統的頻率響應。對於輸入信號 $x(t)$ 和係統衝激響應 $h(t)$，其輸齣信號 $y(t)$ 的傅裏葉變換 $Y(omega)$ 等於輸入信號的傅裏葉變換 $X(omega)$ 乘以係統的頻率響應 $H(omega)$，即 $Y(omega) = X(omega) H(omega)$。 通信係統： 介紹傅裏葉變換在調製解調、頻譜分析、信道容量計算等方麵的應用。 圖像處理： 簡要介紹傅裏葉變換在圖像去噪、邊緣檢測、圖像壓縮等領域的初步應用。 第三篇 傅裏葉變換的擴展與離散信號分析 第七章 拉普拉斯變換 拉普拉斯變換是對傅裏葉變換的進一步推廣，它能夠處理更廣泛的信號，尤其是那些在負時間區域有無窮大的信號，並且能夠更方便地分析包含指數衰減或增長的信號。 拉普拉斯變換的定義： 給齣單邊拉普拉斯變換 $F(s)$ 的定義：$F(s) = int_{0}^{infty} f(t) e^{-st} dt$，其中 $s = sigma + jomega$ 是復頻率。 收斂域（ROC）： 重點講解收斂域的概念，它決定瞭拉普拉斯變換是否存在，並且在分析有理係統時具有至關重要的作用。 基本函數的拉普拉斯變換： 計算單位階躍函數、指數函數、正弦函數、餘弦函數、單位衝激函數等信號的拉普拉斯變換。 拉普拉斯變換的性質： 介紹綫性性、時移性、尺度變換性、微分性質、積分性質、捲積性質、初值定理和終值定理。 拉普拉斯逆變換： 介紹如何利用部分分式展開、留數定理等方法計算拉普拉斯逆變換，重構時域信號。 拉普拉斯變換與傅裏葉變換的關係： 當 $s = jomega$ 且收斂域包含虛軸時，拉普拉斯變換即為傅裏葉變換。 第八章 拉普拉斯變換的應用 求解綫性常係數微分方程： 演示如何利用拉普拉斯變換將微分方程轉化為代數方程，從而方便地求解係統的零輸入響應和零狀態響應。 係統穩定性分析： 介紹如何通過判斷係統傳遞函數的極點位置來判斷係統的穩定性。 係統暫態響應分析： 分析係統在輸入信號作用下的動態行為。 第九章 Z變換 Z變換是離散時間信號的傅裏葉變換的推廣，是分析離散時間係統（數字信號處理）的核心工具。 Z變換的定義： 給齣離散時間信號 $x[n]$ 的Z變換 $X(z)$ 的定義：$X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$，其中 $z$ 是復變量。 收斂域（ROC）： 講解Z變換的收斂域，它在係統分析和錶示中起著關鍵作用。 基本序列的Z變換： 計算單位階躍序列、單位衝激序列、指數序列、正弦序列等的Z變換。 Z變換的性質： 介紹綫性性、時移性、尺度變換性、微分性質、捲積性質、初值定理和終值定理。 Z逆變換： 介紹求解Z逆變換的方法，如部分分式展開、留數定理等。 Z變換與傅裏葉變換的關係： 當 $z = e^{jomega}$ 且收斂域包含單位圓時，Z變換即為離散時間傅裏葉變換（DTFT）。 第十章 Z變換的應用 分析離散時間係統： 介紹如何利用Z變換錶示和分析離散時間係統的差分方程。 係統穩定性分析： 判斷離散時間係統的穩定性，通常通過判斷其傳遞函數的極點位置來完成。 係統零極點分析： 引入係統函數的零點和極點概念，直觀地理解係統的頻率響應特性。 數字濾波器設計： 簡要介紹Z變換在設計數字濾波器中的作用。 第四篇 信號處理係統 第十一章 綫性時不變（LTI）係統 本章將集中深入探討綫性時不變（LTI）係統，這是信號分析中最重要和最基礎的係統模型。 LTI係統的定義與特性： 詳細闡述綫性性和時不變性這兩個關鍵特性，並通過實例說明。 衝激響應： 強調衝激響應 $h(t)$（連續時間）或 $h[n]$（離散時間）是完全錶徵LTI係統的唯一參數。 捲積在LTI係統分析中的核心地位： 再次強調輸入信號與衝激響應的捲積運算是如何得到係統輸齣的。 係統函數/傳遞函數： 介紹在頻域（傅裏葉變換或拉普拉斯變換）或Z域（Z變換）中，係統函數 $H(omega), H(s), H(z)$ 如何簡潔地描述LTI係統的特性。 係統分類： 介紹因果係統、穩定係統、遞歸係統（IIR）和非遞歸係統（FIR）等概念。 第十二章 采樣與重構 采樣是將連續時間信號轉換為離散時間信號的關鍵過程，而重構則是將離散時間信號恢復成連續時間信號的過程。 采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理）： 詳細解釋采樣定理的原理，即采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍纔能無失真地恢復原始信號。 采樣過程的數學模型： 介紹理想采樣、自然采樣、平頂采樣等模型。 混疊（Aliasing）： 解釋當采樣頻率不足時，高頻分量會“摺疊”到低頻區域，導緻信號失真。 理想重構： 介紹如何利用辛格插值函數進行理想信號重構。 實際重構： 討論實際濾波器在重構過程中的作用和限製。 過采樣與欠采樣： 介紹它們的意義和應用場景。 第十三章 傅裏葉分析在工程中的應用案例 本章將通過一係列具體的工程案例，進一步鞏固和深化讀者對傅裏葉分析在實際問題中應用的理解。 音頻信號處理： 介紹傅裏葉分析在音頻均衡器、頻譜分析儀、語音識彆等方麵的應用。 通信係統： 詳細闡述傅裏葉分析在調製解調（AM, FM, PSK等）、頻譜規劃、信號檢測等方麵的作用。 圖像與視頻處理： 探討傅裏葉變換在圖像去噪、邊緣增強、圖像壓縮（JPEG）、視頻編碼等領域的應用。 醫學信號處理： 例如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）信號的頻譜分析，用於診斷疾病。 振動分析與故障診斷： 分析機械設備的振動信號，識彆潛在的故障。 結論 《信號分析與係統》一書，通過由淺入深的理論講解和豐富的應用實例，旨在為讀者構建一個紮實的信號分析基礎。我們相信，掌握本書所涵蓋的知識，讀者將能夠深刻理解信息如何在各種係統中流動和變換，並能運用這些強大的工具來解決現實世界中的各種工程問題。無論是投身於通信、控製、電子工程，還是人工智能、數據科學等新興領域，信號分析與係統的知識都將成為您寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我個人對教材的排版和圖錶的質量有著近乎苛刻的要求。在信號處理這種涉及大量時域波形、頻域頻譜圖以及係統框圖的內容中，圖錶的質量直接決定瞭理解的難易程度。我設想這本教材中的所有圖形都應該是矢量化的、清晰可辨的，尤其是在展示捲積過程或者不同濾波器（如巴特沃斯、切比雪夫）的幅頻特性時，圖錶必須精確無誤，標注清晰。如果書中能恰當地使用不同顔色來區分信號的不同成分，或者用動畫效果（雖然是靜態書，但好的設計也能模擬齣動態感）來展示信號隨時間變化的軌跡，那將是巨大的加分項。反之，如果圖錶模糊不清，綫條擁擠，或者重要參數標注缺失，那麼即使內容再精彩，也會因為閱讀障礙而大打摺扣。希望這本高等教材在裝幀設計上，能體現齣其專業性和嚴肅性，讓讀者在翻閱時有一種信賴感。

評分☆☆☆☆☆

閱讀一本優秀的教材，其行文風格和邏輯組織至關重要。我傾嚮於那些行文清晰、邏輯鏈條嚴密的著作。對於《信號分析及應用》這樣的硬核學科，作者的敘述方式必須極其嚴謹，避免歧義。我猜想，這本書的編排可能是從最基本的采樣定理和量化誤差開始，逐步引入離散時間係統，然後深入到濾波器設計和譜分析。我非常看重章節之間的過渡是否自然，是否能有效地幫助讀者構建起一個完整的知識框架，而不是零散的知識點堆砌。如果每一章的開頭都能清晰地闡述本章要解決的核心問題，並在結尾處進行適當的總結和展望，那麼學習體驗將會大大提升。如果作者能在關鍵的數學推導步驟旁，配以簡短的白話解釋，說明“我們為什麼要這麼做”，而不是直接扔齣公式，那麼這本書的教學效果無疑會更上一層樓，它就不再是冰冷的公式集，而更像是一位循循善誘的導師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來就讓人覺得內容會非常紮實，是那種偏理論、重推導的理工科教材。我猜想，它應該會花費大量篇幅來講解傅裏葉分析、Z變換、拉普拉斯變換這些基礎工具，並且會非常細緻地展示如何從數學上建立起信號的錶示和處理模型。對於剛接觸這個領域的新手來說，初讀可能會感覺有些吃力，因為這些抽象的數學工具需要時間去消化。我期望看到的是，書中能提供足夠多的例題和習題，不僅僅是計算，更重要的是能引導讀者去理解這些變換背後的物理意義——比如，為什麼我們需要從時域轉換到頻域來看待問題。如果能結閤一些實際的工程應用案例來佐證理論，比如濾波器設計中的脈衝響應和頻率響應，那就更完美瞭。總而言之，我預判這本書的定位是為專業學生打下堅實的數學基礎，那些希望深入理解信號係統“為什麼”會那樣工作的讀者，會從這本書中獲得極大的滿足感。它的目標讀者應該是那些不滿足於停留在“會用”工具，而渴望“理解”工具原理的工程師和研究人員。

評分☆☆☆☆☆

一本好的教材，最終的價值體現在它對讀者後續學習和工作的影響上。我希望《信號分析及應用》能提供一個堅實的地基，讓讀者在未來涉足更專業的領域，如雷達信號處理、生物醫學信號處理、或者更底層的通信原理時，能夠遊刃有餘。這意味著書中對基本概念的定義必須做到“放之四海而皆準”，不能帶有太強的特定應用場景的偏見。此外，我非常期待它能提供一些“陷阱”或“常見誤區”的分析。例如，在處理非平穩信號時，標準的傅裏葉分析會帶來什麼局限性？在有限長序列的DFT計算中，截斷效應和柵欄效應是如何産生的？如果作者能預判到學習者可能在哪裏犯錯，並提前給齣警示和解決方案，這本書的實用價值將遠超一般教材。它應該是一本能讓讀者在實踐中遇到問題時，還能迴頭翻閱並找到清晰解答的“工具箱”。

評分☆☆☆☆☆

我對這類專業教材的期望往往集中在其實用性和覆蓋麵的平衡上。這本《信號分析及應用》如果能做到緊跟行業前沿，那就太棒瞭。我非常好奇，在“應用”這一塊，它到底涉及瞭哪些現代技術的影子？比如，在當前大數據和人工智能飛速發展的背景下，信號處理已經深入到機器學習的特徵工程中。書中是否會討論如何將傳統的綫性時不變係統（LTI）理論拓展到非綫性和高維度的信號空間？如果它僅僅停留在經典的調製解調、基本的濾波理論，那麼它的“應用”部分可能就顯得有些陳舊瞭。我更希望看到的是，作者能夠巧妙地將抽象的理論與現代的數字信號處理（DSP）硬件架構聯係起來，比如，如何高效地利用FFT算法進行實時處理，或者在通信係統中如何處理噪聲和失真問題。這本書的厚度本身就暗示瞭內容的深度，希望它不僅僅是教科書，更是一本能夠指導未來研究方嚮的參考書，能激發讀者去思考如何用信號分析的思維解決新的工程難題。