现代工程信号处理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国矿业大学出版社

作者:

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:1997-10

价格:15.00

装帧:平装

isbn号码:9787810407311

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 工程信号处理
• 现代信号处理
• 数字信号处理
• 应用
• 通信信号处理
• 图像信号处理
• 雷达信号处理
• 自适应滤波
• 小波分析

《现代工程信号处理及应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的工程信号处理知识体系。从基础理论出发，逐步引导读者理解各种信号的特性、处理方法及其在现代工程领域的广泛应用。 核心内容概述： 信号基础与分类： 本章将详细阐述信号的基本概念，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等。同时，介绍信号的数学表示方法，如冲激函数、阶跃函数以及复指数信号等，为后续的信号分析奠定基础。 傅里叶分析： 傅里叶分析是信号处理的核心工具。本书将详细介绍傅里叶级数、傅里叶变换及其性质，包括周期信号的傅里叶级数展开、非周期信号的傅里叶变换、傅里叶变换的性质（如线性、时移、频移、卷积等）。此外，还将深入探讨傅里叶变换在频谱分析、系统频率响应分析中的作用。 拉普拉斯变换与Z变换： 拉普拉斯变换和Z变换是处理连续时间系统和离散时间系统的有力工具。本书将详细讲解这两种变换的定义、性质以及它们在求解微分方程和差分方程中的应用。特别会强调如何利用这些变换来分析系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应。 离散时间信号与系统： 随着数字技术的发展，离散时间信号处理变得尤为重要。本章将聚焦离散时间信号的采样、量化和编码，并深入介绍离散时间系统的概念，包括差分方程、系统函数的概念以及系统的时域和频域分析方法。 滤波器设计： 滤波器是信号处理中用于去除噪声、提取有用信息的重要组件。本书将详细介绍不同类型的滤波器，包括无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。内容将涵盖滤波器的分类、设计方法（如巴特沃斯、切比雪夫、贝塞尔等逼近方法）以及滤波器的性能评估。 卷积与相关： 卷积是分析线性时不变系统响应的关键操作。本书将详细阐述一维和多维卷积的定义、计算方法及其在系统分析、模式识别等领域的应用。此外，还将介绍相关函数，探讨其在信号检测、匹配滤波等方面的作用。 随机信号处理： 现实世界中的信号往往包含随机成分。本章将介绍随机信号的基本概念，如概率密度函数、期望、方差等。重点将放在平稳随机过程，介绍自相关函数、功率谱密度等重要概念，并讲解如何对包含噪声的信号进行估计和滤波，如维纳滤波。 数字信号处理（DSP）核心技术： 本章将深入探讨现代数字信号处理的关键技术，包括离散傅里叶变换（DFT）及其高效实现算法——快速傅里叶变换（FFT）。同时，还会介绍数字信号处理中的采样定理、奈奎斯特准则以及过采样等概念。 现代工程中的信号处理应用： 最后，本书将结合具体工程实例，展示信号处理技术在各个领域的广泛应用。这部分内容可能涵盖但不限于： 通信系统： 调制解调、信道编码、均衡等。 图像处理： 图像去噪、边缘检测、图像压缩等。 语音处理： 语音识别、语音合成、语音编码等。 生物医学工程： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析，医学影像处理等。 控制系统： 系统辨识、控制器设计等。 机械工程： 振动分析、故障诊断等。 本书特色： 理论与实践结合： 在讲解信号处理理论的同时，注重与实际工程应用的结合，使读者能够理解理论知识的实际意义。 循序渐进的教学结构： 内容组织严谨，从基础概念到高级技术，层层递进，便于读者掌握。 丰富的示例与练习： 穿插大量数学推导和实例分析，并提供适量的练习题，帮助读者巩固所学知识。 面向工程师和研究人员： 适合作为高等院校相关专业（如电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等）的教材，也是工程技术人员提升专业技能的参考读物。 通过学习本书，读者将能够掌握现代工程信号处理的强大工具，并将其有效地应用于解决各种实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我当初选择这本书，很大程度上是被它的“应用”二字所吸引。我是一名在通信领域工作的工程师，日常工作中经常会遇到需要处理各种信号的问题，比如信道估计、均衡、解调等等，但往往是知其然不知其所以然。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是理论的罗列，而是深入浅出地阐述了信号处理技术是如何服务于实际工程应用的。我尤其对书中关于无线通信的章节印象深刻，例如，书中详细讲解了OFDM（正交频分复用）技术在现代无线通信系统中的应用，从其原理到在LTE、5G等标准中的实现细节，都有细致的分析。我一直对OFDM的强大抗干扰能力感到好奇，这本书通过清晰的数学推导和图示，让我理解了它为什么能够有效地抑制多径衰落。此外，书中还涉及了图像处理、生物医学信号处理等多个领域，虽然我并非这些领域的专业人士，但通过阅读，我能感受到信号处理技术作为一种通用工具，其强大的普适性和巨大的潜力。书中提供的案例分析，很多都紧密结合了当前的工程热点，让我觉得学到的知识能够很快转化为解决实际问题的能力，这对于我这样的应用型人才来说，是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

我之前对信号处理的认知，停留在一些非常基础的大学课程，感觉内容比较枯燥，而且离实际工程应用有一定距离。而《现代工程信号处理及应用》这本书，彻底改变了我的看法。它的逻辑非常清晰，从最基本的信号模型出发，逐步深入到各种变换和滤波技术。我特别喜欢书中对各种数学概念的解释方式，作者总能找到非常形象的比喻和直观的图示来帮助读者理解。比如，在讲解卷积定理的时候，书中用了一个“滤波”的场景来比喻，一下子就让我明白了卷积在时域和频域之间的意义。更重要的是，书中提供了大量的工程应用案例，涵盖了从音频、图像到通信、控制等多个领域。我尤其对书中关于自动控制系统中的信号处理部分印象深刻，例如如何利用滤波器来抑制系统中的噪声，如何通过信号的采样和量化来构建数字控制器。这些内容让我深刻地体会到，信号处理并非是独立的理论学科，而是连接着众多工程领域的“桥梁”。这本书让我觉得，学习信号处理不再是为了应付考试，而是为了解决实际问题，提升工程设计的水平。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的时候，对“现代”这个词并没有特别的期待，以为就是一些稍微更新一点的教材。然而，当我翻开它，才意识到它的“现代”体现在方方面面。它不仅仅包含了传统的傅里叶变换、Z变换等经典理论，更深入地探讨了当前工程界非常关注的一些前沿技术。我特别感兴趣的是书中关于机器学习在信号处理中应用的部分。例如，它详细介绍了如何利用神经网络来完成信号分类、降噪以及异常检测等任务。我之前一直认为机器学习是独立的学科，直到读了这本书，才意识到信号处理和机器学习之间有着如此紧密的联系和协同作用。书中给出的例子，比如如何使用CNN（卷积神经网络）来识别特定模式的信号，或者如何用RNN（循环神经网络）来预测时间序列信号的未来趋势，都让我看到了巨大的启发。这些内容让我觉得，这本书不仅仅是关于信号处理的，更是关于如何利用最先进的技术来解决信号处理问题的。它为我打开了一个新的视角，让我思考如何将这些新兴技术与我目前的工作相结合，从而提升效率和创新能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮，我之前对信号处理的了解仅限于一些皮毛，感觉它总是和复杂的数学公式和抽象的概念联系在一起，不太容易入门。但《现代工程信号处理及应用》这本书，它的讲解方式非常直观，从最基础的信号概念讲起，循序渐进，一点点地引入傅里叶变换、拉普拉斯变换这些核心概念。作者并没有直接抛出艰深的理论，而是通过大量的工程实例来解释这些理论的实际意义。我特别喜欢其中关于音频信号处理的部分，书中详细介绍了如何用数字信号处理技术来降噪、均衡器设计，甚至还提到了如何实现一些简单的语音识别。我之前一直觉得这些听起来很高大上的技术离我太远，但这本书让我明白，原来它们背后有这么清晰的逻辑和可操作的步骤。而且，书中提供的代码示例也很有帮助，虽然我可能不会立刻去实现每一个例子，但能够看到实际的代码，让我对理论的理解更加具象化。例如，在讲到滤波器设计时，书中给出了不同类型滤波器的MATLAB代码，让我能直观地看到它们在频域和时域上的响应曲线，这种“所见即所得”的学习体验，极大地提升了我的学习兴趣和效率。感觉这本书对于初学者来说，确实是一个非常友好的起点。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对信号处理的兴趣不大，觉得它太偏向理论，和我的实际工作（软件开发）联系不够紧密。然而，我同事强烈推荐了《现代工程信号处理及应用》这本书，我抱着试试看的心态翻阅了一下，结果真的被它吸引住了。这本书最大的亮点在于，它将抽象的信号处理理论与丰富的工程应用场景紧密结合。我尤其关注书中关于数字信号处理（DSP）在嵌入式系统中的应用章节。书中详细介绍了如何利用DSP芯片来实现各种实时信号处理算法，比如音频编解码、图像识别以及传感器数据的采集与分析。我从中看到了很多将信号处理技术融入到软件开发流程中的可能性。例如，书中提到的如何优化DSP算法以满足实时性要求，以及如何进行硬件加速，都给我带来了很多启发。这本书让我明白，即使是软件工程师，也需要理解信号处理的基本原理，以便更好地与硬件工程师协作，或者开发出更高效、更智能的软件应用。它为我提供了一个理解和应用信号处理技术的全新视角，让我觉得这项技术在软件领域也大有可为。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆