具体描述
内容摘要
本书系统深入地介绍了现代工程信号处理的常用理论、方法和应用。全书共分十一章，内容包括
数学变换基础、信号的采样及加窗、傅氏变换及快速傅氏变换、相关分析及应用、频谱分析及应用、互谱
理论及声强测量、频率响应函数及相干分析、倒谱分析及应用、暂态信号及时频分析、连续小波变换基
础、离散小波变换及其应用。
本书取材广泛，内容新颖，实用性强，在注重介绍传统信号分析理论工程应用的同时，尽可能较为
充分地反映应用广泛的若干现代信号处理的理论、技术、方法和应用，并以较多应用实例帮助读者了解
这些理论的使用方法与应用背景。
本书可作为机械、动力、土木、环保等非电子类专业本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可作
为上述有关专业广大工程技术人员的自学用书。
作者简介
目录信息
1 绪论
1.1 信号分析基础
1.2 信号的分类
2 数学变换
2.1 傅立叶变换
2.2 拉普拉斯变换
2.3 Z变换
2.4 希尔伯特（Hilbert）变换
3 信号的采集、加窗与DFT、FFT
3.1 信号的数字化
3.2 离散傅立叶变换（DFT）
3.3 泄露与加窗
3.4 窗函数
4 相关分析与应用
4.1 概述
4.2 相关函数
4.3 互相关分析
4.4 相关函数的计算
4.5 相关测速和定位
4.6 传递路径识别与“贡献量”的测定
4.7 相关分析与同频检测
5 频谱分析与应用
5.1 频率分析
5.2 功率谱分析
5.3 信号的相位谱
5.4 旋转机械的特征分析
5.5 载荷谱与随机环境模拟
5.6 工程应用实例
6 互谱理论与声强测量
6.1 互谱密度函数
6.2 声波的能量与声强定义
6.3 声强的互谱表达式
6.4 声强测量的工程应用
7 频响函数与相干分析
7.1 线性系统的描述
7.2 线性系统的相关函数和功率谱
7.3 系统的频率响应与相干函数
7.4 频响函数的计算
7.5 频响函数的测量
7.6 频响函数的应用
7.7 系统的相干分析
8 倒谱分析及应用
8.1 倒谱的数学模型
8.2 复倒谱的建立与相位展开
8.3 倒谱解卷积与倒频滤波
8.4 倒谱在计算机上的实现
8.5 工程应用实例
9 暂态信号及时频分析
9.1 暂态信号及短时傅氏变换
9.2 Wigner变换及其他的时频分析方法
9.3 STFT方法的局限性
9.4 使用Gaussian窗函数的STFT分析
10 连续小波变换基础
10.1 小波分析发展简介
10.2 连续小波变换
10.3 连续小波变换的时频窗的精度
10.4 信号f（t）的重构
10.5 小波分析与其他时频分析的比较
11 离散小波变换及其应用
11.1 小波分解
11.2 尺度函数的延拓
11.3 小波函数的延拓
11.4 小波系数的性质
11.5 循环小波变换
11.6 离散小波变换
11.7 离散小波变换算例
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
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。
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。
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。
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。
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。
