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出版者:东南大学出版社（南京东南大学出版社）

作者:俞一彪 孙兵

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2005-8

价格:26.00元

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isbn号码:9787564100971

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现代控制理论基础与应用 本书聚焦于经典控制理论的深入探索与现代控制理论的前沿拓展，旨在为读者构建一个坚实而全面的系统控制知识体系。内容涵盖了从基本的系统建模与时域分析，到频域设计方法，再到先进的状态空间理论及其在复杂工程系统中的应用。本书以严谨的数学推导为基础，结合大量的工程实例，力求在理论深度与实际操作性之间找到完美的平衡。 --- 第一部分：经典控制理论的基石与深入 本部分将系统地回顾并深化读者对经典控制理论的理解，这是所有现代控制设计的基础。 第一章 系统建模与时域分析 本章首先定义了控制系统的基本概念、结构和分类，区分了开环与闭环系统的特性。重点在于如何将实际物理系统（如机械、电气、热力系统）抽象为数学模型。 1.1 线性时不变（LTI）系统的描述： 详细阐述了微分方程表示法，并引入了转移函数（传递函数）的概念，作为系统在复频域（s域）的数学模型。讲解了系统的基本性质，如因果性、稳定性和可控性/可观测性的初步讨论。 1.2 时域响应分析： 对单位脉冲、单位阶跃等标准输入信号下的系统响应进行了详尽分析。重点剖析了二阶系统的标准响应形式，引入了超调量、调节时间、峰值时间等关键性能指标。讨论了系统零、极点在s平面上的位置与时域性能之间的内在联系。 1.3 稳态误差分析： 深入探讨了系统在有差作用（如比例、积分、微分控制）下的稳态误差特性。引入了系统类型（Type Number）的概念，并推导了位置误差常数 $K_p, K_v, K_a$ 与稳态误差之间的定量关系，为控制器参数的初步设定提供了理论依据。 第二章 系统的频域分析与图解法 频域分析为系统设计提供了直观的工具，尤其在处理系统稳定裕度和性能时更为有效。 2.1 频率响应与伯德图（Bode Plot）： 详细介绍了如何通过将 $s=jomega$ 代入转移函数来获取系统的频率响应。系统讲解了伯德图的绘制方法、幅频特性和相频特性的物理意义，以及如何利用伯德图初步判断系统的带宽、截止频率和增益裕度。 2.2 奈奎斯特图与稳定性判据： 引入了奈奎斯特图（Nyquist Plot）作为频域分析的核心工具。深入讲解了奈奎斯特稳定性判据的原理及其应用，包括如何利用开环系统对 $-1$ 点的包围次数来确定闭环系统的稳定性，并精确计算相角裕度和增益裕度。 2.3 根轨迹法（Root Locus）： 根轨迹法是经典控制设计中最强大的工具之一，它描绘了系统闭环极点随开环增益变化的轨迹。本章详述了根轨迹的绘制规则，包括如何确定渐近线、虚轴穿越点、起飞角和汇合角。通过根轨迹分析，读者可以直观地看到控制器增益对系统阻尼比、自然频率以及稳定性的影响。 第三章 控制器的设计与补偿 本章将理论分析转化为实际的控制设计，侧重于使用PID控制器和经典补偿器来改善系统性能。 3.1 PID 控制器原理与整定： 详细分析了比例（P）、积分（I）和微分（D）环节对系统性能的独立贡献和相互影响。深入探讨了PID控制器的应用场景和局限性。重点介绍了几种著名的PID整定方法，包括Ziegler-Nichols（齐格勒-尼科尔斯）法，以及基于频率响应或根轨迹的工程化整定方法。 3.2 经典补偿器设计： 当PID控制不足以满足性能要求时，需要引入更精细的补偿技术。系统讲解了超前（Lead）和滞后（Lag）补偿器的设计原理。通过伯德图或根轨迹法，演示如何选择补偿器的零、极点位置，以同时满足提高带宽和增加相位裕度的设计目标。同时介绍了超前-滞后（Lead-Lag）复合补偿器的应用。 --- 第二部分：现代控制理论：状态空间方法 现代控制理论以状态空间法为核心，能够处理多输入多输出（MIMO）、时变系统，并为最优控制和鲁棒控制奠定了基础。 第四章 状态空间表示与系统分析 本章将控制系统从转移函数的描述提升到更通用的状态变量描述。 4.1 状态空间模型的建立： 定义了状态变量、状态向量、输入向量和输出向量。详细阐述了如何将高阶微分方程转化为一阶线性微分方程组（状态方程）和线性代数方程（输出方程）。 4.2 模型的变换与简化： 重点讨论了状态空间模型的相似变换（Similarity Transformation）。通过相似变换，系统可以被转换到标准形式，如约旦标准型（Jordan Form） 和可控/可观测标准型（Controllable/Observable Canonical Form）。 4.3 系统的基本性质： 深入分析了状态空间框架下的可控性（Controllability）和可观测性（Observability）。详细推导了利用可控性矩阵（Controllability Matrix） 和可观测性矩阵（Observability Matrix） 来判断系统特性的判据。这是现代控制设计的前提。 4.4 系统的解法与稳定性： 讲解了如何求解线性定常系统的状态转移矩阵 $Phi(t)$，并推导出系统的时域响应公式。基于李雅普诺夫稳定性理论，给出了系统在状态空间描述下的渐近稳定判据，强调了李雅普诺夫第二方法在分析非线性系统稳定性中的重要性。 第五章 极点配置与状态反馈 状态反馈是现代控制设计中最核心的技术之一，允许设计者精确地在s平面上配置闭环极点。 5.1 反馈系统的概念： 将系统从输出反馈扩展到完整的状态反馈 $u = -Kx$。推导了闭环系统的特征多项式，并明确了极点配置定理（Pole Placement Theorem） 的条件和意义。 5.2 状态反馈的设计： 详细介绍如何利用Ackermann公式（阿克曼公式） 或通过矩阵代数方法，计算出实现期望极点配置所需的反馈增益矩阵 $K$。本章将状态反馈的设计与系统的可控性紧密结合。 5.3 观测器设计（State Observers）： 实际工程中，状态变量往往无法直接测量。本章介绍如何利用系统的输入和输出信号来估计所有状态变量的估计值。详细讲解了Luenberger观测器的设计过程，包括如何通过对偶性原理（Duality）来配置观测器的极点，以保证估计误差的快速收敛。 5.4 状态反馈与观测器的结合： 引入分离原理（Separation Principle），证明了状态反馈控制器和状态观测器可以独立设计，其性能互不干扰。最终形成了完整的状态反馈控制系统（即闭环控制系统）。 第六章 系统的现代性能优化：最优控制导论 本部分将控制理论提升到性能指标优化的层面，引入了线性二次型调节器（LQR）理论。 6.1 最优控制问题描述： 定义了性能指标函数（代价函数），通常采用二次型（Quadratic Form）来描述，例如 $int (x^T Q x + u^T R u) dt$。讨论了权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 对控制性能（状态轨迹平滑度与控制能量消耗）的影响。 6.2 LQR 设计： 详细推导了线性二次型调节器（LQR）的求解方法。 LQR 问题的求解归结于求解一个代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）。通过求解 ARE 得到最优反馈增益矩阵 $K$，该矩阵能在满足系统约束的条件下，使性能指标函数达到最小值。 6.3 性能与约束的权衡： 通过LQR的设计实例，阐释了如何通过调整 $Q$ 和 $R$ 矩阵，在快速响应、小超调与控制能量消耗之间进行最优折衷，这是现代先进控制设计中必须掌握的核心技能。 --- 总结与展望 本书系统地覆盖了经典控制（传递函数、频域分析、根轨迹、PID/补偿器）和现代控制（状态空间、可控性、极点配置、LQR）两大体系。读者在完成本书的学习后，将具备分析、设计和综合解决复杂线性系统控制问题的能力，为进一步深入研究非线性控制、鲁棒控制或自适应控制打下坚实的基础。本书注重严谨的数学推导与工程实践的紧密结合，确保理论的深度足以支撑前沿研究，应用的广度足以应对工业控制挑战。

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我对工业自动化和控制系统领域一直保有浓厚兴趣，尤其是如何通过传感器和控制算法来实现高效、精确的生产。因此，《数字信号处理》这本书的书名，立刻引起了我对其在工业应用中的潜力的思考。我想了解，在工业生产过程中，来自各种传感器的实时数据，例如温度、压力、流量等，是如何被数字化并进行处理的？ 哪些数字信号处理技术可以帮助实现精确的测量和故障诊断？ 我也对控制系统的设计，例如PID（比例-积分-微分）控制器，其背后的数学原理和实现方式，是否也与数字信号处理有着紧密的联系？ 此外，我也对运动控制、机器人导航等领域，如何利用数字信号处理来实现平稳、精准的运动轨迹和路径规划感到好奇。我希望这本书能够为我提供一些工业应用中的实际案例和解决方案，让我能够更好地理解数字信号处理在现代工业中的重要作用。这本书名，对我来说，是一本关于智能制造的理论基础。

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我是一位在音频工程领域摸索多年的从业者，深知良好的音质和高效的音频处理是关键。因此，《数字信号处理》这本书的书名立刻引起了我的注意。在我的工作经验中，我经常需要与各种音频处理软件和硬件打交道，比如均衡器（EQ）、压缩器（Compressor）、混响（Reverb）等等。我一直希望能更深入地理解这些工具背后的工作原理，而不仅仅是停留在“调大旋钮”的层面。我想知道，为什么不同的滤波器（Filter）会对声音产生如此大的影响？它们是如何通过数学函数来改变声音的频率成分？ 또, cómo funcionan los algoritmos de compresión y expansión de audio para ajustar la dinámica? 我也对声音的采样（Sampling）和量化（Quantization）过程感到好奇，这些是模拟信号转化为数字信号的基础，但具体的实现细节我了解不多。更进一步，我也对一些高级的音频处理技术，例如噪声消除（Noise Cancellation）、回声消除（Echo Cancellation）、以及声音合成（Sound Synthesis）的技术原理抱有浓厚的兴趣。我希望这本书能够为我提供一个系统性的理论框架，帮助我理清这些概念之间的联系，并最终将这些理论知识转化为实际应用中的灵感和技巧。我知道，数字信号处理是音频领域的基础，掌握它，无疑能让我更上一层楼，创作出更具表现力和感染力的声音作品。这本书名，对我而言，不仅仅是一本书，更是一次提升专业技能的机遇。

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作为一名对音视频编解码技术充满好奇的普通技术爱好者，我对《数字信号处理》这本书的书名非常感兴趣。我知道，我们日常观看的视频和听到的音频，在传输和存储的过程中，都经历了复杂的压缩和解压缩过程。我想了解，数字信号处理是如何在视频编码中，例如H.264、H.265等标准中，实现图像的冗余去除和信息的压缩的？ 同样，在音频编码中，如MP3、AAC等格式，又是如何通过感知编码（Perceptual Coding）等技术来减小文件大小的？ 我也对一些基础的编解码概念，例如离散余弦变换（DCT）、量化（Quantization）、熵编码（Entropy Coding）等，希望能有一个更清晰的认识。我希望通过这本书，能够对这些技术原理有一个初步的了解，从而更好地欣赏和理解数字音视频内容背后的技术含量。这本书名，对我而言，是开启数字音视频世界的一扇窗。

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我对生物医学工程领域，尤其是医学影像和生理信号监测方面的工作，一直充满着探索欲。因此，《数字信号处理》这本书的书名，立刻吸引了我对这些领域中的信号处理技术的好奇。我想了解，在医学影像技术，例如X光、CT、MRI等，是如何通过数字信号处理技术来重建清晰、准确的图像的？ 哪些算法能够帮助我们从复杂的成像数据中提取出有用的诊断信息？ 我也对生理信号监测，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等，如何通过数字信号处理来提取关键特征，以及进行疾病的早期预警和诊断感到好奇。例如，如何从嘈杂的生理信号中分离出有用的波形？ 我希望这本书能够为我提供一些生物医学信号处理的理论基础和应用实例，帮助我更好地理解医学影像和生理信号监测背后的技术原理，从而为改善医疗诊断和治疗做出贡献。这本书名，对我而言，是连接科技与健康的桥梁。

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我对通信技术一直抱有极大的热情，从最早的模拟广播到如今的5G网络，信息传输的方式在不断演进。因此，《数字信号处理》这本书的书名，立刻吸引了我对现代通信系统背后原理的探究。我想深入了解，数字信号处理是如何在无线通信中发挥核心作用的？例如，调制（Modulation）和解调（Demodulation）技术，是如何将信息加载到载波信号上，又如何在接收端恢复的？ 哪些数字信号处理的技术能够有效地对抗信道中的噪声和干扰，保证通信的可靠性？ 我也对信源编码（Source Coding）和信道编码（Channel Coding）的原理感到好奇，它们是如何实现数据压缩和错误纠正的，从而提高通信效率和鲁棒性。尤其是在5G时代，各种新的调制方案和多址技术，如OFDM（正交频分复用）和MIMO（多输入多输出），都离不开复杂的数字信号处理算法。我希望这本书能够为我揭示这些技术的奥秘，让我理解数据是如何从一个点高效、准确地传输到另一个点的。这本书名，对我而言，是对现代通信技术深度理解的敲门砖。

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这本书的书名是《数字信号处理》，一本读者的评价，不包含书的内容，详细，风格各异，每段不少于300字，用

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作为一名嵌入式系统开发者，我经常需要在资源受限的微控制器上实现各种功能，而数字信号处理往往是其中的关键一环。因此，《数字信号处理》这本书的书名，立刻引起了我对其在嵌入式环境中的应用价值的关注。我想了解，在许多嵌入式应用中，例如传感器数据采集、电机控制、或者简单的音频播放，数字信号处理是如何被高效实现的？ 哪些算法可以在计算能力有限的处理器上进行优化？ 我也对如何将理论上的数字信号处理算法转化为实际的C语言代码，并将其移植到嵌入式平台，有着浓厚的兴趣。例如，如何用有限的资源实现滤波、FFT（快速傅里叶变换）等操作？ 此外，我也对实时操作系统（RTOS）在支持数字信号处理任务中的作用感到好奇，以及如何进行任务调度和资源管理，以保证处理的实时性。我对这本书能够提供的实用性指导非常期待，希望它能帮助我更好地在嵌入式项目中实现各种信号处理功能，从而提升产品的性能和用户体验。这本书名，对我来说，是一份实用的技术指南。

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作为一名对机器学习和人工智能领域充满热情的学习者，我最近接触到了《数字信号处理》这本书。我知道，在AI领域，数据是核心，而如何有效地处理和分析这些数据，尤其是在涉及传感器数据、时间序列数据等方面，数字信号处理扮演着至关重要的角色。我想了解，在诸如语音识别、图像识别、或者自然语言处理等任务中，数字信号处理是如何为机器学习模型提供预处理和特征提取支持的？例如，在语音识别中，傅里叶变换（Fourier Transform）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）等技术是如何从原始音频波形中提取出对识别有用的特征的？在图像处理中，卷积神经网络（CNN）的基础，是否也与数字信号处理中的卷积操作有着紧密的联系？ 我也很好奇，这本书是否会涉及一些时频分析（Time-Frequency Analysis）的技术，例如短时傅里叶变换（STFT）或者小波变换（Wavelet Transform），这些技术在分析非平稳信号时非常有用，而AI模型经常需要处理的就是这类数据。我希望通过这本书，能够建立起一个扎实的数字信号处理基础，从而更好地理解和应用各种先进的机器学习算法，解决更复杂的问题。这本书的书名，预示着它能为我在AI领域的探索之路打下坚实的基础，是我不可或缺的参考资料。

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我对科学研究领域，特别是信号分析和数据挖掘方面的工作，一直抱有浓厚的兴趣。因此，《数字信号处理》这本书的书名，让我联想到了在科研项目中，如何从海量数据中提取有意义的信息。我想了解，在不同的科研领域，例如天文学、地震学、或者生物医学信号分析中，数字信号处理是如何被用来识别模式、检测异常、或者进行预测的？ 哪些信号处理技术可以帮助科学家们从复杂的观测数据中发现隐藏的规律？ 我也对一些更高级的信号分析方法，例如小波分析（Wavelet Analysis）、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）等，在处理非线性、非平稳信号方面的应用感到好奇。我希望这本书能够为我提供一个全面的工具箱，让我能够更好地处理和分析各种类型的科学数据，为我的研究提供新的视角和方法。这本书名，对我而言，是通往科学发现的一条重要途径。

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隔开。 作为一个对技术领域总是充满好奇心的普通爱好者，我最近入手了《数字信号处理》这本书。虽然我承认自己并非科班出身，对复杂的数学公式和理论推导并非十分精通，但我一直坚信，理解事物背后的原理，即使是抽象的概念，也能极大地拓展我的视野。这本书的书名就足够吸引我了，它暗示着一种对信息处理方式的深刻洞察，一种将现实世界的声音、图像等模拟信号转化为可操作的数字语言的魔法。我期待着通过这本书，能够接触到那些隐藏在科技产品背后、驱动着现代社会高效运转的强大算法和处理流程。比如，我在日常生活中经常接触到的手机语音助手、降噪耳机、甚至是视频通话中的图像清晰度，我都知道它们背后一定有着精密的数字信号处理技术在支撑。我想要了解的是，这些看似寻常的功能，究竟是如何通过一系列的数学运算和算法来实现的？它们是如何将我们发出的语音信号转换成机器可以识别的指令？又是如何过滤掉环境噪音，还原出纯净的声音？ 我也很好奇，这本书是否会讲解到一些与我个人兴趣相关的领域，例如音乐的数字化录制与播放、图像的压缩与传输，甚至是在医疗诊断中，数字信号处理扮演着怎样的角色。我并非想要成为一名专业的工程师，但至少，我想拥有一个更加全面和深入的认知，能够更好地理解和欣赏我们身边的科技创新。这本书的书名，恰恰点燃了我对这些未知领域的探索欲，我希望它能像一把钥匙，为我打开那扇通往数字信号处理世界的大门，让我一窥其中的奥秘。

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