Matlab时频分析技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:葛哲学，陈仲生

出品人:

页数:354

译者:

出版时间:2005-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787115141132

丛书系列:

图书标签:

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《信号处理中的多分辨率方法与挑战》 本书深入探讨了信号处理领域中多分辨率分析（Multi-Resolution Analysis, MRA）的核心概念、理论基础及其在复杂信号分析中的实际应用。全书旨在为读者构建一个全面且深入的理解框架，覆盖从经典傅里叶分析到现代小波变换及更高阶时频方法的演进路径。 第一部分：信号分析的基石与局限 本部分首先回顾了传统信号分析的理论基础，重点分析了傅里叶变换在处理非平稳信号时所面临的根本性局限。我们详细阐述了傅里叶分析如何将信号在整个时间域上进行平均，从而丢失了信号随时间变化的瞬态信息。这为引入新的分析工具奠定了理论基础。 经典傅里叶分析的深度剖析： 探讨了连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的数学结构，包括其周期延拓和频谱泄露等固有缺陷。 平稳性假设的约束： 详细讨论了平稳信号与非平稳信号的本质区别，并论证了在非平稳信号分析中，仅依赖频率信息的不足性。 第二部分：时频分析的兴起与基本框架 本部分转向过渡性的时频分析技术，旨在提供时间和频率信息的联合视图，这是理解后续高级方法的关键步骤。 短时傅里叶变换（STFT）： 详尽介绍了STFT的构造原理，即通过固定尺度的滑动窗函数进行局部频谱估计。重点分析了STFT在时间-频率分辨率之间的经典“海森堡不确定性”权衡，并讨论了窗口函数选择对分析结果的影响，例如高斯窗、汉宁窗等在不同场景下的适用性分析。 Wigner-Ville 分布（WVD）及其挑战： 深入讲解了WVD作为一种二次型分布的优势——它能提供更高的分辨率。然而，本书也毫不避讳地剖析了WVD的主要难题，即交叉项（cross-terms）的出现，这些伪影严重干扰了对真实信号成分的识别。讨论了如何通过Cohen类分布框架来理解和尝试消除这些干扰项。 第三部分：小波分析的革命性突破 小波分析作为多分辨率分析的代表性工具，是本书的重点之一。我们从理论上构建了多分辨率分析的数学框架，并展示了它如何克服STFT分辨率固定的难题。 连续小波变换（CWT）与尺度（Scale）： 详细解释了连续小波变换的定义，特别是尺度参数 $ ext{a}$ 与频率分辨率之间的反比关系，这使得小波变换能够实现“高频高时间分辨率、低频低时间分辨率”的自适应特性。探讨了合适母小波的选择标准（如Morlet小波、墨西哥帽小波等）及其对分析结果的影响。 离散小波变换（DWT）与滤波器组： 转向离散化处理，全面阐述了DWT的实现机制——基于正交或双正交滤波器组的Mallat分解算法。深入剖析了尺度空间理论、伸缩和平移操作的离散化过程，以及重建算法的完整性保证。 小波包分解（Wavelet Packet Decomposition, WPD）： 介绍了WPD作为DWT的进一步扩展，它允许在所有尺度层面上进行更精细的能量分配和信号分解，这对于分析具有复杂结构特征的信号至关重要。 第四部分：先进的非线性与非平稳信号处理技术 本部分将视角从线性变换扩展到更适应复杂系统动态的非线性方法，虽然这些方法不直接依赖于傅里叶变换的框架，但其目标一致：在时间和频率（或特征空间）中有效地表示和分离信号成分。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）： 重点介绍EMD及其自适应性。详细描述了“筛选过程”（Sifting Process）的每一步，如何将复杂的混合信号分解为一组具有物理意义的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。讨论了EMD在处理非线性和非平稳信号时的优势，同时也讨论了模态混叠（Mode Mixing）问题及其解决方案，如集合经验模态分解（Ensemble EMD, EEMD）和互补集合经验模态分解（CEEMDAN）。 高阶谱分析基础： 简要介绍了二阶谱（功率谱）之外的高阶谱（如三阶累量和双谱）在检测非高斯性、非线性系统中的应用，说明了它们如何揭示传统线性分析无法发现的信号特征。 第五部分：时频分析技术的实际工程应用 本部分将理论知识与实际工程问题相结合，展示了多分辨率分析工具在解决实际挑战中的效能。 故障诊断与健康监测： 探讨如何利用CWT或EMD分析机械振动信号中的瞬态冲击特征，以早期识别轴承、齿轮的损伤模式。 生物医学信号处理： 讨论了小波去噪在去除脑电图（EEG）或心电图（ECG）中基线漂移和高频噪声方面的有效性，以及如何利用时频图分析癫痫发作或心律失常的特征。 雷达与声学信号处理： 阐述了如何利用小波包能量集中特性进行目标特征提取，以及如何在复杂混响环境中利用多分辨率方法增强目标信号的信噪比。 本书内容全面，逻辑清晰，力求在提供坚实数学理论的同时，突出这些工具在应对现实世界复杂信号分析挑战中的实用价值。它并非聚焦于某一种特定的计算实现，而是侧重于理解不同分析范式背后的物理意义和适用边界。

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作为一名在电力系统领域工作的工程师，我深知电力信号的复杂性和时变性。例如，在电网故障诊断、新能源并网稳定性分析等方面，都需要对瞬态信号进行精确的时频分析。因此，《Matlab时频分析技术及其应用》这本书的书名，立刻引起了我的高度关注。我希望书中能够详细介绍如何利用Matlab这一强大的工具，来实现各种经典和先进的时频分析方法，例如短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）以及Wigner-Ville分布等。更重要的是，我期望书中能提供贴合实际工程应用的案例，例如如何利用时频分析来检测电网中的暂态谐波，分析电力设备的运行状态，甚至是在高压输电线路故障时，如何快速准确地定位故障点。我希望书中能够提供详细的Matlab代码示例，并对代码的原理和实现细节进行深入的讲解，以便我能够理解其内在逻辑，并将其迁移到我实际工作中遇到的具体问题上。如果书中还能涉及一些关于如何根据时频分析结果进行决策和控制的内容，那将是极大的提升。

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这本书的封面设计挺吸引我的，那种渐变色调和科技感的字体，让我一眼就觉得这是一本硬核的专业书籍，但同时又带着一丝探索未知的神秘感。拿到书后，翻开目录，看到那些熟悉又陌生的专业术语，比如“短时傅里叶变换”、“小波变换”、“Wigner-Ville分布”等等，心里就涌起一股强烈的学习欲望。我一直觉得，数据分析和信号处理领域，时频分析就像是打开新世界的一把钥匙，能够让我们在时间的维度和频率的维度上，看到隐藏在信号背后的更多信息。我期待这本书能够系统地讲解这些技术，从最基础的原理出发，一步步深入到各种高级的应用场景。尤其是一些在图像识别、语音信号处理、甚至是生物医学信号分析中的实际案例，如果能有详细的步骤和代码示例，那简直太棒了。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供切实可行的解决方案，让我能够快速上手，并在自己的研究或项目中使用这些技术。我个人在处理一些复杂信号时，常常会遇到信息丢失或者难以提取特征的问题，所以我非常希望这本书能够教会我如何更有效地利用时频分析的工具，来解决这些实际难题。

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这本书的书名瞬间吸引了我，因为我最近在做一个关于语音信号处理的项目，而时频分析在语音识别和语音合成领域扮演着至关重要的角色。我了解到，语音信号具有很强的时变性，它的频谱在不同时间段内差异很大，因此仅仅使用傅里叶变换来分析其整体频谱是不够的。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解各种时频分析方法，比如STFT（短时傅里叶变换）以及它在语音信号分析中的应用，还有更高级的小波变换，它在捕捉信号的局部特征方面具有优势，这对于分析语音中的瞬态成分，如爆破音和摩擦音，至关重要。我尤其想知道书中是否会涵盖如何利用Matlab来生成和分析时频图，比如谱图（spectrogram）和尺度图（scalogram），以及如何根据这些图谱来提取语音的声学特征。如果书中有关于如何利用这些特征来构建语音识别模型或者进行语音增强的案例，那将是极大的帮助。我希望这本书能够提供一套完整的学习路径，让我不仅理解理论，更能掌握实际操作技巧，从而在我的项目上取得突破。

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我拿到这本《Matlab时频分析技术及其应用》时，我最先想到的是我的导师曾经提及过的，在很多工程领域，我们都需要处理那些随时间变化的信号，而传统的频域分析往往无法完全捕捉到这些动态信息。比如，在通信系统中，信号的频率会随着调制方式而变化；在机械振动分析中，故障的产生和发展也会导致振动特性的时变性。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。我特别关注书中所介绍的Matlab实现部分，因为理论再好，最终还是要落地到实际操作。我希望这本书能够详细地讲解如何利用Matlab强大的函数库来实现各种时频分析方法，并且提供清晰的M文件代码示例，甚至是对代码的逐行解释。我尤其对那些涉及到实际工程问题的案例很感兴趣，比如如何利用时频分析来检测雷达信号中的目标，或者分析地震波的时频特征。我希望通过这本书的学习，能够让我掌握用Matlab进行时频分析的技能，从而能够独立地解决一些我在工作中所遇到的信号分析难题，提升我的工程实践能力。

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当我看到《Matlab时频分析技术及其应用》这个书名时，我的脑海里立刻浮现出了很多复杂信号的处理场景。我一直认为，理解一个信号，不仅要看它包含哪些频率成分，更要看这些频率成分是如何随着时间变化的。这就像是听一首交响乐，你不仅要知道有哪些乐器在演奏，还要知道它们各自在什么时候开始、什么时候结束，音量大小如何变化。这本书的“应用”二字，尤其让我感到兴奋，因为它暗示了书中将包含丰富的实例，能够将理论知识转化为实际的解决问题的能力。我特别希望能看到书中关于如何将时频分析技术应用于故障诊断的例子，比如在机械设备运行过程中，某些故障的发生往往伴随着特定的时频特征。如果这本书能提供详细的Matlab代码，演示如何通过分析振动信号的时频图来识别轴承的磨损或者齿轮的损坏，那对我来说将是无价的。我也对书中关于如何处理非平稳信号的部分很感兴趣，因为在很多实际应用中，信号往往不是平稳的，而时频分析正是处理这类信号的利器。

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可能因为用的不是一样的函数 照着例子做的都粗不来/ll 不过也是有用的

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