应用MATLAB实现信号分析和处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:张明照

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2006-1

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030165916

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• 信号处理
• 信号分析
• 数值计算
• 工程应用
• 算法实现
• 通信
• 图像处理
• 控制系统
• 数据分析

《科学计算与工程建模：用Python探秘》 书籍简介 在现代科学研究和工程实践中，从基础物理的理论探索到复杂系统的设计与优化，对数据的精确分析、高效处理以及直观建模能力的需求日益凸显。本书《科学计算与工程建模：用Python探秘》正是为了满足这一需求而精心编撰。它并非一本速成手册，也不是对某个单一工具的机械罗列，而是一本旨在引导读者掌握一套系统性、通用性强的科学计算与工程建模思维框架的书籍。我们将以Python这一功能强大且应用广泛的编程语言为载体，深入浅出地讲解数据分析、数值计算、信号处理、系统建模与仿真的核心概念和实用技术，帮助读者在面对复杂科学问题和工程挑战时，能够游刃有余地运用计算思维和工具，实现从理论推演到实际应用的飞跃。 本书的结构设计，遵循从基础到进阶，从理论到实践的逻辑脉络。我们首先会介绍Python在科学计算领域的基础知识，包括搭建高效的开发环境，熟悉NumPy和SciPy这两个核心科学计算库的强大功能。NumPy作为Python数值计算的基石，将详细讲解其多维数组对象（ndarray）的创建、操作、广播机制以及各种数学函数。在此基础上，SciPy库将带领我们进入更广阔的科学计算天地，涵盖线性代数、积分、优化、插值、统计、信号处理以及图像处理等多个重要模块。读者将学会如何利用这些工具高效地解决复杂的数值问题，例如求解大规模线性方程组、计算复杂积分、进行函数逼近和拟合，以及实现各种统计分析。 特别值得一提的是，本书将投入相当篇幅深入探讨信号分析与处理的核心内容。在现代工程和科学领域，无论是通信系统、生物医学信号、机械振动，还是金融数据，信号无处不在。本书将系统地讲解数字信号处理（DSP）的基本原理，包括采样定理、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），讲解如何理解信号的频域特性，并通过窗函数、频谱分析等技术对信号进行深入洞察。我们将演示如何利用Python库实现滤波器的设计与应用，包括FIR和IIR滤波器，以达到去除噪声、提取有用信息或改变信号特性的目的。此外，本书还将介绍更高级的信号处理技术，如小波分析，帮助读者掌握在不同尺度上分析信号的方法，从而揭示隐藏在数据中的复杂模式。 除了信号处理，本书还将重点关注工程建模与仿真。我们将介绍如何利用Python进行系统建模，包括描述系统动态行为的数学模型（如微分方程）的构建，以及如何使用数值方法求解这些模型。读者将学习如何利用SciPy的优化模块进行模型参数的拟合，如何运用仿真来预测系统在不同条件下的行为，以及如何基于仿真结果进行系统设计和优化。我们将通过具体的工程案例，例如控制系统仿真、电路模拟等，来展示如何将抽象的工程概念转化为可执行的Python代码，并通过仿真获得可信的预测结果。 本书的另一个重要特色是强调“可视化”。数据可视化是理解复杂数据、展示分析结果和交流研究发现的关键环节。我们将充分利用Matplotlib和Seaborn等强大的绘图库，教授读者如何创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、直方图、热力图以及三维图等。更重要的是，我们将演示如何根据不同的分析需求，选择最合适的图表类型，以及如何通过精细的图表美化，使数据展示更加清晰、直观、具有说服力。尤其是在信号分析和系统仿真部分，高质量的图表能够直观地展示信号的时域和频域特性，以及系统行为的演变过程，极大地提升理解效率。 本书的内容并非理论的堆砌，而是以实践为导向。每一章都配有大量的代码示例，这些示例不仅能够清晰地说明所讲解的概念，而且都是可以直接运行并用于实际问题的起点。我们鼓励读者动手实践，修改代码，尝试不同的参数，并探索新的应用场景。此外，每章结尾都设置了精心设计的习题，涵盖了从基础概念的巩固到综合应用的挑战，旨在帮助读者检验学习成果，加深对知识的理解和掌握。 《科学计算与工程建模：用Python探秘》适用于广泛的读者群体。无论是物理、化学、生物、工程、数学、计算机科学等领域的在校学生，还是希望提升数据分析和计算建模能力的科研人员、工程师，亦或是对科学计算和数据驱动的决策感兴趣的跨领域专业人士，都能从本书中获益。通过阅读本书，读者将不仅掌握一套强大的工具集，更重要的是，将培养一套严谨的计算思维和解决问题的能力，为在当今快速发展的科学技术领域中取得成功奠定坚实的基础。这本书将是你开启科学计算与工程建模之旅的理想伴侣，带你一同探寻数据背后的奥秘，用计算的力量驱动创新。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超乎一本普通的教材，它更像是一本系统性的工程实践手册。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的那些“陷阱”式思考题，它们往往不是直接考察某个公式的记忆，而是要求读者在特定约束条件下，权衡不同算法的优劣。比如，在讨论功率谱估计时，书中不仅详细对比了经典的周期图法（Periodogram）与现代的最小方差无失真响应法（MVDR），还设置了一个场景：当信号源数量接近或超过阵元数量时，哪种方法表现更稳定？这种对算法局限性的深刻洞察和讨论，是很多教科书所缺乏的“软实力”。再者，作者对代码的规范性要求也值得称赞，所有的M文件都结构清晰，注释详尽，符合工程实践中的代码审查标准。我尝试着将书中实现的一个自适应噪声消除模块移植到我正在做的声学测试项目中，发现得益于书中详细的参数解释和收敛性分析，我几乎没有进行额外的调试工作，直接达到了预期的性能指标。这本书的深度足以让专业人士受益，它的广度也足以让入门者找到方向，成功地架起了理论到工程的桥梁，避免了那种“纸上谈兵”的空泛感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排体现出对读者学习路径的深切理解。它不像某些书籍那样，将傅里叶分析和滤波器设计混杂在一起，让人在学习过程中感到思维的混乱。相反，它遵循了信号处理领域内公认的学习逻辑：先理解信号的频域表示（傅里叶、Z变换），再学习如何利用这种表示进行操作（滤波、谱估计），最后才是针对特定应用场景（如图像处理中的二维滤波或通信系统中的调制解调）。特别是关于小波分析的部分，作者没有将小波仅仅视为另一种傅里叶变换的替代品，而是用图形化的方式解释了其多分辨率特性，并展示了如何利用不同尺度的小波基去捕捉信号中不同频率尺度的瞬态特征。这种对不同分析工具适用范围的精准界定，帮助读者建立起一个清晰的工具箱概念。当你面对一个未知的信号时，你不再是盲目尝试，而是能基于信号的特征（是平稳还是非平稳？瞬态信息重要还是整体信息重要？）迅速选择最合适的分析工具，这正是这本书赋予读者的核心竞争力——决策能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深沉的蓝搭配上充满科技感的线条，让人一看就知道内容是硬核的。我本来对MATLAB这块领域有点畏惧，总觉得公式和代码堆砌起来会让人望而却步，但翻开这本书后，那种感觉完全消散了。作者显然花了很多心思去构建一个清晰的知识脉络，从最基础的数字信号处理理论，到如何用MATLAB优雅地实现傅里叶变换、滤波器设计，每一步都讲解得非常到位。特别是关于时频分析那一章，作者没有满足于仅仅罗列函数调用，而是深入剖析了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）背后的物理意义和适用场景。举个例子，在讲解如何去除工频干扰时，书中不仅给出了具体的陷波滤波器设计步骤，还配上了实际采集到的带有噪声的音频信号的频谱图对比，这种“先理论，后实践，再对比”的叙事方式，极大地提升了我的理解效率。我过去读的其他教材，常常是理论讲完就让你自己琢磨代码怎么写，而这本书则像是有一位经验丰富的前辈在旁边手把手带着走，即便是一些复杂的矩阵运算，也能用非常直观的方式解释清楚，而不是简单地抛出一个陌生的函数名。这种以“实现”为核心的编排思路，对于想把理论知识转化为实际应用能力的工程师和研究生来说，简直是如获至宝。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我带来了一种久违的踏实感。现在的技术书籍常常为了追求新潮而过度使用最新的库函数，导致读者不得不依赖于特定版本的软件环境。然而，这本书的编写策略显然更具前瞻性，它聚焦于那些经过时间检验的核心算法原理，并通过最基础的MATLAB语法来实现，这确保了即便是未来MATLAB版本更新，书中的核心思想和大部分代码依然适用。我注意到，在处理非平稳信号的例子中，作者特意没有一步到位地使用最新的高级工具箱功能，而是先用基础的窗函数和FFT构建一个初级模型，然后逐步引入更复杂的工具进行优化。这种循序渐进的教学法，极大地培养了读者的“算法构建能力”，而不是仅仅停留在“API调用能力”上。这种对基础的坚守，让这本书的收藏价值大大提高，它不是那种读完一遍就可以束之高阁的“快餐读物”，而是可以作为案头工具书，随时查阅并参考其实现思路的“武功秘籍”。作者对于细节的关注，体现在对采样率、归一化、浮点数精度等工程细节的反复强调，这些往往是导致实际项目失败的关键因素。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深的是这本书中蕴含的“动手解决问题”的精神。它不仅仅是理论的堆砌，而是处处鼓励读者去“玩转”数据。例如，在介绍随机过程时，作者提供的示例代码不仅生成了高斯白噪声，还展示了如何通过自相关函数来验证该噪声的性质，并进一步通过IIR滤波器模拟出具有特定自相关特性的有色噪声。这种交互式的学习方式，将抽象的数学概念转化为可以“触摸”和“观察”的实体。我发现，仅仅是修改书中示例代码中的一个参数——比如改变滑动窗口的大小，或者调整迭代次数——就能立刻观察到输出结果的显著变化，这极大地激发了我探索未知领域的兴趣。这种由浅入深、层层递进的实践引导，使得学习过程充满乐趣而非负担。它真正做到了“授人以渔”，培养的不仅仅是MATLAB的使用者，更是能够独立构建和验证信号处理模型的工程师思维。这本书的价值，在于它让原本枯燥的算法变成了鲜活的、可以被操控的工具，是真正服务于工程实践的力作。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆