信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李亚荣

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2007-3

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787113075798

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 滤波
• 系统分析
• 时域分析

《信号的奥秘：从理解到驾驭》 本书旨在为初学者揭示信号世界的迷人之处，引导读者深入理解不同类型信号的特性，并掌握对其进行分析与处理的基础方法。 第一部分：信号的基石 我们将从最基本的概念入手，认识信号是什么。你会了解到，信号是信息的载体，它们可以是有形的，如声波、光波，也可以是无形的，如电流、电压。本书将详细介绍不同信号的分类，包括： 连续时间信号与离散时间信号： 区分两者在数学表示和实际应用上的区别，例如，模拟音频信号是连续的，而数字音频采样后的数据则是离散的。 周期信号与非周期信号： 掌握周期性在信号分析中的重要性，以及如何通过傅里叶级数等工具来分解周期信号。 能量信号与功率信号： 理解信号的能量和功率概念，以及它们如何影响信号的存储和传输。 确定性信号与随机信号： 介绍概率论在处理不可预测的随机信号中的作用，例如通信系统中的噪声。 随后，我们将深入探讨信号的基本数学描述和运算。你将学习如何使用积分、微分、卷积等基本运算来理解信号的相互作用和演变。例如，通过卷积操作，我们可以了解一个系统对输入信号的处理过程，这在滤波和系统辨识中至关重要。 第二部分：信号的深度解析 本部分将聚焦于信号分析的核心工具和技术，帮助你理解信号的频率内容、时域特性以及它们之间的联系。 傅里叶分析： 这是信号分析的灵魂。我们将系统地介绍傅里叶级数和傅里叶变换。你将学会如何将一个信号分解成不同频率的正弦波和余弦波的叠加，从而揭示信号的频率成分。理解频谱图的含义，以及它如何帮助我们识别信号的特征，例如，音乐中的不同音高对应不同的频率。 拉普拉斯变换与Z变换： 针对连续时间和离散时间系统，我们将介绍这两种强大的数学工具。它们不仅能简化微分方程的求解，还能帮助我们分析系统的稳定性、频率响应和瞬态响应，这在控制系统和数字信号处理中有着广泛的应用。 卷积定理： 深入理解卷积在时域和频域之间的桥梁作用。你将看到，一个系统在时域的卷积操作，在频域对应着两个频谱的乘积，这极大地简化了系统响应的计算。 采样理论： 对于将连续信号转化为数字信号至关重要的过程。我们将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，理解采样频率的选择如何决定了我们能否无损地恢复原始信号，并探讨欠采样和过采样带来的影响。 第三部分：信号的实用处理 掌握了信号的分析方法后，我们进入信号处理的实际应用阶段。本部分将介绍多种信号处理技术，并阐述它们在现实世界中的应用。 滤波技术： 滤波是信号处理中最常见的操作之一。我们将介绍不同类型的滤波器，如低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们是如何选择性地保留或去除信号的特定频率成分的。你将学习如何设计和实现这些滤波器，以达到降噪、信号增强等目的。 信号调制与解调： 在通信系统中，信号需要被调制才能有效地传输。我们将解释幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）等基本调制方式，以及如何在接收端进行解调，恢复原始信息。 相关分析： 通过计算信号之间的相似性，我们可以识别模式、检测周期性或确定信号之间的延迟。本书将介绍自相关和互相关函数，以及它们在目标检测、信号同步等方面的应用。 谱估计： 在许多情况下，我们无法直接知道信号的频谱，需要通过观测数据来估计。我们将介绍一些经典的谱估计方法，如周期图法和Welch法，以及它们在分析周期信号、随机信号中的优缺点。 本书特色： 循序渐进的教学法： 从基础概念到高级技术，层层递进，确保读者能够逐步建立对信号分析与处理的全面认识。 丰富的实例演示： 结合实际应用场景，通过生动具体的例子来说明抽象的理论概念，帮助读者理解知识的应用价值。 强调数学工具的运用： 鼓励读者掌握必要的数学工具，并理解它们在信号分析中的实际作用。 为深入学习奠定基础： 本书的内容旨在为读者进一步探索更高级的信号处理技术，如自适应滤波、小波分析、数字图像处理等打下坚实的基础。 无论你是电子工程、通信工程、自动化、计算机科学的在校学生，还是对信号处理领域充满好奇的从业人员，本书都将是你探索信号世界的理想起点。通过本书的学习，你将能够更深入地理解我们周围世界中无处不在的信号，并掌握驾驭这些信号的能力。

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我一直对信号处理在人工智能领域的应用很感兴趣，尤其是在语音识别和图像处理方面。这本书在这方面的内容虽然不是直接针对AI算法，但它打下的坚实基础让我受益匪浅。书中对采样定理的讲解非常透彻，我以前总觉得采样率越高越好，但这本书让我明白了奈奎斯特准则的重要性，以及欠采样可能带来的混叠问题，这对于理解数字信号的采集至关重要。在处理噪声信号方面，书中介绍了很多经典的方法，比如维纳滤波，以及它背后的统计学原理。虽然书中没有直接讲解深度学习中的降噪算法，但理解了维纳滤波的原理，再去看那些复杂的算法，就会更容易理解它们的思想和优化方向。此外，书中对卷积的讲解也让我印象深刻，它不仅解释了卷积在系统响应中的作用，还展示了它在图像处理中的应用，比如边缘检测，这让我看到了信号处理理论跨越不同领域的强大能力。虽然这本书的侧重点可能不是最前沿的AI技术，但它所提供的基础知识是理解和发展这些技术的必经之路。我感觉自己仿佛拥有了一把钥匙，能够打开通往更复杂信号处理领域的大门。

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我一直对信号的调制解调技术很感兴趣，尤其是无线通信领域。这本书在这方面的讲解虽然不是主线，但它所提供的基础知识让我对这些技术有了更深刻的理解。书中对各种信号变换的讲解，比如傅里叶变换和Z变换，是理解调制解调原理的关键。书中对冲激函数和抽样函数的讲解，让我明白了采样过程的本质，以及如何从连续信号中提取离散信息。在通信系统模型方面，虽然书中没有直接给出具体的通信链路图，但它对信息源、信道、接收端的概念讲解，以及对噪声和失真对信号影响的分析，让我能够更好地理解通信系统的整体架构和面临的挑战。特别是书中对各种滤波器的详细介绍，让我明白了为什么在通信系统中需要各种滤波器来隔离信道、去除噪声，以及整形信号。我感觉这本书就像是学习高级通信课程的“预科班”，它为我打下了坚实的数学和信号理论基础，让我能够更轻松地去理解那些更具体的通信技术细节。

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这本书的理论深度和广度都超乎我的预期。我是一名在校学生，在学习过程中接触过一些信号与系统类的教材，但总觉得不够系统，或者有些章节的讲解过于晦涩。这本书在保持学术严谨性的同时，做到了非常好的可读性。例如，它在讲解随机信号的部分，并没有止步于基本的概率密度函数和自相关函数，而是深入探讨了平稳性、遍历性等概念，并且用生动的例子说明了这些性质在实际系统分析中的意义。书中对功率谱密度和能量谱密度的区分也非常清晰，让我能够准确地理解信号的能量和功率分布。在系统分析方面，书中对线性时不变（LTI）系统的分析方法进行了非常详尽的阐述，从时域到频域，再到Z域，每一步都逻辑严谨，环环相扣。我特别喜欢书中关于系统稳定性判据的讲解，结合根轨迹图和奈奎斯特图，让我对系统的稳定性有了直观的认识。虽然我还需要花一些时间去消化和练习书中的一些推导和习题，但这本书已经为我构建了一个扎实而全面的信号分析和处理知识体系，这对于我未来的学习和研究具有里程碑式的意义。

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作为一名已经工作多年的工程师，我对信号处理的实际应用非常关注。这本书的理论讲解非常到位，但更重要的是，它在很多地方都体现了实际工程中的考量。例如，在介绍离散傅里叶变换（DFT）时，书中不仅讲解了其数学原理，还提到了FFT算法的计算效率，以及在实际应用中如何选择合适的DFT点数以平衡精度和计算量。在数字信号处理的部分，书中对量化噪声的分析让我意识到了数字信号处理的局限性，以及如何在设计中尽量减小其影响。书中对实时信号处理的讨论，也让我对如何在有限的时间内完成信号分析和处理有了更直观的认识。虽然书中没有直接给出具体的代码实现，但它所讲解的原理和算法，都足以指导我进行实际的工程设计和问题解决。这本书就像一本“武功秘籍”，它传授了我扎实的内功心法，让我能够触类旁通，应对实际工程中的各种挑战。

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这本书真的让我大开眼界！作为一名对通信原理一直充满好奇，但又觉得某些理论过于抽象的读者，我一直想找到一本能够清晰地解释信号分析和处理核心概念的书。这本书在这一点上做得非常出色。它没有一开始就抛出一堆复杂的数学公式，而是循序渐进地引导我理解傅里叶变换、拉普拉斯变换等关键工具的由来和意义。比如，书中在讲解傅里叶级数时，不仅给出了数学推导，还生动地用了一个音乐的例子，将复杂的正弦波叠加解释成不同频率和幅度的声音叠加，这让我立刻就明白了信号的频谱概念。接着，它又自然地过渡到傅里叶变换，解释了如何处理非周期信号。在信号处理的部分，书中对滤波器进行了详细的介绍，从基本的低通、高通到更复杂的带通和带阻，每一个都有清晰的原理讲解和应用场景分析。特别是关于数字滤波器的章节，它解释了FIR和IIR滤波器的区别，并给出了实际的例子，比如在音频信号降噪中的应用，让我感觉这些理论离生活很近，不再是枯燥的公式。这本书的图示也非常丰富，每一个重要的概念都有对应的示意图，帮助我可视化理解。总的来说，这本书的讲解方式既严谨又生动，非常适合我这样的初学者，也让我在学习过程中充满了乐趣和成就感。

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