Radar-Sonar Signal Processing and Gaussian Signals in Noise pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Harry L. Van Trees

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2001-9-27

价格:USD 121.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471107934

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 雷达
• 声纳
• 高斯信号
• 噪声
• 通信
• 无线通信
• 雷达信号处理
• 声纳信号处理
• 统计信号处理

《电磁波探测与信号分析：原理、技术与应用》 在现代科技领域，对环境的感知与理解能力已成为驱动创新与进步的核心要素。本书深入探讨了电磁波在探测与测量中的 fundamental 作用，侧重于雷达与声呐系统，以及其在复杂噪声背景下对高斯信号的处理。 第一部分：探测系统的基础理论 本部分将从基础理论层面，为读者构建起对雷达与声呐系统的全面认识。 电磁波传播与相互作用： 详细阐述电磁波的产生、传播特性（包括频率、波长、幅度、相位等），以及其在不同介质中的行为。我们将深入研究电磁波与目标之间的相互作用，包括散射、反射、吸收和透射等现象，这些是雷达和声呐探测的核心物理机制。 雷达系统原理： 剖析雷达系统的基本组成部分，如发射机、天线、接收机、信号处理器和显示器。我们将详细讲解脉冲压缩、多普勒效应、目标识别、距离测量、方位测量以及速度测量等关键技术。不同类型的雷达系统，如脉冲雷达、连续波雷达、脉冲多普勒雷达等，也将进行比较和分析。 声呐系统原理： 阐述声呐系统的工作原理，包括声波的产生、传播、反射和接收。我们将重点介绍主动声呐与被动声呐的差异，声呐阵列的设计与信号处理，以及声学探测中的关键概念，如声线传播、声反射、声吸收等。声呐在水下环境中的应用，如水下目标探测、导航、测绘等，也将被广泛讨论。 信号的统计特性： 探讨信号在传输和处理过程中遇到的随机性。我们将重点关注高斯信号及其在噪声环境下的表现。这包括高斯分布的概率密度函数、累积分布函数，以及其均值、方差等统计参数。我们将分析不同类型的噪声（如加性高斯白噪声）对信号的影响，并介绍评估信号质量的常用指标，如信噪比（SNR）。 第二部分：信号处理技术与算法 本部分将聚焦于从原始探测数据中提取有效信息所需的关键信号处理技术。 时域与频域信号分析： 介绍傅里叶变换、短时傅里叶变换（STFT）和小波变换等工具，用于分析信号的时域和频域特征。我们将学习如何通过这些方法识别信号中的关键成分，分离噪声，并提取目标信息。 滤波技术： 深入研究各种滤波器的设计与应用，包括低通、高通、带通、带阻滤波器。我们将重点介绍维纳滤波器、卡尔曼滤波器等自适应滤波器，它们在噪声抑制和目标跟踪方面的卓越性能。 高斯信号在噪声中的检测与估计： 针对高斯信号在存在噪声时的检测问题，我们将详细介绍 Neyman-Pearson 准则、最优检测器等统计判决理论。此外，对于信号参数的估计，如幅值、频率、相位等，将探讨最大似然估计（MLE）、最小均方误差估计（MMSE）等方法。 相关与卷积： 详细讲解信号的相关性在目标探测和识别中的重要作用，包括自相关函数和互相关函数。卷积在系统响应分析和滤波过程中的应用也将被深入探讨。 先进信号处理技术： 介绍谱估计技术，如 Welch 方法、AR/MA 模型谱估计，以及盲信号分离（BSS）等前沿技术，它们在处理复杂多通道信号和分离混合信号方面具有重要意义。 第三部分：实际应用与案例分析 本部分将结合实际应用场景，展示信号处理技术的价值。 雷达在交通监控、气象探测和军事侦察中的应用： 探讨雷达技术如何用于实现精准的交通流量管理、预测恶劣天气，以及在国防领域的关键作用。 声呐在海洋资源勘探、水下目标探测和导航中的应用： 介绍声呐技术在发现海底矿藏、识别水下船只、提高水下作业安全性方面的贡献。 噪声环境下的鲁棒性设计： 讨论如何设计对不同类型噪声具有良好鲁棒性的系统，以确保在恶劣环境下也能获得可靠的探测结果。 案例研究： 通过具体的雷达和声呐系统设计案例，展示理论知识在实践中的应用，包括系统参数选择、信号处理流程设计以及性能评估。 本书旨在为电子工程、通信工程、自动化、海洋工程以及相关领域的学生、研究人员和工程师提供一个全面而深入的指导。通过掌握这些核心原理和技术，读者将能够更好地理解和设计先进的探测系统，解决在实际应用中遇到的复杂信号处理问题。

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这本书的封面上，除了技术性的图形，还隐约透出一种探索未知的神秘感，仿佛是在揭示隐藏在电磁波和声波中的秘密。我选择这本书，是因为我对“雷达”和“声呐”这两个词本身就充满了好奇。我并非专业人士，但一直对它们在军事、科学研究和商业应用中的作用非常感兴趣。我猜想，这本书可能会从基础概念讲起，介绍雷达和声呐的基本工作原理，比如电磁波或声波的发射、接收、以及它们与目标相互作用的物理过程。随后，可能才会深入到“信号处理”这个核心部分。我希望书中能够用相对直观的方式解释一些复杂的信号处理过程，例如，如何通过分析回波信号来判断目标的距离和速度，或者如何区分有用的信号和干扰。关于“高斯信号在噪声中”的部分，我猜测它可能是在讲解一种普遍存在的信号模型，以及如何在有噪声的情况下，通过特定的算法来提高信号的可见性和准确性。我希望书中能够包含一些生动形象的比喻或者类比，来帮助我理解这些抽象的信号处理概念，例如，就像在嘈杂的市场中寻找一个特定的声音。

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这本书的封面设计就相当引人注目，深邃的蓝色背景，加上银白色的雷达和声呐波形图形，给人一种科技感和专业感。我拿到这本书的时候，第一感觉是它应该是一本非常严谨的技术手册。我平时对信号处理领域有一些涉猎，尤其是雷达和声呐的应用，所以对这本书的潜在内容充满了好奇。我尤其关心它在具体算法上的讲解是否深入，会不会涉及到一些前沿的研究成果。想象一下，书中可能会详细介绍各种滤波器的原理和实现，比如卡尔曼滤波器在目标跟踪中的应用，或者各种匹配滤波器的设计思路，用来提取微弱的信号。同时，噪声的建模和抑制也是信号处理的关键，我期待书中能有对不同噪声模型，如高斯噪声、脉冲噪声等的深入分析，并给出有效的处理方法。此外，声呐信号的特点，比如其在水下传播的复杂性，也会是书中可能着重探讨的部分。这本书的标题让我联想到一些复杂的数学公式和图表，我希望它能以一种清晰易懂的方式呈现这些内容，即使是初学者也能从中受益。我正在考虑它是否会包含实际的案例分析，比如如何利用雷达信号分析天气变化，或者如何通过声呐信号探测海底地形。这些都是我非常期待的方面。

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这本书的标题很直接，也很明确地指向了它的核心内容。我最近在学习一些关于目标检测和跟踪的算法，其中涉及到大量的信号处理技术，而雷达和声呐无疑是应用最广泛的两个领域。我之所以会被这本书吸引，是因为它同时包含了“雷达”和“声呐”这两个关键词，暗示它可能涵盖了这两个领域中通用的信号处理技术，或者至少能为我提供一些跨领域的借鉴。我猜测，书中很可能会详细讲解各种滤波器的原理，比如维纳滤波、扩展卡尔曼滤波等，以及它们在目标状态估计中的应用。对于“高斯信号在噪声中”这一点，我理解为这本书会重点讨论如何处理那些服从高斯分布的信号，以及如何在充斥着高斯噪声的环境下，对这些信号进行鲁棒的处理。这对我来说非常有价值，因为在高斯噪声模型下进行信号处理，是许多实际应用的基础。我希望书中能够提供一些关于信号去噪、特征提取以及目标识别的实用算法，并配以详细的数学推导和算法描述。我还在考虑，书中是否会涉及一些关于信号的时频分析方法，比如短时傅里叶变换（STFT）或小波变换，这些方法对于分析瞬态信号和非平稳信号非常有用。

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翻开这本书，我首先注意到的是它的排版风格。整体看起来非常专业，使用了大量的专业术语和公式。这让我猜测，这本书的读者群体可能主要是研究生、研究人员或者在雷达和声呐领域工作的工程师。我之所以会选择它，是因为我目前正在进行一个与海洋探测相关的项目，其中需要用到大量的声呐信号处理技术。我希望这本书能够提供一些关于声呐信号特性，比如其传播损耗、多径效应等方面的详细描述，并且给出相应的信号处理方法。同时，雷达信号处理也是声呐处理的一个重要参考，我相信书中对于雷达的一些经典处理方法，比如脉冲压缩、多普勒处理等，也会有深入的介绍。我特别关注书中是否会涉及自适应信号处理技术，这在面对复杂且变化的海洋环境时尤为重要。另外，书中提到的“高斯信号在噪声中”，让我联想到是否会讨论一些统计信号处理的方法，比如最大似然估计、最小均方误差估计等，以及它们在声呐信号分析中的具体应用。我希望这本书能够提供一些实用的代码示例或者算法流程图，帮助我将理论知识转化为实际应用。

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这本书给我的整体印象是，它似乎是一本面向那些希望深入理解雷达和声呐信号处理背后理论的读者的。我之所以会购买这本书，主要是因为我对“高斯信号在噪声中的处理”这个副标题特别感兴趣。这通常意味着书中会深入探讨如何在充满干扰的环境下，有效地提取和分析具有特定统计特性的信号。我猜测，书中可能会花很大篇幅讲解高斯分布的性质，以及它在信号建模中的重要性。例如，它可能会讨论如何构建高斯噪声模型，并在此基础上研究各种检测和估计的性能极限。对于雷达和声呐来说，信号往往是短暂且微弱的，而背景噪声却是持续存在的，因此，如何在噪声中准确地识别出目标回波，将是书中一个核心的议题。我希望看到书中能够详细介绍一些经典的检测理论，比如 Neyman-Pearson 准则，以及如何将其应用于雷达和声呐的信号检测问题。此外，参数估计也是一个重要的方面，比如如何在高斯噪声背景下估计目标的距离、速度和方位。这本书的标题给我一种感觉，它可能不仅仅是介绍算法，还会从理论的高度去分析这些算法的优劣和适用范围。我特别期待书中是否会涉及一些关于信息论的知识，比如信噪比、香农定理等，因为这些理论是理解信号处理性能上限的关键。

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