Measurement, Design, and Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Psychology Press

作者:Elazar J. Pedhazur

出品人:

页数:840

译者:

出版时间:1991-05-01

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805810639

丛书系列:

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• Methodology
• sociology
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现代信号处理与系统辨识：理论、算法与应用 本书深入探讨了现代信号处理与系统辨识领域的核心概念、关键算法及其在工程实践中的应用。全书内容聚焦于如何从复杂的观测数据中提取有效信息，并构建精确的数学模型来描述动态系统的行为。 第一部分：基础理论与信号表示 本部分奠定了信号处理的理论基础，重点关注信号的数学描述、变换域分析以及最优估计的原理。 1. 随机过程与概率模型： 详细阐述了随机信号的统计特性，包括平稳性、遍历性、功率谱密度（PSD）的定义与估计。引入高斯过程、马尔可夫过程等重要模型，为后续的滤波与辨识奠定概率基础。探讨了线性随机系统的描述，如维纳-霍夫方程在最优线性估计中的应用。 2. 经典变换技术： 深入解析傅里叶变换（FT）、拉普拉斯变换（LT）和Z变换的性质及其在连续/离散信号分析中的作用。特别强调了短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等时频分析工具，用于处理非平稳信号，揭示信号在时间和频率上的局部特征。讨论了离散小波变换（DWT）的构造、正交性与多分辨率分析。 3. 线性系统理论回顾： 简要回顾了线性时不变（LTI）系统的基本概念，如系统的脉冲响应、频率响应和系统函数（传递函数）。着重分析了系统的稳定性判据（如Routh-Hurwitz准则、Nyquist判据）以及对系统的结构特性（如零点、极点）的理解。 第二部分：最优滤波与数据压缩 本部分集中于从噪声中提取有用信息的关键技术——滤波，以及高效数据表示的原理。 4. 卡尔曼滤波及其扩展： 卡尔曼滤波作为线性动态系统的最优估计器，是本书的核心内容之一。详细推导了离散时间卡尔曼滤波器的递推公式，并分析了其在状态估计、导航、目标跟踪中的应用。随后，引入扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于处理非线性系统的状态估计问题，重点讨论了它们在线性化和采样策略上的差异与改进。 5. 维纳滤波与谱分析： 阐述了维纳滤波理论，即在最小均方误差（MMSE）准则下对信号进行最优线性滤波。详细讨论了其在平稳随机过程中的实现，并将其与基于数据的谱估计方法（如周期图法、Welch法）相结合，以实现信号的降噪和特征增强。 6. 信号压缩与重构： 探讨了信息论在信号表示中的作用，如熵的概念。重点介绍了基于变换域的压缩技术，特别是主成分分析（PCA）在降维和特征提取中的应用，以及稀疏表示理论（如Lasso和Basis Pursuit）如何指导高效的数据编码和信号重构。 第三部分：系统辨识理论与方法 系统辨识是理解和建模未知动态系统的核心学科。本部分详细介绍了主要的辨识范式、参数估计算法以及模型的检验与选择。 7. 辨识基础与数据预处理： 定义了系统辨识的数学框架，包括输入/输出数据模型、过程模型（如ARX、OE、BJ模型结构）。强调了数据采集的重要性，包括激励信号的选择（如白噪声、伪随机信号）以保证数据的丰富性和可区分性，以及离线预处理技术（去趋势、滤波）对辨识结果的影响。 8. 经典参数估计算法： 详细讲解了基于最小二乘法（LS）的参数估计，特别是迭代最小二乘法（Iterative LS）。深入分析了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，用于解决输入信号与扰动项相关的内生性问题，并讨论了其收敛性和一致性。 9. 极大似然估计（MLE）与子空间辨识： 介绍了在给定噪声统计特性的前提下，使用极大似然准则进行参数估计的方法。随后，重点讲解了子空间辨识方法（如N4SID算法），该方法通过对数据矩阵的奇异值分解（SVD）或QR分解，直接估计系统的状态空间模型（A, B, C, D）和噪声协方差矩阵，无需预先指定参数模型结构，尤其适用于高阶系统的模态分析。 10. 模型检验与选择： 辨识过程不仅是估计参数，更重要的是评估模型的质量。介绍了模型残差分析（检验噪声是否为白噪声）、模型一致性检验（输入激励的有效性）和模型拟合度评估（如拟合率F值）。此外，讨论了模型结构选择的准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），用于在模型复杂度和拟合优度之间找到平衡。 第四部分：非线性系统与深度学习辨识 随着现代工程对复杂系统的需求增加，本书引入了处理非线性动态系统和前沿机器学习方法的章节。 11. 非线性系统建模： 介绍了描述非线性系统的常用结构，如Hammerstein-Wiener模型、光滑函数逼近（如径向基函数网络RBFN）和基于模糊逻辑的模型。讨论了如何利用局部线性化技术（如分段辨识）来处理具有明显非线性的系统。 12. 深度学习在动态系统中的应用： 探索了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在时间序列预测和动态系统建模中的潜力。详细分析了如何构建带有状态空间约束的物理信息神经网络（PINN）或混合模型，以结合先验物理知识和数据驱动的优势，进行更鲁棒的系统辨识和预测。 全书结构严谨，理论推导详尽，并辅以大量来自控制工程、通信系统和生物医学工程的实际案例，旨在为高级本科生、研究生以及从事信号处理和系统工程领域的专业人员提供一本全面而深入的参考书。

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“Analysis”的出现，表明这本书将深入到数据解读的层面。我期待它能帮助我掌握各种统计分析方法，并理解它们的适用条件和局限性。我希望书中不仅仅会介绍各种检验，更会强调如何从数据中提取有意义的洞察，并以清晰、易懂的方式呈现给非专业人士。例如，当需要向管理层汇报研究结果时，如何用直观的图表和简洁的语言来传达复杂的统计发现，这对我来说是一个重要的挑战，我希望这本书能提供有效的指导。

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“Analysis”作为书名的最后一个关键词，预示着书中将涉及对数据进行深入挖掘和理解的部分。我对此充满期待，希望它能帮助我掌握各种统计分析工具和技术，并将理论知识转化为实际操作能力。我设想书中会涵盖从基础的数据探索性分析（EDA）到复杂的建模技术。例如，如何使用Python或R等编程语言来实现这些分析？书中是否会提供代码示例，或者推荐一些优秀的开源库？我尤其关心书中是否会探讨如何处理缺失数据、异常值，以及如何评估模型性能，并选择最适合的统计检验方法来支持研究结论。

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这本书的“设计”部分，是我非常看重的一环。在实际工作中，我们常常需要在有限的资源和时间内，设计出能够产生可靠洞察的研究。我希望这本书能够深入浅出地讲解不同研究设计的逻辑和适用场景。例如，在进行市场调研时，如何设计一个既能捕捉消费者真实偏好，又不会引起他们不适的问卷？书中是否会提供关于抽样方法的详细指南，例如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并说明它们各自的优缺点和适用条件？对我而言，能够清晰地理解不同设计之间的权衡，并根据实际情况做出最佳选择，将极大地提升我研究的效率和质量。

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这本书的题目，Measurement, Design, and Analysis，初看之下，似乎是一本涵盖了从数据收集到结果解读的全面指南。作为一个对数据科学和研究方法充满热情，但又常常在理论与实践之间感到一丝隔阂的读者，我对于能够提供清晰、系统性指导的书籍总是抱着极大的期待。这本书的标题承诺了一种循序渐进的学习路径，从最基础的测量概念出发，逐步深入到研究设计的严谨性，最终落脚于如何有效地分析所收集的数据。我设想，书中应该会详细阐述不同类型的测量尺度，例如定类、定序、定距和定比，并探讨如何选择合适的测量工具以确保其有效性和信度。例如，在设计一项关于用户满意度的调查时，理解不同量表（如李克特量表）的优缺点，以及如何避免引导性问题，将是至关重要的。

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“Analysis”这个词，是这本书吸引我的另一大亮点。在我看来，再精妙的设计和再准确的测量，如果没有恰当的分析方法，都可能付之东流。我热切地期望这本书能够引导我掌握从描述性统计到推断性统计的广泛分析技术。这意味着，书中可能不仅仅会介绍均值、中位数、标准差这些基础概念，更会深入讲解如何应用t检验、方差分析（ANOVA）、回归分析，甚至是一些更高级的模型，来检验研究假设。我尤其关心书中是否会提供具体的案例分析，通过实际的数据集来演示如何一步步进行数据清洗、特征工程，以及如何选择和解释统计模型的结果。

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这本书的题目，Measurement, Design, and Analysis，对我而言，犹如一座通往数据科学殿堂的桥梁。我深深吸引于它所承诺的全面性和系统性。我期望书中关于“测量”的部分，能够提供一套关于如何科学、严谨地获取数据的详尽指南。这不仅包括对各种测量尺度和工具的介绍，更包括如何评估其可靠性和有效性。我尤其希望书中能够探讨在不同学科领域（如社会科学、工程学、生物学）中，测量所面临的独特挑战以及相应的解决方案。例如，在进行用户体验研究时，如何有效地测量用户的无意识反应，或者在环境监测中，如何确保传感器数据的长期稳定性。

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作为一名渴望提升自身数据分析能力的从业者，我对任何能够提供清晰、实用的方法论的书籍都充满渴望。Measurement, Design, and Analysis 这个书名，恰好触及了我工作中经常遇到的核心问题。我尤其关注书中对于“测量”部分的处理。我希望它能够超越教科书式的定义，提供更具象化的指导，例如在进行用户行为分析时，如何准确地定义和量化“用户活跃度”或“转化率”等关键指标。书中是否会讨论传感器数据、日志数据、问卷数据等不同类型数据的测量挑战？如何确保测量结果的准确性，避免因测量误差带来的误导性结论，这是我最期待书中能给予解答的部分。

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对于“设计”部分，我尤其关注其在解决实际问题中的应用。我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供实际的研究设计模板或案例，指导我如何构建一个能够有效回答特定问题的研究方案。例如，在评估一项产品改进效果时，我会面临如何设计一个能够分离出改进措施单独影响的实验。书中关于随机化、对照组、重复测量以及实验误差的控制等概念的阐述，如果能结合实际的业务场景进行讲解，将极大地增强我的学习效果。

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这本书的题目，Measurement, Design, and Analysis，精准地概括了我在科学研究和数据分析领域所追求的核心知识体系。我期待这本书能提供一种系统性的框架，帮助我理解这三个相互关联但又各具挑战的环节。特别是在“测量”方面，我希望它能教会我如何识别和避免测量中的系统性偏差和随机误差，例如，在心理学研究中，如何确保问卷的信度和效度；在工程领域，如何校准测量仪器以获得精确读数。书中关于测量尺度的区分、指标构建的原则，以及对不同测量方法优劣势的对比，对我来说将是极具价值的。

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我对这本书的期待，很大程度上源于我对研究过程中“设计”这一环节的深深敬畏。一个精心设计的实验或调查，是获得有意义结果的基石。我希望这本书能够深入剖析不同研究设计的精髓，从经典的实验设计，如随机对照试验（RCT），到观察性研究，如队列研究和病例对照研究。更重要的是，我希望它能提供如何根据研究问题和可用资源选择最恰当设计的实用建议。例如，如果我要研究某种新教学方法对学生学习成绩的影响，是应该采用随机分组的实验设计，还是通过比较不同学校的现有数据进行纵向分析？书中对于样本量的计算、对照组的设置、以及潜在的混淆因素的控制，想必会有详尽的论述，这对我来说是极其宝贵的。

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有了这本书就无敌了【并不 对于学术入门者可以推荐（比硕士新生）涵盖测量学，实验设计，统计学 再次感叹下心理学的无敌 我想社科类本科教授这些课程的无出其右了吧

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