測試信號分析與信息處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊平，瀋艷，陳中柘 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信息處理
• 測試信號
• 通信係統
• 雷達
• 聲呐
• 數字信號處理
• 數據分析
• 計量
• 測試技術

店鋪： 賞心悅目圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030497413

商品編碼：29371694668

包裝：平裝

齣版時間：2017-05-01

基本信息

書名：測試信號分析與信息處理

定價：98.00元

作者：楊平,瀋艷,陳中柘

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2017-05-01

ISBN：9787030497413

字數：

頁碼：

版次：31

裝幀：平裝

開本：B5

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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導語_點評_推薦詞

內容提要

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本書共8章，約40萬字，主要內容包括:信號的數學特徵；信號的數學分析；信號的離散化處理與分析；測試係統的組成與分析；信號調理電路；信號轉換電路；頻譜估計；現代信號分析方法現代信號分析方法。在內容上注重加強測試係統的分析與建模，信號分析與信息處理的算法及硬件實現，突齣測試信號分析的特殊性和針對性，加重測試信號處理的篇幅；在風格上注重圖文並茂，即公式演繹與圖形解析相結閤，加強對理論和方法的物理內涵詮釋；在取材上注重經典與新穎相結閤，力求反映*的理論和應用成果。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《信號之舞：原理、方法與前沿探索》 內容概要 本書深入探討瞭信號分析與信息處理領域的核心理論、關鍵技術與最新進展，旨在為讀者構建一個全麵而係統的知識體係。我們不僅僅關注信號的數學描述和變換，更著重於如何從海量數據中提取有價值的信息，實現對復雜現象的理解與預測。全書內容涵蓋從基礎的信號定義、分類，到復雜的非綫性係統分析，再到現代機器學習在信息處理中的應用，力求為讀者提供一個從入門到精通的學習路徑。 第一篇：信號的基石——理論與分析 本篇將從信號的本質齣發，為讀者打下堅實的理論基礎。 第一章：信號的定義與分類 我們將從物理現象齣發，定義何為信號，闡述信號的普遍性與重要性。 詳細介紹信號的多種分類方式：連續信號與離散信號、模擬信號與數字信號、周期信號與非周期信號、能量信號與功率信號、確定性信號與隨機信號。每種分類都將配以生動易懂的實例，例如聲波、光波、心電圖、股票價格等。 探討信號的數學錶示方法，包括時域、頻域和復頻域錶示，為後續分析奠定基礎。 第二章：時域信號分析 本章重點介紹信號在時間維度上的特性分析。 基本信號單元：講解單位衝激信號、單位階躍信號、指數信號、正弦信號等基本信號的性質與應用。 信號運算：深入闡述信號的加、減、乘、除、尺度變換、時間移位、翻轉等基本運算，以及它們如何改變信號的形態。 捲積：詳細講解捲積的概念、計算方法（圖解法、解析法）及其在係統分析中的核心作用，例如如何通過輸入信號與係統衝激響應的捲積來獲得係統的輸齣。 相關：介紹自相關與互相關，闡述它們在信號檢測、模式識彆、時延估計等方麵的應用。 第三章：頻域信號分析——傅裏葉變換的魔力 本章是信號分析的重中之重，我們將深入剖析信號的頻域特性。 傅裏葉級數：講解周期信號的頻譜錶示，如何將復雜的周期信號分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量之和。 傅裏葉變換：將傅裏葉級數推廣到非周期信號，詳細推導傅裏葉變換的定義、性質（綫性、時移、頻移、尺度變換、對稱性、捲積定理等）。 傅裏葉變換的應用：通過實例展示傅裏葉變換在信號濾波、頻譜分析、調製解調等領域的強大威力。 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT）：講解DFT的定義與性質，重點介紹FFT算法的原理和計算效率優勢，以及其在數字信號處理中的普遍應用。 功率譜密度與能量譜密度：講解如何利用傅裏葉變換計算信號的功率譜和能量譜，揭示信號的頻率能量分布特性。 第四章：拉普拉斯變換與Z變換——處理更廣闊的信號域 本章將介紹更強大的變換工具，以應對更復雜的信號和係統。 拉普拉斯變換：講解拉普拉斯變換的定義、收斂域，以及它在分析連續時間綫性時不變（LTI）係統動態行為中的應用，特彆是與微分方程的聯係。 Z變換：講解Z變換的定義、收斂域，以及它在分析離散時間綫性時不變（LTI）係統動態行為中的應用，與差分方程的聯係。 應用對比：通過實例對比拉普拉斯變換和Z變換在係統穩定性分析、傳遞函數求解等方麵的優勢。 第五章：隨機信號分析——理解不確定性 現實世界中的許多信號具有隨機性，本章將深入研究隨機信號的統計特性。 隨機變量與隨機過程：介紹隨機變量的基本概念（概率密度函數、概率纍積分布函數），以及將隨機變量擴展到隨機過程。 隨機過程的統計特性：講解均值、方差、協方差、自相關函數等描述隨機過程的重要統計量。 平穩隨機過程：重點介紹寬平穩和嚴平穩隨機過程的概念及其分析方法。 譜估計：介紹基於隨機信號統計特性的功率譜估計方法，如周期圖法、Welch法等。 噪聲分析：講解常見噪聲類型（如高斯白噪聲）的特性及其對信號處理的影響。 第二篇：信息處理的實踐——方法與技術 本篇將聚焦於如何從信號中提取、轉換和利用信息。 第六章：數字信號處理基礎 本章將深入介紹數字信號處理（DSP）的核心概念和基本算法。 采樣定理：詳細闡述奈奎斯特-香農采樣定理，解釋采樣頻率與信號帶寬的關係，以及欠采樣和過采樣的後果。 量化與編碼：介紹模擬信號數字化過程中的量化誤差和編碼方式。 數字濾波器設計：講解有限脈衝響應（FIR）濾波器和無限脈衝響應（IIR）濾波器的基本原理、設計方法（如窗函數法、頻率采樣法、雙綫性變換法等）及其在信號去噪、信號分離中的應用。 數字信號處理硬件：簡要介紹數字信號處理器（DSP）芯片的結構和工作原理。 第七章：信號的特徵提取與模式識彆 如何從復雜的信號中“提煉”齣有意義的特徵是信息處理的關鍵。 特徵提取方法：介紹時域特徵（如均值、方差、峰度、偏度）、頻域特徵（如頻譜峰值、質心、帶寬）、時頻域特徵（如小波變換係數）等。 模式識彆基本概念：介紹分類器、判彆函數、訓練集、測試集等基本概念。 監督學習分類器：講解綫性分類器（如感知機、支持嚮量機SVM）、非綫性分類器（如K近鄰KNN、決策樹）、概率分類器（如樸素貝葉斯）等。 無監督學習方法：介紹聚類分析（如K-means）、降維（如主成分分析PCA）等。 應用實例：例如語音識彆中的聲學特徵提取與識彆、圖像識彆中的邊緣檢測與形狀描述。 第八章：信息論基礎與編碼 本章將從信息論的視角審視信息的度量與傳輸。 信息熵：定義信息熵，闡述其作為信息不確定性度量的意義。 信源編碼：講解如何對信息進行壓縮，降低冗餘度，介紹霍夫曼編碼、算術編碼等經典算法。 信道編碼：講解如何通過增加冗餘度來抵抗噪聲乾擾，提高傳輸的可靠性，介紹漢明碼、循環冗餘校驗碼（CRC）等。 信息傳輸：簡要介紹信息傳輸的基本模型和香農第二定理（信道容量）。 第九章：現代信號處理技術——小波分析與時頻分析 傳統傅裏葉變換在處理非平穩信號時存在局限，本章介紹更先進的分析工具。 短時傅裏葉變換（STFT）：介紹STFT的基本原理，以及其在分析局部頻率成分時的作用，並討論窗口長度對分辨率的影響。 小波變換（Wavelet Transform）：詳細講解小波變換的原理，包括尺度變換與平移，介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。 小波的應用：展示小波變換在信號去噪、邊緣檢測、圖像壓縮、特徵提取等方麵的獨特優勢。 其他時頻分析方法：簡要介紹Wigner-Ville分布、Cohen類分布等更高級的時頻分析技術。 第三篇：前沿探索與未來展望 本篇將帶領讀者走嚮信號分析與信息處理的最前沿，探討新興技術與發展趨勢。 第十章：機器學習與深度學習在信號處理中的應用 近年來，機器學習和深度學習技術極大地推動瞭信號處理領域的發展。 監督學習模型：迴顧並深入介紹如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等在信號分類、迴歸、預測任務中的應用。 無監督學習與錶示學習：介紹自編碼器（Autoencoders）、生成對抗網絡（GANs）等在信號降維、特徵學習、異常檢測等方麵的應用。 遷移學習與聯邦學習：探討在數據受限或分布不均情況下的模型訓練策略。 實際應用場景：例如基於深度學習的圖像信號去噪、音頻信號增強、生物醫學信號分析、自然語言處理中的文本信號分析等。 第十一章：復雜係統建模與分析 如何理解和預測非綫性、時變、高維的復雜係統是當前研究的熱點。 非綫性動力學基礎：介紹李雅普諾夫指數、分形、混沌等概念。 非綫性係統辨識方法：探討基於模型（如Volterra級數、Neural Networks）和無模型（如Kernel PCA, Recurrence Quantification Analysis）的辨識技術。 復雜網絡分析：介紹如何將信號數據映射到網絡結構，分析係統之間的相互作用與湧現行為。 第十二章：信號處理在新興領域的應用 本章將展示信號分析與信息處理技術在各個新興領域的廣泛應用。 通信係統：例如5G/6G通信中的信道編碼、信號調製解調、 MIMO技術。 生物醫學工程：例如腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）的信號采集、分析與疾病診斷，醫學影像處理。 遙感與地理信息係統：例如衛星圖像的解譯、目標檢測、環境監測。 金融工程：例如股票價格預測、風險評估、高頻交易中的信號分析。 智能製造與工業物聯網：例如設備故障預測、生産過程優化、質量控製。 第十三章：未來趨勢與挑戰 本章將對信號分析與信息處理領域的未來發展方嚮進行展望。 實時性與低功耗：探討如何在嵌入式設備和邊緣計算場景下實現高效的信號處理。 可解釋性AI：討論如何提高復雜模型的透明度和可信度，尤其是在關鍵決策領域。 跨學科融閤：強調信號處理與其他學科（如物理學、化學、生物學、社會科學）的交叉融閤帶來的新機遇。 數據隱私與安全：分析在處理敏感信號數據時麵臨的挑戰和應對策略。 本書特色 理論與實踐並重：既有嚴謹的數學推導和理論闡述，又不乏生動的工程實例和應用場景。 循序漸進，結構清晰：從基礎概念到高級技術，由淺入深，邏輯嚴密，適閤不同層次的讀者。 前沿性與時效性：及時捕捉最新的技術動態和研究熱點，涵蓋機器學習、深度學習等前沿領域。 強調理解而非記憶：注重培養讀者獨立思考和解決問題的能力，提供深入的原理剖析。 目標讀者 電子工程、通信工程、計算機科學、自動化、信息工程等相關專業的本科生、研究生。 從事信號處理、通信、控製、模式識彆、機器學習等領域的研究人員和工程師。 對信號分析與信息處理技術感興趣的廣大科技工作者。 通過閱讀本書，您將能夠深刻理解信號的本質，掌握處理和分析各種信號的強大工具，並洞察信息處理領域的未來發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書，主要是因為我有一個朋友在研究音樂的數字化處理和音頻特效製作，他嚮我推薦瞭相關領域的書籍。我一直對音樂的創作和製作過程充滿興趣，也想瞭解一些聲音的信號處理技術，比如如何進行音頻的降噪、混響、均衡等處理。我期待這本書能提供一些關於數字音頻信號的基本概念，比如采樣率、量化位數，以及它們如何影響音頻的質量。我還想瞭解一些音頻信號的分析方法，比如如何分析音樂的節奏、鏇律和音色，以及如何利用這些信息來創作或者改編音樂。如果書中能介紹一些音頻特徵提取的技術，比如MFCC（梅爾頻率倒譜係數），或者一些用於音樂信息檢索的算法，那我將會非常高興。我也對一些音樂生成和閤成的技術感興趣，希望能瞭解它們背後的信號處理原理。我希望這本書能夠幫助我更好地理解和運用數字音頻技術，為我的音樂創作和學習提供一些新的思路和靈感。我更喜歡那些與藝術和創意相結閤的應用。

評分☆☆☆☆☆

我本來以為這本書會像一本高級的數學工具書，因為“分析”和“處理”這些詞匯總會讓人聯想到復雜的公式和算法。我一直對數學在科學研究中的應用非常著迷，尤其是那些能夠將抽象的數學概念轉化為解決實際問題的強大力量。我期待書中能夠深入地探討信號分析的數學基礎，比如傅裏葉變換、拉普拉斯變換等在信號處理中的應用，以及如何運用這些工具來理解和預測信號的行為。我希望能看到一些關於統計信號處理的介紹，比如如何估計信號的概率分布，以及如何設計最優的估計器。同時，“信息處理”也讓我聯想到信息論，我很好奇信號在傳輸和處理過程中，信息的損失和保留是如何被量化的，以及如何最大化信息的利用率。這本書如果能提供一些算法的實現細節，或者僞代碼，那對我學習和實踐會非常有幫助。我希望它能讓我領略到數學的優雅和力量，並能看到數學如何構建起我們理解和操控世界的理論框架。我更看重的是那些深刻的理論洞見和嚴謹的邏輯推理，而不是簡單的應用技巧。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是想對一些比較前沿的通信技術和數據科學領域有所瞭解。我一直對現代通信係統如何實現高速、可靠的信息傳輸感到好奇，比如5G、Wi-Fi 6等技術背後的信號處理原理。我也對機器學習和人工智能在信號分析和模式識彆方麵的應用很感興趣，希望瞭解如何通過算法來自動地從海量數據中提取有用的信息和規律。我期待書中能介紹一些高級的信號處理技術，比如自適應濾波、盲源分離、壓縮感知等，並探討它們在不同應用場景下的優勢和局限。同時，我也希望書中能有一些關於信號檢測、估計和分類的理論和方法。如果能涉及一些關於信號完整性和電磁兼容性的內容，那就更好瞭，這對於理解實際係統設計很有幫助。我希望這本書能夠拓展我的知識視野，讓我對信號處理和信息技術的未來發展方嚮有一個更清晰的認識，並能為我進一步深入學習相關領域打下堅實的基礎。我比較喜歡那些能夠啓發思考、引領潮流的觀點。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本書的時候，我的主要目的是想找一些能夠幫助我理解和改進我工作中遇到的信號乾擾問題的材料。我在一個電子産品研發公司工作，經常會遇到各種各樣的信號噪聲，比如電磁乾擾、射頻乾擾等等，這些乾擾直接影響産品的性能和穩定性。我希望能在這本書裏找到一些關於如何識彆、分析不同類型信號乾擾的方法，以及一些實用的抑製和濾波技術。我期待書中能有一些具體的技術案例分析，比如針對某種特定乾擾源，應該如何設計電路或者選擇元器件來解決問題。此外，我還對信號的頻譜分析特彆感興趣，想瞭解如何通過頻譜圖來診斷信號質量，以及如何通過信號處理算法來提高信噪比。如果書中能介紹一些常用的信號分析軟件和工具，並給齣操作示例，那對我來說就太有價值瞭。我希望這本書能夠提供一些非常具有實踐指導意義的內容，讓我能夠快速地將學到的知識應用到工作中，提高我的問題解決能力。我不太關心那些純粹的理論推導，更看重的是那些能夠直接幫助我解決實際工程問題的技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到的時候，以為會是一本關於聲學或者電學基礎理論的科普讀物，畢竟書名裏有“信號分析”這幾個字。我一直對聲音的形成和傳播，以及一些奇妙的聲學現象很感興趣，比如共鳴、乾涉什麼的。而且“信息處理”這個詞也讓我聯想到數據壓縮、編碼這些技術，覺得可能會有一些有趣的例子說明信號如何被轉化為有用的信息。我本來是抱著學習一些基礎知識，然後能用這些知識去理解一些我平時聽到的音樂、看到的視頻背後是怎麼迴事的心態去翻開的。我期待看到書中能有一些深入淺齣的講解，用生動的比喻來解釋復雜的概念，最好還能配上一些精美的插圖，讓我這個非專業人士也能看懂。比如，我一直很好奇，為什麼有些樂器能發齣那麼渾厚的聲音，是不是跟它的材質、形狀和共鳴腔有關？又或者，在通信過程中，信號是如何不失真地傳輸到遠方的？這些都是我一直很想瞭解的。這本書的封麵設計也挺吸引我的，那種簡潔而富有科技感的風格，讓我覺得它應該是一本內容紮實、講究科學嚴謹的書。我真心希望這本書能帶我進入一個奇妙的信號世界，解開我心中那些關於聲音和信息的疑惑。