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李兵兵 等 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

商品编码：29392909025

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：信号分析教程

定价：24.60元

作者：李兵兵 等

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字数：

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《信号分析教程》从人们对于现象认识的角度出发，注重概率论与过程之间的联系和区别，对过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散信号特征的估计和信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：过程、平稳过程的谱分析、信号通过线性系统的分析、信号通过非线性系统的分析、离散信号特征的估计、信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有的参考价值。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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章 过程
1.1 过程的基本概念及统计特性
1.1.1 过程的定义
1.1.2 过程的分类
1.1.3 过程的概率分布
1.1.4 过程的数字特征
1.2 时间连续过程的微分和积分
1.2.1 过程连续性
1.2.2 过程的微分及其数学期望与相关函数
1.2.3 过程的积分及其数学期望与相关函数
1.3 平稳过程和遍历性过程
1.3.1 平稳过程
1.3.2 平稳过程相关函数性质
1.3.3 遍历性过程
1.3.4 相关函数测量
1.4 联合平稳过程
1.4.1 两个过程的联合概率分布
1.4.2 两个过程的数字特征
1.4.3 复过程及其数字特征
1.5 离散时间过程
1.5.1 离散时间过程的概念
1.5.2 离散时间过程的概率分布
1.5.3 离散时间过程的数字特征
1.5.4 离散时间过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间过程相关函数的性质
1.6 正态过程
1.6.1 正态过程的概念
1.6.2 平稳正态过程
1.6.3 正态过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2章 平稳过程的谱分析
2.1 过程的谱分析
2.1.1 确定信号的傅里叶变换
2.1.2 过程的功率谱密度
2.1.3 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2.2 联合平稳过程的互功率谱密度
2.2.1 互谱密度
2.2.2 互谱密度与互相关函数的关系
2.2.3 互谱密度的性质
2.3 离散时间过程的功率谱密度
2.3.1 离散时间过程的功率谱密度
2.3.2 平稳过程的采样定理
2.3.3 功率谱密度的采样定理
2.4 噪声
2.4.1 理想白噪声
2.4.2 带限白噪声
2.4.3 色噪声
2.5 习题

第3章 信号通过线性系统的分析
3.1 线性系统基本理论
3.1.1 时不变线性系统
3.1.2 连续时不变线性系统的分析方法
3.1.3 离散时不变线性系统的分析方法
3.2 信号通过连续时间系统的分析
3.2.1 时域分析法
3.2.2 频域分析法
3.3 信号通过离散时间系统的分析：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带过程表示方法
3.6.1 窄带过程的定义
3.6.2 窄带过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散信号特征的估计
5.1 信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 信号分析实验
参考文献

信号的奥秘：从基础到应用 本书并非一本关于“信号分析教程”的书籍，而是带领读者一同探索声音、光、电、生命乃至宇宙中的万事万物所传递的无形信息。我们将从最根本的视角出发，理解“信号”究竟是什么，它如何产生，又如何被我们感知和解读。这不是一本枯燥的理论堆砌，而是一段充满发现与启发的旅程，旨在揭示信号在现代社会中的核心地位，以及它们如何塑造我们的生活。 第一章：无处不在的信号——认识世界的语言 想象一下，早晨第一缕阳光穿透窗帘，唤醒沉睡的大脑；耳边婉转的鸟鸣，宣告新的一天开始；手机屏幕上跳动的数字，传递着远方的消息。这些，都是信号。本书将从宏观到微观，为您勾勒出一幅信号的全景图。我们将探讨： 信号的本质： 什么是信号？它仅仅是波形吗？我们将从信息载体的角度，深入理解信号的定义，认识到它们是物理世界中信息传递的媒介。无论是电磁波、声波、机械振动，还是生物电信号，它们都承载着我们想要了解的信息。 信号的多样性： 信号的形式千变万化。我们将了解模拟信号和数字信号的区别，前者如水流般连续，后者则如阶梯般离散。自然界中的信号多为模拟，而现代科技则更倾向于利用数字信号，这其中的转变又蕴含着怎样的技术革新？ 信号的产生与接收： 信号并非凭空出现。我们将追溯信号的源头，理解不同的物理过程如何产生信号，例如振荡器产生电信号，物体振动产生声波，发光体发出光信号。同时，我们也来关注信号的接收端，耳朵如何捕捉声音，眼睛如何感知光线，传感器又如何将物理量转化为可识别的信号。 信号在生活中的痕迹： 从音乐播放器的声波图，到天气预报中的气压曲线；从医疗诊断中的心电图，到通信基站的无线电波。本书将通过丰富的实例，展现信号如何渗透到我们生活的方方面面，成为理解和操控世界的关键。 第二章：波动的韵律——信号的数学描述 要真正理解信号，我们必须掌握描述它们的语言——数学。本章将为您铺垫理解信号所需的数学基础，并非为了让您成为数学家，而是为了让您能够清晰地“看懂”信号的内在规律。 时间与频率：信号的两副面孔： 信号在时间维度上是如何演变的？我们将学习描述信号随时间变化的函数，如正弦波、余弦波等基本波形。然后，我们将揭示信号的另一个重要维度——频率。频率告诉我们信号变化的快慢，它如同信号的“指纹”，揭示了信号的内在特性。 傅里叶变换的魔力： 也许您听说过傅里叶变换，它被誉为“数学界的瑞士军刀”。本章将以直观易懂的方式，解释傅里叶变换的核心思想：将一个复杂的信号分解成一系列简单谐波（正弦和余弦波）的叠加。这将帮助我们从频率域的角度理解信号，发现隐藏在复杂波形下的规律。 卷积：信号的“混合”艺术： 当一个信号通过一个系统时，会发生什么？卷积是描述这种“混合”过程的关键数学工具。我们将通过生动的例子，理解卷积如何在时域和频域中描述输入信号与系统响应的相互作用，以及它在滤波、系统建模等方面的应用。 采样与量化：连接模拟与数字的桥梁： 现代数字技术如何处理现实世界的模拟信号？本章将介绍采样定理，它告诉我们如何以足够高的频率采集模拟信号，才能无损地将其转化为数字信号。同时，我们也来探讨量化，它将连续的信号幅度映射到有限的离散数值，从而实现数字化的存储和处理。 第三章：信号的“净化”与“提取”——滤波与噪声处理 信号在传输和处理过程中，往往会混杂着不必要的干扰，这些干扰被称为噪声。本章将专注于如何“净化”信号，提取我们真正关心的信息。 滤波器的奥秘： 滤波器就像一个“信号的筛子”，能够选择性地保留某些频率范围内的信号，而抑制其他频率的信号。我们将介绍低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等基本类型，并理解它们各自的应用场景，例如消除高频噪声、保留低频信号等。 噪声的来源与种类： 噪声并非无处不在，但它确实是我们处理信号时不得不面对的挑战。我们将探讨不同类型的噪声，如热噪声、散粒噪声、闪烁噪声等，了解它们是如何产生的，以及它们对信号的影响。 降噪的智慧： 如何有效地去除噪声，同时最大程度地保留原始信号的细节？本章将介绍一些经典的降噪方法，例如滑动平均、中值滤波，以及更先进的基于傅里叶变换的滤波技术。 特征提取：从信号中“挖出”宝藏： 噪声之外，我们还需要从信号中提取出有意义的特征。例如，在语音识别中，我们需要提取音调、音色等特征；在图像处理中，我们需要提取边缘、纹理等特征。本章将初步探讨一些基本的特征提取概念。 第四章：信号的“旅行”——传输与通信 信号并非总是静止的，它们需要被传输到遥远的地方，实现信息的交流。本章将聚焦于信号的传输与通信技术。 传输介质的魅力： 信号如何在不同的介质中旅行？我们将了解导线、光纤、空气等不同传输介质的特性，以及它们对信号传输的影响。例如，光纤传输的高带宽和低损耗，使其成为现代高速通信的基石。 调制解调：让信号“远行”的艺术： 如何将信息“加载”到载波信号上，使其能够高效地传输？本章将介绍幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）等基本的调制技术，以及它们在广播、通信中的应用。同时，我们也来理解解调，它是将信息从载波信号中“卸载”出来的过程。 数字通信的革命： 随着数字技术的发展，数字通信已成为主流。本章将介绍数字信号的编码、解码过程，以及纠错码等技术，它们如何保证数字信息传输的可靠性。 无线通信的奥秘： 手机、Wi-Fi、蓝牙……这些熟悉的无线通信技术是如何工作的？我们将初步了解无线电波的传播特性，以及不同无线通信标准的设计原理。 第五章：信号的“解读”——应用与展望 理解了信号的基础原理，我们便能更好地欣赏它们在各个领域的广泛应用，并对未来的发展趋势进行展望。 信号在科学研究中的作用： 从天文学家通过射电望远镜捕捉宇宙的无线电信号，到物理学家研究粒子碰撞产生的探测器信号；从地质学家分析地震波，到生物学家监测神经元的电信号。信号分析是科学探索的眼睛。 信号在工程技术中的核心地位： 电子工程、通信工程、自动化工程、计算机科学……几乎所有工程领域都离不开信号分析。控制系统中的反馈信号，图像处理中的像素信号，语音识别中的声学信号，都依赖于精密的信号分析技术。 信号与人工智能的交融： 机器学习和深度学习的飞速发展，很大程度上得益于对海量信号数据的分析和处理。语音助手、自动驾驶、智能推荐系统，背后都有着强大的信号分析引擎在驱动。 面向未来的信号： 随着技术的不断进步，信号的形式将更加多样，应用领域也将更加广阔。生物信号的精准监测与调控、量子信号的探索、更高效的通信技术，都将是未来信号领域的重要发展方向。 本书旨在为您打开一扇通往信号世界的大门，让您领略信号的魅力，理解其背后的深刻原理。无论您是初学者，还是希望深化理解的专业人士，都能从中获得启发。让我们一起，用信号的语言，去认识、去理解、去创造一个更美好的世界。

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这本《信号分析教程》刚拿到手，还没来得及深入研究，但光是看目录和前言，就让我对它充满了期待。作为一名刚刚接触信号处理领域的学生，我最大的困扰就是那些抽象的概念和繁琐的数学推导。市面上很多教材要么过于理论化，要么又过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。而这本教程似乎在这方面做得相当不错，它将信号分析的各个分支，从时域到频域，从傅里叶变换到小波分析，都梳理得井井有条。我尤其关注它在“基础概念”部分的处理方式，希望它能用更加直观易懂的方式来解释什么是信号，什么是系统，以及它们之间的基本关系。如果它能像讲故事一样，用一些生活中的例子来类比，那对于我这种初学者来说，绝对是福音。而且，我听说这本书的习题设计也很有特色，不仅仅是简单的计算题，还包含了一些需要思考和分析的应用题，这对于巩固知识、提升实际解决问题的能力非常有帮助。我迫不及待地想翻开它，看看它到底能给我带来怎样的惊喜，能否真正为我打开信号分析这扇大门。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职工程师，平时工作中会接触到一些与信号相关的任务，比如数据采集、滤波以及一些基本的信号处理。虽然我算不上是科班出身，但多年来的实践经验让我积累了一些零散的知识。然而，随着项目越来越复杂，我发现自己现有的知识体系存在不少短板，尤其是在理解一些高级的分析方法时，常常感到力不从心。这次入手《信号分析教程》，主要是希望能系统地回顾和梳理一下信号分析的理论基础，并且学习一些更先进的技术。我特别看重这本书的“理论与实践结合”的特点，希望它能提供一些实际的应用案例，或者至少能引导我如何将理论知识应用到具体问题中。毕竟，对于我们这些非学术研究人员来说，理论再深奥，最终还是要落实到解决实际工程问题上。我希望这本书能帮助我填补知识的空白，提升我的工程实践能力，让我能够更自信地应对工作中遇到的各种信号处理挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发者，最近在参与一个项目，需要对音频信号进行一些分析和处理，比如降噪、特征提取等。虽然我具备扎实的编程基础，但对于信号分析的底层原理和数学模型却知之甚少。市面上关于信号处理的软件库很多，但我总是觉得知其然不知其所以然，遇到一些棘手的问题时，很难找到根源并进行有效的优化。《信号分析教程》这本教材，我期待它能为我提供一个清晰的框架，帮助我理解信号处理背后的数学逻辑。我尤其关注书中是否会介绍一些常用的算法，比如FFT、FIR/IIR滤波器等，以及它们在实际应用中的实现细节。如果书中能提供一些伪代码或者Python/MATLAB等语言的示例代码，那就太有价值了。我希望通过学习这本书，能够将理论知识与我的开发实践相结合，更有效地利用现有的工具库，甚至能够自行开发一些更优化的算法。

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我是一名退休多年的老教授，曾在一个理工科院校任教，虽然已经离开了讲台，但对学术研究的热情依旧不减。最近，我听说《信号分析教程》这本新书出版，抱着学习新知识的态度购入。我年轻的时候，信号分析领域远没有现在这么发达，很多概念都是在摸索中前进。如今，看到科技的飞速发展，新的分析技术层出不穷，我希望通过阅读这本书，能够跟上时代的步伐，了解当前信号分析领域的前沿进展。我特别感兴趣的是书中对“现代信号分析方法”，如稀疏表示、机器学习在信号处理中的应用等方面的介绍。虽然我可能不会像年轻时那样投入大量的精力进行深入研究，但能够了解这些新的理论和技术，对我来说也是一种乐趣。我希望这本书能够用一种适合我这种老年人的阅读方式，深入浅出，引人入胜，让我能够轻松地获取新知识。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号分析教程》的封面设计简洁大气，传递出一种专业而严谨的学术氛围。翻开扉页，作者的序言言辞恳切，字里行间透露出对信号分析这门学科的热爱以及希望将复杂知识简单化的愿望。我是一名研究生，正在进行一项与通信系统相关的研究，信号分析是其中的核心环节。过去的学习中，我接触过一些信号处理的教材，但往往觉得它们在内容的深度和广度上有所欠缺，或者在数学推导上过于晦涩难懂，导致我花了大量时间也未能完全理解。我希望这本教程能够在我现有的基础上，提供更深入的理论探讨，同时又不失清晰的逻辑和条理。特别是关于“谱分析”和“滤波理论”这两部分，我希望能够得到更详尽的讲解，包括各种方法的原理、优缺点以及适用场景。此外，如果书中能提供一些与现代通信技术（如OFDM、MIMO等）相关的信号分析实例，那就更完美了。