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基本信息
书名：电力通信、信息原理与技术(下册)：电力信息
定价：88.00元
作者：燕福龙
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2013-07-01
ISBN：9787115319630
字数：
页码：412
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.663kg
编辑推荐
内容提要
《电力通信、信息原理与技术（下册）：电力信息》为《电力信息》，是电力信息专业题库，共有7章，2015道题目，主要内容包括网络、主机、安全、数据库、中间件、规章制度和模拟题。
《电力通信、信息原理与技术（下册）：电力信息》可作为电网企业电力信息通信工作人员的培训、考试或职业技能比赛配套教学材料，也可作为信息通信类专业的教学参考书。
目录
目 录nn部分 题库nn章 网络 2n一、判断题 2n二、单项选择题 4n三、多项选择题 24n四、简答题 27n五、实验题 31nn第2章 主机 63n一、判断题 63n二、单项选择题 65n三、多项选择题 85n四、简答题 91n五、实验题 98nn第3章 安全 101n一、判断题 101n二、单项选择题 105n三、多项选择题 132n四、简答题 142n五、实验题 147nn第4章 数据库 164n一、判断题 164n二、选择题 165n三、简答题 181n四、实验题 184nn第5章 中间件 187n一、判断题 187n二、单项选择题 188n三、简答题 205n四、实验题 207nn第6章 规章制度 229n一、判断题 229n二、单项选择题 231n第7章 模拟题 254n模拟题A 254n模拟题B 266n模拟题C 275n一、判断题 275n二、单项选择题 277n三、多项选择题 284n模拟题D 284n一、判断题 284n二、选择题 286nn第二部分 答案nn章 网络 296n一、判断题 296n二、单项选择题 299n三、多项选择题 312nn第2章 主机 314n一、判断题 314n二、单项选择题 317n三、多项选择题 337nn第3章 安全 339n一、判断题 339n二、单项选择题 343n三、多项选择题 351n第4章 数据库 353n一、判断题 353n二、选择题 356nn第5章 中间件 371n一、判断题 371n二、单项选择题 373nn第6章 规章制度 389n一、判断题 389n二、单项选择题 393nn第7章 模拟题 410n模拟题A 410n模拟题B 410n模拟题C 411n一、判断题 411n二、单项选择题 411n三、多项选择题 412n模拟题D 412n一、判断题 412n二、选择题 412
作者介绍
文摘
序言
目 录nn部分 题库nn章 网络 2n一、判断题 2n二、单项选择题 4n三、多项选择题 24n四、简答题 27n五、实验题 31nn第2章 主机 63n一、判断题 63n二、单项选择题 65n三、多项选择题 85n四、简答题 91n五、实验题 98nn第3章 安全 101n一、判断题 101n二、单项选择题 105n三、多项选择题 132n四、简答题 142n五、实验题 147nn第4章 数据库 164n一、判断题 164n二、选择题 165n三、简答题 181n四、实验题 184nn第5章 中间件 187n一、判断题 187n二、单项选择题 188n三、简答题 205n四、实验题 207nn第6章 规章制度 229n一、判断题 229n二、单项选择题 231n第7章 模拟题 254n模拟题A 254n模拟题B 266n模拟题C 275n一、判断题 275n二、单项选择题 277n三、多项选择题 284n模拟题D 284n一、判断题 284n二、选择题 286nn第二部分 答案nn章 网络 296n一、判断题 296n二、单项选择题 299n三、多项选择题 312nn第2章 主机 314n一、判断题 314n二、单项选择题 317n三、多项选择题 337nn第3章 安全 339n一、判断题 339n二、单项选择题 343n三、多项选择题 351n第4章 数据库 353n一、判断题 353n二、选择题 356nn第5章 中间件 371n一、判断题 371n二、单项选择题 373nn第6章 规章制度 389n一、判断题 389n二、单项选择题 393nn第7章 模拟题 410n模拟题A 410n模拟题B 410n模拟题C 411n一、判断题 411n二、单项选择题 411n三、多项选择题 412n模拟题D 412n一、判断题 412n二、选择题 412
《数字信号处理基础理论与工程应用》 第一章 绪论 本章将系统介绍数字信号处理（DSP）的基本概念、发展历程、重要性及其在当今科技和社会发展中的核心地位。我们将深入探讨数字信号与模拟信号的本质区别，揭示数字信号处理为何能成为现代信息技术不可或缺的基石。 1.1 数字信号处理的定义与范畴 我们将清晰界定什么是数字信号，以及数字信号处理的核心任务——对离散时间、离散幅度的数字信号进行各种数学运算和变换，以提取有用信息、增强信号质量、实现特定功能。这包括但不限于滤波、变换、压缩、分析等。 1.2 数字信号处理的发展简史与里程碑 从早期的理论探索到集成电路和微处理器的飞速发展，再到如今的专用DSP芯片和通用处理器上的高速实现，我们将梳理DSP发展历程中的关键技术突破和代表性应用。理解这一历程有助于我们把握DSP技术的演进趋势。 1.3 数字信号处理的重要性与应用领域 DSP为何如此重要？我们将从通信、音频、图像、视频、雷达、医疗、金融、工业控制等广泛领域，列举DSP在其中扮演的关键角色，展示其如何赋能现代科技，改变我们的生活方式。例如，它如何让手机通话更清晰，图像更逼真，医疗诊断更精准。 1.4 数字信号处理与其他相关学科的联系 DSP并非孤立存在，它与通信原理、信息论、控制理论、计算机科学、数学（尤其是傅里叶分析、线性代数）等学科紧密相连，相互促进。本节将阐述这些学科之间的交叉与融合，为后续内容的学习打下坚实基础。 1.5 本书的组织结构与学习指南 本书将遵循由浅入深、理论与实践相结合的原则，逐步展开DSP的各个核心模块。我们将概述本书的章节安排，并为读者提供有效的学习路径建议，帮助大家系统掌握DSP知识体系。 第二章 离散时间信号与系统 本章是DSP理论的基石，我们将详细介绍离散时间信号的数学描述、基本类型以及线性时不变（LTI）系统的核心概念。 2.1 离散时间信号的表示与分类 我们将介绍序列（Sequence）作为离散时间信号的基本表示形式，包括单位冲激序列 $delta[n]$、单位阶跃序列 $u[n]$ 等基本信号。同时，对周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等进行分类与分析。 2.2 基本信号的运算 学习如何对离散时间信号进行加、减、乘、移位、翻转、卷积等基本运算，这些运算是理解和分析信号行为的基础。 2.3 离散时间线性时不变（LTI）系统的基本性质 LTI系统是DSP中最重要的一类系统模型。我们将深入探讨其线性（Superposition）和时不变性（Time-invariance）两大核心性质，理解这些性质如何决定系统的行为。 2.4 离散时间LTI系统的冲激响应与卷积 冲激响应 $h[n]$ 是完全表征一个离散时间LTI系统的关键。我们将详细推导并阐释零状态响应（ZSR）与卷积积分（Convolution Sum）之间的关系： $y[n] = x[n] h[n]$。理解卷积是掌握LTI系统分析与设计能力的基石。 2.5 LTI系统的因果性、稳定性与频率响应 我们将定义并分析LTI系统的因果性（Causality）和稳定性（Stability），并介绍如何通过冲激响应来判断这些性质。最后，引入系统频率响应的概念，为后续的傅里叶分析打下基础。 第三章 离散时间傅里叶变换（DTFT） 傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率分量的强大工具。本章将专注于离散时间信号的傅里叶分析。 3.1 傅里叶级数（FS）与傅里叶变换（FT）回顾 在深入DTFT之前，我们将快速回顾连续时间周期信号的傅里叶级数以及连续时间非周期信号的傅里叶变换，这有助于理解DTFT的引入与意义。 3.2 离散时间傅里叶变换（DTFT）的定义与性质 我们将正式引入DTFT的定义： $X(omega) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$。并详细推导其性质，包括线性性、时移性、频移性、卷积性质、帕塞瓦尔定理等。这些性质使得DTFT成为分析离散信号频谱的重要工具。 3.3 离散时间傅里叶级数（DTFS） 对于离散时间周期信号，我们将引入DTFS，分析其离散的、周期的频谱特性。 3.4 DTFT的应用：信号的频谱分析 我们将通过实例展示DTFT在分析信号频谱、识别信号频率成分、研究信号带宽等方面的应用。 3.5 频率混叠（Aliasing）现象的初步探讨 在DTFT的分析中，我们将触及频率混叠的概念，为后续介绍采样定理和离散傅里叶变换（DFT）做好铺垫。 第四章 Z变换 Z变换是分析离散时间系统，尤其是线性时不变系统的另一种强大数学工具，它能将差分方程转化为代数方程，简化分析过程。 4.1 Z变换的定义与性质 我们将定义双边Z变换： $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$。并详细推导其重要性质，如线性性、时移性、尺度变换、卷积性质、初值定理、终值定理等。 4.2 收敛域（Region of Convergence, ROC） ROC是Z变换分析中至关重要的一部分，它决定了信号的唯一性以及系统的稳定性。我们将详细讨论不同类型序列对应的ROC，以及ROC如何反映信号的因果性、左边序列、右边序列以及双边序列的特性。 4.3 逆Z变换 我们将介绍求解逆Z变换的方法，包括长除法、部分分式展开法和利用Z变换性质进行逆变换。 4.4 LTI系统的系统函数H(z) 我们将定义离散时间LTI系统的系统函数 $H(z)$，并说明它与系统单位冲激响应 $h[n]$ 的关系（即 $H(z) = mathcal{Z}{h[n]}$）。通过系统函数，可以方便地分析系统的频率响应、稳定性以及实现结构。 4.5 Z变换在系统分析中的应用 我们将展示如何利用Z变换将LTI系统的差分方程转化为代数方程，从而方便地求解系统的零输入响应（ZIR）、零状态响应（ZSR）和全响应。 第五章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT是DTFT的离散化形式，它是数字信号处理器（DSP）实现傅里叶分析的核心算法。FFT则是高效计算DFT的算法。 5.1 离散傅里叶变换（DFT）的定义与性质 我们将引入DFT的定义： $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n] W_N^{nk}$，其中 $W_N = e^{-j2pi/N}$ 是旋转因子。并讨论DFT的周期性、线性性、循环移位性、循环卷积性质等。 5.2 离散傅里叶级数（DFS）与离散时间傅里叶变换（DTFT）的关系 我们将清晰阐述DFT、DFS、DTFT以及连续时间傅里叶变换（CTFT）之间的内在联系，理解它们是如何从连续到离散，从无限到有限进行相互转化的。 5.3 频率混叠与采样定理回顾 在DFT的上下文中，我们将再次强调频率混叠的概念，并回顾奈奎斯特采样定理，理解为何需要以高于信号最高频率两倍的速率进行采样才能避免信息丢失。 5.4 快速傅里叶变换（FFT）算法 我们将详细介绍FFT算法，特别是基-2按时间抽取的蝶形算法（DIT-FFT）和按频率抽取的蝶形算法（DIF-FFT）。理解FFT算法的原理，有助于掌握其计算效率和应用。 5.5 FFT算法的计算复杂度分析 我们将分析FFT算法与直接计算DFT在计算量上的巨大差异，理解为何FFT能够大大提高傅里叶分析的效率，使其在工程上得以广泛应用。 5.6 DFT/FFT在工程中的应用 我们将列举DFT/FFT在频谱分析、滤波、相关、卷积计算、数据压缩（如JPEG、MP3）等典型工程应用场景。 第六章 数字滤波器设计基础 滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，用于去除噪声、分离信号等。本章将介绍数字滤波器的基本概念、分类以及设计方法。 6.1 数字滤波器的分类 我们将区分两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。并探讨它们在稳定性、相位失真、计算复杂度等方面的差异。 6.2 FIR滤波器设计 我们将重点介绍FIR滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等）和频率采样法。理解这些方法如何根据期望的频率响应来确定滤波器系数。 6.3 IIR滤波器设计 我们将介绍IIR滤波器的设计基本思想，通常基于连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的模拟设计，然后通过脉冲不变法、双线性变换法等映射到数字域。 6.4 滤波器性能指标 我们将定义和解释衡量滤波器性能的关键指标，如通带、阻带、截止频率、过渡带宽度、阻带衰减、通带纹波等。 6.5 滤波器实现结构 我们将介绍几种常见的数字滤波器实现结构，包括直接型、串联型、并联型等，以及它们的优缺点，便于实际工程中的实现。 第七章 有限冲激响应（FIR）滤波器 本章将深入探讨FIR滤波器，这是DSP领域最常用的滤波器类型之一，因其固有的稳定性而被广泛应用。 7.1 FIR滤波器的性质 我们将详细分析FIR滤波器的线性相位特性，这对于保持信号形状、避免相位失真尤为重要。我们将讨论线性相位FIR滤波器的不同类型（对称、反对称）。 7.2 FIR滤波器设计方法详解 我们将详细介绍基于窗函数的FIR滤波器设计，包括如何选择合适的窗函数来平衡过渡带宽度和阻带衰减。还将简要介绍频率采样法、最优逼近法（如Parks-McClellan算法）等更高级的设计方法。 7.3 FIR滤波器的性能评估 我们将通过具体的例子，演示如何使用滤波器设计软件或通过计算来评估FIR滤波器的频率响应、幅频特性、相频特性以及稳定性。 7.4 FIR滤波器的实现 我们将讨论FIR滤波器的直接型、移位寄存器型等实现结构，并分析其计算复杂度。 第八章 无限冲激响应（IIR）滤波器 本章将深入探讨IIR滤波器，它们通常具有更低的阶数（即更少的系数和计算量）来实现给定的滤波性能，但设计和实现需要更加注意稳定性问题。 8.1 IIR滤波器的性质 我们将讨论IIR滤波器可能存在的稳定性问题，并介绍如何通过分析传递函数 $H(z)$ 的极点来判断系统的稳定性。 8.2 IIR滤波器设计方法详解 我们将详细介绍IIR滤波器的设计流程，包括选择经典的模拟滤波器原型（巴特沃斯、切比雪夫I/II型、椭圆滤波器），然后使用脉冲不变法或双线性变换法将模拟滤波器转换为数字滤波器。 8.3 IIR滤波器的性能评估 我们将分析IIR滤波器的幅频响应、相频响应，并关注其在通带和阻带的性能表现。 8.4 IIR滤波器的实现 我们将介绍IIR滤波器的经典实现结构，如直接型I、直接型II、级联型等，并分析其计算量和潜在的数值稳定性问题。 第九章 采样定理与信号重构 采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的关键步骤。本章将深入理解采样定理及其在信号重构中的作用。 9.1 连续时间信号的采样过程 我们将详细描述连续时间信号 $x(t)$ 通过理想采样器后得到的离散时间信号 $x_s(t)$，以及其与原始信号的关系。 9.2 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理） 我们将严谨地推导并阐述采样定理，指出当采样频率 $f_s$ 大于信号最高频率分量的两倍（即 $f_s > 2f_{max}$）时，原始信号可以从其离散采样点完全恢复。 9.3 频率混叠（Aliasing）的产生与避免 我们将深入分析在采样频率不足时，高频分量“折叠”到低频区域，导致信号失真的现象——频率混叠。并提出避免混叠的有效措施，如过采样、抗混叠滤波器。 9.4 离散时间信号的重构 我们将介绍如何利用离散时间采样点，通过插值滤波器等技术，将原始连续时间信号进行精确重构。 9.5 实际采样中的问题与解决方案 我们将探讨实际采样过程中可能遇到的非理想采样、量化误差等问题，并介绍相应的工程解决方案。 第十章 多速率信号处理 多速率信号处理研究在不同采样率之间转换信号的技术，在通信、音频、图像处理等领域应用广泛。 10.1 上采样（Upsampling）与插值 我们将详细介绍上采样操作，即增加采样率，以及配合使用插值滤波器来生成更高采样率的信号，同时保持信号的有效带宽。 10.2 下采样（Downsampling）与抽取 我们将详细介绍下采样操作，即降低采样率，以及如何在下采样前使用抽取滤波器（低通滤波器）来避免频率混叠，从而保留重要信息。 10.3 多速率滤波器组 我们将介绍多速率滤波器组的概念，如二通道滤波器组，以及它们在信号分解、合成、信息传输中的作用。 10.4 多速率信号处理的应用 我们将列举多速率信号处理在通信系统（如多载波调制）、音频编码（如MP3）、图像处理（如金字塔分解）等领域的实际应用案例。 第十一章 自适应滤波器 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到特定目标，例如信号增强、噪声消除等。 11.1 自适应滤波器的基本原理 我们将介绍自适应滤波器的基本结构，包括一个可调参数的滤波器和一个代价函数，以及一个优化算法来更新滤波器系数。 11.2 最小均方（LMS）算法 我们将详细讲解最常用的自适应滤波算法——最小均方（LMS）算法，包括其原理、收敛性以及步长参数的选择。 11.3 递推最小二乘（RLS）算法 我们将介绍另一种重要的自适应滤波算法——递推最小二乘（RLS）算法，并分析其与LMS算法的优劣。 11.4 自适应滤波器的应用 我们将列举自适应滤波器在回声消除、噪声抑制、信道均衡、谱估计等方面的典型应用。 第十二章 参数化模型与谱估计 本章将介绍用于描述信号统计特性的参数化模型，以及如何利用这些模型进行更精确的谱估计。 12.1 信号的统计模型 我们将介绍几种常见的信号统计模型，如自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型、自回归滑动平均（ARMA）模型。 12.2 谱估计的基本概念 我们将回顾经典谱估计方法（如周期图法）的局限性，并引入参数化谱估计的优势——能够获得更高的频率分辨率。 12.3 AR模型参数估计 我们将介绍如何估计AR模型的参数，如Yule-Walker方程、Burg法等。 12.4 AR模型谱估计 基于估计出的AR模型参数，我们将介绍如何计算出更精确的功率谱密度估计。 12.5 ARMA模型及其谱估计 我们将简要介绍ARMA模型及其谱估计方法。 12.6 参数化谱估计的应用 我们将讨论参数化谱估计在语音处理、雷达信号分析、地震数据处理等领域的应用。 第十三章 数字信号处理的工程实现与应用 本章将从工程实践的角度出发，讨论数字信号处理算法在实际硬件平台上的实现，以及其在各行业的具体应用。 13.1 数字信号处理器（DSP）架构 我们将简要介绍DSP芯片的特点，如其为信号处理优化的指令集、并行处理能力，以及常见的DSP处理器系列。 13.2 DSP系统的开发流程 我们将概述从算法设计、仿真验证到硬件实现、软件编程的完整DSP系统开发流程。 13.3 DSP在通信系统中的应用 我们将深入探讨DSP在无线通信（如OFDM、LTE、5G）、有线通信、调制解调、信道编码等方面的关键作用。 13.4 DSP在音频与语音处理中的应用 我们将介绍DSP在音频编码/解码、语音识别、语音合成、回声消除、降噪等方面的应用。 13.5 DSP在图像与视频处理中的应用 我们将讨论DSP在图像压缩、图像增强、目标识别、视频编解码等方面的应用。 13.6 DSP在其他领域的应用 我们将简要提及DSP在医疗成像、工业控制、雷达与声纳、仪器仪表等领域的广泛应用。 13.7 DSP技术发展趋势 我们将展望DSP技术的未来发展方向，如通用处理器上的DSP加速、人工智能与DSP的融合、面向物联网和嵌入式系统的DSP解决方案等。 附录A：常用数学工具回顾 （此处将包含复数运算、线性代数、概率论与数理统计等DSP学习中常用到的数学知识的简要回顾。） 附录B：MATLAB/Python在DSP中的应用示例 （此附录将提供使用MATLAB或Python语言编写的，用于演示书中关键算法和概念的示例代码。）
