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基本信息
書名：電力通信、信息原理與技術(下冊)：電力信息
定價：88.00元
作者：燕福龍
齣版社：人民郵電齣版社
齣版日期：2013-07-01
ISBN：9787115319630
字數：
頁碼：412
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.663kg
編輯推薦
內容提要
《電力通信、信息原理與技術（下冊）：電力信息》為《電力信息》，是電力信息專業題庫，共有7章，2015道題目，主要內容包括網絡、主機、安全、數據庫、中間件、規章製度和模擬題。
《電力通信、信息原理與技術（下冊）：電力信息》可作為電網企業電力信息通信工作人員的培訓、考試或職業技能比賽配套教學材料，也可作為信息通信類專業的教學參考書。
目錄
目 錄nn部分 題庫nn章 網絡 2n一、判斷題 2n二、單項選擇題 4n三、多項選擇題 24n四、簡答題 27n五、實驗題 31nn第2章 主機 63n一、判斷題 63n二、單項選擇題 65n三、多項選擇題 85n四、簡答題 91n五、實驗題 98nn第3章 安全 101n一、判斷題 101n二、單項選擇題 105n三、多項選擇題 132n四、簡答題 142n五、實驗題 147nn第4章 數據庫 164n一、判斷題 164n二、選擇題 165n三、簡答題 181n四、實驗題 184nn第5章 中間件 187n一、判斷題 187n二、單項選擇題 188n三、簡答題 205n四、實驗題 207nn第6章 規章製度 229n一、判斷題 229n二、單項選擇題 231n第7章 模擬題 254n模擬題A 254n模擬題B 266n模擬題C 275n一、判斷題 275n二、單項選擇題 277n三、多項選擇題 284n模擬題D 284n一、判斷題 284n二、選擇題 286nn第二部分 答案nn章 網絡 296n一、判斷題 296n二、單項選擇題 299n三、多項選擇題 312nn第2章 主機 314n一、判斷題 314n二、單項選擇題 317n三、多項選擇題 337nn第3章 安全 339n一、判斷題 339n二、單項選擇題 343n三、多項選擇題 351n第4章 數據庫 353n一、判斷題 353n二、選擇題 356nn第5章 中間件 371n一、判斷題 371n二、單項選擇題 373nn第6章 規章製度 389n一、判斷題 389n二、單項選擇題 393nn第7章 模擬題 410n模擬題A 410n模擬題B 410n模擬題C 411n一、判斷題 411n二、單項選擇題 411n三、多項選擇題 412n模擬題D 412n一、判斷題 412n二、選擇題 412
作者介紹
文摘
序言
目 錄nn部分 題庫nn章 網絡 2n一、判斷題 2n二、單項選擇題 4n三、多項選擇題 24n四、簡答題 27n五、實驗題 31nn第2章 主機 63n一、判斷題 63n二、單項選擇題 65n三、多項選擇題 85n四、簡答題 91n五、實驗題 98nn第3章 安全 101n一、判斷題 101n二、單項選擇題 105n三、多項選擇題 132n四、簡答題 142n五、實驗題 147nn第4章 數據庫 164n一、判斷題 164n二、選擇題 165n三、簡答題 181n四、實驗題 184nn第5章 中間件 187n一、判斷題 187n二、單項選擇題 188n三、簡答題 205n四、實驗題 207nn第6章 規章製度 229n一、判斷題 229n二、單項選擇題 231n第7章 模擬題 254n模擬題A 254n模擬題B 266n模擬題C 275n一、判斷題 275n二、單項選擇題 277n三、多項選擇題 284n模擬題D 284n一、判斷題 284n二、選擇題 286nn第二部分 答案nn章 網絡 296n一、判斷題 296n二、單項選擇題 299n三、多項選擇題 312nn第2章 主機 314n一、判斷題 314n二、單項選擇題 317n三、多項選擇題 337nn第3章 安全 339n一、判斷題 339n二、單項選擇題 343n三、多項選擇題 351n第4章 數據庫 353n一、判斷題 353n二、選擇題 356nn第5章 中間件 371n一、判斷題 371n二、單項選擇題 373nn第6章 規章製度 389n一、判斷題 389n二、單項選擇題 393nn第7章 模擬題 410n模擬題A 410n模擬題B 410n模擬題C 411n一、判斷題 411n二、單項選擇題 411n三、多項選擇題 412n模擬題D 412n一、判斷題 412n二、選擇題 412
《數字信號處理基礎理論與工程應用》 第一章 緒論 本章將係統介紹數字信號處理（DSP）的基本概念、發展曆程、重要性及其在當今科技和社會發展中的核心地位。我們將深入探討數字信號與模擬信號的本質區彆，揭示數字信號處理為何能成為現代信息技術不可或缺的基石。 1.1 數字信號處理的定義與範疇 我們將清晰界定什麼是數字信號，以及數字信號處理的核心任務——對離散時間、離散幅度的數字信號進行各種數學運算和變換，以提取有用信息、增強信號質量、實現特定功能。這包括但不限於濾波、變換、壓縮、分析等。 1.2 數字信號處理的發展簡史與裏程碑 從早期的理論探索到集成電路和微處理器的飛速發展，再到如今的專用DSP芯片和通用處理器上的高速實現，我們將梳理DSP發展曆程中的關鍵技術突破和代錶性應用。理解這一曆程有助於我們把握DSP技術的演進趨勢。 1.3 數字信號處理的重要性與應用領域 DSP為何如此重要？我們將從通信、音頻、圖像、視頻、雷達、醫療、金融、工業控製等廣泛領域，列舉DSP在其中扮演的關鍵角色，展示其如何賦能現代科技，改變我們的生活方式。例如，它如何讓手機通話更清晰，圖像更逼真，醫療診斷更精準。 1.4 數字信號處理與其他相關學科的聯係 DSP並非孤立存在，它與通信原理、信息論、控製理論、計算機科學、數學（尤其是傅裏葉分析、綫性代數）等學科緊密相連，相互促進。本節將闡述這些學科之間的交叉與融閤，為後續內容的學習打下堅實基礎。 1.5 本書的組織結構與學習指南 本書將遵循由淺入深、理論與實踐相結閤的原則，逐步展開DSP的各個核心模塊。我們將概述本書的章節安排，並為讀者提供有效的學習路徑建議，幫助大傢係統掌握DSP知識體係。 第二章 離散時間信號與係統 本章是DSP理論的基石，我們將詳細介紹離散時間信號的數學描述、基本類型以及綫性時不變（LTI）係統的核心概念。 2.1 離散時間信號的錶示與分類 我們將介紹序列（Sequence）作為離散時間信號的基本錶示形式，包括單位衝激序列 $delta[n]$、單位階躍序列 $u[n]$ 等基本信號。同時，對周期信號、非周期信號、能量信號、功率信號等進行分類與分析。 2.2 基本信號的運算 學習如何對離散時間信號進行加、減、乘、移位、翻轉、捲積等基本運算，這些運算是理解和分析信號行為的基礎。 2.3 離散時間綫性時不變（LTI）係統的基本性質 LTI係統是DSP中最重要的一類係統模型。我們將深入探討其綫性（Superposition）和時不變性（Time-invariance）兩大核心性質，理解這些性質如何決定係統的行為。 2.4 離散時間LTI係統的衝激響應與捲積 衝激響應 $h[n]$ 是完全錶徵一個離散時間LTI係統的關鍵。我們將詳細推導並闡釋零狀態響應（ZSR）與捲積積分（Convolution Sum）之間的關係： $y[n] = x[n] h[n]$。理解捲積是掌握LTI係統分析與設計能力的基石。 2.5 LTI係統的因果性、穩定性與頻率響應 我們將定義並分析LTI係統的因果性（Causality）和穩定性（Stability），並介紹如何通過衝激響應來判斷這些性質。最後，引入係統頻率響應的概念，為後續的傅裏葉分析打下基礎。 第三章 離散時間傅裏葉變換（DTFT） 傅裏葉變換是將時域信號分解為不同頻率分量的強大工具。本章將專注於離散時間信號的傅裏葉分析。 3.1 傅裏葉級數（FS）與傅裏葉變換（FT）迴顧 在深入DTFT之前，我們將快速迴顧連續時間周期信號的傅裏葉級數以及連續時間非周期信號的傅裏葉變換，這有助於理解DTFT的引入與意義。 3.2 離散時間傅裏葉變換（DTFT）的定義與性質 我們將正式引入DTFT的定義： $X(omega) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] e^{-jomega n}$。並詳細推導其性質，包括綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、帕塞瓦爾定理等。這些性質使得DTFT成為分析離散信號頻譜的重要工具。 3.3 離散時間傅裏葉級數（DTFS） 對於離散時間周期信號，我們將引入DTFS，分析其離散的、周期的頻譜特性。 3.4 DTFT的應用：信號的頻譜分析 我們將通過實例展示DTFT在分析信號頻譜、識彆信號頻率成分、研究信號帶寬等方麵的應用。 3.5 頻率混疊（Aliasing）現象的初步探討 在DTFT的分析中，我們將觸及頻率混疊的概念，為後續介紹采樣定理和離散傅裏葉變換（DFT）做好鋪墊。 第四章 Z變換 Z變換是分析離散時間係統，尤其是綫性時不變係統的另一種強大數學工具，它能將差分方程轉化為代數方程，簡化分析過程。 4.1 Z變換的定義與性質 我們將定義雙邊Z變換： $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] z^{-n}$。並詳細推導其重要性質，如綫性性、時移性、尺度變換、捲積性質、初值定理、終值定理等。 4.2 收斂域（Region of Convergence, ROC） ROC是Z變換分析中至關重要的一部分，它決定瞭信號的唯一性以及係統的穩定性。我們將詳細討論不同類型序列對應的ROC，以及ROC如何反映信號的因果性、左邊序列、右邊序列以及雙邊序列的特性。 4.3 逆Z變換 我們將介紹求解逆Z變換的方法，包括長除法、部分分式展開法和利用Z變換性質進行逆變換。 4.4 LTI係統的係統函數H(z) 我們將定義離散時間LTI係統的係統函數 $H(z)$，並說明它與係統單位衝激響應 $h[n]$ 的關係（即 $H(z) = mathcal{Z}{h[n]}$）。通過係統函數，可以方便地分析係統的頻率響應、穩定性以及實現結構。 4.5 Z變換在係統分析中的應用 我們將展示如何利用Z變換將LTI係統的差分方程轉化為代數方程，從而方便地求解係統的零輸入響應（ZIR）、零狀態響應（ZSR）和全響應。 第五章 離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） DFT是DTFT的離散化形式，它是數字信號處理器（DSP）實現傅裏葉分析的核心算法。FFT則是高效計算DFT的算法。 5.1 離散傅裏葉變換（DFT）的定義與性質 我們將引入DFT的定義： $X[k] = sum_{n=0}^{N-1} x[n] W_N^{nk}$，其中 $W_N = e^{-j2pi/N}$ 是鏇轉因子。並討論DFT的周期性、綫性性、循環移位性、循環捲積性質等。 5.2 離散傅裏葉級數（DFS）與離散時間傅裏葉變換（DTFT）的關係 我們將清晰闡述DFT、DFS、DTFT以及連續時間傅裏葉變換（CTFT）之間的內在聯係，理解它們是如何從連續到離散，從無限到有限進行相互轉化的。 5.3 頻率混疊與采樣定理迴顧 在DFT的上下文中，我們將再次強調頻率混疊的概念，並迴顧奈奎斯特采樣定理，理解為何需要以高於信號最高頻率兩倍的速率進行采樣纔能避免信息丟失。 5.4 快速傅裏葉變換（FFT）算法 我們將詳細介紹FFT算法，特彆是基-2按時間抽取的蝶形算法（DIT-FFT）和按頻率抽取的蝶形算法（DIF-FFT）。理解FFT算法的原理，有助於掌握其計算效率和應用。 5.5 FFT算法的計算復雜度分析 我們將分析FFT算法與直接計算DFT在計算量上的巨大差異，理解為何FFT能夠大大提高傅裏葉分析的效率，使其在工程上得以廣泛應用。 5.6 DFT/FFT在工程中的應用 我們將列舉DFT/FFT在頻譜分析、濾波、相關、捲積計算、數據壓縮（如JPEG、MP3）等典型工程應用場景。 第六章 數字濾波器設計基礎 濾波器在信號處理中扮演著至關重要的角色，用於去除噪聲、分離信號等。本章將介紹數字濾波器的基本概念、分類以及設計方法。 6.1 數字濾波器的分類 我們將區分兩種主要的數字濾波器類型：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。並探討它們在穩定性、相位失真、計算復雜度等方麵的差異。 6.2 FIR濾波器設計 我們將重點介紹FIR濾波器的設計方法，包括窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等）和頻率采樣法。理解這些方法如何根據期望的頻率響應來確定濾波器係數。 6.3 IIR濾波器設計 我們將介紹IIR濾波器的設計基本思想，通常基於連續時間濾波器（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）的模擬設計，然後通過脈衝不變法、雙綫性變換法等映射到數字域。 6.4 濾波器性能指標 我們將定義和解釋衡量濾波器性能的關鍵指標，如通帶、阻帶、截止頻率、過渡帶寬度、阻帶衰減、通帶紋波等。 6.5 濾波器實現結構 我們將介紹幾種常見的數字濾波器實現結構，包括直接型、串聯型、並聯型等，以及它們的優缺點，便於實際工程中的實現。 第七章 有限衝激響應（FIR）濾波器 本章將深入探討FIR濾波器，這是DSP領域最常用的濾波器類型之一，因其固有的穩定性而被廣泛應用。 7.1 FIR濾波器的性質 我們將詳細分析FIR濾波器的綫性相位特性，這對於保持信號形狀、避免相位失真尤為重要。我們將討論綫性相位FIR濾波器的不同類型（對稱、反對稱）。 7.2 FIR濾波器設計方法詳解 我們將詳細介紹基於窗函數的FIR濾波器設計，包括如何選擇閤適的窗函數來平衡過渡帶寬度和阻帶衰減。還將簡要介紹頻率采樣法、最優逼近法（如Parks-McClellan算法）等更高級的設計方法。 7.3 FIR濾波器的性能評估 我們將通過具體的例子，演示如何使用濾波器設計軟件或通過計算來評估FIR濾波器的頻率響應、幅頻特性、相頻特性以及穩定性。 7.4 FIR濾波器的實現 我們將討論FIR濾波器的直接型、移位寄存器型等實現結構，並分析其計算復雜度。 第八章 無限衝激響應（IIR）濾波器 本章將深入探討IIR濾波器，它們通常具有更低的階數（即更少的係數和計算量）來實現給定的濾波性能，但設計和實現需要更加注意穩定性問題。 8.1 IIR濾波器的性質 我們將討論IIR濾波器可能存在的穩定性問題，並介紹如何通過分析傳遞函數 $H(z)$ 的極點來判斷係統的穩定性。 8.2 IIR濾波器設計方法詳解 我們將詳細介紹IIR濾波器的設計流程，包括選擇經典的模擬濾波器原型（巴特沃斯、切比雪夫I/II型、橢圓濾波器），然後使用脈衝不變法或雙綫性變換法將模擬濾波器轉換為數字濾波器。 8.3 IIR濾波器的性能評估 我們將分析IIR濾波器的幅頻響應、相頻響應，並關注其在通帶和阻帶的性能錶現。 8.4 IIR濾波器的實現 我們將介紹IIR濾波器的經典實現結構，如直接型I、直接型II、級聯型等，並分析其計算量和潛在的數值穩定性問題。 第九章 采樣定理與信號重構 采樣是將連續時間信號轉化為離散時間信號的關鍵步驟。本章將深入理解采樣定理及其在信號重構中的作用。 9.1 連續時間信號的采樣過程 我們將詳細描述連續時間信號 $x(t)$ 通過理想采樣器後得到的離散時間信號 $x_s(t)$，以及其與原始信號的關係。 9.2 采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理） 我們將嚴謹地推導並闡述采樣定理，指齣當采樣頻率 $f_s$ 大於信號最高頻率分量的兩倍（即 $f_s > 2f_{max}$）時，原始信號可以從其離散采樣點完全恢復。 9.3 頻率混疊（Aliasing）的産生與避免 我們將深入分析在采樣頻率不足時，高頻分量“摺疊”到低頻區域，導緻信號失真的現象——頻率混疊。並提齣避免混疊的有效措施，如過采樣、抗混疊濾波器。 9.4 離散時間信號的重構 我們將介紹如何利用離散時間采樣點，通過插值濾波器等技術，將原始連續時間信號進行精確重構。 9.5 實際采樣中的問題與解決方案 我們將探討實際采樣過程中可能遇到的非理想采樣、量化誤差等問題，並介紹相應的工程解決方案。 第十章 多速率信號處理 多速率信號處理研究在不同采樣率之間轉換信號的技術，在通信、音頻、圖像處理等領域應用廣泛。 10.1 上采樣（Upsampling）與插值 我們將詳細介紹上采樣操作，即增加采樣率，以及配閤使用插值濾波器來生成更高采樣率的信號，同時保持信號的有效帶寬。 10.2 下采樣（Downsampling）與抽取 我們將詳細介紹下采樣操作，即降低采樣率，以及如何在下采樣前使用抽取濾波器（低通濾波器）來避免頻率混疊，從而保留重要信息。 10.3 多速率濾波器組 我們將介紹多速率濾波器組的概念，如二通道濾波器組，以及它們在信號分解、閤成、信息傳輸中的作用。 10.4 多速率信號處理的應用 我們將列舉多速率信號處理在通信係統（如多載波調製）、音頻編碼（如MP3）、圖像處理（如金字塔分解）等領域的實際應用案例。 第十一章 自適應濾波器 自適應濾波器能夠根據輸入信號的統計特性自動調整其濾波器係數，以達到特定目標，例如信號增強、噪聲消除等。 11.1 自適應濾波器的基本原理 我們將介紹自適應濾波器的基本結構，包括一個可調參數的濾波器和一個代價函數，以及一個優化算法來更新濾波器係數。 11.2 最小均方（LMS）算法 我們將詳細講解最常用的自適應濾波算法——最小均方（LMS）算法，包括其原理、收斂性以及步長參數的選擇。 11.3 遞推最小二乘（RLS）算法 我們將介紹另一種重要的自適應濾波算法——遞推最小二乘（RLS）算法，並分析其與LMS算法的優劣。 11.4 自適應濾波器的應用 我們將列舉自適應濾波器在迴聲消除、噪聲抑製、信道均衡、譜估計等方麵的典型應用。 第十二章 參數化模型與譜估計 本章將介紹用於描述信號統計特性的參數化模型，以及如何利用這些模型進行更精確的譜估計。 12.1 信號的統計模型 我們將介紹幾種常見的信號統計模型，如自迴歸（AR）模型、滑動平均（MA）模型、自迴歸滑動平均（ARMA）模型。 12.2 譜估計的基本概念 我們將迴顧經典譜估計方法（如周期圖法）的局限性，並引入參數化譜估計的優勢——能夠獲得更高的頻率分辨率。 12.3 AR模型參數估計 我們將介紹如何估計AR模型的參數，如Yule-Walker方程、Burg法等。 12.4 AR模型譜估計 基於估計齣的AR模型參數，我們將介紹如何計算齣更精確的功率譜密度估計。 12.5 ARMA模型及其譜估計 我們將簡要介紹ARMA模型及其譜估計方法。 12.6 參數化譜估計的應用 我們將討論參數化譜估計在語音處理、雷達信號分析、地震數據處理等領域的應用。 第十三章 數字信號處理的工程實現與應用 本章將從工程實踐的角度齣發，討論數字信號處理算法在實際硬件平颱上的實現，以及其在各行業的具體應用。 13.1 數字信號處理器（DSP）架構 我們將簡要介紹DSP芯片的特點，如其為信號處理優化的指令集、並行處理能力，以及常見的DSP處理器係列。 13.2 DSP係統的開發流程 我們將概述從算法設計、仿真驗證到硬件實現、軟件編程的完整DSP係統開發流程。 13.3 DSP在通信係統中的應用 我們將深入探討DSP在無綫通信（如OFDM、LTE、5G）、有綫通信、調製解調、信道編碼等方麵的關鍵作用。 13.4 DSP在音頻與語音處理中的應用 我們將介紹DSP在音頻編碼/解碼、語音識彆、語音閤成、迴聲消除、降噪等方麵的應用。 13.5 DSP在圖像與視頻處理中的應用 我們將討論DSP在圖像壓縮、圖像增強、目標識彆、視頻編解碼等方麵的應用。 13.6 DSP在其他領域的應用 我們將簡要提及DSP在醫療成像、工業控製、雷達與聲納、儀器儀錶等領域的廣泛應用。 13.7 DSP技術發展趨勢 我們將展望DSP技術的未來發展方嚮，如通用處理器上的DSP加速、人工智能與DSP的融閤、麵嚮物聯網和嵌入式係統的DSP解決方案等。 附錄A：常用數學工具迴顧 （此處將包含復數運算、綫性代數、概率論與數理統計等DSP學習中常用到的數學知識的簡要迴顧。） 附錄B：MATLAB/Python在DSP中的應用示例 （此附錄將提供使用MATLAB或Python語言編寫的，用於演示書中關鍵算法和概念的示例代碼。）
