测试信号分析与信息处理 杨平,沈艳,陈中柘 9787030497413 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨平，沈艳，陈中柘 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497413

商品编码：29421678040

包装：平装

出版时间：2017-05-01

图书基本信息
图书名称	测试信号分析与信息处理
作者	杨平,沈艳,陈中柘
定价	98.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030497413
出版日期	2017-05-01
字数
页码
版次	31
装帧	平装
开本	B5
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书共8章，约40万字，主要内容包括:信号的数学特征；信号的数学分析；信号的离散化处理与分析；测试系统的组成与分析；信号调理电路；信号转换电路；频谱估计；现代信号分析方法现代信号分析方法。在内容上注重加强测试系统的分析与建模，信号分析与信息处理的算法及硬件实现，突出测试信号分析的特殊性和针对性，加重测试信号处理的篇幅；在风格上注重图文并茂，即公式演绎与图形解析相结合，加强对理论和方法的物理内涵诠释；在取材上注重经典与新颖相结合，力求反映*的理论和应用成果。

作者简介

目录

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导语_点评_推荐词

文摘

序言

信号的奥秘与信息的解码：深入探索测试信号分析与信息处理的智慧殿堂 在这信息爆炸的时代，理解和驾驭信号，从海量数据中提取有价值的信息，已成为科学技术发展不可或缺的关键。本书将带领读者踏上一段探索测试信号分析与信息处理核心奥秘的旅程，为理解和应用现代通信、测量、控制、生物医学工程等众多领域提供坚实的基础。我们不仅关注理论的深度，更注重实际的应用与方法的掌握，旨在帮助读者成为能够洞察信号本质、解构信息密码的专业人才。 第一部分：测试信号分析的基础理论与方法 信号，是信息传递的载体，是物理世界运行的语言。本部分将从信号的基本概念入手，为读者构建起坚实的理论框架。 信号的分类与特性： 我们将系统地介绍各类信号，包括连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号。深入剖析它们的数学表示、时域特性（如幅度、频率、相位、能量、功率）和频域特性（如频谱、带宽、功率谱密度）。理解这些基本特性，是进行后续分析的前提。例如，我们不仅会讨论一个简单的正弦波信号，还会深入分析其频谱的特点，以及如何通过频谱来理解信号的频率成分。对于随机信号，我们将详细阐述其统计特性，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度，这些特性在实际的噪声分析和系统建模中至关重要。 傅里叶分析在信号处理中的应用： 傅里叶分析是信号分析的基石。本书将详述傅里叶级数和傅里叶变换的理论，包括其数学推导、性质以及在时域和频域之间的转换。重点讲解如何利用傅里叶变换来分析信号的频谱，从而揭示信号的频率组成和带宽信息。我们将通过丰富的实例，展示傅里叶分析在信号滤波、频谱分析、调制解调等方面的强大应用。例如，当我们需要从含有噪声的信号中提取出特定频率的有用信息时，傅里叶变换可以帮助我们清晰地看到各个频率分量的强度，从而设计出有效的滤波器。我们将详细介绍离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，它们是数字信号处理中不可或缺的工具，并解释它们如何在计算机上高效地实现信号的频谱分析。 拉普拉斯变换与Z变换： 除了傅里叶变换，拉普拉斯变换和Z变换在分析连续时间系统和离散时间系统方面发挥着至关重要的作用。本书将深入讲解这两种变换的定义、性质和应用，特别是在系统稳定性分析、传递函数求解和系统响应求解方面的应用。通过学习这些变换，读者将能够从系统的时域特性迁移到频域或复频域，从而更直观地理解系统的动态行为。例如，对于一个控制系统，拉普拉斯变换可以将复杂的微分方程转化为代数方程，使得分析和设计更加便捷。Z变换则将这一思想推广到离散时间系统，是数字控制和数字信号处理的核心工具。 采样定理与数字信号处理基础： 现代信号处理大多基于数字信号。本书将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释为何需要以两倍于最高频率的速率进行采样才能无损地恢复原始信号。在此基础上，我们将介绍数字信号处理（DSP）的基本概念，包括模拟信号到数字信号的转换（ADC）、数字信号到模拟信号的转换（DAC），以及数字滤波器的设计与实现。读者将学习到常用的数字滤波器类型，如FIR滤波器和IIR滤波器，以及如何根据实际需求选择和设计合适的滤波器。 随机信号分析： 现实世界中的许多信号并非确定性的，而是包含随机成分，例如噪声。本书将深入探讨随机信号的统计特性，包括概率密度函数、累积分布函数、均值、方差、协方差等。重点介绍自相关函数和互相关函数在信号检测、系统辨识和噪声分析中的应用。我们将解释如何利用功率谱密度来表征随机信号的频率成分分布，以及如何理解白噪声、窄带噪声等典型随机信号模型。 第二部分：信息处理的核心技术与应用 信号的本质是为了传递信息。本部分将聚焦于如何从分析后的信号中提取、编码、传输、存储和恢复信息。 信息论基础： 信息论是定量描述和分析信息的基本理论。本书将介绍信息量、熵、信源编码、信道编码、信道容量等核心概念。读者将理解信息熵如何度量信息的不确定性，以及信源编码如何通过压缩冗余来提高信息传输效率。我们将重点讨论几种经典的信源编码算法，如霍夫曼编码和算术编码，并分析它们在数据压缩领域的应用。 调制与解调技术： 调制是将数字或模拟信息加载到高频载波上的过程，是实现无线通信和有线通信的关键。本书将系统介绍各种调制技术，包括幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）以及现代数字调制技术，如ASK、FSK、PSK、QAM等。深入分析它们的原理、频谱特性、抗干扰能力以及应用场景。同时，我们将详细讲解相应的解调技术，以及如何在接收端准确地恢复原始信息。 信道编码与纠错： 在信号传输过程中，噪声和干扰会导致错误。信道编码是一种在信息中加入冗余，以便在接收端检测和纠正错误的技术。本书将介绍不同类型的信道编码，如线性分组码（如汉明码）、卷积码以及更先进的Turbo码和LDPC码。我们将深入分析它们的编码原理、解码算法和纠错能力，并展示它们在提高通信系统可靠性方面的作用。 数字滤波器的设计与实现： 数字滤波器是信号处理中用于选择性地去除或增强某些频率成分的工具。本部分将更深入地探讨数字滤波器的设计方法，包括IIR滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）和FIR滤波器（如窗函数法、频率采样法）。我们将讲解如何根据实际需求（如通带、阻带、过渡带的频率和衰减要求）来设计性能优良的数字滤波器，并在实际系统中实现这些滤波器。 现代信号处理技术与应用： 随着技术的发展，许多先进的信号处理技术应运而生。本书将触及一些前沿领域，例如： 自适应信号处理： 介绍自适应滤波器的工作原理，如LMS算法和RLS算法，以及它们在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用。 谱估计技术： 除了传统的傅里叶分析，还将介绍更先进的谱估计方法，如最大熵谱估计、AR模型谱估计等，它们在低信噪比或短数据段情况下的信号分析中具有优势。 小波分析： 介绍小波变换的原理及其在信号的局部特性分析、去噪、特征提取等方面的应用，它能够提供比傅里叶变换更好的时频分辨率。 机器学习在信号处理中的应用： 简要介绍如何利用机器学习技术（如神经网络、支持向量机）来解决信号分类、模式识别、异常检测等问题。 第三部分：实际案例分析与工程实践 理论的价值最终体现在实践中。本部分将通过一系列精心挑选的实际案例，将前两部分所学的理论知识与实际工程问题相结合。 通信系统中的信号分析与处理： 分析真实通信系统（如手机通信、Wi-Fi）中的信号特点，讲解如何进行调制解调、信道编码、均衡等关键环节。 测量与仪器仪表中的信号处理： 探讨如何利用信号分析技术来提高测量精度、抑制噪声，例如在示波器、频谱分析仪、逻辑分析仪等仪器中的应用。 生物医学信号处理： 分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的特性，并介绍如何利用滤波、特征提取等技术来辅助诊断。 语音与图像信号处理基础： 简要介绍语音信号的声学特性和处理方法（如语音识别、语音合成），以及图像信号的特点和处理基础（如边缘检测、图像增强）。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导，又不乏生动的工程实例，帮助读者建立完整的知识体系。 系统性与深度兼顾： 从基础概念到前沿技术，由浅入深，全面覆盖测试信号分析与信息处理的关键领域。 图文并茂，易于理解： 配以大量的图示、表格和伪代码，化抽象为具体，降低学习难度。 面向应用，培养能力： 旨在培养读者独立分析问题、解决问题的能力，为未来的学术研究或工程实践打下坚实基础。 无论您是电子工程、通信工程、自动化、计算机科学等相关专业的学生，还是希望在这些领域进行深入研究或工作的工程师，本书都将是您宝贵的参考资料。通过掌握本书中的知识和方法，您将能够更深刻地理解信号世界的运行规律，解锁信息处理的无限可能，从而在日新月异的科技浪潮中，占据先机，引领创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，传递出一种严谨的学术气息。当我拿到它的时候，就被书脊上清晰的书名和作者信息所吸引，仿佛预示着里面蕴含着深厚的专业知识。迫不及待地翻开，一股淡淡的书墨香扑鼻而来，这种老派的纸质书的触感和气味，总能让人心生安宁，仿佛置身于知识的海洋。我最看重书籍的排版和印刷质量，而这本《测试信号分析与信息处理》在这方面表现得相当出色。清晰的字体，合理的行距，高质量的纸张，都为长时间的阅读提供了良好的基础。即使是复杂的公式和图表，也能被清晰地呈现出来，不会出现模糊不清的情况，这对于理解深奥的技术内容至关重要。我特别喜欢它将目录设计得非常直观，能够让我快速定位到我感兴趣的章节，而不会在茫茫的页面中迷失方向。同时，书本的装订也十分牢固，即使经常翻阅，也不必担心页码松散的问题，这对于一本需要反复查阅的工具书来说，是非常重要的考量。总而言之，从一个读者的角度来看，这本书在物理形态上就已经给我留下了非常好的第一印象，让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容给我带来了许多意想不到的惊喜。在开始阅读之前，我并没有对其抱有太高的期望，但它却远远超出了我的想象。让我印象深刻的是，作者们在叙述过程中，始终保持着一种非常严谨的学术态度，但又不失趣味性。他们能够将非常专业和抽象的概念，用一种引人入胜的方式呈现出来，让读者在不知不觉中深入理解。我特别喜欢书中对于不同分析方法的比较和权衡，作者们详细阐述了每种方法的优缺点，以及适用的场景，这对于我选择最合适的分析工具非常有帮助。而且，书中在涉及一些前沿技术时，并没有简单地介绍，而是进行了深入的探讨，分析了其背后的原理和潜在的应用前景。我常常会被书中提出的某个观点所启发，从而对某个问题产生新的思考。此外，这本书的参考文献列表也非常详实，为我进一步深入研究提供了宝贵的线索。总而言之，这是一本能够激发思考、拓展视野的优秀著作，我强烈推荐给所有对该领域感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样需要经常进行数据采集和分析的科研工作者来说，一本全面而实用的参考书是必不可少的。在我的书架上，这本《测试信号分析与信息处理》占据了重要的位置。它就像一本“万能手册”，能够解答我在信号处理过程中遇到的绝大多数疑问。书中的内容涵盖了非常广泛的信号类型和分析技术，从简单的周期信号到复杂的随机信号，从基础的频谱分析到高级的盲源分离，几乎无所不包。我尤其喜欢它在讲解过程中，总是能够给出清晰的图例和实际应用案例，这大大增强了内容的直观性和可理解性。当我需要在某个特定场景下选择合适的分析方法时，我总是会翻阅这本书，它总能提供给我最恰当的建议。而且，书中对算法的介绍非常详细，并附有伪代码，这为我将其应用于编程实践提供了极大的便利。我也会将书中介绍的一些重要概念和方法，在我的科研报告和论文中进行引用，足见其学术价值和影响力。这本书不仅提升了我的专业技能，也为我的科研工作提供了坚实的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触信号处理领域的学生，我对市面上琳琅满目的专业书籍感到有些不知所措。在朋友的推荐下，我选择了这本书，希望能从中获得扎实的理论基础和实用的分析方法。读过一段时间后，我必须说，这本书的讲解方式非常适合初学者。作者们用一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的理论。他们并没有一开始就堆砌大量的数学公式，而是先用通俗易懂的语言解释概念的本质，然后再辅以数学推导，让我能够理解公式的由来，而不是死记硬背。我特别欣赏书中对概念的比喻和类比，这极大地帮助我理解了那些抽象的信号处理原理。例如，在讲解傅里叶变换时，作者用日常生活的例子来类比，让我瞬间茅塞顿开。而且，书中大量的图示和实例，更是让枯燥的理论变得生动有趣。每一个章节后面都配有精心设计的习题，能够帮助我巩固所学知识，并检验自己是否真正掌握了。这些习题的难度适中，既不会让我望而却步，又能让我感受到挑战和成就感。总的来说，这本书为我打下了坚实的信号处理基础，让我对这个领域充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一位经验丰富的工程师，在工作中有时会遇到一些棘手的信号处理问题。在寻找解决方案的过程中，我偶然发现了这本《测试信号分析与信息处理》。一开始，我只是抱着试试看的心态，但很快就被书中内容所吸引。这本书最大的亮点在于其理论与实践的紧密结合。它不仅仅停留在概念的阐述，而是深入到实际的应用层面，提供了许多解决实际问题的思路和方法。书中对各种测试信号的生成、分析和处理进行了详尽的介绍，涵盖了从时域到频域的多种分析手段。我尤其对其中关于噪声抑制和信号去噪的部分印象深刻，作者们提出的几种方法都非常实用，并且给出了详细的步骤和注意事项。此外，书中还涉及到了一些先进的算法和技术，这对于我不断更新知识库、提升工作效率非常有帮助。我喜欢书中对复杂问题的剖析，往往能够用清晰的逻辑和严谨的推证，将问题分解并给出解决方案，让我受益匪浅。这本书更像是一位经验丰富的导师，能够在我遇到技术瓶颈时，给予我及时的指导和启发。