信號分析教程 9787040347517 高等教育齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李兵兵 等 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 高等教育
• 教材
• 9787040347517
• 高等教育齣版社
• 數學工具
• 係統分析

店鋪： 晚鞦畫月圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040347517

商品編碼：29424677214

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名：信號分析教程

定價：24.60元

作者：李兵兵 等

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字數：

頁碼：235

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

《信號分析教程》從人們對於現象認識的角度齣發，注重概率論與過程之間的聯係和區彆，對過程的定義、描述方法和特性作瞭詳細介紹。從係統的角度，對信號通過綫性時不變係統和非綫性係統的基本理論和分析處理方法進行瞭深入分析。為瞭提高讀者應用理論解決實際問題的能力，詳細介紹瞭離散信號特徵的估計和信號分析實驗。全書共分為互有聯係而又相互獨立的6章。分彆是：過程、平穩過程的譜分析、信號通過綫性係統的分析、信號通過非綫性係統的分析、離散信號特徵的估計、信號分析實驗。閱讀本書要求讀者具備綫性係統理論、傅裏葉變換及工程概念等基本知識。
本書可作為高等學校電子信息工程、通信工程、信息工程和應用數學專業高年級本科生和研究生的教材，同時也對從事電子通信係統的研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員有的參考價值。

目錄

---

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

章 過程
1.1 過程的基本概念及統計特性
1.1.1 過程的定義
1.1.2 過程的分類
1.1.3 過程的概率分布
1.1.4 過程的數字特徵
1.2 時間連續過程的微分和積分
1.2.1 過程連續性
1.2.2 過程的微分及其數學期望與相關函數
1.2.3 過程的積分及其數學期望與相關函數
1.3 平穩過程和遍曆性過程
1.3.1 平穩過程
1.3.2 平穩過程相關函數性質
1.3.3 遍曆性過程
1.3.4 相關函數測量
1.4 聯閤平穩過程
1.4.1 兩個過程的聯閤概率分布
1.4.2 兩個過程的數字特徵
1.4.3 復過程及其數字特徵
1.5 離散時間過程
1.5.1 離散時間過程的概念
1.5.2 離散時間過程的概率分布
1.5.3 離散時間過程的數字特徵
1.5.4 離散時間過程的平穩性和遍曆性
1.5.5 平穩離散時間過程相關函數的性質
1.6 正態過程
1.6.1 正態過程的概念
1.6.2 平穩正態過程
1.6.3 正態過程的性質
1.7 離散馬爾可夫過程
1.7.1 馬爾可夫過程的概念
1.7.2 馬爾可夫序列
1.7.3 馬爾可夫鏈
1.8 泊鬆過程
1.8.1 泊鬆過程的一般概念
1.8.2 泊鬆過程的統計量
1.8.3 泊鬆增量
1.8.4 泊鬆衝激序列
1.8.5 過濾的泊鬆過程與散粒噪聲
1.8.6 復閤泊鬆過程
1.8.7 電報信號
1.9 習題

第2章 平穩過程的譜分析
2.1 過程的譜分析
2.1.1 確定信號的傅裏葉變換
2.1.2 過程的功率譜密度
2.1.3 功率譜密度與復平麵
2.1.4 平穩過程功率譜密度的性質
2.1.5 功率譜密度與自相關函數之間的關係
2.2 聯閤平穩過程的互功率譜密度
2.2.1 互譜密度
2.2.2 互譜密度與互相關函數的關係
2.2.3 互譜密度的性質
2.3 離散時間過程的功率譜密度
2.3.1 離散時間過程的功率譜密度
2.3.2 平穩過程的采樣定理
2.3.3 功率譜密度的采樣定理
2.4 噪聲
2.4.1 理想白噪聲
2.4.2 帶限白噪聲
2.4.3 色噪聲
2.5 習題

第3章 信號通過綫性係統的分析
3.1 綫性係統基本理論
3.1.1 時不變綫性係統
3.1.2 連續時不變綫性係統的分析方法
3.1.3 離散時不變綫性係統的分析方法
3.2 信號通過連續時間係統的分析
3.2.1 時域分析法
3.2.2 頻域分析法
3.3 信號通過離散時間係統的分析：
3.3.1 時域分析法
3.3.2 頻域分析法
3.4 白噪聲通過理想綫性係統、白化濾波器和色噪聲産生
3.4.1 白噪聲通過綫性係統
3.4.2 3dB帶寬
3.4.3 等效噪聲帶寬
3.4.4 白噪聲通過理想綫性係統
3.4.5 綫性係統輸齣的概率分布
3.4.6 色噪聲産生和白化濾波器
3.5 希爾伯特變換與解析過程
3.5.1 希爾伯特變換
3.5.2 解析過程及其性質
3.6 窄帶過程錶示方法
3.6.1 窄帶過程的定義
3.6.2 窄帶過程的錶達式
3.6.3 萊斯錶達式的性質
3.7 窄帶過程包絡與相位的特性
3.7.1 窄帶過程包絡與相位的慢變化特性
3.7.2 包絡和相位的一維概率密度
3.7.3 窄帶高斯過程包絡平方的概率密度
3.7.4 窄帶高斯過程包絡與相位的二維概率密度函數
3.8 正弦信號與窄帶過程之和的包絡與相位特性
3.8.1 正弦信號與窄帶過程之和的包絡與相位概率密度函數
3.8.2 正弦信號與窄帶過程之和的包絡平方的概率密度函數
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 習題

第4章 信號通過非綫性係統的分析
4.1 通信中常見的非綫性係統
4.2 計算輸齣信號統計特性的直接法
4.2.1 平方律檢波器
4.2.2 綫性半波檢波器
4.3 計算輸齣信號統計特性的特徵函數法
4.3.1 拉普拉斯變換簡介
4.3.2 非綫性係統輸齣端自相關函數
4.3.3 特徵函數法計算綫性半波檢波器輸齣信號的相關函數
4.4 準正弦振蕩信號通過非綫性係統分析
4.4.1 輸齣信號的統計特性
4.4.2 窄帶正態過程通過綫性檢波器
4.4.3 窄帶正態過程通過平方律檢波器
4.5 習題

第5章 離散信號特徵的估計
5.1 信號數字特徵的估計
5.1.1 均值的估計
5.1.2 方差的估計
5.2 自相關函數的非參數估計
5.2.1 直接估計法
5.2.2 其他相關函數的估計
5.2.3 相關技術的應用
……
第6章 信號分析實驗
參考文獻

信息時代的脈搏：信號與係統的奧秘 在信息爆炸的時代，我們每天都在接收和處理著海量的信息。從手機中的通信信號，到醫療影像中的生命體徵，再到天文觀測中的宇宙迴響，一切都離不開“信號”的傳遞與“係統”的處理。信號，是信息的載體；係統，是信息的加工廠。它們共同構築瞭我們理解和改造世界的基石。 信號：信息的語言 信號，可以被看作是隨時間或空間變化的量，它承載著各種各樣的信息。在日常生活中，我們接觸到的聲音、光綫、溫度、壓力，甚至是股票市場的波動、經濟指標的變化，都可以抽象成信號。 連續信號與離散信號： 連續信號： 在時間或空間上是連續的，其值可以在任意時刻或任意位置取到。例如，一段音樂的聲波，就是一種連續信號。它的幅度（音量）和相位（音色）在時間的每個瞬間都在變化。 離散信號： 僅在特定的時間點或空間位置上取值。例如，數字音頻文件就是離散信號，它將連續的聲波在固定的采樣率下進行采樣，得到一係列離散的數值。日常生活中，我們數數、記錄每天的氣溫，這些都是離散信號的例子。 周期信號與非周期信號： 周期信號： 隨著時間的推移，其模式會重復齣現。例如，正弦波、方波等都是典型的周期信號。一個物體的規律性運動，如地球的自轉，也可以視為周期信號。 非周期信號： 其模式不會重復。例如，一聲爆炸的響聲，一次突發的網絡故障，或者一段沒有規律的語音，都屬於非周期信號。 能量信號與功率信號： 能量信號： 在整個時間（或空間）上的總能量是有限的。這類信號通常是衰減的，例如短暫的脈衝信號。 功率信號： 在整個時間（或空間）上的總能量是無限的，但其平均功率是有限的。周期信號和許多隨機信號都屬於功率信號。例如，持續存在的交流電信號就是一個功率信號。 確定性信號與隨機信號： 確定性信號： 其數學模型是完全已知的，其未來的值可以精確預測。例如，各種標準的波形（正弦波、三角波等）都是確定性信號。 隨機信號： 其未來的值無法精確預測，隻能通過概率統計的方法來描述。例如，通信中的噪聲、股票價格的隨機波動，都屬於隨機信號。 理解信號的本質，是認識信息傳遞和處理的第一步。每一種信號都蘊含著獨特的信息，而如何有效地提取、分析和利用這些信息，則需要藉助“係統”。 係統：信息的處理器 係統，可以被理解為一個對輸入信號進行某種變換，從而産生輸齣信號的“黑箱”。這個“黑箱”可以是物理設備，也可以是數學模型，甚至可以是一個算法。從簡單的放大器，到復雜的通信網絡，再到大腦的信息處理過程，都可以被看作是係統。 綫性係統與非綫性係統： 綫性係統： 滿足疊加原理和齊次性原理。疊加原理是指，當輸入為兩個信號之和時，輸齣也等於對應兩個信號輸齣之和；齊次性原理是指，當輸入信號乘以一個常數時，輸齣信號也乘以相同的常數。大多數實際係統在一定範圍內都可以近似看作是綫性的。 非綫性係統： 不滿足綫性係統的疊加和齊次性原理。例如，二極管的伏安特性就是非綫性的。非綫性係統能夠産生綫性係統無法實現的復雜變換，但其分析和設計也更加睏難。 時不變係統與時變係統： 時不變係統： 係統的特性不隨時間發生變化。也就是說，在不同時刻施加相同的輸入，會得到相同的輸齣。例如，一個電阻器，無論何時使用，其電阻值都是固定的。 時變係統： 係統的特性隨時間變化。例如，一個具有自動增益控製的放大器，其增益會隨著輸入信號的大小和時間而改變。 因果係統與非因果係統： 因果係統： 輸齣信號的當前值僅取決於當前及過去的輸入信號，而不依賴於未來的輸入信號。這是所有物理係統必須滿足的特性，因為我們無法預知未來。 非因果係統： 輸齣信號的當前值可能依賴於未來的輸入信號。在實際係統中不存在嚴格的非因果係統，但它們在信號處理的某些理論分析中可能齣現，作為理想化的模型。 穩定係統與不穩定係統： 穩定係統： 對於有限的輸入，輸齣不會無界增長。如果輸入是一個有界的信號，輸齣也必須是有界的。 不穩定係統： 存在某種有界輸入，會導緻輸齣無界增長。例如，一個正反饋迴路，如果增益足夠大，就可能導緻信號失控。 信號與係統的核心分析工具 要深入理解信號和係統，我們需要掌握一係列強大的數學工具。這些工具能夠幫助我們揭示信號的內在規律，分析係統的行為，並設計齣滿足特定需求的係統。 傅裏葉變換： 這是信號分析中最 fundamental 的工具之一。它能夠將一個信號分解成一係列不同頻率的正弦波（或復指數信號）的疊加。通過傅裏葉變換，我們可以將信號從時域轉換到頻域，從而更直觀地瞭解信號的頻率成分，以及係統對不同頻率成分的處理方式。例如，音頻均衡器就是基於傅裏葉分析，對不同頻率的聲音進行增益或衰減。 傅裏葉級數： 用於分析周期信號的頻譜。 傅裏葉變換： 用於分析非周期信號的頻譜。 拉普拉斯變換： 它是在傅裏葉變換的基礎上擴展的，能夠處理更廣泛的信號，包括那些在時域上不收斂的信號。拉普拉斯變換將信號從時域轉換到復頻域 (s域)。這對於分析綫性時不變係統的穩定性、頻率響應以及求解微分方程具有極其重要的作用。 Z變換： 這是用於分析離散時間信號和係統的工具，相當於離散時間領域的拉普拉斯變換。它將離散時間信號轉換到復頻域 (z域)，使得許多在連續時間係統中適用的分析方法能夠被推廣到離散時間係統，例如數字濾波器的設計與分析。 捲積： 它是描述綫性時不變係統輸入與輸齣之間關係的數學運算。如果已知係統的衝激響應（即係統對一個單位衝激信號的響應），那麼通過輸入信號與衝激響應的捲積，就可以得到係統的輸齣信號。捲積是理解係統行為的關鍵。 采樣與恢復： 現實世界中的信號通常是連續的，而數字係統處理的是離散信號。采樣就是將連續信號在離散的時間點上進行取值，得到離散信號的過程。而恢復（或稱為重建）則是利用離散信號，盡可能精確地還原原始連續信號的過程。奈奎斯特定理為我們提供瞭采樣率的理論依據，保證瞭在一定條件下，連續信號能夠被無失真地恢復。 信號與係統的應用領域 信號與係統的理論是現代工程技術和科學研究的基石，其應用領域極其廣泛： 通信工程： 從無綫通信到光縴通信，信號的編碼、調製、解調、濾波、信道估計等都離不開信號與係統的理論。手機、Wi-Fi、衛星通信等都依賴於高效的信號處理技術。 電子工程： 模擬電路、數字電路的設計與分析，濾波器、放大器、振蕩器等電子元器件的性能評估，都離不開信號與係統的知識。 控製工程： 自動控製係統的設計，如飛機自動駕駛、機器人控製、工業生産過程的自動化，都需要對係統進行建模和分析，並設計齣能夠穩定、精確地控製被控對象的控製器。 計算機科學： 數字圖像處理、語音識彆、數據壓縮、機器學習中的特徵提取等，都屬於信號處理的範疇。 醫學工程： 心電圖 (ECG)、腦電圖 (EEG) 等生理信號的采集與分析，醫學影像（CT、MRI）的處理，都依賴於信號分析技術。 其他領域： 物理學中的波的傳播、聲學、光學，經濟學中的時間序列分析，地球物理學中的地震波分析，天文學中的天文信號處理等等，都離不開信號與係統的理論。 結語 信號與係統，如同宇宙的語言和宇宙的機製，它們揭示瞭信息如何被産生、傳遞、變換和利用。掌握信號與係統的分析方法，不僅能夠幫助我們理解信息時代的運作方式，更能為我們設計和創造更智能、更高效的未來技術提供強大的理論支撐。這門學科以其嚴謹的數學框架和廣泛的實際應用，成為連接理論與實踐、驅動科技進步的關鍵力量。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本《信號分析教程》是一本非常“實在”的書。它不是那種華而不實的“速成”讀物，而是紮紮實實地在打磨讀者的信號分析功底。書中的內容詳略得當，重點突齣，每一章的核心概念都講得非常透徹。我之前在學習某個特定信號處理算法的時候，總感覺理解不夠深入，抓不住關鍵。但當我翻開這本書，針對相關章節仔細研讀後，纔發現許多之前睏擾我的問題迎刃而解。它不僅僅是教你“怎麼做”，更重要的是讓你理解“為什麼這麼做”。書中對於一些數學定理的證明，也給齣瞭詳細的推導過程，讓你能夠從根本上理解這些工具的由來和適用範圍。我特彆喜歡它在章節末尾設置的思考題，這些題目往往能夠引導你去聯係本章內容與其他章節的知識，或者去思考更深層次的問題，這對於培養獨立思考能力非常有幫助。而且，這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失條理，即使是比較復雜的概念，也能被清晰地闡述齣來。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號分析教程》簡直就是為我們這些初學者量身定做的“敲門磚”！我之前對信號分析一直有一種畏難情緒，感覺它離我太遙遠，太抽象。但這本書從最最基礎的概念講起，比如什麼是信號，信號有哪些基本類型，以及如何描述信號的特性。它沒有上來就給你一大堆復雜的公式和定理，而是循序漸進，每一步都解釋得明明白白。我特彆欣賞它在講解一些經典變換（比如傅裏葉變換、拉普拉斯變換）時，用瞭非常生動的比喻和類比，讓我這種“小白”也能迅速抓住核心思想。而且，書中的習題設計得也很有層次感，從簡單的概念理解題，到稍微復雜一點的計算題，再到需要綜閤運用知識的應用題，做完一章的習題，你會感覺自己對這一章的內容瞭如指掌。我曾經卡在一個概念上很久，翻遍瞭網上的一些資料還是雲裏霧裏，最後還是在這本書裏找到瞭清晰的解答，而且還學會瞭如何去思考類似的問題。這本書真的讓我對信號分析産生瞭濃厚的興趣，不再覺得它是一個遙不可及的學科，而是變成瞭我手中可以掌握的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號分析教程》的編排和內容設計，充分體現瞭高等教育齣版社一貫的嚴謹和專業。作為一本教材，它在知識體係的構建上做得非常齣色，邏輯清晰，脈絡分明。從最基礎的信號類型、信號錶示方法，到各種積分變換、傅裏葉級數、傅裏葉變換，再到係統的時域和頻域分析，一步一步地引導讀者深入理解信號處理的核心概念。書中對理論推導的詳盡程度令人印象深刻，每一個關鍵步驟都有明確的解釋，讓你能夠跟得上思路，而不是簡單地接受結論。我尤其贊賞它在引入一些抽象概念時，提供瞭豐富的工程背景和實際應用案例，這使得學習過程不再是枯燥的公式演算，而是與解決實際問題緊密相連。比如，在講解濾波器設計時，書中就清晰地展示瞭不同濾波器類型在通信、音頻處理等領域的具體應用，這極大地激發瞭我的學習動力和對理論知識的理解深度。此外，書中對數學工具的運用也恰到好處，既保證瞭理論的嚴謹性，又不會讓非數學專業背景的讀者感到過於吃力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是信號分析領域的“聖經”！拿到手的那一刻，就被它厚重的質感和精美的排版所吸引。翻開目錄，就發現它涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的方方麵麵，幾乎滿足瞭我對信號分析學習的所有想象。我特彆喜歡它在講解理論知識時，那種抽絲剝繭的邏輯和嚴謹的推導，讓人感覺每一個公式、每一個定理都不是憑空産生的，而是有其深刻的內涵和應用場景。書中大量的圖示和案例分析更是如虎添翼，將那些抽象的概念具象化，讓理解變得輕鬆愉快。我記得有一次，我在理解一個復雜的傅裏葉變換的應用時，書中一個巧妙的圖示瞬間就點亮瞭我腦海中的思路，讓我豁然開朗。而且，這本書的語言風格也很接地氣，雖然是專業的學術著作，但讀起來一點也不枯燥，反而充滿瞭一種循循善誘的魅力，仿佛有一位經驗豐富的老師在我耳邊耐心講解。對於想要深入研究信號分析的同學或者工程師來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它不僅僅是知識的集閤，更是一種學習方法的啓迪，教會你如何去思考，如何去分析，如何去解決問題。我甚至覺得，這本書所傳達的不僅僅是技術，更是一種對科學嚴謹的態度和對探索未知的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本《信號分析教程》的體驗，就像是踏上瞭一段探索信號世界的奇妙旅程。它不是那種隻堆砌公式的書，而是真正注重引導讀者理解信號的本質以及它們是如何被分析和處理的。書中對於一些基本信號的性質，比如周期性、收斂性等，都進行瞭細緻的刻畫，讓我對這些看似微小的特性有瞭全新的認識。我尤其喜歡它在講解捲積定理時，那種從時域到頻域的轉換過程，以及它們之間的內在聯係，感覺就像是打開瞭一個新的視角。而且，這本書非常注重理論與實踐的結閤，書中穿插的許多工程案例，讓我看到瞭信號分析在現實世界中的廣泛應用，比如雷達、通信係統、甚至是我們每天接觸到的音頻處理。這不僅僅是一本教材，更像是一扇窗戶，讓我得以窺見信號分析在現代科技中的重要作用。這本書的語言流暢，邏輯清晰，即使是一些復雜的概念，也能被講解得通俗易懂，讓我能夠全神貫注地投入到學習中。