9787118059199 信号分析 国防工业出版社 沈允春,罗天放,沈东旭 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈允春，罗天放，沈东旭 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118059199

商品编码：29564151944

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名：信号分析

定价：32.00元

作者：沈允春,罗天放,沈东旭

出版社：国防工业出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787118059199

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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本书共分8章。包括概率论基础、*过程、*信号谱分析、*信号通过线性系统、窄带*过程、*过程通过非线性系统，几种重要的*过程以及马尔可夫过程。
本书避免纯理论纯数学研究，侧重物理概念及实际应用，叙述简洁易懂。
本书特别适用于通信与信息处理、雷达、声纳、控制等电子类专业的本科生和硕士研究生作教材，也可供相关专业科技人员参考。

目录

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章 概率论基础
　1.1 试验和样本空间
　　1.1.1 样本空间S
　　1.1.2 事件域F
　　1.1.3 概率P
　1.2 概率的几种类型
　　1.2.1 古典概率
　　1.2.2 几何概率
　　1.2.3 统计概率
　1.3 条件概率
　　1.3.1 概述
　　1.3.2 全概率公式
　　1.3.3 贝叶斯公式
1.4 独立性
1.5 变量
　　1.5.1 变量的概念
　　1.5.2 一维变量的分布函数
　　1.5.3 离散型变量及其分布列
　　1.5.4 连续型变量
　1.6 多维变量
　　1.6.1 二维变量的分布函数
　　1.6.2 二维离散型变量
　　1.6.3 连续型二维变量
　　1.6.4 边缘分布
　1.7 条件分布和独立性
　　1.7.1 离散型变量的条件分布
　　1.7.2 连续型变量的条件分布
　　1.7.3 变量的独立性
　1.8 变量函数的分布
　　1.8.1 一维变量函数的分布
　　1.8.2 二维变量函数的分布
　　1.8.3 二对一问题
　1.9 变量的数字特征
　　1.9.1 数学期望
　　1.9.2 条件数学期望
　　1.9.3 变量的各阶矩
　　1.9.4 统计独立、互不相关、正交
　1.10 变量的特征函数
　　1.10.1 特征函数的定义及其性质
　　1.10.2 特征函数与原点矩的关系
　　1.10.3 联合特征函数
　1.11 正态变量
　　1.11.1 一维正态变量
　　1.11.2 多维正态变量
　　1.11.3 高斯变量的线性变换
　1.12 极限定理
　　1.12.1 契比雪夫不等式
　　1.12.2 序列的收敛
　　1.12.3 弱大数定律
　　1.12.4 贝努里大数定律
　　1.12.5 中心极限定理
　习题
第2章 过程
　2.1 过程定义和分类
　　2.1.1 过程的定义
　　2.1.2 过程的分类
　2.2 过程的概率分布
　　2.2.1 过程的一维分布
　　2.2.2 过程的二维分布
　　2.2.3 过程的n维分布
　　2.2.4 条件分布
　2.3 过程的数字特征
　　2.3.1 数学期望
　　2.3.2 均方值和方差
　……
第3章 信号谱分析
第4章 信号通过线性系统
第5章 窄带过程
第6章 过程通过非线性系统
第7章 几种重要的过程
第8章 马尔可夫过程
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的海洋：探索现代通信与信息科学的基石》 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们是沟通的桥梁，是知识的载体，是科技进步的驱动力。从无线电波的远古呼唤，到光纤通信的瞬息万里，再到数字信号处理的精密算法，信号分析作为一门核心学科，贯穿了现代通信、电子工程、计算机科学、控制理论乃至生物医学等众多领域。本书并非对某一特定领域进行深入挖掘，而是旨在为读者构建一个关于信号本质、特性及其分析方法的宏观认知框架，带领大家一同徜徉在信号的海洋，理解它们是如何被生成、传输、接收、处理和应用的。 第一章：信号的起源与形态——万物皆信号 本章我们将从最基础的层面出发，揭示信号的普遍性。信号并非高深莫测的数学概念，而是我们日常生活中无时无刻不在接触的事物。从清晨鸟儿的鸣唱，到夜晚路灯的闪烁，从父母一句温情的叮咛，到股票市场的瞬息万变，它们都蕴含着信息，都是信号的表现形式。我们将探讨信号的定义，理解其作为信息载体的本质。 信号的定义与分类： 信号是随时间（或空间）变化的物理量，能够承载并传递信息。我们将介绍几种常见的信号分类方式，例如： 模拟信号与数字信号： 模拟信号是连续变化的，如声音、温度；数字信号则是离散的，由0和1组成，如计算机数据。理解两者的区别及其在现代社会中的地位至关重要。 周期信号与非周期信号： 周期信号具有重复的模式，如正弦波；非周期信号则没有明显的重复性，如脉冲信号。 连续时间信号与离散时间信号： 连续时间信号在所有时间点都有定义，如录音；离散时间信号只在特定时间点采样，如数码照片。 能量信号与功率信号： 能量信号的总能量有限，如短暂的脉冲；功率信号在整个时间上平均功率有限，如持续的交流电。 自然界中的信号： 探讨自然界中各种物理现象如何产生信号，例如电磁波的传播、声波的形成、光信号的编码等。了解这些自然信号的特性，能帮助我们更好地理解人工信号的设计和处理。 人工信号的诞生： 追溯人类如何为了信息交流和控制目的而主动创造信号。从原始的烽火传递，到电报、电话，再到如今的互联网和移动通信，信号的形态和复杂度不断演进。 第二章：信号的语言——数学的魅力 信号的分析离不开数学工具。本章将介绍描述和分析信号所必需的关键数学概念，如同声乐家需要懂音律，画家需要懂色彩理论一样，信号分析师需要掌握信号的“语言”。 时间域分析： 这是最直观的信号分析方法，通过观察信号随时间的变化来理解其特性。 信号的表示： 如何用数学函数精确地描述一个信号，如指数函数、三角函数、指数衰减函数等。 基本信号： 介绍一些工程中常用的基本信号，如单位冲激信号（delta函数）、单位阶跃信号（Heaviside函数）、矩形脉冲信号等，它们是构建更复杂信号的基础。 信号的运算： 介绍信号的加、减、乘、除、移位、翻转、伸缩等基本运算，理解这些运算如何改变信号的形态和含义。 卷积： 卷积是信号分析中极其重要的运算，它描述了一个系统对输入信号的响应。我们将深入剖析卷积的意义、计算方法以及在系统分析中的应用，例如滤波器对信号的影响。 频域分析： 很多信号的特性在时间域不易显现，但在频率域却能一目了然。本章将带领读者进入信号的频率世界。 傅里叶级数： 任何周期信号都可以分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量的叠加。傅里叶级数揭示了信号的频谱成分，让我们能够看到信号“由哪些频率组成”。 傅里叶变换： 将傅里叶级数推广到非周期信号，通过傅里叶变换，我们可以得到任意信号的频谱，即信号在不同频率上的能量分布。理解频谱图对于分析信号的带宽、失真、噪声等至关重要。 功率谱密度和能量谱密度： 描述信号的功率和能量在频率上的分布情况，是深入分析信号特性的重要工具。 其他重要的变换： 拉普拉斯变换： 它是傅里叶变换的推广，尤其适用于分析瞬态响应和不稳定系统，在控制理论和电路分析中应用广泛。 Z变换： 用于分析离散时间信号和系统，是数字信号处理的核心工具之一。 第三章：信号的旅程——传输与噪声 信号的产生并非终点，它们需要被传输到接收端。而传输过程中，信号总是不可避免地会受到各种干扰，即噪声。本章将探讨信号在传输过程中的挑战和应对策略。 通信系统的基本模型： 介绍一个典型的通信系统，包括信源、信宿、发送端、接收端、信道以及噪声源。理解各个环节的作用是掌握信号传输的关键。 信道的特性： 带宽限制： 不同的信道对不同频率的信号有不同的衰减和延迟，这将导致信号的失真。 衰减与失真： 信号在传输过程中会逐渐减弱，同时其波形也可能发生改变。 多径效应： 在无线通信中，信号会经过多条路径到达接收端，可能引起信号的衰落和干扰。 噪声的来源与类型： 热噪声： 由电子的热运动引起，是普遍存在的。 散弹噪声： 由载流子的不均匀分布引起。 干扰噪声： 来自其他电子设备的电磁辐射。 量化噪声： 在数字信号处理中，将模拟信号转换为数字信号时产生的误差。 噪声对信号的影响： 噪声会降低信号的清晰度，影响信息的准确性。例如，低质量的音频会充满“沙沙”声，视频图像会变得模糊。 抗噪声技术： 滤波： 通过设计滤波器，去除信号中不希望出现的频率成分，从而减小噪声的影响。 信号的编码与解码： 设计特殊的编码方式，使得即使在噪声干扰下，接收端也能尽可能地恢复原始信息。 扩频通信： 将信号能量分散到很宽的频率范围内，使信号对噪声和干扰具有更强的抵抗力。 第四章：信号的智慧——处理与应用 信号的分析和处理是现代工程技术的核心。本章将介绍各种信号处理技术及其在各个领域的广泛应用，展现信号分析的强大力量。 滤波器设计： 低通、高通、带通、带阻滤波器： 根据应用需求，设计能够允许或阻止特定频率信号通过的滤波器。 FIR滤波器与IIR滤波器： 介绍两种主要的数字滤波器实现方式，以及它们各自的优缺点。 调制与解调： 幅度调制 (AM)、频率调制 (FM)、相位调制 (PM)： 将低频信息信号加载到高频载波信号上进行传输，是无线通信的基础。 数字调制技术： 如ASK, FSK, PSK, QAM等，在数字通信中扮演着重要角色。 采样与重建： 奈奎斯特定理： 理解如何正确地对模拟信号进行采样，才能在不丢失信息的情况下将其转换为数字信号，并能完整地从数字信号重建原始模拟信号。 应用实例： 通信系统： 手机通信、Wi-Fi、卫星通信等都离不开复杂的信号分析与处理。 音频与图像处理： MP3压缩、JPEG压缩、图像去噪、人脸识别等技术都基于信号处理原理。 雷达与声纳： 通过发射和接收回波信号，分析其特性来探测目标。 生物医学工程： 心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 的分析，医学影像（如MRI、CT）的处理。 控制系统： 从传感器获取的信号被处理后，用于控制机器或系统的运动。 金融市场分析： 分析股票价格、交易量等时间序列信号，预测市场趋势。 结语 信号是世界的语言，而信号分析是解读这门语言的钥匙。掌握信号分析的基本原理和方法，不仅是电子信息工程、通信工程等专业学生的必备技能，更是理解现代科技发展脉络、参与未来创新不可或缺的知识基础。本书希望能够激发读者对信号世界的探索热情，帮助大家建立起对信号分析的整体认识，为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。无论您是初学者，还是希望拓展知识边界的从业者，都能从这片信号的海洋中汲取养分，发现无限的可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，层次分明。开篇部分对信号和系统的基本概念进行了清晰的定义和梳理，为后续内容的深入展开奠定了良好的基础。随后，章节的推进如同登山一般，从基础的傅里叶变换、拉普拉斯变换，逐步深入到更复杂的随机信号分析、数字信号处理等领域。我尤其喜欢其中对于采样定理的讲解，它用清晰的数学推导和生动的图示，让我理解了在数字世界中信号恢复的关键。书中还详细阐述了各种滤波器（如低通、高通、带通）的设计原理和应用，这对于我在实际工程中进行信号滤波和降噪操作非常有指导意义。每一次遇到难懂的概念，翻阅书中详尽的推导过程和附带的例子，总能豁然开朗。而且，作者在讲解中，对于一些关键的公式和定理，都会给出其物理含义和工程意义的解读，这对于我这种更偏重实际应用的读者来说，实在是太有帮助了。它让我不再是被动地记忆公式，而是真正理解了这些公式背后的逻辑和它们在解决实际问题中的作用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的排版和语言风格也给我留下了深刻的印象。虽然是技术类书籍，但译文（假定是翻译的）通俗易懂，逻辑清晰，没有生硬的翻译腔。每当看到一些复杂的数学公式，都会有详细的文字解释，帮助读者理解公式的含义以及推导过程。而且，书中大量的图表和插图，都制作得非常精美，配色协调，线条清晰，使得原本枯燥的理论变得生动形象。我尤其喜欢书中在讲解一些经典算法时，会附带一些历史背景的介绍，这让我对这些算法的产生和发展有了更深的认识，也更能体会到前人智慧的结晶。偶尔在阅读过程中遇到一些不确定的地方，我尝试去查找相关的论文或资料，发现书中引用的文献都具有很高的学术价值，也印证了这本书内容的严谨性和权威性。总体而言，这是一本非常优秀的信号分析教材，无论是作为入门读物还是进阶参考，都能给人带来深刻的启发和受益。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我惊喜地发现这本书在讲解概念时，并没有像一些学术著作那样故作高深，而是用一种循序渐进、由浅入深的方式，将复杂的信号分析原理剖析得淋漓尽致。我特别欣赏其中对傅里叶变换的阐述，它不仅仅是停留在数学公式的层面，而是通过大量的图示和直观的比喻，让我深刻理解了信号在时域和频域之间的转换过程。这种“以图代文”或“以理喻事”的手法，极大地降低了理解门槛，让我这个信号分析的“初学者”也能够快速掌握核心概念。而且，书中穿插的许多工程实例，更是将抽象的理论与实际应用紧密结合起来，比如在通信系统中如何利用滤波技术来抑制噪声，或者在图像处理中如何通过频谱分析来增强细节。这些鲜活的例子，让我仿佛置身于一个真实的工程场景，更能体会到信号分析的强大力量和广泛用途。我深信，这本书将成为我在信号分析领域学习的得力助手，为我打开更多扇通往工程实践的大门，也为我日后的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，沉稳的蓝色搭配简洁的白色字体，透露出一种严谨而又不失深度的学术气息。书名“信号分析”四个字，仿佛在预示着一场思维的探险，我迫不及待地想要翻开它，去探索那个由数字和波形构成的奇妙世界。虽然我还没有深入阅读，但从书本的整体感觉来看，它似乎不仅仅是一本枯燥的教科书，更可能是一扇通往更广阔工程技术领域的大门。封面上的作者名字，沈允春、罗天放、沈东旭，也给我一种专业和权威的预感，相信他们在这本书中倾注了心血，定能为读者带来宝贵的知识财富。我个人一直对信号处理有着浓厚的兴趣，尤其是在通信、雷达、以及各种测量和控制系统中，信号分析扮演着至关重要的角色。我期待这本书能以清晰的逻辑、生动的案例，为我揭示信号分析的奥秘，帮助我理解那些复杂的数学模型背后所蕴含的物理意义和工程应用。或许，它还会提供一些实用的编程技巧或软件工具的介绍，让我能够将理论知识转化为实践能力，解决实际工程中的难题。总而言之，这本书从视觉到内容（推测）都充满了吸引力，我对此充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在内容的深度和广度上都做得相当出色。它不仅涵盖了信号分析的基础理论，例如时域和频域的分析方法，还涉及了许多现代信号处理的重要分支，如小波分析和盲信号分离等。我尤其对书中关于随机信号的章节印象深刻，它用严谨的数学语言和丰富的实例，讲解了功率谱密度、自相关函数等概念，这对于理解和处理实际应用中的噪声和不确定性至关重要。书中还提供了一些算法的伪代码或者伪指令，这为我后续将理论转化为编程实现提供了极大的便利。我尝试着对照书中的描述，在一些仿真软件中进行简单的信号处理实验，结果都与书中的预期相符，这让我倍感成就感。这本书的参考文献也十分详尽，为我进一步深入研究相关领域提供了宝贵的线索。总而言之，这本书的实用性和学术性兼备，是一本值得反复阅读和参考的工具书。