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出版者:中国电力出版社

作者:廉小亲

出品人:

页数:165

译者:

出版时间:2003-8

价格:18.0

装帧:平装

isbn号码:9787508315928

丛书系列:

图书标签:

• 模糊控制
• 智能控制
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• 控制工程
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• 工程技术
• 控制理论

《现代信号处理与系统辨识》 图书简介 本书深入探讨了现代信号处理的前沿理论与工程实践，聚焦于从复杂环境中提取有效信息、对动态系统进行精确建模与识别的关键技术。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的傅里叶分析到先进的盲源分离技术，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系。 第一部分：基础理论与经典方法 第一章：离散时间信号与系统 本章首先回顾了连续时间信号与系统的基本概念，随后重点引入离散时间信号的表示、采样定理及其在数字信号处理中的重要性。详细阐述了Z变换及其逆变换，作为分析离散时间系统的核心工具。内容深入讨论了线性时不变（LTI）系统的差分方程表示、频率响应分析，以及利用卷积和实现系统输出的计算方法。通过丰富的例题，帮助读者掌握离散信号与系统的基本操作和分析技巧。 第二章：傅里叶分析的深化 本章超越了传统的傅里叶级数与变换，着重于离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。详细剖析了FFT算法的原理、不同实现方式（如按时间抽选和按频率抽选）的优缺点。针对实际应用中常见的频谱泄露和栅栏效应，本章系统介绍了窗函数技术，包括汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，并提供了选择合适窗函数的工程指南。此外，还探讨了周期延拓误差的控制策略。 第三章：线性系统辨识基础 系统辨识是理解和控制复杂物理过程的基石。本章奠定了线性系统辨识的理论基础。首先界定了实验设计在辨识过程中的关键作用，包括激励信号的选择（如伪随机二进制序列PRBS、正弦序列等）和数据采集的规范。随后，详细介绍了基于时间域模型的参数估计方法，特别是最小二乘法（LS）及其迭代形式。重点分析了残差分析在模型有效性检验中的地位，强调了模型结构选择（模型阶次、延迟）对辨识结果的决定性影响。 第二部分：先进信号处理技术 第四章：数字滤波器设计与实现 本章全面覆盖了数字滤波器设计的两大主要流派：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。在IIR设计部分，重点讲解了模仿模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的方法，包括双线性变换法，并分析了IIR滤波器在相移和稳定性上的特性。对于FIR滤波器，则深入探讨了窗函数法和频率采样法的原理，着重介绍了利用Matlab等工具箱进行规范化设计（如最小p范法）。此外，本章还涉及滤波器的结构优化，如格型滤波器和级联式滤波器，以减少计算复杂度并提高数值稳定性。 第五章：谱估计方法 本章聚焦于如何从有限长度的观测数据中准确估计信号的功率谱密度（PSD）。首先复习了经典的基于DFT的周期图法及其局限性（低分辨率和高方差）。随后，详细介绍了提高谱估计性能的两大类方法： 非参数谱估计： 重点阐述了经典的重叠相加法（Welch法）和改进的周期图法，分析了它们在降低方差方面的优势。 参数谱估计： 深入讲解了基于自回归（AR）、移动平均（MA）和AR-MA模型的谱估计，特别是Yule-Walker方程和Burg算法在高分辨率谱估计中的应用，这对于识别窄带信号至关重要。 第六章：多维信号处理与小波分析 本章扩展了信号处理的维度，探讨了二维信号（如图像）的基本处理技术，包括二维卷积、二维滤波器的设计与实现。随后，引入了信号处理领域的一场革命——小波分析。详细解释了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学基础，包括尺度函数和母小波的选择。重点讲解了Mallat分解算法（多分辨率分析），并展示了小波在去噪、信号压缩和突变点检测中的强大应用。 第三部分：现代系统辨识与状态空间方法 第七章：状态空间模型与卡尔曼滤波 本章将系统辨识提升至现代控制理论的框架——状态空间模型。详细阐述了线性时不变系统的状态空间表示法，包括可控性和可观测性的概念及其判据。核心内容聚焦于卡尔曼滤波（Kalman Filter），这是处理带有高斯白噪声的线性动态系统的最优线性无偏估计器。本章将严格推导卡尔曼滤波器的预测步和更新步，并通过实例演示其在实时状态估计、导航与定位中的关键作用。同时，也会触及扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性系统时的初步应用。 第八章：子空间辨识技术 子空间辨识是现代系统辨识中一种强大的、基于数据驱动的方法，它避免了复杂的参数估计过程。本章详细介绍了子空间辨识的核心思想，即利用数据矩阵的几何特性（如可观测子空间和可控子空间）来直接确定系统的阶次和状态空间矩阵。重点讲解了N4SID（Numerical Algorithms for State Space Average Representation）算法的步骤，并讨论了子空间辨识在处理多输入多输出（MIMO）系统时的优势，以及其对噪声的鲁棒性分析。 第九章：非线性系统辨识导论 认识到多数真实世界系统本质上是非线性的，本章提供了进入非线性辨识领域的桥梁。首先回顾了经典的Volterra级数展开和Hammerstein/Wiener模型的结构。随后，重点介绍了基于再生核希尔伯特空间（RKHS）的非参数方法，以及利用局部线性模型树（LTREES）和神经网络方法（如NARX模型）对非线性动态系统进行建模的原理与挑战。本章旨在为读者后续深入研究非线性控制与建模打下坚实的基础。 总结与展望 全书贯穿了从理论到实践的工程思想，不仅注重算法的数学推导，更强调其实际应用中的参数选择、模型验证和数值稳定性问题。通过对经典与现代方法的系统梳理，本书为工程技术人员、研究人员和高年级学生提供了一个全面掌握信号处理与系统辨识技术的权威参考。 --- 目标读者群体： 自动控制、电子工程、通信工程、仪器科学与技术等相关专业的本科高年级学生及研究生。 从事工业过程控制、机器人、航空航天、生物医学工程等领域需要进行动态系统建模与数据分析的工程师和研究人员。

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这本书的学术严谨性令人印象深刻，但更让我称赞的是它的广阔视野。它不仅仅停留在传统的Fuzzy Logic层面，而是花了相当的篇幅去探讨如何将这种思想与其他现代控制理论进行融合。我记得有一个章节专门讨论了模糊控制与神经网络的结合——也就是神经模糊系统（ANFIS）。作者将神经网络的自学习能力与模糊系统的可解释性完美地结合在一起，清晰地解释了这种“混合模型”的优势：既能从数据中自动提取知识，又能让人理解这些知识是如何作用于系统的。这种跨学科的视角，让这本书的价值远远超出了“模糊控制”本身。它提供了一种看待系统建模和决策制定的全新范式。比如，在处理金融时间序列预测时，传统的统计模型往往过于僵化，而这本书提供的模糊集成方法，却能更好地捕捉市场情绪这种难以量化的因素。阅读过程中，我感受到了作者深厚的学术积累，他引用了许多前沿文献，但讲解时却能用最简洁的语言提炼出核心思想，避免了不必要的术语堆砌，使得即便是非控制专业背景的读者，也能领会其精髓。

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我发现这本书的翻译质量非常高，这对于一本涉及大量专业术语的技术书籍来说，简直是太重要了。很多国外引进的技术书籍，往往在术语的对应上翻得生硬晦涩，导致理解困难。但这本《模糊控制技术》的中文表达流畅自然，读起来毫无“翻译腔”。比如，像“强弱隶属度”、“模糊蕴含式”这些概念，译者都找到了非常贴切且易于理解的中文词汇来表述，确保了逻辑链条的完整性。更值得一提的是，书中对那些历史上的经典控制算法的起源和发展脉络梳理得非常清晰。它没有把Zadeh的开创性工作孤立地呈现，而是将其置于那个时代背景下，解释了为什么在当时，这种基于“近似”的逻辑会显得如此具有颠覆性。这种带有历史厚重感的叙述方式，让读者在学习技术细节的同时，也能体会到科学思想演进的魅力。我甚至翻阅了书后的参考文献部分，发现里面的资料非常新颖，显示出作者在撰写时做了大量的案头工作，确保了内容的前沿性。

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这本书的配套资源和学习辅助设计，也体现了作者对读者的细致关怀。虽然我没有购买配套的练习册，但光看书中的习题设置就能感受到它的用心。每一章末尾的总结部分，都不是简单的要点罗列，而是设计了一系列由浅入深的问题，有些是概念性的反思，有些则是需要动手推导的计算题。特别是那些开放性的思考题，比如“在完全信息缺失的情况下，模糊控制与传统PID控制的优势分野在哪里？”这类问题，极大地激发了我深入思考的欲望，而不是仅仅停留在机械地记忆公式。此外，书中使用的图示，无论是系统的结构框图还是隶属函数的图形，都极其精美和准确，线条清晰，色彩搭配合理，极大地降低了视觉理解的难度。这本书给我最核心的感受是“可操作性强”。它似乎在每一个转折点都为你铺好了路，让你在感到困惑之前，就已经被引导至下一个豁然开朗的节点。这绝对是一本值得我放在书架上，时不时拿出来翻阅和参考的工具书，它已经超越了普通教材的范畴，更像是一本控制工程师的实用手册。

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这本书的封面设计挺有意思的，那种深沉的蓝色调，配上一些像是电路图的线条纹理，给人一种既专业又有点神秘的感觉。我原本以为这会是一本纯粹的理论堆砌，毕竟“模糊控制”听起来就够硬核了，但翻开第一页我就被吸引住了。作者的开篇非常巧妙，没有直接跳入复杂的数学模型，而是用了一个日常生活中非常贴近的例子——比如怎么精确控制一个老式蒸汽熨斗的温度，既不能太烫伤衣服，也不能太凉影响熨烫效果。这个例子瞬间拉近了与读者的距离，让人觉得这门高深的学问其实离我们的生活并不遥远。接着，作者开始梳理模糊逻辑的基础概念，那些隶属度函数、模糊规则的构建，他讲得简直像是在跟你面对面聊天，语速适中，逻辑清晰，让人觉得理解起来毫不费力。我特别欣赏他对“不确定性”的处理方式，没有试图用精确的0和1来定义一切，而是温柔地拥抱了那些灰色地带。读完前几章，我甚至开始思考，我们日常生活中的很多决策，是不是也可以用这种“模糊”的方式去理解和优化。这本书的排版也很舒服，字号大小适中，关键公式和定义都有单独的方框突出显示，非常便于回顾和查找，整体给我的感觉是，它不仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，引导我从一个完全的外行，逐步走进控制工程的奇妙世界。

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坦白说，我买这本书是冲着它在工业自动化领域应用的案例去的，毕竟理论再好，不能落地也是白搭。这本书的后半部分，尤其是在讲述多变量模糊控制系统设计的那几章，简直是干货满满，毫不含糊。作者没有满足于简单的单输入单输出系统，而是深入探讨了如何处理复杂的、相互耦合的控制对象。我印象特别深的是他对“专家系统与模糊控制的结合”那部分的阐述。书中详细剖析了一个大型水处理厂的pH值精确调节案例，这个案例的复杂性在于水质参数的实时波动和传感器噪声的影响。作者没有直接给出最终的PID参数优化方案，而是循序渐进地展示了如何从现场操作员的经验知识中提取规则，然后用Mamdani模型进行推理，最后通过自适应机制对隶属度函数进行微调。我拿着笔在旁边不停地计算和画图，那种拨开云雾见月明的成就感非常棒。书中提供的仿真代码片段（虽然是伪代码性质的，但逻辑非常清晰），让我可以直接套用到我自己的开发环境中去验证，这比那些只看不练的理论书强太多了。如果说前半部分是打地基，那么后半部分就是盖起了一座坚固的控制大厦，让人对实际工程应用充满了信心。

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