离散随机信号处理

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出版者:清华大学出版社
作者:张旭东
出品人:
页数:432
译者:
出版时间:2005-11
价格:39.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787302118015
丛书系列:
图书标签:
  • 信号处理
  • 通信
  • 离散信号
  • 随机过程
  • 信号处理
  • 数字信号处理
  • 通信工程
  • 模式识别
  • 机器学习
  • 统计信号处理
  • 信息论
  • 滤波理论
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具体描述

本书系统而深入地介绍了现代数字信号处理的基础和一些广泛应用的算法。全书共10章,分为四个部分。第一部分包括第1章~第4章,介绍了研究和学习现代数字信号处理的重要基础,包括随机信号模型、估计理论概要、最优滤波器理论、最优线性预测和最小二乘滤波,这些内容在各种信号处理的研究论文中被广泛使用,是研究信号处理的基础性知识; 第二部分包括第5章和第6章,详细讨论了利用二阶统计量进行信号分析和处理的两个重要应用方向——功率谱估计算法和自适应滤波算法; 第三部分为第7章和第8章,介绍了高阶统计量和循环统计量及其应用,对于非高斯随机信号和非最小相位系统,高阶统计量和循环统计量是非常有效的工具; 第四部分包括第9章和第10章,是时频分析和小波变换原理及应用的概述,这部分材料构成对非平稳信号处理的一个导论。空间阵列信号处理的一些初步内容则穿插在有关章节中,不单独成章。本书在写作中,除注重内容的先进性和系统性外,也尽量做到有启发性、容易读懂、便于自学。

本书可以用作电子与信息系统专业研究生学习信号处理课程的教材,也可供电子、计算机、自动控制、地质勘探、机械振动、航空航天、生物医学工程等专业的教师、研究生、高年级大学生和专业技术人员参考。

《波动与共振:探寻物质世界的内在节律》 内容简介 本书《波动与共振:探寻物质世界的内在节律》是一部深入剖析自然界中最普遍、最深刻的现象——波动的产生、传播、相互作用及其与物质系统内在特性的关联——的科普著作。我们日常所见所感,从轻柔的微风拂过脸颊,到惊涛拍岸的壮阔,从耳边萦绕的悦耳旋律,到天地间传递的电磁波,无不蕴含着波动的奥秘。本书旨在揭示这些看似寻常的现象背后隐藏的普适性规律,引导读者穿越表象,领略物质世界丰富多彩的节律之美。 第一部分:波动的源起与形态 我们将从最基础的层面出发,探讨波动的起源。什么是波动?简单来说,它是能量在介质中传递而又不带走物质本身的一种运动方式。书中会首先介绍产生波动的必要条件:能量的扰动以及能够传递这种扰动的介质。我们将以最为直观的水波为例,讲解“扰动”是如何在静止的水面上引发一圈圈涟漪,并随着时间推移向外传播。 接着,本书将详细阐述不同类型的波动。基于介质的性质,我们将区分机械波和非机械波。机械波需要依赖介质才能传播,例如声波在空气、液体或固体中的传播,以及地震波在地球内部的传递。我们将深入探讨声波的多样性,从人耳能感知到的可听声,到频率低于或高于人类听觉范围的次声波和超声波,并阐述它们在自然界和人类技术中的应用。 相比之下,非机械波则不需要介质,可以在真空中传播,其中最典型也是我们最为熟悉的便是电磁波。我们将从麦克斯韦方程组的宏伟蓝图出发,通俗易懂地解释电磁波是如何由变化的电场和磁场相互激发而产生的,并沿着光速飞驰。本书将详细描绘电磁波谱的全貌,从无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线,到X射线和伽马射线,逐一介绍它们各自的频率、波长范围,以及在通信、成像、天文学、医疗等领域的广泛应用。 在波动形态方面,我们将重点介绍两种基本的波动类型:横波和纵波。以拉紧的绳子振动为例,我们将讲解横波中介质的振动方向垂直于波的传播方向;而以声波为例,我们将说明纵波中介质的振动方向平行于波的传播方向。这两种基本的波动形式,是理解更复杂波动现象的基础。 第二部分:波动的传播与特征 一旦波动产生,它便会开始传播。本书将深入探讨波动的传播过程。我们首先会介绍波速的概念,即波动在介质中传播的速度。波速与介质的性质密切相关,例如,声音在固体中的传播速度远大于在空气中的传播速度,这背后有着深刻的物理原因,我们将一一解析。 波长和频率是描述波动的两个基本量。波长可以理解为波动在一个完整周期内传播的距离,而频率则表示单位时间内振动的次数。本书将清晰地阐释这两个量之间的关系:波速等于波长乘以频率。通过理解这两个量,我们能更精确地刻画和区分不同的波动。 在此基础上,我们将引入振幅的概念。振幅衡量的是波动偏离平衡位置的最大距离,它直接反映了能量的大小。振幅越大,波所携带的能量也越多。本书将通过具体的例子,如海浪的高度与力量,或者光线的亮度,来形象地说明振幅的重要性。 波动在传播过程中,还会受到衍射和干涉等现象的影响。衍射是指波动在遇到障碍物或通过小孔时会发生弯曲,绕过障碍物继续传播的现象。我们将解释为什么声音可以绕过墙角传到房间里,而光线则很难做到这一点。干涉则是当两个或多个波动叠加时,会在某些区域相互加强,在另一些区域相互抵消的现象。我们将通过介绍杨氏双缝实验,生动地展示光的干涉图样,并进一步阐述相干波的条件,以及干涉在声学、光学等领域的应用,例如降噪耳机的工作原理。 第三部分:共振:物质世界的内在呼应 如果说波动是能量的传播,那么共振则是波动与物质系统内在特性之间产生的“心灵感应”。共振是一种极其普遍而又至关重要的物理现象,它发生在当驱动力的频率与系统的固有振动频率相等或接近时,系统会发生大幅度的振动。 本书将首先阐明固有频率的概念。任何具有弹性的物质系统,在受到扰动并撤去外力后,都会以特定的频率自由振动,这个频率就是它的固有频率。不同的系统,其固有频率不同,这与系统的质量、形状、材料弹性等因素有关。我们将以单摆为例,演示其摆动周期(即固有频率)如何只与摆长有关,而与摆球的质量无关。 接着,我们将深入分析共振的发生机制。当一个外加的周期性驱动力作用于一个系统时,如果驱动力的频率与系统的固有频率一致,即使驱动力本身很微弱,也能逐渐积累能量,导致系统的振幅急剧增大。我们将列举生活中和科学研究中的大量共振实例。 在自然界中,风吹过桥梁可能引发桥梁的剧烈晃动,甚至倒塌,这便是风的频率与桥梁的固有频率发生共振的危险后果。在音乐领域,乐器的共鸣箱能够与琴弦的振动产生共振,极大地增强了音量和音色。在科学实验中,共振被广泛应用于各种测量和探测技术,例如利用射频磁场与原子核的磁矩产生共振来获得信息(核磁共振成像,MRI)。 本书也将讨论共振可能带来的负面影响,以及如何避免和控制共振。例如,在设计建筑物和桥梁时,工程师需要仔细计算和考虑系统的固有频率,以避免与环境中的周期性干扰(如风、地震)发生共振。 第四部分:波动的应用与未来展望 波动与共振的原理早已渗透到人类社会的方方面面,并不断推动着科技的进步。本书将通过一系列生动的案例,展示波动与共振的广泛应用。 在通信领域,我们无时无刻不依赖着电磁波的传播。无线电广播、电视信号、手机通信、Wi-Fi网络,都建立在对电磁波的调制、发射和接收之上。本书将简要介绍不同频段电磁波在现代通信中的角色。 在医学领域,超声波被广泛应用于医学成像,其无创、无痛的特性使其成为诊断疾病的重要工具。核磁共振(MRI)则利用原子核的共振现象,为医生提供了精细的身体内部图像。 在能源领域,我们对能量的利用也离不开波动。例如,利用潮汐或海浪的波动来发电,以及对太阳能的收集(光波的能量)。 展望未来,本书将探讨波动与共振在更前沿领域的应用潜力。例如,在量子计算中,利用粒子的波动性(波粒二象性)和量子叠加态,有望实现指数级的计算能力提升。在材料科学中,通过理解和调控物质的振动模式,可以设计出具有特殊光学、电学或力学性能的新型材料。 《波动与共振:探寻物质世界的内在节律》并非一本枯燥的物理学教科书,而是以一种诗意而又严谨的视角,带领读者走进一个充满活力的、动态的世界。我们希望通过本书,激发读者对自然现象的好奇心,培养科学探究的精神,并最终能够以一种全新的、更深刻的眼光去理解我们所生活的这个物质世界,去感受那无处不在、永恒不息的内在节律。

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我是一位在系统建模领域摸爬滚打了好几年的工程师,手头各种参考书不少,但很多侧重于纯理论推导,实际应用上总感觉有些脱节。然而,这本手册的**实用主义倾向**让我非常惊喜。它在介绍离散时间傅里叶变换(DTFT)和Z变换时,并没有停留在教科书式的定义上,而是马上引出了如何在实际的有限精度系统中处理这些变换,比如量化误差和截断效应的影响。书中关于**随机过程的平稳性、遍历性**的讨论,紧密结合了现代控制理论中状态估计(如卡尔曼滤波的基础理论铺垫)的应用场景,这对于我这种需要将理论快速转化为仿真模型的人来说,简直是雪中送炭。我尤其欣赏它在不同章节之间建立的内在联系,比如用马尔可夫链的性质来解释LTI系统的长期行为,这种宏观的视角让知识不再零散,而是一个有机的整体。读完第三章后,我立刻修改了手头一个历史数据的滤波算法,效果立竿见影。

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我必须承认,这本书的**排版和符号系统**的严谨性,是目前我接触过的工程技术类书籍中最令人称赞的。在处理复杂的随机积分和期望运算时,作者对上下标、希腊字母以及各种算子的使用达到了近乎完美的规范化,这极大地减少了阅读过程中因混淆符号而产生的认知负担。例如,对于条件期望和随机导数的表示,作者始终如一地采用了一种简洁而明确的标记法,这在处理涉及多个随机变量的联合分布时显得尤为重要。此外,书后附带的**数学附录**对拉普拉斯变换在信号系统中的应用做了简明扼要的回顾,对于那些需要快速回顾基础的读者提供了极大的便利。这本书的整体阅读体验是一种沉浸式的、高效率的知识获取过程,它不仅传授了知识,更像是在塑造一种严谨的、系统化的工程思维模式。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,封面那深邃的蓝色调和简洁的几何图形组合,透着一股严谨又不失现代感的气息。初翻目录时,我就对其中关于“概率论基础回顾与复习”的那一章产生了浓厚的兴趣。作者并没有将这一部分处理成枯燥的数学公式堆砌,而是通过一系列精心挑选的工程实例,比如通信系统中常见的噪声模型,来引导读者理解概率分布的实际意义。我尤其欣赏作者在阐述随机变量的矩、特征函数时所采用的生动比喻,那种“庖丁解牛”般的清晰度,让原本抽象的概念瞬间变得触手可及。阅读过程中,我常常停下来,在脑海中模拟那些信号通过不同系统时的随机演变过程,这极大地增强了我的学习体验。如果说这本书有什么不足,或许是某些高级应用例子的推导过程略显跳跃,对于初学者来说可能需要结合其他辅助资料才能完全跟上节奏,但总体而言,它无疑为理解信号的随机特性奠定了坚实的基础。

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作为一名自学信号处理的学生,我最怕的就是那种“黑箱式”的教材,只告诉你“怎么做”而不告诉你“为什么”。庆幸的是,这本书在讲解**数字滤波器设计**时,完全颠覆了我的预期。它没有直接给出FIR或IIR滤波器的设计公式,而是首先从随机过程的**最优线性滤波**问题(如Wiener-Hopf方程的离散化)出发,推导出这些滤波器的理论极限。然后,才循序渐进地引入了实际可实现的滤波器结构。这种“从需求到实现”的逻辑链条,极大地提升了我对滤波器性能指标(如通带纹波与过渡带宽之间的权衡)的直观理解。特别是关于功率谱估计与滤波器响应之间关系的图示分析,清晰地揭示了为什么某个特定滤波器会在特定频率上表现出更低的估计方差。这种由内而外的教学方式,让我对信号处理的“道”与“术”都有了更深刻的领悟。

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这本书的**学术深度**绝对是值得称道的,它似乎是为那些渴望深入理解随机过程底层数学结构的读者量身定做的。我花了相当长的时间来研读关于**谱密度的估计方法**的那一节。作者对维纳-辛钦定理的阐述,不仅给出了严格的数学证明,还深入探讨了如何处理非平稳信号的近似谱估计问题,这一点在很多同类教材中是被一笔带过的。更难能可贵的是,它没有止步于经典的周期图法,而是详细对比了现代谱估计方法,如Welch法和最大熵谱(MEM)的优缺点及其收敛性分析。这种对细节的执着和对不同方法的批判性审视,体现了作者深厚的学术功底。虽然有些地方的公式推导需要反复对照参考,但每攻克一个难点,都会带来知识体系被强化的满足感。对于研究生或希望从事信号分析领域研究的读者来说,这本书的理论价值是无可替代的。

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