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出版者:科学出版社

作者:常建平

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2012-2

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030164131

丛书系列:

图书标签:

• 通信
• 随机过程
• 信号处理
• 随机信号
• 通信原理
• 概率论
• 数学物理
• 系统分析
• 滤波理论
• 信息论
• 统计信号处理

《信号的秘密：从混沌到秩序的探索之旅》 我们生活在一个信息爆炸的时代，无时无刻不在被各种各样的信号包围。从手机通讯、无线电广播，到医学影像、金融市场波动，再到自然界的风云变幻，所有这些现象的背后，都隐藏着信号的脉络。然而，许多信号并非我们能够直接感知或理解的，它们往往呈现出一种看似杂乱无章、难以捉摸的状态。这时，我们就需要一种强大的工具，去揭示这些信号的内在规律，理解它们的生成机制，并预测它们的未来走向。 《信号的秘密：从混沌到秩序的探索之旅》这本书，正是为你打开这扇通往信号世界大门的一把钥匙。它并非一本艰涩的数学理论堆砌的书籍，而是一场充满智慧与洞察的探索之旅，旨在帮助你理解那些看似随机、实则蕴含深刻规律的信号。我们将从信号的基本概念出发，逐步深入到各种复杂的信号模型，最终掌握分析和驾驭这些信号的方法。 第一部分：信号的初步认知——世界的语言 在旅程的开端，我们会首先建立对“信号”这一核心概念的直观理解。什么是信号？它不仅仅是声音或图像，更是信息传递的载体。我们会探讨信号的种类，例如确定性信号（如匀速直线运动的位移随时间变化）与非确定性信号（如一阵微风吹过树叶发出的沙沙声）。了解信号的物理意义和数学表示，是我们后续深入分析的基础。 我们会学习如何描述信号的幅度（信号的强度）、频率（信号变化的快慢）、相位（信号的起始位置）等基本属性。你将了解到，即使是看似简单的信号，也能通过组合和变换，构成复杂多样的信息。此外，我们还将介绍信号在时域和频域的表示方式，这就像是给信号拍下了不同角度的照片，让我们能从不同的视角去观察它的特征。例如，我们能看到一个信号在时间轴上是如何变化的，也能看到它包含了哪些频率成分。 第二部分：非确定性信号的显现——混沌中的一丝规律 现实世界中，我们遇到的很多信号，都无法用简单的数学公式精确描述，它们具有随机性。风雨的强度、股票价格的涨跌、甚至人体的生理信号，都可能表现出这种非确定性的特征。这本书将带领你认识这些“不确定”的信号，并揭示隐藏在它们“随机”表象下的规律。 我们将引入概率论和数理统计的基本概念，这是理解非确定性信号的基石。你将学习到如何用概率分布来描述随机事件发生的可能性，如何计算信号的期望值（平均水平）、方差（离散程度）等统计量。这些统计量能够量化信号的某些特性，即使我们无法预测每一次的具体数值，也能大致了解信号的整体行为。 我们会深入探讨几种重要的随机过程模型。例如，泊松过程可以描述单位时间内某个事件发生的次数，这在通信系统的呼叫发生、产品故障检测等领域有着广泛应用。马尔可夫过程则描述了具有“无记忆性”的随机过程，即未来状态只与当前状态有关，与过去的状态无关，这在状态转移、故障诊断等方面发挥着重要作用。你还会接触到高斯过程，它在许多自然现象和工程问题中都扮演着重要角色，其平滑性和对称性使其成为描述噪声和随机变化的有力工具。 第三部分：信号的统计分析——抽丝剥茧，洞察本质 理解了非确定性信号的存在，下一步就是学习如何对其进行统计分析。这本书将为你提供一套系统的方法，让你能够从采集到的数据中提取有用的信息，并对信号的特性进行量化描述。 我们将学习信号的功率谱密度，这是一个非常重要的概念，它描述了信号能量在不同频率上的分布情况。通过功率谱密度，我们可以了解一个信号主要由哪些频率成分组成，哪些频率成分的能量更强，这对于信号的滤波、噪声抑制、信道评估等方面至关重要。 我们还将学习自相关函数和互相关函数。自相关函数可以揭示信号自身的周期性或重复性，就像是在问：“这个信号在不同的时间点上，有多大的相似性？”互相关函数则用来衡量两个信号之间的相似程度，这在信号的同步、目标跟踪、模式识别等应用中不可或缺。 书中还会介绍信号的估计技术。即使我们无法直接观测到真实的信号，也可以通过观测到的噪声信号来估计原始信号。我们将探讨最小均方误差（MMSE）估计等方法，它们旨在找到一个最优的估计值，使得估计误差的平方和最小。 第四部分：从噪声中提取信息——滤波的艺术 在信号传输或测量过程中，噪声是不可避免的干扰。噪声的存在会严重影响信号的质量，甚至导致信息的丢失。这本书将带你走进信号滤波的精彩世界，学习如何有效地去除噪声，提取出纯净的信号。 我们会从低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等基本类型的滤波器开始介绍。你将理解它们各自的工作原理，以及如何根据信号的频率特性来选择合适的滤波器。 更重要的是，我们将深入探讨卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器是一种最优线性估计器，它能够结合系统的动态模型和测量值，对系统的状态进行实时估计，并且能够有效地抑制噪声。卡尔曼滤波器在导航、目标跟踪、自动控制等众多领域都发挥着举足轻重的作用。书中将通过生动的例子，帮助你理解卡尔曼滤波器的递推原理和实际应用。 第五部分：信号的建模与预测——预见未来 理解信号的过去和现在，最终目的是为了预测信号的未来。这本书将为你揭示如何建立信号模型，并利用模型来预测信号的未来走向。 我们将介绍谱估计方法，它是在不知道信号模型的情况下，对信号的功率谱密度进行估计的技术。通过这些方法，我们可以更好地理解信号的频率特性，为后续的建模和预测打下基础。 本书还会探讨时间序列分析的基本思想。许多信号都可以被看作是一个时间序列，分析其历史数据，可以发现其内在的依赖关系和趋势。我们会介绍一些经典的时间序列模型，例如AR（自回归）模型、MA（移动平均）模型和ARMA（自回归移动平均）模型，以及如何利用它们来预测未来的信号值。 结语：掌控信号，洞悉世界 《信号的秘密：从混沌到秩序的探索之旅》并非止步于理论的讲解，更注重于将复杂的概念转化为易于理解的原理，并通过丰富的实例来展示这些原理在实际问题中的应用。无论你是工程领域的初学者，还是希望深化对信号理解的专业人士，亦或是对信息世界充满好奇的探索者，这本书都将为你提供一套强有力的分析工具和深刻的洞察力。 通过本书的学习，你将能够： 理解各种信号的本质和表征方式。 掌握分析非确定性信号的概率统计工具。 学会利用统计方法量化信号的特性。 掌握有效的信号滤波技术，去除噪声。 了解如何建立信号模型，并进行预测。 在这个信息洪流的时代，对信号的深刻理解，将赋予你更强的分析能力、更精准的判断力，让你能够从纷繁复杂的信息中抽丝剥茧，洞察事物的本质，最终更好地理解并影响我们所处的世界。这是一场关于信号的秘密探索，一次关于智慧与洞察的启程，等待着你的加入。

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翻开这本关于《高级电路理论与器件特性》的书籍，我立刻感受到了一种回归本源的震撼。在如今各种集成电路和系统级设计的浪潮下，我们很容易忽略支撑这一切的半导体物理和器件的内在行为。但这本书恰恰将重点放在了对MOSFET晶体管的深层剖析上。它没有止步于教科书上那个简单的理想开关模型，而是细致入微地探讨了亚阈值导通、载流子迁移率的饱和效应、短沟道效应（如DIBL）是如何影响晶体管的实际跨导和阈值电压的。通过阅读，我对为什么在芯片设计中需要考虑工艺角（Process Corners）有了更深刻的理解——原来这些所谓的“角”对应着晶体管物理参数的显著变化。书中对于噪声分析的部分也极其详尽，从热噪声到闪烁噪声的功率谱密度计算，再到它们如何影响ADC/DAC的性能，逻辑清晰，推导严谨。它让我意识到，要真正做出高性能、低功耗的模拟或混合信号电路，对这些底层器件物理的理解是不可或缺的基石。这本书的阅读过程就像是给电路知识“补钙”，让我对整个电子工程领域的基础更加扎实了。

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这本《数字信号处理》真是打开了我对信号世界认识的一扇大门。我之前对傅里叶变换啊、Z变换啊这些概念总是停留在公式的层面，觉得它们很抽象，和实际应用总是有段距离。但这本书的讲解方式非常注重直观理解，它没有一开始就堆砌复杂的数学推导，而是用很多生动的例子，比如音频压缩、图像滤波这些，来解释为什么我们需要这些工具。尤其是关于离散时间系统和滤波器设计的章节，作者的讲解脉络清晰，从基本的滤波器原型讲到实际的FIR和IIR设计，每一步都有充分的理论支撑和实例演示。我特别欣赏它在介绍FFT（快速傅里叶变换）时的那部分，它没有仅仅满足于给出算法流程，而是深入剖析了其背后的原理和计算复杂度，让我真正理解了为什么说它是信号处理领域的一项革命性技术。读完这部分，我感觉自己不再是被动地使用工具，而是能主动地根据不同的应用场景去设计和选择合适的信号处理方案。书中的习题设计也很有水平，既有巩固基础概念的选择题和计算题，也有需要综合运用多章知识进行小型项目设计的开放性题目，极大地提升了我的实践能力。这本书的深度和广度都让人感到满意，对于希望系统学习数字信号处理的工程师或学生来说，无疑是一份宝贵的参考资料。

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作为一名刚入行的机器学习研究员，我急需一本能将概率论和统计学原理与现代AI模型建立起坚实桥梁的书籍，而《统计学习方法》（我指的是这本书，它不是XXX那位作者的书，而是一本侧重于基础统计推断的教材）正好满足了我的需求。这本书的优点在于其严谨的数学基础和对核心算法的清晰界定。它并没有被最新的深度学习热潮冲昏头脑，而是沉下心来，将线性回归、逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）乃至到早期的提升方法（Boosting）的统计学根基剖析得淋漓尽致。例如，它对损失函数、正则化项的引入给出了非常详尽的贝叶斯角度的解释，这使得我在面对L1和L2范数选择困难时，能够从信息论和模型复杂度惩罚的角度找到清晰的答案。书中对于偏差-方差的权衡（Bias-Variance Trade-off）的讨论，也远远超越了简单的定义，它通过构建具体的预测误差模型，展示了欠拟合和过拟合的数学来源。这本书的阅读体验是需要投入精力的，因为它要求读者具备一定的数学功底，但一旦你跟上作者的思路，你会发现，那些看似花哨的新模型，其内核往往都可以追溯到这些经典而稳固的统计学原理之上。

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我最近在研究雷达系统的目标识别技术，对《电磁场与电磁波》这本书的内容进行了深入的探究。坦白说，一开始我对麦克斯韦方程组的向量微积分表达感到有些畏惧，但这本书的作者似乎深谙初学者的心理。他们没有急于展示复杂的解析解，而是花了大量篇幅去阐述每个方程背后的物理意义——电场如何由电荷产生，磁场如何由电流产生，以及它们之间是如何相互激发、共同构筑起电磁场的。书中关于波的传播部分，特别是平面波在不同介质界面上的反射与折射，配有非常精细的图示和光线追踪的类比，这比我之前看过的任何教材都要直观。更让我感到惊喜的是，书中不仅讲解了理论，还紧密结合了实际应用，比如天线的工作原理、波导的模式分析，甚至涉及到了一些电磁兼容性（EMC）的基础概念。我通过这本书，清晰地理解了为什么高频电路的布线需要特别注意阻抗匹配，以及电磁波在空气中和在金属腔体内的行为差异。这不仅仅是一本理论书，更像是一本为未来工程师准备的“操作手册”，它教会我们如何“看见”那些看不见的电磁现象，并且学会驾驭它们。

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我个人对时间序列分析的兴趣由来已久，但一直苦于找不到一本能平衡好理论深度和实际操作性的教材。偶然间接触到这本《金融时间序列分析导论》，简直是如获至宝。这本书的独特之处在于它完全围绕金融数据这一特定领域展开。它开篇就点明了金融时间序列（如股价、汇率）与传统物理或工程信号的不同之处，例如其非平稳性、尖峰厚尾的特性等。随后，它系统地介绍了如何对数据进行预处理，比如如何检验平稳性（ADF检验的应用和局限性）。最让我印象深刻的是它对波动率建模的讲解，从最初的ARCH模型，到GARCH族的各种变体（GJR-GARCH, EGARCH），作者不仅给出了严谨的似然估计过程，还结合实际的金融数据实例展示了如何拟合模型并进行波动率的动态预测。书中还涉及到协整关系和向量自回归（VAR）模型，这对于分析宏观经济指标间的相互影响至关重要。这本书的专业性毋庸置疑，它几乎就是一本实战指南，让我能够把书本上的理论直接应用到处理真实、混乱的金融数据中去，极大地提高了我的量化分析能力。

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保送面试还被问到这里面的概念了，好在回答的不错~~~

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