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出版者:清华大学

作者:蔡自兴

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2007-11

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302152118

丛书系列:

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• 人工智能
• 小布的信息科学
• 智能控制
• 控制理论
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• 自动化

《现代信号处理基础与工程实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代信号处理理论框架，并结合大量的工程实践案例，帮助读者掌握从理论到实际应用的完整技能链条。本书内容涵盖了信号处理的经典理论、最新的算法进展以及在通信、雷达、医学影像和工业自动化等关键领域的应用。 第一部分：信号与系统的时频域分析 本部分是理解整个信号处理大厦的基石。我们首先从连续时间信号和离散时间信号的基本概念入手，详细阐述了傅里叶级数和傅里叶变换的数学推导及其物理意义。重点在于理解信号在不同域（时域、频域）之间的变换关系，特别是连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）。 随后，深入探讨离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。书中不仅详细解析了Cooley-Tukey算法的蝶形运算结构和计算复杂度，还讨论了实际应用中需要关注的窗口函数（如汉宁窗、海明窗）对频谱泄露的影响及校正方法。 系统的分析部分，本书引入了复变函数理论，对线性时不变（LTI）系统的脉冲响应、频率响应和系统函数（Z变换）进行了严谨的讨论。读者将学习如何利用Z变换来分析系统的稳定性和因果性，这是设计数字滤波器和控制系统不可或缺的工具。我们通过大量的图示和算例，阐明了卷积和系统的频率选择性特性。 第二部分：数字滤波器设计与实现 本部分聚焦于信号的滤波处理，这是信号处理中最核心的应用之一。我们首先区分了无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器，并详细对比了它们的设计原则、性能特点（如相位线性、群延迟）和计算复杂度。 FIR滤波器设计： 重点介绍窗函数法（如后验设计法、频率采样法），并深入探讨了最优滤波器设计，特别是Parks-McClellan算法（等波纹滤波器设计），这对于需要严格控制通带和阻带纹波的应用至关重要。 IIR滤波器设计： 详细讲解了从连续时间模拟滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到数字域的映射方法，包括双线性变换法和脉冲不变法。书中特别强调了IIR滤波器在实现中可能遇到的量化误差和稳定性问题。 在实现层面，本书介绍了直接形式、级联形式和并联形式的直接硬件实现结构，并分析了定点运算对滤波器性能的影响，为嵌入式系统和FPGA实现打下基础。 第三部分：随机信号处理与估计 现实世界中的许多信号都带有随机性，本部分为此提供了强大的分析工具。我们从概率论和随机过程的基本概念开始，包括随机变量、高斯过程和平稳随机过程的定义。重点阐述了功率谱密度（PSD）的概念，解释了如何通过PSD来表征随机信号的频率特性。 线性估计： 详细介绍了维纳滤波器（Wiener Filter）的推导过程，该滤波器在最小均方误差（MMSE）准则下实现了最优的信号估计和噪声消除。书中的推导清晰地展示了如何利用信号的自相关函数和互相关函数来构建维纳滤波器的系数。 谱估计： 面对有限观测长度的随机信号，我们比较了经典（周期图法、韦尔奇法）和现代（AR/MA/ARMA模型法，如Burg算法）的功率谱估计方法。重点分析了现代谱估计方法（如子空间法）在低信噪比条件下相对于经典方法的性能优势。 第四部分：现代信号处理的高级主题 本部分面向更复杂的信号结构和前沿应用。 多通道信号处理： 引入了协方差矩阵的概念，讲解了主成分分析（PCA）在数据降维和特征提取中的应用，以及卡尔曼滤波（Kalman Filter）在线性动态系统的最优状态估计中的原理与迭代过程。卡尔曼滤波的推导过程被清晰地分解为预测步骤和更新步骤，并配以具体的导航和目标跟踪实例。 非平稳信号分析： 针对语音、地震信号等时变特性显著的信号，本书深入介绍了时频分析工具，如短时傅里叶变换（STFT）及其局限性。核心内容集中于小波变换（Wavelet Transform，WT）。详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的构造、正交性和冗余性。书中通过多分辨率分析（MRA）框架，解释了小波包分解如何提供更灵活的频率分辨率，并阐述了小波在信号去噪和特征提取中的有效性。 第五部分：工程应用案例精选 本部分将理论与实践紧密结合，通过实际项目案例展示信号处理技术的强大威力： 1. 通信系统中的均衡器设计： 如何利用自适应滤波器（如LMS算法）来消除信道引起的符号间干扰（ISI）。 2. 雷达信号处理： 介绍脉冲压缩技术（匹配滤波）的设计和实现，以及多普勒效应在速度测量中的应用。 3. 图像去噪与增强： 结合小波阈值去噪法和频率域滤波器，对比分析不同方法在去除高斯白噪声和椒盐噪声时的效果。 4. 振动监测与故障诊断： 利用随机信号处理技术，从机械设备的振动信号中提取关键频率特征，实现早期故障预警。 本书的编写风格严谨又不失启发性，理论推导详尽，同时辅以大量的MATLAB/Python代码示例（不包含在最终出版内容中，但作为教学辅助），确保读者不仅理解“如何做”，更能掌握“为什么这样做”。本书适合高等院校的电子工程、通信工程、自动化、仪器科学等专业的高年级本科生、研究生以及从事相关工程技术研发工作的专业人员作为教材或参考手册。

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《智能控制原理与应用》这本书在传统控制理论的阐述上，可以说是内容丰富，逻辑严谨。例如，关于“滑模控制”的部分，书中对滑模面的设计、趋近律的选择以及由此带来的抖振现象和抑制方法，都有着非常深入的分析和探讨。书中提供的数学推导清晰易懂，并结合了一些实际的控制工程背景，让我对滑模控制的优势和劣势有了更全面的认识。此外，书中关于“自适应控制”的章节，从 Lyapunov 稳定性理论出发，系统地介绍了多种自适应控制器的设计方法，如 MIT 法则、Lyapunov 法则等，并给出了相应的算法流程和仿真示例，这对于我理解如何在系统参数未知或时变的情况下设计鲁棒控制器非常有帮助。然而，我注意到书中对于“事件触发控制”这一新兴的智能控制策略的讨论却相对较少。我原本期望能看到更多关于如何设计一种“按需”进行通信和计算的控制系统，从而大幅降低系统开销，提高资源利用率。书中虽然提到了“采样控制”和“离散时间控制”，但并没有深入探讨如何通过智能算法来判断何时需要进行控制更新，以达到最优的性能和效率。

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这本书的标题《智能控制原理与应用》确实吸引了我，尤其是“智能”这个词，让我联想到很多关于“强化学习”在控制领域应用的最新进展。书中关于模糊逻辑控制和神经网络控制的部分写得非常扎实，从理论基础到算法实现，都有详细的介绍。我特别欣赏书中对于不同类型模糊控制器（如 Mamdani 型和 Takagi-Sugeno 型）的比较分析，以及对各种神经网络模型（如 MLP、RBFN、RNN）在控制系统中的应用场景的梳理。这些内容对于我理解如何利用这些“智能”方法来处理非线性、不确定性系统非常有启发。然而，我发现书中对于“深度强化学习”在实际工业控制问题中的应用案例和技术细节介绍得比较有限。我原本期待能看到一些利用 Q-learning、DQN、A3C 等深度强化学习算法来解决复杂控制难题的实例，比如在机器人路径规划、工业自动化流程优化等方面的具体应用。书中虽然提到了“自学习”和“自适应”的概念，但更多的是围绕传统的自适应控制和参数整定方法。这让我感觉，在深度强化学习这个当前非常热门且潜力巨大的智能控制分支上，本书的覆盖面还有待加强。

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这本书的书名是《智能控制原理与应用》，但我在阅读过程中，似乎并没有找到关于“决策树”算法在具体控制系统中的实现细节，比如如何根据历史数据构建不同深度的决策树，以及如何针对连续型或离散型控制目标来调整其参数。书中对于模糊逻辑和神经网络的介绍非常详尽，从其基础理论到各种改进模型都有深入的探讨，例如 Takagi-Sugeno 型模糊系统、径向基函数网络、多层感知机等，并且提供了很多相关的数学推导和算法流程。然而，在实际应用案例中，更多的是围绕 PID 控制的优化、自适应控制以及模型预测控制等传统但经过智能技术增强的控制策略。我原本期待能看到一些关于如何利用机器学习中的分类或回归技术，直接映射传感器输入到执行器输出的案例，从而构建一种端到端的智能控制器。书中虽提到了“黑箱模型”的概念，但其侧重点似乎还是在模型的辨识和参数优化上，而非直接利用数据驱动的强大预测能力来完成复杂的控制任务。这一点让我略感遗憾，因为决策树强大的可解释性和在某些场景下的高效性，本可以为智能控制领域带来更广阔的思路。

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这本《智能控制原理与应用》在介绍各种先进控制理论方面做得相当出色，尤其是在状态空间方法和最优控制部分，简直堪称经典。书中对于李雅普诺夫稳定性理论的讲解，层次分明，从基础概念到复杂系统的稳定性分析，都给出了清晰的推导和直观的解释，这对于我深入理解控制系统的鲁棒性非常有帮助。此外，它对模型预测控制（MPC）的详尽阐述，包括滚动优化、预测模型构建以及约束处理等关键环节，都让我受益匪浅。我特别喜欢其中关于线性二次调节器（LQR）和卡尔曼滤波的章节，它们将理论与实际应用相结合，通过具体的例子说明了如何在存在噪声和不确定性的情况下设计有效的控制器。然而，在阅读过程中，我发现书中关于“多智能体系统”的讨论相对比较简略，并没有深入探讨多智能体之间的协调、通信以及分布式博弈等前沿课题。我原本期望能看到更多关于如何设计一个能够让多个独立智能体协同工作的控制系统，例如在无人机编队飞行、交通信号优化等场景下的具体算法和案例。虽然书中提及了“分布式控制”的思想，但并未将其与多智能体系统的核心问题紧密联系起来。

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这本书的《智能控制原理与应用》书名，让我对接下来的内容充满了期待，特别是关于“分层控制”在复杂系统中的应用。书中在介绍 PID 控制、模糊逻辑控制、神经网络控制等基础但重要的控制方法时，确实做得非常扎实。从理论推导到实际算例，都给予了比较充分的讲解，尤其是在介绍各种模糊规则库的构建和神经网络的训练算法时，提供了丰富的细节，这对于我理解这些经典智能控制技术的内在机制很有帮助。书中对于如何将这些方法集成到复杂的控制系统中，也有一定的探讨。然而，在阅读过程中，我发现书中对于“分层控制”的结构设计和具体实现算法的介绍，并没有达到我预期的深度。我原本希望看到更多关于如何将复杂的控制任务分解成不同层级，并为每一层设计相应的智能控制器，以及如何协调不同层级控制器之间的信息交互和决策过程的详细讨论。书中虽然提到了“上下位控制”的概念，但更侧重于自上而下地对单个控制器进行优化，而不是对整个系统的分层架构进行精细的设计和智能化的协调。

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