电工电子技术实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:114

译者:

出版时间:2009-12

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787564304980

丛书系列:

图书标签:

• 电工技术
• 电子技术
• 实验教程
• 电路分析
• 电路实验
• 电子元件
• 电工基础
• 电子基础
• 实践教学
• 高等教育

《现代信号处理与应用》 内容简介 本书深入探讨了现代信号处理的基本原理、关键技术及其在各个领域的广泛应用。全书共分为十一章，结构清晰，内容循序渐进，旨在为读者提供一个全面而深入的信号处理知识体系。 第一章 信号与系统的基本概念 本章首先引入了信号和系统的基本定义，区分了连续时间信号与离散时间信号，以及周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等不同类型。接着，详细阐述了系统作为信号变换器的角色，并介绍了几类重要的系统特性，如线性、时不变性、因果性、稳定性等。在此基础上，引入了卷积运算作为描述线性时不变（LTI）系统响应的核心工具，并通过数学推导和实例分析，使读者深刻理解卷积在系统分析中的重要性。最后，本章简要介绍了傅里叶级数和傅里叶变换的基本思想，为后续章节的深入分析奠定基础。 第二章 傅里叶变换及其性质 本章聚焦于傅里叶变换这一强大的信号分析工具。在详细介绍连续时间傅里叶变换（CTFT）的定义和计算方法后，逐一深入剖析其各项重要性质，包括线性性、时移性、频移性、对称性、积分性、微分性、卷积性质以及帕塞瓦尔定理等。通过对这些性质的深刻理解，读者将能够灵活运用傅里叶变换来分析和处理各种信号。本章还将介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）及其与CTFT的关系，并引入傅里叶级数（FS）和离散傅里叶变换（DFT）的概念，为数字信号处理奠定基础。 第三章 拉普拉斯变换及其性质 拉普拉斯变换是分析和处理复杂连续时间信号和系统，特别是瞬态响应的强大工具。本章首先定义了单边拉普拉斯变换，并详细阐述了其收敛域（ROC）的概念及其重要性，分析了不同ROC所对应的信号特性。随后，系统地介绍了拉普拉斯变换的各项基本性质，包括线性性、时移性、频移性、尺度变换、微分性质、积分性质、卷积性质、初值定理和终值定理等。这些性质的掌握对于求解LTI系统的微分方程、分析系统稳定性以及设计控制器至关重要。本章还介绍了拉普拉斯逆变换的求解方法，并通过大量例题演示了拉普拉斯变换在系统分析中的实际应用。 第四章 Z变换及其性质 Z变换是处理离散时间信号和系统的核心工具，与拉普拉斯变换在连续时间系统中的作用相对应。本章详细介绍了Z变换的定义，特别是单边Z变换和双边Z变换。同样，收敛域（ROC）的概念和分析是Z变换分析的关键，本章深入探讨了不同ROC的含义及其与系统稳定性的关系。随后，系统地梳理了Z变换的各项重要性质，包括线性性、时移性、乘法性质、卷积性质、微分性质、初值定理和终值定理等。这些性质使得Z变换在分析离散时间LTI系统、求解差分方程以及进行数字滤波器设计等方面具有不可替代的作用。本章还介绍了Z逆变换的求解方法，并通过实例展示了Z变换在数字信号处理中的应用。 第五章 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 本章将重点放在离散傅里叶变换（DFT）及其高效计算算法——快速傅里叶变换（FFT）。在回顾了离散时间傅里叶变换（DTFT）的基础上，详细介绍了DFT的定义、计算方法以及其与DTFT的关系。本章着重分析了DFT的性质，包括周期性、线性性、翻转性、循环移位性、帕塞瓦尔定理等。接着，本书将深入讲解FFT算法的思想，特别是蝶形运算和按时间抽取的FFT（Cooley-Tukey算法）和按频率抽取的FFT算法。通过对FFT算法的深入理解，读者将能够高效地计算DFT，从而为后续的谱分析、滤波器设计等奠定基础。本章还将讨论DFT在实际应用中的一些问题，如频谱混叠和栅栏效应。 第六章 采样定理与脉冲采样 采样是连接连续时间信号与离散时间信号的关键步骤。本章详细阐述了采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）的原理，深入分析了采样频率、信号带宽与采样误差之间的关系。通过理论推导和图示说明，使读者理解为何需要满足一定的采样率才能无失真地恢复原始连续信号。本章还将介绍不同类型的采样技术，如理想脉冲采样、自然采样、平顶采样等，并分析它们的特点和应用场景。此外，本章还将讨论欠采样和过采样技术，以及它们在特定应用中的优势和局限性。 第七章 数字滤波器设计 数字滤波器是信号处理中不可或缺的组成部分，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号的频谱特性。本章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，并分析了它们各自的优缺点。接着，详细介绍了几种经典的IIR滤波器设计方法，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器，包括它们的幅频特性和相频特性。随后，本章将重点介绍FIR滤波器的设计方法，如窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗、巴特沃斯窗等）和频率采样法。通过对这些设计方法的掌握，读者将能够根据具体的应用需求设计出满足性能指标的数字滤波器。 第八章 谱分析与参数估计 谱分析是研究信号频率成分分布的重要技术。本章介绍了多种谱估计方法，包括经典谱估计方法（如周期图法）和现代谱估计方法（如Welch法、Bartlett法）。本章还将介绍参数化谱估计方法，如AR模型、MA模型和ARMA模型，并探讨其在谱估计中的应用。此外，本章还将涉及信号的功率谱密度（PSD）的概念及其计算方法。通过本章的学习，读者将能够深入理解信号的频谱特性，并掌握从噪声信号中提取有用信息的技术。 第九章 希尔伯特变换与解析信号 希尔伯特变换是信号处理中的一个重要概念，用于将实信号转化为复信号，即解析信号。本章详细介绍了希尔伯特变换的定义、性质及其与傅里叶变换的关系。通过构造解析信号，可以方便地提取信号的包络和瞬时频率，这在调幅信号的解调、语音信号处理以及生物医学信号分析等领域具有广泛应用。本章将通过具体的例子演示如何构造解析信号，并分析其在实际问题中的应用。 第十章 自适应信号处理 自适应信号处理是指利用信号的统计特性，根据输入信号的变化而自动调整滤波器参数的技术。本章介绍了自适应信号处理的基本原理，并重点讲解了两种经典的自适应算法：最小均方（LMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法。本章将深入分析这些算法的工作原理、收敛性能以及在实际应用中的优缺点。自适应信号处理在噪声消除、均衡、预测以及模式识别等领域发挥着重要作用。 第十一章 信号处理在通信、图像和语音中的应用 本章将前面各章所学的信号处理理论和技术应用于实际工程领域。在通信领域，将探讨数字调制解调技术、信道编码与解码、频谱扩展等。在图像处理领域，将介绍图像滤波、边缘检测、图像增强、图像压缩等。在语音处理领域，将涉及语音信号的产生与感知、语音识别、语音合成、语音编码等。通过这些具体应用案例的介绍，读者可以更深刻地理解信号处理技术在现代科技发展中的重要作用，并激发进一步学习和研究的兴趣。 本书内容严谨，理论讲解深入浅出，配有大量的例题和图示，旨在帮助读者建立扎实的信号处理理论基础，掌握实用的信号处理方法，并能将所学知识应用于解决实际工程问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆