Fundamentals of Signal Processing for Sound and Vibration Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Shin, Kihong/ Hammond, Joseph K.

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2008-4

价格:796.00元

装帧:

isbn号码:9780470511886

丛书系列:

图书标签:

• 语音学
• 信号处理
• 声学
• 振动
• 工程
• 傅里叶变换
• 滤波器
• 数字信号处理
• 传感器
• 数据分析
• 控制系统

好的，这是一本关于信号处理在声学与振动工程中应用的图书简介，侧重于基础理论、方法论和实际应用，但不涉及您提到的特定书籍的任何具体内容。 --- 图书名称：声振信号处理基础与工程实践 图书简介 在现代工程领域，对声学现象和机械振动进行精确的测量、分析和理解是实现系统优化、故障诊断和噪声控制的关键。本书旨在为声学工程师、振动分析师以及从事相关领域的科研人员和学生提供一套全面且深入的信号处理理论与实践框架。我们专注于构建扎实的数学基础，并将其无缝衔接到实际的工程问题求解过程中。 本书的叙事结构遵循从基本概念到高级分析方法的逻辑流程。我们首先回顾了信号与系统的基本理论，强调了时域和频域表示的重要性。对于工程应用而言，理解信号的采集、数字化过程至关重要。因此，我们详细阐述了采样定理、量化误差以及模数（A/D）和数模（D/A）转换器的特性，为后续的数据处理奠定了基础。 第一部分：基础理论与数学工具 在深入研究特定应用之前，本书首先建立起信号处理的核心数学语言。我们对傅里叶分析进行了系统的梳理，从连续时间傅里叶变换（CTFT）到离散时间傅里叶变换（DTFT）及快速傅里叶变换（FFT）。重点在于解释FFT在频谱分析中的实际操作、精度限制以及如何有效处理周期性和非周期性信号。 随后，我们引入了随机信号处理的基础。声学和振动信号在本质上往往是随机的或非平稳的。因此，本书深入探讨了随机过程的特性，包括自相关函数、互相关函数以及功率谱密度（PSD）。我们详细分析了如何利用PSD来量化信号的能量分布，并讨论了窗口函数对频谱估计的影响，指导读者如何在分辨率和漏谱之间做出权衡。 第二部分：时域与频域分析技术 本书的核心部分集中于将理论转化为实用的分析工具。在时域分析方面，我们讨论了数字滤波器的设计与实现。从FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的基本结构、设计规范（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）到实际应用中的稳定性、相位失真和群延迟的考量，都进行了细致的论述。我们强调了滤波在去噪、信号分离和特征提取中的关键作用。 进入频域分析，本书系统地介绍了高级谱分析方法。除了传统的基于FFT的功率谱估计，我们还涵盖了现代谱估计技术，如重叠数据法（如Welch法）以降低方差，以及更高分辨率的参数化方法，如自回归（AR）模型谱估计。这些方法对于精确识别结构共振频率和声源特性至关重要。 此外，系统辨识和传递函数估计是振动工程中的核心内容。本书详细介绍了如何利用输入激励信号（如白噪声、扫频信号）和输出响应信号，在频域内估计系统的动态特性，包括模态参数（固有频率、阻尼比和振型）。 第三部分：时频分析与非平稳信号处理 传统的傅里叶分析在处理随时间变化的信号时存在局限性。为此，本书将大量篇幅用于介绍时频分析技术，这对于分析非平稳的声振信号至关重要。我们探讨了短时傅里叶变换（STFT）的基本原理及其固有的时间-频率分辨率权衡问题。 为了克服STFT的不足，本书随后转向更先进的工具，如小波变换（Wavelet Transform）。我们解释了连续小波变换和离散小波变换的数学基础，并展示了它们在瞬态冲击分析、特征信号的精确定位以及信号去噪中的卓越性能。读者将学习如何选择合适的小波基函数来匹配特定的工程信号特征。 第四部分：工程应用与高级主题 理论的价值最终体现在其工程应用上。本书的最后一部分将前述工具应用于声学和振动工程中的典型场景。 在振动分析方面，我们讨论了模态分析中信号处理的应用，包括如何从加速度计数据中提取模态参数，以及如何处理多输入多输出（MIMO）系统的数据以进行更复杂的系统识别。我们探讨了基于信号处理的损伤检测技术，如利用高频能量变化或非线性特征来识别结构缺陷。 在声学应用方面，本书探讨了噪声源的定位与分离技术。通过空间谱分析技术（如波束形成Beamforming），演示如何利用麦克风阵列数据来识别声源的方向和强度。此外，我们也涉及了混响时间估计、吸声材料的声阻抗测量中的信号处理环节，以及噪声背景下的信号增强技术。 结语 本书的编写目标是使读者不仅掌握信号处理的理论，更能形成一套解决复杂声振问题的系统思维。每一章都辅以大量的数学推导和工程实例说明，旨在培养读者独立分析和处理真实世界信号数据的能力。我们相信，通过对这些核心工具的精通，读者将在声学和振动工程领域取得更深入的突破。 ---

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老实说，初次翻阅这本书时，我感觉它的阅读体验有点像是在啃一本硬骨头，但坚持下来后发现收益颇丰。这本书的叙事风格非常务实，几乎没有“废话”，直奔主题，这对于我这种时间紧张的在职工程师来说是个优点。它不像那种试图用非常通俗的比喻来解释一切的科普读物，它更注重精确性，很多定义都极其到位。我特别喜欢它在处理随机过程时展现出的那种数学上的优雅和对实际工程问题的连接能力。例如，关于维纳-霍夫曼滤波器的介绍，书中不仅给出了最优估计的推导，还非常清晰地说明了在什么条件下（比如系统状态可观测性）才能有效应用这种最优滤波器。这让我重新审视了我们实验室里之前采用的那些经验性的滤波方法，意识到在某些高噪声环境下，更具理论支撑的方法才是出路。这本书的内容密度非常高，每一页都值得反复咀嚼，我建议读者最好搭配习题和配套的仿真环境一起学习，这样才能真正掌握这些精妙的信号处理技巧。

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这本书的封面设计就有一种很朴实的专业感，拿到手里分量十足，感觉作者在内容组织上一定下了大功夫。我个人最欣赏的是它在理论推导上的严谨性，不像有些教材只是简单罗列公式，这本书会非常细致地解释每一个步骤背后的物理意义和数学原理。对于我们这种需要将信号处理技术应用到实际声学和振动工程中的人来说，这一点至关重要。比如，在讲解傅里叶变换时，它不仅展示了如何计算，还深入探讨了窗口函数选择对频谱泄露的影响，并提供了不同应用场景下的最佳实践建议。书中大量的图示，尤其是那些频谱图和时域波形对比图，清晰直观，极大地帮助我理解了抽象的概念。我记得有一次我在处理一个复杂的机械振动数据时遇到了相位失真问题，翻阅这本书中关于相干性和互功率谱密度的章节后，茅塞顿开，找到了问题的关键所在。总的来说，它更像是一本工具书，而不是一本泛泛而谈的导论，适合已经具备一定基础，希望深入挖掘信号处理核心机制的工程师和研究生。

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这本书对于声学和振动工程师而言，无疑是一份宝贵的财富，特别是它对**实际应用案例的深度剖析**。我经常发现市面上的教材在理论和实践之间存在一道鸿沟，讲了一堆傅里叶、小波，但真到处理一个实际的混响时间测量或模态分析问题时，就显得捉襟见肘了。这本书则有效地架起了这座桥梁。它的章节安排极具逻辑性，从基础的时间域分析过渡到频率域，再到更复杂的时频分析，每一步都紧密联系着工程中的实际需求。例如，在振动分析部分，它详细阐述了如何利用FFT和谱分析来识别机械系统的固有频率和阻尼比，并且强调了采样频率和谱线分辨率对结果准确性的制约。最让我印象深刻的是它对**非平稳信号处理**的讲解，这在机器故障诊断中是核心。它用清晰的图表展示了短时傅里叶变换（STFT）与小波变换（WT）在捕捉瞬态冲击信号方面的优劣，这直接指导了我后续测试方案的制定。这本书的深度足以支撑工程师从初级数据采集走向高级故障诊断和系统辨识。

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坦白说，这本书的**深度和广度**令人印象深刻，但它绝不是一本可以“轻松读完”的书。作者显然对信号处理领域的经典理论和最新进展都有着深刻的理解，并在书中进行了精妙的整合。我个人对它在**非线性系统辨识**方面的处理尤为赞赏。在很多传统的信号处理教材中，随机过程和线性系统分析占据了绝对的主导地位，而对那些在实际机械结构中普遍存在的非线性效应处理得相对敷衍。然而，这本书专门辟出篇幅讨论了Volterra级数和NARX模型在处理这些非线性振动问题上的应用潜力，这为我拓展了新的研究方向。虽然某些高级章节的数学要求较高，需要读者具备扎实的复变函数和概率论基础，但这恰恰是其价值所在——它不回避复杂性，而是将复杂性系统化地呈现出来。对于致力于提升自身理论水平，希望在声振领域做出原创性工作的研究人员来说，这本书的理论深度是无可替代的基石。

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这本书的**实践指导价值**超出了我的预期。我购买它时，主要期望它能巩固我的基础知识，但没想到它在“如何处理真实数据”这个关键点上提供了大量实用的技巧和陷阱提示。比如，它对**数据预处理**的重视程度很高，详细讨论了直流偏移去除、基线漂移校正，以及在模态试验中如何识别和排除环境噪声的影响。这些看似基础但极其关键的步骤，往往是导致最终分析结果不可靠的主要原因，而很多教材对此只是轻描淡写。书中对**功率谱密度估计**的讲解非常细致，不仅比较了周期图法、Welch法和Pitt法，还专门讨论了在有限数据长度下如何平衡方差和偏差，这在实际的噪声控制和声源定位任务中至关重要。总而言之，它提供了一个从采集前端到最终结果解释的完整闭环思考框架，让读者在应用信号处理工具时，不再是盲目地调用软件函数，而是真正理解每一步操作背后的物理限制和潜在误差来源。这本书是那种你会时不时地把它从书架上抽下来，查阅某个具体工程难题的“实战手册”。

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说是读过其实只读了上半本，概率那部分几乎没看。觉得这书跟老师的讲义各有利弊，还是综合起来看比较好。

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