信號分析與處理(修訂版) 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳京 等 著

圖書標籤:

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• 高等教育
• 工程技術
• 傅裏葉變換
• 數字信號處理
• 係統分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121238543

版次：1

商品編碼：11521570

包裝：平裝

叢書名： 高等學校工程創新“十二五“規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：356

正文語種：中文

內容簡介

本書係統的介紹瞭確定性信號、綫性時不變係統及信號處理的基本理論、基本概念、基本分析方法。全書共11章，包括信號的基本概念、描述和基本運算，信號分析與處理的基本方法，連續和離散時間傅裏葉變換、離散傅裏葉變換及其快速算法、拉普拉斯變換、 z 變換，連續和離散時間綫性時不變係統分析法，模擬和數字濾波器的基本原理及其設計。本書在編排上采取先信號後係統、先連續後離散、先時域後變換域，先理論後應用展開，符閤學習的認知過程。每章配有大量的例題和習題，注重難點和重點的解析與分析，習題附有參考答案，附錄中配有一些應和實例的Matlab腳本。

作者簡介

國防科學技術大學,教授，碩士生導師.編寫教材2部，其中《信號與係統分析》（國防科大齣版社）2003年獲校自編教材壹等奬。先後發錶學術論文30多，其中進入國際八大檢索係統10餘篇。獲省級教學成果三等奬一次，校級教學成果一等奬一次，獲校級本科教學二等奬3次，三等奬5次，2004年獲軍隊院校育纔奬銀奬。

目錄

符號一覽錶
緒論
0．1 信號與係統
0．2 信號處理
0．3 信號分析與處理的主要研究內容
第1章 信號與係統的基本概念
1．1 信號及其分類
1．1．1 確定性信號和隨機性信號
1．1．2 連續時間信號和離散時間信號
1．1．3 周期信號和非周期信號
1．1．4 功率信號和能量信號
1．1．5 對稱信號和非對稱信號
1．2 常用信號及其基本特性
1．2．1 連續時間復指數信號
1．2．2 連續時間單位階躍和單位衝激信號
1．2．3 離散時間單位樣值信號和單位階躍信號
1．2．4 離散時間復指數信號
1．3 信號時域運算
1．3．1 信號的和、積運算
1．3．2 信號的積分與微分運算
1．3．3 信號波形的翻轉、展縮與平移
1．3．4 信號的分解
1．4 係統及其錶示
1．4．1 係統
1．4．2 係統的錶示
1．5 係統的分類
1．5．1 因果與非因果係統
1．5．2 連續與離散係統
1．5．3 有記憶係統與無記憶係統
1．5．4 時不變係統與時變係統
1．5．5 綫性與非綫性係統
1．5．6 其他的係統分類
習題一 ?
第2章 綫性時不變係統的時域分析
2．1 連續時間係統的時域分析
2．1．1 微分方程的建立
2．1．2 微分方程的求解
2．1．3 零輸入響應與零狀態響應
2．2 離散時間係統的時域分析
2．2．1 差分方程的建立
2．2．2 差分方程的求解
2．2．3 零輸入響應與零狀態響應
2．3 係統的單位衝激響應與單位樣值響應
2．3．1 連續時間係統的單位衝激響應
2．3．2 離散時間係統的單位樣值響應
2．4 連續時間LTI係統：捲積積分
2．4．1 利用捲積積分計算係統的零狀態響應
2．4．2 捲積積分的圖解法
2．4．3 捲積積分的性質
2．5 離散時間LTI係統：捲積和
2．5．1 零狀態響應：捲積和
2．5．2 捲積和的性質
2．5．3 捲積和的計算
2．6 係統的特徵根及特徵模式對係統行為的影響
2．6．1 係統行為對特徵模式的依賴
2．6．2 係統時間常數
2．6．3 係統時間常數與上升時間
2．6．4 係統時間常數與濾波
2．6．5 時間常數與脈衝色散
2．6．6 時間常數與信息傳輸速率
2．6．7 諧振現象
習題二
第3章 連續時間信號的頻域分析
3．1 任意信號分解為正交函數
3．2 周期信號的傅裏葉級數
3．2．1 三角函數形式的傅裏葉級數
3．2．2 指數函數形式的傅裏葉級數
3．2．3 周期信號的頻譜
3．2．4 LTI係統對周期信號的響應
3．3 非周期信號的傅裏葉變換
3．3．1 傅裏葉變換的導齣
3．3．2 常用信號的傅裏葉變換
3．3．3 傅裏葉變換的性質
3．3．4 周期信號的傅裏葉變換
習題三
第4章 連續時間信號及係統的復頻域分析
4．1 拉普拉斯變換
4．1．1 從傅裏葉變換到拉普拉斯變換
4．1．2 收斂域
4．1．3 單邊拉普拉斯變換
4．1．4 拉普拉斯變換和傅裏葉變換的關係
4．1．5 單邊拉普拉斯變換的性質
4．2 單邊拉普拉斯反變換
4．2．1 利用拉普拉斯變換性質求解
4．2．2 部分分式展開法
4．3 利用拉普拉斯變換求解LTI係統的響應
4．3．1 微分方程的復頻域求解
4．3．2 電路係統的復頻域求解
4．4 係統函數分析
4．4．1 係統函數
4．4．2 係統因果性和穩定性分析
4．5 係統的圖形錶示方法
4．5．1 係統框圖
4．5．2 信號流圖
4．5．3 梅森公式
4．5．4 係統模擬
習題四
第5章 連續時間濾波器
5．1 綫性時不變係統的頻率響應
5．2 綫性時不變係統中信號的傳輸
5．2．1 無失真傳輸條件
5．2．2 信號的無失真傳輸
5．2．3 信號的濾波
5．3 理想和實際濾波器
5．3．1 理想濾波器的頻域特性
5．3．2 理想濾波器的時域特性
5．3．3 實際低通濾波器特性
5．4 係統函數極零點對濾波器特性的影響
5．4．1 係統函數的極零點與係統頻率響應的關係
5．4．2 巴特沃斯（Butterworth）濾波器
5．4．3 切比雪夫（Chebyshev）濾波器
習題五
第6章 抽樣：從連續到離散的過渡
6．1 時域抽樣
6．1．1 抽樣的數學模型
6．1．2 衝激串抽樣
6．1．3 時域抽樣定理
6．2 實際抽樣的過程
6．3 實際信號的重建過程
6．3．1 內插公式和內插函數
6．3．2 零階保持內插和綫性內插
6．4 頻譜混疊
6．5 頻域抽樣定理
習題六
第7章 離散時間信號的頻域分析
7．1 離散時間傅裏葉級數（DTFS）
7．1．1 周期信號的離散時間傅裏葉級數錶示
7．1．2 周期信號的頻譜
7．2 非周期信號的傅裏葉變換
7．2．1 非周期信號的傅裏葉積分錶示
7．2．2 傅裏葉頻譜的特性
7．2．3 離散時間傅裏葉變換性質
7．3 幾種傅裏葉變換的關係
7．3．1 連續時間傅裏葉變換(CTFT)
7．3．2 連續時間傅裏葉級數(CTFS)
7．3．3 離散時間傅裏葉變換(DTFT)
7．3．4 離散時間傅裏葉級數(DTFS)
7．4 離散時間綫性時不變係統的頻域分析
7．4．1 係統響應的頻域錶示
7．4．2 係統頻率響應和單位樣值響應的計算
7．4．3 濾波特性
習題七
第8章 離散時間LTI係統的 z 域分析
8．1 z 變換
8．1．1 從離散時間傅裏葉變換（DTFT）到 z 變換
8．1．2 收斂域
8．1．3 單邊 z 變換
8．1．4 z 變換性質
8．1．5 z 反變換
8．2 利用單邊 z 變換求解LTI係統的響應
8．3 係統函數
8．3．1 係統函數
8．3．2 由極零點圖確定頻率響應
8．3．3 係統因果性和穩定性
8．3．4 係統的圖形錶示方法
習題八
第9章 離散傅裏葉變換
9．1 離散傅裏葉變換（DFT）
9．2 DFT與 z 變換、傅裏葉變換的相互關係
9．3 DFT等效數字濾波器組
9．4 DFT的性質
9．4．1 綫性
9．4．2 序列的圓周移位（循環移位）
9．4．3 共軛對稱性
9．4．4 循環捲積
9．4．5 循環捲積與綫性捲積關係
9．5 用DFT實現綫性時不變係統
9．5．1 DFT計算綫性捲積
9．5．2 重疊相加法
9．5．3 重疊保留法
9．6 DFT進行信號的頻譜分析
9．6．1 混疊失真
9．6．2 頻譜泄漏
9．6．3 柵欄效應
習題九
第10章 快速傅裏葉變換
10．1 改進DFT計算的方法
10．1．1 直接計算DFT的特點
10．1．2 減少運算量的方法
10．2 按時間抽取（DIT）的FFT算法
10．2．1 算法原理
10．2．2 時間抽取FFT的運算量
10．2．3 時間抽取法的運算特點
10．3 按頻率抽取（DIF）的FFT算法
10．3．1 算法原理
10．3．2 運算特點
習題十
第11章 數字濾波器設計
11．1 數字濾波器的基本結構
11．1．1 數字濾波器結構的錶示方法
11．1．2 無限長單位取樣響應數字濾波器的基本結構
11．1．3 有限長單位取樣響應數字濾波器的基本結構
11．2 IIR數字濾波器的設計
11．2．1 模擬低通濾波器原型
11．2．2 脈衝響應不變法
11．2．3 雙綫性變換法
11．2．4 設計IIR數字濾波器的頻率變換法
11．3 FIR濾波器設計
11．3．1 綫性相位FIR濾波器的特徵
11．3．2 窗函數設計法
11．3．3 利用頻率采樣技術設計
11．3．4 IIR濾波器和FIR濾波器的比較
習題十一
附錄A 部分分式展開
附錄B 常用數學用錶
附錄C 模擬濾波器設計Matlab程序
附錄D FIR濾波器設計例程
部分習題參考答案
參考文獻

前言/序言

信號的奧秘：穿越時空的語言 自古以來，人類便渴望理解並操縱那些無形卻充滿信息的力量。從遠古的鼓聲傳遞信息，到現代的無綫電波承載萬語韆言，信號一直是連接、溝通、感知世界的核心媒介。它們如同無聲的河流，流淌著關於現實世界的種種綫索，蘊藏著豐富的知識與未知的奧秘。理解信號，便是理解我們所處世界的本質，便是掌握洞察萬物的鑰匙。 我們每天都沐浴在信號的海洋中。清晨的鬧鍾聲喚醒沉睡的身體，廣播裏的新聞播報著遠方的動態，手機上的通知提醒著重要的信息，甚至我們眼中看到的景物，耳朵裏聽到的聲音，皮膚上感受到的溫度，無一不是通過信號傳遞到我們的大腦。這些信號，有些是自然的饋贈，如同閃電劃破夜空，海浪拍打礁石；有些則是人類智慧的結晶，比如電視信號裏的精彩畫麵，互聯網上傳遞的巨量數據，醫學影像中揭示的生命內部。 然而，信號的本質並非總是清晰可見，它們往往伴隨著噪聲的乾擾，信息可能被扭麯、衰減，甚至淹沒。這就如同在喧囂的市場中試圖聽清某個細微的聲音，又或者在渾濁的河流中尋找隱藏的寶藏。要從中提取齣真正有價值的信息，需要精密的工具和深刻的理解。這便是信號分析與處理所要解決的核心問題——如何有效地捕捉、理解、淨化和利用這些信息載體。 信號分析：解碼世界的密碼 信號分析，便是解讀這些穿越時空語言的“密碼本”。它提供瞭一套嚴謹的數學框架和分析工具，幫助我們深入理解信號的內在結構和特性。想象一下，麵對一段復雜的音樂，我們如何纔能分辨齣其中的鏇律、節奏、和聲？又或者，麵對一段心電圖，我們如何纔能從中識彆齣心髒跳動的規律，發現潛在的異常？信號分析正是運用傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等數學工具，將看似復雜的信號分解成基本的組成部分，例如頻率、振幅、相位等，從而揭示其本質。 通過頻率分析，我們可以看到信號在不同頻率上的分布情況。這就像給一段聲音進行“成分分析”，識彆齣其中高頻的顫音和低頻的渾厚音。通過時域分析，我們可以觀察信號隨時間的變化軌跡，理解其動態過程。這如同繪製一幅“時間地圖”，記錄下信號在每個瞬間的狀態。更進一步，時頻分析則能夠同時展現信號在時間和頻率上的分布，讓我們對信號的瞬時特性有更全麵的認識，尤其在處理非平穩信號時，如短暫的語音信號或突發的衝擊聲，其優勢尤為突齣。 信號分析不僅僅是理論的推演，更有著廣泛的應用。在通信領域，它幫助我們理解電磁波的特性，設計更高效的調製解調方式，確保信息準確無誤地傳輸。在音頻處理中，它讓我們能夠分離不同的音源，進行聲音的增強或降噪，創造齣更動聽的音樂。在圖像處理領域，頻率域分析能夠幫助我們銳化圖像，去除噪聲，甚至進行圖像的壓縮。在科學研究中，無論是天文學傢分析宇宙射綫信號，還是生物學傢研究神經元的電信號，信號分析都是不可或缺的工具。 信號處理：塑造與重塑信息 如果說信號分析是“望聞問切”，那麼信號處理便是“開方抓藥，針灸推拿”。它是在理解信號的基礎上，運用一係列技術手段，對信號進行修改、增強、轉換或提取，以達到特定目的。這個過程如同精雕細琢，將未經雕琢的原石打磨成璀璨的寶石。 濾波是信號處理中最基本也最重要的一項技術。噪聲常常是信號的“雜質”，過濾掉這些噪聲，能夠顯著提高信號的質量和可用性。低通濾波器如同篩子，隻允許低頻成分通過，去除高頻的“沙沙”聲；高通濾波器則相反，保留高頻成分，濾除低頻的“嗡嗡”聲；帶通濾波器則專注於某一特定頻率範圍，如同調諧收音機，隻接收我們想要收聽的電颱。這些濾波器在音頻降噪、圖像去模糊、通信信號淨化等方麵發揮著至關重要的作用。 信號的增強與提取也是信號處理的核心任務。有時，我們需要的信號可能非常微弱，被淹沒在強大的背景噪聲中。信號處理技術，如維納濾波、卡爾曼濾波等，能夠通過對信號和噪聲特性的建模，有效地從噪聲中“撈齣”我們所關心的微弱信號。這在雷達探測、目標跟蹤、醫學診斷（如微弱的胎心音檢測）等領域具有關鍵意義。 信號的變換與壓縮則是為瞭更有效地存儲、傳輸和處理信號。例如，在數字圖像和視頻傳輸中，我們無法直接傳輸原始的像素數據，這不僅耗費巨大的存儲空間，也極大地增加瞭傳輸帶寬。通過小波變換、離散餘弦變換（DCT）等壓縮算法，我們可以將信號錶示成更緊湊的形式，在損失少量信息的情況下，大幅減小數據量，實現高效的傳輸和存儲。語音識彆、人臉識彆等復雜的人工智能應用，也離不開高效的信號錶示和特徵提取技術。 跨越界限的融閤與未來 信號分析與處理並非孤立的學科，它們與概率論、統計學、綫性代數、微分方程等數學分支緊密相連，同時也廣泛應用於電子工程、通信工程、計算機科學、生物醫學工程、機械工程、地球物理學等幾乎所有涉及信息采集與處理的領域。 在當今這個信息爆炸的時代，數據量呈指數級增長，信號的形態也日益復雜多樣。人工智能、機器學習的飛速發展，為信號分析與處理帶來瞭前所未有的機遇和挑戰。如何利用深度學習模型自動學習信號的特徵，如何設計更魯棒的信號處理算法以應對更復雜的乾擾，如何將信號分析與處理與大數據分析相結閤，提取齣更深層次的知識，這些都將是未來研究的重要方嚮。 理解信號，便是理解信息的本質；掌握信號分析與處理，便是掌握瞭駕馭信息、洞察世界的強大能力。這是一場永無止境的探索，一場關於解碼、重塑與創造的智慧之旅。從最基礎的聲波、光波，到最復雜的腦電波、金融市場波動，再到宏觀宇宙的射電信號，信號的語言無處不在，等待著我們去傾聽、去解讀、去利用。這是一門關於“聽見”和“看見”的藝術，一門關於“理解”和“創造”的科學，它將持續引領我們探索更廣闊的未知領域。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些想深入瞭解信號世界的朋友量身打造的！我一直對各種信號的奧秘充滿好奇，從最基礎的波形到復雜的調製解調，總覺得裏麵藏著一股強大的力量。拿到這本書後，我驚喜地發現它並沒有一開始就拋齣令人望而生畏的復雜公式，而是循序漸進地引導我理解信號的本質。作者用生動的比喻和清晰的圖示，將抽象的概念變得觸手可及。比如，當我看到關於傅裏葉變換的章節時，我曾一度感到頭疼，但書中的解釋讓我豁然開朗。它就像一把鑰匙，打開瞭我對信號頻譜分析的大門，讓我明白原來一個看似簡單的信號，背後隱藏著如此豐富的信息。而且，書中還穿插瞭很多實際應用的例子，讓我看到瞭信號分析在通信、醫療、音頻處理等領域的廣泛應用，這極大地激發瞭我進一步學習的動力。我尤其喜歡書中關於采樣定理的講解，它讓我深刻理解瞭數字信號處理的關鍵。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是一種思維方式的培養，它教會我如何去觀察、去分析、去解決問題，讓我覺得自己在信號處理的道路上又邁進瞭一大步。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其係統性和深度。作為一個在相關領域有一定基礎的學習者，我一直在尋找一本能夠將信號分析與處理的各個方麵融會貫通的教材。這本書正好滿足瞭我的需求。它並沒有停留在對單一概念的淺嘗輒止，而是從信號的産生、傳輸、接收到最終的分析和應用，構成瞭一個完整的鏈條。書中的每一個章節都是相互關聯的，前後的鋪墊做得非常到位。我尤其喜歡關於隨機信號分析的部分，這部分內容往往是很多教材中比較薄弱的環節，但這本書在這方麵的內容非常紮實，從概率論基礎到各種隨機信號模型的介紹，再到功率譜密度的概念，都講解得清晰明瞭。它不僅幫助我理解瞭隨機信號的理論，還為我提供瞭處理實際工程中遇到的隨機噪聲的有效方法。這本書讓我對信號處理的認識不再局限於確定的信號，而是能夠更全麵地理解和處理更復雜的實際信號。它為我打開瞭一個更廣闊的研究視角，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我重新審視信號處理的“百科全書”。我之前對信號處理的理解相對碎片化，知道一些概念，但缺乏係統性的認識。這本書的齣現，就像一股清流，將我零散的知識點串聯起來，形成瞭一個完整的知識網絡。它不僅僅是關於“信號”本身，更是關於“處理”的方法論。從模擬信號到數字信號，從時域分析到頻域分析，再到更高級的自適應濾波和譜估計，幾乎涵蓋瞭信號處理的各個重要領域。讓我印象深刻的是，書中關於“信號去噪”的討論，它並不是簡單地介紹幾種去噪算法，而是從信號和噪聲的本質區彆入手，分析不同噪聲的特性，然後介紹各種去噪方法（如小波去噪、閾值去噪等）的原理和適用範圍，這讓我能夠更深入地理解“去噪”這個過程，而不是僅僅停留在“套用公式”的層麵。這本書讓我體會到，信號處理的魅力不僅僅在於復雜的數學工具，更在於它能夠幫助我們從海量的數據中提取齣有價值的信息，解決現實世界中的各種問題。

评分☆☆☆☆☆

如果說我在這本書中有什麼特彆的感受，那一定是它對細節的極緻追求。我不是那種隻想瞭解大概意思的學習者，我希望能夠理解每一個公式背後的邏輯，理解每一個算法的原理。這本書在這方麵做得非常齣色。在介紹各種濾波器設計方法時，它不僅僅給齣瞭設計的公式和步驟，還深入講解瞭不同濾波器類型（如巴特沃斯、切比雪夫等）的設計原理、優缺點以及適用場景，讓我能夠根據實際需求做齣最優選擇。書中對離散時間信號處理的講解也特彆細緻，從Z變換到數字濾波器的具體實現，每一個步驟都清晰可見。我尤其喜歡關於FFT（快速傅裏葉變換）的章節，它不僅解釋瞭FFT算法的原理，還探討瞭其在實際應用中的一些注意事項，比如窗口函數的影響等，這些細節對於實際操作者來說至關重要。這本書讓我覺得，即使是最基礎的概念，也可以有如此深厚的挖掘空間，它激發瞭我對技術鑽研的熱情，讓我不再滿足於“會用”，而是追求“理解”。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的結構設計得非常閤理。我之前嘗試過幾本信號處理的書，但總覺得要麼過於理論化，要麼過於應用化，很難找到一個平衡點。而這本《信號分析與處理(修訂版)》恰恰做到瞭這一點。它從最基礎的信號分類、特性入手，逐步深入到信號的變換、分析以及各種濾波器的設計。我最欣賞的是它在講解過程中，不斷強調理論與實踐的結閤。書中的每一個概念，作者都會給齣相應的數學推導，但同時也會通過圖示和代碼示例（雖然我還沒仔細研究代碼部分）來幫助理解。尤其是關於捲積和相關性的章節，對我來說是理解係統響應的關鍵，書中的講解非常透徹，讓我不再感到模糊。而且，它的修訂版確實在內容上有所優化，一些之前可能存在的模糊點得到瞭澄清，整體的邏輯性和流暢性都得到瞭提升。我曾嘗試著去解決一些工程上的小問題，書中提供的思路和方法給瞭我很大的啓發。這本書就像一位經驗豐富的導師，不僅傳授知識，更重要的是教會我如何去思考，如何去構建自己的知識體係，這對我未來的學習和工作都將産生深遠的影響。