测试信号分析与信息处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：测试信号分析与信息处理

定价：98.00元

作者：杨平,沈艳,陈中柘

出版社：科学出版社

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787030497413

字数：

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：B5

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

导语_点评_推荐词

内容提要

---

本书共8章，约40万字，主要内容包括:信号的数学特征；信号的数学分析；信号的离散化处理与分析；测试系统的组成与分析；信号调理电路；信号转换电路；频谱估计；现代信号分析方法现代信号分析方法。在内容上注重加强测试系统的分析与建模，信号分析与信息处理的算法及硬件实现，突出测试信号分析的特殊性和针对性，加重测试信号处理的篇幅；在风格上注重图文并茂，即公式演绎与图形解析相结合，加强对理论和方法的物理内涵诠释；在取材上注重经典与新颖相结合，力求反映*的理论和应用成果。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《信号之舞：原理、方法与前沿探索》 内容概要 本书深入探讨了信号分析与信息处理领域的核心理论、关键技术与最新进展，旨在为读者构建一个全面而系统的知识体系。我们不仅仅关注信号的数学描述和变换，更着重于如何从海量数据中提取有价值的信息，实现对复杂现象的理解与预测。全书内容涵盖从基础的信号定义、分类，到复杂的非线性系统分析，再到现代机器学习在信息处理中的应用，力求为读者提供一个从入门到精通的学习路径。 第一篇：信号的基石——理论与分析 本篇将从信号的本质出发，为读者打下坚实的理论基础。 第一章：信号的定义与分类 我们将从物理现象出发，定义何为信号，阐述信号的普遍性与重要性。 详细介绍信号的多种分类方式：连续信号与离散信号、模拟信号与数字信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号、确定性信号与随机信号。每种分类都将配以生动易懂的实例，例如声波、光波、心电图、股票价格等。 探讨信号的数学表示方法，包括时域、频域和复频域表示，为后续分析奠定基础。 第二章：时域信号分析 本章重点介绍信号在时间维度上的特性分析。 基本信号单元：讲解单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等基本信号的性质与应用。 信号运算：深入阐述信号的加、减、乘、除、尺度变换、时间移位、翻转等基本运算，以及它们如何改变信号的形态。 卷积：详细讲解卷积的概念、计算方法（图解法、解析法）及其在系统分析中的核心作用，例如如何通过输入信号与系统冲激响应的卷积来获得系统的输出。 相关：介绍自相关与互相关，阐述它们在信号检测、模式识别、时延估计等方面的应用。 第三章：频域信号分析——傅里叶变换的魔力 本章是信号分析的重中之重，我们将深入剖析信号的频域特性。 傅里叶级数：讲解周期信号的频谱表示，如何将复杂的周期信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦分量之和。 傅里叶变换：将傅里叶级数推广到非周期信号，详细推导傅里叶变换的定义、性质（线性、时移、频移、尺度变换、对称性、卷积定理等）。 傅里叶变换的应用：通过实例展示傅里叶变换在信号滤波、频谱分析、调制解调等领域的强大威力。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：讲解DFT的定义与性质，重点介绍FFT算法的原理和计算效率优势，以及其在数字信号处理中的普遍应用。 功率谱密度与能量谱密度：讲解如何利用傅里叶变换计算信号的功率谱和能量谱，揭示信号的频率能量分布特性。 第四章：拉普拉斯变换与Z变换——处理更广阔的信号域 本章将介绍更强大的变换工具，以应对更复杂的信号和系统。 拉普拉斯变换：讲解拉普拉斯变换的定义、收敛域，以及它在分析连续时间线性时不变（LTI）系统动态行为中的应用，特别是与微分方程的联系。 Z变换：讲解Z变换的定义、收敛域，以及它在分析离散时间线性时不变（LTI）系统动态行为中的应用，与差分方程的联系。 应用对比：通过实例对比拉普拉斯变换和Z变换在系统稳定性分析、传递函数求解等方面的优势。 第五章：随机信号分析——理解不确定性 现实世界中的许多信号具有随机性，本章将深入研究随机信号的统计特性。 随机变量与随机过程：介绍随机变量的基本概念（概率密度函数、概率累积分布函数），以及将随机变量扩展到随机过程。 随机过程的统计特性：讲解均值、方差、协方差、自相关函数等描述随机过程的重要统计量。 平稳随机过程：重点介绍宽平稳和严平稳随机过程的概念及其分析方法。 谱估计：介绍基于随机信号统计特性的功率谱估计方法，如周期图法、Welch法等。 噪声分析：讲解常见噪声类型（如高斯白噪声）的特性及其对信号处理的影响。 第二篇：信息处理的实践——方法与技术 本篇将聚焦于如何从信号中提取、转换和利用信息。 第六章：数字信号处理基础 本章将深入介绍数字信号处理（DSP）的核心概念和基本算法。 采样定理：详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释采样频率与信号带宽的关系，以及欠采样和过采样的后果。 量化与编码：介绍模拟信号数字化过程中的量化误差和编码方式。 数字滤波器设计：讲解有限脉冲响应（FIR）滤波器和无限脉冲响应（IIR）滤波器的基本原理、设计方法（如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等）及其在信号去噪、信号分离中的应用。 数字信号处理硬件：简要介绍数字信号处理器（DSP）芯片的结构和工作原理。 第七章：信号的特征提取与模式识别 如何从复杂的信号中“提炼”出有意义的特征是信息处理的关键。 特征提取方法：介绍时域特征（如均值、方差、峰度、偏度）、频域特征（如频谱峰值、质心、带宽）、时频域特征（如小波变换系数）等。 模式识别基本概念：介绍分类器、判别函数、训练集、测试集等基本概念。 监督学习分类器：讲解线性分类器（如感知机、支持向量机SVM）、非线性分类器（如K近邻KNN、决策树）、概率分类器（如朴素贝叶斯）等。 无监督学习方法：介绍聚类分析（如K-means）、降维（如主成分分析PCA）等。 应用实例：例如语音识别中的声学特征提取与识别、图像识别中的边缘检测与形状描述。 第八章：信息论基础与编码 本章将从信息论的视角审视信息的度量与传输。 信息熵：定义信息熵，阐述其作为信息不确定性度量的意义。 信源编码：讲解如何对信息进行压缩，降低冗余度，介绍霍夫曼编码、算术编码等经典算法。 信道编码：讲解如何通过增加冗余度来抵抗噪声干扰，提高传输的可靠性，介绍汉明码、循环冗余校验码（CRC）等。 信息传输：简要介绍信息传输的基本模型和香农第二定理（信道容量）。 第九章：现代信号处理技术——小波分析与时频分析 传统傅里叶变换在处理非平稳信号时存在局限，本章介绍更先进的分析工具。 短时傅里叶变换（STFT）：介绍STFT的基本原理，以及其在分析局部频率成分时的作用，并讨论窗口长度对分辨率的影响。 小波变换（Wavelet Transform）：详细讲解小波变换的原理，包括尺度变换与平移，介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。 小波的应用：展示小波变换在信号去噪、边缘检测、图像压缩、特征提取等方面的独特优势。 其他时频分析方法：简要介绍Wigner-Ville分布、Cohen类分布等更高级的时频分析技术。 第三篇：前沿探索与未来展望 本篇将带领读者走向信号分析与信息处理的最前沿，探讨新兴技术与发展趋势。 第十章：机器学习与深度学习在信号处理中的应用 近年来，机器学习和深度学习技术极大地推动了信号处理领域的发展。 监督学习模型：回顾并深入介绍如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等在信号分类、回归、预测任务中的应用。 无监督学习与表示学习：介绍自编码器（Autoencoders）、生成对抗网络（GANs）等在信号降维、特征学习、异常检测等方面的应用。 迁移学习与联邦学习：探讨在数据受限或分布不均情况下的模型训练策略。 实际应用场景：例如基于深度学习的图像信号去噪、音频信号增强、生物医学信号分析、自然语言处理中的文本信号分析等。 第十一章：复杂系统建模与分析 如何理解和预测非线性、时变、高维的复杂系统是当前研究的热点。 非线性动力学基础：介绍李雅普诺夫指数、分形、混沌等概念。 非线性系统辨识方法：探讨基于模型（如Volterra级数、Neural Networks）和无模型（如Kernel PCA, Recurrence Quantification Analysis）的辨识技术。 复杂网络分析：介绍如何将信号数据映射到网络结构，分析系统之间的相互作用与涌现行为。 第十二章：信号处理在新兴领域的应用 本章将展示信号分析与信息处理技术在各个新兴领域的广泛应用。 通信系统：例如5G/6G通信中的信道编码、信号调制解调、 MIMO技术。 生物医学工程：例如脑电图（EEG）、心电图（ECG）的信号采集、分析与疾病诊断，医学影像处理。 遥感与地理信息系统：例如卫星图像的解译、目标检测、环境监测。 金融工程：例如股票价格预测、风险评估、高频交易中的信号分析。 智能制造与工业物联网：例如设备故障预测、生产过程优化、质量控制。 第十三章：未来趋势与挑战 本章将对信号分析与信息处理领域的未来发展方向进行展望。 实时性与低功耗：探讨如何在嵌入式设备和边缘计算场景下实现高效的信号处理。 可解释性AI：讨论如何提高复杂模型的透明度和可信度，尤其是在关键决策领域。 跨学科融合：强调信号处理与其他学科（如物理学、化学、生物学、社会科学）的交叉融合带来的新机遇。 数据隐私与安全：分析在处理敏感信号数据时面临的挑战和应对策略。 本书特色 理论与实践并重：既有严谨的数学推导和理论阐述，又不乏生动的工程实例和应用场景。 循序渐进，结构清晰：从基础概念到高级技术，由浅入深，逻辑严密，适合不同层次的读者。 前沿性与时效性：及时捕捉最新的技术动态和研究热点，涵盖机器学习、深度学习等前沿领域。 强调理解而非记忆：注重培养读者独立思考和解决问题的能力，提供深入的原理剖析。 目标读者 电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、信息工程等相关专业的本科生、研究生。 从事信号处理、通信、控制、模式识别、机器学习等领域的研究人员和工程师。 对信号分析与信息处理技术感兴趣的广大科技工作者。 通过阅读本书，您将能够深刻理解信号的本质，掌握处理和分析各种信号的强大工具，并洞察信息处理领域的未来发展趋势。