基本信息
书名:时频测量技术及应用
定价：79.00元
售价：60.8元,便宜18.2元,折扣76
作者:梁文海,秦爽
出版社：科学出版社
出版日期：2018-02-01
ISBN：9787030528148
字数：
页码：192
版次：01
装帧：平装
开本：32开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
内容提要
本书主要介绍时频测量基本原理与方法以及时频技术在常见物理量测量中的测量原理、方法与应用，包括电压测量、温度测量、湿度测量、微位移测量以及压力与拉力的测量等。同时介绍了时频技术在现代超声测距、基于IEEE802.11协议测距测向以及室内定位等新技术中的应用，给出了时频测量技术研究成果以及在超声测距、基于IEEE802.11协议测距测向以及室内定位等具体实现方法、算法等。
目录
作者介绍
文摘
序言
时频分析的理论基石与前沿探索 《时频测量技术及应用》并非一本孤立存在于书架上的技术手册，它更像是一扇窗，向我们展示了如何深刻理解和高效利用信号在时间和频率两个维度上的丰富信息。信号，作为信息的载体，其本质在于变化。而我们之所以需要时频分析，正是因为许多重要的信号特征，例如瞬态的、非平稳的，仅仅通过单一维度的分析（纯粹的时域或纯粹的频域）是无法完整揭示的。一如音乐，我们既需要感受旋律的起伏变化（时域），也需要分辨不同乐器发出的音色（频域），而时频分析则如同一个高明的指挥家，能够同时把握节奏与音色，将音乐的精髓淋漓尽致地呈现出来。 本书的编写，旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并在此基础上引领读者探索时频分析的广阔应用天地。它不仅是对现有技术的梳理与总结，更是对未来发展方向的一种前瞻性思考。 第一部分：时频分析的理论基石 深入理解时频分析，首先需要回溯其历史渊源和核心概念。从傅里叶变换的革命性突破开始，人类学会了将复杂的信号分解为一系列简单的正弦波的叠加。这极大地简化了信号的分析，使得我们能够研究信号的整体频谱特征。然而，傅里叶变换有一个固有的局限性，即它丢失了信号产生这些频率成分的时间信息。换句话说，它只能告诉我们“有哪些频率成分”，却无法告诉我们“这些频率成分在何时出现”。 为了弥补这一不足，短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）应运而生。STFT的核心思想是“局部化”，它将整个信号分割成若干个小段，对每一小段分别进行傅里叶变换。通过观察不同时间段内的频谱变化，我们得以窥探信号的时频特性。然而，STFT也存在固有的“时频分辨率积”的限制，即在时间和频率两个维度上的分辨率是相互制约的。如果我们在时间上分割得越细，频率分辨率就会越差；反之亦然。这就像用一把尺子测量，你不可能同时精确地测量到物体的长度和宽度。 为了突破STFT的局限，小波变换（Wavelet Transform）应运而生，它被誉为时频分析领域的一场革命。与STFT使用固定的窗口函数不同，小波变换采用的是可伸缩、可移动的“母小波”。通过对母小波进行拉伸（改变尺度）和移动，小波变换能够实现“多分辨率分析”。这意味着，它能够在高频部分获得良好的时间分辨率，而在低频部分获得良好的频率分辨率。这种“自适应”的特性，使得小波变换在分析具有瞬态特征或多尺度特性的信号时，展现出无与伦比的优势。本书将详细阐述不同类型的小波（如Haar小波、Morlet小波、Mexican Hat小波等）的数学性质，以及它们在具体应用中的选择依据。 除了STFT和小波变换，本书还将介绍一些其他重要的时频分析方法，例如Wigner-Ville分布（WVD）及其改进版本。WVD能够提供非常高的时频分辨率，尤其适用于分析非平稳信号。然而，它也存在“交叉项”的问题，即在信号成分较多时，会出现一些不存在于实际信号中的虚假成分，从而干扰对信号的解读。因此，理解WVD的优缺点以及如何通过改进算法来克服其局限性，是掌握这一技术的重要环节。 此外，非平稳信号的建模与分析也是本书关注的重点。许多实际信号，如语音、心电信号、地震波等，其统计特性会随着时间发生变化。本书将介绍如何利用时频表示来捕捉这些动态变化，并在此基础上构建更精确的信号模型。 第二部分：时频测量技术的精髓 理论固然重要，但最终的应用离不开具体的测量技术。本书将深入剖析各种时频测量技术的实现细节和关键要素。 首先，在硬件层面，高效的时频测量需要高性能的信号采集设备。这包括高采样率的模数转换器（ADC）、低噪声的放大器以及精确的同步机制。这些硬件构成了捕捉瞬息万变信号的“眼睛”和“耳朵”。 其次，在软件算法层面，本书将详细介绍如何有效地实现STFT、小波变换和WVD等算法。这包括窗口函数的选择、分解层数的确定、重构算法的设计等。对于STFT，将讨论不同窗口函数的优缺点（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）及其对分析结果的影响。对于小波变换，将详细介绍其离散化过程，如离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），并探讨不同小波族的选择标准。 本书还将重点探讨时频分析在信号降噪、特征提取和目标识别等方面的应用。例如，在语音信号处理中，可以通过时频分析来去除背景噪声，并提取出能够代表说话人身份的声学特征。在医学信号分析中，时频分析能够帮助医生识别出病变区域的心电图或脑电图异常。 此外，针对实际应用中可能遇到的挑战，如计算复杂度、实时性要求等，本书也将提供相应的解决方案。例如，介绍快速算法（如快速傅里叶变换，FFT）和并行计算技术如何加速时频分析的进程。对于实时性要求极高的应用，例如雷达信号处理或通信系统，如何设计高效的在线时频分析算法将是重点探讨的内容。 第三部分：时频技术的广阔应用 时频分析的强大之处在于其广泛的应用前景，几乎渗透到科学技术的各个领域。本书将通过丰富的实例，生动地展示时频技术在不同领域的具体应用。 通信领域： 在移动通信、无线传感网络等领域，信号往往是非平稳的，且频谱资源有限。时频分析能够帮助我们精确地监测和分析信号的频谱变化，实现更有效的频谱利用和干扰抑制。例如，OFDM（正交频分复用）技术在很大程度上就依赖于对信号时频特性的深刻理解。 生物医学工程： 语音信号分析、心电信号（ECG）、脑电信号（EEG）、肌电信号（EMG）等都具有显著的时频特性。时频分析可以用于疾病的诊断和监测，例如识别心律失常、癫痫发作等。 机械工程与故障诊断： 机械设备的运行过程中会产生振动信号，这些信号的时频特性与设备的健康状况密切相关。通过时频分析，可以检测出设备早期发生的微小故障，从而进行预防性维护，避免重大事故的发生。例如，分析轴承、齿轮的振动信号，识别其磨损或损坏的迹象。 地球物理与环境监测： 地震波、声纳信号等都是重要的时频分析对象。例如，在地震勘探中，时频分析能够帮助研究人员区分不同地质层的信号特征。在环境监测中，也可以用于分析水下声音信号，识别海洋生物或人为活动。 图像处理与计算机视觉： 虽然图像是二维的，但其本质也可以看作是时频域的扩展。时频分析技术可以应用于图像的去噪、增强、特征提取以及目标检测等任务。 金融信号分析： 金融市场数据，如股票价格、交易量等，也表现出非平稳的特性。时频分析可以用于识别市场中的趋势、周期和异常波动，为投资决策提供依据。 本书在介绍这些应用时，不仅仅是简单列举，而是会深入剖析其背后的原理，以及如何利用时频技术解决实际问题。例如，在故障诊断中，会详细介绍如何根据特定的故障模式在时频图上产生的特征来准确判断故障类型。 结语 《时频测量技术及应用》旨在为读者提供一个全面、深入、实用的时频分析学习平台。无论是对基础理论的渴望，还是对实际应用的需求，本书都将是您不可多得的参考。我们希望通过本书的阅读，读者能够掌握时频分析的核心思想，理解各种经典与前沿的时频分析方法，并能够将其灵活地应用于各自的研究和工作领域，从而更有效地洞察和驾驭信息世界的瞬息万变。这不仅是一门技术，更是一种看待世界、理解信号的全新视角。
我刚开始接触这个领域时，最头疼的就是理论知识的碎片化和实验数据的难以捕捉。市面上很多教材要么过于偏重理论推导，公式堆砌得让人望而生畏，要么就是只讲应用案例，缺乏背后的原理支撑。而这本书的厉害之处就在于，它完美地架起了一座连接理论与实践的坚实桥梁。它没有回避那些晦涩难懂的数学工具，而是用一种近乎“引导”的方式，逐步拆解这些工具的物理意义和工程含义。比如，它在讲解某些时频分析算法时，不仅仅给出了公式，还通过巧妙的类比，将抽象的时频分布函数具象化，让人一下子就能明白“为什么需要这个变换”以及“这个变换能解决什么问题”。这种教学方法极大地降低了学习曲线，让初学者也能快速入门，同时又不牺牲专业深度，对有经验的工程师来说，也能从中找到新的启发点，重新审视自己过去的处理方式。