测试信号分析与信息处理 9787030497413 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨平，沈艳，陈中柘 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030497413

商品编码：29866445314

包装：平装

出版时间：2018-01-01

图书基本信息
图书名称	测试信号分析与信息处理	作者	杨平,沈艳,陈中柘
定价	98.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030497413	出版日期	2018-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

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。

作者简介

目录

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导语_点评_推荐词

文摘

序言

《光电信号处理与智能应用》 内容简介 本书聚焦于光电信号在现代科技领域中的关键作用，深入探讨了光电信号的产生、传输、探测、分析与处理技术，并着重阐述了其在人工智能、物联网、遥感、生物医学等前沿领域的创新应用。全书体系宏大，内容详实，理论与实践相结合，旨在为相关领域的研究者、工程师、高校师生提供一本全面、深入的学习和参考资料。 第一部分：光电信号基础理论 本部分将奠定读者对光电信号的坚实理论基础。 第一章 光电效应与光电传感器 深入剖析了各种光电效应的物理机制，包括光电导效应、光伏效应、光电倍增效应、光致发光效应等。 详细介绍了不同类型光电传感器的原理、结构、性能参数（如灵敏度、响应时间、量子效率、噪声特性）及适用范围。重点讲解了光敏电阻、光电二极管、光电三极管、CCD（电荷耦合器件）、CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器、光电倍增管、光电探测器阵列等。 分析了环境因素（如温度、湿度、电磁干扰）对光电传感器性能的影响，并提出了相应的抑制和补偿方法。 探讨了新型光电材料（如有机半导体、量子点、钙钛矿）在传感器研发中的应用前景。 第二章 光信号的传输与调制 详细阐述了光信号在不同传输介质（如自由空间、光纤）中的传播特性，包括衰减、色散、非线性效应等。 全面介绍了各种光信号调制技术，包括幅度调制、频率调制、相位调制、脉冲调制（如PPM、PWM、PPM）等。 深入分析了数字光信号的编码方式（如NRZ、RZ、AMI、曼彻斯特编码）及其在提高传输效率和抗干扰能力方面的优势。 讲解了光信号的复用技术（如波分复用WDM、时分复用TDM）在提高信道容量方面的作用。 讨论了光信号的传输损耗与信号完整性问题，以及相应的信号修复与增强技术。 第三章 光电信号的噪声与干扰 系统梳理了光电信号中存在的各种噪声源，包括散粒噪声、热噪声、闪烁噪声、暗电流噪声、读出噪声等，并给出了它们的数学模型和统计特性。 深入分析了外部干扰源，如电磁干扰（EMI）、射频干扰（RFI）、背景光干扰等，以及它们对光电信号质量的影响。 详细介绍了噪声的测量方法和评估指标，如信噪比（SNR）、信码比（SCR）、均方根误差（RMSE）。 重点讲解了各种信号去噪技术，包括线性滤波（如低通、高通、带通滤波器）、非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）、小波去噪、小波变换、形态学滤波、卡尔曼滤波以及基于机器学习的去噪方法。 探讨了抗干扰设计原则和屏蔽、接地、滤波等硬件层面的抗干扰措施。 第二部分：光电信号处理技术 本部分将深入探讨实现光电信号高效、精确处理的核心技术。 第四章 光电信号的数字化与采样 详细讲解了奈奎斯特采样定理及其在光电信号采样中的应用。 介绍了各种采样技术，包括理想采样、冲激采样、保持采样、随机采样、欠采样、过采样等，并分析了它们各自的优缺点。 深入探讨了模数转换器（ADC）的原理、类型、关键参数（如分辨率、采样速率、功耗、动态范围）及其选择原则。 讨论了采样过程中可能出现的混叠现象及其解决方法，如抗混叠滤波器。 讲解了量化噪声的产生机理及其降低方法，如噪声整形技术。 第五章 信号的滤波与特征提取 详细介绍了数字滤波器设计方法，包括FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、窗函数法、频率采样法、最优化设计法等。 深入分析了各种特征提取技术，用于从原始光电信号中提取有意义的信息。这包括： 时域特征： 峰值、均值、方差、能量、过零率、脉冲宽度、上升/下降时间等。 频域特征： 傅里叶变换（FFT）、功率谱密度（PSD）、频谱能量、频谱质心、频谱熵、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）等。 时频域特征： 联合时频分布、Wigner-Ville分布、Cohen类分布等，用于分析随时间变化的信号。 统计特征： 累积量、高阶统计量等。 形态学特征： 在图像处理领域，用于描述形状、纹理等。 探讨了特征选择与降维技术，以提高后续处理的效率和准确性。 第六章 模式识别与分类 系统介绍了模式识别的基本理论和方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习。 深入讲解了各种分类算法在光电信号识别中的应用，如： 统计模式识别： 贝叶斯分类器、最大似然分类器、最小距离分类器。 神经网络： 多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，特别强调CNN在图像和时序数据分析中的优势。 支持向量机（SVM）： 及其在处理高维数据和非线性可分问题中的应用。 决策树与随机森林： 及其可解释性和高效性。 K近邻（KNN）算法： 及其简单性。 聚类算法： K-means、DBSCAN等，用于无监督模式发现。 详细阐述了性能评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等。 探讨了模型训练、调优和验证的策略，以及过拟合与欠拟合的规避。 第七章 信号的时频分析与处理 本章将深入探讨如何处理非平稳信号，这是许多实际光电信号的典型特征。 详细介绍傅里叶变换的局限性，并引出短时傅里叶变换（STFT）及其窗口函数的选择对分辨率的影响。 深入讲解小波变换（WT）的原理，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。分析不同小波基函数（如Haar, Morlet, Daubechies）的选择及其对信号分析效果的影响。 探讨时频分布函数，如Cohen类分布、Wigner-Ville分布，以及它们在解决交叉项干扰问题上的努力。 阐述了时频分析在信号去噪、特征提取、信号压缩以及故障诊断等方面的应用。 第三部分：光电信号的智能应用 本部分将展示光电信号处理技术在各领域的创新应用，特别聚焦于与人工智能的深度融合。 第八章 机器视觉与图像处理 深入讲解图像的采集、表示与预处理技术，包括色彩空间转换、对比度增强、直方图均衡化等。 详细介绍图像分割技术，如阈值分割、边缘检测（Canny, Sobel）、区域生长、Watershed算法，以及基于深度学习的分割方法（如U-Net）。 阐述目标检测与识别算法，包括传统方法（如Haar特征+Adaboost, HOG+SVM）以及基于深度学习的方法（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD）。 介绍图像配准、特征匹配（SIFT, SURF, ORB）等技术在多源信息融合中的应用。 探讨光学字符识别（OCR）、人脸识别、物体跟踪等具体应用。 第九章 物联网与传感网络中的光电信号 分析物联网（IoT）架构中光电传感器扮演的角色，如环境监测、智能家居、工业自动化等。 讲解无线传感器网络（WSN）中光电信号的采集、传输、融合与处理。 探讨低功耗、低成本的光电传感器在IoT设备中的实现。 介绍基于光电信号的网络拓扑管理、数据调度与路由协议。 展示智能照明、智能农业、环境监测站等实际案例。 第十章 遥感与地理信息系统 详细介绍遥感成像原理，包括光学遥感、热红外遥感、微波遥感等。 阐述遥感影像的预处理技术，如辐射定标、几何校正、大气校正、去噪等。 深入分析遥感影像的分类与解译技术，包括监督分类（最大似然、SVM、随机森林）、无监督分类（ISODATA、K-means）以及基于深度学习的分类方法。 讲解遥感数据在土地利用/覆盖分类、植被监测、灾害评估、城市规划等领域的应用。 阐述地理信息系统（GIS）与遥感数据的集成应用。 第十一章 生物医学光子学与医疗影像 介绍生物医学领域常用的光电探测技术，如荧光成像、拉曼光谱、光声成像、多光子显微镜等。 分析光学相干断层成像（OCT）、低强度激光治疗（LLLT）等技术。 探讨光电信号在疾病诊断、药物输送、组织工程等方面的应用。 讲解医学影像（如X射线、CT、MRI、PET）中的光电转换和数字处理技术。 介绍基于机器学习的医学影像分析，如肿瘤检测、病灶分割、辅助诊断等。 第十二章 智能交通与自动驾驶 阐述激光雷达（LiDAR）在三维环境感知中的作用，包括点云数据的处理与分析。 介绍车载摄像头及其在车道线检测、交通标志识别、障碍物检测、行人识别等方面的应用。 分析雷达信号与光学信号的融合技术，以提高环境感知的鲁棒性。 讲解自动驾驶系统中，光电信号处理在路径规划、决策控制中的关键作用。 探讨智能交通管理系统，如交通流量监测、信号灯优化、事故检测等。 第十三章 工业自动化与质量检测 介绍机器视觉在产品检测、尺寸测量、表面缺陷检测、装配引导等方面的应用。 阐述光电传感器在自动化生产线上的应用，如位置检测、颜色识别、物料计数等。 讲解光谱分析在材料成分检测、产品质量控制中的应用。 探讨激光测量技术在精密加工、三维扫描等领域的应用。 展示智能制造中，光电信号处理与机器人技术的协同工作。 结论 本书通过对光电信号基础理论、核心处理技术以及前沿智能应用的全面梳理，展现了光电信号在驱动现代科技进步中的强大力量。随着人工智能技术的飞速发展，光电信号的分析与处理将变得更加智能化、高效化和精细化，为解决复杂的科学与工程问题提供更强大的工具。本书期望能够激发读者对这一交叉领域的深入研究和创新实践。

评分☆☆☆☆☆

我在研究一项关于复杂系统动力学的工作，这涉及到对大量的时序数据进行分析。这些数据包含了系统运行过程中的各种状态信息，但同时也充满了噪声和干扰，直接分析往往难以得出有意义的结论。我一直在寻找一本能够提供系统性的方法论，帮助我从这些复杂的信号中提取出关键的动力学特征的书籍。我希望这本书能够不仅仅是介绍一些现有的信号处理技术，更重要的是能够引导我思考如何根据具体的系统特性来选择和设计合适的信号处理方法。例如，在分析非线性动力学系统时，传统的线性分析方法可能就显得力不从心。我希望能在这本书中看到如何运用一些更高级的信号分析技术，比如小波变换、分时频分析，或者甚至是混沌动力学中的一些分析工具，来揭示系统的内在规律。同时，我也非常关注如何通过信号处理技术来构建系统的模型，或者对系统的状态进行预测。我希望这本书能够提供一些这方面的理论指导和案例分析，让我能够将所学的知识应用到我的研究中。我尤其看重那些能够帮助我理解信号处理技术背后的物理含义和数学原理的书籍，因为只有这样，我才能真正地掌握这些技术，并灵活地应用于各种不同的问题。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考如何才能更有效地理解和分析那些构成我们数字世界的“语言”——信号。从我们每天使用的手机通信，到复杂的科学探测，再到精密的工业控制，无不依赖于对信号的精准捕捉和解读。我曾经尝试过阅读一些与信号处理相关的书籍，但常常感到信息碎片化，缺乏一个系统的框架来串联起这些知识点。有些书过于偏重数学理论，让我觉得枯燥难懂，而另一些书又过于侧重编程实现，让我觉得缺乏对底层原理的深入理解。我特别希望找到一本能够帮助我建立起一个完整信号处理知识体系的书籍。我理想中的这本书，应该能够从信号的最基本概念讲起，例如信号的分类、特性，然后逐步深入到信号的变换、分析方法，再到信号的滤波、去噪，最后还能触及到信号的应用领域。我希望它能用清晰易懂的语言，辅以恰当的图示和例子，来解释复杂的概念。例如，在讲解傅里叶变换时，我希望能看到它如何将时域信号分解成不同频率的成分，以及这个过程在实际中的意义。同样，在介绍滤波器时，我希望能了解不同类型滤波器的设计原理和优缺点，以及它们在实际应用中的场景。我希望通过阅读这本书，能够让我对信号处理有一个全局的认识，并且能够培养出独立分析和解决信号处理问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我对声音的数字化处理以及其在音频工程中的应用一直有着浓厚的兴趣。从音乐制作到语音识别，再到声学测量，都离不开对音频信号的精确分析和处理。我一直在寻找一本能够系统性地介绍音频信号处理理论和实践的书籍。我希望这本书能够从音频信号的产生和感知入手，详细讲解声音的物理特性，然后深入到数字音频信号的表示，包括采样率、量化深度等概念。更重要的是，我希望这本书能够详细介绍各种音频信号处理算法，例如数字滤波器的设计与应用，用于混响、均衡、降噪等效果的实现。我也非常期待能够看到关于音频特征提取的内容，比如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，以及它们在语音识别和音乐信息检索等领域的应用。此外，我希望这本书能够提供一些实际的编程示例，展示如何使用常见的音频处理库来实现这些算法，并且能够结合一些经典的音频工程案例，来加深对理论知识的理解。我希望通过学习这本书，能够让我对音频信号处理有一个全面的认识，并且能够掌握相关的技术，为我在音频工程领域的进一步探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始深入研究地震信号分析，这对于理解地球内部结构和预测地震活动至关重要。地震信号的复杂性和非平稳性给分析带来了巨大的挑战，我需要掌握一套能够有效处理这类信号的理论和方法。我一直在寻找一本能够系统介绍地震信号处理技术的书籍。我希望这本书能够从地震波的传播原理讲起，详细阐述不同类型的地震波（P波、S波、面波）的特性，以及它们在传播过程中如何受到地质结构的影响。更重要的是，我希望这本书能够深入介绍地震信号的去噪和滤波技术，例如利用小波变换来去除噪声，或者使用匹配滤波来增强特定类型的地震波。我也非常关注如何利用地震信号来反演地下地质结构，比如通过全波形反演（FWI）等先进技术。此外，我希望这本书能够涵盖地震事件的检测和定位方法，以及如何利用地震信号来研究地震的发生机制。我希望通过阅读这本书，能够让我对地震信号处理有一个全面的认识，并且能够掌握相关的技术，为我未来在地球物理学领域的研究提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在琢磨着如何更深入地理解和处理那些无处不在的信号，尤其是在通信、测量和控制领域。我一直在寻找一本能真正帮我打通任督二脉的书，一本既有扎实的理论基础，又能紧密结合实际应用的读物。我曾翻阅过不少关于信号处理的书籍，但很多要么过于理论化，要么过于偏向某个特定领域，让我觉得难以构建一个完整的知识体系。例如，有些书上来就堆砌各种复杂的数学公式，虽然严谨，但对于初学者来说，可能就像面对一座难以逾越的大山，很容易失去学习的兴趣。另一些书则过于注重工具的使用，比如各种软件库的API讲解，这固然能快速上手，但一旦脱离了特定的软件环境，或者遇到一些软件无法直接解决的问题时，就会显得捉襟见肘，缺乏底层逻辑的支撑。我特别希望找到一本能够清晰地阐述信号的本质，以及如何从纷繁复杂的数据中提取有价值信息的方法论的书。这种方法论需要涵盖从信号的采集、预处理，到特征提取、模式识别，再到最终的信息解读和应用的全过程。我深信，只有掌握了这些核心原理，才能在面对各种新兴的信号处理挑战时，游刃有余，做出更优的决策。我理想中的这本书，应该能够像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我，让我不仅知其然，更能知其所以然。它应该能够在我遇到困难时，提供清晰的思路和有效的解决方案，而不是简单地抛给我一堆堆的答案。我期待它能激发我的思考，让我能够独立地去分析和解决问题，最终成为一名真正的信号处理专家。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些看似杂乱无章的数据背后隐藏的规律充满好奇。无论是生活中的声音、图像，还是科学实验中产生的各种物理量，它们都以信号的形式存在，承载着丰富的信息。我希望能够通过学习，掌握一套系统的方法论，来解读这些信号。我曾尝试过一些介绍信号频谱分析的书籍，它们确实帮助我理解了信号的频率组成，但这仅仅是冰山一角。我更关心的是，如何将这些频谱信息转化为有意义的知识，如何从噪声中提取出关键信号，如何对不同类型的信号进行分类和识别。例如，在生物医学领域，心电图、脑电图等信号的分析至关重要，但它们往往伴随着大量的噪声和干扰。如何有效地去除这些干扰，提取出具有诊断价值的特征，是摆在我面前的难题。同样，在工业生产中，设备的振动、温度等信号的异常变化，往往预示着潜在的故障。如何通过对这些信号的实时监测和分析，实现预测性维护，也是我迫切想要掌握的技能。我希望找到一本能够深入浅出地讲解信号处理算法的书籍，它应该能够详细介绍各种经典的算法，并解释它们的原理和适用范围。同时，它也应该能够提供一些进阶的算法，比如机器学习在信号处理中的应用，以及如何利用这些算法来解决更复杂的问题。我希望这本书能够帮助我建立一个完整的信号处理知识框架，让我能够自信地应对各种实际应用场景。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作领域，我们经常需要处理大量的生物信号，比如脑电图（EEG）、心电图（ECG）以及肌电图（EMG）等。这些信号包含了人体生理状态的重要信息，但同时它们也往往伴随着各种噪声和干扰，比如肌肉运动、电源线干扰等。我一直希望能够找到一本能够系统地讲解生物信号处理技术的书籍，它能够帮助我更有效地从这些复杂的信号中提取出有用的信息，从而为疾病的诊断和治疗提供支持。我特别希望这本书能够涵盖生物信号的采集、放大、滤波等预处理过程，以及如何利用各种时域和频域的分析方法来识别生物信号的特征。例如，对于EEG信号，我希望了解如何通过傅里叶变换来分析不同脑电节律的活动，以及如何利用小波变换来捕捉信号的瞬态特征。同时，我也非常关注如何利用机器学习和模式识别技术来对生物信号进行分类和诊断。我希望这本书能够提供一些经典的生物信号处理算法，并辅以实际的案例分析，让我能够了解这些算法在实际应用中的效果。我坚信，掌握了扎实的生物信号处理技术，将能够极大地提升我们对人体生理状态的理解和干预能力。

评分☆☆☆☆☆

在一次偶然的机会，我接触到了一个关于智能交通系统的项目，这让我对如何利用信号处理技术来优化交通流量、提升行车安全产生了浓厚的兴趣。想象一下，如果我们可以实时监测道路上的车辆信息，通过分析它们的运动轨迹和速度，来预测潜在的拥堵，并及时做出疏导，这将极大地改善我们的出行体验。然而，要实现这一切，需要对大量的交通信号进行高效的处理和分析。我目前最迫切的需求，是找到一本能够系统介绍与此相关的信号处理技术的书籍。我希望这本书能够涵盖从交通传感器数据的采集、预处理，到车辆轨迹的识别与跟踪，再到交通流的建模与预测等一系列环节。我特别希望能够深入了解如何利用一些先进的信号处理技术，例如基于机器学习的异常检测，来识别交通事故或危险驾驶行为，以及如何利用滤波技术来平滑车辆的运动轨迹，减少由于传感器误差带来的影响。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实际的工程案例，展示这些技术是如何在实际的智能交通系统中得到应用的。我希望通过阅读这本书，能够让我对智能交通信号处理的整个流程有一个清晰的认识，并且能够培养出独立设计和实现相关算法的能力，为未来的智能交通发展贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对雷达信号处理的原理和应用感到着迷，尤其是在目标检测、跟踪以及目标参数估计等方面的技术。我目前的研究涉及利用雷达系统来探测和识别远距离的目标，这需要对复杂的雷达回波信号进行精细的分析。我一直在寻找一本能够系统地介绍雷达信号处理方法的书籍。我希望这本书能够从雷达信号的基本特性入手，详细讲解脉冲压缩、多普勒处理等核心技术，并阐述它们如何提高雷达的距离分辨率和速度分辨率。更重要的是，我希望这本书能够深入介绍目标检测算法，例如CFAR（恒虚警率）检测器，以及它们在不同干扰环境下的性能表现。我也非常关注目标跟踪算法，例如卡尔曼滤波器及其变种，以及它们如何实现对目标的连续跟踪。此外，我希望这本书能够包含一些关于目标参数估计的内容，比如如何利用雷达信号来估计目标的距离、速度、角度等信息。我希望通过阅读这本书，能够让我对雷达信号处理有一个全面的认识，并且能够掌握相关的技术，为我在雷达系统设计和应用方面的研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我最近对利用数字信号处理技术来改进用户体验产生了浓厚的兴趣。想象一下，如果我们的智能家居系统能够更精准地识别我们的语音指令，我们的音频设备能够提供更沉浸式的听觉享受，或者我们的通信设备能够实现更清晰、更稳定的连接，这都离不开背后强大的信号处理能力。然而，要实现这些目标，需要的不仅仅是对现有技术的简单应用，更需要对信号的本质以及处理方法的深刻理解。我一直在寻找一本能够清晰阐述数字信号处理基本原理的书，它应该能够从最基础的概念讲起，比如采样、量化，然后逐步深入到傅里叶变换、滤波器设计等核心内容。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实际的案例分析，展示如何将这些理论知识应用到实际的工程问题中。例如，如何设计一个有效的语音降噪算法，如何实现一个高保真的音频编码器，或者如何构建一个鲁棒的信道估计算法。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的数字信号处理思维模式，让我能够独立地分析问题，设计解决方案，并不断优化算法，从而为用户创造更好的产品和服务。我对那些只讲解公式和算法的书籍兴趣不大，我更喜欢能够引导我思考，让我能够举一反三的书。