信號處理與信號變換500問 9787121303654 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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林淩 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 信號變換
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• 傅裏葉變換
• 數字信號處理

店鋪： 中頤圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121303654

商品編碼：30217235546

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-01-01

基本信息

書名：信號處理與信號變換500問

定價：88.00元

作者：林淩

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-01-01

ISBN：9787121303654

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《職場新生代實用電子技術問答係列》叢書收集瞭高年級大學生、研究生在實驗和課題研究工作中的電路問題，還包括工作不久的工程技術人員在新産品研發或産品維護中遇到的大量問題，並進行瞭解答。本選題主要是有關信號處理與信號變換電路的基本知識等方麵的知識。這些知識的重要性是不言而喻的，實際上，具備信號處理與信號變換電路的全麵知識與足夠的設計能力決定瞭測控係統、儀器儀錶等任何一個現代化裝置與係統的性能甚至成敗。

目錄

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作者介紹

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林淩：女 博士 教授 博士生導師1978.9-1982.7在閤肥工業大學本科學習，獲學士學位。1982.9-1984.8在中國煤炭科學院唐山分院工作，任助理工程師，參加瞭井下激光定嚮儀的研製工作。1984.9-1987.6在天津大學攻讀碩士研究生。1987.7獲碩士學位後留校任教至今。講授'現代傳感技術”、'信號與係統”兩門主課，主持橫嚮閤作項目'脈搏式動脈血氧計的開發”，參加瞭天津市科委項目'長時間動態心電監測關鍵技術的研究”。1995.10作為中日交流留學生由國傢教委派往日本北海道大學攻讀博士學位，1999.12獲博士學位後即按計劃迴國。迴國後立即著手指導研究生開展人體組織內光傳播的建模與濛特卡羅法仿真、組織光學特性無損檢測、組織化學成分無損檢測理論與技術、新生兒腦血氧監護儀等相關研究，已完成3項國傢自然科學基金、3項天津市科委基金項目，發錶論文300餘篇（其中SCI檢索100篇、EI檢索200篇），申請國傢發明150多項（其中授權100餘項），齣版教材和專著22本。

文摘

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序言

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深度解析：理解與應用復雜信號的密鑰 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們是數據傳遞、係統交互、感知世界的基礎。從日常的通信、音頻、視頻，到更專業的醫療成像、雷達探測、地震監測，信號的分析與處理構成瞭現代科技的核心。本書正是圍繞信號處理與信號變換這一關鍵領域，通過一係列精心設計的問題與解答，旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的知識體係。我們不隻是羅列概念，而是著力於揭示信號處理的內在邏輯，探討信號變換的強大威力，以及它們在實際應用中的落地之道。 一、信號的本質與基礎：撥開迷霧，洞悉本質 信號處理的旅程始於對信號本質的理解。本書首先會深入探討什麼是信號，它們是如何産生的，以及如何從不同維度來刻畫和描述信號。我們將從最基礎的連續時間信號和離散時間信號入手，講解它們的定義、特性以及它們之間的轉換關係。例如，奈奎斯特-香農采樣定理——這一信號處理領域的基石——將被詳細闡述，它不僅解釋瞭為何能夠用離散信號精確地錶示連續信號，更揭示瞭采樣頻率與信號帶寬之間的不可或缺的聯係。讀者將理解，不恰當的采樣會導緻信息丟失或失真（混疊），以及如何選擇閤適的采樣率以保證信號的完整性。 此外，我們還會審視信號的各種屬性，如周期性、奇偶性、能量與功率等。這些看似基礎的性質，卻對後續的分析方法有著決定性的影響。例如，周期信號的傅裏葉級數展開，與非周期信號的傅裏葉變換，在數學形式和物理意義上存在顯著差異，深刻影響著我們對信號頻譜的理解。對能量和功率的區分，則直接關係到信號的通信傳輸、存儲以及噪聲抑製策略的設計。 二、信號變換的強大武器：駕馭頻譜，洞察信息 信號變換是信號處理的核心工具，它允許我們從不同的“視角”觀察信號，從而揭示隱藏在時域波形之下的寶貴信息。本書將重點介紹幾種最重要且應用最廣泛的信號變換，並深入剖析其數學原理、幾何意義以及在實踐中的應用。 1. 傅裏葉變換（Fourier Transform）：信號的“指紋” 傅裏葉變換無疑是信號處理中最具代錶性的工具。我們將詳細講解連續傅裏葉變換（CFT）和離散傅裏葉變換（DFT），以及它們在實際操作中更高效的實現——快速傅裏葉變換（FFT）。通過傅裏葉變換，我們可以將一個信號分解為其不同頻率分量的疊加，從而獲得信號的頻譜信息。這就像給信號製作一份“指紋”，能夠清晰地展現信號中包含哪些頻率的成分，以及它們各自的強度和相位。 核心問題： 傅裏葉變換的數學定義是什麼？它揭示瞭信號的哪些信息？ 深入探討： 連續信號與離散信號的傅裏葉變換有何區彆？ 應用解析： 如何利用傅裏葉變換進行頻譜分析，識彆噪聲，提取特定頻率成分？ 技術細節： 快速傅裏葉變換（FFT）的算法原理及其計算效率的優勢。 2. 拉普拉斯變換（Laplace Transform）：係統分析的利器 在處理綫性時不變（LTI）係統時，拉普拉斯變換展現齣其無與倫比的優勢。它將時域的微分方程轉化為頻域的代數方程，極大地簡化瞭係統的分析和設計。本書將闡述拉普拉斯變換的定義、收斂域（ROC）的概念，以及如何利用它來分析係統的穩定性、瞬態響應和穩態響應。 核心問題： 拉普拉斯變換與傅裏葉變換的關係？ 深入探討： 收斂域（ROC）在拉普拉斯變換中的重要性。 係統分析： 如何利用拉普拉斯變換求解LTI係統的微分方程？ 應用領域： 係統穩定性分析、傳遞函數概念的引入。 3. Z變換（Z-Transform）：離散時間係統的通用語言 對於離散時間係統，Z變換扮演著與拉普拉斯變換在連續時間係統中相似的角色。它將離散時間序列轉化為一個復變量z的函數，便於分析離散係統的特性，如穩定性、頻率響應等。本書將詳細介紹Z變換的定義、收斂域、以及它在離散係統分析中的作用。 核心問題： Z變換與拉普拉斯變換的對應關係？ 深入探討： 單位圓在Z變換中的意義，以及它如何反映係統穩定性。 係統設計： 如何利用Z變換設計數字濾波器？ 關鍵概念： 離散時間係統的傳遞函數（脈衝響應的Z變換）。 三、信號處理的實用技術：從理論到實踐 理解瞭信號的本質和各種變換工具後，本書將進一步聚焦於信號處理中的核心技術，包括濾波、采樣、量化以及相關分析等。 1. 濾波：淨化與提取信息的關鍵 濾波是信號處理中最基本也最重要的操作之一。無論是去除噪聲、提取特定頻率範圍的信號，還是增強感興趣的信號成分，濾波都扮演著關鍵角色。本書將詳細講解數字濾波器的分類（如FIR濾波器和IIR濾波器），不同類型的濾波器（如低通、高通、帶通、帶阻濾波器）的設計原理，以及濾波器設計中涉及的各種指標（如截止頻率、阻帶衰減、過渡帶寬度）。 核心問題： 濾波器是如何工作的？ 深入探討： FIR濾波器與IIR濾波器的優缺點比較。 設計方法： 窗函數法、頻率采樣法等FIR濾波器設計。 應用實例： 音頻降噪、圖像平滑、數據去噪。 2. 采樣與量化：模擬信號的數字化之路 在數字信號處理領域，將模擬信號轉換為數字信號是必不可少的步驟。本書將深入剖析采樣定理的實際應用，探討欠采樣和過采樣可能帶來的問題，以及如何進行有效的抗混疊濾波。量化則是將采樣後的連續值映射到有限個離散值，本書將討論量化誤差的性質，以及如何通過增加量化比特數來減小量化誤差。 核心問題： 采樣過程中的混疊現象如何發生？ 解決方案： 抗混疊濾波器的作用與設計。 量化誤差： 什麼是量化誤差？如何影響信號的精度？ 實際考量： 采樣率和量化比特數如何權衡？ 3. 相關分析：信號間的相似性探索 相關分析用於衡量兩個信號之間的相似度，廣泛應用於模式識彆、目標檢測、同步定位等領域。本書將介紹自相關函數和互相關函數，以及它們在信號分析中的作用，例如檢測信號的周期性、估計信號的延遲等。 核心問題： 自相關函數與互相關函數的定義與解釋。 應用場景： 如何利用相關性進行信號匹配和目標檢測？ 延遲估計： 利用互相關函數估計信號傳播的延遲。 四、信號變換的進階與融閤：拓展視野，解決復雜問題 除瞭基礎的傅裏葉、拉普拉斯和Z變換，本書還將探討更高級的信號變換技術，以及如何將不同的技術融閤起來解決更復雜的問題。 1. 短時傅裏葉變換（STFT）與小波變換（Wavelet Transform）：捕捉時頻局部特性 傅裏葉變換能夠提供信號的整體頻譜信息，但它無法捕捉信號隨時間變化的特性。短時傅裏葉變換（STFT）通過在短時間內進行傅裏葉變換，能夠一定程度上實現時頻分析，但存在時頻分辨率的摺衷問題。小波變換則通過使用具有局部特性的“小波”作為基函數，能夠實現更好的時頻局部化分析，特彆適閤處理非平穩信號。 核心問題： STFT的時頻分辨率問題。 小波的優勢： 小波變換如何剋服STFT的局限？ 應用領域： 音頻信號分析、圖像壓縮、故障診斷。 2. 希爾伯特變換（Hilbert Transform）與解析信號（Analytic Signal）：相位信息的重要性 希爾伯特變換是一種特殊的綫性變換，它能夠將一個實信號轉換為一個虛信號，從而構建齣解析信號。解析信號的引入，使得對信號的幅度譜和瞬時頻率的提取變得更加方便和準確，在通信、語音信號處理等領域有廣泛應用。 核心問題： 希爾伯特變換的數學性質。 解析信號的構建： 如何從實信號構造解析信號？ 應用實例： 瞬時幅度、瞬時頻率的提取，單邊譜分析。 3. 維納濾波（Wiener Filter）：最優化的噪聲抑製 在已知信號和噪聲的統計特性時，維納濾波可以設計齣在均方誤差意義下最優的濾波器，從而最大限度地抑製噪聲。本書將介紹維納濾波的原理，以及它在信號恢復和增強中的應用。 核心問題： 維納濾波的“最優”含義。 統計特性的作用： 如何利用信號和噪聲的統計信息？ 實際應用： 音頻增強、圖像去噪。 五、實際應用中的信號處理：貫穿各行各業 本書的價值不僅在於理論的深度，更在於其廣泛的實際應用。我們將通過豐富的案例，展示信號處理與信號變換如何在以下領域發揮核心作用： 通信係統： 調製解調、信道編碼、均衡、多徑傳播的解決。 音頻與語音處理： 語音識彆、語音閤成、音頻編碼、迴聲消除。 圖像與視頻處理： 圖像壓縮、圖像增強、目標檢測、視頻編碼。 生物醫學工程： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）分析，醫學成像（CT、MRI）。 地球科學與遙感： 地震數據分析、雷達信號處理、衛星遙感數據處理。 控製係統： 係統建模、濾波器設計、狀態估計。 通過對這些實際應用的深入剖析，讀者將能夠深刻理解信號處理與信號變換的巨大價值，並將其應用於自己的專業領域。 本書特點： 問題驅動： 以問題為導嚮，層層深入，引導讀者主動思考。 原理與應用並重： 既深入講解數學原理，又強調實際應用。 由淺入深： 從基礎概念到高級技術，適閤不同層次的讀者。 圖文並茂： 藉助直觀的圖示和清晰的解釋，增強理解。 實踐指導： 提供解決實際問題的思路和方法。 本書旨在成為讀者在信號處理與信號變換領域的一位得力助手，幫助您掌握核心知識，解決實際難題，並在不斷發展的科技浪潮中保持領先。

评分☆☆☆☆☆

收到一本厚重的《信號處理與信號變換500問》，書名聽起來就充滿瞭知識的海洋，讓人迫不及待想深入其中。剛翻開目錄，就被豐富的章節劃分吸引瞭。從最基礎的信號定義、分類，到傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換這些核心概念的深度解析，再到采樣定理、濾波器設計、小波變換等高級應用，幾乎涵蓋瞭信號處理領域的方方麵麵。每一章都以“問”為引子，仿佛在和一位經驗豐富的老師對話，引導讀者循序漸進地理解復雜的理論。我尤其期待書中對各種變換的物理意義和實際應用的闡釋，不僅僅是冰冷的數學公式，更希望看到它們是如何在通信、圖像處理、生物醫學等領域大顯身手的。考慮到問題驅動的學習方式，這本書應該能幫助我撥開迷霧，找到理解信號處理精髓的捷徑。我猜想，即使是對於初學者，這本書也能提供一條清晰的學習路徑，而對於有一定基礎的讀者，它則像一個詳盡的工具箱，可以隨時查閱，解決遇到的具體問題。我計劃從自己最薄弱的章節開始，逐一攻剋，相信通過這本書的指引，我對信號的認識會達到一個新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我是在一個學術交流的論壇上看到有人推薦這本書的，當時正好我在為某個項目苦苦尋找關於數字濾波算法的解決方案。那位朋友形容這本書“解決瞭我一年半都沒搞懂的某個算法問題”，這讓我對它充滿瞭好奇。盡管我並不是信號處理專業的科班齣身，但在工作中有時會接觸到一些相關的需求，總是感覺力不從心。很多時候，網上零散的資料碎片化嚴重，理論和實踐脫節，學瞭半天還是雲裏霧裏。這本書以“500問”的形式，似乎就是要打破這種學習的壁壘，用最直接、最聚焦的方式解答每一個可能産生的疑問。我最怕的就是那種上來就拋齣一堆高深理論，然後就沒有然後的書瞭。這本書給我的感覺是，它在每個問題點上都下瞭功夫，力求解釋透徹，並且會追根溯源，把相關的概念都串聯起來。我期待它能在我遇到具體技術難題時，給我提供一個清晰的思路和解決方案，而不是僅僅羅列公式。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和紙張質量都相當不錯，拿在手裏很有分量感，透著一股嚴謹的學術氣息。書頁的排版也十分清晰，公式的推導過程被細緻地展現齣來，關鍵步驟和概念都用加粗或者標注的方式突齣，這對於我們這種需要反復琢磨的讀者來說，簡直是福音。我特彆注意到書中有大量的圖示，用來解釋抽象的概念，比如傅裏葉變換如何揭示信號的頻率成分，或者濾波器如何“選擇性”地通過或阻止某些頻率的信號。我堅信，直觀的圖形化解釋遠比枯燥的文字描述更容易讓人理解。作者在案例的選擇上也顯得非常用心，從經典的通信係統到現代的數字圖像壓縮，都力求展現信號變換在解決實際工程問題中的強大能力。我希望書中不僅僅停留在理論層麵，還能提供一些代碼示例或者僞代碼，讓我們能親手實踐，驗證理論的有效性。這樣，理論與實踐的結閤，纔能真正內化知識，提升解決問題的能力。總的來說，這本書給我的第一印象是：專業、全麵，並且非常注重讀者的學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，雖然沒有特彆華麗的裝飾，但“信號處理”和“信號變換”這幾個字本身就充滿瞭科技感和神秘感。我一直對聲音、圖像這些我們日常生活中無處不在的“信號”如何被解析、被處理感到著迷。從最簡單的音頻去噪，到復雜的圖像識彆，背後都離不開信號處理的強大支撐。這本書“500問”的模式，讓我覺得它非常接地氣。不像傳統的教材那樣，可能一本下來隻有寥寥幾個大章，讓人望而生畏。這種細碎化的知識點，更容易讓我們這種業餘愛好者或者需要快速掌握某項技能的人，根據自己的需求進行有針對性的學習。我喜歡這種“卡在哪兒，就翻哪兒”的學習方式，可以極大地提高學習效率。我猜想，這本書中的問題可能涵蓋瞭從理論定義到算法實現，再到應用場景的各個方麵，可以很好地滿足不同層次讀者的需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在嵌入式開發領域工作的工程師，最近在接觸一些涉及到傳感器數據采集和初步分析的工作。過程中發現，對原始的傳感信號進行預處理和特徵提取至關重要，而這正是我目前知識盲區的一部分。同事們推薦瞭這本書，說它在講解信號變換原理和實際應用方麵做得非常齣色。尤其提到書中關於傅裏葉變換、小波變換在時域和頻域的分析，以及如何通過濾波器去除噪聲、提取有用信息的內容，讓我非常期待。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些在實際工程中遇到的典型問題和相應的解決思路。比如，在傳感器數據采集過程中，如何有效地進行采樣率選擇，如何設計低通濾波器來消除高頻噪聲，以及如何使用FFT（快速傅裏葉變換）來分析信號的頻率成分。如果書中能有一些關於這些實際操作的指導，那對我來說將是巨大的幫助。