信号分析与处理（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵光宙 著

图书标签:

• 信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• MATLAB
• 系统分析
• 滤波
• 随机信号

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111534150

版次：3

商品编码：11997928

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：416

内容简介

　　本教材以系统介绍信号分析、处理的基本概念、原理、技术、方法为主线，与《自动控制理论》有明确的分工和很好的衔接，使二者相辅相成，共同构成关于信号与系统的完整的工程科学基础。本教材还兼顾电气工程与自动化类专业的特点，介绍有关的信号领域知识以及随机信号分析与处理的基础知识和有关新技术。全书分为六章，内容包括：绪论、连续信号分析(时域、频域、复频域)、离散信号分析(时域、频域、复频域)、信号处理基础、模拟和数字滤波器、随机信号分析与处理基础。附录还介绍了基于MATLAB的信号分析与处理基础。

目录

序
前言
绪论1
一、信号的概念1
二、信号的分类1
三、信号分析与处理概述4
四、信号处理系统4
五、自动化类专业开设信号类课程的特点5
习题7
第一章连续信号的分析8
第一节连续信号的时域描述和分析8
一、连续信号的时域描述8
二、连续信号的时域运算12
三、连续信号的时域分解20
第二节连续信号的频域分析23
一、周期信号的频谱分析24
二、非周期信号的频谱分析33
三、傅里叶变换的性质44
第三节连续信号的复频域分析59
一、信号的拉普拉斯变换59
二、信号的复频域分析67
第四节信号的相关分析72
一、相关系数72
二、相关函数74
三、相关定理77
第五节应用MATLAB的连续信号分析80
一、连续时间信号描述80
二、MATLAB卷积运算84
三、MATLAB的傅里叶变换86
四、MATLAB的拉普拉斯变换94
五、MATLAB求相关函数97
本章要点98
习题99
上机练习题107
第二章离散信号的分析109
第一节离散信号的时域描述和分析109
一、信号的采样和恢复109
二、时域采样定理110
三、频域采样定理113
信号分析与处理第3版目录四、离散信号的描述115
五、离散信号的时域运算119
第二节离散信号的频域分析125
一、周期信号的频域分析125
二、非周期信号的频域分析133
三、离散傅里叶变换(DFT)140
第三节快速傅里叶变换(FFT)148
一、快速傅里叶变换的基本思路148
二、基2FFT算法150
三、FFT的应用154
第四节离散信号的z域分析159
一、离散信号的Z变换159
二、Z变换与其他变换之间的关系172
第五节应用MATLAB的离散信号分析175
一、利用MATLAB进行离散信号描述175
二、离散卷积的计算179
三、离散信号的频域分析180
四、快速傅里叶变换181
五、离散信号Z变换184
本章要点185
习题186
上机练习题188
第三章信号处理基础190
第一节系统及其性质190
一、系统的描述190
二、系统的性质191
第二节信号的线性系统处理195
一、时域法分析195
二、频域法分析203
三、复频域分析210
第三节解卷积(逆滤波与系统辨识)217
一、系统辨识问题218
二、逆滤波问题222
三、同态系统解卷积225
第四节数字信号处理技术227
一、数字信号处理的特点228
二、数字信号处理的实现228
三、有限字长对实现数字信号处理的影响230
第五节应用MATLAB的信号处理237
一、利用MATLAB的时域分析237
二、利用MATLAB的频域分析242
三、利用MATLAB的复频域分析246
四、利用MATLAB的系统辨识253
本章要点255
习题256
上机练习题259
第四章滤波器261
第一节滤波器概述261
一、滤波及滤波器的基本原理261
二、滤波器的分类262
三、滤波器的技术要求263
第二节模拟滤波器265
一、概述265
二、巴特沃思(Butterwoth)低通滤波器266
三、切比雪夫(Chebyshev)低通滤波器270
四、模拟滤波器的频率变换276
五、RC有源滤波器280
第三节数字滤波器282
一、概述282
二、无限冲激响应(IIR)数字滤波器283
三、有限冲激响应(FIR)数字滤波器293
第四节应用MATLAB的滤波器设计299
一、模拟滤波器设计299
二、数字滤波器设计308
本章要点317
习题318
上机练习题320
第五章随机信号分析与处理基础321
第一节随机信号的描述与分析321
一、随机信号及其概率结构321
二、随机信号在时域的数字特征323
三、随机信号的频域描述与分析330
第二节随机信号通过线性系统的分析336
一、平稳随机信号通过连续系统336
二、平稳随机信号通过离散系统339
三、过渡过程分析342
第三节最优线性滤波345
一、维纳滤波345
二、卡尔曼滤波349
三、自适应滤波357
第四节非平稳随机信号的分析366
一、时�财涤蚍治�366
二、小波变换分析369
三、希尔伯特�不票浠环治�376
第五节应用MATLAB的随机信号分析、处理379
一、随机信号的描述379
二、随机信号的频谱分析380
三、随机信号通过线性系统分析382
四、利用MATLAB的卡尔曼滤波387
五、利用MATLAB的小波分析390
六、利用MATLAB进行维格纳变换391
七、利用MATLAB进行希尔伯特�不票浠�393
本章要点396
习题397
上机练习题399
附录MATLAB信号分析处理工具箱简介401
参考文献416

前言/序言

　　被列入“普通高等教育‘十五’国家级规划教材”的本书第2版从2006年出版至今，已经过11次印刷，发行45000余册，被许多学校相关专业采用，受到广大师生和科研工作者的欢迎。本书又被列入“‘十二五’普通高等教育本科国家级规划教材”出版计划，为适应高等工程教育的新发展，这次修订工作按照“十二五”国家级规划教材出版计划进行。
　　2012年教育部颁布的新本科专业目录中，将原电气信息类专业拆分成电气类、自动化类、电子信息类等专业，进一步细化了强、弱电类专业之间的关系。作为这几类专业都需要学习和掌握的信号类课程，也需要细化这两类专业对信号知识的不同需求，这正是2000年开始编写本书时的初衷，诚如本书第1版前言所述，本书是适应电气工程与自动化类专业(或电气工程及其自动化专业和自动化专业)及其他非电子信息类相关专业的需要而编写的，有别于电子信息类专业所用的《信号与系统》和《数字信号处理》等教材。
　　这次教材的修订工作除了仔细订正了第2版中的一些错漏外，在广泛听取反馈意见的基础上，主要做了以下修订和调整：
　　1 仍然从电气类、自动化类及其他非电子信息类专业对信号知识的需求出发，基本保持了原书的框架，即紧紧抓住信号这条主线，重点介绍信号分析、处理的基本原理和方法，弱化系统分析、设计的内容，以避免与其他课程的内容重叠。
　　2 第二章离散信号的分析在原理、方法等方面都较重要，本次修订又重新做了较多调整。
　　3 对第五章随机信号分析与处理基础的内容做了适当调整，在第四节中突出了非平稳随机信号的分析与处理方法。
　　4 鉴于MATLAB信号处理工具箱及Simulink仿真软件包已经成为信号分析处理的重要工具，在附录中简要介绍了该工具箱，使初次接触MATLAB的读者能快速了解和掌握MATLAB的使用方法。本书在每章都引入了适合该章内容的MATLAB工具，用于一些例题的分析解答，每章还都提供了上机练习题，可以通过上机练习快速加深对各章内容的理解，提高使用计算机进行信号分析处理的能力。
　　5 每章后面还给出了本章要点，便于读者对本章基本内容和重点内容的把握，也有利于读者对信号分析处理内容的梳理。
　　在本书修订过程中，浙江大学齐冬莲教授参与了方案讨论，提出了许多宝贵的意见；浙江理工大学熊卫华副教授提供了非平稳随机信号分析的一些材料；浙江大学宁波理工学院裘君副教授参与编写了附录及各章有关MATLAB的内容，并在图表绘制等方面付出了辛勤劳动。作者在此深表感谢。本书修订过程中参阅了国内外许多学者的有关教材和著作，作者在此一并表示感谢。
　　经过本次修订，本书一定还会存在不少新的错漏和内容不妥之处，希望大家继续给以批评指正。
　　作者

信号的奥秘与智慧：探索信息世界的语言 我们的世界充斥着各种各样的信号。从清晨第一缕阳光穿透窗户，到耳边婉转的鸟鸣，再到手机屏幕上闪烁的光影，它们无处不在，构成了我们感知和理解世界的基石。然而，这些信号并非总是清晰易懂，它们常常被噪声干扰，携带的信息也可能以复杂的方式编码。这时，我们就需要借助一系列强大的工具和深刻的理论，去解读、分析、提取和处理这些信号，从而发掘隐藏在其中的宝贵信息，并将其转化为我们能够利用的智慧。 本书旨在带领读者踏上一段深度探索信号分析与处理奥秘的旅程。我们不仅仅是停留在对信号现象的表面观察，而是深入其内在的数学结构、物理规律以及信息理论的精髓。我们将揭示信号世界的语言，理解其构成要素，掌握分析其特性的方法，并学会如何对其进行有效的操作，以实现特定的目标。 第一篇：信号的语言——基础理论与模型 在深入探讨信号的分析与处理之前，我们必须首先建立对信号本身的深刻认识。本篇将从最基础的层面出发，为读者构建一个坚实的理论框架。 信号的定义与分类： 我们将从最根本的意义上理解什么是信号，它们是如何产生的，以及它们的普遍性和重要性。信号并非单一的概念，它们可以根据不同的维度进行分类，例如： 按性质区分： 连续信号与离散信号。连续信号在时间（或空间）和幅度上都是连续变化的，例如模拟语音信号。而离散信号则是在时间（或幅度）上被量化或采样得到的，例如数字音频或图像。 按维度区分： 一维信号（如音频）、二维信号（如图像）、多维信号。 按确定性区分： 确定性信号（其未来值可以精确预测，如周期信号）与随机信号（其未来值无法精确预测，只能描述其统计特性，如通信中的噪声）。 按周期性区分： 周期信号、类周期信号、非周期信号。 数学模型： 为了对信号进行精确的分析，我们必须借助数学工具。我们将介绍描述信号的常用数学模型： 函数表示： 将信号视为数学函数，讨论其性质，如连续性、可导性、可积性等。 特殊信号： 学习和掌握一些基本但至关重要的信号模型，如单位冲激信号（Dirac delta function）、单位阶跃信号（Heaviside step function）、指数信号、正弦信号等。这些基本信号构成了分析复杂信号的基石。 复数与复指数： 复数在信号分析中扮演着极其重要的角色，我们将深入理解复指数函数的性质及其在表示和分析信号中的强大作用。 信号的基本运算： 掌握对信号进行基本运算的能力，这是后续分析的基础： 加法、减法、乘法： 如何将多个信号组合或进行相互作用。 尺度变换、时间/幅度反演、时间/幅度移位： 理解这些变换如何影响信号的形状和位置，以及它们在信号处理中的应用。 卷积： 卷积是信号处理中最核心、最强大的运算之一。我们将详细阐述其定义、性质以及在系统响应、滤波等方面的广泛应用，并提供直观的理解方式。 第二篇：信号的透镜——分析工具与变换 一旦我们理解了信号的本质，就需要强大的分析工具来揭示其隐藏的特性。本篇将聚焦于几种经典且高效的信号分析方法。 时域分析： 这是最直观的分析方法，直接观察信号在时间轴上的变化。我们将学习如何从波形图、幅度和相位信息中解读信号的瞬时行为、峰值、频率成分等。 频域分析： 许多信号的特性在时域中难以显现，但在频域中则一目了然。我们将深入理解： 傅里叶级数（FS）： 如何将周期信号分解为一系列正弦和余弦波的叠加，揭示其谐波成分。 傅里叶变换（FT）： 如何将非周期信号分解为无限频率范围内的连续频谱，理解信号的频率分布。我们将探讨傅里叶变换的收敛性、性质（如线性、时移、频移、积分、微分、帕塞瓦尔定理等），以及它在理解信号的频率内容、识别噪声、设计滤波器等方面的关键作用。 短时傅里叶变换（STFT）： 针对非平稳信号（频率随时间变化的信号），STFT通过在有限的时间窗口内进行傅里叶变换，实现时频信息的联合分析，这在语音、生物医学信号等领域至关重要。 小波变换（WT）： 相比于STFT，小波变换具有多分辨率的特性，能够同时捕捉信号的局部细节和整体趋势，在图像压缩、去噪、特征提取等方面展现出强大的优势。我们将介绍不同类型的小波以及其变换的原理。 其他重要变换： 拉普拉斯变换（LT）： 它是傅里叶变换的推广，能够处理更广泛的信号，尤其是在分析线性时不变（LTI）系统时，能够将微分方程转化为代数方程，简化分析过程。我们将讨论其收敛域（ROC）的重要性。 Z变换（ZT）： 这是离散时间信号分析的核心工具，是拉普拉斯变换在离散领域的对应，用于分析离散时间系统和信号。我们将学习其性质和在数字信号处理中的应用。 第三篇：信号的塑造——处理技术与应用 掌握了信号的分析方法后，我们就能对其进行有目的的处理，以改善信号质量、提取关键信息或实现特定功能。本篇将重点介绍信号处理的核心技术。 滤波： 滤波是信号处理中最基本且最重要的技术之一。其目标是去除信号中的噪声或提取特定频率范围内的有用信息。我们将深入研究： 理想滤波器与实际滤波器： 理解滤波器的频率响应，如低通、高通、带通、带阻滤波器。 模拟滤波器设计： 介绍巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等经典设计方法。 数字滤波器设计： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 利用反馈结构，具有更高的效率，但可能存在稳定性问题。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 无反馈结构，天然稳定，但可能需要更高的阶数。我们将介绍窗函数法、频率采样法等设计方法。 自适应滤波： 滤波器参数能够根据输入信号的统计特性进行实时调整，以应对变化的噪声环境，如回声消除、噪声抑制。 采样与量化： 这是将模拟信号转换为数字信号的关键步骤。 奈奎斯特采样定理： 理解采样频率与信号最高频率之间的关系，确保信息不丢失。 量化误差： 讨论量化位数对信号精度的影响。 重构（插值）： 如何根据离散的采样点恢复原始的连续信号。 系统辨识： 了解一个未知系统的特性，通常通过输入和输出来推断其模型。我们将介绍基于输入-输出数据的方法。 信号压缩： 在保证信息不丢失或丢失可接受程度的情况下，减少信号的数据量，以降低存储和传输成本。我们将接触到如傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换在信号压缩中的应用。 信息论基础： 了解信息熵、信道容量等概念，为理解信号的传输效率和编码提供理论基础。 特定应用场景： 通信系统： 调制解调、信道编码、纠错编码等。 语音信号处理： 语音识别、语音合成、声纹识别。 图像与视频信号处理： 图像增强、图像复原、目标检测、视频编码。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析、医学影像处理。 控制系统： 状态空间分析、反馈控制。 学习方法与展望 本书在内容编排上，力求从基础概念出发，逐步深入，层层递进。每一章都将辅以清晰的图示、详实的推导以及具有代表性的算例，帮助读者理解抽象的理论。此外，我们将鼓励读者通过实践来巩固所学，建议读者结合编程工具（如MATLAB, Python）进行仿真实验，亲手实现各种信号处理算法，从而加深理解，培养解决实际问题的能力。 信号分析与处理是一个充满活力和发展潜力的领域。随着科技的飞速发展，新的信号类型、新的处理技术和新的应用场景不断涌现。本书不仅为读者打下坚实的理论基础，更旨在激发读者对这一领域的兴趣，为他们在这个信息爆炸的时代，更深入地理解和驾驭信息世界提供一把钥匙。通过掌握信号的语言，理解其内在的规律，并学会其处理的智慧，我们能够从纷繁复杂的信息洪流中提取出有价值的知识，驱动科技进步，改善人类生活。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验相当不错，作者在阐述概念时，总是能循序渐进，从最基础的原理开始，一步步深入到更复杂的应用。我特别喜欢其中关于傅里叶变换的章节，它不仅仅是介绍了公式和推导，更重要的是通过大量的图示和实例，将抽象的数学概念变得直观易懂。读到关于卷积的那部分时，我甚至能“看到”信号是如何通过滤波器的，这种理解上的飞跃是我之前阅读其他同类书籍时从未有过的。此外，书中对离散时间信号和连续时间信号的处理方法都有详尽的介绍，并且清晰地指出了它们之间的联系和区别，这对于我这种对信号处理领域初学者来说，是非常重要的知识梳理。即使是一些相对抽象的理论，作者也通过生动形象的比喻来解释，让我在理解的同时，也感受到了一丝学习的乐趣，而不是枯燥的公式堆砌。总的来说，这本书在理论的深度和教学的广度上都做得相当到位，对于想要系统学习信号分析与处理的读者来说，绝对是一本值得推荐的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实际应用层面提供了非常丰富的案例，让我印象深刻。它不仅仅停留在理论层面，而是将信号处理的知识与雷达、通信、音频等实际场景紧密结合。例如，在介绍滤波器设计时，书中不仅讲解了各种滤波器的原理，还给出了具体的代码实现和在实际系统中的应用效果分析。我尤其对其中关于噪声抑制的章节感到兴奋，书中通过对比不同去噪算法的性能，并结合实际音频信号的处理效果，让我对如何有效地从嘈杂环境中提取有用信息有了更深刻的理解。这种理论与实践相结合的模式，对于我这种更倾向于动手实践的学习者来说，无疑是巨大的福音。而且，书中提供的例子都相当贴近实际工程问题，这使得我能够更好地将学到的知识应用到我的项目中，解决实际遇到的困难。它让我感觉，信号处理不再是遥不可及的理论，而是触手可及的解决问题工具。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在数学推导的严谨性上做得非常出色，但同时又能够保持一定的可读性。作者在处理复杂的数学公式和定理时，并没有回避其核心，而是通过清晰的逻辑链条，一步步展示了推导过程。对于我来说，这是非常有价值的。我能够理解每一个步骤的由来，以及它与前一环节的联系。尤其是在讲解随机信号分析的部分，书中对于概率论和随机过程的引入，以及如何将其应用于信号分析，都做得非常详尽。尽管这部分内容对于数学基础要求较高，但作者的讲解方式，使得即使是初学者，在付出一定的努力后，也能逐步掌握。书中穿插的定理证明和引理的引用，也为内容的严谨性增添了保障。读完这部分内容，我感觉自己在数学功底上有了显著的提升，对信号处理的理解也更加深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构非常清晰，章节之间的过渡自然流畅，这使得我在阅读过程中能够保持一种连贯的思路。每个章节的开头都会概述本章将要介绍的内容，并在结尾进行总结，这极大地帮助我梳理和巩固所学知识。我特别喜欢书中关于采样定理的阐述，它不仅仅是将定理本身呈现出来，而是深入剖析了采样的必要性、采样率的选择原则，以及欠采样和过采样可能带来的问题，并辅以图例说明。这种细致入微的讲解方式，让我对采样这一基础概念有了更全面的认识。此外，书中对各种变换（如Z变换、拉普拉斯变换）的引入和应用，也是循序渐进的，先从概念入手，再讲解其性质和应用，最后给出具体的例题。这种结构化的学习方式，对于我这样需要系统性学习的读者来说，非常友好。

评分☆☆☆☆☆

从另一个角度来看，这本书在内容的前沿性和深度上，的确展现了作者的扎实功底。尽管它是一本基础教材，但在一些关键概念的阐释上，却触及了许多更深层次的理论。我尤其对书中关于谱估计方法的介绍印象深刻，它不仅涵盖了经典的周期图法，还引入了一些现代的谱估计技术，并分析了它们的优缺点以及适用场景。这让我了解到，信号处理领域并非停滞不前，而是有不断发展的研究方向。书中对于一些先进算法的原理讲解，虽然有一定的深度，但作者仍然尝试用相对易懂的语言来解释，并配以相应的图表来辅助理解，这对于拓宽我的视野非常有帮助。它让我意识到，信号处理的应用远不止于简单的滤波和变换，还有更广阔的研究和应用空间等待我去探索。

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