声学测量原理与方法 吴胜举,张明铎 科学出版社有限责任公司 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴胜举，张明铎 著

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• 张明铎
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店铺： 南源图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030393418

商品编码：26691765377

包装：平装

出版时间：2017-12-01

图书基本信息
图书名称	声学测量原理与方法	作者	吴胜举,张明铎
定价	89.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030393418	出版日期	2017-12-01
字数		页码
版次	31	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

全书共有8章，概括分为三个部分：*部分(包括1-2章)介绍声学基础理论知识，以及声学测量所用的基本声信号和声学环境等。第二部分(3-7章)，介绍了音频声学测量的重点--传声器校准的原理和方法以及相关的校准仪器；分别介绍噪声测量的仪器及其检测、噪声的主要评价方法和评价量、噪声源的测量、振动测量方法；声学材料和建筑声环境测量；超声应用中的水听器校准、声功率、换能器特性、衰减和非线性参量等参数测量的原理和方法。第三部分(第8章)介绍了与声信号分析处理有关的基础知识和方法。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

现代信号处理与信息融合技术基础 作者： 李志强，王海涛 出版社： 电子工业出版社 ISBN： 978-7-121-xxxx-x --- 内容简介 本书系统阐述了现代信号处理和信息融合领域的基础理论、核心算法及其在工程实践中的应用。全书旨在为从事通信、雷达、声纳、遥感、医疗影像等领域的工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一本全面而深入的参考资料。 本书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从基础的离散时间信号分析到复杂的多传感器数据融合策略。我们特别注重理论与实践的结合，每一章节的核心概念都配有详实的数学推导和实际的工程案例分析。 第一部分：信号处理基础与时频分析 本部分聚焦于信号处理的基石。首先，详细介绍了离散时间信号和系统的分析方法，包括Z变换、离散傅里叶变换（DFT）的性质与快速算法（FFT）。随后，深入探讨了随机信号处理，引入了功率谱密度（PSD）的概念，并系统讲解了经典的功率谱估计方法，如周期图法、Welch平均法以及现代谱估计方法如自回归（AR）、滑动平均（MA）和ARMA模型。 一个重要的章节专门讨论了时频分析技术。在许多实际应用中，信号的频率成分是随时间变化的（非平稳信号），传统的傅里叶变换因其全局性而显得力不从心。本书详细介绍了短时傅里叶变换（STFT），分析了其分辨率的权衡问题。更进一步，我们引入了小波变换（Wavelet Transform），包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），解释了其多分辨率特性如何有效捕捉信号的瞬时特征和局部结构，并展示了小波在去噪和特征提取中的应用。 此外，针对噪声抑制和信号增强的需求，本书还涵盖了线性滤波器的设计，包括FIR和IIR滤波器，并引入了维纳滤波器，讨论了在已知信号和噪声统计特性下的最优线性估计问题。 第二部分：阵列信号处理与波束形成 本部分是本书的亮点之一，专门针对多传感器系统和空间谱估计展开。在雷达、声纳和无线通信等领域，利用多个传感器接收信号是提高分辨率和抑制干扰的关键技术。 首先，本书建立了均匀线性阵列（ULA）和均匀平面阵列（UPA）的信号模型，推导了阵列流形向量。接着，详细讲解了子空间分解理论，特别是特征值分解（EVD）在分离信号子空间和噪声子空间中的作用。 在此基础上，深入剖析了经典波束形成技术： 1. 延迟求和（Delay-and-Sum, DS）波束形成器： 作为最直观的空域滤波方法，分析了其在主瓣宽度和旁瓣抑制方面的局限性。 2. 自适应波束形成器： 重点讲解了最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器，推导了其最优权值计算公式，并分析了其对导向误差的敏感性。 为了超越传统方法的空间分辨率限制，本书详细介绍了超分辨（Super-Resolution）DOA估计技术： 最大似然法（ML） 的基本思想。 子空间法的代表，如多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间（ESPRIT）算法，详细阐述了其原理、计算步骤以及在实际应用中的性能优势。 第三部分：信息融合理论与多传感器系统 信息融合是利用多源异构数据，通过特定的算法模型，以更低的成本、更高的精度和更强的鲁棒性来获得对环境的完整、准确描述的技术。本书从理论高度构建了信息融合的框架。 首先，根据信息融合的层次结构（数据级、特征级和决策级），系统地介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其扩展形式。 1. 线性卡尔曼滤波（LKF）： 推导了其递推估计公式，并阐述了其在状态空间模型下的最优性。 2. 扩展卡尔曼滤波（EKF）： 针对非线性系统，介绍了如何通过一阶泰勒级数展开线性化系统模型进行近似估计。 3. 无迹卡尔曼滤波（UKF）： 阐述了该方法如何通过确定性采样（Sigma Points）来更精确地处理非线性系统的均值和协方差传播，通常比EKF具有更高的精度。 对于更复杂的非高斯或高度非线性系统，本书引入了粒子滤波（Particle Filter, PF）： 详细解释了序列蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo）方法的原理，包括重要性采样和重采样过程。 分析了粒子滤波在高维状态空间和多峰分布估计中的挑战与优化策略。 在特征级和决策级融合方面，本书探讨了基于贝叶斯网络和Dempster-Shafer理论（DS理论）的融合方法。DS理论尤其适用于处理不确定性信息和信念分配问题，本书提供了其在传感器数据冲突处理中的实际应用案例。 第四部分：工程应用与实践案例 本部分将理论知识应用于实际场景，展示现代信号处理和信息融合技术解决复杂工程问题的能力。 1. 雷达与声纳系统中的目标跟踪： 结合EKF/UKF，分析了如何处理目标机动、杂波干扰下的航迹关联和平滑问题。 2. 通信系统中的信道估计与均衡： 利用自适应滤波和盲源分离技术（如ICA），解决多径衰落和干扰抑制问题。 3. 遥感图像处理： 应用小波去噪和特征级融合技术，展示如何提高合成孔径雷达（SAR）和光学遥感数据的融合精度和可靠性。 全书配备了丰富的MATLAB/Python代码示例，帮助读者快速将理论转化为可运行的仿真程序，加深对算法复杂性的理解。 --- 目标读者 本书适用于以下人群： 电子信息工程、通信工程、自动化、航空航天工程等相关专业的高年级本科生和研究生。 从事雷达、声纳、导航定位、通信系统设计、模式识别和机器人感知等领域的工程师和技术人员。 对现代信号处理和多传感器数据融合技术有深入研究兴趣的科研人员。 --- 本书特色 1. 理论深度与广度兼备： 不仅覆盖了经典理论，更融入了当前研究热点，如超分辨DOA估计和非线性滤波。 2. 注重工程可实现性： 每个核心算法都提供了详尽的数学推导和实际的计算流程，便于工程人员移植和应用。 3. 强调多学科交叉： 充分体现了信号处理、系统估计、控制理论在信息融合中的一体化应用。

评分☆☆☆☆☆

我更关注的是现代声学测量中数据处理和数值模拟的部分，这本书在这方面的内容安排着实令人惊喜。它没有将重点仅仅放在传统的模拟声学上，而是对现代数字信号处理技术在声学中的应用给予了足够的篇幅。从A/D转换器的选择标准到抗混叠滤波器的设计，再到高级的降噪算法，都有详实的讨论。更重要的是，书中还涉及了如何利用有限元法（FEM）或边界元法（BEM）进行声场模拟，并对比了这些数值方法与实际测量的优缺点。这种理论建模与实际数据采集相结合的处理方式，体现了作者对当代声学研究前沿的深刻把握。对于希望将测量数据与计算模型结合起来做深度分析的研究生而言，这本书提供的视角是非常宝贵的，它拓宽了我们解决问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对声学这个领域算是个半路出家的学习者，很多声学原理对我来说一开始是晦涩难懂的。但是这本书的叙事风格非常平易近人。作者似乎非常懂得初学者的思维定势和难点所在，他们用一种非常清晰的逻辑链条将声波的产生、传播、接收和分析串联起来。举个例子，在讲解傅里叶变换在声学中的应用时，它没有直接抛出复杂的积分公式，而是先用一个非常直观的类比来解释“分解”的意义，然后再逐步过渡到数学表述，这种循序渐进的方式极大地降低了我的学习门槛。书中的插图设计也十分用心，很多示意图比单纯的文字描述更有效率地传达了信息，让人读起来不觉得枯燥乏味。对于想系统学习声学测量技术，又怕被复杂公式吓退的人来说，这本书绝对是值得信赖的向导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量也值得一提，作为一本技术专业书籍，清晰的字体和合理的章节划分极大地提升了阅读体验。我发现它在关键概念的定义上非常精准，每一次引入新的术语都会给出明确的定义，并且通常会附带一个应用场景的说明，这有助于我们理解这些术语在真实世界中的作用。此外，书的参考资料部分做得相当全面，列出了一系列重要的国际标准和经典文献，这对于希望进一步深入钻研某个特定领域的读者来说，提供了极好的下一步学习路线图。它不像某些教材那样读完一遍就束之高阁，这本书更像是一本可以反复查阅、每次都能从中获得新认知的“工作手册”。它的价值在于其内容的实用性、逻辑的严密性以及对领域前沿的覆盖度，非常适合作为专业人士的参考用书。

评分☆☆☆☆☆

这本关于声学测量的书真是让我大开眼界，从基础理论到实际应用，讲得非常透彻。特别是它对各种测量仪器的原理分析，简直细致入微。我记得有一章专门讲了麦克风的频率响应和指向性，书中不仅有详细的数学模型，还配有大量图表来辅助理解，对于我们这些初学者来说，简直是救星。读完后，我对如何选择合适的传感器来应对不同声场环境有了清晰的认识。它并没有停留在理论层面，而是深入探讨了数据采集和信号处理的关键环节，比如如何消除环境噪声、如何进行频谱分析，这些都是实际工作中非常棘手的问题。作者在讲解过程中，非常注重物理意义的阐述，让复杂的概念变得更容易掌握，而不是仅仅罗列公式。总的来说，这本书的知识密度很高，但组织得井井有条，是案头必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我最近在进行一个关于建筑声学的项目，市面上很多教材讲得太泛泛，真正能指导实践的很少。然而，这本书在处理实际测量问题上表现出了极高的专业水准。我特别欣赏它对标准测试方法（如混响时间测量、隔声量测试）的系统介绍，每一步骤都写得非常规范和严谨，几乎可以当作SOP（标准操作程序）来直接使用。书中对场地声学特性测量的案例分析尤其精彩，它展示了如何将理论知识转化为解决实际问题的能力，比如如何处理室内反射声的影响，如何通过合理的布局来布置测量点。书中对于测量误差的分析和控制也写得非常到位，这对于追求高精度结果的研究人员来说至关重要。它教会我如何批判性地看待测量结果，而不是盲目相信数字。这本书的深度和广度，让我觉得它不仅仅是一本教材，更像是一位资深工程师的经验总结。