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李冬海 著

图书标签:

• 信号处理
• 频谱分析
• 估计理论
• 随机信号
• 通信工程
• 雷达信号
• 电力系统
• 自适应滤波
• 时频分析
• 数字信号处理

店铺： 广影图书专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560633039

商品编码：29708568572

包装：平装

出版时间：2014-05-01

基本信息

书名:频谱估计理论与应用

定价：24.00元

售价：16.3元,便宜7.7元,折扣67

作者:李冬海

出版社：西安电子科技大学出版社

出版日期：2014-05-01

ISBN：9787560633039

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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频谱估计是现代信号处理的重要内容，广泛应用于通信、雷达、声纳、医学等领域中的信号处理。本书基于信号子空间与噪声子空间理论，以全新的视角系统、全面地介绍了经典谱估计与现代谱估计。
　　全书共分五篇21章，内容包括经典谱估计、基于滤波的频谱估计、信号模型与向量子空间基础、基于信号子空间的谱估计、基于噪声子空间的谱估计。
　　本书是一本关于频谱估计理论与应用，与国际前沿科学接轨的学术著作，可供电子、通信、自动化、计算机等专业的教师、研究生、本科生和相关科技人员教学、自学或进修之用。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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波动世界的解析之钥：从声学到宇宙的信号探索 在人类探索未知、理解自然的漫长旅程中，信号无处不在，它们是传递信息、揭示规律的载体。从耳畔轻柔的呢喃到深邃宇宙的呢喃，从人体的生命律动到机器的精密运转，无一不以信号的形式存在、传播和交互。然而，这些信号往往是复杂、多变的，蕴藏着丰富的信息，却也常常被噪声所掩盖，或以我们直观难以理解的形式呈现。因此，如何从这些纷繁复杂的信号中提取有用的信息，揭示其内在的结构与规律，便成为了科学研究和工程实践中的核心挑战。 本书并非聚焦于“频谱估计”这一特定的技术方法，而是将视角放宽，深入探讨如何解析、理解和应用各种自然界与工程领域中存在的信号，并以此为基础，构建一个关于信号本质、信息提取以及实际应用的技术框架。我们将跨越声学、光学、电磁学、物理学，乃至生物医学等多个学科领域，追溯信号的产生、传播及其对我们认识世界的影响，并探讨一系列能够帮助我们“听懂”这些信号的通用性原理和方法。 第一章：信号的宇宙——无处不在的振动与扰动 我们将从最基础的层面出发，审视信号在宇宙中的普遍性。信号本质上是某种形式的能量或信息在空间和时间上的传递。我们将回顾物理学中最基本也最核心的波动现象，例如机械波（声波、水波）、电磁波（光、无线电波）等，理解它们是如何产生、传播，并与物质发生相互作用的。我们会探讨不同类型信号的特征，例如频率、振幅、相位、波长等基本属性，以及它们如何携带着关于源头、环境以及传播介质的信息。 在这一章中，我们还将触及信号的数学描述。从简单的周期性信号（如正弦波）到复杂的非周期性信号，我们将初步介绍如何用数学语言来精确地描述这些信号的形态和演变。理解这些基础的数学模型，是后续深入分析信号特性的基石。同时，我们也会初步探讨信号的非线性特性，以及在某些复杂系统中，信号的产生和传播可能呈现出的混沌现象，这为我们认识信号的复杂性打下铺垫。 第二章：从混沌到秩序——解析信号的内涵 单一的信号往往难以提供足够的信息，真正的挑战在于如何从看似杂乱无章的信号流中提取有意义的模式和规律。本章将聚焦于信号的解析与表征，探讨多种分析信号的方法。我们将回顾傅里叶分析的强大之处，理解它如何将复杂的时域信号分解为不同频率成分的叠加，从而揭示信号的“频率构成”。这不仅能帮助我们理解声音的音色，也能让我们分析无线电信号的组成，甚至推断出材料的微观结构。 我们还将介绍其他重要的信号解析工具，例如小波分析，它能够同时提供信号的时域和频域信息，对于分析非平稳信号（如心电图、地震波）尤为有效。此外，我们还将探讨统计信号处理的基本概念，例如信号的统计特性（均值、方差、自相关函数等）如何反映信号的内在性质，以及如何利用这些统计信息来描述和分类信号。这一章的目标是让读者理解，信号的“意义”并非直接可见，而是需要通过一系列的解析手段来发掘。 第三章：噪声的战场——从干扰中寻觅真迹 在现实世界中，几乎所有的信号都伴随着噪声。噪声是任何系统中不可避免的干扰，它可能来自外部环境（如电磁干扰、环境噪音），也可能来自系统内部（如传感器自身的电子噪声）。噪声的存在极大地增加了信号分析的难度，它会掩盖微弱的信号，扭曲信号的特征，甚至导致错误的判断。因此，有效的噪声抑制与信号增强是信号处理中的核心课题。 本章将深入探讨各种类型的噪声及其统计特性。我们将介绍经典的滤波技术，如低通、高通、带通滤波器，以及它们如何在特定频率范围内抑制噪声。我们还将探讨更高级的滤波方法，例如卡尔曼滤波，它能够结合信号的预测模型和测量值来最优地估计信号的状态，在导航、控制等领域有着广泛应用。此外，我们还将介绍一些基于统计特性的降噪方法，例如维纳滤波，它能够最小化信号与噪声之间的均方误差。最后，我们还将探讨信号检测理论，如何从带有噪声的测量中判断是否存在一个特定的信号。 第四章：信号的映射——从抽象到应用的桥梁 理解了信号的本质、解析方法和噪声处理技术，我们便可以开始将这些知识应用于实际问题。本章将聚焦信号应用的各个领域，展示信号处理的强大力量。 在通信工程领域，我们将探讨信息如何通过信号进行编码、调制、传输和解调。从简单的模拟通信到复杂的数字通信，信号的有效传输和解码是实现远距离、高可靠性信息交流的关键。我们将提及信道编码、纠错码等概念，以及它们如何在噪声环境下保证信息的完整性。 在图像与视频处理领域，图像本质上是二维或三维的信号。我们将探讨如何对图像信号进行去噪、增强、边缘检测、特征提取等操作，从而改善图像质量、提取有用的视觉信息。这在医学成像、安防监控、遥感技术等方面有着至关重要的作用。 在生物医学工程领域，人体本身就是一个巨大的信号发生器。我们将探讨如何分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生理信号，以诊断疾病、监测生理状态。例如，通过分析心跳信号的频率和形态，我们可以评估心脏健康状况。 在地球科学与天文学领域，我们通过探测各种信号来了解地球的内部结构（如地震波）、大气层的情况（如雷达信号），以及遥远宇宙的奥秘（如射电望远镜接收的宇宙背景辐射、来自恒星和星系的电磁波）。这些信号的分析能够帮助我们揭示地球的演化历史，探索宇宙的起源和演化。 在工业制造与自动化领域，机器的运行状态、传感器的测量数据，都以信号的形式存在。我们将探讨如何利用这些信号进行状态监测、故障诊断、过程控制，以提高生产效率和产品质量。 第五章：超越维度——时空信息与多源融合 随着科学技术的进步，我们面临的信号问题也日益复杂。许多信号不仅仅存在于一个维度，而是具有复杂的时间、空间以及多模态的特性。本章将探讨如何处理具有时间、空间关联的信号，以及如何融合来自不同来源的信号信息。 我们将讨论时空信号处理。例如，在气象预报中，我们需要同时考虑不同地点、不同时间的天气数据，并利用它们之间的时空关联性来预测未来的天气变化。在自动驾驶领域，我们需要融合来自摄像头、雷达、激光雷达等多个传感器的时空信息，以构建对周围环境的精确感知。 我们还将探讨多源信号融合。在许多应用中，单一的信号源可能无法提供足够的信息，或者其精度不足。通过融合来自不同传感器的信号，我们可以提高整体的鲁棒性、准确性和信息量。例如，在军事侦察中，融合卫星图像、地面传感器数据、通信情报等多种信息，能够提供更全面的战场态势。 最后，我们将展望信号处理的未来发展趋势，例如机器学习与深度学习在信号分析中的应用，以及在人工智能、物联网等新兴技术浪潮中，信号处理所扮演的关键角色。 本书旨在为读者构建一个关于信号解析与应用的宏观视角，它并非专注于某个狭窄的技术领域，而是希望帮助读者理解信号的普遍性，掌握解析信号的基本原理，并能够将这些知识灵活地应用于解决各种实际问题。通过对信号的深入理解，我们能够更好地聆听世界的语言，洞察自然的奥秘，并驱动科技的进步。

评分☆☆☆☆☆

从整体的学术贡献和前沿性来看，这本书似乎更像是一部地方高校内部使用的教学参考资料，而非面向全球学术界或工业界的权威著作。它的论述风格相对保守，缺乏敢于挑战现有范式或提出颠覆性观点的勇气和深度。例如，在讨论非平稳信号的谱分析时，时频分析工具（如小波变换、Wigner-Ville 分布等）的介绍显得非常简略，未能充分挖掘其在解决瞬态信号分析中的潜力，甚至没有深入对比不同时频方法的交叉项问题及其解决方案。读者期待的是能够从中汲取到启发，了解当前研究的前沿热点和尚未解决的重大难题。然而，这本书提供的更多是“已知”的知识点整理，对于那些试图将频谱估计应用于更复杂、更非线性的物理系统（比如生物医学信号或复杂环境下的雷达回波）的深度探索，它提供的理论支撑显得单薄。总而言之，它是一部合格的入门概述，但远未达到“理论与应用”所宣示的广度和深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和术语一致性方面，也暴露出一些值得商榷的问题。在不同的章节中，对同一个物理量或者数学符号的定义似乎存在细微的不统一，这在严谨的学术著作中是比较少见的。比如，在讨论平稳随机过程的功率谱密度（PSD）时，有些地方使用了单位能量归一化，而其他地方则采用了功率归一化，这对于初学者来说，极易造成理解上的混淆，尤其是在计算能量与功率之间的转换时。此外，书中图表的质量也令人担忧。一些关键的频谱图示例，分辨率偏低，线条模糊，这对于观察精细的频率结构（例如，双尖峰信号的分辨能力）是致命的。专业读者在评估算法性能时，对图示的清晰度和准确性有着极高的要求。如果一本关于“频谱”的书籍连最直观的频谱图都未能清晰展示，那么它在传递信息准确性上的努力自然会大打折扣，也侧面反映了出版过程中对细节把控的松懈。

评分☆☆☆☆☆

我尝试从一个偏向于深度学习和人工智能如何融入传统信号处理的角度来审视这本书的价值，毕竟当前的技术趋势是不可逆转的。一本面向未来的专著，理应包含或至少讨论如何将现代机器学习方法，例如基于神经网络的参数化估计、深度学习在辨识复杂系统动态特性中的应用，与经典谱估计理论进行融合的探讨。然而，全书的内容结构似乎严格固守于上世纪八九十年代的经典方法论框架之内。从傅里叶分析到线性预测模型，再到特征值分解相关的技术，这些内容虽然是基础，但并未看到任何面向新兴领域的延伸。这使得这本书的适用范围显得有些局限，仿佛被时间定格在了某个特定的技术发展阶段。对于那些希望通过这本书来了解如何利用大规模数据和计算能力来突破传统谱估计瓶颈的读者，这本书提供的帮助非常有限。它更像是一本回顾经典成就的教材，而非展望未来研究方向的指路明灯，这在快速迭代的科技领域中，是一个不小的遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约大气，那种带着点老派学术气息的排版，初看之下确实让人觉得这是一部内容扎实、面向专业人士的教科书。我拿到手后，首先翻阅的是绪论部分，期待能对整个领域的脉络有一个清晰的梳理。然而，实际的阅读体验却让我有些困惑。我本以为会看到对信息论基础、随机过程理论在信号处理中核心地位的系统性介绍，毕竟“频谱估计”这个标题暗示了深厚的数学功底。但是，开篇的章节似乎更侧重于对历史发展的罗列，缺少了那种由浅入深、层层递进的逻辑推导。举例来说，在介绍经典周期图法时，我期待的是对傅里叶变换的离散化误差、栅栏效应（Scalloping Effect）的严谨数学分析，以及如何通过窗口函数来优化旁瓣抑制，这些都是频谱分析的基石。但书中对这些关键概念的阐述显得有些蜻蜓点水，更像是对既有结论的陈述，而非对原理的深入剖析。这使得对于刚接触该领域的读者来说，可能难以建立起坚实的理论框架；而对于有经验的工程师而言，又觉得它缺乏提供新颖视角或更高级优化方法的深度。这本书更像是一份经过整理的参考资料汇编，而非一本引导思考的学术著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在通信系统领域工作的人员，我对实际应用中的各种算法细节更为关注。在阅读到自适应谱估计方法（如 MUSIC、ESPRIT 等超分辨技术）的那几章时，我特别留意了算法的收敛性分析和计算复杂度评估。理想情况下，一本好的应用导向型书籍应该详细对比不同算法在真实环境，比如低信噪比、有限样本长度下的性能表现，并给出清晰的实现指南或伪代码。遗憾的是，这本书在算法的推导和性能分析上显得过于抽象。它罗列了算法的数学公式，但对于关键的迭代步骤中步长选择的敏感性、对协方差矩阵估计准确性的依赖性等工程实践中的痛点，几乎没有涉及。比如，在讨论最大熵谱估计（MEM）时，这本书似乎没有深入探讨如何有效地确定模型阶数，这是一个在实际工程中至关重要且极具挑战性的环节。对我来说，一个好的技术手册不仅要告诉我“是什么”，更要告诉我“怎么做”以及“为什么它在这种情况下会失败”。这本书在这方面的实用性，确实打了折扣，更像是停留在理论模型层面，与实际硬件实现的距离感比较明显。