基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法 9787030503770 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈立 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 係統辨識
• 組閤信號源
• 塊結構
• 模型辨識
• 自適應濾波
• 優化算法
• 控製理論
• 通信係統
• 數值分析

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030503770

商品編碼：30168112741

包裝：平裝

齣版時間：2016-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法	作者	賈立
定價	68.00元	齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030503770	齣版日期	2016-11-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	128開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

復雜工業過程具有多變量、變量間非綫性和強耦閤等特點，且受多種不確定因素乾擾導緻難以建模，針對這一問題，《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》從塊結構模型中間變量不可測量的角度齣發，分析塊結構模型各串聯模塊在不同激勵信號作用下的特性，係統地提齣復雜工業過程塊結構非綫性動態模型描述和辨識的新方法，主要包括采用神經模糊技術的串聯模塊建模方法、全新智能分離算法和模塊參數辨識算法、利用補償技術的塊結構非綫性動態係統過程噪聲建模方法等，並利用過程理論分析和比較所提方法的性能。

作者簡介

目錄

目錄 《智能科學技術著作叢書》序 前言 **部分 塊結構模型 章 塊結構模型概述 3 1.1 引言 3 1.2 靜態非綫性環節與動態綫性環節的同步辨識法 4 1.2.1 過參數化法 4 1.2.2 子空間法 6 1.2.3 調製函數法 6 1.2.4 直接辨識法 7 1.3 靜態非綫性環節與動態綫性環節的分步辨識法 8 1.3.1 迭代法 8 1.3.2 分離*小二乘法 9 1.3.3 多信號源法 10 1.3.4 盲辨識法 11 1.3.5 頻域法 12 1.3.6 法 12 1.4 基於Hammerstein模型的控製係統設計 13 1.5 塊結構模型研究中存在的關鍵問題 15 1.6 全書概況 16 參考文獻 18 第二部分 基於二進製-復閤信號源的塊結構模型辨識方法 第2章 基於二進製-復閤信號源的Hammerstein模型辨識方法 27 2.1 基於泰勒級數展開法的Hammerstein模型辨識 27 2.1.1 基於神經模糊的Hammerstein模型 27 2.1.2 基於神經模糊Hammerstein模型的辨識 30 2.1.3 實驗結果 32 2.1.4 小結 41 2.2 基於Lyapunov方法的Hammerstein模型辨識 43 2.2.1 神經模糊Hammerstein模型 43 2.2.2 神經模糊Hammerstein模型辨識 44 2.2.3 實驗結果 47 2.2.4 小結 54 參考文獻 54 第3章 基於二進製-復閤信號源的Hammerstein-Wiener模型辨識方法 56 3.1 基於二進製-復閤信號源的Hammerstein-Wiener 模型 56 3.1.1 神經模糊Hammerstein-Wiener模型 57 3.1.2 神經模糊 Hammerstein-Wiener 模型各串聯環節的分離 58 3.1.3 基於神經模糊Hammerstein-Wiener模型的控製係統 64 3.1.4 實驗結果 64 3.1.5 小結 67 3.2 基於兩階段復閤信號的Hammerstein-Wiener模型 68 3.2.1 基於兩階段復閤信號的神經模糊Hammerstein-Wiener模型 68 3.2.2 實驗結果 71 3.2.3 小結 73 參考文獻 74 第4章 含過程噪聲的塊結構模型二進製-復閤信號源辨識方法 76 4.1 基於輔助模型遞推*小二乘法的Hammerstein模型 76 4.1.1 一類含過程噪聲的Hammerstein模型 76 4.1.2 基於輔助模型遞推*小二乘法的Hammerstein模型多信號源辨識方法 77 4.1.3 實驗結果 79 4.1.4 小結 82 4.2 基於偏差補償遞推*小二乘法的Hammerstein-Wiener模型 82 4.2.1 一類含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型 83 4.2.2 基於偏差補償遞推*小二乘法的Hammerstein-Wiener模型多信號源辨識方法 84 4.2.3 實驗結果 87 4.2.4 小結 90 4.3 基於輔助模型多新息梯度法的Hammerstein模型 92 4.3.1 基於輔助模型多新息梯度法的Hammerstein模型多信號源辨識方法 92 4.3.2 實驗結果 95 4.3.3 小結 98 參考文獻 98 第三部分 基於可分離信號源的塊結構模型辨識方法 第5章 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識方法 101 5.1 多輸入多輸齣Hammerstein模型 101 5.2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 102 5.2.1 基於神經模糊的多輸入多輸齣Hammerstein模型 102 5.2.2 基於可分離信號源的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 103 5.2.3 實驗結果 109 5.2.4 小結 117 參考文獻 117 第6章 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型可分離信號源辨識方法 119 6.1 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 119 6.1.1 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型 119 6.1.2 含過程噪聲的多輸入多輸齣Hammerstein模型辨識 120 6.1.3 實驗結果 124 6.1.4 小結 135 6.2 基於可分離信號的Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識 136 6.2.1 Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統 136 6.2.2 神經模糊Hammerstein輸齣誤差滑動平均係統辨識 137 6.2.3 實驗結果 143 6.2.4 小結 146 參考文獻 148 第7章 含過程噪聲的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識方法 149 7.1 基於可分離信號的Hammerstein-Wiener模型辨識方法 149 7.1.1 神經模糊FIR Hammerstein-Wiener模型 149 7.1.2 神經模糊Hammerstein-Wiener模型辨識方法 150 7.1.3 基於Hammerstein-Wiener模型的控製係統設計 154 7.1.4 實驗結果 154 7.1.5 結論 159 7.2 基於遞推廣義增廣*小二乘法的Hammerstein-Wiener模型可分離信號源辨識 159 7.2.1 噪聲乾擾下的FIR Hammerstein-Wiener模型 159 7.2.2 基於遞推廣義增廣*小二乘法的Hammerstein-Wiener辨識 160 7.2.3 實驗結果 166 7.2.4 小結 170 參考文獻 171

編輯推薦

結構模型（係統工程）,辨識

文摘

序言

《信號工程概論》 本書旨在係統介紹信號工程的基本原理、核心技術以及在現代工程領域中的廣泛應用。作為一門跨學科的工程學科，信號工程涉及信息論、控製論、通信理論、計算機科學等多個領域，其研究對象——信號——是傳遞和處理信息的核心載體。理解和掌握信號的特性、變化規律以及處理方法，對於解決復雜的工程問題至關重要。 第一部分：信號基礎理論 本部分將深入剖析信號的本質及其分類。首先，我們將界定信號的概念，明確其作為物理量或抽象信息載體的屬性。隨後，對信號進行係統性的分類，包括但不限於： 按時間域劃分： 連續時間信號與離散時間信號。我們將詳細闡述兩者在數學模型、錶示方法上的差異，以及它們在不同工程場景下的代錶性例子，如模擬電路中的電壓電流信號（連續）與數字係統中采集的采樣數據（離散）。 按能量與功率劃分： 能量信號與功率信號。我們會推導能量和功率的計算公式，並分析不同類型信號的能量和功率特性，例如周期信號通常是功率信號，而非周期信號可能是能量信號。 按周期性劃分： 周期信號與非周期信號。我們將介紹傅裏葉級數分析周期信號的頻譜特性，以及傅裏葉變換分析非周期信號的頻譜特性，揭示信號在頻域的錶現形式。 按奇偶性劃分： 奇信號與偶信號。分析它們的對稱性，以及在傅裏葉變換等處理中的簡化作用。 按確定性劃分： 確定性信號與隨機信號。前者可以通過數學模型精確描述，後者則需要藉助概率論和數理統計的方法進行分析，例如通信噪聲、生理信號等。 在此基礎上，我們將深入探討信號的基本運算，包括： 加法與減法： 信號的疊加原理，在多源信號混閤、乾擾消除等場景下的應用。 乘法： 信號的調製、解調過程中的核心操作，以及信號相乘在係統輸齣計算中的作用。 時移（平移）： 信號在時間軸上的移動，這與因果性、延遲係統的分析緊密相關。 尺度變換（伸縮）： 信號在時間軸上的拉伸或壓縮，例如在分析不同速率的信號時。 翻轉： 信號在時間軸上的鏡像，例如在分析反嚮傳播信號時。 通過這些基本運算的分析，讀者將建立起對信號時域特性的直觀理解。 第二部分：信號的係統分析 本部分將聚焦於信號在係統中的傳播和處理。我們將首先定義“係統”的概念，將其理解為能夠對輸入信號産生輸齣信號的某種實體或模型。隨後，我們將重點介紹以下幾種重要的係統模型： 綫性係統： 滿足疊加原理和齊次性原則的係統。我們將通過數學公式證明綫性係統的特性，並分析其在信號處理中的廣泛應用，例如濾波器、放大器等。 時不變係統： 係統的特性不隨時間改變。我們將介紹時不變係統的判定方法，並解釋其在分析穩定係統、預測係統行為方麵的重要性。 因果係統： 係統的輸齣僅取決於當前和過去的輸入，而不取決於未來的輸入。我們將討論因果係統在實際工程中的意義，例如實時控製係統。 記憶係統與無記憶係統： 區分係統輸齣是否依賴於曆史輸入。 穩定係統： 討論不同類型的穩定性（BIBO穩定性、Lyapunov穩定性），以及係統穩定性對信號處理結果可靠性的影響。 在此基礎上，我們將引入描述係統特性的關鍵工具： 捲積： 綫性時不變係統分析的核心運算。我們將詳細介紹捲積的定義，並通過圖解和數學推導，展示輸入信號與係統衝激響應（或稱為脈衝響應）的捲積如何得到係統的輸齣信號。我們將深入探討捲積在濾波、係統響應分析等方麵的強大功能。 衝激響應（脈衝響應）： 描述係統對單位衝激信號響應的信號。我們將解釋衝激響應如何完全錶徵一個綫性時不變係統的動態特性。 第三部分：信號的頻域分析 本部分將引領讀者進入信號的頻域世界，這是理解信號特性和設計信號處理係統的關鍵。我們將從以下幾個方麵展開： 傅裏葉級數（FS）： 針對周期信號，我們將介紹傅裏葉級數的概念，將其分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加。我們將推導傅裏葉級數的係數計算公式，並分析周期信號的頻譜特性，即其由哪些頻率成分組成及其相對幅度。 傅裏葉變換（FT）： 針對非周期信號，我們將介紹傅裏葉變換的概念，將其分解為連續的頻譜。我們將推導傅裏葉變換的定義式，並闡述其如何揭示非周期信號在頻域上的分布。我們將重點介紹一些常見信號（如矩形脈衝、指數信號）的傅裏葉變換結果，以及它們在信號分析和係統設計中的重要性。 傅裏葉變換的性質： 綫性性、時移性、尺度變換性、對稱性、捲積定理、Parseval定理等。我們將詳細講解這些性質，並展示它們如何簡化信號和係統的頻域分析。例如，捲積定理指齣，時域的捲積等於頻域的乘積，這極大地簡化瞭綫性時不變係統的分析。 功率譜密度（PSD）與能量譜密度（ESD）： 針對功率信號和能量信號，我們將分彆介紹功率譜密度和能量譜密度，它們描述瞭信號的功率或能量在不同頻率上的分布。這對於分析噪聲信號、通信信號的頻譜特性至關重要。 第四部分：采樣理論與離散時間信號處理 隨著數字技術的發展，離散時間信號處理已成為信號工程的核心組成部分。本部分將聚焦於信號的采樣過程及其對離散時間信號處理的影響。 采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理）： 這是離散信號處理的基石。我們將詳細闡述采樣定理的內容，即為瞭無失真地恢復原始連續信號，采樣頻率必須高於信號最高頻率的兩倍。我們將深入分析奈奎斯特頻率的概念，以及欠采樣和過采樣的後果。 衝激采樣與理想采樣： 介紹兩種主要的采樣模型，並推導其在頻域上的錶現，即采樣會在原始信號的頻譜上産生鏡像。 離散時間傅裏葉變換（DTFT）： 介紹離散時間信號在連續頻率上的頻譜錶示。 離散傅裏葉變換（DFT）： 介紹在離散頻率點上的頻譜錶示，這是數字信號處理中最常用的工具。我們將討論DFT的計算方法及其性質。 快速傅裏葉變換（FFT）： 介紹FFT算法，這是DFT的高效計算方法，極大地促進瞭數字信號處理的應用。 數字濾波器設計： 介紹IIR（無限衝激響應）濾波器和FIR（有限衝激響應）濾波器的設計原理和方法，以及它們在信號去噪、信號增強等方麵的作用。 第五部分：隨機信號分析 許多實際工程問題中遇到的信號並非確定性的，而是具有隨機性的。本部分將介紹隨機信號的基本概念和分析方法。 隨機過程： 將隨機信號建模為隨時間變化的隨機變量的集閤。 平穩性： 介紹寬平穩和窄平穩的概念，以及平穩性對隨機信號分析的重要性。 自相關函數和互相關函數： 介紹這兩個重要工具，它們描述瞭隨機信號的自身或與其他信號之間的時間關聯性。我們將分析自相關函數與功率譜密度之間的Wiener-Khinchin關係。 隨機信號在係統中的響應： 分析隨機信號通過綫性時不變係統後的輸齣信號的統計特性。 噪聲分析： 介紹不同類型的噪聲（如白噪聲、高斯噪聲）及其特性，以及如何通過信號處理技術抑製噪聲。 第六部分：信號處理在工程領域的應用 本部分將通過具體案例，展示信號工程理論在各領域的實際應用。 通信係統： 調製與解調技術（AM, FM, PSK, QAM等）、信道編碼與解碼、多路復用技術。 控製係統： 狀態空間分析、PID控製器設計、濾波與估計（卡爾曼濾波）。 圖像與語音處理： 圖像壓縮（JPEG）、圖像增強、語音識彆、語音閤成。 生物醫學工程： 心電圖（ECG）信號分析、腦電圖（EEG）信號分析、醫學成像（MRI, CT）。 雷達與聲納係統： 目標檢測、距離和速度估計。 金融工程： 時間序列分析、風險評估。 總結與展望 最後，本書將對信號工程的核心概念進行總結，並展望該領域未來的發展趨勢，例如機器學習與信號處理的結閤、深度學習在信號識彆與分析中的應用、以及在物聯網、5G通信等新興技術中的重要作用。 《信號工程概論》旨在為讀者提供一個全麵、深入的信號工程知識體係，使其能夠理解和掌握信號的基本原理，運用信號處理技術解決實際工程問題，並為進一步深入研究相關領域打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名非常有吸引力，直接點齣瞭核心的研究方嚮——“組閤式信號源”和“塊結構模型辨識”。我是一個在信號處理領域摸爬滾打瞭多年的工程師，一直對如何更高效、更精確地理解和建模復雜係統信號的生成機製非常感興趣。傳統的模型辨識方法，尤其是在處理多輸入輸齣（MIMO）係統或者具有多重相互影響的子係統時，往往會遇到計算復雜度爆炸、模型結構不明確等難題。而“組閤式信號源”這個概念，讓我聯想到能否將復雜的信號生成過程分解成若乾個獨立的、可管理的“塊”，然後分彆進行辨識，最後再將這些“塊”組閤起來形成整體模型。這種“化繁為簡”的思路，在工程實踐中往往能帶來意想不到的效率提升和魯棒性增強。我尤其期待書中是否會詳細闡述如何設計和構建這種“組閤式信號源”，以及如何有效地將辨識齣的“塊”進行拼接和整閤，形成一個統一、連貫的係統模型。此外，對於“塊結構模型”的定義和辨識算法的創新性，也是我非常關注的焦點。希望書中能夠提供清晰的理論框架和切實可行的算法實現，最好還能有一些實際應用的案例分析，讓我能夠更好地理解其在實際工程問題中的應用潛力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名業餘的電子愛好者，平時喜歡搗鼓一些DIY項目，對各種信號的處理和分析都充滿熱情。雖然我的專業背景不是特彆深厚，但每次看到新齣的技術書籍，都想嘗試瞭解一下。這本書的書名——《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》——聽起來就很高大上，但“組閤式信號源”和“塊結構模型”這樣的詞匯，讓我覺得它可能在描述一些非常精細和有層次的信號生成過程。我設想，這就像搭積木一樣，把一個復雜的信號生成機製，拆解成一個個小的“積木塊”，每個“積木塊”負責産生一種特定的信號，然後把這些“積木塊”按照一定的規則組閤起來，最終得到想要的復雜信號。如果這本書真的能講清楚如何“辨識”齣這些“積木塊”以及它們之間的“組閤規則”，那對於我理解和設計一些復雜的電子電路或者信號發生器，肯定會有很大的幫助。我希望書中能用比較易懂的方式來解釋這些概念，最好能有一些直觀的圖示或者簡單的例子，讓我這個非專業人士也能有所啓發。如果書中能有一些關於如何用簡單的工具或者編程語言來實現這些“塊結構模型”的建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在自動控製領域深耕多年的研究人員，我一直關注模型辨識方法在復雜係統中的應用。近些年，隨著係統復雜度的不斷提升，如何有效地構建和辨識具有復雜內部結構的係統模型，已成為一個亟待解決的問題。《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這個書名，準確地擊中瞭我的研究興趣點。傳統的模型辨識方法，在麵對大規模、高維、強耦閤的係統時，往往顯得力不從心。而“組閤式信號源”和“塊結構模型”的提法，預示著一種將復雜係統分解為若乾個相對獨立、可處理的子係統（塊）的思想，並通過對這些子係統的信號源進行組閤辨識，最終得到整體模型的可能路徑。我非常期待書中能夠詳細闡述“組閤式信號源”的數學刻畫，例如它是指通過某種組閤運算（如加權、捲積、疊加等）來生成整體信號，還是指係統本身由多個獨立信號源構成？同時，“塊結構模型”的內涵也讓我充滿好奇，它是一種全新的模型類，還是對現有模型（如狀態空間模型、傳遞函數模型）的某種結構化約束？我尤為關注書中提齣的“辨識方法”，是否能有效處理子係統之間的耦閤性，是否能夠實現模型的層次化辨識，以及其在計算效率和魯棒性方麵的優勢。如果書中能提供相關的理論證明、算法細節以及在特定領域的應用驗證，將對我非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對前沿理論研究充滿好奇的在讀博士生，尤其關注係統辨識在人工智能和機器學習領域的交叉應用。這本書的書名《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》恰好觸及瞭我正在探索的領域。當前，許多復雜的動態係統，例如機器人、無人機、甚至生物係統，其內部往往包含著相互關聯但又相對獨立的子模塊。這些子模塊可以被視為“塊”，而它們的輸齣信號相互作用，共同構成瞭整個係統的“信號源”。如何有效地對這樣一個具有內部塊結構且信號源復雜的係統進行辨識，一直是一個挑戰。我非常好奇書中是如何定義和構建“組閤式信號源”的，它是指信號源本身就是由多個獨立組件組閤而成，還是說信號源的産生過程可以通過組閤多個基本信號源來實現？另外，“塊結構模型”的提齣，是否意味著作者提齣瞭一種新的模型錶示形式，能夠更直觀地描述係統內部的模塊化特性？我特彆希望書中能夠深入探討如何利用這種塊結構來優化模型辨識的算法，例如是否可以通過並行辨識、分層辨識等方式來降低計算復雜度，提高辨識效率。同時，我也對書中可能提齣的新穎的辨識算法和理論證明非常感興趣，希望它們能夠為我未來的研究提供新的思路和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名專注於數據科學和模式識彆的研究者，對於如何從觀測數據中提取係統的內在規律有著濃厚的興趣。近年來，隨著大數據時代的到來，我們常常需要處理海量、高維的數據，並從中挖掘齣有用的信息。《基於組閤式信號源的塊結構模型辨識方法》這個書名，在某種程度上與我目前的研究方嚮不謀而閤。我理解，“信號源”在廣義上可以看作是數據的生成機製，而“組閤式”則暗示瞭這種生成機製可能是由多個基本單元組閤而成的。“塊結構模型”則可能是一種對係統內在結構進行建模的方式，將復雜係統分解為若乾個可控的“塊”。我非常好奇，書中是如何定義和構建這種“組閤式信號源”的？它是否能夠捕捉到數據中潛在的模塊化或者層次化的結構？而“塊結構模型”的辨識方法，是否能夠有效地利用這種結構信息來提高模型的準確性和泛化能力？我特彆關注書中是否會提齣新的算法，能夠處理非綫性的、時變的組閤關係，或者在存在噪聲和不確定性的情況下依然能夠魯棒地辨識齣模型的塊結構。如果書中能夠提供一些關於如何將這種方法應用於實際數據挖掘任務的案例，例如用戶行為分析、社交網絡建模等，那將對我具有極大的啓發意義。