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信号处理与系统分析

中国水利水电出版社
    【作 者】高政 编著 【I S B N 】978-7-5084-2931-1 【责任编辑】郭东青 【适用读者群】本科 【出版时间】2005-08-01 【开 本】16开本 【装帧信息】平装(光膜) 【版 次】第1版 【页 数】224 【千字数】 【印 张】 【定 价】22 【丛 书】新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材 【备注信息】
图书详情

    本书是根据教育部非计算机专业计算机基础课程教学指导分委员会提出的《关于进一步加强高校计算机基础教学的意见》中有关“大学计算机基础”课程教学要求编写的。

    本书系统地介绍了信号处理与系统分析的基本原理和方法。全书共分12章,内容包括:信号与系统的基本概念、线性时不变系统、傅里叶级数傅里叶变换、离散时间傅里叶变换、滤波、采样、通信、拉普拉斯变换、z变换、数字滤波器、随机信号处理初步。书中包含很多Matlab实例、例题和习题。

    本书可以作为自动控制、电子工程、通信等电类专业的信号处理及系统分析原理的本科生教材,也可以供信号处理、模式识别等专业的研究生、教师和科技工作者参考。

    本书是用于大学本科信号处理与系统分析课程的教科书,是在多年本科生教学实践的基础上形成的。对于电类专业来说,信号处理与系统分析是经常遇到的问题,是电类专业要面临的具有共性的问题。同时,本书的一些分析问题和解决问题的方法也可以为非电类专业提供参考。本书的主要对象是高等院校工科专业的本科生,参考学时为50~80学时。

    使用本书的学生,应该学过了微积分、复变函数、概率论与数理统计、线性代数、电路分析等课程。

    信号是一个广泛的概念。如果只限于讨论确定性信号,那么信号就是一个或者几个独立变量的函数。信号在自动控制、电子系统、通信、航空航天、计算机、生物工程、地震学、声学、机器人等领域都有广泛的应用。许多随时间变化的物理量就是典型的信号,例如,电压、电流、功率、速度、加速度、位移、密度、场强等。还有一些随位置变化的物理量也是信号,例如,灰度、密度、色度等。

    许多先修课程,例如,电路分析基础、模拟电路等,讲述了电信号一些简单的处理原理和方法。这门课程进一步系统地学习信号处理的一般性理论和方法。信号是一个更加广泛的概念,并不专指电信号。

    我们把诸如电路这样的载体抽象成“系统”,那么,系统的作用就是对信号的变换。注意,这里的“系统”,有些是电路实体,有些可能是看不见摸不着的,比如说,一段计算机程序或者代码就可能是一个系统,一个规则或一个过程也可以认为是一个系统。以前,与本课程类似的课程是“信号与系统”或“电路、信号与系统”,也就是说,处理信号的系统具有一个比较重要的地位,这是因为,在模拟信号处理阶段,处理信号的实体一般是一个电路。但是近年来,数字信号处理技术占据了主流。处理信号的系统往往是一个计算机软件。因此,对信号的处理方法而不是它的实现方式具有了更大的比重。

    本书的第1章引出了一些信号与系统的基本概念;第2章讨论了一种基本的系统:线性时不变系统;第3章以周期信号的傅里叶级数为先导,引入了傅里叶分析方法,并且简要介绍了快速傅里叶变换FFT;第4章介绍了连续时间信号的傅里叶变换;第5章介绍了离散时间信号的傅里叶变换;第6章介绍了频率滤波的一些基本概念;第7章介绍了采样,这是连接连续时间信号及系统和离散时间信号及系统的一个基本概念;第8章简要地介绍了通信的基本原理及系统;第9章介绍了拉普拉斯变换;第10章介绍了z变换;第11章介绍了数字滤波器的原理及其设计方法;第12章介绍了随机信号处理的一些基本概念。

    本书中,连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换分别用 和 来表示,而有些文献中,连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换是分别用 和 来表示的。应该说这些符号的选择都是可行的,只不过本书选择了更加通用的表达方式,以便于读者参阅其他文献。应用广泛的工程计算软件Matlab的选择与本书的选择也是一致的。

    信号处理专业领域的应用范围非常广泛。在系统建模与辨识方面,信号处理的理论和技术可以用于证券市场的行情预测、电子芯片的解密和黑箱估计理论等;信号滤波是信号处理的一个应用,例如,在音响的扬声器系统的设计中,由于不同材质的振动发声体对不同的频率范围的信号有不同的表现。为了使得声音的不同部分都得到完美的再现,选择钛合金的扬声器来表现高音部分,选择碳纤维扬声器来表现低音部分。这样就有一个将信号的高频部分和低频部分分开的问题,这就需要用到信号处理的手段来进行滤波;在微弱信号检测方面,信号处理技术将微弱的被淹没在背景噪声中的有用信号提取出来,这样的背景噪声一般是电磁干扰和器件中电荷的无规则运动造成的,这种噪声可以模型化为白噪声,利用信号处理的技术就可以将有用的信号从背景噪声中分离出来;图像处理是信号处理的一个重要方面,例如,医学图像处理,计算机断层成像(CT)等都得到了广泛的应用;信息压缩是信号处理的一个典型应用,例如,JPEG、DVD、MPEG和卫星图像压缩都是成功的应用。以前,卫星对地面拍摄的照片是记录在胶片上的,通过回收卫星获得照片,但是这样做成本高,信息不及时。后来采用数码摄像,但是高清晰度照片所包含的信息量也是很大的,因此在图像的下行传递中必须采用图像压缩技术;通信是人类对信号处理技术提出的最早的需求,直到现在这种需求仍然十分旺盛。在信号的发射与接收过程中,必须对信号进行各种方式的变换;模式识别技术的发展对于信号处理不断提出新的需求,声纹、指纹、面像识别、眼虹膜识别都是模式识别技术的典型应用。信号特征的提取、用超声波进行金属探伤、油田勘探等应用都需要在信号中提取特征。

    本书包含了大量的Matlab实例,采用的是Matlab 6.1版本。Matlab为本课程提供了很好的软件实验平台,同时,Matlab还以COM组件的形式提供了大量的函数库,可以连接到C/C++、VB、Dephi等高级语言开发出来的应用软件中,极具应用价值。

    信号处理与系统分析课程是一门专业基础课,它为解决上述应用问题提供了坚实的基础。如果专注于基础理论时,本课程甚至可以看成是一门应用数学课,也就是说,尽管工程实例有利于概念的理解,但本课程并不完全依赖于具体的工程背景,因而具有更广泛的适用性。

    在本书的编写过程中,谢红卫教授和胡德文教授给予了很大的指导和帮助,对本书提出了很多很好的意见和建议,在此表示衷心的感谢。

    由于时间仓促,本书难免存在缺点和不足,望同仁批评指正。

    作者

    2005年6月

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