隨機信號分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:電子工業

作者:李曉峰

出品人:

頁數:171

译者:

出版時間:2007-2

價格:25.00元

裝幀:

isbn號碼:9787121036286

叢書系列:

圖書標籤:

• 隨機信號
• 隨機過程
• 通信
• 專業基礎課
• 專業書籍
• 專業
• Wireless
• 隨機過程
• 信號處理
• 隨機信號
• 通信原理
• 概率論
• 數學物理
• 係統分析
• 濾波理論
• 信息論
• 雷達信號處理

《現代控製理論及其工程應用》 書籍簡介 本書深入探討瞭現代控製理論的核心概念、數學框架及其在各類工程領域的廣泛實踐應用。全書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在為讀者構建一個全麵、深入的現代控製理論知識體係，並強調理論與實際工程問題的緊密結閤。 第一部分：現代控製理論基礎 本部分為全書的理論基石，詳細闡述瞭現代控製理論的數學模型、分析方法和設計原理。 狀態空間方法: 綫性定常係統的狀態空間錶示: 詳細介紹如何將一個動態係統用一組一階綫性微分方程（連續時間）或差分方程（離散時間）來描述，即狀態方程。引入狀態嚮量的概念，它包含瞭係統在任意時刻的所有必要信息。講解如何從係統的物理結構或傳遞函數模型導齣狀態空間方程，並探討不同狀態變量的選取對係統錶示的影響。 狀態嚮量的演化: 闡述連續時間係統狀態方程 $dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$ 和離散時間係統狀態方程 $x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)$ 的解法。對於連續時間係統，詳細推導並講解狀態轉移矩陣 $Phi(t, t_0) = e^{A(t-t_0)}$ 的性質及其在求解零輸入響應和零狀態響應中的作用。對於離散時間係統，則介紹矩陣指數的離散化形式以及迭代求解方法。 係統特性分析: 可控性: 深入分析狀態反饋控製的理論基礎——可控性。詳細介紹可控性判據，如秩判據（Gramian矩陣或可控性矩陣），並解釋其幾何意義：係統能否通過輸入信號作用，將狀態嚮量從任意初始狀態驅動到任意目標狀態。通過算例演示如何判斷係統的可控性。 可觀性: 講解可觀性，即能否通過測量係統的輸齣信號來推斷係統的內部狀態。介紹可觀性判據，如秩判據（可觀性矩陣），並解釋其意義：通過輸齣能否完整地恢復係統的所有狀態信息。同樣通過算例說明可觀性判據的應用。 穩定性: 詳細闡述不同類型的係統穩定性，包括Lyapunov穩定性、漸近穩定性以及指數穩定性。重點講解Lyapunov第二方法（直接法），包括Lyapunov函數的設計原則、存在性條件以及穩定性判據。分析綫性定常係統穩定性的充要條件，如特徵值（連續時間）或係統矩陣的模（離散時間）。 能控性與能觀性分解: 介紹如何將係統分解為若乾個相互獨立的子係統，分析其能控性和能觀性，這對於理解係統結構和設計控製器至關重要。 綫性反饋控製: 狀態反饋: 詳細闡述狀態反饋控製的基本原理，即根據係統的狀態變量來設計控製器，其形式為 $u(t) = -Kx(t)$。重點講解極點配置（Pole Placement）技術，即如何通過選擇適當的狀態反饋矩陣 $K$，將閉環係統的特徵值（極點）配置到期望的位置，從而達到穩定、快速響應或具有特定動態特性的要求。推導極點配置的數學方法，包括Ackermann公式等。 綫性二次型最優控製 (LQR): 引入最優控製的概念，旨在尋找最優的控製輸入，使得某個性能指標（通常是二次型積）最小化。詳細講解LQR問題，其性能指標通常為 $J = int_{0}^{infty} (x^T Q x + u^T R u) dt$（連續時間）或 $J = sum_{k=0}^{infty} (x_k^T Q x_k + u_k^T R u_k)$（離散時間），其中 $Q$ 為狀態權重矩陣，$R$ 為輸入權重矩陣。推導LQR的解析解，即綫性狀態反饋增益 $K$，並討論 $Q$ 和 $R$ 矩陣的選擇對控製性能的影響。 狀態觀測器: 鑒於在實際工程中，並非所有狀態變量都能直接測量，因此需要設計狀態觀測器來估計係統的狀態。詳細介紹Luenberger觀測器及其設計方法。講解如何根據係統模型和輸齣測量信息，設計一個能夠漸近地跟蹤係統真實狀態的觀測器。討論觀測器的收斂速度與極點配置的關係。 輸齣反饋: 結閤狀態反饋和狀態觀測器，介紹輸齣反饋控製器的設計，即控製器僅依賴於係統的輸齣信號。討論輸齣反饋與狀態反饋在理論和實踐中的區彆與聯係。 非綫性控製: 非綫性係統的基本概念: 介紹非綫性係統的特點，如多解性、奇異性、復雜動態等。講解非綫性係統建模的常用方法，如泰勒展開、分段綫性化等。 綫性化方法: 探討如何通過在工作點附近對非綫性係統進行綫性化，將其近似為綫性係統，從而應用綫性控製理論進行分析和設計。詳細講解雅可比矩陣的計算及綫性化方法的局限性。 Lyapunov穩定性理論在非綫性係統中的應用: 強調Lyapunov穩定性理論在分析非綫性係統穩定性方麵的重要性。介紹Lyapunov函數的設計挑戰，並討論一些通用的非綫性係統穩定性判據。 反饋綫性化: 介紹反饋綫性化技術，其目標是通過一種非綫性反饋變換，將非綫性係統轉化為等效的綫性係統，然後應用綫性控製技術。詳細講解輸入-狀態綫性化和輸入-輸齣綫性化。 滑模控製: 講解滑模控製的原理，包括滑模麵的設計和切換律的構造，以實現係統對擾動和模型不確定性的魯棒性。 自適應控製: 介紹自適應控製的概念，即控製器參數能夠根據係統性能的變化或模型參數的不確定性進行實時調整，以維持期望的性能。 第二部分：現代控製理論的工程應用 本部分將理論知識付諸實踐，展示現代控製理論如何在實際工程領域解決復雜問題，並提供豐富的案例分析。 機器人控製: 運動學與動力學建模: 講解機器人關節角度、末端執行器位置之間的運動學關係，以及關節力矩與關節加速度之間的動力學方程（如Lagrangian或Newton-Euler方程）。 軌跡跟蹤控製: 應用狀態反饋和最優控製原理，設計機器人軌跡跟蹤控製器，使機器人的末端執行器能夠精確地跟隨預定的運動軌跡。討論PID控製與現代控製方法的比較。 力控與柔順控製: 探討機器人與環境交互時的力控製問題，介紹阻抗控製、導納控製等方法，實現機器人與環境的柔順交互。 航空航天飛行器控製: 飛行器動力學模型: 介紹飛機、導彈、航天器等飛行器的空氣動力學模型和姿態動力學。 姿態穩定與控製: 應用現代控製理論，設計飛行器姿態穩定控製器，如自動駕駛儀（Autopilot）的設計，保證飛行器的穩定飛行。 導航與製導: 講解如何結閤狀態估計（如卡爾曼濾波器）和控製策略，實現飛行器的精確導航和目標製導。 過程控製: 工業過程建模: 討論化學反應器、熱交換器、蒸餾塔等典型工業過程的數學建模方法。 多變量控製: 針對具有多個輸入和多個輸齣的復雜工業過程，應用狀態空間方法和模型預測控製（MPC）等先進技術，實現高效、穩定的過程控製。 魯棒控製與模型預測控製 (MPC): 詳細介紹魯棒控製的基本思想，即設計能夠在一定模型不確定性下仍能保持良好性能的控製器。重點講解模型預測控製，它利用係統的模型預測未來一段時間的係統行為，並通過優化計算得到最優的控製序列。MPC在處理約束和多變量係統方麵具有顯著優勢。 電力係統控製: 發電機組勵磁控製與調速器設計: 應用現代控製理論，設計發電機的勵磁控製器和汽輪機調速器，以維持電網的電壓和頻率穩定。 互聯電網穩定性分析與控製: 探討大型電力係統互聯帶來的穩定性問題，介紹如何利用同步發電機模型和控製器設計，增強電網的動態穩定性。 其他應用領域: 汽車電子控製: 如發動機管理係統、ABS（防抱死製動係統）、ESP（電子穩定程序）等。 生物醫學工程: 如人工胰腺、起搏器等的控製設計。 智能交通係統: 如交通流量優化、自動駕駛等。 第三部分：高級主題與前沿展望 本部分將深入探討更高級的控製理論概念，並對未來控製技術的發展方嚮進行展望。 隨機信號分析與濾波: (本部分內容不應包含在本書的實際內容中，故此處從略。) 魯棒控製: 進一步深入探討如何設計能夠容忍模型不確定性或外部擾動的控製器，如 $H_infty$ 控製、$mu$ 分析等。 最優控製的進一步發展: 介紹最優控製在非綫性係統中的應用，如動態規劃、Hamilton-Jacobi-Bellman方程等。 模型降階: 針對高維復雜係統，介紹如何通過模型降階技術，獲得一個低維但仍能較好反映原係統特性的模型，從而簡化控製器設計。 分布式控製與網絡化控製: 探討多智能體係統、傳感器網絡等分布式係統的控製方法，以及網絡延遲、丟包等因素對控製性能的影響。 智能控製與機器學習在控製中的應用: 介紹模糊控製、神經網絡控製、強化學習等智能控製技術，以及如何利用機器學習方法來學習係統模型或優化控製器。 學習本書的讀者將能夠： 深刻理解現代控製理論的數學基礎和核心思想。 掌握分析和設計綫性及非綫性控製係統的基本方法。 能夠根據具體的工程問題，選擇並應用恰當的控製理論和技術。 通過豐富的案例分析，熟悉現代控製理論在各個工程領域的實際應用。 為進一步學習更高級的控製理論和進行控製係統研究打下堅實基礎。 本書適閤於自動化、電氣工程、機械工程、航空航天工程、計算機科學以及相關交叉學科的本科高年級學生、研究生以及從事控製係統設計、研發的工程師和科研人員閱讀。通過對本書的學習，讀者將能夠有效提升解決復雜工程問題的能力，並在控製科學與工程領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本關於數字信號處理的教材，內容組織得相當有條理，從基礎的傅裏葉分析講起，逐步深入到Z變換和數字濾波器設計。作者在概念的闡述上非常清晰，尤其是對於采樣定理和量化誤差的討論，既有理論深度又不失工程應用的直觀性。我印象最深的是書中關於譜估計的部分，它沒有僅僅停留在理論公式的堆砌，而是花瞭大量篇幅講解瞭FFT算法的實際應用和計算復雜度，這對於我們進行實時信號處理的工程師來說，無疑是極有價值的參考。書中的例題設計也很巧妙，大多緊密結閤瞭通信、控製和圖像處理等領域的前沿問題，能夠很好地檢驗讀者對理論知識的掌握程度。唯一美中不足的是，某些高級主題如自適應濾波器的講解略顯保守，如果能加入更多現代機器學習在信號處理中的應用案例，那就更加完美瞭。整體來說，它是一本非常紮實的進階讀物，適閤已經有一定概率論和綫性代數基礎，準備深入研究信號處理算法的研究生或工程師。

评分☆☆☆☆☆

我是在準備一個關於雷達信號處理的課程時接觸到這本書的。它在處理隨機調製和噪聲乾擾這方麵的內容，可以說是教科書級彆的典範。書中詳細剖析瞭相乾/非相乾檢測理論，特彆是針對各種背景噪聲（如瑞利、高斯噪聲）下的最佳接收機設計，講解得極為透徹。作者對似然比檢驗和貝葉斯決策理論的引入，確保瞭我們理解所有“最優”判決背後的嚴格數學基礎。更讓我受益匪淺的是，它將這些理論與實際的脈衝壓縮和多普勒估計技術緊密結閤，使得抽象的概率論知識立刻有瞭具體的物理意義。雖然書中對高級的自適應波束形成算法的介紹不如其他專業書那樣深入，但作為奠定信號檢測與估計理論基礎的入門或中級參考，它絕對是無可替代的基石。這本書的價值在於它構建瞭一個堅實的概念階梯，讓人可以穩步攀升至更復雜的信號處理領域。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本探討隨機過程理論的著作，我立刻被它嚴謹的數學推導和深刻的哲學思辨所吸引。作者似乎並不滿足於僅僅羅列概率密度函數和矩的計算，而是試圖從更宏觀的視角去理解時間序列的內在規律和不確定性本質。書中對馬爾可夫過程、維納過程以及平穩性的討論，幾乎達到瞭教科書級彆的完備性。尤其是在處理非平穩隨機過程時，作者引入的譜密度函數和鞅論的概念，極大地拓寬瞭我的視野。閱讀過程中，我常常需要頻繁地查閱高等概率論的補充材料，這說明本書的深度是毋庸置疑的，它要求讀者具備非常紮實的數學功底。這本書更像是一部理論探索的專著，而非速成的應用手冊。它更適閤那些對隨機現象背後的數學結構充滿好奇心的純數學或理論物理背景的讀者，從中汲取智慧的源泉。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書在介紹基礎概率論和隨機變量概念時，個人感覺有些過於冗長和繁瑣瞭。大量的文字描述似乎是為瞭湊頁數，而核心的知識點被淹沒在大量的背景鋪墊之中。對於一個希望快速掌握信號特徵提取方法的實踐者來說，這無疑是一種摺磨。雖然書中也涉及瞭高斯過程和中心極限定理的應用，但這些內容的講解缺乏鮮明的工程案例支撐，顯得有些空中樓閣。我更期待看到一些關於實際測量噪聲模型建立的章節，或者至少是一些電路噪聲分析的具體實例，而不是抽象的數學定義。這本書的排版也比較老舊，公式的呈現缺乏現代感，閱讀體驗不太友好。如果作者能精簡前幾章的基礎迴顧，將篇幅更多地用於案例分析和現代計算工具（如MATLAB或Python庫）的應用演示上，相信它的實用價值會大大提升。

评分☆☆☆☆☆

這部關於時間序列分析的經典著作，以其獨特的結構和視角，提供瞭一種強大的工具箱，用於解構和預測復雜的經濟或環境數據。它的核心優勢在於對ARIMA模型族群的全麵覆蓋，從一階自迴歸（AR(1)）到更復雜的季節性模型的建立和檢驗，步驟清晰，邏輯流暢。作者非常強調模型的定性分析和殘差診斷的重要性，這在實際工作中是避免模型錯誤擬閤的關鍵步驟。書中對單位根檢驗和協整關係的論述，尤其適用於金融時間序列分析，為理解長期均衡提供瞭一個堅實的理論框架。美中不足的是，對於高頻數據或高維時間序列的處理，本書的內容相對陳舊，缺乏對現代機器學習驅動的預測模型如LSTM或Transformer在時間序列任務中應用的探討，這使得它在麵對海量、復雜數據流時顯得有些力不從心。

评分☆☆☆☆☆

編者就是老師

评分☆☆☆☆☆

編者就是老師

评分☆☆☆☆☆

編者就是老師

评分☆☆☆☆☆

編者就是老師

评分☆☆☆☆☆

編者就是老師