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《高等学校教材·模糊控制技术》主要介绍模糊控制的基本原理及其在相关领域中的应用。主要内容有：模糊控制理论的数学基础；基本模糊控制器的设计；模糊控制与神经网络技术的结合及应用；模糊控制在温度控制系统中的应用设计；模糊控制在公路交通信号控制系统中的应用设计；模糊控制在电动机直接转矩控制中的应用；模糊控制在足球机器人及机器人路径规划中的应用；模糊控制技术的研究热点及发展趋势分析。
《现代信号处理与分析》 图书简介 本书深入探讨了现代信号处理的基础理论、核心算法及其在工程实践中的广泛应用。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为信号处理领域的学生、研究人员和工程师提供一本全面而深入的参考指南。 第一部分：信号与系统基础 本部分首先回顾了连续时间信号和离散时间信号的基本表示方法，包括傅里叶级数、傅里叶变换（FT）、拉普拉斯变换（LT）以及Z变换的数学原理。详细阐述了线性时不变（LTI）系统的概念、微分方程和差分方程的建立，以及系统对信号响应的分析方法。重点讨论了系统的频率响应特性，包括幅频特性和相频特性，并通过实例解析了理想滤波器与实际滤波器的设计差异。此外，还引入了卷积积分和卷积和的计算技巧，强调了系统分析中时域和频域方法的相互映射关系。 第二部分：离散时间信号处理 本部分是全书的核心之一，专注于离散时间信号的处理技术。详细介绍了离散傅里叶变换（DFT）的推导过程及其性质，并着重讲解了快速傅里叶变换（FFT）算法，包括序列长度为2的N次方的Cooley-Tukey算法和混合基算法的实现细节与计算复杂度分析。讨论了数字滤波器的设计理论，涵盖了FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计方法。FIR滤波器部分，深入讲解了窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的设计原理和性能权衡；IIR滤波器部分，则系统地介绍了双线性变换法、脉冲不变法，并对比了巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器的幅频特性和相位特性差异。此外，本部分还探讨了有限精度运算对数字滤波器的影响，如量化误差和溢出问题。 第三部分：随机信号处理 本部分转向处理具有随机性的信号，这是现代通信、雷达和监测系统中的常见挑战。首先定义了随机过程的基本概念，如均值函数、自相关函数和功率谱密度（PSD）。详细阐述了维纳-希钦定理，解释了功率谱与自相关函数之间的深刻联系。在随机过程的线性系统分析方面，重点讨论了马尔可夫过程、平稳随机过程通过LTI系统的输出统计特性分析。随后，深入探讨了谱估计技术，包括经典谱估计方法（如周期图法）的局限性，并详细介绍了现代谱估计方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）和AR-MA（ARMA）模型。最小方差无偏广义似然估计（MLGME）和多窗口估计法也被纳入讨论范围，以应对噪声环境下信号特征的准确提取。 第四部分：自适应信号处理与高级主题 本部分聚焦于自适应滤波器的理论与应用，这是解决时变和未知环境问题的关键技术。详细介绍了维纳滤波器理论及其在最小均方误差（MMSE）准则下的最优解。随后，系统阐述了自适应滤波算法，特别是最小均方（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）算法和递归最小二乘（RLS）算法的收敛性、稳定性分析及其在自适应均衡、噪声消除和回声消除中的应用。 此外，本书还涵盖了一些前沿和专业领域： 1. 多相与多通道信号处理： 探讨了欠定、过定和奇异值分解（SVD）在信号子空间分解中的应用，以及其在波束形成和盲源分离（BSS）中的作用。 2. 小波变换： 详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的理论基础，包括尺度函数、母小波的选择，以及 Mallat 算法（多分辨率分析）在信号去噪和特征提取中的高效性。 3. 非线性系统基础： 简要介绍了描述混沌系统和分岔现象的微分方程，以及如何运用相空间重构等技术来分析非线性时间序列。 实践与案例分析 全书穿插了大量的MATLAB/Python编程示例和仿真案例，涵盖了语音信号滤波、图像边缘检测、雷达目标检测、通信信道均衡等实际工程问题。这些案例不仅加深了读者对理论知识的理解，也为读者提供了解决实际工程问题的工具和方法论。本书强调理论与实践的结合，确保读者能够熟练运用所学知识应对复杂的信号处理挑战。 本书适合作为高等院校电子工程、通信工程、自动化、仪器科学与技术等相关专业的研究生教材或高年级本科生参考书，对于从事信号处理系统设计与开发的工程师具有重要的参考价值。
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