汽车信号处理与系统仿真：基于Python的算法与工程实践 / 普通高等教育新工科汽车类系列教材（智能汽车·新能源汽车方向）
定价：￥59.90
作者： 张维峰
出版时间：2026-06-27
最新印次日期：2026-6
出版社：机械工业出版社
试读
- 机械工业出版社
- 9787111809227
- 1-1
- 2026-06-27
- 304
- 工学
- 机械类
- 车辆工程
- 本科
内容简介
本教材系统阐述了汽车试验信号处理的理论与工程实践方法。本教材以 Python为核心工具，基于信号分析理论框架，强化开源编程与汽车工程的深度融合，核心理论均配套基于真实试验数据的可复现代码示例，覆盖车辆的振动分析、动力性能计算和续驶里程仿真等典型场景，实现了 “即学即用”。
本教材从信号的基本概念和Python入门知识出发，涵盖数字信号的时域分析（滤波、卷积、微积分）、频域分析（傅里叶变换、正弦扫描分析）、谱分析（能量谱、功率谱），并延伸至数据建模（插值、拟合）与系统仿真（车辆性能仿真、新能源汽车荷电状态估算等），兼顾传统与智能汽车技术需求。
本教材以工程问题为导向，通过“问题→数据→算法→解决方案”的闭环案例，将算法理论嵌入汽车试验场景，形成“数据处理→信号分析→模型构建→性能仿真”的完整技术闭环，从而为读者提供兼具理论深度与实践创新性的分析方法。
本教材可作为高等院校车辆工程及相关专业本科生的教学用书，也可供相关专业研究生及工程技术人员参考。
本教材从信号的基本概念和Python入门知识出发，涵盖数字信号的时域分析（滤波、卷积、微积分）、频域分析（傅里叶变换、正弦扫描分析）、谱分析（能量谱、功率谱），并延伸至数据建模（插值、拟合）与系统仿真（车辆性能仿真、新能源汽车荷电状态估算等），兼顾传统与智能汽车技术需求。
本教材以工程问题为导向，通过“问题→数据→算法→解决方案”的闭环案例，将算法理论嵌入汽车试验场景，形成“数据处理→信号分析→模型构建→性能仿真”的完整技术闭环，从而为读者提供兼具理论深度与实践创新性的分析方法。
本教材可作为高等院校车辆工程及相关专业本科生的教学用书，也可供相关专业研究生及工程技术人员参考。
目录
前言
第1章 系统、数字信号与Python1
1.1 概述1
1.2 什么是Python2
1.3 数字信号与信号处理2
1.4 系统的定义与建模3
1.5 Python和试验数据的可视化5
1.5.1 用于科学计算的NumPy和SciPy5
1.5.2 Python编程基础9
1.5.3 数据的可视化12
1.5.4 试验数据的导入15
1.5.5 Python中的函数19
第2章 汽车试验数据的数值分析与数据建模27
2.1 概述27
2.2 数据统计分析27
2.2.1 算术平均值27
2.2.2 方差和标准差29
2.2.3 均方值30
2.3 数据的频率与概率分布31
2.3.1 数据的频率分布31
2.3.2 数据的概率分布34
2.4 插值模型构建38
2.4.1 线性插值39
2.4.2 多项式插值40
2.5 拟合模型构建49
2.5.1 最小二乘多项式拟合法49
2.5.2 拟合优度54
第3章 汽车试验信号的时域分析58
3.1 概述58
3.2 数字滤波基础59
3.3 无限脉冲响应滤波器60
3.3.1 巴特沃思滤波器60
3.3.2 切比雪夫滤波器62
3.4 有限脉冲响应滤波器68
3.5 卷积的概念和计算72
3.6 试验信号的数值微积分77
3.6.1 一阶导数的差分近似算法78
3.6.2 数值积分82
3.6.3 试验信号的积分86
3.7 信号滤波的相位延迟和群延迟89
第4章 汽车试验信号的频域分析94
4.1 概述94
4.2 傅里叶变换基础95
4.2.1 周期信号的傅里叶级数95
4.2.2 非周期信号的傅里叶变换97
4.2.3 离散傅里叶变换（DFT）100
4.2.4 快速傅里叶变换（FFT）101
4.2.5 FFT的Python实现102
4.3 窗函数与信号的能量泄漏104
4.4 傅里叶变换性质及工程实例113
4.5 正弦扫描试验与工程应用117
第5章 汽车试验信号的谱分析121
5.1 概述121
5.2 能量信号与功率信号121
5.3 能量谱与能量谱密度122
5.4 功率谱与功率谱密度123
5.5 能量信号的谱估计124
5.6 信号的相关分析127
5.6.1 自相关与自功率谱127
5.6.2 互相关与互功率谱131
5.7 功率信号的谱估计132
5.7.1 改进的周期谱图法132
5.7.2 功率谱的相关估计法135
5.8 车架传递函数的谱估计与模态分析应用139
5.8.1 传递函数的自功率谱估计140
5.8.2 传递函数的互功率谱估计 141
第6章 系统建模与仿真分析145
6.1 概述145
6.2 系统建模145
6.3 线性与非线性系统建模146
6.3.1 线性系统建模146
6.3.2 非线性系统建模150
6.4 Python的类概念及应用151
6.4.1 创建和使用类152
6.4.2 类的扩展155
6.5 汽车最高车速的仿真计算157
6.6 车辆0→100km/h加速时间仿真163
6.7 1/4车辆模型的道路激励响应仿真166
6.7.1 1/4车辆模型动力响应的数学方程166
6.7.2 1/4车辆模型动力响应的状态空间求解167
6.7.3 1/4车辆模型动力响应仿真计算168
6.7.4 基于平顺性脉冲试验的悬架刚度估计172
6.8 纯电动汽车荷电状态、车速及续驶里程的耦合仿真176
6.8.1 电池放电深度177
6.8.2 电池荷电状态的仿真计算179
6.8.3 案例：特斯拉及比亚迪的荷电状态计算和续驶里程仿真181
参考文献185
第1章 系统、数字信号与Python1
1.1 概述1
1.2 什么是Python2
1.3 数字信号与信号处理2
1.4 系统的定义与建模3
1.5 Python和试验数据的可视化5
1.5.1 用于科学计算的NumPy和SciPy5
1.5.2 Python编程基础9
1.5.3 数据的可视化12
1.5.4 试验数据的导入15
1.5.5 Python中的函数19
第2章 汽车试验数据的数值分析与数据建模27
2.1 概述27
2.2 数据统计分析27
2.2.1 算术平均值27
2.2.2 方差和标准差29
2.2.3 均方值30
2.3 数据的频率与概率分布31
2.3.1 数据的频率分布31
2.3.2 数据的概率分布34
2.4 插值模型构建38
2.4.1 线性插值39
2.4.2 多项式插值40
2.5 拟合模型构建49
2.5.1 最小二乘多项式拟合法49
2.5.2 拟合优度54
第3章 汽车试验信号的时域分析58
3.1 概述58
3.2 数字滤波基础59
3.3 无限脉冲响应滤波器60
3.3.1 巴特沃思滤波器60
3.3.2 切比雪夫滤波器62
3.4 有限脉冲响应滤波器68
3.5 卷积的概念和计算72
3.6 试验信号的数值微积分77
3.6.1 一阶导数的差分近似算法78
3.6.2 数值积分82
3.6.3 试验信号的积分86
3.7 信号滤波的相位延迟和群延迟89
第4章 汽车试验信号的频域分析94
4.1 概述94
4.2 傅里叶变换基础95
4.2.1 周期信号的傅里叶级数95
4.2.2 非周期信号的傅里叶变换97
4.2.3 离散傅里叶变换（DFT）100
4.2.4 快速傅里叶变换（FFT）101
4.2.5 FFT的Python实现102
4.3 窗函数与信号的能量泄漏104
4.4 傅里叶变换性质及工程实例113
4.5 正弦扫描试验与工程应用117
第5章 汽车试验信号的谱分析121
5.1 概述121
5.2 能量信号与功率信号121
5.3 能量谱与能量谱密度122
5.4 功率谱与功率谱密度123
5.5 能量信号的谱估计124
5.6 信号的相关分析127
5.6.1 自相关与自功率谱127
5.6.2 互相关与互功率谱131
5.7 功率信号的谱估计132
5.7.1 改进的周期谱图法132
5.7.2 功率谱的相关估计法135
5.8 车架传递函数的谱估计与模态分析应用139
5.8.1 传递函数的自功率谱估计140
5.8.2 传递函数的互功率谱估计 141
第6章 系统建模与仿真分析145
6.1 概述145
6.2 系统建模145
6.3 线性与非线性系统建模146
6.3.1 线性系统建模146
6.3.2 非线性系统建模150
6.4 Python的类概念及应用151
6.4.1 创建和使用类152
6.4.2 类的扩展155
6.5 汽车最高车速的仿真计算157
6.6 车辆0→100km/h加速时间仿真163
6.7 1/4车辆模型的道路激励响应仿真166
6.7.1 1/4车辆模型动力响应的数学方程166
6.7.2 1/4车辆模型动力响应的状态空间求解167
6.7.3 1/4车辆模型动力响应仿真计算168
6.7.4 基于平顺性脉冲试验的悬架刚度估计172
6.8 纯电动汽车荷电状态、车速及续驶里程的耦合仿真176
6.8.1 电池放电深度177
6.8.2 电池荷电状态的仿真计算179
6.8.3 案例：特斯拉及比亚迪的荷电状态计算和续驶里程仿真181
参考文献185
