普通高等教育“十一五”国家级规划教材·电子信息类精品教材·优秀畅销书：随机信号分析基础（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王永德，王军 著

图书标签:

• 随机信号分析
• 信号处理
• 通信原理
• 电子信息
• 高等教育
• 教材
• 第四版
• 随机过程
• 数理统计
• 电工基础

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121206917

版次：4

商品编码：11281322

包装：平装

丛书名： 电子信息类精品教材

开本：16开

出版时间：2013-08-01

页数：240

字数：400000

正文语种：中文

编辑推荐

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内容简介

　　《普通高等教育“十一五”国家级规划教材·电子信息类精品教材·优秀热销书：随机信号分析基础（第4版）》主要从工程应用的角度讨论随机信号（随机过程）的理论分析和实验研究方法。全书共10章，内容包括：随机信号两种统计特性的描述方法，重点介绍数字特征，如均值、方差、相关函数、相干函数、功率谱密度、高价谱、谱相关理论和概率密度函数等的表述和实验测定（估计）方法；随机信号通过线性、非线性系统统计特性的变化；在通信、雷达和其他电子系统中常见的一些典型随机信号，如白噪声、窄带随机过程、高斯随机过程、马尔可夫过程等；以及在通信、雷达与模式识别系统中常用到的信号统计检测理论的基础知识。
　　全书是以连续时间随机信号和离散时间随机信号（随机序列）两条线展开讨论的，内容丰富、概念清楚、系统性强、理论联系实际，反映了本学科的一些新进展。书中列举了大量例题和MATLAB应用程序举例。每章末附有大量的习题供练习。附录中介绍了广泛应用的统计试验模拟方法，即蒙特卡罗模拟。书末给出了部分习题解答供参考。

精彩书评

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目录

第1章 概率论简介
1.1 概率的基本概念
1.2 条件概率和统计独立
1.3 概率分布函数
1.4 连续随机变量
1.5 随机变量的函数
1.6 统计平均
1.7 特征函数
习题

第2章 随机信号概论
2.1 随机过程的概念及分类
2.1.1 随机过程的概念
2.1.2 随机过程的分类
2.2 随机过程的统计特性
2.2.1 随机过程的数字特征
2.2.2 随机过程的特征函数
2.3 随机序列及其统计特性
习题

第3章 平稳随机过程
3.1 平稳随机过程及其数字特征
3.1.1 平稳随机过程的基本概念
3.1.2 各态历经（遍历）随机过程
3.2 平稳过程相关函数的性质
3.2.1 平稳过程的自相关函数的性质
3.2.2 平稳相依过程互相关函数的性质
3.3 平稳随机序列的自相关阵与协方差阵
3.1.1 Toeplitz阵
3.3.2 自相关阵的正则形式
3.4 随机过程统计特性的实验研究方法
3.4.1 均值估计
3.4.2 方差与协方差估计
3.4.3 自相关函数的估计
3.4.4 密度函数估计
3.5 相关函数的计算举例
3.6 复随机过程
3.6.1 复随机变量
3.6.2 复随机过程
3.7 高斯随机过程
习题

第4章 随机信号的功率谱密度
4.1 功率谱密度
4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系
4.3 功率谱密度的性质
4.4 互谱密度及其性质
4.5 白噪声与白序列
4.6 复随机过程的功率谱密度
4.7 功率谱密度的计算举例
4.8 随机过程的高阶统计量简介
4.9 谱相关的基本理论简介
习题

第5章 随机信号通过线性系统
5.1 线性系统的基本性质
5.1.1 一般线性系统
5.1.2 线性时不变系统
5.1.3 系统的稳定性与物理可实现的问题
5.2 随机信号通过线性系统
5.2.1 线性系统输出的统计特性
5.2.2 系统输出的功率谱密度
5.2.3 多个随机过程之和通过线性系统
5.3 白噪声通过线性系统
5.3.1 噪声带宽
5.3.2 白噪声通过理想线性系统
5.3.3 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统
5.4 线性系统输出端随机过程的概率分布
5.4.1 高斯随机过程通过线性系统
5.4.2 宽带随机过程（非高斯）通过窄带线性系统
5.5 随机序列通过线性系统
5.5.1 自相关函数
5.5.2 功率谱密度
习题

第6章 功率谱估值
6.1 功率谱估值的经典法
6.1.1 两种经典谱估值方法
6.1.2 经典谱估值的改进
6.1.3 谱估值的一些实际问题
6.2 基于随机信号模型的功率谱估计
6.2.1 随机时间序列的有理传输函数模型
6.2.2 自回归（AR）功率谱估计
6.2.3 滑动平均（MA）功率谱估计
6.2.4 ARMAPSD估值
6.2.5 Pisarenko谐波分解
习题

第7章 窄带随机过程
7.1 窄带随机过程的一般概念
7.2 希尔伯特变换
7.2.1 希尔伯特变换和解析信号的定义
7.2.2 希尔伯特变换的性质
7.3 窄带随机过程的性质
7.3.1 窄带随机过程的性质
7.3.2 窄带随机过程性质的证明
7.4 窄带高斯随机过程的包络和相位的概率分布
7.4.1 窄带高斯随机过程包络和相位的一维概率分布
7.4.2 窄带高斯过程包络平方的概率分布
7.5 余弦信号与窄带高斯过程之和的概率分布
7.5.1 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络和相位的概率分布
7.5.2 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络平方的概率分布
习题

第8章 随机信号通过非线性系统
8.1 引言
8.1.1 无记忆的非线性系统
8.1.2 无记忆的非线性系统输出的概率分布
8.2 直接法
8.3 特征函数法
8.3.1 转移函数的引入
8.3.2 随机过程非线性变换的特征函数法
8.3.3 普赖斯（Price）定理
8.4 非线性系统的伏特拉（Voterra）级数
8.4.1 伏特拉（Voterra）级数的导出
8.4.2 齐次非线性系统
8.4.3 多项式系统和Volterra系统
8.5 非线性变换后信噪比的计算
习题

第9章 马尔可夫过程
9.1 马尔可夫过程
9.1.1 马尔可夫过程的定义及其分类
9.1.2 马尔可夫链
9.1.3 k步转移概率
9.1.4 高斯马尔可夫序列
9.1.5 连续参数马尔可夫过程
9.2 独立增量过程
9.3 独立随机过程
习题

第10章 基于假设检验的信号检测
10.1 假设检验
10.1.1 最大后验概率准则与似然比检验
10.1.2 贝叶斯准则
10.1.3 最小错误概率准则
10.1.4 纽曼-皮尔孙准则
10.2 已知信号的检测
10.2.1 二元通信系统
10.2.3 匹配滤波器
习题
部分习题解答

附录A 随机序列收敛的几种定义
附录B 蒙特卡罗模拟方法
B.1 在计算机上用蒙特卡罗方法求圆周率
B.2 任意分布随机数的产生方法
参考文献

前言/序言

　　本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
　　本书第2版、第3版分别于2003年、2009年出版，累计发行3��6万余册，受到高校广大师生和科技工作者的欢迎。
　　本书第4版是集编著者30多年从事本科教学的经验，并经多次再版、修改补充后完成的，是电子信息类专业本科生、研究生学习随机过程（信号）分析基本方法的教学用书。本书的核心内容、基本概念、分析方法和手段对于需要接触到随机信号统计分析的其他专业的学生同样也是适用的。
　　“信号与系统”与“随机信号分析基础”是电子信息类专业的两门主要的专业基础课，前者主要以分析确定性的信号与系统为主要内容，后者则以分析随机信号以及与系统的相互作用为主要内容。
　　“随机信号分析基础”课程一般在大学本科三年级以后开设，在本课程之前，学生所接触的大多数课程都是建立在因果律或者确定性的基础上的，因而我们的思维方法也往往是这样的，对具体的函数形式、波形、必然结果感兴趣。初学这门课程时，往往会感到这门学科不可靠、模糊、难懂。为此，老师在讲授时有必要对本课程的特点与学习方法向学生做一些介绍，必须从它的特点出发，采用不同的学习方法才能对本课程有较好的把握。归纳起来本课程有以下3个特点：
　　（1）统计的概念。由于对随机过程（信号）的分析来讲，我们往往不是对一个实验结果（一个实现或一个具体的函数波形）感兴趣，而是关心大量实验结果的某些平均量（统计特性），因而随机过程（信号）的描述方式以及推演方式都应以统计特性为出发点。这样，尽管从个别的实现看不出什么规律性的东西，但从统计的角度却表现出了一定的规律性，即统计规律性。它是本门学科一个最根本的概念，从一开始就必须加以注意。
　　（2）模型的概念。本课程重点研究一般化（抽象化）的系统、干扰和信号，往往仅给出它们的系统函数（模型）和数学模型，而不讨论具体的系统，更不会局限于一些具体的电路系统上。举出一些具体的电路系统例子，也只是用于说明一般的带普遍性的问题和处理方法。
　　（3）物理概念。本课程是电子信息类专业的一门专业基础课程，而不是一门数学课。概率论与数理统计、随机过程理论等只是处理本门学科有关问题的一种数学工具，或者说是一种解决问题的手段。因而学习本门课程除了注意处理问题的方法外，更重要的是对一些数学推演的结果和结论的物理意义有深入的理解。对一些十分复杂的数学推演的中间步骤不要死记硬背，更不必深究其数学的严密性，而是重点掌握处理问题的思路与方法。这也是将本课程命名为随机信号分析基础的原因，尽管在本书中随机信号与随机过程是同义语。
　　因而在学习方法上，应重点抓住上述3个概念，学习时既要理论联系实际，又要学会建立数学模型的抽象思维方法。本门课程虽属基础理论性课程，但要真正理解、掌握上述3个概念，能够应用它解决实际问题，必须演算大量的习题。因而本书选编了大量的习题，除每章指定必做题以外，其他题也可根据自己的情况加以选做。
　　另外，利用计算机为工具，对特定随机过程采集的实验数据，或者直接由计算机模拟实际过程产生的数据进行统计分析，是研究随机过程的重要方法。因而在本书中密切结合教材内容、选编了大量基于MATLAB的典型应用程序代码举例和上机操作的习题，相信这些内容对读者更加深入地理解、掌握，以及学会用现代分析手段去分析、研究随机信号，甚至用来解决工程应用中的实际问题是会有所帮助的。
　　在内容安排上，本书始终以连续随机信号和离散随机信号（随机序列）两条线并行方式展开讨论。考虑到某些学校的学生先前未学过概率论的相关知识，本书在第l章给出了概括性的介绍。对于已学过概率论的学生，教学时可以跳过此章直接从第2章开始。本教材最基本和核心的内容是第2至5章，以及第7、8章；如果学时受限，教学时可以全部或部分略去其他章节。本教材建议学时数为54~72学时。
　　不同于大多数已出版的同类教材，本教材增添了以下一些新内容，作为本科课堂教学或自学时选择。其中对随机信号进行实验分析研究和计算机统计试验模拟、现代谱估值的基本方法等新内容，使本书既能成为本科生学习阶段的教材，又可作为研究生阶段深造、乃至工作中的重要参考工具。这些内容对更深入理解、掌握随机信号分析的精髓，特别是利用随机信号分析的知识去解决工程实际问题是有帮助的。
　　（1）鉴于信号统计检测在通信、雷达、模式识别和图像处理等领域中有重要的应用，也是随机信号分析与处理的重要内容，而很多学校在高年级并未开设专门的信号统计检测与估计的课程，因而在书中专门开辟一章（第10章）介绍信号统计检测理论的基础知识。
　　（2）功率谱估值是随机信号分析重要的内容之一。本书对此内容进行了充实细化，并单独用一章（第6章）来讨论。在介绍功率谱估值的经典法的基础上，重点是增加了现代谱估值的基本方法，如参数谱估值（AR、MA和ARMA模型谱估值）、最大熵谱估值、Pisarenko谱估值等方法的介绍。由于第6章内容有一定的理论深度，本科教学时可按照各个学校和专业的需求进行适当的取舍。
　　（3）除了对实际工作中记录的随机信号进行实验分析外，很多时候我们还需要人为地产生各种分布和功率谱的随机过程以进行统计试验模拟，即蒙特卡罗模拟。蒙特卡罗模拟在科研工作和工程实际中有非常重要的应用，但往往难于找到一本简要介绍此内容的书籍。本书将此内容以附录的形式在书末列出，供广大师生和科技工作者参考。
　　在本书的修订过程中，四川大学电子信息学院夏秀渝等老师对错漏的订正和新内容的补充提出了宝贵的建议。四川大学研究生徐自励在撰写部分习题解答中做了大量工作。另外，本教材还得到四川大学电子信息学院从事过本课教学工作的师生的宝贵建议和大力支持。在此一并表示感谢。
　　校内外广大师生通过书面和电子邮件方式对本书前3版也提出了许多宝贵的意见，再此一并表示衷心的感谢，并希望继续给予批评和指正。

随机信号分析基础（第4版）—— 洞悉信息世界之道的基石 在这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，理解并掌握信号的内在规律，尤其是那些看似杂乱无章、实则蕴含丰富信息的随机信号，已成为电子信息科学、通信工程、控制科学、计算机科学乃至人工智能等诸多前沿领域不可或缺的核心技能。本书，《随机信号分析基础（第4版）》，正是为读者构建这一核心技能而量身打造的深度探索之旅。它不仅是一部面向普通高等教育“十一五”国家级规划的权威教材，更是电子信息类精品教材中享有盛誉的优秀畅销书，历经四版修订，凝聚了众多资深学者的智慧与教学经验，力求为读者提供最严谨、最系统、最前沿的随机信号分析理论与方法。 本书的编写宗旨在于，以清晰的逻辑脉络、严谨的数学推导、丰富的工程实例，系统地阐述随机信号的基本概念、分析工具和典型应用。我们深知，随机信号分析并非仅仅是枯燥的数学公式堆砌，而是理解和驾驭现实世界中各类不确定性现象的钥匙。因此，本书在强调理论深度的同时，也高度重视其在工程实践中的指导意义，力求做到理论与应用并重，为读者未来的学习和研究奠定坚实的基础。 核心内容体系：从基础到进阶的严谨铺陈 全书围绕随机信号分析的核心要素展开，其内容体系严谨且富有层次感，力求让读者在循序渐进的过程中，逐步掌握随机信号分析的精髓： 第一篇：随机信号的描述与基本概念 概率论基础回顾与拓展： 随机信号的分析离不开概率论的基石。本篇将对概率论中的基本概念进行系统回顾，包括随机事件、概率、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式等。在此基础上，将进一步深入介绍随机变量及其数学期望、方差等重要统计量，为后续的随机过程分析打下坚实的概率论基础。 随机变量的分布与密度函数： 详细阐述一维和多维随机变量的分布函数和概率密度函数，重点介绍常见的离散型（如伯努利、二项、泊松）和连续型（如均匀、指数、正态）分布。理解这些分布的特性，是准确建模和分析各类随机现象的前提。 联合分布、边缘分布与统计独立性： 深入分析多维随机变量的联合分布，以及如何从联合分布推导出边缘分布。同时，清晰讲解统计独立性的概念及其在信号分析中的重要性。 第二篇：随机过程的描述与特性 随机过程的基本概念： 引入随机过程这一核心概念，解释其作为时间（或空间）随机变量的集合的含义。区分确定性过程与随机过程，并介绍描述随机过程的常用方法，如概率分布族、样本函数等。 狭义平稳过程与广义平稳过程： 重点介绍平稳性概念，包括狭义平稳（各阶矩不随时间变化）和广义平稳（一二阶矩不随时间变化）。平稳性是许多随机信号分析方法得以应用的关键假设。 自相关函数与功率谱密度： 深入剖析自相关函数，阐述其描述了随机过程的“记忆”特性，即不同时刻值的相关程度。在此基础上，引入功率谱密度，展示其与自相关函数之间的重要关系（维纳-辛钦定理），揭示了信号在频域的能量分布特性。这是理解信号滤波、噪声分析等应用的基础。 随机过程的统计特性： 探讨随机过程的均值函数、方差函数、协方差函数等，以及它们与平稳性之间的关系。 第三篇：特殊随机过程的分析 泊松过程： 详细介绍泊松过程，这是一种描述随机离散事件发生率的模型，在通信、排队论等领域有广泛应用。 高斯过程： 深入分析高斯过程，其样本函数服从多维高斯分布，在通信信号、噪声建模等领域具有举足轻重的地位。 马尔可夫过程： 引入马尔可夫过程及其“无记忆性”的特点，在状态转移、系统可靠性分析等方面有着重要的应用。 宽平稳随机过程： 进一步拓展平稳性概念，介绍宽平稳过程，并分析其与狭义平稳过程的区别与联系。 第四篇：随机信号通过线性系统 线性系统的时域与频域分析： 回顾线性时不变（LTI）系统的基本概念，包括其冲激响应、系统函数、频响函数等。 随机信号通过LTI系统的输出分析： 这是本书的重点和难点之一。详细推导当输入为随机信号时，LTI系统的输出信号的均值、方差、自相关函数和功率谱密度。理解这一章节，能够帮助读者分析噪声在系统中如何传播和演变。 白噪声的性质与应用： 重点介绍白噪声这一理想化的随机过程，分析其在通信、雷达等系统中的模型化作用。 周期性随机信号的分析： 探讨周期性随机信号的统计特性及其在系统中的响应。 第五篇：高斯过程的性质与应用 高斯过程的联合分布： 深入探讨多维高斯分布的特性，及其在描述高斯过程样本函数取值分布中的应用。 高斯过程与线性系统： 分析高斯过程通过线性系统后的输出仍然是高斯过程的结论，以及其输出的均值、协方差函数如何确定。 高斯过程在通信系统中的应用： 介绍高斯过程在信道建模、调制解调等通信工程中的实际应用。 第六篇：随机信号的谱估计 谱估计的基本原理： 引入谱估计的概念，解释其目的是从有限的观测数据中估计随机信号的功率谱密度。 经典谱估计方法： 详细介绍周期图法、Welch法等经典谱估计方法，并分析它们的优缺点。 现代谱估计方法（引言）： 简要介绍模型驱动型谱估计方法，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，为读者进一步深入学习提供方向。 第七篇：应用示例与展望 随机信号分析在通信系统中的应用： 结合具体的通信系统模型，讲解如何运用随机信号分析的方法来分析信号的传播、噪声干扰、误码率等问题。 随机信号分析在控制系统中的应用： 介绍随机信号分析在系统辨识、状态估计（如卡尔曼滤波）、鲁棒控制等控制工程领域的应用。 随机信号分析在信号处理中的应用： 探讨在图像处理、语音信号处理等领域中，随机信号分析扮演的角色。 本书的总结与未来发展方向： 对全书内容进行回顾，并展望随机信号分析领域未来的发展趋势，如机器学习与随机信号分析的结合等。 教学特色与读者收益 本书在编写过程中，始终贯穿以下教学特色，旨在最大化读者的学习效果： 概念清晰，逻辑严谨： 从最基础的概率论概念出发，层层递进，构建起完整的随机信号分析理论体系。数学推导严谨，概念阐述清晰，确保读者能够理解每个环节的由来。 案例丰富，联系实际： 理论讲解与丰富的工程实例相结合，帮助读者将抽象的数学模型与实际工程问题建立联系，体会随机信号分析的实用价值。 重点突出，难点突破： 对于随机过程通过线性系统、谱估计等核心和难点内容，进行了深入细致的讲解，并提供了多种视角和方法来帮助读者理解。 语言流畅，通俗易懂： 尽管涉及复杂的数学理论，本书依然力求语言流畅，尽量采用通俗易懂的表述方式，降低学习难度，尤其适合作为本科生和研究生教材。 修订完善，与时俱进： 第四版的修订，充分吸收了国内外最新的研究成果和教学反馈，在内容上更加完善，更具前瞻性，能够满足当前电子信息领域快速发展的需求。 通过学习本书，读者将能够： 扎实掌握随机信号的基本概念和数学描述方法。 深刻理解随机过程的统计特性，如平稳性、相关性等。 熟练运用自相关函数和功率谱密度分析信号的频率特性。 精确分析随机信号通过线性系统的响应。 掌握基本的高斯过程和泊松过程的分析方法。 了解随机信号谱估计的基本原理和常用方法。 将所学理论应用于通信、控制、信号处理等实际工程问题。 为进一步深入学习机器学习、人工智能等前沿领域打下坚实基础。 《随机信号分析基础（第4版）》不仅是一本教科书，更是一座通往信息世界深处的大门。无论您是电子信息类专业的学生，还是从事相关领域研究和开发的工程师，本书都将是您不可或缺的良师益友，助您洞悉随机信号的奥秘，驾驭信息时代的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对物理世界中各种不确定性现象着迷的爱好者，从量子力学的随机性到经济学中的市场波动，我都希望能够找到一种系统性的方法去理解它们。这本《随机信号分析基础》恰好满足了我的这种好奇心。虽然我没有接受过系统的工程教育，但我被作者在书中描绘的随机世界深深吸引。书中关于随机过程的各种类型，比如高斯过程、泊松过程，以及它们所对应的物理现象，都让我大开眼界。我特别喜欢书中关于熵和信息论的引入，它让我看到了随机性与信息之间的深刻联系。作者用非常通俗易懂的方式解释了信息熵的概念，以及它如何衡量随机事件的不确定性。这对于我理解为什么有些信号更容易被压缩，或者为什么有些信道传输信息的效率更高，提供了全新的视角。虽然我可能无法完全掌握书中的所有数学细节，但我通过阅读这本书，对随机信号的本质有了更深刻的认识，也为我进一步探索更广泛的随机现象提供了重要的启示。这本书就像一扇窗户，让我得以窥见一个充满概率和随机性的美妙世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书我之前在图书馆借阅过，虽然不是我专业课程的必读书目，但因为我对信号处理领域一直颇感兴趣，所以翻阅了一下。坦白说，第一眼看到这本书厚重的体积和密密麻麻的公式，确实有点被“劝退”了。但当我静下心来，从头开始阅读，并且对照着老师在公开课上讲过的概念，逐渐发现了它的价值。作者在开篇就非常细致地铺垫了概率论和随机过程的基础知识，这对于像我这样非数学专业出身，但又需要涉足这个领域的人来说，简直是及时雨。不像有些教材上来就抛一堆高深的定义和定理，这本书的逻辑性很强，循序渐进，能让你逐步理解为何需要这些数学工具来描述和分析现实世界中的随机现象。尤其是在介绍随机变量的各种分布函数时，作者列举了很多贴近实际生活的例子，比如通信信号的噪声、图像传感器的随机误差等等，这让抽象的数学概念变得生动起来，也让我更容易将理论与实践联系起来。虽然我并没有全部啃下来，但初步的了解让我觉得，它确实是一本为入门者精心设计的“指南”，能够帮助你建立起一个相对完整的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析基础》给我留下最深刻的印象是它在理论深度和应用广度之间取得的绝佳平衡。我是一名在职的通信工程师，平时工作中经常会遇到需要处理和分析随机信号的场景，比如射频干扰、信道衰落等。在工作中需要解决实际问题的时候，我偶然接触到了这本书。一开始，我只是想快速查找一些资料，但翻阅后发现，这本书不仅仅是理论的堆砌，而是真正关注如何将这些理论应用到实际工程中。它对一些经典随机信号模型，如高斯白噪声、泊松过程等的讲解非常透彻，并且给出了如何利用这些模型来分析系统性能的详细步骤和算例。特别是关于谱分析的部分，我花了大量时间去理解，因为这对于理解信号的频率特性至关重要。书中关于功率谱密度、自相关函数与系统响应之间的关系，通过大量的图示和公式推导，让原本晦涩的概念变得清晰易懂。我还在书中看到了关于一些现代通信系统中涉及的随机信号处理技术，比如MIMO系统中的信道建模，虽然只是初步的介绍，但足以让我感受到这本书的前瞻性和实用性。对于想从理论层面提升自己工程实践能力的朋友，这本书绝对值得深入研读。

评分☆☆☆☆☆

在我的研究生阶段，导师指定了这本《随机信号分析基础》作为我们研究方向的参考书。坦白说，一开始我对这本书的期望并不高，觉得作为一本“基础”的书，可能不会有太深入的内容。然而，随着学习的深入，我才发现它远不止“基础”那么简单。这本书的深度体现在它对随机信号理论的系统性和严谨性上。从测度论的视角来定义概率空间，再到林奈-维纳滤波器的推导，每一个环节都充满了数学的魅力。作者并没有回避复杂的数学推导，而是以一种非常清晰的逻辑链条将其呈现出来，并且在关键步骤提供了详尽的解释，这使得即使是相对复杂的证明，也能被理解。我尤其欣赏书中关于广义平稳随机过程和非平稳随机过程的区分，以及它们各自的性质和分析方法。这对于我们理解更复杂的信号模型至关重要。此外，书中对谱估计方法的介绍，也为我们进行实际数据分析提供了宝贵的理论指导。虽然书中涉及的数学工具比较高级，但对于有一定数学基础的研究生来说，这本书无疑是一本宝贵的学术资源，能够帮助我们构建起扎实的随机信号分析理论体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触机器学习的初学者，在学习过程中，很多算法都涉及到随机性的概念，比如概率模型、贝叶斯推断等。之前我看过几本讲机器学习的教材，但对于其中涉及到的随机信号分析部分，总是感觉一知半解，很多理论的推导过程都让我感到困惑。后来，我在一个技术论坛上看到了有人推荐这本《随机信号分析基础》，抱着试试看的心态买了下来。这本书的优点在于，它从最基础的概率论讲起，然后逐步过渡到随机过程，并且每一步的推导都非常严谨。作者在讲解过程中，经常会穿插一些思考题，引导读者去主动思考，而不是被动接受。我印象最深的是关于中心极限定理的讲解，作者不仅给出了严格的数学证明，还用非常形象的比喻解释了它在实际中的意义，让我一下子就明白了为什么那么多随机现象最终都趋向于正态分布。此外，书中关于平稳随机过程和马尔可夫链的章节，也为我理解很多机器学习模型（如隐马尔可夫模型）打下了坚实的基础。虽然我还没有完全学完，但我相信这本书会是我在机器学习领域深入学习的有力助手。