随机信号与系统习题解答及仿真程序集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘仲明 著

图书标签:

• 随机信号
• 随机过程
• 系统分析
• 信号处理
• 通信原理
• MATLAB
• 仿真
• 习题解答
• 工程数学
• 高等工程数学

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118094534

版次：1

商品编码：11475846

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：250

内容简介

　　《随机信号与系统习题解答及仿真程序集》是研究生教材《随机信号与系统》的配套参考书，由概率与随机过程导论、多维高斯过程、参数估计理论、数学模型辨识、谱估计与小波分析、滤波与状态估计等六章组成。在各章的第一部分中列出了“随机信号与系统课程”的主要知识点，这部分内容可作为工具书或课堂笔记使用；在各章的第二部分中给出了习题解答和MATLAB /Simulink算法实现与系统仿真程序；在各章的第三部分中补充了部分基本概念习题和相关数学公式证明。在训练初学者习惯性地应用正确的数学方法去分析和解决工程实际问题方面，本书必将起到抛砖引玉的作用。

作者简介

　　潘仲明
　　学历：
　　1978年～1982年在国防科技大学精密机械与仪器系学习，本科，获学士学位
　　1982年～1985年在国防科技大学精密机械与仪器系学习，硕士研究生，获硕士学位
　　1999年～2000年在美国奥克兰大学电气与系统工程系进修，国家公派访问学者
　　2002年～2006年在国防科技大学机电工程研究所学习，在职博士研究生，获博士学位
　　从事科研、教学等工作简历：
　　1985年02月，国防科技大学精密机械与仪器系助教
　　1987年12月，国防科技大学精密机械与仪器系讲师
　　1993年12月，国防科技大学机械电子工程与仪器系副教授
　　2006年12月，国防科技大学机电工程与自动化学院教授

目录

第一章 概率与随机过程导论

1．1 基本知识点

1．1．1 概率论

1．1．2 随机过程理论

1．1．3 相关函数与谱密度

1．2 习题解答与MATLAB/Simulink程序

1．3 补充习题

第二章 多维高斯过程

2．1 基本知识点

2．1．1 多维高斯密度函数

2．1．2 高斯过程理论的应用实例

2．1．3 信噪比计算

2．2 习题解答与MATLAB/Simulink程序

2．3 补充习题

第三章 参数估计理论

3．1 基本知识点

3．1．1 参数估计的评价准则

3．1．2 基于统计分布的参数估计算法

3．1．3 基于线性模型的参数估计算法

3．2 习题解答与MATLAB/Simulink程序

3．3 补充习题

第四章 数学模型辨识

4．1 基本知识点

4．1．1 随机数据预处理

4．1．2 时间序列模型与模型参数估计

4．1．3 时间序列模型的辨识方法

4．1．4 ARX模型的最小二乘估计

4．1．5 ARMAX模型的最小二乘估计

4．2 习题解答

4．3 补充习题

第五章 谱估计与小波分析

5．1 基本知识点

5．1．1 功率谱估计

5．1．2 小波变换

5．1．3 快速小波变换的理论框架

5．1．4 双正交滤波器组的设计方法

5．1．5 时间栅格加密与多孔算法

5．1．6 小波变换的应用实例

5．2 习题解答与MATLAB仿真程序

5．3 补充习题

第六章 最优滤波与状态估计

6．1 基本知识点

6．1．1 波形估计的基本概念

6．1．2 自适应横向数字滤波器

6．1．3 LMS自适应滤波器的应用示例

6．1．4 状态估计

6．2 习题解答与MATLAB仿真程序

6．3 补充习题

参考文献

前言/序言

现代通信与信息处理的基石：深入理解随机信号与系统 在当今信息爆炸的时代，无论是语音通信、图像传输、数据压缩，还是雷达探测、生物医学信号分析，背后都离不开对随机信号及其系统特性的深刻理解。“随机信号与系统” 作为一个核心理论领域，为我们揭示了现实世界中普遍存在的随机性规律，并提供了分析和处理这些随机现象的强大工具。本书正是为了帮助读者在这一关键领域打下坚实基础而精心编写，力求通过系统性的讲解与丰富的实践应用，带领读者穿越随机信号的迷雾，掌握分析与设计复杂系统的核心能力。 随机信号的奥秘：从概念到数学描述 本书的首要目标是为读者构建一个清晰的随机信号概念图。我们将从最基本的随机现象入手，如抛硬币、测量误差，逐步引入随机变量、概率分布、概率密度函数等核心概念。读者将学习如何运用概率论的语言来精确地描述和量化随机性。 随机变量与概率分布： 深入探讨离散型和连续型随机变量的性质，理解累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）的物理意义及其在描述随机变量取值范围和发生概率上的作用。我们将通过大量实例，如泊松分布在事件发生次数上的建模，高斯分布在测量噪声和自然现象中的广泛应用，以及指数分布在描述事件间隔上的特点，来巩固这些概念。 多维随机变量与联合分布： 随着问题的复杂化，我们需要考虑多个随机变量之间的相互关系。本书将详细阐述联合概率密度函数、边缘概率密度函数以及条件概率密度函数，帮助读者理解随机变量之间的相关性、独立性以及条件依赖性。卡尔曼滤波等重要算法的基础就建立在对多维随机变量的精确描述之上。 随机过程： 现实世界中的许多信号并非静态，而是随时间演变的。本书将引入随机过程的概念，将其视为一个随时间变化的随机变量族。我们将重点介绍平稳随机过程，特别是宽平稳和严平稳，以及它们在信号分析中的重要性。马尔可夫过程、高斯过程、维纳过程等典型的随机过程模型将被深入剖析，并结合实际应用场景进行讲解，例如噪声的建模、通信系统中信号的衰落等。 随机过程的统计特性： 除了概率分布，随机过程的均值函数、自协方差函数、自相关函数是描述其统计特性的关键。本书将详细讲解这些函数的计算方法、物理意义及其在信号分析中的作用，例如通过自相关函数来判断信号的周期性或识别信号中的噪声成分。 系统分析的利器：从线性时不变系统到滤波理论 在理解了随机信号的本质之后，我们还需要掌握如何分析信号在不同系统中的演化。本书将系统地介绍随机信号在线性时不变（LTI）系统中的响应，这是信号处理和通信系统中最基本也是最重要的模型。 LTI 系统的基本概念： 回顾冲激响应、卷积等 LTI 系统的核心概念，并在此基础上探讨随机信号通过 LTI 系统后的统计特性变化。读者将学习如何利用冲激响应来表征一个 LTI 系统，并理解卷积运算在时间域和频率域的意义。 系统输出的统计特性： 当随机信号作为 LTI 系统的输入时，其输出信号的均值、方差、自相关函数等统计特性会发生怎样的变化？本书将给出详细的数学推导和解释，帮助读者理解系统对输入随机信号的“滤波”作用。例如，低通滤波器如何平滑输入信号中的高频噪声。 功率谱密度（PSD）： 为了更全面地刻画信号的频率内容，特别是随机信号的频率成分，本书将深入讲解功率谱密度。读者将学习功率谱密度与自相关函数之间的 Wiener-Khinchin 定理，理解功率谱密度在分析信号的频率分布、识别信号的噪声成分以及设计滤波器时的关键作用。 最优滤波： 在实际应用中，我们常常需要从含有噪声的信号中提取有用信息。本书将隆重介绍维纳滤波和卡尔曼滤波等经典的最优滤波理论。 维纳滤波： 讲解维纳滤波器的基本原理，即如何设计一个线性滤波器，使其输出信号与真实信号之间的均方误差最小。读者将学习如何根据信号和噪声的自相关函数来确定维纳滤波器的冲激响应。 卡尔曼滤波： 重点介绍卡尔曼滤波器的原理和算法，它是一种能够递归地估计线性系统状态的算法，特别适用于处理具有高斯白噪声的系统。我们将通过离散时间卡尔曼滤波器的推导，使其原理清晰可见，并展示其在导航、目标跟踪、经济预测等领域的强大应用。 谱估计： 在许多情况下，我们无法得到信号的精确数学模型，只能通过观测到的数据来估计其功率谱密度。本书将介绍多种谱估计方法，包括非参数方法（如周期图法、Welch 法）和参数方法（如 AR 模型、MA 模型、ARMA 模型），帮助读者理解各种方法的优缺点及其适用场景。 理论与实践的桥梁：通过仿真理解深度 仅仅停留在理论层面不足以完全掌握随机信号与系统。为了加深读者对抽象概念的理解，本书强调理论与实践相结合，通过仿真程序来直观地展示各种随机信号的特性以及系统对信号的处理效果。 随机信号的生成与分析： 提供各种常用随机信号的生成方法，如高斯白噪声、泊松过程、随机游走等。读者可以通过运行程序，观察不同参数下的随机信号波形、概率分布以及自相关函数的表现，从而建立直观的认识。 LTI 系统的仿真： 演示如何利用冲激响应和卷积运算来模拟随机信号通过 LTI 系统的过程。通过改变系统参数，观察输出信号统计特性的变化，如均值、方差、功率谱密度等。 滤波器的设计与仿真： 重点展示维纳滤波器和卡尔曼滤波器的仿真实现。读者将能够通过调整滤波器参数，观察滤波效果，比较滤波前后的信号质量，并直观理解滤波器的降噪能力和状态估计精度。 谱估计方法的应用： 通过仿真数据，应用各种谱估计方法，比较不同方法的估计结果，并分析它们在不同信噪比和信号模型下的表现。 本书的仿真程序设计力求简洁高效，易于理解和修改。读者可以通过运行这些程序，亲手“玩转”随机信号，并通过观察和实验来印证书本理论，从而形成深刻的理解和扎实的工程应用能力。 广阔的应用前景：随机信号与系统在现代技术中的身影 随机信号与系统的理论不仅仅是抽象的数学模型，更是支撑现代众多高科技领域的基石。本书的讲解将贯穿这些实际应用，让读者在学习理论的同时，也能感受到其强大的生命力和实际价值。 通信系统： 现代通信系统无时无刻不在与噪声和衰落等随机效应打交道。本书的理论有助于理解调制解调、信道编码、均衡等技术的原理，以及如何设计鲁棒的通信系统。 信号处理： 从音频降噪、图像增强，到语音识别、人脸识别，各种信号处理技术都离不开对随机信号的建模和分析。 控制系统： 在自动控制领域，特别是涉及不确定性和噪声干扰的系统，卡尔曼滤波等随机系统理论是实现精确控制的关键。 数据科学与机器学习： 许多机器学习模型，如隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM），其核心都建立在概率模型和随机过程理论之上。 经济学与金融学： 金融市场中的价格波动、经济指标的预测等，也常常被建模为随机过程。 生物医学工程： 生理信号（如心电图、脑电图）的分析、医学影像的处理，都涉及对复杂随机信号的理解。 本书旨在为从事相关领域的研究者、工程师和学生提供一个全面、深入且实用的学习平台。通过理论讲解、数学推导、实例分析以及仿真实践的有机结合，我们相信读者能够真正掌握随机信号与系统的精髓，为解决现实世界中的复杂问题打下坚实基础，并在信息科学和工程技术领域不断探索前进。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我当初买这本书主要是因为课程需要，并没有抱太大的期望，觉得市面上这类习题解答都大同小异。然而，这本书却给了我惊喜。它的内容深度和广度都超出了我的预期。很多习题并非简单的计算题，而是涉及到对概念的深入理解和分析，而解答部分恰恰抓住了这一点，不仅给出了计算结果，更重要的是阐述了背后的原理和思考过程。我尤其喜欢其中一些综合性的习题，它们将多个章节的知识点融会贯通，解答起来需要运用到多种方法和理论。作者在给出解答时，会清晰地梳理出解决问题的思路，并针对可能出现的误区进行提示。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学方式，让我学到的不仅仅是这道题的解法，更是解决同类问题的通用方法。此外，书中还穿插了一些作者对于某些经典问题的独到见解，这些分析往往能点醒我之前模糊不清的概念，让我豁然开朗。对于那些希望在随机信号与系统领域打下坚实基础，并培养独立解决问题能力的读者来说，这本书无疑是一本值得深入研读的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经从事工程领域工作几年的技术人员，回过头来再看这些经典课程，总会有些不一样的体会。这本书的出现，可以说是在我职业生涯的某个阶段，又一次点亮了我对随机信号与系统知识的理解。它不仅仅是为学生设计的，对于我们这些希望巩固和拓展知识面的从业者来说，同样具有极高的价值。我特别赞赏书中对实际工程中常见问题的仿真处理。例如，在一些信号处理的实际应用中，我们经常会遇到采样、量化、滤波等环节引入的误差问题，而这本书中的一些习题和仿真恰恰就针对这些问题进行了深入的探讨。通过对不同参数设置下的仿真结果进行分析，我能够更清晰地认识到各种因素对信号质量的影响，以及如何通过优化设计来规避这些问题。书中的仿真程序，不仅仅是简单的代码堆砌，很多都结合了实际的工程场景，让抽象的理论变得具体可感。这对于我解决工作中遇到的实际问题，提供了非常有价值的参考和思路，也让我对随机信号与系统在现代工程中的重要性有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对理论知识有强烈求知欲的学生，对于那些只给出答案而不解释过程的教材总是感到不满。幸运的是，我遇到了这本《随机信号与系统习题解答及仿真程序集》。它最吸引我的地方在于其严谨而细致的论证过程。对于每一个习题，作者都力求将整个解题思路、每一步的数学推导、以及涉及到的相关概念都清晰地呈现出来。在一些关键的推导步骤，甚至会附带一些辅助性的解释，比如为什么需要进行这样的变换，或者这个公式的物理意义是什么。这种对细节的关注，让我能够真正理解每一个知识点，而不是死记硬背。我喜欢在遇到难题时，翻阅这本书的解答，总能从中找到启发。它不仅仅是告诉我“怎么做”，更重要的是告诉我“为什么这么做”。这种深入的解析，极大地提升了我独立思考和解决问题的能力。此外，书中附带的仿真程序，也让我能够通过实践来验证理论的正确性，加深理解。这本书的出现，让我对学习随机信号与系统这门课程充满了信心和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读通信工程专业的硕士研究生，对随机信号与系统这一门课程一直有些头疼，总觉得理论知识理解透彻了，但实际应用和解题的时候却总是抓不住要领。偶然的机会，我听学长推荐了这本书，抱着试试看的心态购买了。收到书的那一刻，就被它厚实的体量所吸引，感觉内容一定很丰富。开始翻阅时，首先注意到的是其详尽的仿真程序集。如今的教学越来越注重实践，而这本习题解答不仅提供了理论解法，还附带了可以直接运行的仿真代码，这极大地降低了动手实践的门槛。我尝试着运行了几段代码，发现它们不仅能正确运行，而且代码注释非常详细，甚至连参数的设置都解释得清清楚楚，对于初学者来说，这真的是福音。通过运行这些程序，我能够直观地看到理论知识在计算机上的体现，加深了对抽象概念的理解。比如，在学习了各种噪声模型后，通过程序可以模拟出不同噪声下的信号变化，这种“眼见为实”的学习方式，比单纯记忆公式要有效得多。对于那些希望在期末项目或者毕业设计中有所突破的学生来说，这本书的仿真程序集绝对是一个宝贵的资源库。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计很简洁大气，封面采用的蓝色调，给人一种沉静而专业的科技感。翻开第一页，纸张的质感就相当不错，厚实且有一定的韧性，即使是反复翻阅也不会轻易损坏。我尤其欣赏的是排版设计，字体清晰，间距舒适，即使是长篇的解析内容也不会让人感到眼花缭乱。章节划分也很合理，逻辑性很强，从最基础的概念引入，逐步深入到复杂的理论和应用。我最看重的是习题解答部分的细致程度。通常很多教材的习题解答要么过于简略，要么直接给出答案，让人摸不着头脑。但这本书在这方面做得非常出色，几乎每一个步骤都给出了详细的推导过程，对于那些卡在某个环节的学生来说，这简直是雪中送炭。特别是那些数学推导部分，作者非常清晰地解释了每一步的依据，甚至还补充了一些相关的背景知识，帮助读者更好地理解公式的由来和意义。这不仅仅是一本习题解答，更像是一本优秀的补充教材，对于巩固课堂知识、加深对随机信号与系统理论的理解非常有帮助。