隨機信號分析理論與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王仕奎 著

圖書標籤:

• 隨機信號分析
• 信號處理
• 隨機過程
• 通信原理
• 雷達信號處理
• 統計信號處理
• 信息論
• 自適應濾波
• 數字信號處理
• 概率論與數理統計

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564166472

版次：1

商品編碼：12039822

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：293

字數：445000

正文語種：中文

內容簡介

　　《隨機信號分析理論與實踐》介紹瞭隨機過程的基本理論及在隨機信號分析中的應用，包括概率論基礎、隨機過程及其統計特徵、隨機信號通過係統分析、窄帶隨機信號分析和馬爾可夫過程及其應用等內容。《隨機信號分析理論與實踐》特色在於以創建應用型大學思想為指導，采取理論結閤實際的方法，在介紹基本理論的同時，輔以大量的仿真程序，從理論和實踐兩個方麵展示隨機信號分析的研究方法和結果，並對仿真的基本要求和技巧進行瞭較為詳細的說明。《隨機信號分析理論與實踐》可以作為電子、信息類本科及研究生教學用書，也可以作為數學專業本科生、相關科研工作者及對MALAB應用感興趣的人員的參考書。

目錄

第1章 隨機分析的數學基礎
1．1 隨機現象基本概念
1．1．1 隨機事件的關係及運算
1．1．2 隨機事件的運算律
1．1．3 概率的定義及其性質
1．1．4 古典概型及其濛特卡諾模擬
1．1．5 條件概率與全概率公式
1．1．6 貝努利大數定律及其應用
1．1．7 事件的獨立性
1．2 一維隨機變量及其概率分布
1．2．1 隨機變量及其分布函數
1．2．2 離散型隨機變量及其分布律
1．2．3 連續型隨機變量及其分布律
1．3 多維隨機變量及其分布函數
1．4 隨機變量函數的概率分布
1．5 隨機變量的數字特徵
1．6 本章小結

第2章 隨機過程基本理論
2．1 隨機過程
2．1．1 隨機過程的定義
2．1．2 隨機過程的分類
2．1．3 隨機過程的概率分布
2．2 隨機過程的數字特徵
2．2．1 數學期望
2．2．2 均方值與方差
2．2．3 自相關函數和協方差函數
2．2．4 互相關函數和互協方差函數
2．3 隨機過程的平穩性和遍曆性
2．3．1 嚴平穩隨機過程
2．3．2 寬平穩隨機過程
2．3．3 寬平穩過程自相關函數的性質
2．3．4 寬平穩過程的均方遍曆性
2．4 隨機信號的譜分析
2．4．1 經典傅裏葉分析迴顧
2．4．2 隨機過程的功率譜密度
2．4．3 隨機信號自相關函數的估計
2．4．4 自相關函數估計的實際應用——基音周期分析
2．4．5 平穩隨機信號的譜估計
2．5 幾種典型的隨機過程
2．5．1 二階矩過程
2．5．2 獨立隨機過程
2．5．3 獨立增量過程和平穩增量過程
2．5．4 馬爾可夫過程
2．5．5 平穩隨機過程
2．5．6 高斯過程（正態過程）
2．5．7 維納過程
2．6 本章小結

第3章 隨機信號通過係統分析
3．1 確定信號通過綫性係統分析
3．2 隨機信號通過綫性係統分析
3．2．1 輸齣信號的數學期望、方差和自相關函數
3．2．2 輸齣信號與輸入信號的互相關函數
3．2．3 輸齣信號的功率譜密度
3．3 白噪聲通過綫性係統分析
3．3．1 噪聲帶寬
3．3．2 白噪聲通過理想綫性係統
3．3．3 白噪聲通過綫性係統的應用舉例
3．4 隨機信號通過非綫性係統分析
3．4．1 隨機信號通過平方律檢波器
3．4．2 隨機信號通過半波綫性檢波器
3．4．3 隨機信號通過乘法器
3．4．4 維納濾波器和卡爾曼濾波器簡介
3．5 本章小結

第4章 窄帶隨機信號分析
4．1 窄帶隨機信號的概念
4．2 希爾伯特變換
4．2．1 希爾伯特變換的定義
4．2．2 希爾伯特變換的性質
4．2．3 希爾伯特變換在通信中的應用
4．2．4 窄帶信號的復數錶示
4．2．5 希爾伯特一黃變換及其應用
4．2．6 小波變換及其應用
4．3 窄帶隨機過程的包絡和相位分布
4．3．1 窄帶隨機過程的同相和正交分解
4．3．2 同相分量與正交分量的統計特性
4．3．3 窄帶高斯過程包絡和相位的一維概率密度
4．3．4 窄帶高斯過程包絡和相位的二維概率密度
4．3．5 窄帶高斯過程包絡平方的概率密度
4．4 餘弦信號加窄帶高斯過程
4．4．1 餘弦信號加窄帶高斯過程包絡和相位的分布
4．4．2 餘弦信號加窄帶高斯過程包絡平方的分布
4．4．3 餘弦信號加窄帶高斯過程的應用
4．5 X2分布和非中心x2分布
4．5．1 x2分布
4．5．2 非中心x2分布
4．6 本章小結

第5章 馬爾可夫過程
5．1 馬爾可夫過程的概念
5．2 齊次馬爾可夫鏈及其平穩分布
5．2．1 馬爾可夫鏈
5．2．2 齊次馬爾可夫鏈及其平穩分布
5．2．3 馬爾可夫信源及其熵的計算
5．2．4 馬爾可夫鏈的應用舉例
5．3 連續參數馬爾可夫鏈——泊鬆過程
5．4 隱馬爾可夫模型及其應用
5．4．1 HMM的概念
5．4．2 HMM的三個基本問題及其算法
5．4．3 HMM的各種不同類型
5．4．4 連續參數HMM
5．4．5 HMM應用舉例
5．5 本章小結
附錄A Cauchy-Schwartz不等式
附錄B 常用MATLAB命令（函數）及其用法
附錄C 傅裏葉變換
附錄D 帕賽瓦定理
參考文獻

《信息論基礎：從編碼到信源與信道》 內容概要： 本書旨在係統地闡述信息論的核心概念、關鍵定理及其在現代通信、數據壓縮、機器學習等領域的重要應用。我們將從信息的基本度量——熵齣發，深入探討不同類型信息源的熵的計算與特性，隨後轉嚮信息傳輸的效率問題，講解信源編碼理論，包括無損編碼與有損編碼的原理與方法，並介紹香農編碼、霍夫曼編碼等經典算法。 在信道編碼部分，我們將重點關注如何提高信息傳輸的可靠性。從噪聲信道的概念齣發，引入信道容量這一核心概念，並深入剖析香農第二定理的深刻含義。之後，我們將詳細介紹各種糾錯碼的設計思想與實現技術，包括綫性分組碼、捲積碼、Turbo碼、LDPC碼等，並分析它們的編碼增益和譯碼復雜度。 此外，本書還將涉及一些信息論在其他相關領域的應用，例如： 數據壓縮： 探討信息熵與數據壓縮的內在聯係，介紹算術編碼、LZ係列壓縮算法等，以及它們在文件壓縮、圖像與視頻編碼中的作用。 機器學習與統計推斷： 闡述信息論在模型選擇、特徵選擇、概率圖模型構建等方麵的應用，例如互信息、KL散度在衡量變量之間依賴性和模型擬閤度上的作用。 感知與認知科學： 簡要介紹信息論如何幫助理解人類感知係統的處理能力和信息編碼方式。 密碼學： 觸及信息論在密碼學中的基礎地位，例如完美保密性的定義以及對稱密鑰加密算法的設計考量。 詳細章節介紹： 第一部分：信息度量與信源編碼 第一章：信息與熵 1.1 信息的概念與度量：從事件發生的概率齣發，定義信息量。 1.2 隨機變量的熵：定義離散型隨機變量的熵，討論其性質（非負性、最大值、非綫性）。 1.3 聯閤熵與條件熵：理解多隨機變量係統的復雜性，以及知道一個變量後另一個變量信息量的減少。 1.4 互信息：衡量兩個隨機變量之間共享的信息量，探討其在特徵選擇和依賴性分析中的應用。 1.5 相對熵（KL散度）：衡量兩個概率分布之間的差異，在機器學習中用於衡量模型擬閤度。 1.6 熵在不同信息源中的應用：例如文本、圖像、語音等。 第二章：信源編碼理論 2.1 信源編碼的目的與分類：無損編碼與有損編碼。 2.2 無損編碼： 2.2.1 變長編碼：核心思想是齣現頻率越高的符號使用越短的碼字。 2.2.2 費諾編碼：一種早期實現變長編碼的方法。 2.2.3 霍夫曼編碼：一種最優的無損變長編碼算法，詳細介紹其構造過程和最優性證明。 2.2.4 算術編碼：一種更高效的無損編碼方法，可以將整個消息壓縮成一個小數。 2.3 有損編碼： 2.3.1 有損編碼的基本原理：在信息量損失可接受的範圍內進行壓縮。 2.3.2 率失真理論：定義率失真函數，探討無損編碼的理論極限。 2.3.3 經典有損編碼方法：如PCM（脈衝編碼調製）、DPCM（差分脈衝編碼調製）、DCT（離散餘弦變換）等在圖像和音頻壓縮中的初步介紹。 第二部分：信道容量與信道編碼 第三章：通信信道與信道容量 3.1 隨機信道模型：輸入、輸齣、噪聲。 3.2 離散無記憶信道（DMC）：定義二元對稱信道（BSC）、二元輸入與二元輸齣信道（BEC）等。 3.3 信道容量的定義：通過最大化輸入和輸齣之間的互信息來定義。 3.4 香農第二定理：關於信道容量的奠基性定理，闡述瞭在有噪聲信道上傳輸信息的可行性。 3.5 連續信道：例如高斯白噪聲信道（AWGN）。 第四章：綫性分組碼 4.1 綫性分組碼的基本概念：碼字、碼率、監督矩陣、生成矩陣。 4.2 漢明距離與最小漢明距離：衡量碼字之間的區彆，決定瞭糾錯能力。 4.3 錯誤檢測與糾正：碼字的判決與譯碼。 4.4 常見綫性分組碼： 4.4.1 漢明碼：一種簡單有效的糾錯碼。 4.4.2 循環碼：具有良好的代數結構，便於實現。 4.4.3 BCH碼與Reed-Solomon碼：更強大的糾錯碼，廣泛應用於存儲和通信。 4.5 譯碼算法：最小漢明距離譯碼、代數譯碼。 第五章：捲積碼與現代糾錯碼 5.1 捲積碼：碼字與編碼器狀態相關，非塊式結構。 5.2 捲積碼的錶示：狀態圖、編碼樹、網格圖。 5.3 維特比（Viterbi）譯碼算法：一種最優的捲積碼譯碼算法，詳細介紹其原理和實現。 5.4 Turbo碼： 5.4.1 Turbo碼的設計思想：並行級聯兩個簡單捲積碼，並引入交織器。 5.4.2 Turbo碼的譯碼過程：迭代譯碼，通過軟信息傳遞提高性能。 5.4.3 Turbo碼的性能優勢：接近香農極限。 5.5 LDPC碼（Low-Density Parity-Check Code）： 5.5.1 LDPC碼的稀疏校驗矩陣：帶來高效的譯碼算法。 5.5.2 LDPC碼的譯碼：信念傳播（Belief Propagation）算法。 5.5.3 LDPC碼的性能：同樣接近香農極限，在5G通信中得到廣泛應用。 第三部分：信息論的應用與拓展 第六章：信息論在機器學習中的應用 6.1 決策樹與信息增益：利用信息論度量特徵的重要性。 6.2 貝葉斯網絡與條件獨立性：信息論輔助推理。 6.3 降維與特徵選擇：利用互信息進行特徵選擇。 6.4 模型評估與選擇：KL散度在衡量分布相似性中的作用。 第七章：信息論在數據壓縮與其他領域的聯係 7.1 JPEG/MPEG標準中的信息論思想：離散餘弦變換、量化、熵編碼。 7.2 信息論與統計物理學的交叉：例如信息熵與能量的關係。 7.3 信息論在網絡信息安全中的初步探討：信息熵與密碼學強度的聯係。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 在講解理論概念的同時，穿插大量實例和算法分析，幫助讀者深入理解。 由淺入深： 從基礎概念齣發，逐步引入復雜的定理和算法，適閤不同背景的讀者。 數學嚴謹性： 保持數學推導的嚴謹性，同時力求通俗易懂。 覆蓋麵廣： 涵蓋信息論的核心內容，並觸及相關應用領域。 目標讀者： 通信工程、電子工程、計算機科學、人工智能、數學等相關專業的本科生、研究生，以及對信息論有濃厚興趣的工程師和研究人員。 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解信息、熵、信道容量等核心概念。 掌握信源編碼與信道編碼的基本原理和關鍵算法。 瞭解信息論在現代通信、數據壓縮、機器學習等領域的實際應用。 為進一步深入研究信息論或其他交叉學科打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書對隨機信號的估計理論部分進行瞭深入的闡述，給我留下瞭深刻的印象。它詳細介紹瞭最小均方估計（LMS）和最小均方誤差估計（MMSE）這兩種重要的估計準則，並給齣瞭相應的估計器推導。書中對維納濾波器的講解尤為詳細，從時域和頻域兩個角度給齣瞭推導過程，並討論瞭其在平穩隨機信號估計中的應用。我尤其喜歡作者在講解維納濾波時，通過類比其他優化問題的方式，使得這個略顯復雜的概念更容易被理解。 更重要的是，書中還將這些理論應用於實際問題。例如，在數據去噪的場景中，如何利用維納濾波器來抑製噪聲，提高信號的質量。作者還介紹瞭一些自適應濾波器，如LMS算法，並分析瞭它們在非平穩信號估計中的優勢。這些內容讓我對如何處理真實世界中充滿不確定性的信號有瞭更深的認識。書中的數學推導嚴謹但不枯燥，總能結閤實際問題來解釋推導的目的和意義。

評分☆☆☆☆☆

在章節的後半部分，書中涉及到瞭隨機信號的檢測理論，這部分內容同樣精彩。它從二元假設檢驗的基本概念齣發，介紹瞭似然比檢驗和貝葉斯檢驗等方法，並詳細解釋瞭如何應用於隨機信號的檢測問題。書中對卡爾曼濾波器的講解也十分到位，從其基本原理到遞推公式的推導，以及在狀態估計中的應用，都進行瞭細緻的闡述。卡爾曼濾波器在跟蹤、導航和控製等領域都有廣泛應用，書中通過具體的例子，讓我清晰地看到瞭它的強大之處。 我尤其欣賞書中關於檢測閾值選擇的討論，以及不同檢測準則（如最大化概率、最小化錯誤概率）對最終性能的影響。書中還提到瞭信號淹沒在噪聲中的情況，以及如何通過匹配濾波器等技術來提高檢測概率。這些內容對於理解如何在復雜環境中識彆目標信號至關重要。書中的圖示和錶格清晰地展示瞭不同算法的性能比較，為讀者提供瞭直觀的參考。

評分☆☆☆☆☆

本書的最後部分，重點講解瞭隨機信號在現代通信係統中的應用，這部分內容讓我受益匪淺。它從信息論的基礎齣發，引齣瞭信道容量的概念，並詳細分析瞭不同噪聲模型下信道容量的計算。書中對編碼理論的介紹也讓我對如何有效地傳輸信息有瞭新的認識，包括糾錯碼的設計和性能分析。我特彆喜歡作者在講解信道編碼時，通過舉例說明如何通過增加冗餘來提高傳輸的可靠性。 此外，書中還探討瞭如OFDM、MIMO等先進的通信技術，並分析瞭隨機信號在這些技術中的作用。例如，在OFDM係統中，如何利用隨機信號來生成子載波，在MIMO係統中，如何利用多天綫來提高信道容量。這些內容讓我對當前通信技術的發展有瞭更宏觀的認識。書中的案例分析非常貼閤實際，並且作者在講解過程中，始終能將理論與實踐緊密結閤，使得我能夠更好地理解這些復雜的技術。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在介紹隨機信號的頻譜分析部分做得非常齣色。它從傅裏葉變換的基礎齣發，逐步引申到隨機信號的功率譜密度，並詳細解釋瞭功率譜密度如何反映隨機信號的頻率成分分布。書中有大量的圖例，清晰地展示瞭不同類型的隨機信號（例如白噪聲、帶限噪聲）及其對應的功率譜密度形狀，這對於理解頻譜特性非常有幫助。作者還引入瞭周期圖法、Welch法等多種譜估計方法，並對比瞭它們各自的優缺點和適用場景。 我特彆欣賞的是，書中不僅講瞭理論，還花瞭相當多的篇幅來介紹這些理論在實際工程中的應用。例如，在通信係統中如何利用功率譜密度來設計濾波器，在信號檢測中如何利用譜分析來識彆目標信號，以及在係統辨識中如何通過分析輸入輸齣信號的功率譜來估計係統模型。這些實踐性的內容讓抽象的理論變得具體可感，也讓我看到瞭學習這些知識的實際價值。書中的僞代碼和算法流程圖也為讀者提供瞭進一步研究和實現的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸素，沒有太多花哨的圖形，主要是書名和作者信息，給人一種沉穩、紮實的感覺。打開第一頁，撲麵而來的是一種嚴謹的學術氛圍。開篇部分主要介紹瞭隨機信號的一些基本概念，比如什麼是隨機過程，它的統計特性如何描述，以及一些常見的隨機過程模型，如高斯過程、泊鬆過程等。作者在講解這些概念時，並沒有直接跳到復雜的數學推導，而是先用一些生動的例子來輔助理解，比如天氣預報中的氣溫波動、通信係統中噪聲的産生等，這對於初學者來說非常友好。 隨後，書中深入探討瞭平穩性、獨立性等重要的隨機過程性質，並詳細闡述瞭自相關函數和互相關函數在描述隨機信號特性中的作用。我尤其喜歡作者對這些概念的解釋，他不僅給齣瞭嚴格的數學定義，還通過圖示來直觀地展示不同性質下隨機信號的演變規律。書中的習題設計也很有針對性，涵蓋瞭從基本概念的理解到簡單應用場景的分析，能夠有效地鞏固所學知識。雖然前期的內容偏重理論，但作者的講解邏輯清晰，循序漸進，即便對這個領域不太熟悉，也能慢慢跟上思路。