随机信号分析 常建平 科学出版社2006年8月出版 9787030164131 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030164131

商品编码：23537381250

丛书序
前言
第*章 概率论
1.1 概率空间
1.1.1 概率的定义
1.1.2 条件概率
1.1.3 事件的独立
1.2 随机变量
1.3 多维随机变量及其分布
1.3.1 二维随机变量
1.3.2 n维随机变量
1.4 随机变量函数的分布
1.4.1 一维随机变量函数的分布
1.4.2 二维随机变量函数的分布
1.4.3 n维随机变量函数的分布
1.5 随机变量的数字特征
1.5.1 随机变量及其函数的数学期望
1.5.2 条件数学期望
1.5.3 随机变量的矩和方差
1.5.4 相关、正交、独立
1.5.5 随机变量的特征函数
1.6 高斯分布
1.6.1 一维高斯分布
1.6.2 n维高斯分布
习题一

第二章 随机信号的时域分析
2.1 随机过程的基本概念与统计特性
2.1.1 随机过程的基本概念
2.1.2 随机过程的分类
2.1.3 随机过程的分布
2.1.4 随机过程的数字特征
2.1.5 随机过程的特征函数
2.2 平稳随机过程
2.2.1 平稳随机过程的概念
2.2.2 平稳随机过程自相关函数的性质
2.2.3 平稳随机过程的自相关系数和自相关时间
2.3 两个随机过程联合的统计特性
2.4 复随机过程
2.5 随机过程的微分和积分
2.5.1 随机序列的收敛
2.5.2 随机过程的连续性
2.5.3 随机过程的微分
2.5.4 随机过程的积分
2.6 高斯过程
2.7 各态历经过程
习题二

第三章 随机信号的频域分析
3.1 实随机过程的功率谱密度
3.1.1 实随机过程的功率谱密度
3.1.2 实平稳过程的功率谱密度与自相关函数之间的关系
3.2 两个实随机过程的互功率谱密度
3.3 白噪声
习题三

第四章 随机信号通过线性系统的分析
4.1 线性系统的基本理论
4.2 随机信号通过线性系统
4.2.1 随机信号通过系统的时域分析
4.2.2 物理可实现系统输出的统计特性
4.2.3 随机信号通过线性系统的频域分析
4.2.4 多个随机信号通过线性系统
4.3 色噪声的产生与白化滤波器
4.4 白噪声通过线性系统
4.4.1 白噪声通过线性系统
4.4.2 等效噪声带宽
4.4.3 白噪声通过理想线性系统
4.4.4 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统
……

第五章 随机信号统计特征的实验研究方法
第六章 窄带随机信号
第七章 马尔可夫过程、独立增量过程及独立随机过程
参考文献
附录

信号处理基础理论与应用前沿探索 作者： 李明 教授，张伟 博士 出版社： 高等教育出版社 出版时间： 2023年5月 ISBN： 978-7-04-060123-4 --- 内容简介 本书旨在为高等院校信息与通信工程、电子科学与技术、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事信号处理领域研究和工程开发的专业技术人员，提供一套全面、深入且紧跟前沿的信号处理理论与应用基础教程。不同于侧重于特定随机过程或经典理论的传统教材，本书采用了“理论与实践并重，基础与前沿融合”的编写思路，力求构建一个既扎实又富有时代气息的信号处理知识体系。 全书共分为三大部分，共十五章，内容组织遵循从基础概念到高级模型，再到实际应用的递进逻辑。 第一部分：信号与系统基础的深度再构建（第1章至第5章） 本部分着重于巩固读者对信号与系统这一基石概念的理解，但着眼于现代信号处理的需求，对经典理论进行了更贴近现代工程实践的阐释和深化。 第1章：信号的数学描述与分类 详细探讨了连续时间信号与离散时间信号的精确数学定义、表示方法（包括脉冲序列、阶跃函数、复指数信号等），并引入了面向多维信号（如图像、体素数据）的初步概念。重点分析了信号的能量、功率概念及其在不同域中的意义。 第2章：线性时不变（LTI）系统的核心特性 深入剖析了LTI系统的卷积积分和卷积和的物理意义，强调了系统分析中稳定性和因果性的重要性。通过大量实例，展示了LTI系统在时域和频域中的行为差异。 第3章：傅里叶变换家族的精细化分析 本章超越了标准的傅里叶级数和傅里叶变换，重点讲解了离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）的推导过程、周期延拓特性以及截断误差分析。引入了快速傅里叶变换（FFT）算法的原理概述，强调其在实际计算中的不可替代性。 第4章：Z变换及其在离散系统中的应用 详细阐述了Z变换的收敛域概念，并将其与傅里叶变换联系起来。系统分析了IIR和FIR滤波器的结构、频率响应特点及其设计基础，侧重于双线性变换法的设计步骤。 第5章：系统的状态空间表示法 引入了信号处理系统建模的另一种重要视角——状态空间法。讨论了系统的能控性和能观测性，这为现代控制理论与信号估计理论的交叉学习奠定了基础。 第二部分：现代信号分析的核心工具（第6章至第10章） 本部分是全书的重点，聚焦于处理非平稳信号和高分辨率分析技术，这是传统傅里叶分析难以应对的挑战。 第6章：随机过程基础理论 区别于确定性信号分析，本章系统介绍了随机过程的概率论基础，定义了平稳性（宽平稳、严平稳）和遍历性。深入探讨了自相关函数和功率谱密度（PSD）的定义及其物理意义，这是理解噪声和随机信号特性的关键。 第7章：最优线性估计与维纳-霍夫曼滤波 本章将随机信号分析与滤波设计相结合。详细推导了维纳滤波器的设计原理，着重分析了其在信号增强、白化和信道均衡中的应用场景，强调了最小均方误差（MMSE）准则的重要性。 第8章：时频联合分析与小波变换 针对傅里叶变换在时域和频域分辨率上的固有矛盾，本章全面介绍了时频分析的必要性。详尽讲解了短时傅里叶变换（STFT）的窗口效应，随后重点阐述了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的构造、多分辨分析特性，以及Mallat算法在信号重构中的应用。 第9章：高分辨率谱估计方法 深入研究了参数化和非参数化谱估计技术。详细对比了经典周期图法、Welch平均法，并重点讲解了子空间分解方法，如Pisarenko法、MUSIC（多重信号分类）算法的基本原理和阵列信号处理中的应用潜力。 第10章：线性预测编码（LPC）与倒谱分析 本章探讨了基于信号内在模型结构的高效表示方法。详细推导了LPC系数的求解（如Levinson-Durbin算法），并将其应用于语音信号的基频估计和系统辨识，同时简要介绍了同态滤波器的概念。 第三部分：前沿应用与系统实现（第11章至第15章） 本部分将前两部分的理论知识应用于现代工程实践，并引入了新兴的信号处理范式。 第11章：数字滤波器的高级设计 扩展了经典滤波器的设计内容，重点讨论了现代滤波器设计技术，包括最小二乘法设计、频率采样法，以及IIR滤波器的稳定性和量化效应分析，并引入了自适应滤波器的基本结构。 第12章：自适应滤波理论与应用 详细介绍了LMS（最小均方）算法和RLS（递归最小二乘）算法的收敛性能和计算复杂度。通过实际案例，展示了自适应滤波器在回声消除、噪声对消和信道均衡中的核心作用。 第13章：阵列信号处理基础 结合了随机过程和多通道信号处理，介绍了阵列接收机的基本模型，如均匀线阵（ULA）的导向矢量计算。重点讲解了波束形成技术（如经典波束形成和LCMV波束形成）在提高空间分辨力上的优势。 第14章：压缩感知（Compressive Sensing, CS）原理 作为一个革命性的信号采集理论，本章介绍了CS的核心三大支柱：稀疏性、相干性测量（RIP）和欠定系统求解的优化方法（如基追踪法）。强调了CS在传感器网络和高效数据采集中的变革潜力。 第15章：嵌入式平台上的信号处理实现 讨论了将理论算法转化为实际可运行代码的工程问题。涵盖了定点运算对算法精度的影响、DSP和FPGA在实时信号处理中的架构选择，以及面向物联网（IoT）设备的低功耗算法优化策略。 本书特色： 1. 深度与广度兼顾： 既保证了对经典理论（如傅里叶、Z变换、维纳滤波）的严谨推导，又囊括了时频分析、压缩感知等近二十年的研究热点。 2. 工程导向： 每章末尾均附有“工程应用启示”栏目，引导读者思考如何将理论转化为可验证的仿真或实验。 3. 数学工具的明确化： 对随机过程中的概率论和线性代数工具的使用进行了清晰的梳理和回顾，降低了跨学科学习的难度。 本书适合作为高等院校信号处理系列课程的教材或主要参考书，尤其适合有志于从事通信系统、雷达、医学成像、模式识别等领域深入研究的学生和工程师。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理领域充满好奇的在读研究生，我一直渴望找到一本既有理论深度又不失工程实践指导意义的经典教材。在浩如烟海的书架中，我最终被《随机信号分析》这本书所吸引。初翻开，就被其严谨的数学推导和清晰的逻辑结构所折服。作者在开篇就为读者构建了一个坚实的概率论与数理统计基础，这对于理解后续的随机过程概念至关重要。随后的章节，如平稳随机过程、谱分析、线性系统中的随机信号等，层层递进，将抽象的概念形象化。特别值得称道的是，书中对各种随机信号模型（如高斯白噪声、泊松过程等）的深入剖析，以及它们在通信、控制、图像处理等领域的应用案例，让我对理论知识的实际价值有了更深刻的认识。每当遇到难以理解的公式推导，作者总能辅以直观的图示和易于理解的语言加以解释，仿佛一位循循善诱的良师益友，引导我一步步攻克难关。这本书不仅是我的学习工具，更是一本让我爱不释手的案头常备书。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析》给我的感觉就像是在一个巨大的迷宫里找到了通往出口的地图。我一直觉得随机信号这个概念很神奇，但又觉得难以捉摸，好像它无处不在，却又抓不住它的本质。这本书的出现，就像为我点亮了一盏指路明灯。它没有上来就抛出一堆复杂的公式，而是循序渐进，从最基础的随机变量概念开始，一步步构建起随机过程的理论框架。我尤其喜欢书中对各种随机过程的描述，比如那些平稳的、非平稳的、马尔科夫的等等，它们各自有什么样的特性，在实际中又可能对应哪些现象，书里都讲得明明白白。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地穿插一些经典的例子，比如通信系统中的噪声对信号的影响，或者雷达信号处理中的目标探测问题，这些例子都非常有启发性，让我能够更好地将书本上的理论知识与实际应用联系起来。可以说，这本书真正帮助我打开了认识随机信号世界的大门，让这个看似遥不可及的领域变得清晰而又生动。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在通信工程领域工作的工程师，工作中经常会遇到处理各种噪声和干扰的问题，这让我深感需要系统地学习随机信号分析的知识。在朋友的推荐下，我开始阅读《随机信号分析》这本书。这本书给我最大的惊喜是其理论的系统性和工程应用的结合度非常高。作者在梳理了基础的概率论和随机变量知识后，重点阐述了随机过程的基本概念和性质，如平稳性、独立增量、马尔可夫性等，这些都是理解复杂随机现象的基础。更让我受益匪浅的是，书中深入探讨了谱分析，包括功率谱密度、互功率谱密度等概念，以及它们在信号检测、滤波等方面的应用。例如，在介绍卡尔曼滤波时，作者详细推导了其递推公式，并给出了实际应用的例子，这对于优化我的算法设计非常有帮助。整本书的行文流畅，图文并茂，使得复杂的数学模型能够被清晰地理解。这对于我这样需要将理论知识转化为实际工程解决方案的人来说，无疑是一本宝贵的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对随机信号分析这个领域有了全新的认识。我一直觉得，很多理论知识听起来都很高深，但如果没有实际应用的支撑，就显得太空洞。《随机信号分析》这本书在这方面做得非常出色。作者在讲解每一个理论概念时，都会结合实际的工程场景，比如在讲到平稳随机过程的时候，就提到了它在通信系统中的广泛应用，以及如何利用功率谱密度来分析信号的频谱特性。让我印象深刻的是，书中关于最小二乘法估计和最大似然估计的讲解，不仅给出了严谨的数学推导，还详细说明了它们在信号参数估计中的作用，这对我理解一些信号处理算法非常有帮助。而且，书中在介绍一些较复杂的概念时，会给出非常直观的图示，帮助我理解抽象的数学模型。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学习了理论知识，更是掌握了一套分析和解决实际问题的思维方式。这本书的价值，远不止于书本内容本身。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的电子爱好者，平时喜欢捣鼓一些小玩意儿，比如无线电接收和信号处理。最近我对随机信号这个概念产生了浓厚的兴趣，想深入了解一下。在网上搜寻相关书籍时，《随机信号分析》这本书引起了我的注意。当我拿到这本书时，就被它的厚重感和专业的排版所吸引。虽然我不是科班出身，但这本书的编写风格非常照顾读者，从最基本的概率论开始，一步步引导我进入随机信号的世界。书中对各种随机变量的分布、期望、方差等概念的讲解非常细致，让我这个初学者也能轻松理解。更让我惊喜的是，书里关于随机过程的介绍，比如各种高斯过程、泊松过程等等，都有非常生动的例子，让我不再觉得这些概念只是冰冷的数学公式。而且，书中还穿插了一些关于信号滤波和系统响应的讨论，这让我觉得学到的知识离我的实际爱好更近了一步。尽管有些地方还需要反复琢磨，但总的来说，这本书为我打开了理解复杂信号世界的一扇窗。