隨機信號分析 常建平 科學齣版社2006年8月齣版 9787030164131 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030164131

商品編碼：23537381250

叢書序
前言
第*章 概率論
1.1 概率空間
1.1.1 概率的定義
1.1.2 條件概率
1.1.3 事件的獨立
1.2 隨機變量
1.3 多維隨機變量及其分布
1.3.1 二維隨機變量
1.3.2 n維隨機變量
1.4 隨機變量函數的分布
1.4.1 一維隨機變量函數的分布
1.4.2 二維隨機變量函數的分布
1.4.3 n維隨機變量函數的分布
1.5 隨機變量的數字特徵
1.5.1 隨機變量及其函數的數學期望
1.5.2 條件數學期望
1.5.3 隨機變量的矩和方差
1.5.4 相關、正交、獨立
1.5.5 隨機變量的特徵函數
1.6 高斯分布
1.6.1 一維高斯分布
1.6.2 n維高斯分布
習題一

第二章 隨機信號的時域分析
2.1 隨機過程的基本概念與統計特性
2.1.1 隨機過程的基本概念
2.1.2 隨機過程的分類
2.1.3 隨機過程的分布
2.1.4 隨機過程的數字特徵
2.1.5 隨機過程的特徵函數
2.2 平穩隨機過程
2.2.1 平穩隨機過程的概念
2.2.2 平穩隨機過程自相關函數的性質
2.2.3 平穩隨機過程的自相關係數和自相關時間
2.3 兩個隨機過程聯閤的統計特性
2.4 復隨機過程
2.5 隨機過程的微分和積分
2.5.1 隨機序列的收斂
2.5.2 隨機過程的連續性
2.5.3 隨機過程的微分
2.5.4 隨機過程的積分
2.6 高斯過程
2.7 各態曆經過程
習題二

第三章 隨機信號的頻域分析
3.1 實隨機過程的功率譜密度
3.1.1 實隨機過程的功率譜密度
3.1.2 實平穩過程的功率譜密度與自相關函數之間的關係
3.2 兩個實隨機過程的互功率譜密度
3.3 白噪聲
習題三

第四章 隨機信號通過綫性係統的分析
4.1 綫性係統的基本理論
4.2 隨機信號通過綫性係統
4.2.1 隨機信號通過係統的時域分析
4.2.2 物理可實現係統輸齣的統計特性
4.2.3 隨機信號通過綫性係統的頻域分析
4.2.4 多個隨機信號通過綫性係統
4.3 色噪聲的産生與白化濾波器
4.4 白噪聲通過綫性係統
4.4.1 白噪聲通過綫性係統
4.4.2 等效噪聲帶寬
4.4.3 白噪聲通過理想綫性係統
4.4.4 白噪聲通過具有高斯頻率特性的綫性係統
……

第五章 隨機信號統計特徵的實驗研究方法
第六章 窄帶隨機信號
第七章 馬爾可夫過程、獨立增量過程及獨立隨機過程
參考文獻
附錄

信號處理基礎理論與應用前沿探索 作者： 李明 教授，張偉 博士 齣版社： 高等教育齣版社 齣版時間： 2023年5月 ISBN： 978-7-04-060123-4 --- 內容簡介 本書旨在為高等院校信息與通信工程、電子科學與技術、自動化等相關專業的本科高年級學生、研究生以及從事信號處理領域研究和工程開發的專業技術人員，提供一套全麵、深入且緊跟前沿的信號處理理論與應用基礎教程。不同於側重於特定隨機過程或經典理論的傳統教材，本書采用瞭“理論與實踐並重，基礎與前沿融閤”的編寫思路，力求構建一個既紮實又富有時代氣息的信號處理知識體係。 全書共分為三大部分，共十五章，內容組織遵循從基礎概念到高級模型，再到實際應用的遞進邏輯。 第一部分：信號與係統基礎的深度再構建（第1章至第5章） 本部分著重於鞏固讀者對信號與係統這一基石概念的理解，但著眼於現代信號處理的需求，對經典理論進行瞭更貼近現代工程實踐的闡釋和深化。 第1章：信號的數學描述與分類 詳細探討瞭連續時間信號與離散時間信號的精確數學定義、錶示方法（包括脈衝序列、階躍函數、復指數信號等），並引入瞭麵嚮多維信號（如圖像、體素數據）的初步概念。重點分析瞭信號的能量、功率概念及其在不同域中的意義。 第2章：綫性時不變（LTI）係統的核心特性 深入剖析瞭LTI係統的捲積積分和捲積和的物理意義，強調瞭係統分析中穩定性和因果性的重要性。通過大量實例，展示瞭LTI係統在時域和頻域中的行為差異。 第3章：傅裏葉變換傢族的精細化分析 本章超越瞭標準的傅裏葉級數和傅裏葉變換，重點講解瞭離散時間傅裏葉變換（DTFT）和離散傅裏葉變換（DFT）的推導過程、周期延拓特性以及截斷誤差分析。引入瞭快速傅裏葉變換（FFT）算法的原理概述，強調其在實際計算中的不可替代性。 第4章：Z變換及其在離散係統中的應用 詳細闡述瞭Z變換的收斂域概念，並將其與傅裏葉變換聯係起來。係統分析瞭IIR和FIR濾波器的結構、頻率響應特點及其設計基礎，側重於雙綫性變換法的設計步驟。 第5章：係統的狀態空間錶示法 引入瞭信號處理係統建模的另一種重要視角——狀態空間法。討論瞭係統的能控性和能觀測性，這為現代控製理論與信號估計理論的交叉學習奠定瞭基礎。 第二部分：現代信號分析的核心工具（第6章至第10章） 本部分是全書的重點，聚焦於處理非平穩信號和高分辨率分析技術，這是傳統傅裏葉分析難以應對的挑戰。 第6章：隨機過程基礎理論 區彆於確定性信號分析，本章係統介紹瞭隨機過程的概率論基礎，定義瞭平穩性（寬平穩、嚴平穩）和遍曆性。深入探討瞭自相關函數和功率譜密度（PSD）的定義及其物理意義，這是理解噪聲和隨機信號特性的關鍵。 第7章：最優綫性估計與維納-霍夫曼濾波 本章將隨機信號分析與濾波設計相結閤。詳細推導瞭維納濾波器的設計原理，著重分析瞭其在信號增強、白化和信道均衡中的應用場景，強調瞭最小均方誤差（MMSE）準則的重要性。 第8章：時頻聯閤分析與小波變換 針對傅裏葉變換在時域和頻域分辨率上的固有矛盾，本章全麵介紹瞭時頻分析的必要性。詳盡講解瞭短時傅裏葉變換（STFT）的窗口效應，隨後重點闡述瞭連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的構造、多分辨分析特性，以及Mallat算法在信號重構中的應用。 第9章：高分辨率譜估計方法 深入研究瞭參數化和非參數化譜估計技術。詳細對比瞭經典周期圖法、Welch平均法，並重點講解瞭子空間分解方法，如Pisarenko法、MUSIC（多重信號分類）算法的基本原理和陣列信號處理中的應用潛力。 第10章：綫性預測編碼（LPC）與倒譜分析 本章探討瞭基於信號內在模型結構的高效錶示方法。詳細推導瞭LPC係數的求解（如Levinson-Durbin算法），並將其應用於語音信號的基頻估計和係統辨識，同時簡要介紹瞭同態濾波器的概念。 第三部分：前沿應用與係統實現（第11章至第15章） 本部分將前兩部分的理論知識應用於現代工程實踐，並引入瞭新興的信號處理範式。 第11章：數字濾波器的高級設計 擴展瞭經典濾波器的設計內容，重點討論瞭現代濾波器設計技術，包括最小二乘法設計、頻率采樣法，以及IIR濾波器的穩定性和量化效應分析，並引入瞭自適應濾波器的基本結構。 第12章：自適應濾波理論與應用 詳細介紹瞭LMS（最小均方）算法和RLS（遞歸最小二乘）算法的收斂性能和計算復雜度。通過實際案例，展示瞭自適應濾波器在迴聲消除、噪聲對消和信道均衡中的核心作用。 第13章：陣列信號處理基礎 結閤瞭隨機過程和多通道信號處理，介紹瞭陣列接收機的基本模型，如均勻綫陣（ULA）的導嚮矢量計算。重點講解瞭波束形成技術（如經典波束形成和LCMV波束形成）在提高空間分辨力上的優勢。 第14章：壓縮感知（Compressive Sensing, CS）原理 作為一個革命性的信號采集理論，本章介紹瞭CS的核心三大支柱：稀疏性、相乾性測量（RIP）和欠定係統求解的優化方法（如基追蹤法）。強調瞭CS在傳感器網絡和高效數據采集中的變革潛力。 第15章：嵌入式平颱上的信號處理實現 討論瞭將理論算法轉化為實際可運行代碼的工程問題。涵蓋瞭定點運算對算法精度的影響、DSP和FPGA在實時信號處理中的架構選擇，以及麵嚮物聯網（IoT）設備的低功耗算法優化策略。 本書特色： 1. 深度與廣度兼顧： 既保證瞭對經典理論（如傅裏葉、Z變換、維納濾波）的嚴謹推導，又囊括瞭時頻分析、壓縮感知等近二十年的研究熱點。 2. 工程導嚮： 每章末尾均附有“工程應用啓示”欄目，引導讀者思考如何將理論轉化為可驗證的仿真或實驗。 3. 數學工具的明確化： 對隨機過程中的概率論和綫性代數工具的使用進行瞭清晰的梳理和迴顧，降低瞭跨學科學習的難度。 本書適閤作為高等院校信號處理係列課程的教材或主要參考書，尤其適閤有誌於從事通信係統、雷達、醫學成像、模式識彆等領域深入研究的學生和工程師。

評分☆☆☆☆☆

我是一名業餘的電子愛好者，平時喜歡搗鼓一些小玩意兒，比如無綫電接收和信號處理。最近我對隨機信號這個概念産生瞭濃厚的興趣，想深入瞭解一下。在網上搜尋相關書籍時，《隨機信號分析》這本書引起瞭我的注意。當我拿到這本書時，就被它的厚重感和專業的排版所吸引。雖然我不是科班齣身，但這本書的編寫風格非常照顧讀者，從最基本的概率論開始，一步步引導我進入隨機信號的世界。書中對各種隨機變量的分布、期望、方差等概念的講解非常細緻，讓我這個初學者也能輕鬆理解。更讓我驚喜的是，書裏關於隨機過程的介紹，比如各種高斯過程、泊鬆過程等等，都有非常生動的例子，讓我不再覺得這些概念隻是冰冷的數學公式。而且，書中還穿插瞭一些關於信號濾波和係統響應的討論，這讓我覺得學到的知識離我的實際愛好更近瞭一步。盡管有些地方還需要反復琢磨，但總的來說，這本書為我打開瞭理解復雜信號世界的一扇窗。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我對隨機信號分析這個領域有瞭全新的認識。我一直覺得，很多理論知識聽起來都很高深，但如果沒有實際應用的支撐，就顯得太空洞。《隨機信號分析》這本書在這方麵做得非常齣色。作者在講解每一個理論概念時，都會結閤實際的工程場景，比如在講到平穩隨機過程的時候，就提到瞭它在通信係統中的廣泛應用，以及如何利用功率譜密度來分析信號的頻譜特性。讓我印象深刻的是，書中關於最小二乘法估計和最大似然估計的講解，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，還詳細說明瞭它們在信號參數估計中的作用，這對我理解一些信號處理算法非常有幫助。而且，書中在介紹一些較復雜的概念時，會給齣非常直觀的圖示，幫助我理解抽象的數學模型。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學習瞭理論知識，更是掌握瞭一套分析和解決實際問題的思維方式。這本書的價值，遠不止於書本內容本身。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在通信工程領域工作的工程師，工作中經常會遇到處理各種噪聲和乾擾的問題，這讓我深感需要係統地學習隨機信號分析的知識。在朋友的推薦下，我開始閱讀《隨機信號分析》這本書。這本書給我最大的驚喜是其理論的係統性和工程應用的結閤度非常高。作者在梳理瞭基礎的概率論和隨機變量知識後，重點闡述瞭隨機過程的基本概念和性質，如平穩性、獨立增量、馬爾可夫性等，這些都是理解復雜隨機現象的基礎。更讓我受益匪淺的是，書中深入探討瞭譜分析，包括功率譜密度、互功率譜密度等概念，以及它們在信號檢測、濾波等方麵的應用。例如，在介紹卡爾曼濾波時，作者詳細推導瞭其遞推公式，並給齣瞭實際應用的例子，這對於優化我的算法設計非常有幫助。整本書的行文流暢，圖文並茂，使得復雜的數學模型能夠被清晰地理解。這對於我這樣需要將理論知識轉化為實際工程解決方案的人來說，無疑是一本寶貴的參考書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號處理領域充滿好奇的在讀研究生，我一直渴望找到一本既有理論深度又不失工程實踐指導意義的經典教材。在浩如煙海的書架中，我最終被《隨機信號分析》這本書所吸引。初翻開，就被其嚴謹的數學推導和清晰的邏輯結構所摺服。作者在開篇就為讀者構建瞭一個堅實的概率論與數理統計基礎，這對於理解後續的隨機過程概念至關重要。隨後的章節，如平穩隨機過程、譜分析、綫性係統中的隨機信號等，層層遞進，將抽象的概念形象化。特彆值得稱道的是，書中對各種隨機信號模型（如高斯白噪聲、泊鬆過程等）的深入剖析，以及它們在通信、控製、圖像處理等領域的應用案例，讓我對理論知識的實際價值有瞭更深刻的認識。每當遇到難以理解的公式推導，作者總能輔以直觀的圖示和易於理解的語言加以解釋，仿佛一位循循善誘的良師益友，引導我一步步攻剋難關。這本書不僅是我的學習工具，更是一本讓我愛不釋手的案頭常備書。

評分☆☆☆☆☆

這本《隨機信號分析》給我的感覺就像是在一個巨大的迷宮裏找到瞭通往齣口的地圖。我一直覺得隨機信號這個概念很神奇，但又覺得難以捉摸，好像它無處不在，卻又抓不住它的本質。這本書的齣現，就像為我點亮瞭一盞指路明燈。它沒有上來就拋齣一堆復雜的公式，而是循序漸進，從最基礎的隨機變量概念開始，一步步構建起隨機過程的理論框架。我尤其喜歡書中對各種隨機過程的描述，比如那些平穩的、非平穩的、馬爾科夫的等等，它們各自有什麼樣的特性，在實際中又可能對應哪些現象，書裏都講得明明白白。而且，作者在講解過程中，還會時不時地穿插一些經典的例子，比如通信係統中的噪聲對信號的影響，或者雷達信號處理中的目標探測問題，這些例子都非常有啓發性，讓我能夠更好地將書本上的理論知識與實際應用聯係起來。可以說，這本書真正幫助我打開瞭認識隨機信號世界的大門，讓這個看似遙不可及的領域變得清晰而又生動。