全新正版 电子信息类精品教材:信号分析基础(第4版) 王永德,王军 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王永德，王军 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121206917

商品编码：29221235264

包装：平装

出版时间：2013-08-01

基本信息

书名：全新正版 电子信息类精品教材:信号分析基础(第4版)

定价：39.50元

作者：王永德,王军

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-08-01

ISBN：9787121206917

字数：400000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书为普通高等教育“十一五”*规划教材。
　　本书主要从工程应用的角度讨论*信号(*过程)的理论分析和实验研究方法。全书共10章，内容包括：*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；*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*信号，如白噪声、窄带*过程、高斯*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*信号和离散时间*信号(*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。

目录

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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连续变量
　1.5变量的函数
　1.6统计平均
　1.7特征函数
　习题
第2章信号概论
　2.1过程的概念及分类
　　2.1.1过程的概念
　　2.1.2过程的分类
　2.2过程的统计特性
　　2.2.1过程的数字特征
　　2.2.2过程的特征函数
　2.3序列及其统计特性
　习题
第3章平稳过程
　3.1平稳过程及其数字特征
　　3.1.1平稳过程的基本概念
　　3.1.2各态历经（遍历）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平稳序列的自相关阵与协方差阵
　　3.1.1Toeplitz阵
　　3.3.2自相关阵的正则形式
　3.4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复过程
　　3.6.1复变量
　　3.6.2复过程
　3.7高斯过程
　习题
第4章信号的功率谱密度
　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复过程的功率谱密度
　4.7功率谱密度的计算举例
　4.8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线性系统输出端过程的概率分布
　　5.4.1高斯过程通过线性系统
　　5.4.2宽带过程（非高斯）通过窄带线性系统
　5.5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基于信号模型的功率谱估计
　　6.2.1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
　　6.2.4ARMA PSD估值
　　6.2.5Pisarenko谐波分解
　习题
第7章窄带过程
　7.1窄带过程的一般概念
　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窄带过程的性质
　　7.3.1窄带过程的性质
　　7.3.2窄带过程性质的证明
　7.4窄带高斯过程的包络和相位的概率分布
　　7.4.1窄带高斯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
　　9.1.3k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独立过程
　习题
0章基于假设检验的信号检测
　10.1假设检验
　　10.1.1大后验概率准则与似然比检验
　　10.1.2贝叶斯准则
　　10.1.3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任意分布数的产生方法
参考文献

作者介绍

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　　王永德,为四川大学电子信息学院教授,硕士生导师.中国信号处理学会理事.主编“*信号分析基础”教材

文摘

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序言

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深度剖析信号处理的奥秘：从理论到实践的全面探索 在现代科学技术飞速发展的浪潮中，信号处理作为信息科学的核心基石，渗透于通信、医疗、工业、军事等各个领域。理解和掌握信号的分析方法，是解锁海量信息、洞察事物本质的关键。本书旨在为读者构建一个扎实而全面的信号分析理论框架，并辅以丰富的实践指导，助您在信号处理的广阔天地中游刃有余。 第一篇：信号分析的基石——理论篇 本篇将从最基础的概念出发，循序渐进地构建读者对信号的深刻认知。 第一章：信号的引入与分类 我们将首先探讨“信号”这一概念的本质。什么是信号？它如何被产生、传递和接收？我们将通过生活中的各种实例，如声音的波动、图像的像素、心电图的波形、股市的波动等，生动地揭示信号的普遍存在性和重要性。 接下来，我们将对信号进行系统的分类。这不仅是理论梳理的需要，更是后续分析方法选择的前提。我们将从多个维度展开： 连续信号与离散信号： 区分信号在时间（或空间）和幅度上是否连续。连续信号是自然界中普遍存在的，而离散信号则是经过采样后的结果，在数字系统中至关重要。我们将深入探讨两者的数学表示、转换关系以及在不同领域的应用，例如，连续的语音信号在数字化过程中如何变为离散的音频数据。 周期信号与非周期信号： 识别信号是否具有重复性。周期信号具有明确的周期性，其分析方法往往更为简化，例如，正弦波、方波等。非周期信号则不存在规律性的重复，其分析需要更通用的方法。我们将通过图形和数学表达式，帮助读者准确判断信号的周期性。 能量信号与功率信号： 从能量和功率的角度来衡量信号的特征。能量信号在整个时间轴上具有有限的能量，通常是瞬时的或持续时间有限的信号，如脉冲信号。功率信号在无限长的时间上具有有限的平均功率，通常是周期信号或具有一定统计特性的随机信号，如白噪声。我们将推导能量和功率的计算公式，并分析不同类型信号的能量和功率特性。 确定性信号与随机信号： 区分信号是否可以被精确预测。确定性信号的未来值可以通过其当前值或历史值准确预测，例如，理想的正弦波。随机信号则具有不确定性，其未来值只能通过概率统计的方法进行描述，例如，通信系统中的噪声、传感器采集的测量数据。我们将介绍随机信号的基本概念，如概率密度函数、均值、方差等，为后续的随机信号分析打下基础。 实信号与复信号： 探讨信号的复数表示。复信号在信号处理中有时比实信号更便于分析，尤其是在频域分析中。我们将介绍复指数函数及其在表示正弦信号方面的优势，以及实信号与复信号之间的转换关系。 第二章：傅里叶变换——揭示信号的频率成分 傅里叶变换是信号分析中最强大、最核心的工具之一。它能够将一个信号从时域转换到频域，揭示信号中包含的各种频率成分及其强度。本章将深入浅出地讲解傅里叶变换的原理及其应用。 傅里叶级数： 针对周期信号，我们将介绍傅里叶级数。任何周期性的连续信号都可以表示为一系列不同频率的正弦（或余弦）波的叠加。我们将详细讲解傅里叶级数的指数形式和三角形式，以及如何计算傅里叶级数的系数，从而确定周期信号的频谱。我们将通过方波、锯齿波等经典例子，直观展示傅里叶级数的分解过程。 傅里叶变换： 将傅里叶级数推广到非周期信号，即傅里叶变换。傅里叶变换能够将任何满足一定条件的非周期信号分解为连续的频谱。我们将详细推导傅里叶变换的定义式，并重点讲解傅里叶变换的性质，例如线性性质、时移性质、频移性质、卷积性质、帕萨瓦尔定理等。这些性质对于理解和简化信号分析至关重要。 傅里叶变换的求解方法： 除了直接积分，我们还将介绍一些求解傅里叶变换的常用技巧和方法，如利用三角函数的恒等式、分部积分法等，并给出一些常见信号（如矩形脉冲、指数衰减信号、高斯信号）的傅里叶变换结果。 傅里叶变换的应用： 傅里叶变换在众多领域有着广泛的应用，本章将重点介绍其在信号滤波、频谱分析、系统响应分析等方面的作用。例如，如何通过傅里叶变换识别信号中的噪声，如何设计滤波器去除不需要的频率成分，如何分析线性时不变系统的频率响应。 第三章：拉普拉斯变换——分析线性时不变系统 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，特别是那些在负时间轴上也有定义的信号，以及一些在傅里叶变换意义下不收敛的信号。它在分析线性时不变（LTI）系统的稳定性、瞬态响应和稳态响应方面具有不可替代的作用。 拉普拉斯变换的定义与性质： 我们将给出双边拉普拉斯变换和单边拉普拉斯变换的定义，并详细阐述其重要的性质，如线性性质、时移性质、频移性质、微分性质、积分性质、卷积性质等。这些性质使得复杂系统的分析和计算变得更加简便。 收敛域（ROC）： 拉普拉斯变换的收敛域是其核心概念之一。我们将解释收敛域的含义，以及它如何影响系统的性质，特别是稳定性。不同的收敛域对应着不同的信号，例如，右边信号、左边信号和双边信号。 拉普拉斯逆变换： 如何从拉普拉斯域的函数回到时域，是拉普拉斯变换应用的关键。我们将介绍部分分式展开法等常用的拉普拉斯逆变换方法。 LTI系统的分析： 拉普拉斯变换在LTI系统分析中的应用是本章的重点。我们将讲解如何利用拉普拉斯变换表示系统的传递函数，如何通过传递函数分析系统的稳定性、零点和极点对系统响应的影响，以及如何求解系统的零输入响应和零状态响应。 应用实例： 通过电路分析、控制系统等实例，展示拉普拉斯变换在解决实际工程问题中的强大能力。 第四章：Z变换——分析离散时间信号与系统 随着数字信号处理技术的兴起，对离散时间信号和系统的分析变得尤为重要。Z变换是拉普拉斯变换在离散时间领域的对应物，它为离散信号和系统的分析提供了强大的工具。 Z变换的定义与性质： 我们将定义离散时间傅里叶变换（DTFT）和Z变换，并阐述Z变换的线性性质、时移性质、尺度性质、卷积性质、微分性质等。 收敛域（ROC）： 与拉普拉斯变换类似，Z变换的收敛域同样是理解和分析离散系统的重要概念。我们将讨论不同类型的收敛域及其对应的信号特性。 Z逆变换： 讲解如何从Z域的函数回到离散时间域，常用方法包括长除法、部分分式展开法、留数定理等。 离散时间LTI系统的分析： Z变换在离散时间LTI系统分析中的应用是核心。我们将讲解如何表示离散系统的传递函数（脉冲响应的Z变换），如何通过传递函数分析系统的稳定性，以及如何求解离散系统的零输入响应和零状态响应。 应用实例： 通过数字滤波器设计、数字控制系统分析等实例，说明Z变换在数字信号处理领域的应用。 第二篇：信号分析的进阶——方法与应用 在掌握了信号分析的基础理论后，本篇将进一步深入探讨各种信号分析方法，并结合实际应用场景，展示这些方法的威力。 第五章：卷积与相关——揭示信号间的关系 卷积和相关是信号处理中描述两个信号之间相互作用的重要运算。 卷积： 详细讲解卷积的定义、计算方法及其在LTI系统分析中的作用。我们将通过图示和实例，帮助读者理解卷积运算如何描述系统对输入的响应。 相关： 介绍自相关和互相关函数。自相关函数用于描述一个信号自身的相似度随时间延迟的变化，揭示信号的周期性和统计特性。互相关函数用于衡量两个不同信号之间的相似度随时间延迟的变化，常用于信号检测、模式识别和同步定位。 应用： 讲解卷积和相关在系统分析、信号检测、滤波、模式识别等领域的具体应用。 第六章：随机信号分析——处理不确定性 现实世界中的许多信号都具有随机性，如通信中的噪声、测量中的误差等。本章将深入探讨随机信号的分析方法。 随机变量与随机过程： 介绍随机变量的基本概念，如概率密度函数、概率分布函数、期望、方差等。在此基础上，引入随机过程的概念，并讲解平稳随机过程、马尔可夫过程等重要类型。 自相关函数与功率谱密度： 讲解如何利用自相关函数描述随机信号的统计特性，以及功率谱密度如何表示随机信号在不同频率上的能量分布。 随机信号通过LTI系统： 分析随机信号通过LTI系统后的输出特性，包括输出信号的自相关函数和功率谱密度。 应用： 讲解随机信号分析在噪声抑制、通信系统设计、雷达探测等领域的应用。 第七章：采样理论与离散化——连接模拟与数字 采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键步骤，是数字信号处理的基础。 奈奎斯特-香农采样定理： 详细阐述采样定理的原理，即采样频率必须是信号最高频率的两倍以上，才能无失真地恢复原始信号。 采样过程的数学描述： 讲解如何用数学公式描述采样过程，以及采样过程中产生的频谱混叠现象。 抗混叠滤波： 介绍在采样前使用低通滤波器（抗混叠滤波器）的重要性，以及滤波器的设计原则。 量化与编码： 简要介绍信号数字化过程中量化和编码的概念，为理解数字信号处理打下基础。 应用： 阐述采样理论在语音编码、图像采集、数字通信等领域的核心作用。 第八章：数字滤波器设计——塑造信号的频率特性 滤波器是信号处理中用于选择或抑制特定频率成分的重要工具。本章将重点介绍数字滤波器的设计。 数字滤波器的分类： 介绍无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器两大类，并分析它们的特点、优缺点。 滤波器的设计方法： 讲解几种常用的数字滤波器设计方法，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、线性相位FIR滤波器设计等。 滤波器的性能指标： 介绍通带、阻带、过渡带、幅度响应、相位响应等滤波器性能评价指标。 应用： 通过音频处理、图像增强、通信信号去噪等实例，展示数字滤波器的实际应用。 第九章：时频分析——信号的动态特性探索 传统的傅里叶变换将信号分解为频率成分，但丢失了时间信息。对于某些非平稳信号，需要同时关注信号的频率和时间信息。 短时傅里叶变换（STFT）： 介绍STFT的基本原理，即对信号进行分段加窗，分别计算各段的傅里叶变换，从而获得信号在不同时间段的频谱信息。 时频分布： 讲解其他更高级的时频分析方法，如Wigner-Ville分布、小波变换等，以及它们在处理非平稳信号方面的优势。 应用： 演示时频分析在语音识别、生物信号分析、地震波分析等领域中的应用，如何揭示信号随时间变化的频率特征。 第三篇：信号分析的实践——工具与案例 理论的掌握需要通过实践来巩固和深化。本篇将介绍信号分析的常用工具，并通过具体的工程案例，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 第十章：信号分析的常用工具 数学软件平台： 介绍MATLAB、Python（NumPy, SciPy, Matplotlib）等在信号处理领域常用的数学软件及其基本操作。 常用的信号处理函数库： 介绍这些软件中提供的信号生成、变换、滤波、分析等方面的函数。 编程实践： 通过一些简单的信号生成和处理的代码示例，让读者动手实践。 第十一章：经典信号分析案例解析 通信信号的分析与解调： 以AM/FM信号为例，讲解如何利用傅里叶变换、滤波器等工具对其进行频谱分析和解调。 语音信号的处理： 介绍语音信号的特点，如非平稳性，以及如何应用时频分析、滤波器等技术进行语音识别、降噪等。 图像信号的分析： 讲解图像作为二维信号的特点，以及如何利用傅里叶变换、小波变换等进行图像增强、去噪、边缘检测等。 生物医学信号的分析： 以心电图（ECG）、脑电图（EEG）为例，展示如何应用信号分析技术进行故障诊断和生理状态监测。 振动信号分析： 在机械故障诊断中，如何通过振动信号的频谱分析来识别设备潜在的问题。 结论 本书力求从理论到实践，由浅入深地引导读者全面掌握信号分析的核心概念、方法和技术。通过严谨的理论推导、生动的图示讲解和丰富的应用案例，我们希望帮助读者建立起扎实的信号分析知识体系，培养解决实际问题的能力，为他们在信息科学、工程技术等领域的深造和发展奠定坚实的基础。掌握信号分析，就是掌握信息时代的语言，洞悉世界的运行规律，开启无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象。那是一种沉静而又充满力量的蓝色调，点缀着抽象的波形图案，仿佛在无声地诉说着信号的奥秘。纸张的触感也相当不错，厚实且有质感，翻页时不会有廉价的沙沙声，这让我对接下来的阅读体验充满了期待。包装也十分用心，书本被严实地包裹着，确保了在运输过程中不会有任何损伤。拆开快递的那一刻，仿佛打开了一扇通往知识殿堂的大门，那种庄重感油然而生。我尤其喜欢书名下方印着的“精品教材”四个字，这几个字不仅仅是一个标签，更像是一种承诺，预示着内容一定经过了精心打磨和严格筛选。我一直对电子信息领域有着浓厚的兴趣，特别是信号分析这个基础却又至关重要的学科。据说这本书在业内口碑极好，很多前辈都推荐过，所以这次下决心入手，希望能够系统地学习和巩固这方面的知识。迫不及待地想开始我的学习之旅了。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的语言风格让我感到非常舒心。不同于一些过于学术化、晦涩难懂的著作，这本书的行文流畅，用词准确而又不失亲切感。作者们似乎站在读者的角度，充分考虑到了大家在学习过程中可能遇到的困难，并提前做好了铺垫和解释。很多关键的概念，作者会用多种方式去阐述，确保读者能够从不同角度理解。我尤其喜欢书中对一些抽象概念的具象化描述，比如在讲解滤波器的时候，作者会结合实际的例子，比如收音机调频，让原本枯燥的理论变得生动有趣。这种“润物细无声”的讲解方式，能够有效地激发学习兴趣，让读者在不知不觉中掌握知识。当然，对于一些更深入的数学推导，本书也保留了必要的严谨性，不会为了通俗而牺牲科学的准确性。总体而言，这本书在理论深度和易懂性之间找到了一个绝佳的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

从专业性和实用性角度来看，这本书无疑是一部值得信赖的力作。它不仅涵盖了信号分析的基础理论，还触及了许多前沿的应用领域。我在书中看到了关于数字信号处理、系统辨识等章节的介绍，这些都是当前电子信息技术发展中至关重要的部分。作者们在内容的选择上，既保证了知识的系统性，又兼顾了行业的最新动态，这对于我们这些希望将所学知识应用于实际工作中的人来说，非常有价值。而且，书中的一些案例分析，也为我们提供了宝贵的实践经验，让我看到了理论如何与实际工程问题相结合。我尤其欣赏的是，书中对于一些复杂算法的介绍，都给出了清晰的步骤和原理说明，并且会提及相应的软件工具，这无疑大大降低了我们实践的门槛。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本让我感到惊喜的教材。从购买到阅读的整个过程，都给我留下了非常好的体验。它不仅仅是一本书，更像是一位循循善诱的老师，一位值得信赖的伙伴。它的深度足够支撑我进行深入的学习和研究，它的广度又能够让我触碰到更广阔的领域。我会在接下来的学习中，反复研读这本书，并尝试书中提供的实践方法。我相信，通过这本书的学习，我一定能够扎实地掌握信号分析的知识，为我在电子信息领域的进一步发展打下坚实的基础。对于任何想要系统学习信号分析的朋友，我强烈推荐这本书，相信它不会让你失望。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本教材，最直观的感受就是它的内容编排逻辑清晰，条理分明。从目录上看，章节之间的衔接非常自然，循序渐进地引导读者进入信号分析的世界。我翻看了一下前面几章，发现理论讲解深入浅出，即使是初学者也能较快理解。作者们在概念的引入上做足了功课，既有严谨的数学定义，又不乏生动的类比和直观的解释，这对于我们这些非科班出身但又希望深入学习的读者来说，无疑是一大福音。而且，书中穿插的例题和习题也很有代表性，不仅巩固了所学知识，还能够启发我们思考，触类旁通。我特别关注了其中关于傅里叶变换和拉普拉斯变换的章节，这些是信号分析的核心，能否掌握好它们直接关系到后续的学习。从目前的翻阅情况来看，作者在这部分的处理上做得相当到位，既有理论推导，又有实际应用的场景分析，非常有利于加深理解。