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：29254696509

包装：平装

出版时间：2013-08-01

基本信息

书名:信号分析基础(第4版)

定价：39.50元

售价：25.3元,便宜14.2元,折扣64

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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《信号的奥秘：探索时空信息之源》 本书是一本深入浅出的信号分析入门读物，旨在为读者构建扎实的信号分析理论基础，并引导他们领略信号在现代科学技术中的广泛应用。从最基本的信号概念出发，本书逐步深入到信号的表示、处理和分析方法，为理解和驾驭复杂信息世界奠定坚实基石。 第一章：信号的维度与形态——初识信息载体 万物皆有信号，小至一声呢喃，大至宇宙星辰的闪烁，都携带着信息。本章将带领读者走进信号的世界，首先阐释信号的定义及其本质——它是时间和空间中信息的一种载体。我们将探讨信号的多种维度，包括一维信号（如音频、一维时序数据）、二维信号（如图像）以及更高维度信号（如视频、多通道传感器数据）。 通过生动形象的比喻和直观的图示，我们将区分连续信号与离散信号，前者在时间和数值上皆连续不断，后者则是在时间和数值上被分割成独立的点。这两种信号的区分是理解后续分析方法的前提。我们还将介绍周期信号与非周期信号的特性，周期信号具有重复性，而非周期信号则表现出独特的演化规律。理解信号的周期性对于信号的压缩、滤波以及频谱分析至关重要。 此外，本章还将探讨信号的幅度、相位、频率和相位等基本属性，并介绍一些常见的信号模型，例如单位阶跃信号、单位冲激信号、指数信号、正弦信号和三角波信号。这些基础信号模型是构建更复杂信号的基石，也是理解许多信号处理算法的出发点。通过对这些基本信号的深入理解，读者将初步领略到信号所蕴含的丰富信息。 第二章：信号的数学描述——构建信息分析的语言 要深入分析信号，必须掌握描述信号的数学语言。本章将聚焦于信号的数学表示，为后续的理论推导和算法实现打下基础。我们将从函数的角度来描述信号，重点介绍描述信号行为的常用函数，例如指数函数、三角函数以及它们在描述振荡和衰减现象中的作用。 积分与微分是描述信号累积效应和瞬时变化率的关键数学工具。本章将详细介绍如何运用积分来计算信号的能量和功率，这是衡量信号强度和重要性的重要指标。同时，微分的应用将帮助我们理解信号的变化速率，例如在信号检测和边缘提取中的重要性。 此外，卷积是信号分析中最核心、最强大的运算之一。本章将详细讲解卷积的定义、性质及其在系统响应、滤波和模式识别等方面的应用。通过对卷积的深刻理解，读者将能够预测系统对输入信号的响应，并设计有效的信号处理滤波器。 傅里叶级数和傅里叶变换是揭示信号频谱特性的利器。本章将介绍如何将信号分解为其不同频率分量的叠加，从而理解信号的频率构成。傅里叶级数适用于周期信号，而傅里叶变换则将这一概念推广到非周期信号，能够将时域信号映射到频域，展现信号的频谱特性。这对于理解音频、图像的压缩以及通信系统的设计具有决定性意义。 第三章：线性时不变系统——理解信号的变换机制 现实世界中的许多系统都可以近似地看作线性时不变（LTI）系统。本章将深入探讨LTI系统的特性及其对信号的影响。我们将首先定义线性系统和时不变系统的概念，并解释它们为何在信号处理中如此重要。线性系统满足叠加原理，即多个输入的响应之和等于各输入单独响应之和；时不变系统则意味着系统的行为不随时间发生改变。 LTI系统的核心在于其冲激响应。本章将详细讲解冲激响应的定义、计算及其重要性。通过已知系统的冲激响应，我们能够预测该系统对任意输入信号的输出。卷积运算正是连接输入信号、冲激响应和输出信号的桥梁。 此外，本章还将介绍LTI系统的频率响应。通过傅里叶变换，我们可以分析系统如何影响信号的各个频率分量，例如哪些频率会被放大，哪些会被衰减。这为设计滤波器、均衡器等信号处理模块提供了理论依据。我们还将探讨LTI系统的稳定性问题，理解如何判断一个系统是否能够稳定处理输入信号，避免输出信号的无限增长。 第四章：傅里叶分析的深化——解密信号的频率世界 本章将在第二章傅里叶变换的基础上，进一步深化对信号频率特性的理解。我们将详细介绍傅里叶变换的性质，例如时移、频移、尺度变换、卷积定理等，这些性质极大地简化了信号分析和系统分析的过程。 离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）是处理离散时间信号和数字信号的关键工具。本章将详细讲解DFT的定义、计算方法及其在计算机实现中的重要性。FFT作为一种高效的DFT计算算法，将极大地降低计算复杂度，使得在实际应用中进行大规模信号频谱分析成为可能。 我们还将探讨信号的功率谱密度（PSD）和能量谱密度（ESD），它们分别描述了信号在不同频率上的能量分布。PSD对于随机信号的分析尤为重要，而ESD则适用于能量有限的信号。理解这些概念有助于我们分析信号的噪声成分、提取有用信息以及进行信号的去噪处理。 此外，本章还将简要介绍拉普拉斯变换和Z变换，它们是傅里叶变换的推广，能够处理更广泛的信号类型，尤其是在描述连续时间系统和离散时间系统的稳定性以及瞬态响应方面具有重要作用。 第五章：信号的采样与重建——从模拟到数字的飞跃 随着数字技术的发展，信号的采样与重建成为信号处理领域不可或缺的一环。本章将详细阐述信号的采样过程，即如何将连续时间信号离散化为一系列样本点。我们将深入介绍奈奎斯特-香农采样定理，揭示了保证信号能够无失真地从样本恢复的关键条件——采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 理解采样定理对于避免混叠（aliasing）现象至关重要。混叠是指当采样频率不足时，高频分量被错误地解释为低频分量，导致信号失真。本章将通过实例和图示，清晰地解释混叠的产生机制及其危害。 接着，我们将探讨信号的重建过程，即如何从离散的样本点恢复原始的连续信号。低通滤波器在信号重建中扮演着至关重要的角色，它可以去除采样过程中引入的高频噪声，还原出原始信号的平滑特性。 本章还将介绍常用的采样和重建方法，例如零阶保持、一阶保持以及更复杂的插值技术。这些方法在数字信号处理器（DSP）和模数转换器（ADC）、数模转换器（DAC）等实际硬件设备中有着广泛的应用。 第六章：滤波器设计与应用——塑造信号的频率特征 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一，它们能够选择性地允许某些频率的信号通过，而抑制其他频率的信号。本章将系统地介绍滤波器的基本概念、分类及其设计方法。 我们将首先区分模拟滤波器和数字滤波器。模拟滤波器在模拟电路中实现，而数字滤波器则在数字信号处理器中通过算法实现。数字滤波器因其灵活性和易于调整的特性，在现代信号处理中占据主导地位。 本章将重点介绍两种主要的数字滤波器类型：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。我们将分析它们的冲激响应和频率响应特性，并讨论它们各自的优缺点。IIR滤波器通常具有较低的阶数和计算复杂度，但可能存在稳定性问题；FIR滤波器则具有良好的稳定性，但可能需要更高的阶数来实现相同的滤波效果。 接着，我们将介绍几种经典的滤波器设计技术，例如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、贝塞尔滤波器等，它们各自在通带纹波、阻带衰减和相位响应等方面具有不同的设计目标。 最后，本章将展示滤波器在各种实际应用中的案例，例如音频信号的均衡与降噪、图像信号的平滑与锐化、通信信号的解调与抗干扰等，让读者直观地感受到滤波器强大的信号塑造能力。 第七章：随机信号分析——驾驭不确定性中的信息 现实世界中充斥着各种随机信号，例如通信中的噪声、传感器测量中的随机误差、甚至生物信号的变化也常常表现出随机性。本章将引导读者进入随机信号分析的领域，学习如何理解和处理这些不确定性。 我们将首先定义随机信号，并介绍描述随机信号的基本工具，例如概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、均值、方差等。这些统计量能够刻画随机信号的整体特性。 自相关函数和互相关函数是分析随机信号内部依赖性和两个随机信号之间关系的关键工具。自相关函数能够揭示信号的周期性以及信号在不同时间点上的相关性；互相关函数则可以用来检测一个信号在另一个信号中的出现，或者估计两个信号之间的时间延迟。 功率谱密度（PSD）在随机信号分析中扮演着核心角色。本章将详细介绍如何通过对随机信号进行傅里叶变换来获得其功率谱密度，从而分析信号在不同频率上的能量分布。这对于识别随机信号的特征、进行信号去噪以及系统辨识至关重要。 此外，本章还将介绍一些常见的随机信号模型，例如白噪声、窄带噪声等，并讨论它们在信号处理中的应用。通过随机信号分析，读者将能够更有效地处理现实世界中的复杂信号，并从中提取有价值的信息。 第八章：小波分析——捕捉信号的多尺度信息 小波分析是一种先进的信号分析技术，它能够同时在时间和频率（尺度）域上对信号进行分析，尤其适合处理非平稳信号。本章将介绍小波分析的基本思想及其在信号处理中的强大应用。 我们将解释什么是小波，以及它与傅里叶变换的区别。傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波，而小波则使用具有局部化的“小波基”函数来表示信号。这些小波基具有不同的尺度和位置，能够捕捉信号在不同尺度上的细节信息。 本章将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。CWT能够提供信号在时间和尺度上的连续表示，而DWT则通过一系列的小波滤波器组来实现信号的分解和重构，具有更高的计算效率。 我们将重点介绍几种常用的小波，例如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等，并讨论它们各自的特点和适用场景。 最后，本章将展示小波分析在图像压缩、去噪、边缘检测、语音识别以及异常检测等领域的广泛应用，揭示其在捕捉信号局部特征和多尺度信息方面的独特优势。 结论：信号分析的未来展望 通过对本书内容的学习，读者将不仅掌握信号分析的基础理论和核心方法，更能深刻理解信号在信息时代扮演的关键角色。从通信、图像处理到生物医学、金融分析，信号分析的身影无处不在。随着技术的不断进步，信号的维度和复杂度将持续增加，对信号分析方法的要求也越来越高。小波分析、稀疏表示、机器学习等新兴技术正不断拓展信号分析的边界。本书旨在为您打开一扇通往信号分析世界的窗户，激励您在未来的探索中，不断发现和创造信号的更多奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于课堂学习，对于我这样希望在信号处理领域深入发展的人来说，它提供了一个坚实的起点。书中的一些习题设计得非常巧妙，能够有效地检验对概念的理解程度，并且引导你去思考更深层次的问题。我记得有道习题，是要求分析一个非线性系统的输出，当时我花费了大量时间去尝试，最终通过书中关于线性系统和非线性系统区分的讲解，才找到了突破口。这种“挑战性”的习题，虽然当时觉得有点难，但事后回想，正是这些题目让我真正地将理论知识内化，而不是仅仅停留在表面。另外，书中对于一些经典信号（如单位冲激信号、单位阶跃信号）的性质和应用讲解得非常细致，这为理解更复杂的信号模型奠定了基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我在本科阶段遇到的最能启发思考的教材之一，即使不是第一本，也绝对是最让我印象深刻的。我至今还记得第一次翻开它时，那种既熟悉又陌生的感觉。说熟悉，是因为信号与系统这个领域是电子信息类专业绕不开的基础；说陌生，是因为它对概念的阐述方式，比我之前接触过的任何一本都要深入和细致。它不是那种简单罗列公式和定理的“工具书”，而是更像一位循循善诱的老师，引导你一步步理解信号分析的本质。比如，在讲到傅里叶变换时，作者并没有直接给出数学公式，而是从信号的周期性分解入手，层层递进，最终引出傅里叶级数和傅里叶变换，让你真正理解为什么需要这些工具，以及它们能解决什么问题。这种“知其然，更知其所以然”的教学方法，对于建立扎实的理论基础至关重要。书中的许多例子都非常贴切，能将抽象的数学概念与实际的工程应用联系起来，这让我在学习过程中更有方向感，也更能体会到信号分析的魅力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作了几年的工程师，我时常会回顾大学时期学习的那些基础课程，而《信号分析基础(第4版)》是我最常想到的那本。它不仅仅是一本教科书，更像是一本可以反复查阅的参考书。我尤其喜欢它在概念的引入和推导上的严谨性，很多在工作中遇到的实际问题，回溯到书中，都能找到清晰的理论解释。比如，在处理实际信号时，我们经常会遇到采样和重建的问题，书中对奈奎斯特采样定理的阐述，以及对数字滤波器的原理和设计的讲解，都非常系统和透彻。这让我对数字信号处理有了更深刻的理解，也为我解决实际工程中的滤波器设计难题提供了宝贵的理论指导。此外，书中对于各种信号变换（如拉普拉斯变换、Z变换）的对比和应用场景的分析，也让我对不同变换的适用范围有了更清晰的认识，避免了在实际应用中出现混淆。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号理论充满好奇的学生，我一直在寻找能够真正激发我探索欲的书籍，而《信号分析基础(第4版)》无疑满足了我的期望。它不仅仅是知识的传递，更重要的是，它教会了我如何去“思考”信号。比如，在讲解系统的稳定性时，书中并没有简单地给出判断条件，而是从能量守恒、因果性等角度进行深入剖析，让我理解了稳定性的物理意义。这种“溯本追根”的讲解方式，让我对信号分析有了更深刻的理解，也激发了我对更高级信号处理理论的兴趣。而且，书中的排版和图示也非常精美，这使得阅读过程更加愉悦。虽然我还没有完全掌握书中的所有内容，但我知道，这本书将成为我学术道路上一个宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初选择这本书完全是因为它是指定教材，并没有抱有多大的期望。但随着学习的深入，我发现自己越来越被它吸引。它最大的优点在于，能够用一种非常清晰、直观的方式来阐述复杂的概念。比如，书中关于卷积的讲解，通过图形化的方式，让我一下子就明白了卷积的几何意义，以及它在系统响应中的作用。这种“可视化”的学习方式，对于理解那些抽象的数学运算非常有帮助。而且，书中对于各个章节之间的联系也处理得非常好，让你能够看到整个信号分析知识体系是如何构建起来的。比如，在讲解了傅里叶变换之后，它会很自然地引出卷积定理，让你理解时域的卷积对应频域的乘积，这种前后呼应的设计，极大地增强了学习的连贯性。