信號分析基礎(第4版) 王永德,王軍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王永德，王軍 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信號處理
• 傅裏葉變換
• 係統分析
• 通信原理
• 電路分析
• 數學工具
• 高等數學
• 工程數學
• 王永德

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121206917

商品編碼：29254696509

包裝：平裝

齣版時間：2013-08-01

基本信息

書名:信號分析基礎(第4版)

定價：39.50元

售價：25.3元,便宜14.2元,摺扣64

作者:王永德,王軍

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-08-01

ISBN：9787121206917

字數：400000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書為普通高等教育“十一五”*規劃教材。
　　本書主要從工程應用的角度討論*信號(*過程)的理論分析和實驗研究方法。全書共10章，內容包括：*信號兩種統計特性的描述方法，重點介紹數字特徵，如均值、方差、相關函數、相乾函數、功率譜密度、高價譜、譜相關理論和概率密度函數等的錶述和實驗測定(估計)方法；*信號通過綫性、非綫性係統統計特性的變化；在通信、雷達和其他電子係統中常見的一些典型*信號，如白噪聲、窄帶*過程、高斯*過程、馬爾可夫過程等；以及在通信、雷達與模式識彆係統中常用到的信號統計檢測理論的基礎知識。
　　全書是以連續時間*信號和離散時間*信號(*序列)兩條綫展開討論的，內容豐富、概念清楚、係統性強、理論聯係實際，反映瞭本學科的一些新進展。書中列舉瞭大量例題和MATLAB應用程序舉例。每章末附有大量的習題供練習。附錄中介紹瞭廣泛應用的統計試驗模擬方法，即濛特卡羅模擬。書末給齣瞭部分習題解答供參考。

目錄

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章概率論簡介
　1.1概率的基本概念
　1.2條件概率和統計獨立
　1.3概率分布函數
　1.4連續變量
　1.5變量的函數
　1.6統計平均
　1.7特徵函數
　習題
第2章信號概論
　2.1過程的概念及分類
　　2.1.1過程的概念
　　2.1.2過程的分類
　2.2過程的統計特性
　　2.2.1過程的數字特徵
　　2.2.2過程的特徵函數
　2.3序列及其統計特性
　習題
第3章平穩過程
　3.1平穩過程及其數字特徵
　　3.1.1平穩過程的基本概念
　　3.1.2各態曆經（遍曆）過程
　3.2平穩過程相關函數的性質
　　3.2.1平穩過程的自相關函數的性質
　　3.2.2平穩相依過程互相關函數的性質
　3.3平穩序列的自相關陣與協方差陣
　　3.1.1Toeplitz陣
　　3.3.2自相關陣的正則形式
　3.4過程統計特性的實驗研究方法
　　3.4.1均值估計
　　3.4.2方差與協方差估計
　　3.4.3自相關函數的估計
　　3.4.4密度函數估計
　3.5相關函數的計算舉例
　3.6復過程
　　3.6.1復變量
　　3.6.2復過程
　3.7高斯過程
　習題
第4章信號的功率譜密度
　4.1功率譜密度
　4.2功率譜密度與自相關函數之間的關係
　4.3功率譜密度的性質
　4.4互譜密度及其性質
　4.5白噪聲與白序列
　4.6復過程的功率譜密度
　4.7功率譜密度的計算舉例
　4.8過程的高階統計量簡介
　4.9譜相關的基本理論簡介
　習題
第5章信號通過綫性係統
　5.1綫性係統的基本性質
　　5.1.1一般綫性係統
　　5.1.2綫性時不變係統
　　5.1.3係統的穩定性與物理可實現的問題
　5.2信號通過綫性係統
　　5.2.1綫性係統輸齣的統計特性
　　5.2.2係統輸齣的功率譜密度
　　5.2.3多個過程之和通過綫性係統
　5.3白噪聲通過綫性係統
　　5.3.1噪聲帶寬
　　5.3.2白噪聲通過理想綫性係統
　　5.3.3白噪聲通過具有高斯頻率特性的綫性係統
　5.4綫性係統輸齣端過程的概率分布
　　5.4.1高斯過程通過綫性係統
　　5.4.2寬帶過程（非高斯）通過窄帶綫性係統
　5.5序列通過綫性係統
　　5.5.1自相關函數
　　5.5.2功率譜密度
　習題
第6章功率譜估值
　6.1功率譜估值的經典法
　　6.1.1兩種經典譜估值方法
　　6.1.2經典譜估值的改進
　　6.1.3譜估值的一些實際問題
　6.2基於信號模型的功率譜估計
　　6.2.1時間序列的有理傳輸函數模型
　　6.2.2自迴歸（AR）功率譜估計
　　6.2.3滑動平均（MA）功率譜估計
　　6.2.4ARMA PSD估值
　　6.2.5Pisarenko諧波分解
　習題
第7章窄帶過程
　7.1窄帶過程的一般概念
　7.2希爾伯特變換
　　7.2.1希爾伯特變換和解析信號的定義
　　7.2.2希爾伯特變換的性質
　7.3窄帶過程的性質
　　7.3.1窄帶過程的性質
　　7.3.2窄帶過程性質的證明
　7.4窄帶高斯過程的包絡和相位的概率分布
　　7.4.1窄帶高斯過程包絡和相位的一維概率分布
　　7.4.2窄帶高斯過程包絡平方的概率分布
　7.5餘弦信號與窄帶高斯過程之和的概率分布
　　7.5.1餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡和相位的概率分布
　　7.5.2餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡平方的概率分布
　習題
第8章信號通過非綫性係統
　8.1引言
　　8.1.1無記憶的非綫性係統
　　8.1.2無記憶的非綫性係統輸齣的概率分布
　8.2直接法
　8.3特徵函數法
　　8.3.1轉移函數的引入
　　8.3.2過程非綫性變換的特徵函數法
　　8.3.3普賴斯(Price)定理
　8.4非綫性係統的伏特拉(Voterra)級數
　　8.4.1伏特拉(Voterra)級數的導齣
　　8.4.2齊次非綫性係統
　　8.4.3多項式係統和Volterra係統
　8.5非綫性變換後信噪比的計算
　習題
第9章馬爾可夫過程
　9.1馬爾可夫過程
　　9.1.1馬爾可夫過程的定義及其分類
　　9.1.2馬爾可夫鏈
　　9.1.3k步轉移概率
　　9.1.4高斯馬爾可夫序列
　　9.1.5連續參數馬爾可夫過程
　9.2獨立增量過程
　9.3獨立過程
　習題
0章基於假設檢驗的信號檢測
　10.1假設檢驗
　　10.1.1大後驗概率準則與似然比檢驗
　　10.1.2貝葉斯準則
　　10.1.3小錯誤概率準則
　　10.1.4紐曼-皮爾孫準則
　10.2已知信號的檢測
　　10.2.1二元通信係統
　　10.2.3匹配濾波器
　習題
　部分習題解答
附錄A序列收斂的幾種定義
附錄B濛特卡羅模擬方法
　B.1在計算機上用濛特卡羅方法求圓周率
　B.2任意分布數的産生方法
參考文獻

作者介紹

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　　王永德,為四川大學電子信息學院教授,碩士生導師.中國信號處理學會理事.主編“*信號分析基礎”教材

文摘

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序言

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《信號的奧秘：探索時空信息之源》 本書是一本深入淺齣的信號分析入門讀物，旨在為讀者構建紮實的信號分析理論基礎，並引導他們領略信號在現代科學技術中的廣泛應用。從最基本的信號概念齣發，本書逐步深入到信號的錶示、處理和分析方法，為理解和駕馭復雜信息世界奠定堅實基石。 第一章：信號的維度與形態——初識信息載體 萬物皆有信號，小至一聲呢喃，大至宇宙星辰的閃爍，都攜帶著信息。本章將帶領讀者走進信號的世界，首先闡釋信號的定義及其本質——它是時間和空間中信息的一種載體。我們將探討信號的多種維度，包括一維信號（如音頻、一維時序數據）、二維信號（如圖像）以及更高維度信號（如視頻、多通道傳感器數據）。 通過生動形象的比喻和直觀的圖示，我們將區分連續信號與離散信號，前者在時間和數值上皆連續不斷，後者則是在時間和數值上被分割成獨立的點。這兩種信號的區分是理解後續分析方法的前提。我們還將介紹周期信號與非周期信號的特性，周期信號具有重復性，而非周期信號則錶現齣獨特的演化規律。理解信號的周期性對於信號的壓縮、濾波以及頻譜分析至關重要。 此外，本章還將探討信號的幅度、相位、頻率和相位等基本屬性，並介紹一些常見的信號模型，例如單位階躍信號、單位衝激信號、指數信號、正弦信號和三角波信號。這些基礎信號模型是構建更復雜信號的基石，也是理解許多信號處理算法的齣發點。通過對這些基本信號的深入理解，讀者將初步領略到信號所蘊含的豐富信息。 第二章：信號的數學描述——構建信息分析的語言 要深入分析信號，必須掌握描述信號的數學語言。本章將聚焦於信號的數學錶示，為後續的理論推導和算法實現打下基礎。我們將從函數的角度來描述信號，重點介紹描述信號行為的常用函數，例如指數函數、三角函數以及它們在描述振蕩和衰減現象中的作用。 積分與微分是描述信號纍積效應和瞬時變化率的關鍵數學工具。本章將詳細介紹如何運用積分來計算信號的能量和功率，這是衡量信號強度和重要性的重要指標。同時，微分的應用將幫助我們理解信號的變化速率，例如在信號檢測和邊緣提取中的重要性。 此外，捲積是信號分析中最核心、最強大的運算之一。本章將詳細講解捲積的定義、性質及其在係統響應、濾波和模式識彆等方麵的應用。通過對捲積的深刻理解，讀者將能夠預測係統對輸入信號的響應，並設計有效的信號處理濾波器。 傅裏葉級數和傅裏葉變換是揭示信號頻譜特性的利器。本章將介紹如何將信號分解為其不同頻率分量的疊加，從而理解信號的頻率構成。傅裏葉級數適用於周期信號，而傅裏葉變換則將這一概念推廣到非周期信號，能夠將時域信號映射到頻域，展現信號的頻譜特性。這對於理解音頻、圖像的壓縮以及通信係統的設計具有決定性意義。 第三章：綫性時不變係統——理解信號的變換機製 現實世界中的許多係統都可以近似地看作綫性時不變（LTI）係統。本章將深入探討LTI係統的特性及其對信號的影響。我們將首先定義綫性係統和時不變係統的概念，並解釋它們為何在信號處理中如此重要。綫性係統滿足疊加原理，即多個輸入的響應之和等於各輸入單獨響應之和；時不變係統則意味著係統的行為不隨時間發生改變。 LTI係統的核心在於其衝激響應。本章將詳細講解衝激響應的定義、計算及其重要性。通過已知係統的衝激響應，我們能夠預測該係統對任意輸入信號的輸齣。捲積運算正是連接輸入信號、衝激響應和輸齣信號的橋梁。 此外，本章還將介紹LTI係統的頻率響應。通過傅裏葉變換，我們可以分析係統如何影響信號的各個頻率分量，例如哪些頻率會被放大，哪些會被衰減。這為設計濾波器、均衡器等信號處理模塊提供瞭理論依據。我們還將探討LTI係統的穩定性問題，理解如何判斷一個係統是否能夠穩定處理輸入信號，避免輸齣信號的無限增長。 第四章：傅裏葉分析的深化——解密信號的頻率世界 本章將在第二章傅裏葉變換的基礎上，進一步深化對信號頻率特性的理解。我們將詳細介紹傅裏葉變換的性質，例如時移、頻移、尺度變換、捲積定理等，這些性質極大地簡化瞭信號分析和係統分析的過程。 離散傅裏葉變換（DFT）和快速傅裏葉變換（FFT）是處理離散時間信號和數字信號的關鍵工具。本章將詳細講解DFT的定義、計算方法及其在計算機實現中的重要性。FFT作為一種高效的DFT計算算法，將極大地降低計算復雜度，使得在實際應用中進行大規模信號頻譜分析成為可能。 我們還將探討信號的功率譜密度（PSD）和能量譜密度（ESD），它們分彆描述瞭信號在不同頻率上的能量分布。PSD對於隨機信號的分析尤為重要，而ESD則適用於能量有限的信號。理解這些概念有助於我們分析信號的噪聲成分、提取有用信息以及進行信號的去噪處理。 此外，本章還將簡要介紹拉普拉斯變換和Z變換，它們是傅裏葉變換的推廣，能夠處理更廣泛的信號類型，尤其是在描述連續時間係統和離散時間係統的穩定性以及瞬態響應方麵具有重要作用。 第五章：信號的采樣與重建——從模擬到數字的飛躍 隨著數字技術的發展，信號的采樣與重建成為信號處理領域不可或缺的一環。本章將詳細闡述信號的采樣過程，即如何將連續時間信號離散化為一係列樣本點。我們將深入介紹奈奎斯特-香農采樣定理，揭示瞭保證信號能夠無失真地從樣本恢復的關鍵條件——采樣頻率必須大於信號最高頻率的兩倍。 理解采樣定理對於避免混疊（aliasing）現象至關重要。混疊是指當采樣頻率不足時，高頻分量被錯誤地解釋為低頻分量，導緻信號失真。本章將通過實例和圖示，清晰地解釋混疊的産生機製及其危害。 接著，我們將探討信號的重建過程，即如何從離散的樣本點恢復原始的連續信號。低通濾波器在信號重建中扮演著至關重要的角色，它可以去除采樣過程中引入的高頻噪聲，還原齣原始信號的平滑特性。 本章還將介紹常用的采樣和重建方法，例如零階保持、一階保持以及更復雜的插值技術。這些方法在數字信號處理器（DSP）和模數轉換器（ADC）、數模轉換器（DAC）等實際硬件設備中有著廣泛的應用。 第六章：濾波器設計與應用——塑造信號的頻率特徵 濾波器是信號處理中最基本也是最重要的工具之一，它們能夠選擇性地允許某些頻率的信號通過，而抑製其他頻率的信號。本章將係統地介紹濾波器的基本概念、分類及其設計方法。 我們將首先區分模擬濾波器和數字濾波器。模擬濾波器在模擬電路中實現，而數字濾波器則在數字信號處理器中通過算法實現。數字濾波器因其靈活性和易於調整的特性，在現代信號處理中占據主導地位。 本章將重點介紹兩種主要的數字濾波器類型：無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。我們將分析它們的衝激響應和頻率響應特性，並討論它們各自的優缺點。IIR濾波器通常具有較低的階數和計算復雜度，但可能存在穩定性問題；FIR濾波器則具有良好的穩定性，但可能需要更高的階數來實現相同的濾波效果。 接著，我們將介紹幾種經典的濾波器設計技術，例如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、貝塞爾濾波器等，它們各自在通帶紋波、阻帶衰減和相位響應等方麵具有不同的設計目標。 最後，本章將展示濾波器在各種實際應用中的案例，例如音頻信號的均衡與降噪、圖像信號的平滑與銳化、通信信號的解調與抗乾擾等，讓讀者直觀地感受到濾波器強大的信號塑造能力。 第七章：隨機信號分析——駕馭不確定性中的信息 現實世界中充斥著各種隨機信號，例如通信中的噪聲、傳感器測量中的隨機誤差、甚至生物信號的變化也常常錶現齣隨機性。本章將引導讀者進入隨機信號分析的領域，學習如何理解和處理這些不確定性。 我們將首先定義隨機信號，並介紹描述隨機信號的基本工具，例如概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、均值、方差等。這些統計量能夠刻畫隨機信號的整體特性。 自相關函數和互相關函數是分析隨機信號內部依賴性和兩個隨機信號之間關係的關鍵工具。自相關函數能夠揭示信號的周期性以及信號在不同時間點上的相關性；互相關函數則可以用來檢測一個信號在另一個信號中的齣現，或者估計兩個信號之間的時間延遲。 功率譜密度（PSD）在隨機信號分析中扮演著核心角色。本章將詳細介紹如何通過對隨機信號進行傅裏葉變換來獲得其功率譜密度，從而分析信號在不同頻率上的能量分布。這對於識彆隨機信號的特徵、進行信號去噪以及係統辨識至關重要。 此外，本章還將介紹一些常見的隨機信號模型，例如白噪聲、窄帶噪聲等，並討論它們在信號處理中的應用。通過隨機信號分析，讀者將能夠更有效地處理現實世界中的復雜信號，並從中提取有價值的信息。 第八章：小波分析——捕捉信號的多尺度信息 小波分析是一種先進的信號分析技術，它能夠同時在時間和頻率（尺度）域上對信號進行分析，尤其適閤處理非平穩信號。本章將介紹小波分析的基本思想及其在信號處理中的強大應用。 我們將解釋什麼是小波，以及它與傅裏葉變換的區彆。傅裏葉變換將信號分解為不同頻率的正弦波，而小波則使用具有局部化的“小波基”函數來錶示信號。這些小波基具有不同的尺度和位置，能夠捕捉信號在不同尺度上的細節信息。 本章將介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。CWT能夠提供信號在時間和尺度上的連續錶示，而DWT則通過一係列的小波濾波器組來實現信號的分解和重構，具有更高的計算效率。 我們將重點介紹幾種常用的小波，例如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等，並討論它們各自的特點和適用場景。 最後，本章將展示小波分析在圖像壓縮、去噪、邊緣檢測、語音識彆以及異常檢測等領域的廣泛應用，揭示其在捕捉信號局部特徵和多尺度信息方麵的獨特優勢。 結論：信號分析的未來展望 通過對本書內容的學習，讀者將不僅掌握信號分析的基礎理論和核心方法，更能深刻理解信號在信息時代扮演的關鍵角色。從通信、圖像處理到生物醫學、金融分析，信號分析的身影無處不在。隨著技術的不斷進步，信號的維度和復雜度將持續增加，對信號分析方法的要求也越來越高。小波分析、稀疏錶示、機器學習等新興技術正不斷拓展信號分析的邊界。本書旨在為您打開一扇通往信號分析世界的窗戶，激勵您在未來的探索中，不斷發現和創造信號的更多奧秘。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我在本科階段遇到的最能啓發思考的教材之一，即使不是第一本，也絕對是最讓我印象深刻的。我至今還記得第一次翻開它時，那種既熟悉又陌生的感覺。說熟悉，是因為信號與係統這個領域是電子信息類專業繞不開的基礎；說陌生，是因為它對概念的闡述方式，比我之前接觸過的任何一本都要深入和細緻。它不是那種簡單羅列公式和定理的“工具書”，而是更像一位循循善誘的老師，引導你一步步理解信號分析的本質。比如，在講到傅裏葉變換時，作者並沒有直接給齣數學公式，而是從信號的周期性分解入手，層層遞進，最終引齣傅裏葉級數和傅裏葉變換，讓你真正理解為什麼需要這些工具，以及它們能解決什麼問題。這種“知其然，更知其所以然”的教學方法，對於建立紮實的理論基礎至關重要。書中的許多例子都非常貼切，能將抽象的數學概念與實際的工程應用聯係起來，這讓我在學習過程中更有方嚮感，也更能體會到信號分析的魅力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號理論充滿好奇的學生，我一直在尋找能夠真正激發我探索欲的書籍，而《信號分析基礎(第4版)》無疑滿足瞭我的期望。它不僅僅是知識的傳遞，更重要的是，它教會瞭我如何去“思考”信號。比如，在講解係統的穩定性時，書中並沒有簡單地給齣判斷條件，而是從能量守恒、因果性等角度進行深入剖析，讓我理解瞭穩定性的物理意義。這種“溯本追根”的講解方式，讓我對信號分析有瞭更深刻的理解，也激發瞭我對更高級信號處理理論的興趣。而且，書中的排版和圖示也非常精美，這使得閱讀過程更加愉悅。雖然我還沒有完全掌握書中的所有內容，但我知道，這本書將成為我學術道路上一個寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於課堂學習，對於我這樣希望在信號處理領域深入發展的人來說，它提供瞭一個堅實的起點。書中的一些習題設計得非常巧妙，能夠有效地檢驗對概念的理解程度，並且引導你去思考更深層次的問題。我記得有道習題，是要求分析一個非綫性係統的輸齣，當時我花費瞭大量時間去嘗試，最終通過書中關於綫性係統和非綫性係統區分的講解，纔找到瞭突破口。這種“挑戰性”的習題，雖然當時覺得有點難，但事後迴想，正是這些題目讓我真正地將理論知識內化，而不是僅僅停留在錶麵。另外，書中對於一些經典信號（如單位衝激信號、單位階躍信號）的性質和應用講解得非常細緻，這為理解更復雜的信號模型奠定瞭基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當初選擇這本書完全是因為它是指定教材，並沒有抱有多大的期望。但隨著學習的深入，我發現自己越來越被它吸引。它最大的優點在於，能夠用一種非常清晰、直觀的方式來闡述復雜的概念。比如，書中關於捲積的講解，通過圖形化的方式，讓我一下子就明白瞭捲積的幾何意義，以及它在係統響應中的作用。這種“可視化”的學習方式，對於理解那些抽象的數學運算非常有幫助。而且，書中對於各個章節之間的聯係也處理得非常好，讓你能夠看到整個信號分析知識體係是如何構建起來的。比如，在講解瞭傅裏葉變換之後，它會很自然地引齣捲積定理，讓你理解時域的捲積對應頻域的乘積，這種前後呼應的設計，極大地增強瞭學習的連貫性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作瞭幾年的工程師，我時常會迴顧大學時期學習的那些基礎課程，而《信號分析基礎(第4版)》是我最常想到的那本。它不僅僅是一本教科書，更像是一本可以反復查閱的參考書。我尤其喜歡它在概念的引入和推導上的嚴謹性，很多在工作中遇到的實際問題，迴溯到書中，都能找到清晰的理論解釋。比如，在處理實際信號時，我們經常會遇到采樣和重建的問題，書中對奈奎斯特采樣定理的闡述，以及對數字濾波器的原理和設計的講解，都非常係統和透徹。這讓我對數字信號處理有瞭更深刻的理解，也為我解決實際工程中的濾波器設計難題提供瞭寶貴的理論指導。此外，書中對於各種信號變換（如拉普拉斯變換、Z變換）的對比和應用場景的分析，也讓我對不同變換的適用範圍有瞭更清晰的認識，避免瞭在實際應用中齣現混淆。