正版新书--信号分析基础(第4版) 王永德,王军 电子工业出版社 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：29682937104

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

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：

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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探索信号的本质：从理论到实践的深度解析 信号，作为信息传递和载体的基本形式，渗透于我们生活的方方面面。从微弱的生物电信号到浩瀚的宇宙电波，从日常的语音通信到复杂的医学影像，无不依赖于对信号的精确分析与理解。本书并非一本通用的信号知识汇编，而是旨在深入剖析信号分析的核心理论与技术，为读者构建一个严谨而全面的知识体系，使其能够洞察信号的内在规律，掌握分析与处理的精妙手段，最终将理论知识转化为解决实际问题的强大工具。 本书将引领您踏上一段探寻信号深层奥秘的旅程。我们将从信号的最基本属性入手，如连续与离散、周期与非周期、能量与功率等，奠定扎实的理论基础。您将理解信号是如何被分解、表示和转化的，这些基础概念不仅是信号分析的基石，更是理解更复杂信号处理算法的关键。 傅里叶分析：揭示信号的频率世界 频率是信号最重要的属性之一，它决定了信号的“音色”和“韵律”。傅里叶分析，作为信号分析领域最强大、最核心的工具之一，将使我们能够跳出时间的维度，进入频率的世界，发现信号隐藏的频率成分。我们将详细介绍傅里叶级数和傅里叶变换的理论，理解它们在表示周期信号和非周期信号方面的作用。 傅里叶级数（Fourier Series）：对于周期信号，傅里叶级数能够将其分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。我们将深入探讨傅里叶级数的收敛性、吉布斯现象等重要性质，并学习如何计算傅里叶级数的系数，从而精确描述周期信号的频谱。无论是周期性的音频信号，还是重复出现的机器振动，傅里叶级数都能帮助我们揭示其内在的频率构成，为后续的滤波和降噪提供理论依据。 傅里叶变换（Fourier Transform）：对于非周期信号，傅里叶变换则提供了一种将其表示为无限频率连续频谱的方法。我们将详细阐述傅里叶变换的定义、性质（如线性、时移、频移、卷积定理等），以及其逆变换。理解这些性质对于我们分析信号的频谱特性、理解系统对信号的影响至关重要。例如，在通信系统中，傅里叶变换是理解调制解调过程、设计滤波器、分析信道特性不可或缺的工具。在图像处理中，图像的傅里叶变换可以揭示图像的纹理和边缘信息，为图像压缩和增强提供支持。 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）：在数字信号处理领域，我们处理的信号往往是离散的。因此，离散傅里叶变换（DFT）以及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）——的学习显得尤为重要。我们将详细讲解DFT的原理，理解其与连续傅里叶变换的关系，并重点介绍FFT的算法思想和实现方法。掌握FFT能够极大地提高信号频谱分析的计算效率，使其在实时信号处理应用中成为可能。 拉普拉斯变换与Z变换：统一的系统分析框架 除了傅里叶分析，拉普拉斯变换和Z变换是分析线性时不变（LTI）系统和信号的另外两种强大工具，它们在处理更广泛的信号，特别是涉及瞬态响应和系统稳定性分析时，展现出独特的优势。 拉普拉斯变换（Laplace Transform）：拉普拉斯变换将时域信号映射到复频域（s域）。它不仅能够处理傅里叶变换能够处理的信号，还能有效地分析那些在傅里叶变换下发散的信号，特别是那些存在指数增长成分的信号。我们将深入研究拉普拉斯变换的定义、性质，以及如何利用它来求解线性微分方程，从而分析LTI系统的瞬态响应、稳态响应和稳定性。在电路分析、控制系统设计等领域，拉普拉斯变换是核心的数学工具。 Z变换（Z-Transform）：Z变换是拉普拉斯变换在离散时间信号分析中的对应。它将离散时间信号映射到复频域（z域）。我们将详细介绍Z变换的定义、性质，以及如何利用它来分析离散时间LTI系统，求解线性常系数差分方程，判断系统的因果性、稳定性等。在数字信号处理、数字滤波器设计、数字控制系统等领域，Z变换是不可或缺的分析工具。 线性时不变（LTI）系统：信号处理的核心模型 绝大多数实际的信号处理系统都可以近似地建模为线性时不变（LTI）系统。对LTI系统的深入理解，是掌握信号分析和处理技术的关键。 系统模型与冲激响应（Impulse Response）：我们将重点讲解LTI系统的输入-输出关系，特别是通过冲激响应（h(t)或h[n]）来表征一个LTI系统。理解冲激响应的意义，即系统对单位冲激信号的响应，以及如何通过卷积运算（Convolution）来计算LTI系统的输出信号。卷积定理在时域和频域（傅里叶变换下）都有重要的应用，理解卷积是掌握LTI系统行为的关键。 系统的频率响应（Frequency Response）：我们还将深入探讨LTI系统的频率响应，即系统对不同频率正弦信号的幅度和相位响应。频率响应揭示了系统对信号中不同频率成分的“选择性”和“衰减/放大”特性，这对于设计滤波器、分析通信信道至关重要。 滤波器设计与应用：塑造信号的频率特性 滤波器是信号处理中最常见、最重要的一类系统，其核心功能是通过选择性地衰减或增强信号的特定频率成分，从而达到净化信号、提取有用信息、抑制噪声等目的。 滤波器的基本概念：我们将介绍滤波器的分类，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等，以及理想滤波器和实际滤波器的特性差异。 模拟滤波器设计：我们将探讨几种经典的模拟滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）等逼近设计。这些方法能够在满足特定频率响应要求的前提下，设计出性能优良的模拟滤波器。 数字滤波器设计：随着数字信号处理技术的飞速发展，数字滤波器的应用日益广泛。我们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。我们将详细讲解它们的原理、设计方法（如脉冲响应不变法、双线性变换法设计IIR滤波器，窗函数法、频率采样法设计FIR滤波器），以及各自的优缺点。理解如何根据实际需求选择和设计合适的数字滤波器，是本书的实践性重点之一。 采样定理与重构：从模拟到数字的桥梁 在将连续时间信号转换为数字信号的过程中，采样是一个必不可少的步骤。而采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）则是理解这一过程的核心。 采样定理：我们将详细阐述采样定理的原理，即一个带限信号，如果其最高频率分量低于采样频率的一半，那么该信号就可以被无失真地恢复。我们将分析奈奎斯特频率（Nyquist Frequency）和混叠（Aliasing）现象，并探讨过采样和欠采样的影响。 信号重构：学习如何从离散的采样点中精确地重构出原始的连续时间信号，这也是采样定理的重要组成部分。我们将介绍插值（Interpolation）的原理和方法。 随机信号分析：处理不确定性与噪声 现实世界中的许多信号都带有随机性，如通信信道中的噪声、传感器测量误差等。因此，随机信号分析是信号处理中不可或缺的一部分。 随机变量与随机过程：我们将介绍随机变量和随机过程的基本概念，如概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望值、方差等。 平稳性与功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）：我们将重点讨论平稳随机过程的概念，以及功率谱密度（PSD）作为描述随机信号频率特性的重要工具。PSD能够揭示随机信号在不同频率上的能量分布，这对于噪声分析、信号检测等至关重要。 自相关函数（Autocorrelation Function）：自相关函数描述了一个随机信号与其自身延迟版本之间的相似度，它与功率谱密度之间存在重要的傅里叶变换关系（Wiener-Khinchin定理）。理解自相关函数有助于我们分析信号的统计特性和周期性。 现代信号分析技术展望 除了经典的傅里叶分析等方法，本书还将简要介绍一些现代信号分析技术，以拓宽读者的视野。 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）：对于非平稳信号，传统的傅里叶变换无法准确捕捉信号随时间变化的频率特征。STFT通过在时间轴上进行局部分析，为我们提供了时频联合分析的能力，常用于语音、音频信号分析。 小波变换（Wavelet Transform）：小波变换相比STFT，在时频分辨率上具有更好的自适应性，能够同时兼顾信号的局部时间和局部频率特征，尤其适用于分析具有突变、奇异点或多尺度特征的信号，如医学信号、地震信号等。 总结与展望 通过对上述内容的深入学习，读者将能够构建起一套完整的信号分析理论框架，并初步掌握一些关键的信号处理技术。本书强调理论与实践的结合，力求通过清晰的讲解和严谨的数学推导，帮助读者深刻理解信号分析的本质，并为进一步学习更高级的信号处理技术，如自适应滤波、谱估计、盲信号分离、机器学习在信号处理中的应用等打下坚实的基础。掌握本书内容，将使您能够自信地面对各种信号问题，从噪声中提取有价值的信息，并设计出高效的信号处理系统，在科学研究、工程应用等诸多领域展现出您的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，简直是业界良心，极大地提升了阅读体验。我之前经常遇到一些教科书，图画得潦草不清，坐标轴都看不明白，更别提那些复杂的时域和频域图形了。然而，在这本《信号分析基础》中，几乎所有的图形——无论是卷积的几何解释，还是Z变换的收敛区域——都采用了清晰、专业的矢量图，色彩搭配也很舒服，没有丝毫的视觉疲劳感。特别是当涉及到二维信号（比如图像处理中的二维傅里叶变换）时，书中的三维图示能准确地展示频谱的形态，这对于抽象思维能力稍弱的学习者来说，无疑是巨大的帮助。它仿佛在告诉我：“看，信号的能量就集中在这里。”这种高质量的视觉辅助，配合文字的阐述，形成了一种强烈的互补效果，让原本晦涩难懂的频域概念变得鲜活起来，而不是冰冷的符号堆砌。这种对细节的关注，体现了编者对读者学习过程的真正关心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，其实对电子工业出版社的教材抱有一点点敬畏，总觉得内容会偏向工程实现，可能理论的严谨性会打折扣。但事实证明，我的顾虑完全是多余的。这本书在数学严谨性上，绝对是同类教材中的佼佼者。无论是拉普拉斯变换的收敛域讨论，还是随机过程的各种矩和谱密度的定义，作者都没有含糊带过。我尤其对其中关于“维纳滤波”的推导印象深刻，它清晰地展示了如何从最小均方误差的角度，一步步导出滤波器的结构。这对于想深入理解自适应滤波和最优估计的读者来说，简直是福音。很多其他教材只是简单地给出结果，而这本书却把推导过程的每一步逻辑都交代得清清楚楚，连涉及到的一些线性代数和概率论的基础知识，都会适当地进行回顾或强调。如果你是那种不满足于“会用”而追求“理解原理”的理工科学生，这本书的理论深度绝对能满足你的求知欲，它不是一本浮于表面的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

我手里拿着的这本教材，给我的感觉就是“面面俱到，但又不失重点”。我之前看过好几本号称“基础”的书，结果要么是数学推导过于简化，一到实际应用就抓瞎，要么就是堆砌了太多的高深理论，搞得读者云里雾里。这本书在这方面拿捏得恰到好处。它在讲解完核心理论后，会紧跟着给出大量的例题和习题，而且这些练习题的难度梯度设置非常合理。我个人非常喜欢它在不同章节后设置的“思考与实践”部分，它不仅仅是简单的计算题，还引导你去思考某些特定场景下，我们为什么选择某种分析方法，而不是另一种。比如，在讲解小波分析的引言部分，作者很巧妙地对比了傅里叶分析在处理非平稳信号时的局限性，这让我立刻明白了为什么需要更先进的工具。这种对比性的教学方法，极大地加深了我对信号特征与分析工具之间关系的理解。读完这本书，我感觉自己不光是学会了公式，更重要的是掌握了一套分析和解决实际信号问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作了几年，需要回顾和深化基础知识的工程师，我发现这本书的“前瞻性”也做得相当出色。虽然它聚焦于“基础”，但它对未来技术发展的预留和铺垫非常到位。比如，在讲解离散时间信号处理时，它很早就引入了数字滤波器的基本概念，包括IIR和FIR的初步对比，这让我在回看现代通信系统的算法实现时，能够迅速定位到理论的源头。更重要的是，它不拘泥于传统的经典分析方法，对诸如希尔伯特变换、短时傅里叶变换（STFT）等现代工具也有合理的介绍，这使得我们这些已经步入职场的读者在进行技术选型和方案设计时，能够站在一个更高的、更全面的视角去审视问题。它不仅仅是教你如何计算，更是在培养你对信号系统的整体认知和工程判断力，帮助我们快速将理论知识转化为解决实际工程难题的有效工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号分析基础》真的可以说是为我们这些初入信号处理领域的“小白”量身定做的。我记得我刚接触傅里叶变换的时候，脑子简直是一团浆糊，那些复杂的积分和级数公式看得我头晕眼花。但是这本书的叙述方式非常平易近人，它没有一上来就抛出那些高深的数学工具，而是先用非常直观的物理图像或者生活中的例子来解释“为什么我们需要做信号分析”。比如说，它会用声波的混响来解释傅里叶级数，把抽象的频谱概念具象化。那种“豁然开朗”的感觉，到现在我都印象深刻。更让我欣赏的是，它对基础概念的讲解极其扎实，比如什么是周期信号、随机信号，各种采样定理的推导过程，作者都给出了详尽的步骤和清晰的逻辑。对于我们这些想把理论学透彻的人来说，这本书的理论深度和教学设计的平衡感做得非常好，读起来不像是啃一本艰涩的教科书，更像是在一位耐心老师的引导下，一步步拆解信号处理这座大山。它为后续学习更高级的数字信号处理、通信原理等课程打下了极其坚固的地基，这一点是无可替代的宝贵财富。