正版新書--信號分析基礎(第4版) 王永德,王軍 電子工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王永德，王軍 著

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121206917

商品編碼：29682937104

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

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：

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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探索信號的本質：從理論到實踐的深度解析 信號，作為信息傳遞和載體的基本形式，滲透於我們生活的方方麵麵。從微弱的生物電信號到浩瀚的宇宙電波，從日常的語音通信到復雜的醫學影像，無不依賴於對信號的精確分析與理解。本書並非一本通用的信號知識匯編，而是旨在深入剖析信號分析的核心理論與技術，為讀者構建一個嚴謹而全麵的知識體係，使其能夠洞察信號的內在規律，掌握分析與處理的精妙手段，最終將理論知識轉化為解決實際問題的強大工具。 本書將引領您踏上一段探尋信號深層奧秘的旅程。我們將從信號的最基本屬性入手，如連續與離散、周期與非周期、能量與功率等，奠定紮實的理論基礎。您將理解信號是如何被分解、錶示和轉化的，這些基礎概念不僅是信號分析的基石，更是理解更復雜信號處理算法的關鍵。 傅裏葉分析：揭示信號的頻率世界 頻率是信號最重要的屬性之一，它決定瞭信號的“音色”和“韻律”。傅裏葉分析，作為信號分析領域最強大、最核心的工具之一，將使我們能夠跳齣時間的維度，進入頻率的世界，發現信號隱藏的頻率成分。我們將詳細介紹傅裏葉級數和傅裏葉變換的理論，理解它們在錶示周期信號和非周期信號方麵的作用。 傅裏葉級數（Fourier Series）：對於周期信號，傅裏葉級數能夠將其分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦波的疊加。我們將深入探討傅裏葉級數的收斂性、吉布斯現象等重要性質，並學習如何計算傅裏葉級數的係數，從而精確描述周期信號的頻譜。無論是周期性的音頻信號，還是重復齣現的機器振動，傅裏葉級數都能幫助我們揭示其內在的頻率構成，為後續的濾波和降噪提供理論依據。 傅裏葉變換（Fourier Transform）：對於非周期信號，傅裏葉變換則提供瞭一種將其錶示為無限頻率連續頻譜的方法。我們將詳細闡述傅裏葉變換的定義、性質（如綫性、時移、頻移、捲積定理等），以及其逆變換。理解這些性質對於我們分析信號的頻譜特性、理解係統對信號的影響至關重要。例如，在通信係統中，傅裏葉變換是理解調製解調過程、設計濾波器、分析信道特性不可或缺的工具。在圖像處理中，圖像的傅裏葉變換可以揭示圖像的紋理和邊緣信息，為圖像壓縮和增強提供支持。 離散傅裏葉變換（Discrete Fourier Transform, DFT）：在數字信號處理領域，我們處理的信號往往是離散的。因此，離散傅裏葉變換（DFT）以及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT）——的學習顯得尤為重要。我們將詳細講解DFT的原理，理解其與連續傅裏葉變換的關係，並重點介紹FFT的算法思想和實現方法。掌握FFT能夠極大地提高信號頻譜分析的計算效率，使其在實時信號處理應用中成為可能。 拉普拉斯變換與Z變換：統一的係統分析框架 除瞭傅裏葉分析，拉普拉斯變換和Z變換是分析綫性時不變（LTI）係統和信號的另外兩種強大工具，它們在處理更廣泛的信號，特彆是涉及瞬態響應和係統穩定性分析時，展現齣獨特的優勢。 拉普拉斯變換（Laplace Transform）：拉普拉斯變換將時域信號映射到復頻域（s域）。它不僅能夠處理傅裏葉變換能夠處理的信號，還能有效地分析那些在傅裏葉變換下發散的信號，特彆是那些存在指數增長成分的信號。我們將深入研究拉普拉斯變換的定義、性質，以及如何利用它來求解綫性微分方程，從而分析LTI係統的瞬態響應、穩態響應和穩定性。在電路分析、控製係統設計等領域，拉普拉斯變換是核心的數學工具。 Z變換（Z-Transform）：Z變換是拉普拉斯變換在離散時間信號分析中的對應。它將離散時間信號映射到復頻域（z域）。我們將詳細介紹Z變換的定義、性質，以及如何利用它來分析離散時間LTI係統，求解綫性常係數差分方程，判斷係統的因果性、穩定性等。在數字信號處理、數字濾波器設計、數字控製係統等領域，Z變換是不可或缺的分析工具。 綫性時不變（LTI）係統：信號處理的核心模型 絕大多數實際的信號處理係統都可以近似地建模為綫性時不變（LTI）係統。對LTI係統的深入理解，是掌握信號分析和處理技術的關鍵。 係統模型與衝激響應（Impulse Response）：我們將重點講解LTI係統的輸入-輸齣關係，特彆是通過衝激響應（h(t)或h[n]）來錶徵一個LTI係統。理解衝激響應的意義，即係統對單位衝激信號的響應，以及如何通過捲積運算（Convolution）來計算LTI係統的輸齣信號。捲積定理在時域和頻域（傅裏葉變換下）都有重要的應用，理解捲積是掌握LTI係統行為的關鍵。 係統的頻率響應（Frequency Response）：我們還將深入探討LTI係統的頻率響應，即係統對不同頻率正弦信號的幅度和相位響應。頻率響應揭示瞭係統對信號中不同頻率成分的“選擇性”和“衰減/放大”特性，這對於設計濾波器、分析通信信道至關重要。 濾波器設計與應用：塑造信號的頻率特性 濾波器是信號處理中最常見、最重要的一類係統，其核心功能是通過選擇性地衰減或增強信號的特定頻率成分，從而達到淨化信號、提取有用信息、抑製噪聲等目的。 濾波器的基本概念：我們將介紹濾波器的分類，如低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器、帶阻濾波器等，以及理想濾波器和實際濾波器的特性差異。 模擬濾波器設計：我們將探討幾種經典的模擬濾波器設計方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）等逼近設計。這些方法能夠在滿足特定頻率響應要求的前提下，設計齣性能優良的模擬濾波器。 數字濾波器設計：隨著數字信號處理技術的飛速發展，數字濾波器的應用日益廣泛。我們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。我們將詳細講解它們的原理、設計方法（如脈衝響應不變法、雙綫性變換法設計IIR濾波器，窗函數法、頻率采樣法設計FIR濾波器），以及各自的優缺點。理解如何根據實際需求選擇和設計閤適的數字濾波器，是本書的實踐性重點之一。 采樣定理與重構：從模擬到數字的橋梁 在將連續時間信號轉換為數字信號的過程中，采樣是一個必不可少的步驟。而采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）則是理解這一過程的核心。 采樣定理：我們將詳細闡述采樣定理的原理，即一個帶限信號，如果其最高頻率分量低於采樣頻率的一半，那麼該信號就可以被無失真地恢復。我們將分析奈奎斯特頻率（Nyquist Frequency）和混疊（Aliasing）現象，並探討過采樣和欠采樣的影響。 信號重構：學習如何從離散的采樣點中精確地重構齣原始的連續時間信號，這也是采樣定理的重要組成部分。我們將介紹插值（Interpolation）的原理和方法。 隨機信號分析：處理不確定性與噪聲 現實世界中的許多信號都帶有隨機性，如通信信道中的噪聲、傳感器測量誤差等。因此，隨機信號分析是信號處理中不可或缺的一部分。 隨機變量與隨機過程：我們將介紹隨機變量和隨機過程的基本概念，如概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、期望值、方差等。 平穩性與功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）：我們將重點討論平穩隨機過程的概念，以及功率譜密度（PSD）作為描述隨機信號頻率特性的重要工具。PSD能夠揭示隨機信號在不同頻率上的能量分布，這對於噪聲分析、信號檢測等至關重要。 自相關函數（Autocorrelation Function）：自相關函數描述瞭一個隨機信號與其自身延遲版本之間的相似度，它與功率譜密度之間存在重要的傅裏葉變換關係（Wiener-Khinchin定理）。理解自相關函數有助於我們分析信號的統計特性和周期性。 現代信號分析技術展望 除瞭經典的傅裏葉分析等方法，本書還將簡要介紹一些現代信號分析技術，以拓寬讀者的視野。 短時傅裏葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT）：對於非平穩信號，傳統的傅裏葉變換無法準確捕捉信號隨時間變化的頻率特徵。STFT通過在時間軸上進行局部分析，為我們提供瞭時頻聯閤分析的能力，常用於語音、音頻信號分析。 小波變換（Wavelet Transform）：小波變換相比STFT，在時頻分辨率上具有更好的自適應性，能夠同時兼顧信號的局部時間和局部頻率特徵，尤其適用於分析具有突變、奇異點或多尺度特徵的信號，如醫學信號、地震信號等。 總結與展望 通過對上述內容的深入學習，讀者將能夠構建起一套完整的信號分析理論框架，並初步掌握一些關鍵的信號處理技術。本書強調理論與實踐的結閤，力求通過清晰的講解和嚴謹的數學推導，幫助讀者深刻理解信號分析的本質，並為進一步學習更高級的信號處理技術，如自適應濾波、譜估計、盲信號分離、機器學習在信號處理中的應用等打下堅實的基礎。掌握本書內容，將使您能夠自信地麵對各種信號問題，從噪聲中提取有價值的信息，並設計齣高效的信號處理係統，在科學研究、工程應用等諸多領域展現齣您的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖示設計，簡直是業界良心，極大地提升瞭閱讀體驗。我之前經常遇到一些教科書，圖畫得潦草不清，坐標軸都看不明白，更彆提那些復雜的時域和頻域圖形瞭。然而，在這本《信號分析基礎》中，幾乎所有的圖形——無論是捲積的幾何解釋，還是Z變換的收斂區域——都采用瞭清晰、專業的矢量圖，色彩搭配也很舒服，沒有絲毫的視覺疲勞感。特彆是當涉及到二維信號（比如圖像處理中的二維傅裏葉變換）時，書中的三維圖示能準確地展示頻譜的形態，這對於抽象思維能力稍弱的學習者來說，無疑是巨大的幫助。它仿佛在告訴我：“看，信號的能量就集中在這裏。”這種高質量的視覺輔助，配閤文字的闡述，形成瞭一種強烈的互補效果，讓原本晦澀難懂的頻域概念變得鮮活起來，而不是冰冷的符號堆砌。這種對細節的關注，體現瞭編者對讀者學習過程的真正關心。

評分☆☆☆☆☆

我手裏拿著的這本教材，給我的感覺就是“麵麵俱到，但又不失重點”。我之前看過好幾本號稱“基礎”的書，結果要麼是數學推導過於簡化，一到實際應用就抓瞎，要麼就是堆砌瞭太多的高深理論，搞得讀者雲裏霧裏。這本書在這方麵拿捏得恰到好處。它在講解完核心理論後，會緊跟著給齣大量的例題和習題，而且這些練習題的難度梯度設置非常閤理。我個人非常喜歡它在不同章節後設置的“思考與實踐”部分，它不僅僅是簡單的計算題，還引導你去思考某些特定場景下，我們為什麼選擇某種分析方法，而不是另一種。比如，在講解小波分析的引言部分，作者很巧妙地對比瞭傅裏葉分析在處理非平穩信號時的局限性，這讓我立刻明白瞭為什麼需要更先進的工具。這種對比性的教學方法，極大地加深瞭我對信號特徵與分析工具之間關係的理解。讀完這本書，我感覺自己不光是學會瞭公式，更重要的是掌握瞭一套分析和解決實際信號問題的思維框架。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作瞭幾年，需要迴顧和深化基礎知識的工程師，我發現這本書的“前瞻性”也做得相當齣色。雖然它聚焦於“基礎”，但它對未來技術發展的預留和鋪墊非常到位。比如，在講解離散時間信號處理時，它很早就引入瞭數字濾波器的基本概念，包括IIR和FIR的初步對比，這讓我在迴看現代通信係統的算法實現時，能夠迅速定位到理論的源頭。更重要的是，它不拘泥於傳統的經典分析方法，對諸如希爾伯特變換、短時傅裏葉變換（STFT）等現代工具也有閤理的介紹，這使得我們這些已經步入職場的讀者在進行技術選型和方案設計時，能夠站在一個更高的、更全麵的視角去審視問題。它不僅僅是教你如何計算，更是在培養你對信號係統的整體認知和工程判斷力，幫助我們快速將理論知識轉化為解決實際工程難題的有效工具箱。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，其實對電子工業齣版社的教材抱有一點點敬畏，總覺得內容會偏嚮工程實現，可能理論的嚴謹性會打摺扣。但事實證明，我的顧慮完全是多餘的。這本書在數學嚴謹性上，絕對是同類教材中的佼佼者。無論是拉普拉斯變換的收斂域討論，還是隨機過程的各種矩和譜密度的定義，作者都沒有含糊帶過。我尤其對其中關於“維納濾波”的推導印象深刻，它清晰地展示瞭如何從最小均方誤差的角度，一步步導齣濾波器的結構。這對於想深入理解自適應濾波和最優估計的讀者來說，簡直是福音。很多其他教材隻是簡單地給齣結果，而這本書卻把推導過程的每一步邏輯都交代得清清楚楚，連涉及到的一些綫性代數和概率論的基礎知識，都會適當地進行迴顧或強調。如果你是那種不滿足於“會用”而追求“理解原理”的理工科學生，這本書的理論深度絕對能滿足你的求知欲，它不是一本浮於錶麵的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本《信號分析基礎》真的可以說是為我們這些初入信號處理領域的“小白”量身定做的。我記得我剛接觸傅裏葉變換的時候，腦子簡直是一團漿糊，那些復雜的積分和級數公式看得我頭暈眼花。但是這本書的敘述方式非常平易近人，它沒有一上來就拋齣那些高深的數學工具，而是先用非常直觀的物理圖像或者生活中的例子來解釋“為什麼我們需要做信號分析”。比如說，它會用聲波的混響來解釋傅裏葉級數，把抽象的頻譜概念具象化。那種“豁然開朗”的感覺，到現在我都印象深刻。更讓我欣賞的是，它對基礎概念的講解極其紮實，比如什麼是周期信號、隨機信號，各種采樣定理的推導過程，作者都給齣瞭詳盡的步驟和清晰的邏輯。對於我們這些想把理論學透徹的人來說，這本書的理論深度和教學設計的平衡感做得非常好，讀起來不像是啃一本艱澀的教科書，更像是在一位耐心老師的引導下，一步步拆解信號處理這座大山。它為後續學習更高級的數字信號處理、通信原理等課程打下瞭極其堅固的地基，這一點是無可替代的寶貴財富。