随机信号分析 9787121036286 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李晓峰，李在铭，周宁 著

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• 滤波理论
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121036286

商品编码：29874481690

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：随机信号分析

定价：25.00元

作者：李晓峰,李在铭,周宁

出版社：电子工业出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787121036286

字数：306.8000

页码：169

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

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。
本书主要讨论*信号的基础理论和分析方法。全书共7章，内容包括：概率论基础，*信号与典型信号举例，平稳性、循环平稳性与功率谱密度函数，各态历经性与*实验方法，*信号通过线性系统，带通信号与窄带高斯信号，马尔可夫链、独立增量过程与泊松过程等。
本书强调*信号及其分析的基本概念、物理意义与系统方法，注重理论基础，并联系工程实践。内容全面，叙述清楚，例题与图示丰富，便于教学与自学。
本书以初等概率论、高等数学与信号分析的基本知识为基础，可以作为高等学校电子信息类专业本科生与研究生教材或教学参考书，也可供相关专业领域的师生、科研和工程技术人员参考。

目录

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作者介绍

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李晓峰，男，1963年生。电子科技大学教授。在图像和语音信号处理、多媒体传输与编码技术、无线移动通信终端及DSP实时实现技术等方面有较深入研究。先后主持完成国家自然科学基金、“863”计划课题及国防预研等项目近20项；曾获得国家科技进步二等奖1项、省/部级科技与教学奖5

文摘

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序言

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探寻信号世界的奥秘：理解随机现象的本质与应用 本书旨在带领读者深入探索信号世界的非凡魅力，揭示隐藏在看似混乱、不可预测的随机现象背后的深刻规律和数学框架。我们将一起踏上一段严谨而富有启发性的旅程，从基础概念出发，逐步构建对随机信号的全面理解，并探讨其在各个科学技术领域中的广泛应用。 第一章：随机信号的起源与定义 在本章，我们将首先审视何为“随机信号”。我们将区分确定性信号与随机信号，理解随机性并非意味着毫无规律，而是指信号的取值或演变过程受概率规律支配，在每次观测中呈现出不确定性。我们将引入随机变量和随机过程的概念，为后续的深入分析奠定坚实的理论基础。 随机变量的引入： 讲解离散型和连续型随机变量的定义，以及概率质量函数（PMF）、概率密度函数（PDF）等核心概念。我们将通过具体的例子，如抛硬币、测量器件的噪声等，来阐释随机变量的实际意义。 随机过程的建模： 介绍随机过程作为时间的函数，其值本身是随机变量的统计模型。我们将探讨不同类型的随机过程，例如独立增量过程、平稳过程等，并理解它们各自的特性。 统计特性的描述： 讲解如何通过统计量来刻画随机信号的性质，包括均值、方差、自相关函数、互相关函数等。这些统计量将成为我们分析随机信号行为的“指纹”，帮助我们理解其内在结构。 实际应用中的随机信号： 简要介绍随机信号在通信、控制、图像处理、金融等领域出现的典型场景，引发读者对后续章节学习的兴趣。 第二章：概率论基础回顾与拓展 概率论是理解随机信号的基石。本章将对概率论的核心概念进行系统回顾，并在此基础上拓展，为后续的随机信号分析提供必要的数学工具。 事件与概率： 回顾概率的基本公理，理解条件概率、独立事件的概念，并学习贝叶斯定理在信号分析中的应用。 随机变量的联合分布与条件分布： 探讨多个随机变量之间的关系，理解联合概率密度函数、边缘概率密度函数以及条件概率密度函数。这将帮助我们分析多个信号源之间的相互影响。 期望与方差的深入理解： 详细阐述数学期望的计算方法，包括一阶矩，并引入高阶矩的概念，如方差（二阶中心矩）、偏度、峰度等，它们能够更精细地描述随机变量的分布形态。 重要不等式与极限理论： 介绍切比雪夫不等式、马尔可夫不等式等，理解它们在估计概率边界中的作用。同时，我们将初步接触大数定律和中心极限定理，为理解样本均值的统计性质和信号的叠加效应打下基础。 第三章：平稳随机过程的分析 平稳性是随机信号分析中最重要和最常用的假设之一。本章将聚焦于平稳随机过程，系统阐述其统计特性和分析方法。 狭义平稳与广义平稳： 区分狭义平稳（严格平稳）和广义平稳（二阶平稳），理解其各自的数学定义和实际意义。大多数情况下，我们将主要关注广义平稳过程，因为其分析相对更容易，且在许多实际应用中具有代表性。 自相关函数（ACF）： 深入研究自相关函数，理解其反映随机过程在不同时间点上的统计相关性。我们将学习如何通过自相关函数来表征随机过程的“记忆性”和周期性。 功率谱密度（PSD）： 引入功率谱密度，它是自相关函数的傅立叶变换。我们将理解功率谱密度如何描述随机信号在不同频率上的能量分布，以及它在信号滤波、识别等方面的关键作用。 谱分解定理： 讲解谱分解定理，它揭示了平稳随机过程可以通过一系列不相关的随机变量（白噪声）通过线性系统来产生。 马尔可夫过程与泊松过程： 简要介绍两种重要的特殊随机过程——马尔可夫过程，其未来状态仅依赖于当前状态，与过去状态无关；以及泊松过程，常用于描述事件的随机发生。 第四章：非平稳随机过程的分析 尽管平稳性在许多分析中很有用，但现实世界中的许多随机信号是非平稳的。本章将探讨如何处理和分析这类信号。 非平稳过程的定义与特性： 理解非平稳过程的均值、方差或自相关函数会随时间变化。我们将举例说明非平稳信号，如信号幅度或频率随时间衰减、调制等。 时变自相关函数与时变功率谱密度： 探讨如何描述非平稳过程的统计特性，引入时变自相关函数和时变功率谱密度（如维纳谱）的概念。 短时傅里叶变换（STFT）： 介绍STFT，它通过在一个滑动的时间窗口内进行傅里叶变换，来捕捉信号局部频率成分的时变特性。 小波变换： 引入小波变换，它能够提供更好的时频分辨率，尤其擅长分析具有瞬态特征或突变点的非平稳信号。 多分辨分析： 阐述多分辨分析的思想，理解如何利用不同尺度的小波来分析信号在不同细节层次上的信息。 第五章：随机信号的生成与建模 理解随机信号的特性后，我们还需要学习如何生成和建模它们，以便在仿真和系统设计中使用。 白噪声的产生与特性： 详细介绍白噪声，一种具有恒定功率谱密度的理想化随机信号，它是许多随机过程的“种子”。我们将讨论近似白噪声的生成方法。 线性时不变（LTI）系统与随机信号： 分析随机信号通过LTI系统后的输出。我们将学习如何计算输出信号的均值、方差和自相关函数，以及输出信号的功率谱密度如何由输入信号的功率谱密度和系统的频率响应决定。 AR、MA、ARMA模型： 介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型，它们是描述平稳时间序列的强大工具，广泛应用于信号预测、滤波和系统辨识。 随机过程的仿真： 探讨基于各种模型和算法，在计算机中生成具有特定统计特性的随机信号的方法。 第六章：随机信号在通信系统中的应用 通信系统是随机信号分析最重要的应用领域之一。本章将深入探讨随机信号在通信中的作用。 噪声对通信系统的影响： 分析热噪声、散弹噪声等各种噪声源在通信链路中的产生和传播，以及它们如何影响信号的质量和系统的性能。 信噪比（SNR）的分析： 理解信噪比是衡量信号质量的关键指标，并学习如何在不同通信环节中计算和优化SNR。 调制与解调中的随机信号： 探讨AM、FM、PM等调制技术如何将信息加载到载波上，以及在接收端如何通过各种解调器从带有噪声的信号中恢复原始信息。 误码率（BER）的分析： 学习如何量化数字通信系统中由于噪声引起的错误传输率，并探讨各种纠错编码技术如何降低BER。 多径传播与衰落： 分析信号在无线环境中遇到的多径传播效应，以及由此引起的信号衰落，并探讨相应的对抗技术。 第七章：随机信号在控制系统中的应用 控制系统同样广泛地依赖于随机信号的分析和处理，以实现鲁棒和最优的控制。 随机信号的测量与估计： 讨论在存在测量噪声的情况下，如何准确估计系统的状态变量，引入卡尔曼滤波等最优估计算法。 随机扰动下的系统响应： 分析当控制系统受到随机扰动时，其性能如何受到影响，以及如何设计控制器来抑制这些扰动。 最优控制理论中的随机性： 介绍随机最优控制问题，例如在存在过程噪声和测量噪声的情况下，如何设计最优的控制策略。 系统辨识： 探讨如何利用观测到的输入输出数据（通常带有噪声）来辨识控制系统的模型参数。 第八章：随机信号在信号处理与图像分析中的应用 从音频信号处理到医学成像，随机信号分析在信号处理和图像分析领域扮演着至关重要的角色。 滤波器设计： 学习如何设计各种类型的滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器），以去除信号中的噪声或提取特定频率成分，包括经典滤波器和现代最优滤波器（如Wiener滤波器）。 谱分析技术： 深入研究各种谱分析方法，如周期图法、Welch法、最大熵法等，用于揭示信号的频率特性，在语音识别、振动分析等方面具有重要意义。 图像去噪： 探讨多种图像去噪算法，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波，以及更先进的基于小波或偏微分方程的去噪方法，以恢复图像的清晰度。 图像复原： 研究如何解决由于成像过程中的噪声、模糊等原因导致的图像退化问题，包括盲去卷积等技术。 特征提取与模式识别： 利用随机信号分析的工具，从复杂的信号或图像中提取有意义的特征，用于后续的分类和识别任务。 第九章：随机信号的数值计算与仿真 实际的随机信号分析往往需要借助数值计算和计算机仿真来完成。 随机数生成器的原理与应用： 介绍各种伪随机数生成器的算法，以及如何验证其统计性能。 蒙特卡罗方法： 讲解蒙特卡罗方法，一种基于随机抽样来求解复杂问题的计算技术，在许多工程和科学领域都有广泛应用。 基于采样的仿真方法： 探讨如何利用计算机模拟来分析系统的行为，例如通过生成大量随机信号样本来估计统计量或评估系统性能。 高性能计算在随机信号分析中的作用： 简要提及并行计算和GPU加速等技术如何加速复杂的随机信号分析和仿真过程。 第十章：前沿进展与未来展望 本章将回顾随机信号分析领域的一些前沿研究方向和未来发展趋势。 机器学习与深度学习在信号处理中的融合： 探讨神经网络、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型如何应用于信号去噪、特征提取、分类等任务，以及它们与传统随机信号分析方法的结合。 非线性随机过程的分析： 介绍针对非线性系统的随机信号分析技术，以及混沌动力学等领域的最新进展。 大数据时代的信号分析挑战： 讨论海量数据对信号分析方法提出的新要求，以及如何开发高效、可扩展的分析工具。 信息论与随机信号： 探讨信息论的概念如何与随机信号分析相结合，例如在信道容量、信息传输效率等方面。 通过对以上章节的学习，读者将能够建立起一套严谨而全面的随机信号分析理论体系，掌握分析和处理各种随机现象的工具和方法，并能够将这些知识灵活应用于解决实际工程和科学问题。本书的目标是培养读者深入洞察随机性本质的能力，从而在信息爆炸的时代，更好地理解和驾驭我们周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

长久以来，我都在寻找一本能够深入理解和处理那些“不确定”信号的书籍，而《随机信号分析》（ISBN 9787121036286，电子工业出版社）这本书，恰好契合了我的需求。它没有那些花哨的封面设计，取而代之的是一种沉静而专业的风格，让我一眼就觉得它是一本内容扎实的学术著作。书的厚度适中，拿在手里有一种沉甸甸的实在感，这预示着里面蕴含着丰富的知识。我翻开扉页，清晰的出版信息，包括出版社的名称和那个独一无二的ISBN号，都让我对这本书的专业性和可靠性有了信心。我喜欢这种低调而严谨的风格，它让我觉得作者和出版社都专注于内容的深度和质量。我期望这本书能够为我提供一个全面而系统的随机信号分析理论体系，从概率论和随机过程的基础出发，深入探讨各种随机信号的统计特性，例如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等。我希望能通过阅读这本书，掌握诸如滤波、估计、检测等关键的信号处理技术，并将这些理论知识融会贯通，应用于实际的工程问题中，从而能够更有效地处理和分析那些充满随机性的信号，为解决现实世界中的挑战提供理论支持。

评分☆☆☆☆☆

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