统计信号处理（第2版）/中国科学技术大学精品教材·普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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叶中付 著

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• 信号处理
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• 随机过程
• 高等教育
• 教材
• 中国科学技术大学
• 精品教材

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312032370

版次：2

商品编码：11315856

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

页数：409

字数：505000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计信号处理（第2版）/中国科学技术大学精品教材·普通高等教育“十一五”国家级规划教材》论述对随机信号的统计分析与处理，除了重点介绍统计信号处理的基本理论和方法外，还对所需预备知识作了概述并把阵列信号处理作为应用加以介绍.全书共分7章，依次为统计信号处理中的基本数学知识、随机信号与系统、噪声中的信号检测、非参量检测与稳健检测、信号估计理论。
　　《统计信号处理（第2版）/中国科学技术大学精品教材·普通高等教育“十一五”国家级规划教材》是为信息科学技术领域高年级本科生和研究生的学习需求而编写的，也可供从事科研和技术开发的人员参考。

内页插图

目录

总序
再版前言
前言

第1章 统计信号处理中的基本数学知识
1.1 概率论概要
1.1.1 随机事件及其概率
1.1.2 随机变量及其分布
1.1.3 多维随机变量
1.1.4 随机变量的数字特征
1.1.5 高斯随机变量
1.1.6 随机变量函数的分布
1.1.7 复随机变量
1.2 随机过程基础
1.2.1 平稳与非平稳随机过程
1.2.2 随机过程的统计特性与维纳——辛钦定理
1.2.3 高斯随机过程
1.2.4 随机过程的积分微分特性
1.3 线性代数导论
1.3.1 矩阵的概念和基本运算
1.3.2 特殊矩阵
1.3.3 矩阵的逆
1.3.4 矩阵分解
1.3.5 子空间
1.3.6 梯度分析
参考文献

第2章 随机信号与系统
2.1 信号与系统概述
2.1.1 信号及其分类
2.1.2 系统及其分类
2.2 随机信号通过线性时不变系统
2.2.1 系统输出的均值
2.2.2 系统输出的自相关函数和功率谱密度函数
2.2.3 系统输入与输出的互相关函数和互功率谱密度函数
2.2.4 系统输出的概率密度
2.3 随机序列通过线性时不变系统
2.3.1 系统输出的均值
2.3.2 系统输出的自相关函数和功率谱密度函数
2.3.3 系统输入与输出的互相关函数和互功率谱密度函数
2.4 白噪声通过线性时不变系统
2.4.1 系统输出的一般特性及等效噪声带宽
2.4.2 白噪声通过理想低通系统
2.4.3 白噪声通过理想带通系统
2.4.4 白噪声通过具有高斯频率特性的带通系统
2.5 白噪声序列和平稳随机序列的参数模型
2.5.1 自回归滑动平均模型
2.5.2 自回归模型
2.5.3 滑动平均模型
2.5.4 三种模型间的联系
2.6 随机信号通过线性时变系统
2.7 随机信号通过非线性系统
2.7.1 直按计算法
2.7.2 特征函数法
2.7.3 普赖斯定理
2.7.4 级数展开法
小结
……

第3章 噪声中的信号检测
第4章 非参量检测与稳健检测
第5章 信号估计量论
第6章 最佳线性滤波基本理论——波形估计
第7章 阵列信号处理

精彩书摘

　　第1章 统计信号处理中的数学知识
　　在信号的分析与处理中常常需要用到不少数学基础知识，因此在本章中将对统计信号处理中可能用到的数学知识作简单的介绍。
　　1.1节 主要是对概率论内容的概述；
　　1.2节 主要介绍随机过程的基本内容；在1.3节中，线性代数的知识将是我们阐述的重点，需要特别说明的是：由于本书侧重于数学知识在统计信号处理中的应用，因此关于数学基础知识的阐述以基本概念和有用的结论为主，而命题的严格证明较少涉及，对此感兴趣的读者可以参阅有关参考文献。
　　1.1 概率论概要
　　自然界与人类社会的众多现象大致可分为两类，分别称为确定性现象与随机现象。
　　所谓确定性现象，即在一定条件下必然会出现某一结果（或发生某一事件）的现象，例如，纯净水在一个大气压下加热至100摄氏度时，必然沸腾；物体以10米／秒的速度做匀速直线运动1分钟，其走过的路程必为600米.这类确定性现象由确定的规律所控制，从数量的角度来研究，从而产生了量与量之间确定的函数关系。
　　所谓随机现象，即在一定条件下可能出现不同结果（或发生不同事件），且不能准确预言究竟出现哪一种结果的现象.例如，相同条件下掷一枚硬币，可能正面向上，也可能反面向上，且在未掷之前无法准确预言究竟哪一面向上；二元数字通信系统发送的信号可能是“1”，也可能是“0”，接收机在接收之前无法准确预言接收结果是信号“1”，还是信号“0”.这一类现象广泛存在于自然界与社会活动中，而概率论正是探索研究这类随机现象客观规律的一门学科。
　　本节首先介绍随机事件及其概率，并在此基础上分析随机变量的分布和数字特征，最后对现实中常用的多维随机变量作简单的概述。
　　1.1.1 随机事件及其概率
　　观察、研究随机现象的手段与过程称为试验.当试验满足下述条件时，称之为随机试验，简称试验，记为E.随机试验具有如下特征：
　　（1）试验可在相同条件下重复进行（可重复性）；
　　（2）试验可能出现的结果不止一个，并明确知道所有可能的结果；
　　（3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个，但是在一次试验之前不能准确预言哪一种结果会出现（结果出现的随机性）。
　　如：掷一颗骰子并观察出现的点数，从一批产品中任意抽取若干件来观察其中的次品数等都是随机试验。
　　概率论所要研究的是随机试验中出现的各种情况，为了方便研究，对试验的有关结果给出如下概念。
　　定义。
　　1.1.1 某一随机试验中可能出现的每一结果称为该试验的一个基本事件（样本点），记为叫.所有基本事件构成的集合称为该试验的样本空间，记为Ω.由样本空间Ω中的若干基本事件构成的子集合称为该试验中的随机事件，简称为事件，记为A，B，C，….当属于事件A的某一基本事件发生时，称事件A发生。
　　我们在研究随机现象时，不仅需要知道可能会出现哪些事件，更重要且更具实践意义的是了解、研究各种事件发生可能性的大小并加以度量.我们把刻画事件A发生可能性大小的数量指标称为事件A的概率，记为P（A）.下面给出计算P（A）的三种主要方法。
　　定义1.1.2在观察某一随机事件A的随机试验中，随着随机试验次数n的增大，事件A发生的频率Fn（A）会越来越稳定地在某一常数p附近摆动，这时就以常数p作为事件A的概率，称之为统计概率，即P（A）=p。
　　……

前言/序言

　　无论是在人类社会还是在自然界里，信息无处不在、无时不在。信号既是表现信息的形式，也是人类理解信息的桥梁。而获取信息是通过对信号的分析和处理来实现的，因此信号分析与处理十分重要，它已经成为一个专门的研究领域，理论和技术成果应用非常广泛。
　　对确定信号的分析与处理已在其他课程中介绍，本书则是论述对随机信号的分析与处理。由于对随机信号的分析与处理需要大量的统计理论，因此通常将对随机信号的分析与处理称为统计信号处理。
　　随机信号是普遍存在和千变万化的，对它的分析与处理的研究也是无穷无尽的。世界上许多大学、研究所和企业集中了一大批科研工作者和工程技术人员，他们把毕生的精力投入到统计信号处理理论和技术的研究、产品研发中去，极大地提高了人类的生活质量，增强了人类的认知能力，推动了，社会的发展。读者只需稍加留心就会注意到国内外有大量的学术刊物、学术会议涉及统计信号处理，统计信号处理不但为通信、雷达、声呐、自动控制等领域提供理论基础和技术支持，而且还是天文学、地震学、气象学、生物物理学、医学、经济学研究与应用中的重要工具。
　　统计信号处理是在发展通信、雷达、声呐、自动控制等系统的过程中逐渐形成和发展起来的。对于这些系统的性能要求概括起来有两方面：一是系统能高效率地传输信息；二是可靠地传输信息，影响系统可靠性的原因主要有：系统内部存在的噪声，系统外部存在的干扰，传输过程中携带信息的信号的畸变。统计信号处理的基本任务就是提高系统的可靠性，主要内容包括信号与系统模型、信号检测理论、信号参量估计理论、信号波形估计理论。
　　本书是为高年级本科生和低年级研究生而写的，期望对他们现在的学习和将来的工作有所帮助。学习统计信号处理需要一些预备知识，包括概率论、随机过程、线性代数、信号与系统等。因此本书除了重点介绍统计信号处理的基本理论和方法外，还对所需预备知识作了概述并把阵列信号处理作为应用加以介绍，全书共分7章，依次为统计信号处理中的基本数学知识、随机信号与系统、噪声中的信号检测、非参量检测与稳健检测、信号估计理论、最佳线性滤波基本理论——波形估计和阵列信号处理。
　　中国科学技术大学十分重视信号与信息处理学科的建设，在建校之初就把信号处理列入该学科的课程规划。沈凤麟先生从1980年起承担了“信号统计分析基础”课程的教学工作，具有丰富的教学经验，他先后编写了《信号统计分析基础》、《信号统计分析与处理>两本教材。作者师从沈先生，先是做他的助教，然后跟随他一起讲授部分章节。沈先生对教学工作的敬业精神令人钦佩，作者从他身上学到了许多宝贵的东西，沈先生退休后，作者承担了主讲本科生“信号统计分析基础”课程，还为研究生开设了“近代信号统计分析”课程，由于教改的需要，现已将两门课程合并为本硕贯通课程“信号统计分析”。经过十余年的教学与科研工作经验和成果的积累，作者对于统计信号处理有了一些心得体会，在所在系的热情支持下，作者策划了这本书的写作并申报了普通高等教育“十一五”国家级规划教材，获得批准。这本书还列入了“十一五”国家重点图书和中国科学技术大学建校五十周年校庆精品教材目录。
　　在本书的策划和撰写过程中，得到了信号统计处理研究室许多同志的帮助，徐旭讲师不仅参与了第2章内容的写作，还参与了全书问题的讨论。刘超、彭建辉、张裕峰、戴继生、秦翰钦、贾红江、崔波、薛续磊、杜冰、祝佳、朱张勤、向利、李春辉、王种等研究生积极参与资料的收集、文字的录入和问题的讨论。在本书的策划和撰写过程中，还得到了家人的理解和大力支持。此外，本书的完成还参考了很多文献和书籍，在此作者向所有支持、关心、帮助本书的同志表示衷心的感谢。

《数字信号处理原理与应用》 内容概要： 本书系统深入地阐述了数字信号处理（DSP）的基本原理、核心算法以及在各个领域的典型应用。全书共分为十一章，结构清晰，循序渐进，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握实际工程中常用的处理技术。 第一章 绪论 本章首先介绍了信号与系统的基本概念，包括信号的分类（连续/离散、周期/非周期、偶/奇、能量/功率信号等）以及系统的基本性质（线性、时不变、因果性、稳定性等）。在此基础上，引出了数字信号处理的概念及其在现代科技中的重要性，例如通信、音频、图像、雷达、医学等领域。最后，简要回顾了数字信号处理的发展历程，并展望了其未来的发展趋势。 第二章 离散时间信号与系统 本章重点介绍了离散时间信号的数学描述和基本运算，包括单位抽样序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列等。同时，深入讲解了离散时间系统的基本概念和分类，特别是线性时不变（LTI）系统的描述方法，如差分方程和系统函数。通过卷积运算，揭示了LTI系统的基本特性和输出信号的生成机制。 第三章 离散傅里叶变换（DFT） 本章是数字信号处理的核心章节之一，详细介绍了离散傅里叶变换（DFT）及其性质。DFT是连接时域和频域的重要桥梁，能够揭示信号的频谱特性。本章内容涵盖了DFT的定义、计算方法、周期性、线性、对称性、时移、频移、卷积性质以及帕塞瓦尔定理等。此外，还介绍了DFT在信号分析和系统特性表征中的作用。 第四章 快速傅里叶变换（FFT） 在DFT的基础上，本章重点介绍了计算DFT的快速算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT通过分解计算，大大提高了DFT的运算效率，是实际应用中的关键技术。本章将详细讲解两种主要的FFT算法：按时间抽取（Cooley-Tukey）和按频率抽取，并分析其蝶形运算结构和计算复杂度。 第五章 Z变换 Z变换是分析离散时间系统的重要数学工具，特别适用于处理LTI系统的频率响应和稳定性。本章介绍了Z变换的定义、收敛域、基本性质，如线性、时移、尺度变换、微分、卷积定理等。通过反Z变换，可以从系统函数得到系统的单位冲激响应，从而全面理解系统的动态特性。 第六章 线性时不变系统的频率响应 本章聚焦于LTI系统的频率响应，这是衡量系统对不同频率信号响应特性的关键指标。通过Z变换和DFT，本章详细分析了系统的频率响应函数，包括幅度响应和相位响应。进一步讨论了如何利用频率响应来设计滤波器，以及如何理解系统在频率域的行为，例如低通、高通、带通和带阻特性。 第七章 滤波器设计 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的组成部分，用于去除噪声、提取有用信息或改变信号的频谱特性。本章分两大类详细介绍了滤波器的设计方法： IIR滤波器设计： 重点讲解了基于模拟滤波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的数字滤波器设计方法，特别是双线性变换法和脉冲响应不变法。 FIR滤波器设计： 介绍了两种主要的FIR滤波器设计方法：窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法。分析了不同窗函数的性能权衡，以及如何根据滤波器性能指标（通带纹波、阻带衰减、过渡带宽度）来选择合适的窗函数和滤波器阶数。 第八章 参数化估计 本章将目光转向信号的建模与参数估计。介绍了经典参数化模型，如AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型，并深入讨论了相应的参数估计方法，如最小二乘法、Yule-Walker方程等。这些模型在信号预测、信道均衡、语音合成等领域有着广泛应用。 第九章 谱估计 谱估计是研究信号频谱特性的重要技术，它旨在从有限的观测数据中估计出信号的功率谱密度。本章介绍了多种谱估计方法： 经典谱估计： 包括周期图法和改进周期图法（Welch法），分析了它们的优缺点，特别是在方差和分辨率之间的权衡。 现代谱估计： 重点介绍了模型驱动的谱估计方法，如AR模型谱估计（Burg法、Yule-Walker法）、MA模型谱估计、ARMA模型谱估计。这些方法在低信噪比条件下通常能获得更高的分辨率。 第十章 有限长序列的傅里叶变换 本章针对有限长序列，深入探讨了其傅里叶变换的性质和应用。重点讲解了循环卷积的概念，并阐述了它与线性卷积的关系。在此基础上，介绍了如何利用DFT和FFT高效计算线性卷积，这在实际系统中至关重要。 第十一章 数字信号处理的应用 本章将前面所学的理论知识和算法，通过具体的工程实例进行展示。涵盖了数字信号处理在以下几个重要领域的应用： 语音信号处理： 包括语音信号的分析（如基频估计、共振峰提取）、编码、合成和识别。 图像信号处理： 涵盖了图像增强、滤波、边缘检测、图像压缩等技术。 通信系统： 介绍了数字调制解调、信道编码、均衡等在现代通信中的应用。 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与诊断。 本书内容结构严谨，理论推导清晰，辅以大量图示和实例，力求使读者在掌握理论的同时，也能理解其工程实现和实际意义。通过学习本书，读者将能熟练运用数字信号处理技术解决实际工程问题，并为进一步深入研究打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这是一本非常经典的教材，也是一本非常有价值的参考书。我曾在一个讨论会上，与几位同行交流学习心得，大家都不约而同地提到了《统计信号处理（第2版）》这本书，并对其给予了高度评价。这本书的内容非常全面，从基础的随机信号理论到高级的统计信号处理技术，应有尽有。它不仅适合作为本科生和研究生学习的教材，也适合作为科研人员和工程师的参考书。我对书中关于模型辨识的部分印象深刻，它系统地介绍了各种模型辨识的理论和方法，并对其优缺点进行了详细的分析。这对于我理解和构建各种信号模型，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我曾经尝试过一些其他关于信号处理的书籍，但总感觉它们不够“接地气”，或者说，离我实际工作中的问题总有一点距离。《统计信号处理（第2版）》则完全不同。它非常注重理论与实践的结合。书中大量的例题和习题，不仅巩固了理论知识，更重要的是，它们展示了如何将这些理论应用于解决实际问题。我记得在学习自适应滤波部分时，书中详细介绍了LMS算法和RLS算法，并给出了它们在噪声消除、回声消除等方面的应用实例。这让我能够直接将学到的知识应用到我的工程项目中，取得了显著的效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨和厚重感，中国科学技术大学精品教材的标识更是让人对内容的深度和学术价值充满期待。我是一个刚入行不久的科研人员，在工作中经常会遇到各种信号处理的问题，从最初的滤波器设计到后来的模型辨识，再到更复杂的盲源分离，这些都离不开扎实的信号处理理论基础。而《统计信号处理（第2版）》这本书，正是为解决这些痛点而来的。它的内容覆盖面非常广，从最基础的随机信号理论，到各种统计估计方法，再到现代信号处理的前沿技术，可以说是应有尽有。最让我印象深刻的是，书中并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是将理论知识与实际应用紧密结合，通过大量的实例，让抽象的数学概念变得直观易懂。例如，在讲解卡尔曼滤波器时，作者并没有止步于理论推导，而是详细阐述了它在目标跟踪、导航制导等领域的实际应用，并给出了相应的伪代码，这对于我这样的实践者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信号处理充满好奇心的学生，一直希望能找到一本能够系统地带领我进入这个领域的书籍。《统计信号处理（第2版）》这本书，可以说是我探索这个领域的一块敲门砖。它从最基础的概率论和随机过程入手，层层深入，逐渐引入各种统计信号处理的核心概念和方法。我最喜欢的是书中对各种估计器性能的分析，比如均方误差、信噪比等，这些指标的引入，让我能够客观地评价不同算法的效果。另外，书中关于谱估计的章节，也给我留下了深刻的印象，传统方法和现代方法的对比，让我对信号的频率成分有了更深刻的理解。这本书的难度适中，既有理论深度，又有一定的实践指导意义，非常适合想要系统学习统计信号处理的读者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在通信工程领域工作的工程师，日常工作中经常需要处理各种调制、解调、信道估计等问题，这些都离不开统计信号处理的知识。我在一次项目评审中，听一位专家提到了《统计信号处理（第2版）》，于是抱着学习的态度购入了这本书。这本书的深度和广度都让我感到非常满意。它不仅仅是一本教材，更像是一本案头常备的参考书。例如，在讲解盲源分离时，书中不仅介绍了独立成分分析（ICA）等经典方法，还提及了一些更前沿的技术，并提供了相关的数学推导和算法流程。这对于我理解通信系统中信号分离的难题，提供了理论上的支持和解决思路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我选择这本书很大程度上是因为它的“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”这个标签。在当前这个信息爆炸的时代，找到一本真正高质量、经过时间检验的教材是多么不容易。这本书恰恰符合了我的需求。我之前也看过一些信号处理的书籍，但很多都显得过于理论化，或者内容更新不够及时，无法满足我处理现代复杂信号的需求。《统计信号处理（第2版）》在这方面做得非常好，它不仅涵盖了经典统计信号处理理论，更重要的是，它对一些近些年发展起来的新方法、新思想也进行了深入的探讨。我特别喜欢其中关于谱估计的部分，传统的方法和现代的谱估计技术被清晰地梳理和对比，让我能够更好地理解不同方法的优劣和适用场景。书中的习题也很有挑战性，既有巩固基础的，也有引导思考的，完成这些习题的过程，本身就是一次深入理解知识的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太扎实了！我是在读研究生期间接触到的，当时我的研究方向涉及到大量的传感器数据处理，需要对采集到的噪声信号进行有效的估计和滤波。在老师的推荐下，我拿起了这本《统计信号处理（第2版）》。第一遍读的时候，我更多的是在梳理知识框架，了解整体的脉络。我发现，它从随机过程的定义、性质，到各种分布的统计特性，再到均值、方差、协方差等基本概念，都讲解得非常清晰。尤其是在介绍各种估计量的性质时，例如无偏性、有效性、一致性等，书中给出了严谨的数学证明，并解释了这些性质在实际应用中的意义。这对于我理解为什么某种估计方法更好，为什么需要关注某些指标，有着至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

当我开始深入研究某个具体问题时，这本书更是展现了它的价值。我当时需要处理的是非平稳信号，传统的平稳信号处理方法效果不佳。这本书中关于非平稳信号分析的内容，比如时频分析方法，给了我很大的启发。作者详细介绍了短时傅里叶变换、小波变换等技术，并分析了它们各自的优缺点以及适用范围。我尝试将这些方法应用到我的数据上，结果令人欣喜。同时，书中关于参数估计的部分，也为我提供了多种选择，比如最大似然估计、最小均方估计等，并详细解释了它们的推导过程和应用条件。这让我能够根据具体的数据特性和任务需求，选择最合适的估计方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，从基础理论到高级应用，层层递进，逻辑清晰。我是一个习惯于先掌握理论基础再进行实践学习的人，而《统计信号处理（第2版）》完全满足了我的学习习惯。开头部分对概率论和随机过程的复习和延伸，为后续内容的学习打下了坚实的基础。后面关于参数估计、模型辨识、谱估计等章节，都围绕着“如何从带有噪声的信号中提取有用信息”这一核心问题展开，提供了多种分析工具和方法。我特别欣赏书中对各种统计模型（如AR模型、MA模型、ARMA模型）的介绍，以及如何利用这些模型来进行信号的预测和滤波。这对于理解和处理时间序列数据非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性。作者在阐述复杂概念时，会尽量使用清晰的语言，并辅以直观的图示和例子。我尤其喜欢书中关于贝叶斯统计的部分，这在传统的信号处理教材中并不常见，但对于现代信号处理来说却越来越重要。作者用一种循序渐进的方式介绍了贝叶斯推断的基本思想，并将其应用于参数估计等问题。这让我能够从一个全新的角度来理解信号处理，并掌握更强大的分析工具。书中对各种方法的比较和权衡，也帮助我建立了更全面的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

东西不错，物美价廉，值得购买

评分☆☆☆☆☆

书的印刷很好，就是里面错误不少，公式推导特别多，最好自己推一推加深印象。

评分☆☆☆☆☆

先评价！虽然自己没有看到呢！但应该不错！信任京东商城。网购已成魔！

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包装不错，没任何折损。

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之前也看过一本，这本好一些

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东西不错，物美价廉，值得购买

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还行，书的质量，就是有点小贵，打折力度太小了

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