正版新书--概率、变量和过程在信号处理中的应用 约翰J. 申克 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

约翰J. 申克 著

图书标签:

• 信号处理
• 概率论
• 随机过程
• 通信工程
• 电子工程
• 机械工业出版社
• 约翰J
• 申克
• 数学工具
• 高等教育
• 专业书籍

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111519652

商品编码：29473115251

包装：平装

出版时间：2016-05-01

基本信息

书名：概率、变量和过程在信号处理中的应用

定价：129.00元

作者：约翰J. 申克

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787111519652

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书首先给出了信号处理与通信、信号与系统、统计信号处理在概率与*变量理论的重要背景，通过大量内容来支撑和扩展本书重点，用具体实例和MATLAB来增强和阐明*量的特征和特性，翔实的统计数据将经典的贝叶斯估计和一些*性准则用于参数估计技术。后着重阐述了*过程与系统在通信系统和信息理论、*滤波（维纳滤波和卡尔曼滤波）、自适应滤波（FIR和IIR）、天线波束形成、信道均衡和测向中的实际应用。

目录

---

目录出版者的话译者序前言符号说明章内容概述与背景知识11.1引言11.2确定和系统131.3基于MATLAB的统计信号处理23习题26进一步阅读28部分概率、变量与期望第2章概率论302.1引言302.2集合与样本空间312.3集合的运算342.4事件与域372.5试验的总结412.6测度理论422.7概率公理442.8概率论的一些基本结论452.9条件概率462.10独立性482.11贝叶斯公式492.12全概率502.13离散样本空间522.14连续样本空间562.15的不可测子集56习题58进一步阅读60第3章变量613.1引言613.2函数和映射613.3分布函数653.4概率质量函数683.5概率密度函数703.6混合分布713.7变量的参数模型733.8连续变量753.9离散变量107习题121进一步阅读123第4章多维变量1244.1引言1244.2变量的近似1244.3联合分布和边缘分布1294.4独立变量1304.5条件分布1314.6向量1344.7产生相关变量1414.8变量的变换1434.9两个变量的重要函数1534.10变量簇的变换1584.11向量的变换1614.12样本均值X和样本方差S21634.13小值、大值和顺序统计量1644.14混合166习题167进一步阅读169第5章期望和矩1705.1引言1705.2期望与积分1705.3指示器变量1705.4简单变量1715.5离散样本空间的期望1725.6连续样本空间的期望1745.7期望的总结1765.8均值的函数观点1775.9期望的性质1785.10函数的期望1805.11特征函数1815.12条件期望1835.13条件期望的性质1855.14位置参数：均值、中位数和众数1915.15方差、协方差和相关1935.16方差的函数观点1965.17期望和指示函数1975.18相关系数1975.19正交2015.20相关和协方差矩阵2035.21高阶矩和累积量2045.22偏度的函数观点2095.23峰度的函数观点2095.24母函数2105.25高斯四阶矩2135.26非线性变换的期望214习题216进一步阅读217第二部分过程、系统与参数估计第6章过程2206.1引言2206.2过程的特征2206.3一致性及扩展2236.4过程的类型2256.5平稳性2256.6独立同分布2276.7独立增量2296.8鞅2316.9马尔可夫序列2336.10马尔可夫过程2416.11序列2436.12过程248习题259进一步阅读261第7章收敛、微积分和分解2627.1引言2627.2收敛2627.3大数定理2677.4中心极限定理2697.5连续2717.6导数和积分2787.7微分方程2857.8差分方程2917.9新息和均方预测2927.10杜布迈耶分解2967.11卡胡内列维展开299习题303进一步阅读305第8章系统、噪声和谱估计3068.1引言3068.2再论互相关3068.3各态历经性3098.4RXX(τ)的特征函数3148.5功率谱密度3148.6功率谱分布3198.7互功率谱密度3208.8输入为信号的系统3228.9通带信号3288.10白噪声3298.11带宽3338.12谱估计3358.13参数模型3438.14系统辨识351习题353进一步阅读354第9章充分统计量和参数估计3559.1引言3559.2统计量3559.3充分统计量3569.4小充分统计量3599.5指数族3629.6位置比例族3659.7完备统计量3679.8拉奥布莱克维尔定理3689.9莱赫曼斯爵非定理3709.10贝叶斯估计3719.11均方误差估计3739.12平均误差估计3779.13正交条件3789.14估计器的性质3809.15大后验估计3849.16大似然估计3879.17似然比检验3899.18期望值大算法3919.19矩方法3949.20小二乘估计3959.21LS估计器的性质3989.22优线性无偏估计4019.23BLU估计器的性质404习题405进一步阅读406附录附录内容介绍附录A单变量参数分布总结408附录B函数和属性443附录C频域变换及性质465附录D积分法和积分475附录E恒等式和无穷序列488附录F不等式和期望的界495附录G矩阵和向量的性质502术语表511参考文献521

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

信号世界的奥秘：深入理解概率、变量与过程的强大力量 在这个信息爆炸的时代，信号无处不在，从我们通讯的声波，到医学影像的 X 射线，再到金融市场的波动，它们构成了我们认知世界的重要载体。而要真正理解和驾驭这些复杂多变的信号，离不开一套强大的理论工具。本书并非一本教科书，而是一场关于信号处理核心数学原理的深度探索，旨在为读者揭示隐藏在看似杂乱信号背后，由概率、随机变量和随机过程构成的精妙世界。 超越表面：理解信号的内在规律 我们每天接触到的信号，往往只是信息的表象。例如，一段语音信号，我们听到的是流畅的对话，但其背后包含了复杂的声学特性、调制方式以及可能存在的噪声干扰。又比如，金融市场的股票价格，我们看到的是数字的起伏，但其背后潜藏着供需关系、经济数据、市场情绪等多种因素的交织影响。 本书将带领您深入信号的内在世界，理解这些表象背后的驱动力。我们将从最基础的概率论出发，系统地介绍事件、概率、条件概率、独立性等概念。您将学会如何量化不确定性，如何计算不同事件发生的可能性，以及如何在信息不完整的情况下做出合理的推断。这不仅是信号处理的基础，更是理解任何涉及随机现象的关键。 随机变量：量化信号的不确定性 信号处理的核心挑战之一在于其固有的不确定性。无论是传感器本身的噪声，还是传输过程中的干扰，都使得我们难以获得完美的信号。这时，随机变量就成为了我们分析和处理信号的强大武器。 本书将深入探讨离散随机变量和连续随机变量的概念，以及它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。您将学习如何描述一个随机变量的取值范围和概率分布，例如，理解一个信号的幅度如何在一定范围内随机波动，或者一个测量值的误差如何服从特定的分布。 更重要的是，本书将重点讲解随机变量的统计特性，如期望值（均值）、方差和标准差。这些参数能够精确地量化信号的中心趋势、离散程度以及稳定性。例如，我们如何计算一段音频信号的平均音量？如何评估一个传感器读数的平均误差有多大？这些都是通过随机变量的统计特性来实现的。 本书还将介绍多个随机变量及其联合分布，以及它们之间的相关性和协方差。理解不同信号分量之间的相互影响，对于信号的去噪、特征提取和模式识别至关重要。例如，如果我们要分析一副图像，理解不同像素的亮度值之间是否存在关联，可以帮助我们更好地进行图像增强或边缘检测。 随机过程：捕捉信号的动态演变 现实世界中的信号往往不是静止的，而是随时间或空间变化的。例如，电话里的语音信号是在不断变化的，股票价格也是随时间波动的。这时，我们就需要引入随机过程的概念来描述这些动态的信号。 本书将详细阐述随机过程的定义，并介绍几种重要的随机过程模型。我们将深入研究平稳过程，这种过程的统计特性（如均值和自相关函数）不随时间变化，这使得我们可以利用其稳定的统计规律进行分析。您将理解为何平稳性在信号处理中如此重要，以及如何通过分析信号的统计特性来判断其是否平稳。 本书还将重点讲解自相关函数和互相关函数。自相关函数描述了一个随机过程与其自身在不同时间点的相似程度，这对于信号的周期性检测、滤波以及预测至关重要。互相关函数则衡量了两个不同随机过程之间的相似程度，在信号的同步、匹配以及源识别等领域有着广泛应用。 此外，本书还将探讨一些经典的随机过程，例如泊松过程（用于描述事件的随机发生，如通信系统中分组的到达）和马尔可夫过程（其未来状态只与当前状态有关，广泛应用于系统建模和预测）。通过对这些模型的深入理解，您将能够更有效地建立信号的数学模型，并基于模型进行更精确的分析和预测。 在信号处理中的具体应用 本书的精髓在于将抽象的数学概念与实际的信号处理应用紧密结合。您将看到，概率、随机变量和随机过程是如何被应用于解决现实世界中的各种挑战： 信号去噪： 信号中普遍存在的噪声会严重影响信息的准确性。本书将展示如何利用随机过程的统计特性，设计滤波器来抑制噪声，从而恢复原始信号。您将了解到维纳滤波等经典方法背后的数学原理，理解它们如何基于信号和噪声的统计模型来达到最优的去噪效果。 信号估计与检测： 在许多应用中，我们需要从噪声信号中估计出原始信号的参数，或者判断某个信号是否存在。本书将介绍如何利用概率理论和统计推断，构建最优的估计器和检测器。例如，在雷达系统中，如何从回波信号中检测目标的存在，或者在通信系统中，如何估计传输信号的幅度。 信号建模与仿真： 许多实际信号的生成机制是复杂的，需要建立相应的数学模型来描述。本书将引导您如何利用随机过程来建模各种类型的信号，例如语音信号的声道模型、金融市场的价格变动模型等。掌握了信号建模，您就可以进行精确的仿真，为算法设计和系统优化提供基础。 特征提取与模式识别： 信号的统计特性可以作为其重要的特征，用于区分不同的信号或识别其中的模式。本书将阐述如何利用随机变量的分布和随机过程的统计量来提取信号的特征，例如，在语音识别中，如何利用声学特征来区分不同的音素。 信息论基础： 概率论是信息论的基石。本书将触及信息论的一些基本概念，例如信息熵和互信息，这些概念在量化信号所携带的信息量以及分析信息传输效率方面发挥着重要作用。 本书的独特价值 本书并非旨在提供一套详尽的算法库，而是希望帮助您建立起对信号处理背后数学原理的深刻理解。我们将避免冗余的数学推导，而是侧重于概念的清晰阐释和直观的理解。通过丰富的实例和思考题，您将能够： 建立坚实的理论基础： 掌握概率、随机变量和随机过程的核心概念，为深入学习更高级的信号处理技术打下坚实基础。 提升解决问题的能力： 能够将抽象的数学原理应用于分析和解决实际的信号处理问题。 培养严谨的科学思维： 学习如何量化不确定性，如何进行统计推断，以及如何建立科学的数学模型。 激发研究兴趣： 深入理解信号世界的奥秘，或许会激发您对信号处理领域更深层次的探索和研究。 无论您是信号处理领域的初学者，还是希望深化理论功底的从业者，本书都将成为您探索信号处理奥秘的得力助手。它将引导您穿越概率的迷雾，驾驭随机变量的复杂性，理解随机过程的动态之美，最终实现对信号世界的更深刻洞察和更强大掌控。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读研究生，研究方向是图像信号处理。在日常的文献阅读和科研过程中，我经常会遇到一些与信号的随机性、不确定性相关的理论问题，但总觉得缺乏一本系统性的教材来梳理和补充这些知识。这本书的出现，恰好填补了我的这一需求。我仔细阅读了关于平稳随机过程和功率谱密度的章节。作者对于平稳性的定义和判定，以及功率谱密度在描述信号频率成分和随机特性方面的重要性，都进行了非常深入的讲解。书中给出的傅里叶变换和功率谱估计的数学推导，清晰明了，让我对这些概念有了更深刻的理解。此外，关于谱估计方法的比较和选择，也提供了非常实用的指导。我最近在处理一些低信噪比的医学影像数据，如何有效地估计和分析这些信号的功率谱，对我的算法优化至关重要，我相信这本书会为我提供宝贵的理论支持和技术参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节编排非常合理，从基础的概率论概念出发，逐步深入到随机变量、随机过程，最后才落脚到信号处理中的应用。这样的结构对于我这样不是直接出身于信号处理专业，但又需要学习相关知识的读者来说，简直是福音。第一部分对于概率和随机变量的介绍，非常系统且严谨，概念的引入和数学的推导都做得十分到位，不像有些书籍那样跳跃性太强。尤其是对于各种重要的概率分布，比如高斯分布、均匀分布、指数分布等，都给出了清晰的定义、性质以及在信号处理中的典型应用场景。这为我后续理解更复杂的随机过程模型打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中在讲解每一个概念时，都会穿插一些与信号处理相关的例子，比如用概率来描述信号的幅度分布，用随机变量来模拟噪声的产生等，这使得理论知识的学习过程不再枯燥，而且更容易与实际工程问题联系起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨和专业的气息，深蓝色的底色搭配烫金的书名，给人一种沉甸甸的学术感。拿到手里，纸张的质感也相当不错，厚实而有韧性，翻阅起来有一种顺滑的感觉。我尤其看重书籍的排版和印刷质量，因为它直接影响阅读体验，而这本书在这方面做得非常到位，字体清晰，间距适宜，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。这本书的内容涉猎范围很广，从基础的概率论到复杂的随机过程，再到这些概念在信号处理中的具体应用，都有着详尽的阐述。虽然我还没有深入到每一个章节，但仅仅是浏览目录和部分章节的引言，就能感受到作者的功底深厚。特别是关于随机变量的分布类型和特性，以及如何利用期望、方差等统计量来描述信号的行为，这些内容都写得非常清晰易懂，为后续的信号分析和处理打下了坚实的基础。我期待着通过这本书，能够更深入地理解信号处理的理论精髓，并将这些知识应用到我自己的研究项目中，解决一些实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我是被“约翰J. 申克”这个名字吸引来的。这位在信号处理领域享有盛誉的学者，他的著作自然有其独到之处。拿到这本书，我首先翻阅的是关于马尔可夫过程和泊松过程的部分。这些概念在通信系统、排队论等领域有着广泛的应用，而作者将它们与信号处理的实际问题巧妙地结合起来，给了我很多新的启发。比如，作者是如何用这些随机过程来建模和分析通信链路中的噪声和丢包现象的？书中给出的例子和推导过程，逻辑严密，层次分明，即使是比较抽象的概念，也能通过具体的数学模型和图示变得生动起来。我个人比较喜欢这种理论联系实际的讲解方式，它能帮助我更好地理解抽象概念背后的物理意义和工程价值。而且，这本书的语言风格非常学术化，但又不失清晰和流畅，不会让人觉得晦涩难懂。我最近正好在研究一种新型的信号检测算法，书中关于信号估计和最优滤波器的章节，我预感会为我提供重要的理论指导和实现思路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在信号处理领域工作多年的工程师，平时主要负责通信系统的设计和优化。虽然我已经积累了一定的实践经验，但我总觉得在理论基础方面还有提升的空间，尤其是对于信号的随机性建模和分析。这本书的出现，正好可以弥补我在这方面的不足。我重点阅读了关于卡尔曼滤波和粒子滤波的部分。这两个章节深入浅出地介绍了如何利用随机过程的理论来解决信号估计和状态观测问题。作者对于卡尔曼滤波的递推公式推导，以及其在目标跟踪、导航系统等领域的应用，都做了非常详细的阐述。同时，对于粒子滤波处理非线性、非高斯噪声系统的优势，也进行了清晰的讲解。我最近正好在负责一个复杂的通信信号解调项目，需要精确地估计信号的相位和幅度，而卡尔曼滤波和粒子滤波的理论知识，无疑会为我提供解决问题的关键思路和方法。这本书的深度和广度都非常令人满意，对于我这样的从业人员来说，是一本不可多得的参考书。