随机信号分析及应用(高等院校信息与通信工程系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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潘建寿 王琳 严鹏 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302243533

商品编码：29692603973

包装：平装

出版时间：2011-03-01

基本信息

书名:随机信号分析及应用(高等院校信息与通信工程系列教材)

：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:潘建寿 王琳 严鹏

出版社：清华大学出版社

出版日期：2011-03-01

ISBN：9787302243533

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书共分6章，每章配有适量习题。章介绍学习*过程的知识；第2章在讨论*过程的概念和性质的基础上，介绍了几种常用的*过程；第3章和第4章沿着理论、方法、应用的主线索，分别讨论了乎稳*过程的相关分析、功率谱和*信号统计特性的实验分析(包括参数估计、谱估计、分布函数估计、*过程的模型及*过程的模拟等)；第5章讨论了*信号通过系统(包括通过线性系统、带通系统和非线性系统)的分析；第6章介绍了*过程的理论和方法在信号处理中的相关应用。
　　本书可作为普通高校电子信息类、通信类、电子类等专业的本科生教材，并可供相关专业的研究生及工程技术人员参考。

目录

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章　随机过程基础
　1.1　概率论中的几个概念与公式
　　1.1.1　概率的概念
　　1.1.2　几个重要的概率公式
　　1.1.3　事件独立、互斥与统计独立
　1.2　随机变量
　　1.2.1　随机变量的概念
　　1.2.2　随机变量的概率函数
　　1.2.3　条件分布与独立性
　　1.2.4　几个重要的概率分布
　　1.2.5　随机变量的函数及其分布
　1.3　随机变量的数字特征
　　1.3.1　数学期望
　　1.3.2　方差
　　1.3.3　数学期望和方差的几个常用性质
　　1.3.4　相关系数与协方差
　　1.3.5　统计独立、不相关与正交的概念
　　1.3.6　矩与数字特征
　　1.4　特征函数及其与矩的关系
　　1.4.1　特征函数的定义及性质
　　1.4.2　特征函数与矩的关系
　　1.4.3　多维随机变量的特征函数与联合矩
　　1.4.4　举例
　1.5　极限定理
　　1.5.1　随机变量序列的收敛性
　　1.5.2　大数定律
　　1.5.3　中心极限定理
　1.6　希尔伯特变换
　　1.6.1　希尔伯特变换的定义及物理意义
　　1.6.2　希尔伯特变换的性质
　习题
第2章　随机过程
　2.1　随机过程的基本概念及定义
　　2.2　随机过程的统计描述
　　2.2.1　随机过程的概率分布
　　2.2.2　随机过程的数字特征——时间t的确知函数
　　2.2.3　随机过程的特征函数
　2.3　乎稳随机过程
　　2.3.1　平稳随机过程的概念及数字特征
　　2.3.2　遍历性过程
　2.4　几种常用的随机过程
　　2.4.1　独立随机过程与白噪声
　　2.4.2　白噪声过程
　　2.4.3　正态随机过程
　　2.4.4　马尔可夫过程
　　2.4.5　独立增量过程
　习题
第3章　平稳随机过程的相关分析与谱分析
　3.1　平稳过程的相关函数及其性质
　　3.1.1　自相关函数、自协方差函数及其性质
　　3.1.2　互相关函数、互协方差函数及其性质
　　3.1.3　相关系数和相关时间
　　3.1.4　时间自相关函数
　3.2　平稳随机过程的功率谱密度及其性质
　　3.2.1　功率谱密度的概念和定义
　　3.2.2　功率谱密度的性质
　　3.2.3　互功率谱密度
　3.3　相关函数与功率谱密度的关系
　　3.3.1　维纳一辛钦定理
　　3.3.2　关于维纳一辛钦定理的再讨论
　　3.3.3　互相关函数与互功率谱密度
　3.4　平稳随机过程的采样
　　3.4.1　平稳随机过程的采样定理
　　3.4.2　采样过程的功率谱密度
　习题
第4章　随机信号统计特性的统计实验分析
　4.1　引言
　　……
第5章　随机信号通过系统的分析
第6章　随机过程的理论和方法在信号处理中的应用
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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信号的奥秘：从混沌中寻觅规律 在浩瀚的科学世界中，信号扮演着至关重要的角色。它们是我们感知世界、传递信息、理解自然的媒介。从天空中闪烁的星光，到我们体内跳动的心脏，再到构成数字世界的无数比特流，信号无处不在，它们承载着丰富的信息，却又常常表现出令人捉摸不透的随机性。 本书旨在揭示这些看似混沌的随机信号背后隐藏的深刻规律，并探讨其在信息与通信工程等领域的广泛应用。我们相信，理解随机信号的本质，是掌握现代信息技术，尤其是通信系统设计、信号处理、系统辨识等核心问题的钥匙。 为何要研究随机信号？ 在现实世界中，绝大多数信号都不是完全可预测的。环境噪声、测量误差、信道干扰、系统的不确定性，以及许多自然现象本身固有的随机性，都会导致我们观测到的信号呈现出随机的特性。例如： 通信系统中：无线信道的衰落、噪声的叠加、多用户干扰，都使得接收到的信号带有强烈的随机性。 传感器测量中：任何测量设备都会受到热噪声、闪烁噪声等随机因素的影响，导致测量结果存在不确定性。 生物信号中：心电图、脑电图等生理信号，其内在的复杂性和神经活动的随机性，使其表现出明显的随机特征。 经济金融领域：股票价格、汇率等金融市场的波动，也被认为具有显著的随机性。 如果将这些随机信号视为噪声或干扰而忽略，那么我们对系统的理解将是片面的，甚至会得出错误的结论。相反，通过科学的方法对随机信号进行分析，我们不仅能够更好地理解系统的行为，还能够设计出更鲁棒、更高效的系统，并从中提取出有价值的信息。 本书将带你探索哪些内容？ 本书将从基础理论出发，逐步深入到随机信号分析的各个核心方面，并结合实际应用进行讲解。 第一部分：随机信号的基础理论 我们将从概率论和随机过程的基本概念入手，为理解随机信号奠定坚实的理论基础。 概率论基础：复习概率的基本概念，如随机事件、概率、条件概率、独立性等。我们将重点介绍重要的概率分布，如离散概率分布（伯努努利、二项、泊松）和连续概率分布（均匀、指数、高斯、瑞利等），理解它们的特性及其在信号模型中的作用。 随机变量及其统计特性：引入随机变量的概念，包括其概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）。我们将详细讲解一维和多维随机变量的均值、方差、协方差等统计特征，以及这些统计量如何量化随机信号的性质。 随机过程：这是本书的核心内容之一。我们将定义随机过程，并介绍几种常见的随机过程模型，如： 平稳随机过程：包括狭义平稳（WSS）和广义平稳（SSS）。我们将深入理解平稳性在信号分析中的重要性，它允许我们将时间平均等于系综平均。 马尔可夫过程：强调其“无记忆”特性，以及在建模序列依赖性方面的应用。 高斯过程：由于其优越的数学性质和在许多应用中的出现，高斯过程将得到详细介绍。 泊松过程：用于描述事件在时间上随机发生的模型，例如通信到达。 随机过程的统计分析：我们将学习如何描述随机过程的统计特性，包括自相关函数、功率谱密度（PSD）。自相关函数揭示了信号在不同时间点上的相关性，而功率谱密度则描述了信号能量在频率上的分布。这两者之间的关系（维纳-辛钦定理）是分析随机信号的关键。 第二部分：随机信号的分析方法 在掌握了随机信号的基础理论后，我们将学习各种分析工具和技术。 滤波理论： 线性滤波器：介绍线性滤波器对随机信号的作用，包括其传递函数和频率响应。 维纳滤波器：这是本书的另一个核心章节。我们将学习如何设计最优线性滤波器，以最小化信号估计误差的均方值。维纳滤波器的设计依赖于信号和噪声的自相关函数和互相关函数，我们将推导其最优解，并探讨其在信号增强、噪声消除等方面的应用。 卡尔曼滤波器：我们将介绍卡尔曼滤波器，一种用于估计动态系统状态的递归算法，特别适用于存在噪声测量和系统不确定性的情况。卡尔曼滤波器的递推性质使其在实时系统中具有极大的价值。 谱分析： 功率谱密度（PSD）的估计：介绍多种估计PSD的方法，包括参数方法（如AR模型、ARMA模型）和非参数方法（如周期图法、Welch法）。我们将讨论不同方法的优缺点及其适用场景。 互功率谱密度（CPSD）：用于分析两个随机信号之间的频率关系，对于系统辨识和盲分离至关重要。 系统辨识： 随机输入下的系统辨识：当输入信号是随机的时候，如何估计系统的模型参数？我们将介绍基于最小二乘法、最大似然法等方法来辨识具有随机输入的线性时不变（LTI）系统。 模型选择：在辨识系统时，如何选择合适的模型阶数和结构？ 第三部分：随机信号的应用 理论的价值在于实践。本书的最后部分将聚焦于随机信号分析在信息与通信工程领域的具体应用。 通信系统中的应用： 信道建模与均衡：随机信道（如衰落信道）是通信系统面临的普遍挑战。我们将学习如何利用随机信号理论来描述信道特性，并设计均衡器以补偿信道失真。 噪声的抑制与信号的恢复：在低信噪比环境下，如何从充满噪声的信号中提取有用的信息？维纳滤波、卡尔曼滤波等技术将在这一环节得到详细阐述。 调制与解调：许多调制解调技术（如OFDM）在设计和分析时都会涉及到随机信号的概念。 信号处理中的应用： 语音信号处理：语音信号的随机性体现在其声学特性和说话人的变化上。我们将探讨如何利用随机信号分析来分离语音、识别说话人、进行语音增强等。 图像处理：图像中的噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）是随机的。我们将学习如何运用随机信号分析技术来去除图像噪声，提高图像质量。 雷达与声纳信号处理：目标回波信号常常受到背景噪声和杂波的干扰，随机信号分析是处理这些问题的关键。 其他领域的应用： 控制系统：在存在不确定性和噪声的情况下，如何设计鲁棒的控制器？卡尔曼滤波在现代控制理论中扮演着核心角色。 机器学习与人工智能：许多机器学习模型（如高斯过程回归）本身就是基于随机信号的理论。 金融工程：虽然本书的侧重点是工程领域，但随机信号分析在金融建模中的应用也值得一提，例如期权定价。 学习本书，你将获得什么？ 通过系统学习本书，你将： 深刻理解随机信号的本质：不再将随机性视为难以逾越的障碍，而是将其视为信息的重要组成部分，并学会如何驾驭它。 掌握一套强大的分析工具：熟练运用概率论、随机过程理论，以及维纳滤波、卡尔曼滤波等核心技术。 具备解决实际工程问题的能力：能够将所学理论应用于通信、信号处理等领域的实际问题，设计和优化系统。 为更深入的学习打下坚实基础：为进一步研究更复杂的随机信号模型、非线性滤波、统计信号处理等高级课题做好准备。 本书的编写力求严谨而不失生动，理论推导清晰，并辅以丰富的算例和图示，帮助读者更好地理解抽象的概念。我们相信，对于信息与通信工程专业的学生和从业人员而言，本书将是一本不可或缺的学习和参考资料。让我们一起踏上这段探索随机信号奥秘的旅程，在混沌中发现规律，用数学的语言解读世界的信号之美。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深沉的蓝色调配上清晰的白色字体，透着一股严谨的学术气息，一看就知道是精心编排的教材。我拿到手的时候，首先被它的装帧质量所折服，纸张的厚度和印刷的清晰度都达到了很高的水准，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于需要反复研读的专业书籍来说至关重要。内页的排版也做得十分考究，图表的绘制清晰准确，公式的推导步骤逻辑性极强，没有丝毫的含糊不清。尤其是那些复杂的概率密度函数图和频谱分析图，色彩过渡自然，标注一目了然，这极大地帮助了我理解那些抽象的数学概念。可以说，从拿到书的那一刻起，我就感觉到它是一本值得信赖的工具书，而不是那种敷衍了事的、只为凑齐课程要求的出版物。这种对细节的执着，体现了编者对学习者体验的深切关怀，让人在学习过程中能保持心无旁骛的专注力，专注于知识本身。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我以前对数理统计和随机信号的理解一直停留在“知道公式”的层面，很少能真正“掌握”其精髓。然而，这本教材中的习题设计，彻底改变了我的学习习惯。这些练习题绝不是那种简单的公式代入型题目，它们大多设置了非常贴近实际工程挑战的背景，要求读者必须深入理解背后的物理意义和数学逻辑才能求解。我记得有几道关于功率谱密度的计算题，需要结合傅里叶分析和特征函数进行综合运用，解出来的那一刻，我仿佛打通了任督二脉，对信号处理的理解豁然开朗。而且，这本书在关键概念的阐述后，总会配有一两个“深度思考”或者“应用拓展”的小节，这些内容往往是课堂上老师一笔带过的，但它们却真正考验了我们对知识的消化和迁移能力。这些习题和拓展，真正做到了“学以致用”，让学习过程充满了挑战的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排，简直就是为我们这些初入信息与通信工程领域的学生量身定做的“登云梯”。作者显然非常清楚初学者在面对随机过程理论时的困惑点，他们并没有一上来就抛出那些令人望而生畏的复杂定理，而是采取了一种层层递进的教学策略。开篇的概率论基础回顾部分，虽然简短，但关键概念提炼得非常到位，像是给后续的章节打下了无比坚实的地基。随后在引入随机过程的定义时，作者巧妙地使用了大量的实际工程实例作为引入，比如噪声的建模、通信信道的随机特性描述，这让抽象的数学工具瞬间具象化，不再是空中楼阁。我尤其欣赏作者对马尔可夫过程和维纳过程的论述，他们不仅清晰地阐述了数学性质，更重要的是，反复强调了这些过程在现代通信系统（如移动通信和光纤通信）中的具体应用场景和分析方法，这让学习的动力和目标感都变得异常明确。

评分☆☆☆☆☆

与其他偏重理论推导的教材相比，这本书在“应用”这一环节的力度把握得非常到位，恰到好处地平衡了理论的深度与工程的广度。它没有沦为一本纯粹的数学分析手册，而是紧密围绕着信息与通信工程的核心需求展开。例如，在讲解最优估计理论时，作者不仅仅停留于最小均方误差（MMSE）的推导，而是深入剖析了卡尔曼滤波器的构建逻辑及其在状态观测中的不可替代性，并辅以了大量的时域和频域分析图。这种深度挖掘特定应用背后的随机信号理论基础的做法，极大地提升了我的工程直觉。我感觉我不再只是一个公式的搬运工，而是开始具备用随机过程的语言去“描述”和“设计”通信系统的能力。这种能力上的提升，才是阅读一本专业教材最大的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者团队似乎对不同读者的学习节奏有着深刻的理解。除了主线的理论阐述外，书中还穿插了一些关于历史背景和最新研究方向的简短介绍，这使得阅读体验非常丰富，不至于陷入枯燥的公式海洋。比如，他们在讨论平稳过程的局限性时，简要提到了非平稳过程在现代雷达信号处理中的应用前沿，虽然篇幅不长，但为我后续的自主学习指明了方向。此外，书中对一些经典随机过程模型的物理意义解释得非常生动，比如布朗运动的随机行走类比，即使是初次接触的读者也能迅速抓住其随机性本质。整本书读下来，感觉作者不仅仅是在“教”我们知识，更像是在“引导”我们进入一个充满未知与可能性的专业领域，激发了我们探索更深层次理论的强烈渴望。