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李兵兵 等 著

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• 随机信号分析
• 信号处理
• 随机过程
• 通信原理
• 概率论
• 数学物理
• 电子工程
• 信息论
• 系统分析
• 滤波理论

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

版次：1

商品编码：11045591

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：235

字数：370000

正文语种：中文

内容简介

《随机信号分析教程》从人们对于随机现象认识的角度出发，注重概率论与随机过程之间的联系和区别，对随机过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对随机信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散随机信号特征的估计和随机信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：随机过程、平稳随机过程的谱分析、随机信号通过线性系统的分析、随机信号通过非线性系统的分析、离散随机信号特征的估计、随机信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有一定的参考价值。

内页插图

目录

第1章 随机过程
1.1 随机过程的基本概念及统计特性
1.1.1 随机过程的定义
1.1.2 随机过程的分类
1.1.3 随机过程的概率分布
1.1.4 随机过程的数字特征
1.2 时间连续随机过程的微分和积分
1.2.1 随机过程连续性
1.2.2 随机过程的微分及其数学期望与相关函数
1.2.3 随机过程的积分及其数学期望与相关函数
1.3 平稳随机过程和遍历性过程
1.3.1 平稳随机过程
1.3.2 平稳随机过程相关函数性质
1.3.3 遍历性随机过程
1.3.4 相关函数测量
1.4 联合平稳随机过程
1.4.1 两个随机过程的联合概率分布
1.4.2 两个随机过程的数字特征
1.4.3 复随机过程及其数字特征
1.5 离散时间随机过程
1.5.1 离散时间随机过程的概念
1.5.2 离散时间随机过程的概率分布
1.5.3 离散时间随机过程的数字特征
1.5.4 离散时间随机过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间随机过程相关函数的性质
1.6 正态随机过程
1.6.1 正态随机过程的概念
1.6.2 平稳正态随机过程
1.6.3 正态随机过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2章 平稳随机过程的谱分析
2.1 随机过程的谱分析
2.1.1 确定信号的傅里叶变换
2.1.2 随机过程的功率谱密度
2.1.3 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳随机过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2.2 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2.2.1 互谱密度
2.2.2 互谱密度与互相关函数的关系
2.2.3 互谱密度的性质
2.3 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.1 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.2 平稳随机过程的采样定理
2.3.3 功率谱密度的采样定理
2.4 噪声
2.4.1 理想白噪声
2.4.2 带限白噪声
2.4.3 色噪声
2.5 习题

第3章 随机信号通过线性系统的分析
3.1 线性系统基本理论
3.1.1 时不变线性系统
3.1.2 连续时不变线性系统的分析方法
3.1.3 离散时不变线性系统的分析方法
3.2 随机信号通过连续时间系统的分析
3.2.1 时域分析法
3.2.2 频域分析法
3.3 随机信号通过离散时间系统的分析：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带随机过程表示方法
3.6.1 窄带随机过程的定义
3.6.2 窄带随机过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带随机过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带随机过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯随机过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯随机过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带随机过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 随机信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态随机过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态随机过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散随机信号特征的估计
5.1 随机信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 随机信号分析实验
参考文献

《信息论基础与应用》 简介 信息，如同物质和能量一样，是构成我们认知世界的三大基石。从宏观的宇宙通信，到微观的基因编码，再到我们日常交流中的言语和文字，信息无处不在，深刻地影响着我们对现实的理解和互动。然而，我们对信息的量化、传递、存储和处理的探索，却是一个相对年轻但发展迅猛的领域。本书《信息论基础与应用》旨在为您揭示信息世界的奥秘，带您深入理解信息论的理论精髓，并探索其在当今科技前沿的广泛应用。 本书并非简单罗列公式和定理，而是以清晰的逻辑和生动的阐释，构建起一套完整的知识体系。我们将从最基本的概念入手，逐步深入到信息论的核心思想，并通过大量的实例和思考题，帮助您将抽象的理论转化为直观的理解。本书特别注重理论与实践的结合，力求让读者不仅掌握“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何应用”。 第一部分：信息论的基石——概念与度量 信息的概念如何量化？这是信息论探索的首要问题。我们将从“信息量”这一核心概念出发，引入“熵”的概念。您将了解到，熵不仅仅是物理学中的热力学熵，在信息论中，它代表了一个随机事件的不确定性程度，或者说，要消除这种不确定性所需要的信息量。我们将通过生动形象的例子，例如抛硬币、掷骰子，来理解不同事件的熵值如何计算，以及为什么信息量越大，熵值越高。 接着，我们将深入探讨“联合熵”和“条件熵”，理解多个随机变量之间的信息关联。这对于分析复杂系统中的信息交互至关重要。例如，在通信系统中，了解信源和信道的联合熵，可以帮助我们评估传输的效率和潜在的失真。我们还将学习“互信息”，它量化了两个随机变量之间共享的信息量，是理解信息传输和相关性的关键度量。通过互信息的概念，您将能够分析不同信号之间的依赖程度，这在信号处理、模式识别等领域有着直接的应用。 第二部分：信息传输的界限——信道容量与编码 一旦我们量化了信息，下一个核心问题便是如何在有噪声的环境中高效地传输信息。本书将详细介绍“信息传输信道”的概念，包括离散信道和连续信道。我们将重点关注“信道容量”，这是香农提出的信息论的基石性概念。信道容量代表了一个信道能够稳定传输信息的最大速率，它是由信道的物理特性决定的理论上限。您将理解，即使信道存在噪声，通过合适的编码方式，我们仍有可能以接近信道容量的速率进行可靠通信。 为了突破信道容量的限制，我们需要引入“编码”的概念。本书将系统介绍“信源编码”和“信道编码”。信源编码的目的是压缩信息，去除冗余，从而减少传输或存储的数据量，例如JPEG图像压缩和MP3音频压缩都离不开信源编码的原理。我们将学习赫夫曼编码、算术编码等经典算法，理解它们如何根据符号出现的概率来分配变长码字，实现最优的压缩。 信道编码则是在信息中添加冗余，以便在接收端检测和纠正错误。我们将深入探讨“线性分组码”，如汉明码，了解它们如何通过构造校验矩阵来保证传输的可靠性。还会介绍“卷积码”以及更先进的“Turbo码”和“LDPC码”，这些编码技术在现代通信系统中发挥着至关重要的作用，例如在无线通信、卫星通信和数据存储领域。 第三部分：信息世界的扩展——源-信道分离定理与信息率失真理论 香农的“源-信道分离定理”是信息论的另一个里程碑。该定理指出，最优的通信系统可以分解为两个独立的模块：信源编码和信道编码。信源编码负责去除信源的统计冗余，信道编码负责抵抗信道的噪声干扰。这个定理极大地简化了通信系统的设计，并奠定了现代数字通信系统的理论基础。 在实际应用中，我们往往无法完全消除信息失真，例如在图像压缩中，我们可以在可接受的失真范围内尽可能地压缩数据。为此，本书将引入“信息率失真理论”。您将学习“失真测度”的概念，以及“率失真函数”，它描述了在给定失真水平下，能够实现的最优信息率（即信息传输速率）。这个理论为我们提供了在数据压缩和媒体编码中进行权衡的理论依据。 第四部分：信息论在现代科技中的应用 理论的魅力在于其强大的解释力和广泛的应用。本书的最后部分将聚焦于信息论在当今科技前沿的实际应用。 通信系统： 从手机通信到Wi-Fi，再到5G网络，信息论是所有现代通信系统的基石。我们将探讨其在调制解调、多址接入、MIMO（多输入多输出）等技术中的作用。 数据压缩： 无论是在线视频、数字音乐，还是图像文件，数据压缩技术都极大地提高了信息存储和传输的效率。我们将回顾JPEG、MP3、H.264/H.265等标准的背后信息论原理。 机器学习与人工智能： 信息论在机器学习中扮演着越来越重要的角色。例如，决策树算法中的信息增益，用于特征选择；EM算法的期望最大化原理，也与信息论中的最大似然估计和信息期望相关。互信息在特征选择和降维中也有广泛应用。 密码学： 信息熵是衡量信息不确定性的标准，也是评估密码强度和分析加密算法安全性的重要工具。更高级的密码学概念，如秘密共享和安全多方计算，也受益于信息论的思想。 生物信息学： DNA序列的分析、基因的比较，都涉及到信息论的概念，例如序列比对中的信息量计算，以及基因组的压缩和编码。 量子信息论： 尽管本书主要关注经典信息论，但我们将简要介绍量子信息论的发展，它将信息论的疆界推向了微观的量子世界，预示着下一代计算和通信技术的潜力。 本书的特色 循序渐进的结构： 从基本概念到高级理论，再到实际应用，本书的章节安排清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者。 丰富的案例分析： 大量贴近实际的案例，帮助读者理解抽象的理论概念。 深入浅出的讲解： 避免冗余和晦涩的表达，力求用最简洁明了的方式阐述复杂的概念。 注重理论与实践的结合： 不仅讲解“是什么”，更强调“为什么”和“如何应用”。 为进一步学习打下坚实基础： 本书不仅是一本入门教程，更是通往信息论更深层次研究的敲门砖。 无论您是通信工程、计算机科学、电子工程、人工智能，还是数据科学领域的学生、研究人员或从业者，本书都将为您提供一个全面而深入的视角，帮助您理解信息世界的基本规律，并为您的学习和工作提供强大的理论支持。让我们一起踏上这段探索信息奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望在学术道路上不断前进的博士生，我需要一本能够提供深度和广度的参考书。《随机信号分析教程》在我看来，应该是一本能够承载这份厚望的书。我期望它不仅仅是概念的堆砌，更是思想的引导。我希望书中能够涵盖随机信号分析的经典理论，并且在某些前沿领域有所涉及，哪怕只是简要介绍。例如，关于鞅理论在信号分析中的应用，或者是一些非线性随机过程的分析方法，这些都是我非常感兴趣的方向。我希望书中在阐述理论的同时，也能提供一些重要的定理和证明，让我能够理解其背后的逻辑。更重要的是，我希望这本书能够启发我的研究思路，让我能够识别出当前研究中的一些空白，或者找到解决现有难题的新方法。一本优秀的学术教程，应该能够激发读者的思考，引导他们走向更深层次的探索。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据科学和机器学习感兴趣的学生，在学习这些领域的过程中，我越来越意识到随机信号分析的重要性。很多机器学习模型，特别是那些处理时间序列数据或具有内在随机性的模型，其底层原理都离不开随机信号的分析。我希望《随机信号分析教程》能够帮助我理解这些模型是如何从随机数据中学习规律的，例如一些基于统计建模的方法，或者是一些涉及到随机过程的假设。我期待书中能够讲解一些与机器学习相关的应用，比如如何利用随机信号分析来理解模型的鲁棒性、噪声的影响，或者如何进行有效的特征提取。即使这本书的侧重点不在机器学习本身，但如果它能为我提供一个坚实的随机信号分析基础，我相信这将极大地推动我在数据科学领域的学习和研究。一本好的教程，应该能够拓展我的视野，让我看到不同学科之间的联系。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，更像是一次系统性的知识梳理和能力提升的契机。我曾经接触过一些信号处理的基础知识，但总感觉在随机信号这个部分存在着断层，许多概念模糊不清，理解不够深入。我希望通过《随机信号分析教程》，能够将这些零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。我期待书中能够从最基本的概率论入手，逐步深入到随机变量、随机过程的定义、性质和重要类型，然后是各种分析方法，比如功率谱密度、相关函数等。我希望作者能够用清晰易懂的语言来解释复杂的数学概念，并配以丰富的图示和例子，帮助我更好地理解。尤其是在理论推导过程中，我希望能够有详细的步骤说明，而不是简单地给出结论。这本书的质量，很大程度上取决于它能否帮助我建立起扎实的理论基础，并为我未来更深入的研究和应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《随机信号分析教程》，我怀揣着对信号处理领域神秘面纱的好奇心，以及一丝丝面对庞大学科的畏惧。这本书的封面设计简洁而沉静，仿佛预示着内容的严谨与深刻。我之所以选择它，是因为我一直对那些看似杂乱无章、难以捉摸的随机现象背后隐藏的规律性感到着迷。无论是通信系统中的噪声干扰，还是金融市场中的价格波动，抑或是自然界中的各种不确定性，都激发了我深入探究的欲望。我希望通过这本书，能够建立起一套扎实的理论基础，掌握分析和理解这些随机信号的方法。我期待书中能够清晰地阐述随机变量、随机过程的基本概念，以及它们在不同应用场景下的表现。更重要的是，我希望能学到如何运用统计学工具来量化和预测这些随机行为，从而在实际工程问题中做出更明智的决策。这本书将是我在这个未知领域中的第一座灯塔，我将怀着虔诚的心态去探索和学习。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在购买《随机信号分析教程》之前，我已经在网上看了很多关于随机信号的书籍简介和目录，但总觉得它们要么过于理论化，要么应用不够接地气。我是一名在通信行业工作的工程师，日常工作中经常会遇到各种信号失真、噪声干扰等问题，这些问题往往是随机的，难以用传统的确定性方法来解决。因此，我急切地需要一本能够理论与实践相结合的书籍，帮助我理解随机信号的本质，并能将所学知识运用到实际工作中。我特别关注的是书中是否能够提供一些经典的随机信号模型，例如高斯白噪声、泊松过程等，以及如何利用这些模型来分析和优化通信系统的性能。此外，我对书中关于信号估计、检测和滤波的章节尤为期待，希望能够从中学习到如何有效地从带有噪声的信号中提取有用信息。一本好的教程，应该能够让我事半功倍，快速掌握核心要领，并解决实际难题。

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希望你能越做越好，成长有你有我大家一起来，很好的宝贝。

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用着，编排很合理很不错

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真是一本很好的，老师就是我们的任课老师 强大啊

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很好的书籍很好的学习必备佳品，，，，希望宣传能给力的，能越做也好，下次还会在来的额，京东给了我不一样的生活，这本书籍给了我不一样的享受，体会到了购物的乐趣，让我深受体会啊。

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还好吧

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