复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 施雷尔，[美] 沙尔夫 著，王伟，李欣，王咸鹏 译

图书标签:

• 信号处理
• 复值数据
• 统计信号处理
• 失真估计
• 非源信号
• 理论分析
• 随机过程
• 信息论
• 自适应滤波
• 参数估计

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118094589

版次：1

商品编码：11522767

包装：平装

丛书名： 高新科技译丛

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：293

正文语种：中文

内容简介

　　《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》全面阐述了复值数据统计信号处理方面的相关知识，并对重要的数学基础知识进行了回顾。涉及的内容包括复随机向量和过程，复随机向量在相关分析、参数估计、性能界限和检测领域中的应用，参数估计和检验，连续和离散时间复随机过程等。
　　《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》适合信号处理、通信、雷达、声纳、光学、电磁学、声学、海洋科学、地球物理学和地理学等领域的研究人员和研究生。虽然《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》的主要目的不是作为教科书，但是《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》内容可以用来作为与二年级研究生水平相当的专题课程。《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》读者应熟悉概率论基础、线性系统和线性代数方面的知识，具有一年级研究生的水平。

目录

第1部分 简介
第1章 复信号的起源与应用
1.1 二维信号在笛卡儿坐标、极坐标、复数域的表示
1.2 简谐振荡与相量
1.3 李萨如图形、椭圆和电磁极化
1.4 复调制、希尔伯特变换和复解析信号
1.4.1 应用复包络的复调制
1.4.2希尔伯特变换、分相器与解析信号
1.4.3 复解调
1.4.4 Bedrosian理论：积的希尔伯特变换
1.4.5 瞬时振幅、频率与相位
1.4.6 希尔伯特变换与单边带调制
1.4.7 基带的带通滤波
1.5 高效率利用FRY的复信号
1.5.1 复离散时间傅里叶变换
1.5.2 一举两得：由一个复DFT得到两个实DFT
1.5.3 一举两得：由一个复Ⅳ点DFT得到一个实2N点DFT
1.6 二元高斯分布及其复表示
1.6.1 二元高斯分布
1.6.2 二元高斯分布的复表示
1.6.3 极坐标与边缘概率密度函数
1.7 极化椭圆的二阶分析
1.8 数学框架
1.9 简明应用概述
第2章 复随机向量与复随机过程简介
2.1 实描述与复描述间的联系
2.1.1 广义线性变换
2.1.2 内积与二次型
2.2 二阶统计特性
2.2.1 实数域到复数域的定义扩展
2.2.2 增广协方差矩阵的特性
2.2.3 功率与熵
2.3 概率分布与概率密度
2.3.1 复高斯分布
2.3.2 条件复高斯分布
2.3.3 标量复高斯分布
2.3.4 复椭圆分布
2.4 充分统计量和协方差最大似然估计量：复Wishart分布
2.5 特征函数与高阶统计量描述
2.5.1 高斯分布与椭圆分布的特征函数
2.5.2 高阶矩
2.5.3 累积量生成函数
2.5.4 圆度
2.6 复随机过程
2.6.1 广义平稳过程
2.6.2 广义线性移不变滤波器
注释

第2部分 复随机向量
第3章 复随机向量的二阶描述
3.1 特征值分解
3.1.1 主成分
3.1.2 降秩和变换编码
3.2 圆度系数
3.2.1 熵
3.2.2 强不相关变换（SUT）
3.2.3 互补协方差矩阵的特性描述
3.3 失真度
3.3.1 上下界
3.3.2 增广协方差矩阵的特征值扩散度
3.3.3 最大失真向量
3.4 失真检验
3.5 独立分量分析
注释
第4章 相关分析
第5章 估计
第6章 参数估计的性能界
第7章 检测
第3部 分复随机过程
第8章 广义平稳过程
第9章 非平稳过程
第10章 周期平稳过程
附录1 矩阵分析基础
附录2 复微积分（Wirtinger微积分）
附录3 优化简介
参考文献

前言/序言

洞悉复杂信号的奥秘：信号失真与非源信号理论解析 在现代科学技术飞速发展的浪潮中，信号无处不在，它承载着信息，驱动着决策，连接着世界。从通信系统到生物医学成像，从地质勘探到金融市场分析，信号处理技术扮演着至关重要的角色。然而，现实世界中的信号往往并非完美无瑕，它们常常伴随着各种形式的失真，或是由多重、非独立来源共同构成，这给信号的准确解析和有效利用带来了巨大的挑战。本书《复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论》正是致力于深入探讨这些复杂信号现象，揭示其内在规律，并提供严谨的理论框架与实用的分析方法，以期帮助读者更深刻地理解和掌握处理这类信号的关键技术。 本书的核心研究范畴聚焦于“失真”与“非源信号”这两个在信号处理领域具有重要意义且相互关联的概念。我们所说的“失真”，并非仅仅指信号的幅度或相位发生简单的线性偏离，而是涵盖了信号在传输、采集、存储或转换过程中发生的各种非线性、时变、频率选择性等复杂变化。这些失真可能源于设备的老化、环境的干扰、介质的非线性特性，甚至是信号本身的内在动力学。理解和量化这些失真，是还原真实信号、提高系统性能的首要步骤。 而“非源信号”则指向这样一种情境：我们观测到的信号，并非由单一、独立的信源产生，而是多个信源的叠加、混合，或是经过复杂的传播路径到达。这些信源可能各自具有独立的统计特性，也可能存在相互依赖关系。更进一步，非源信号的分析也触及了“盲源分离”和“信号分解”等前沿问题，即在不预先了解信源信息的情况下，尝试从混合信号中分离出独立的原始信号成分。这在许多实际应用中具有巨大的价值，例如从嘈杂环境中分离出目标语音，从脑电信号中识别不同的生理活动，或是从经济数据中区分不同驱动因素的影响。 本书将从复值数据的统计理论出发，为上述复杂信号现象提供坚实的理论基础。复值数据在信号处理领域扮演着举足轻重的角色，它们能够更全面地捕捉信号的幅度和相位信息，这对于分析具有相位敏感性的信号（如通信信号、雷达信号）以及利用信号的相位信息进行干扰抑制和目标识别尤为重要。我们将深入探讨复值随机变量的统计特性，如复值协方差、复值功率谱密度等，并在此基础上建立描述失真信号和非源信号的统计模型。 失真信号理论：从根源到补偿 在失真信号理论部分，本书将系统地梳理各类常见的信号失真类型。我们将详细阐述： 线性失真： 包括幅度失真（如幅度衰减或增益）、相位失真（如相位延迟或非线性相位响应），以及频率选择性衰减（如滤波效应）。我们将分析这些失真对信号整体特征的影响，例如瞬时变化、频率成分的展宽或压缩。 非线性失真： 这是更为复杂且难以处理的一类失真，它会导致信号产生新的频率成分（谐波、互调产物），并可能改变信号的概率分布。本书将介绍常见的非线性模型，如多项式非线性、饱和非线性等，并探讨其对信号统计特性的影响。 时变失真： 现实中的许多信道或系统其特性会随时间发生变化，这导致信号在不同时刻经历不同的失真。我们将在书中引入时变系统的概念，并分析时变失真对信号的动态响应和统计特性的影响。 噪声与干扰： 虽然噪声和干扰本身并非“失真”的定义范畴，但它们常常与信号一同出现，并被视为对原始信号的“污染”。本书将区分不同类型的噪声（如加性高斯白噪声、乘性噪声），并探讨它们如何与信号相互作用，产生类似失真的效应，以及如何通过统计信号处理方法来抑制或消除它们。 在理论分析的基础上，本书还将深入探讨失真信号的识别与量化方法。我们将介绍各种谱分析技术，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等，以及如何利用它们来捕捉信号的频率域特征，从而诊断出特定类型的失真。对于非线性失真，我们将介绍诸如高阶谱分析（HOS）等更为强大的工具，它们能够揭示信号中隐藏的非高斯性和非线性耦合关系。 更重要的是，本书将重点关注失真补偿与信号复原的技术。我们将从统计估计的视角出发，探讨如何利用已有的失真模型或通过学习获得模型，来设计滤波器或估计算法，以尽可能地恢复原始信号的真实形态。这包括但不限于： 线性滤波器设计： 如维纳滤波器、卡尔曼滤波器等，用于在存在噪声的情况下估计信号。 非线性滤波与估计： 针对非线性失真，介绍粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等方法。 盲反卷积： 在不了解信道（失真模型）的情况下，尝试从退化信号中恢复原始信号。 基于学习的信号复原： 介绍如何利用深度学习等现代机器学习技术，构建端到端的信号复原模型，尤其适用于复杂且难以建模的失真。 非源信号理论：分离与解析的艺术 在非源信号理论部分，本书将把研究的重点从单一信号的失真扩展到由多个来源组成的混合信号。我们将深入探讨： 信号混合模型： 建立数学模型来描述多个独立或相关的信号源如何混合成观测到的信号。这可能包括线性混合模型（如矩阵混合）和非线性混合模型。 统计独立性假设： 在盲源分离（BSS）问题中，一个核心的假设是原始信号源在统计上是独立的（或近似独立）。本书将详细阐述如何利用这种统计独立性来分离信号。 信息论方法： 介绍互信息、负熵等信息论度量，以及如何利用它们来指导源分离过程，例如最大化分离信号之间的互信息（最小化），或最大化分离信号的非高斯性。 非高斯性度量： 由于许多自然信号（如语音、音乐）往往是非高斯分布的，因此利用信号的非高斯性是区分和分离源的关键。我们将深入研究各种非高斯性度量，如峰度、负熵的各种近似估计。 盲源分离算法：本书将详细介绍多种经典的盲源分离算法，并分析它们的原理、优缺点和适用场景。这包括： 主成分分析（PCA）及其复值扩展： 用于降维和提取信号的主要成分，但其假设独立性较弱。 独立成分分析（ICA）： 核心算法，基于统计独立性假设，能够找到最能使分离信号统计独立的变换。我们将介绍 FastICA、Infomax 等经典 ICA 算法。 非负矩阵分解（NMF）： 适用于分解具有非负特性的信号，如音频频谱。 时域和频域的源分离方法： 讨论如何结合信号的时间和频率特性进行源分离。 信号分解与特征提取： 除了盲源分离，本书还将探讨更广泛的信号分解技术，旨在将复杂的观测信号分解为具有不同统计特性或物理意义的子信号成分。例如，经验模态分解（EMD）及其变种，可以自适应地将信号分解为一系列固有模态函数（IMFs），每个IMF代表不同尺度和特性的振荡模式。 相关信号源的处理： 当信号源之间存在相关性时，标准的ICA算法可能失效。本书将介绍处理相关源的技术，例如利用最大似然估计或引入额外的先验信息。 多通道信号处理： 许多非源信号问题涉及多通道观测，如麦克风阵列、传感器网络等。我们将分析多通道数据结构，并介绍适用于此类数据的源分离和信号处理技术。 复值数据统计信号处理的应用前景 本书的研究内容具有广泛的应用前景，涵盖了众多现代科技领域： 通信系统： 提高信道容量，抑制多径衰落，实现干扰信号的盲分离。 音频信号处理： 语音增强，声源分离（如“鸡尾酒会效应”），音乐信号分析与合成。 生物医学信号处理： 脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）信号的源定位与分离，心电图（ECG）信号分析，医学影像去噪与增强。 地球物理与遥感： 地震数据分析，雷达信号处理，遥感影像的特征提取与分类。 金融工程： 金融时间序列的因子分解，风险管理，高频交易数据分析。 机械工程与故障诊断： 旋转机械的故障特征提取，状态监测与预测。 本书的编写旨在为相关领域的科研人员、工程师以及高年级学生提供一本既有理论深度又不乏实践指导的参考书。我们力求在严谨的数学推导和清晰的逻辑阐述之间取得平衡，并辅以对各种算法原理的深入剖析，以期帮助读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 通过研读本书，您将能够： 构建准确的信号模型： 能够根据实际信号的特性，建立合适的失真模型和非源信号混合模型。 掌握核心的分析工具： 熟练运用各种统计分析技术、谱分析方法以及先进的信号处理算法。 设计有效的处理方案： 能够针对具体的应用场景，设计出有效的失真补偿、信号复原和源分离方案。 洞察信号的本质： 更深刻地理解复杂信号的内在规律，从而在信息时代更好地驾驭和利用它们。 本书是对复值数据统计信号处理领域中“失真”与“非源信号”两大关键议题的系统性探索，我们希望它能成为您在该领域深入研究和创新实践的宝贵阶梯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题本身就充满了学术气息，透露出一种对信号处理领域深层理论的探索。我之前接触过一些信号处理的基础知识，但对“复值数据”和“非源信号”这些概念的理解还比较有限。从书名推测，这本书很可能是在研究那些具有复杂性质的信号，例如信号的幅度和相位信息都非常重要，并且信号的产生可能并非由单一、理想的信源产生，而是存在多种信源的混合或者信号在传输过程中发生了不可避免的“失真”。我猜测书中可能会深入探讨复数在信号表示和分析中的作用，以及如何利用统计学的方法来处理和理解这些复杂的信号。我对“失真”的理论处理方法尤其感兴趣，因为在实际应用中，信号的失真往往是影响分析结果准确性的关键因素。我希望这本书能够提供一套严谨的理论体系，帮助我理解信号失真的本质，并掌握有效的信号去失真和信号复原的技术。如果书中还能涉及一些关于如何识别和分离“非源信号”的理论和方法，那将是对我现有知识的一次非常有益的补充和提升，能够帮助我更好地理解和处理更加复杂的信号处理问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景，搭配上复杂的数学公式和抽象的图形，一下就勾起了我的好奇心。我一直对信号处理领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在处理那些“不那么规整”的信号时，总感觉有无数的奥秘等待我去发掘。虽然我不太确定书名中的“复值数据”和“失真”、“非源信号”具体指的是什么，但这些词汇本身就透露出一种挑战性，暗示着这本书并非市面上那些泛泛而谈的入门读物，而是更深入地探讨了一些复杂和前沿的课题。我猜想，这本书可能会涉及一些我之前接触过的信号理论，但会以一种全新的视角去解读，或许会给我带来一些“醍醐灌顶”的体验。我对书中可能会出现的案例分析也充满期待，希望能看到作者如何将抽象的理论应用到实际的信号处理场景中，例如在通信、医学影像或者地球物理探测等领域。如果书中能够提供一些实用的算法和工具，那就更完美了，毕竟理论学习最终还是要回归到实践。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、深入且充满探索价值，适合那些渴望在信号处理领域获得更深层次理解的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种沉稳而专业的印象。我一直对信号处理的理论基础很感兴趣，尤其是那些能够解释复杂现象的数学模型。书名中“复值数据”听起来就很有深度，结合“统计信号处理”、“失真”和“非源信号”，我感觉这本书很可能是在探讨那些在传统信号处理理论中可能被忽略的，或者更具挑战性的方面。我推测书中可能会深入研究复数域在信号分析中的作用，以及如何在存在噪声、干扰和多源混合的情况下，利用统计方法来理解和处理信号。我对“失真”这个概念特别好奇，它可能指的是信号幅度和相位上的改变，也可能是其他更复杂的变换。而“非源信号”则暗示了信号的产生机制可能不那么简单，不再是理想的单一方波或者正弦波。我期待这本书能够提供一套系统性的理论框架，来分析和建模这些复杂信号的特性，并给出相应的处理方法。如果书中能够介绍一些前沿的研究成果，或者对现有理论进行创新性的阐释，那将非常有价值。我希望通过阅读这本书，能够提升我对信号处理理论的理解深度，并拓展我在处理实际复杂信号问题上的视野。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书时，第一眼就被它厚重的体积和密集的公式所震撼。这绝对不是一本可以轻松翻阅的读物，而是需要静下心来，仔细研读的学术专著。虽然我对书名中的“失真”和“非源信号”这两个概念有些模糊的认识，但从标题的组合来看，它似乎在研究那些在实际采集和传输过程中，不可避免地受到干扰、扭曲，或者本身就不是由单一、理想源头产生的信号。这让我想到了许多实际应用中的难题，比如在嘈杂的环境中提取有用的信息，或者识别和分离混合在一起的多种信号。我猜测书中可能会探讨一些高级的去噪算法，或者用于信号源分离的技术，甚至可能涉及一些机器学习或者人工智能在信号处理中的应用。我特别希望能在这本书中找到关于如何量化和理解信号“失真”的理论框架，以及如何在这种“失真”和“非源”的条件下，依然能够进行有效的统计分析和信号恢复的方法。如果书中能够详细阐述这些背后的数学原理，并给出严谨的推导过程，那将是对我知识体系的一次极大的补充和拓展，让我能够更好地应对那些充满挑战的实际信号处理问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到了一些我曾经遇到过的棘手问题。在我的实际工作中，经常会遇到各种各样“不那么完美”的信号，它们往往充满了各种各样的“失真”，而且有时很难确定信号究竟是从哪里来的，或者是由多少个源头混合而成的。所以，当我看到“复值数据统计信号处理：失真和非源信号理论”这个书名时，立刻觉得这可能就是我一直在寻找的那本能够解决我实际难题的书。我猜测书中可能会详细阐述一些处理含噪声、含干扰信号的统计方法，并且可能会介绍一些能够有效区分和分离不同信号源的技术。我对“复值数据”这个词也很有兴趣，它意味着这本书可能会涉及到复数在信号处理中的应用，这可能会给信号的分析和处理带来更丰富的维度。我希望书中能够提供一些清晰的图示和算法流程，能够帮助我理解这些复杂的理论，并指导我如何在实际操作中应用它们。如果书中还能包含一些实际案例分析，说明如何利用书中的理论来解决现实世界中的信号处理挑战，那对我来说将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

挺有用的一本书

评分☆☆☆☆☆

还没看，应该不错，不过也应该较难懂

评分☆☆☆☆☆

很新颖，另一个角度叙述。

评分☆☆☆☆☆

原版应该是本好书，翻译的版本还没仔细看，希望还可以接受吧。

评分☆☆☆☆☆

原版应该是本好书，翻译的版本还没仔细看，希望还可以接受吧。

评分☆☆☆☆☆

挺有用的一本书

评分☆☆☆☆☆

原版应该是本好书，翻译的版本还没仔细看，希望还可以接受吧。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买价格便宜，不错，值得购买