復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] 施雷爾，[美] 沙爾夫 著，王偉，李欣，王鹹鵬 譯

圖書標籤:

• 信號處理
• 復值數據
• 統計信號處理
• 失真估計
• 非源信號
• 理論分析
• 隨機過程
• 信息論
• 自適應濾波
• 參數估計

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118094589

版次：1

商品編碼：11522767

包裝：平裝

叢書名： 高新科技譯叢

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：293

正文語種：中文

內容簡介

　　《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》全麵闡述瞭復值數據統計信號處理方麵的相關知識，並對重要的數學基礎知識進行瞭迴顧。涉及的內容包括復隨機嚮量和過程，復隨機嚮量在相關分析、參數估計、性能界限和檢測領域中的應用，參數估計和檢驗，連續和離散時間復隨機過程等。
　　《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》適閤信號處理、通信、雷達、聲納、光學、電磁學、聲學、海洋科學、地球物理學和地理學等領域的研究人員和研究生。雖然《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》的主要目的不是作為教科書，但是《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》內容可以用來作為與二年級研究生水平相當的專題課程。《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》讀者應熟悉概率論基礎、綫性係統和綫性代數方麵的知識，具有一年級研究生的水平。

目錄

第1部分 簡介
第1章 復信號的起源與應用
1.1 二維信號在笛卡兒坐標、極坐標、復數域的錶示
1.2 簡諧振蕩與相量
1.3 李薩如圖形、橢圓和電磁極化
1.4 復調製、希爾伯特變換和復解析信號
1.4.1 應用復包絡的復調製
1.4.2希爾伯特變換、分相器與解析信號
1.4.3 復解調
1.4.4 Bedrosian理論：積的希爾伯特變換
1.4.5 瞬時振幅、頻率與相位
1.4.6 希爾伯特變換與單邊帶調製
1.4.7 基帶的帶通濾波
1.5 高效率利用FRY的復信號
1.5.1 復離散時間傅裏葉變換
1.5.2 一舉兩得：由一個復DFT得到兩個實DFT
1.5.3 一舉兩得：由一個復Ⅳ點DFT得到一個實2N點DFT
1.6 二元高斯分布及其復錶示
1.6.1 二元高斯分布
1.6.2 二元高斯分布的復錶示
1.6.3 極坐標與邊緣概率密度函數
1.7 極化橢圓的二階分析
1.8 數學框架
1.9 簡明應用概述
第2章 復隨機嚮量與復隨機過程簡介
2.1 實描述與復描述間的聯係
2.1.1 廣義綫性變換
2.1.2 內積與二次型
2.2 二階統計特性
2.2.1 實數域到復數域的定義擴展
2.2.2 增廣協方差矩陣的特性
2.2.3 功率與熵
2.3 概率分布與概率密度
2.3.1 復高斯分布
2.3.2 條件復高斯分布
2.3.3 標量復高斯分布
2.3.4 復橢圓分布
2.4 充分統計量和協方差最大似然估計量：復Wishart分布
2.5 特徵函數與高階統計量描述
2.5.1 高斯分布與橢圓分布的特徵函數
2.5.2 高階矩
2.5.3 纍積量生成函數
2.5.4 圓度
2.6 復隨機過程
2.6.1 廣義平穩過程
2.6.2 廣義綫性移不變濾波器
注釋

第2部分 復隨機嚮量
第3章 復隨機嚮量的二階描述
3.1 特徵值分解
3.1.1 主成分
3.1.2 降秩和變換編碼
3.2 圓度係數
3.2.1 熵
3.2.2 強不相關變換（SUT）
3.2.3 互補協方差矩陣的特性描述
3.3 失真度
3.3.1 上下界
3.3.2 增廣協方差矩陣的特徵值擴散度
3.3.3 最大失真嚮量
3.4 失真檢驗
3.5 獨立分量分析
注釋
第4章 相關分析
第5章 估計
第6章 參數估計的性能界
第7章 檢測
第3部 分復隨機過程
第8章 廣義平穩過程
第9章 非平穩過程
第10章 周期平穩過程
附錄1 矩陣分析基礎
附錄2 復微積分（Wirtinger微積分）
附錄3 優化簡介
參考文獻

前言/序言

洞悉復雜信號的奧秘：信號失真與非源信號理論解析 在現代科學技術飛速發展的浪潮中，信號無處不在，它承載著信息，驅動著決策，連接著世界。從通信係統到生物醫學成像，從地質勘探到金融市場分析，信號處理技術扮演著至關重要的角色。然而，現實世界中的信號往往並非完美無瑕，它們常常伴隨著各種形式的失真，或是由多重、非獨立來源共同構成，這給信號的準確解析和有效利用帶來瞭巨大的挑戰。本書《復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論》正是緻力於深入探討這些復雜信號現象，揭示其內在規律，並提供嚴謹的理論框架與實用的分析方法，以期幫助讀者更深刻地理解和掌握處理這類信號的關鍵技術。 本書的核心研究範疇聚焦於“失真”與“非源信號”這兩個在信號處理領域具有重要意義且相互關聯的概念。我們所說的“失真”，並非僅僅指信號的幅度或相位發生簡單的綫性偏離，而是涵蓋瞭信號在傳輸、采集、存儲或轉換過程中發生的各種非綫性、時變、頻率選擇性等復雜變化。這些失真可能源於設備的老化、環境的乾擾、介質的非綫性特性，甚至是信號本身的內在動力學。理解和量化這些失真，是還原真實信號、提高係統性能的首要步驟。 而“非源信號”則指嚮這樣一種情境：我們觀測到的信號，並非由單一、獨立的信源産生，而是多個信源的疊加、混閤，或是經過復雜的傳播路徑到達。這些信源可能各自具有獨立的統計特性，也可能存在相互依賴關係。更進一步，非源信號的分析也觸及瞭“盲源分離”和“信號分解”等前沿問題，即在不預先瞭解信源信息的情況下，嘗試從混閤信號中分離齣獨立的原始信號成分。這在許多實際應用中具有巨大的價值，例如從嘈雜環境中分離齣目標語音，從腦電信號中識彆不同的生理活動，或是從經濟數據中區分不同驅動因素的影響。 本書將從復值數據的統計理論齣發，為上述復雜信號現象提供堅實的理論基礎。復值數據在信號處理領域扮演著舉足輕重的角色，它們能夠更全麵地捕捉信號的幅度和相位信息，這對於分析具有相位敏感性的信號（如通信信號、雷達信號）以及利用信號的相位信息進行乾擾抑製和目標識彆尤為重要。我們將深入探討復值隨機變量的統計特性，如復值協方差、復值功率譜密度等，並在此基礎上建立描述失真信號和非源信號的統計模型。 失真信號理論：從根源到補償 在失真信號理論部分，本書將係統地梳理各類常見的信號失真類型。我們將詳細闡述： 綫性失真： 包括幅度失真（如幅度衰減或增益）、相位失真（如相位延遲或非綫性相位響應），以及頻率選擇性衰減（如濾波效應）。我們將分析這些失真對信號整體特徵的影響，例如瞬時變化、頻率成分的展寬或壓縮。 非綫性失真： 這是更為復雜且難以處理的一類失真，它會導緻信號産生新的頻率成分（諧波、互調産物），並可能改變信號的概率分布。本書將介紹常見的非綫性模型，如多項式非綫性、飽和非綫性等，並探討其對信號統計特性的影響。 時變失真： 現實中的許多信道或係統其特性會隨時間發生變化，這導緻信號在不同時刻經曆不同的失真。我們將在書中引入時變係統的概念，並分析時變失真對信號的動態響應和統計特性的影響。 噪聲與乾擾： 雖然噪聲和乾擾本身並非“失真”的定義範疇，但它們常常與信號一同齣現，並被視為對原始信號的“汙染”。本書將區分不同類型的噪聲（如加性高斯白噪聲、乘性噪聲），並探討它們如何與信號相互作用，産生類似失真的效應，以及如何通過統計信號處理方法來抑製或消除它們。 在理論分析的基礎上，本書還將深入探討失真信號的識彆與量化方法。我們將介紹各種譜分析技術，如傅裏葉變換、短時傅裏葉變換、小波變換等，以及如何利用它們來捕捉信號的頻率域特徵，從而診斷齣特定類型的失真。對於非綫性失真，我們將介紹諸如高階譜分析（HOS）等更為強大的工具，它們能夠揭示信號中隱藏的非高斯性和非綫性耦閤關係。 更重要的是，本書將重點關注失真補償與信號復原的技術。我們將從統計估計的視角齣發，探討如何利用已有的失真模型或通過學習獲得模型，來設計濾波器或估計算法，以盡可能地恢復原始信號的真實形態。這包括但不限於： 綫性濾波器設計： 如維納濾波器、卡爾曼濾波器等，用於在存在噪聲的情況下估計信號。 非綫性濾波與估計： 針對非綫性失真，介紹粒子濾波、擴展卡爾曼濾波等方法。 盲反捲積： 在不瞭解信道（失真模型）的情況下，嘗試從退化信號中恢復原始信號。 基於學習的信號復原： 介紹如何利用深度學習等現代機器學習技術，構建端到端的信號復原模型，尤其適用於復雜且難以建模的失真。 非源信號理論：分離與解析的藝術 在非源信號理論部分，本書將把研究的重點從單一信號的失真擴展到由多個來源組成的混閤信號。我們將深入探討： 信號混閤模型： 建立數學模型來描述多個獨立或相關的信號源如何混閤成觀測到的信號。這可能包括綫性混閤模型（如矩陣混閤）和非綫性混閤模型。 統計獨立性假設： 在盲源分離（BSS）問題中，一個核心的假設是原始信號源在統計上是獨立的（或近似獨立）。本書將詳細闡述如何利用這種統計獨立性來分離信號。 信息論方法： 介紹互信息、負熵等信息論度量，以及如何利用它們來指導源分離過程，例如最大化分離信號之間的互信息（最小化），或最大化分離信號的非高斯性。 非高斯性度量： 由於許多自然信號（如語音、音樂）往往是非高斯分布的，因此利用信號的非高斯性是區分和分離源的關鍵。我們將深入研究各種非高斯性度量，如峰度、負熵的各種近似估計。 盲源分離算法：本書將詳細介紹多種經典的盲源分離算法，並分析它們的原理、優缺點和適用場景。這包括： 主成分分析（PCA）及其復值擴展： 用於降維和提取信號的主要成分，但其假設獨立性較弱。 獨立成分分析（ICA）： 核心算法，基於統計獨立性假設，能夠找到最能使分離信號統計獨立的變換。我們將介紹 FastICA、Infomax 等經典 ICA 算法。 非負矩陣分解（NMF）： 適用於分解具有非負特性的信號，如音頻頻譜。 時域和頻域的源分離方法： 討論如何結閤信號的時間和頻率特性進行源分離。 信號分解與特徵提取： 除瞭盲源分離，本書還將探討更廣泛的信號分解技術，旨在將復雜的觀測信號分解為具有不同統計特性或物理意義的子信號成分。例如，經驗模態分解（EMD）及其變種，可以自適應地將信號分解為一係列固有模態函數（IMFs），每個IMF代錶不同尺度和特性的振蕩模式。 相關信號源的處理： 當信號源之間存在相關性時，標準的ICA算法可能失效。本書將介紹處理相關源的技術，例如利用最大似然估計或引入額外的先驗信息。 多通道信號處理： 許多非源信號問題涉及多通道觀測，如麥剋風陣列、傳感器網絡等。我們將分析多通道數據結構，並介紹適用於此類數據的源分離和信號處理技術。 復值數據統計信號處理的應用前景 本書的研究內容具有廣泛的應用前景，涵蓋瞭眾多現代科技領域： 通信係統： 提高信道容量，抑製多徑衰落，實現乾擾信號的盲分離。 音頻信號處理： 語音增強，聲源分離（如“雞尾酒會效應”），音樂信號分析與閤成。 生物醫學信號處理： 腦電圖（EEG）和腦磁圖（MEG）信號的源定位與分離，心電圖（ECG）信號分析，醫學影像去噪與增強。 地球物理與遙感： 地震數據分析，雷達信號處理，遙感影像的特徵提取與分類。 金融工程： 金融時間序列的因子分解，風險管理，高頻交易數據分析。 機械工程與故障診斷： 鏇轉機械的故障特徵提取，狀態監測與預測。 本書的編寫旨在為相關領域的科研人員、工程師以及高年級學生提供一本既有理論深度又不乏實踐指導的參考書。我們力求在嚴謹的數學推導和清晰的邏輯闡述之間取得平衡，並輔以對各種算法原理的深入剖析，以期幫助讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何做”。 通過研讀本書，您將能夠： 構建準確的信號模型： 能夠根據實際信號的特性，建立閤適的失真模型和非源信號混閤模型。 掌握核心的分析工具： 熟練運用各種統計分析技術、譜分析方法以及先進的信號處理算法。 設計有效的處理方案： 能夠針對具體的應用場景，設計齣有效的失真補償、信號復原和源分離方案。 洞察信號的本質： 更深刻地理解復雜信號的內在規律，從而在信息時代更好地駕馭和利用它們。 本書是對復值數據統計信號處理領域中“失真”與“非源信號”兩大關鍵議題的係統性探索，我們希望它能成為您在該領域深入研究和創新實踐的寶貴階梯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種沉穩而專業的印象。我一直對信號處理的理論基礎很感興趣，尤其是那些能夠解釋復雜現象的數學模型。書名中“復值數據”聽起來就很有深度，結閤“統計信號處理”、“失真”和“非源信號”，我感覺這本書很可能是在探討那些在傳統信號處理理論中可能被忽略的，或者更具挑戰性的方麵。我推測書中可能會深入研究復數域在信號分析中的作用，以及如何在存在噪聲、乾擾和多源混閤的情況下，利用統計方法來理解和處理信號。我對“失真”這個概念特彆好奇，它可能指的是信號幅度和相位上的改變，也可能是其他更復雜的變換。而“非源信號”則暗示瞭信號的産生機製可能不那麼簡單，不再是理想的單一方波或者正弦波。我期待這本書能夠提供一套係統性的理論框架，來分析和建模這些復雜信號的特性，並給齣相應的處理方法。如果書中能夠介紹一些前沿的研究成果，或者對現有理論進行創新性的闡釋，那將非常有價值。我希望通過閱讀這本書，能夠提升我對信號處理理論的理解深度，並拓展我在處理實際復雜信號問題上的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色背景，搭配上復雜的數學公式和抽象的圖形，一下就勾起瞭我的好奇心。我一直對信號處理領域抱有濃厚的興趣，尤其是在處理那些“不那麼規整”的信號時，總感覺有無數的奧秘等待我去發掘。雖然我不太確定書名中的“復值數據”和“失真”、“非源信號”具體指的是什麼，但這些詞匯本身就透露齣一種挑戰性，暗示著這本書並非市麵上那些泛泛而談的入門讀物，而是更深入地探討瞭一些復雜和前沿的課題。我猜想，這本書可能會涉及一些我之前接觸過的信號理論，但會以一種全新的視角去解讀，或許會給我帶來一些“醍醐灌頂”的體驗。我對書中可能會齣現的案例分析也充滿期待，希望能看到作者如何將抽象的理論應用到實際的信號處理場景中，例如在通信、醫學影像或者地球物理探測等領域。如果書中能夠提供一些實用的算法和工具，那就更完美瞭，畢竟理論學習最終還是要迴歸到實踐。總而言之，這本書給我的第一印象是專業、深入且充滿探索價值，適閤那些渴望在信號處理領域獲得更深層次理解的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題本身就充滿瞭學術氣息，透露齣一種對信號處理領域深層理論的探索。我之前接觸過一些信號處理的基礎知識，但對“復值數據”和“非源信號”這些概念的理解還比較有限。從書名推測，這本書很可能是在研究那些具有復雜性質的信號，例如信號的幅度和相位信息都非常重要，並且信號的産生可能並非由單一、理想的信源産生，而是存在多種信源的混閤或者信號在傳輸過程中發生瞭不可避免的“失真”。我猜測書中可能會深入探討復數在信號錶示和分析中的作用，以及如何利用統計學的方法來處理和理解這些復雜的信號。我對“失真”的理論處理方法尤其感興趣，因為在實際應用中，信號的失真往往是影響分析結果準確性的關鍵因素。我希望這本書能夠提供一套嚴謹的理論體係，幫助我理解信號失真的本質，並掌握有效的信號去失真和信號復原的技術。如果書中還能涉及一些關於如何識彆和分離“非源信號”的理論和方法，那將是對我現有知識的一次非常有益的補充和提升，能夠幫助我更好地理解和處理更加復雜的信號處理問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我聯想到瞭一些我曾經遇到過的棘手問題。在我的實際工作中，經常會遇到各種各樣“不那麼完美”的信號，它們往往充滿瞭各種各樣的“失真”，而且有時很難確定信號究竟是從哪裏來的，或者是由多少個源頭混閤而成的。所以，當我看到“復值數據統計信號處理：失真和非源信號理論”這個書名時，立刻覺得這可能就是我一直在尋找的那本能夠解決我實際難題的書。我猜測書中可能會詳細闡述一些處理含噪聲、含乾擾信號的統計方法，並且可能會介紹一些能夠有效區分和分離不同信號源的技術。我對“復值數據”這個詞也很有興趣，它意味著這本書可能會涉及到復數在信號處理中的應用，這可能會給信號的分析和處理帶來更豐富的維度。我希望書中能夠提供一些清晰的圖示和算法流程，能夠幫助我理解這些復雜的理論，並指導我如何在實際操作中應用它們。如果書中還能包含一些實際案例分析，說明如何利用書中的理論來解決現實世界中的信號處理挑戰，那對我來說將是巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書時，第一眼就被它厚重的體積和密集的公式所震撼。這絕對不是一本可以輕鬆翻閱的讀物，而是需要靜下心來，仔細研讀的學術專著。雖然我對書名中的“失真”和“非源信號”這兩個概念有些模糊的認識，但從標題的組閤來看，它似乎在研究那些在實際采集和傳輸過程中，不可避免地受到乾擾、扭麯，或者本身就不是由單一、理想源頭産生的信號。這讓我想到瞭許多實際應用中的難題，比如在嘈雜的環境中提取有用的信息，或者識彆和分離混閤在一起的多種信號。我猜測書中可能會探討一些高級的去噪算法，或者用於信號源分離的技術，甚至可能涉及一些機器學習或者人工智能在信號處理中的應用。我特彆希望能在這本書中找到關於如何量化和理解信號“失真”的理論框架，以及如何在這種“失真”和“非源”的條件下，依然能夠進行有效的統計分析和信號恢復的方法。如果書中能夠詳細闡述這些背後的數學原理，並給齣嚴謹的推導過程，那將是對我知識體係的一次極大的補充和拓展，讓我能夠更好地應對那些充滿挑戰的實際信號處理問題。

評分☆☆☆☆☆

很新穎，另一個角度敘述。

評分☆☆☆☆☆

價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買價格便宜，不錯，值得購買

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該不錯，不過也應該較難懂

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專業書，收藏備用，理論性強。

評分☆☆☆☆☆

挺有用的一本書

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該不錯，不過也應該較難懂

評分☆☆☆☆☆

原版應該是本好書，翻譯的版本還沒仔細看，希望還可以接受吧。

評分☆☆☆☆☆

原版應該是本好書，翻譯的版本還沒仔細看，希望還可以接受吧。