概率、随机变量和随机过程在信号处理中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 约翰J.申克? 著，安成锦 译

图书标签:

• 信号处理
• 概率论
• 随机过程
• 随机变量
• 通信系统
• 统计信号处理
• 滤波理论
• 信息论
• 机器学习
• 自适应信号处理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111519652

版次：1

商品编码：11927528

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 国外电子与电气工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：531

内容简介

　　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随机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来增强和阐明随机量的特征和特性，翔实的统计数据将经典的贝叶斯估计和一些优性准则用于参数估计技术。后着重阐述了随机过程与系统在通信系统和信息理论、优滤波（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

出版者的话
译者序
前言
符号说明
第1章内容概述与背景知识1
1.1引言1
1.2确定性信号和系统13
1.3基于MATLAB的统计信号处理23
习题26
进一步阅读28
第一部分概率、随机变量与期望
第2章概率论30
2.1引言30
2.2集合与样本空间31
2.3集合的运算34
2.4事件与域37
2.5随机试验的总结41
2.6测度理论42
2.7概率公理44
2.8概率论的一些基本结论45
2.9条件概率46
2.10独立性48
2.11贝叶斯公式49
2.12全概率50
2.13离散样本空间52
2.14连续样本空间56
2.15的不可测子集56
习题58
进一步阅读60
第3章随机变量61
3.1引言61
3.2函数和映射61
3.3分布函数65
3.4概率质量函数68
3.5概率密度函数70
3.6混合分布71
3.7随机变量的参数模型73
3.8连续随机变量75
3.9离散随机变量107
习题121
进一步阅读123
第4章多维随机变量124
4.1引言124
4.2随机变量的近似124
4.3联合分布和边缘分布129
4.4独立随机变量130
4.5条件分布131
4.6随机向量134
4.7产生相关随机变量141
4.8随机变量的变换143
4.9两个随机变量的重要函数153
4.10随机变量簇的变换158
4.11随机向量的变换161
4.12样本均值X和样本方差S2163
4.13最小值、最大值和顺序统计量164
4.14混合166
习题167
进一步阅读169
第5章期望和矩170
5.1引言170
5.2期望与积分170
5.3指示器随机变量170
5.4简单随机变量171
5.5离散样本空间的期望172
5.6连续样本空间的期望174
5.7期望的总结176
5.8均值的函数观点177
5.9期望的性质178
5.10函数的期望180
5.11特征函数181
5.12条件期望183
5.13条件期望的性质185
5.14位置参数：均值、中位数和众数191
5.15方差、协方差和相关193
5.16方差的函数观点196
5.17期望和指示函数197
5.18相关系数197
5.19正交201
5.20相关和协方差矩阵203
5.21高阶矩和累积量204
5.22偏度的函数观点209
5.23峰度的函数观点209
5.24母函数210
5.25高斯四阶矩213
5.26非线性变换的期望214
习题216
进一步阅读217
第二部分随机过程、系统与参数估计
第6章随机过程220
6.1引言220
6.2随机过程的特征220
6.3一致性及扩展223
6.4随机过程的类型225
6.5平稳性225
6.6独立同分布227
6.7独立增量229
6.8鞅231
6.9马尔可夫序列233
6.10马尔可夫过程241
6.11随机序列243
6.12随机过程248
习题259
进一步阅读261
第7章随机收敛、微积分和分解262
7.1引言262
7.2随机收敛262
7.3大数定理267
7.4中心极限定理269
7.5随机连续271
7.6导数和积分278
7.7微分方程285
7.8差分方程291
7.9新息和均方预测292
7.10杜布迈耶分解296
7.11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306
8.1引言306
8.2再论互相关306
8.3各态历经性309
8.4RXX(τ)的特征函数314
8.5功率谱密度314
8.6功率谱分布319
8.7互功率谱密度320
8.8输入为随机信号的系统322
8.9通带信号328
8.10白噪声329
8.11带宽333
8.12谱估计335
8.13参数模型343
8.14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355
9.1引言355
9.2统计量355
9.3充分统计量356
9.4最小充分统计量359
9.5指数族362
9.6位置比例族365
9.7完备统计量367
9.8拉奥布莱克维尔定理368
9.9莱赫曼斯爵非定理370
9.10贝叶斯估计371
9.11均方误差估计373
9.12平均绝对误差估计377
9.13正交条件378
9.14估计器的性质380
9.15最大后验估计384
9.16最大似然估计387
9.17似然比检验389
9.18期望值最大算法391
9.19矩方法394
9.20最小二乘估计395
9.21LS估计器的性质398
9.22最优线性无偏估计401
9.23BLU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

前言/序言

　　本书旨在给出概率、随机变量和随机过程的一个数学框架，它比大多数本科院校普遍使用的概率和统计教材更严格。本书专门为一年级的研究生设计，如果教师忽略其中一些更关注理论的部分，则本书也可用于具有很强数学背景的高年级本科生。本书有以下几个特点：
　　●给出大量总结各种技术和显示例题结果的详细的图和表，包括利用MATLAB产生的600多个插图，旨在使本书更有说服力。
　　●包括对基础教材中没有涉及的许多问题进行说明的例子。每章还包含家庭作业，并提供答案给教师。
　　●附录中提供的相关的数学和信号与系统的背景材料，使这本书相对独立。附录A给出一些参数的单变量分布的总结。
　　●本书第三部分介绍了信号处理和通信应用，这些都是学生在以后的工程类课程中可能遇到的问题。这些介绍性的材料基于美国加州大学圣巴巴拉分校开设的几门统计课程。
　　第1章包括全书的概述以及线性系统和频域变换的介绍。全书后面分为三部分，每部分包括四章：
　　●第一部分（第2～5章）：概率论；随机变量；多维随机变量；期望和矩。
　　●第二部分（第6～9章）：随机过程；随机收敛、微积分和分解；系统、噪声和谱估计；充分统计量和参数估计。
　　●第三部分（第10～13章）：通信系统与信息论；最优滤波；自适应滤波；均衡、波束赋形和测向。这四个章节位于www.wiley.com/go/randomprocesses。�」赜诒臼榻谈ㄗ试矗�用书教师可向约翰·威利出版公司北京代表处申请，电话：010-84187815，电子邮件：iwang@wiley.com。——编辑注第2章介绍了基本的概率，重点介绍的是离散试验。介绍了样本空间、事件和域，提供了抽象概率空间{Ω，，P}的框架，它将用于后面介绍的随机变量和随机过程中。第3章定义了随机变量，其中包括许多著名的（和不那么知名的）连续和离散参数分布族的说明。第4章关注多维随机变量，研究了用于推导随机变量变换的分布的几种技术，还包括一些多元分布。第5章定义了随机变量的期望，以及随机变量函数的期望、矩和特征函数。还讨论了条件期望和它的几个重要性质。
　　通过将多维随机变量的特征扩展为由时间索引，第6章引入了随机过程。该章涵盖了随机过程的各种性质，如独立性和平稳性，描述了不同类型的随机过程，包括独立序列、马尔可夫链和鞅。深入分析和研究了大家熟知的随机过程，例如泊松和维纳过程。第7章探讨了随机过程的其他特征，包括随机连续、导数、积分和微分方程。还描述了随机序列的随机收敛，以及大数定律和中心极限定理。第8章定义了随机过程的功率谱密度，它可用于描述经过系统处理（滤波）后的信号特性。该章重点讨论线性时不变系统（尽管有时会提及一些非线性处理）。该章还讨论了用参数和非参数技术进行谱估计的方法。第9章介绍了充分统计量，描述了几个用于估计随机变量的参数的重要方法。这些技术都是基于各种准则，包括均方误差、最大似然和最小二乘法。
　　本书的最后部分从第10章对数字通信的概述开始，其中包括对信息论的介绍。推导出了基于最大后验概率和最大似然准则的检测器。第11章分析了最优滤波技术，重点讨论了均方误差准则，推导出因果和非因果维纳滤波器，还介绍了采用格型滤波器进行线性预测和基于状态空间模型的信号的卡尔曼滤波器。第12章描述了自适应滤波算法和结构，从最陡下降法和牛顿法的讨论开始。还描述了研究自适应算法的收敛性及其稳态特性的随机方法。最后，第13章介绍了自适应波束的形成，其中用多个天线收集和分离同信道信号。还讨论了自适应均衡技术，它用来补偿传输信道中的信号失真。我们描述了理想的和基于训练的方法，以及不需要训练或导频信号的“盲”算法，还介绍了用于估计照射到天线的信号到达角的测向算法。
　　七个附录提供了书中所介绍主题的更多的背景材料，它们包括：
　　●22个连续和11个离散的随机变量的单变量分布的总结。
　　●整本书用到的函数的连续性和具有特定符号的几个函数的描述。
　　●离散和连续时间的频域变换，包括性质表和一些变换对。
　　●黎曼积分的回顾，黎曼斯蒂尔切斯和勒贝格积分的简要说明，以及有用的不定积分和定积分的总结。
　　●恒等和无穷级数，主要用于离散型随机变量和随机序列。
　　●期望值的边界和不等式的推导，如马尔可夫和切比雪夫不等式以及克拉美罗下界。
　　●矩阵的几个性质，包括子空间、向量的分解和微分。
　　读者会发现在课程的学习过程中以及对微积分、信号与系统和线性代数课程的回顾过程中，附录中的内容很有用。
　　本书可用于整个学年，每季度覆盖前面提到的三部分之一：
　　●学季制。秋季：第1～5章；冬季：第6～9章；春季：第10～13章。
　　对学期制，它可以分开学习，这样系统、估计和应用的内容就可以到第二学期再学习：
　　●学期制。秋季：第1～7章；春季：第8～13章。
　　这本书也可在一季度，两季度或通过省略几个章节中的一些较高深的内容来在一学期学完。对于一季度的课程（10周教学），教师应该能够覆盖第1～8章中大部分内容，例如可以省略随机积分和谱估计。对于一学期的课程（15周教学），可以包括第9章充分统计量和参数估计的内容，省掉前面章节的一些内容。应用章节可供有兴趣的学生作为以后学习其他工程课程的预览。在前面章节学习随机过程、系统和噪声时使用这些内容作为系统或信号处理的例子是比较合适的。
　　感谢S.Chandrasekaran审校附录，J.D.Gibson提供的支持。感谢修过我开设的ECE 235、ECE 240A和ECE 245课程的学生，他们的问题促成了本书几个专题细致入微的理解。他们提供的宝贵的反馈意见促成了一些讨论和说明性的例题。我还要感谢电气和计算机工程学院的同事们，与他们的互动和他们多年的见解使我对统计信号处理和其应用范围之广有了更深的了解。最后，要感谢出版商Wiley，感谢George Teleck对这个项目的支持，以及Kari Capone、Dan Timek、Stephanie Loh和Shalini Sharma在本书出版的最后阶段的协助。
　　符 号 说 明由于本书所涵盖的内容范围非常广，因此在此给出关于符号的简要概述。在许多信号处理的书中，用同样的符号来表示一个随机过程和该过程的现实，过程的现实是一个确定的波形。在本书中，使用概率和随机过程的书中的典型符号来替代：
　　●大写字母X表示随机变量、随机过程X（t）或随机序列X［k］，其中t是连续时间，k是离散时间。
　　●小写字母x是X的一个输出，x（t）是X（t）的一个现实（连续波），x［k］为X［k］的一个现实（数列）。
　　这些字母通常来自拉丁字母表的末尾。上述符号中只有一个例外，就是大写的K、M和N通常表示（非随机的）整数，如以下随机变量和：
　　∑Mm=1Xm,∑Nn=1Yn(1)如果在某个特定问题中{K，M，N}变成随机变量，例如在随机求和的问题中，将专门提及它。
　　●加粗的大写字母表示随机向量X、随机向量过程X（t）或随机向量序列X［k］。
　　●加粗的小写字母x是X的一个向量输出，x（t）是X（t）的一个向量的现实（波形向量），而x［k］为X［k］的一个向量现实（向量序列）。
　　本书中所有的向量都是列向量。行向量通过转置xT，或复共轭的转置xH得到。x*的上标只表示复共轭，不包括转置。
　　●加粗的大写字母A也用于非随机矩阵，加粗的小写字母a表示一个非随机向量。通常，这些字母来自拉丁字母表的开始。
　　读者应该能够从讨论的上下文中确定X是否是一个随机向量或一个非随机矩阵。两个重要的例子是自相关矩阵RXX和自协方差矩阵CXX，它们是随机向量X的非随机量。
　　●英文花体用于表示期望。例如，自相关矩阵为RXX［XXT］。
　　虽然，在许多关于概率的书中E用来表示期望，但我们用，因为在某些章节中必须用E表示一个误差随机变量（E也可以用来表示在样本空间Ω中的一个事件）。
　　为了使整本书的许多式子简单明了，分母中有时省略了小括号。例如，将表达式写为1/2πj，它应当被理解为2πj的所有项都在分母中，而不必使用括号1/（2πj）。另一个例子是高斯概率密度函数（pdf）：
　　fX(x)=12πσ2exp(-(x-μ)2/2σ2)(2)它应当清楚地表明了2σ2是在指数的分母中（尽管这不是大多数计算机编程语言的操作顺序）。
　　在本书末尾的术语表中，给出了上述符号的总结，以及整本书中使用的符号和缩写的列表：（ⅰ）一般符号，（ⅱ）希腊符号（通常用于随机变量参数），（ⅲ）手写体符号（对于特殊的量和前面提到的期望），（ⅳ）数学符号，（ⅴ）缩略词。

概率、随机变量与随机过程在信号处理中的基石 信号，作为信息传递和物理现象观测的载体，几乎渗透于我们生活的方方面面。从微观的原子振动到宏观的宇宙星系，从精密的医疗诊断到复杂的通信系统，信号无处不在。然而，现实世界的信号往往并非完美无瑕，它们常常伴随着噪声的干扰、观测的误差，或者本身就具有固有的随机性。在这种情况下，我们如何才能有效地提取、分析、变换和理解这些充满不确定性的信息呢？这正是概率论、随机变量和随机过程在信号处理领域发挥核心作用的关键所在。 本书旨在系统地阐述概率论、随机变量以及随机过程的基本概念，并深入探讨它们在信号处理各个分支中的广泛应用。我们不仅仅是介绍理论，更重要的是连接理论与实践，揭示这些数学工具如何赋能我们解决现实世界中信号处理的复杂问题，以及如何设计出更鲁棒、更高效的信号处理系统。 第一部分：概率论的基石——理解不确定性 在深入探讨信号的随机性之前，我们首先需要建立一套严谨的语言和框架来描述和量化不确定性，这便是概率论的范畴。 样本空间、事件与概率： 我们将从最基本的概念入手，定义样本空间（所有可能结果的集合）、事件（样本空间的子集）以及概率（事件发生的可能性度量）。通过大量的实例，如抛硬币、掷骰子、测量噪声幅度等，来直观理解这些概念，并学习如何计算不同事件的概率。 概率的公理化定义： 严谨的数学框架是理解概率论的必要组成部分。我们将介绍柯尔莫哥洛夫的公理化定义，为后续更复杂的概率分析奠定坚实的基础。 条件概率与贝叶斯定理： 在许多信号处理问题中，我们往往需要根据已知的信息来更新对未知事件的判断。条件概率正是描述这种“已知条件下”的概率。贝叶斯定理则提供了一个强大的工具，用于在新的证据出现时，更新先验概率，得到后验概率。这在信号检测、状态估计等领域至关重要。 独立性： 独立性是概率论中的一个重要概念，它描述了多个事件之间互不影响的特性。理解独立性对于简化概率计算、分析复杂的随机系统至关重要。例如，在多通道信号处理中，如果不同通道的噪声是独立的，会大大简化系统的分析。 随机变量与概率分布： 现实世界中的许多信号量，其取值本身就是不确定的，我们将其建模为随机变量。本书将详细介绍离散随机变量和连续随机变量的概念，以及描述它们概率分布的函数，如概率质量函数 (PMF)、概率密度函数 (PDF) 和累积分布函数 (CDF)。这些分布函数是我们理解随机变量行为的核心。 第二部分：随机变量的深入分析——量化信号的统计特性 一旦我们掌握了概率论的基本工具，就可以进一步深入研究随机变量的统计特性，这些特性直接反映了信号的内在规律。 期望与方差： 期望值（均值）描述了随机变量的平均取值，它为我们提供了信号“中心趋势”的度量。方差（以及标准差）则衡量了随机变量取值相对于期望值的离散程度，反映了信号的“波动性”或“不稳定性”。在信号处理中，期望值常常代表信号的直流分量或平均功率，而方差则与噪声的强度密切相关。 高阶矩： 除了期望和方差，矩（如偏度、峰度）还能提供更多关于概率分布形状的信息。偏度描述了分布的对称性，峰度描述了分布尾部的厚度。理解这些高阶矩有助于我们更精细地刻画信号的统计特性，尤其是在处理非高斯噪声或具有特定分布特性的信号时。 联合概率分布与协方差： 当我们同时处理多个随机变量时，需要考虑它们的联合分布。联合概率分布描述了多个随机变量同时取特定值的可能性。协方差（及其矩阵）则衡量了两个随机变量之间的线性相关性。在信号处理中，协方差矩阵是分析多维信号、进行降维（如PCA）、以及设计最优滤波器（如Wiener滤波器）的关键。 马尔可夫不等式与切比雪夫不等式： 这些不等式提供了随机变量偏差的界限，无需知道完整的概率分布。它们在理论分析和证明收敛性等方面具有重要的应用。 第三部分：随机过程——动态信号的建模与分析 许多信号在时间或空间上是变化的，并且这种变化本身就具有随机性。随机过程就是描述这类动态随机现象的数学模型。 随机过程的定义与分类： 我们将引入随机过程的概念，将其理解为随时间（或空间）变化的随机变量的集合。我们将讨论离散时间随机过程（序列）和连续时间随机过程，以及它们的样本函数（即实际观测到的一个实现）。 平稳性： 平稳性是随机过程中一个非常重要的性质，它意味着过程的统计特性（如均值、方差、自相关函数）不随时间变化。我们将区分严平稳和宽平稳（二阶平稳），并重点关注宽平稳过程，因为它在信号处理中有广泛的实际意义。平稳性大大简化了随机过程的分析，许多重要的信号处理算法都建立在平稳性假设之上。 自相关函数与功率谱密度： 自相关函数描述了同一随机过程在不同时间点上的相关程度，它揭示了信号的周期性或相关性结构。功率谱密度则是在频域上描述信号的功率分布，它告诉我们信号在不同频率上的能量大小。自相关函数和功率谱密度之间通过Wiener-Khinchin定理建立了深刻的联系。 独立增量过程与马尔可夫过程： 这些是具有特殊性质的随机过程。独立增量过程的增量在不重叠的时间区间上是相互独立的，如布朗运动。马尔可夫过程具有“无记忆性”，即未来只取决于当前状态，而与过去的历史无关。这些过程在金融建模、粒子运动模拟等领域有重要应用，在信号处理中也用于建模某些特定的噪声或系统行为。 平稳随机过程的分解与表示： 我们将探讨如何用更简单的过程（如白噪声）来表示或分解复杂的平稳过程，例如通过线性系统。 第四部分：随机过程在信号处理中的具体应用 理论的价值在于其应用。本部分将深入探讨概率论、随机变量和随机过程在信号处理的各个核心领域中的实际应用。 信号的统计建模： 噪声的建模： 现实世界中的噪声种类繁多，如加性白高斯噪声 (AWGN)、闪烁噪声、周期性噪声等。我们将学习如何用概率分布和随机过程来精确地描述这些噪声的统计特性，为后续的抗噪声处理提供理论依据。 信号的随机性表示： 许多信号本身就具有随机性，例如语音信号的随机发声、生理信号的随机波动等。我们将学习如何利用随机变量和随机过程来建模和分析这些具有内在随机性的信号。 信号的检测与估计： 二元信号检测： 如何在存在噪声的情况下，从两个可能的信号中识别出哪个是实际接收到的信号？这将涉及假设检验、 Neyman-Pearson准则、贝叶斯准则等，这些都是基于概率理论的。 参数估计： 如何从观测到的带噪声信号中估计出未知的信号参数？我们将介绍最大似然估计 (MLE) 和最小均方误差 (MMSE) 估计等方法，它们都依赖于概率分布和期望值。 状态估计： 对于随时间演变的随机系统，如何根据观测数据来估计系统的当前状态？卡尔曼滤波是解决这类问题最著名的算法之一，其核心原理是基于条件概率和贝叶斯更新。 信号的滤波与平滑： Wiener滤波： 如何设计一个线性滤波器，使其输出信号与真实信号之间的均方误差最小？Wiener滤波是解决这一问题的经典方法，它直接利用了信号和噪声的自相关函数和互相关函数。 Kalman滤波及其变种： 在动态系统中，Kalman滤波能够最优地融合来自多个观测的实时信息，估计系统的状态。它在导航、雷达、控制系统等领域有着不可替代的作用。 平滑器： 在估计系统过去的状态时，平滑器比滤波器能提供更准确的结果，因为它不仅利用了当前及过去的观测，还利用了未来的观测信息。 信号的压缩与编码： 信息论基础： 熵（作为不确定性的度量）和互信息是信息论的核心概念，它们与概率论紧密相关。我们将介绍这些概念，并解释它们如何指导数据压缩和信道编码的设计。 率失真理论： 如何在保证一定失真水平的前提下，实现数据的最大压缩？率失真理论为信号压缩提供了理论极限。 通信系统中的应用： 信道模型： 如何用随机过程来描述通信信道的特性，例如加性高斯白噪声信道、衰落信道等？ 信噪比 (SNR) 的概念： SNR 是衡量信号质量的关键指标，其计算和分析离不开概率和期望。 误码率 (BER) 分析： 在数字通信中，如何计算由于噪声干扰导致的错误传输概率？这将涉及到对接收信号概率分布的分析。 图像与多媒体信号处理： 图像噪声的建模与去除： 图像信号也常常受到噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。我们将学习如何使用概率模型来分析这些噪声，并设计相应的去噪算法。 图像分割与特征提取： 利用概率模型来描述图像区域的统计特性，进行图像分割或提取有意义的特征。 多媒体内容的统计分析： 分析音频、视频等信号的统计特性，用于内容识别、检索等任务。 结语 概率论、随机变量和随机过程是理解和处理现实世界中信号的不可或缺的数学工具。它们提供了一种严谨的框架来量化不确定性，分析信号的统计特性，并建立动态信号的模型。通过掌握这些理论，读者将能够更深入地理解现有信号处理算法的原理，并具备设计和开发更先进、更鲁棒的信号处理系统的能力。本书的目标是成为您在这一激动人心且至关重要的领域中的一本坚实且实用的指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直对利用数学工具来分析和理解复杂系统充满兴趣，而信号处理无疑是其中一个非常活跃和重要的领域。这本书的名字《概率、随机变量和随机过程在信号处理中的应用》让我看到了将这些核心概念贯穿起来的可能性。当我开始阅读这本书时，我确实看到了作者在概率论基础上的努力，他们花了很多篇幅来阐述各种概率分布的特性，从离散到连续，从一维到多维，数学公式的推导也比较详尽，这对于建立数学模型是非常重要的。但是，我觉得这本书的“应用”部分，或者说它如何将这些概率概念“落地”到信号处理的具体任务中，这方面的力度似乎还不够。我期望看到的是，在介绍完某个概念后，能立刻有一个具体的信号处理场景，比如在图像去噪时，如何利用高斯模型来描述噪声，然后如何基于这个模型设计一个最优滤波器。或者在通信系统中，如何利用马尔可夫链来分析信道的传输特性，并据此进行编码。这本书的叙述方式，更倾向于先构建一个庞大的理论体系，然后才慢悠悠地引入应用。这种结构，对于我这样希望能够快速上手解决实际问题的工程师来说，显得有些“理论先行”得过头了，甚至有些时候，我感觉自己更像是在读一本高级的概率论教材，而“信号处理”这个主题，则扮演了一个相对次要的角色，只是偶尔被提及，作为概率论概念的“应用场景”的例子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在是太吸引人了，尤其是“随机过程在信号处理中的应用”这几个字，让我看到了解决一些棘手问题的希望。我一直觉得，很多信号，尤其是通信信号、生物信号，甚至是金融市场数据，本质上都是某种随机过程的体现。所以，我满怀期待地翻开了这本书，希望能从中找到能够指导我实际工作的理论框架和方法。然而，在阅读过程中，我发现本书对于“随机过程”的介绍，虽然详尽，但更多的是停留在理论的定义、分类和基本性质的层面。比如，马尔可夫过程、平稳过程、高斯过程等等，这些概念的数学描述都非常清晰，作者也用了大量的篇幅来解释它们的数学特性，包括自相关函数、功率谱密度等等。这些内容当然很重要，它们是理解随机过程的基础。但是，真正让我感到有些遗憾的是，书中对于这些理论概念如何“应用”到具体的信号处理问题中，讲解得相对比较笼统，或者说，不够具体和深入。我希望看到的是，当作者介绍完某个随机过程后，能立刻接上一个鲜活的信号处理案例，比如如何利用马尔可夫链模型来预测信号的下一个状态，或者如何用平稳随机过程的功率谱来分析噪声的特性，再或者如何利用高斯过程来对缺失的信号进行插值。这本书更像是在教你“什么是”随机过程，但“如何用”随机过程解决实际信号处理问题，这部分的篇幅和深度，对于我这种希望学以致用的读者来说，还有提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题相当诱人，特别是“随机过程在信号处理中的应用”这个部分，让我联想到了许多我工作中遇到的信号处理难题，比如信号的噪声抑制、信号的预测与跟踪，以及如何理解和处理非平稳信号。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论。在阅读过程中，我对书中关于概率分布的详尽介绍印象深刻，无论是离散的伯纳利、二项分布，还是连续的指数、伽马分布，都讲解得很细致，公式的推导也比较完整。然而，当我深入到随机过程的部分，尤其是期待看到它如何与信号处理中的具体问题相结合时，我发现本书更多的是在梳理和介绍各种随机过程的定义和数学性质，例如泊松过程、布朗运动、平稳过程、马尔可夫过程等等。作者在这方面确实做了大量的铺垫，也解释了它们的数学特性，比如自相关函数、功率谱密度等。但是，真正令我感到有些不足的是，书中关于“如何利用这些随机过程来解决实际信号处理问题”的篇幅和深度，相对来说比较有限。我期待的是，能看到更多具体的研究案例、算法设计过程，或者实际应用的详细分析，例如如何使用功率谱密度来分析信号的频率成分，如何利用马尔可夫模型来对时间序列信号进行预测，或者如何设计一个基于随机过程的滤波器。目前这本书给我的感觉，更像是在为你展示了一系列强大的数学工具，但是如何具体地使用这些工具去“加工”信号，这部分的指导信息相对比较模糊。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我本来是冲着“信号处理”这个标签来的，毕竟目前工作中有不少涉及信号分析和建模的需求。拿到手后，我发现这本书的重点，或者说它花费笔墨最多的地方，确实是在概率论和随机变量的基础概念上，以及这些概念如何被抽象化、形式化地表达出来。开篇花了很大篇幅来讲解各种概率分布，什么泊松分布、高斯分布、均匀分布等等，讲得很细致，各种数学推导都给出了，感觉像是要把信号处理中的一切概率模型都预先铺垫好。这对于我这种数学基础不是特别扎实，但又需要快速理解实际应用的人来说，有点吃力。很多时候，我翻阅到某个章节，发现它在深入讨论某个分布的特性，比如它的期望、方差、矩母函数等等，这本身是没有问题的，数学的严谨性很重要，但问题在于，对于我急切想了解的“在信号处理中的具体应用”的这部分内容，感觉有点“远水不解近渴”。它似乎更倾向于先建立一个非常坚实的理论基础，然后再逐步引向应用，但这个“引向”的过程，对于我来说，还不够直接。我希望看到的是，比如在介绍某个信号模型时，能立刻引出它对应的概率分布，然后解释为什么是这个分布，以及这个分布的参数如何与信号的实际特性相关联。这本书的讲解方式，更像是在先盖好地基，再一砖一瓦地垒墙，而我更希望看到的是直接看到已经建好的房子，然后去了解它是怎么建造的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名信号处理领域的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地讲解概率论、随机变量和随机过程，并且能将它们与信号处理实践紧密结合的书籍。这本书的标题正好满足了我的需求。然而，读下来之后，我感觉它在“应用”这个词的处理上，似乎与我的期望有些偏差。书的前半部分，对概率论的基础概念，如概率空间、条件概率、贝叶斯定理等，讲解得非常到位，数学推导也清晰严谨，让我对概率的基本原理有了更深的理解。接着，在随机变量部分，也对各种离散和连续的随机变量进行了细致的介绍，包括它们的概率质量函数、概率密度函数、期望、方差等。这一点做得很好。但是，当我进入到“随机过程”以及“在信号处理中的应用”这两个关键章节时，我发现叙述的重点似乎又回到了理论定义和性质的梳理上。比如，在讲解平稳过程时，更多的是在解释什么是平稳，平稳的类型，以及如何计算自相关函数。而在提到应用时，往往是一些比较概念性的描述，比如“某某信号可以被建模为某某随机过程”，但是具体的模型建立过程、参数估计方法，以及如何利用这个模型来解决实际的信号分析、滤波、检测等问题，这部分的细节就相对少了。这让我感觉，这本书更像是一本优秀的概率论和随机过程的教材，它为你打下了坚实的理论基础，但离实际的“应用”操作，还有一段距离。

评分☆☆☆☆☆

性价比很高，买来囤货～

评分☆☆☆☆☆

一般，而且价格偏高，不建议购买

评分☆☆☆☆☆

京东发货速度非常快，书的质量很好，内容详细！

评分☆☆☆☆☆

讲的有点乱

评分☆☆☆☆☆

这本书很好。非常好。

评分☆☆☆☆☆

书纸的质量越来越差了。特薄

评分☆☆☆☆☆

还行吧，就是太慢了～

评分☆☆☆☆☆

好评好评好评

评分☆☆☆☆☆

不错，讲了不少基础的数学知识，推荐