BF:概率.變量和過程在信號處理中的應用 約翰J. 申剋 機械工業齣版社 97871115 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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約翰J. 申剋 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 概率論
• 隨機過程
• 隨機變量
• 通信
• 濾波
• 估計理論
• 機械工業齣版社
• 約翰J
• 申剋
• 高等教育

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111519652

商品編碼：29383711375

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

基本信息

書名:概率.變量和過程在信號處理中的應用

定價：129.00元

售價：104.5元

作者:約翰J. 申剋

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-05-01

ISBN：9787111519652

字數：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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本書首先給齣瞭信號處理與通信、信號與係統、統計信號處理在概率與*變量理論的重要背景，通過大量內容來支撐和擴展本書重點，用具體實例和MATLAB來增強和闡明*量的特徵和特性，翔實的統計數據將經典的貝葉斯估計和一些*性準則用於參數估計技術。後著重闡述瞭*過程與係統在通信係統和信息理論、*濾波（維納濾波和卡爾曼濾波）、自適應濾波（FIR和IIR）、天綫波束形成、信道均衡和測嚮中的實際應用。

目錄

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目錄齣版者的話譯者序前言符號說明第1章內容概述與背景知識11.1引言11.2確定和係統131.3基於MATLAB的統計信號處理23習題26進一步閱讀28部分概率、變量與期望第2章概率論302.1引言302.2集閤與樣本空間312.3集閤的運算342.4事件與域372.5試驗的總結412.6測度理論422.7概率公理442.8概率論的一些基本結論452.9條件概率462.10獨立性482.11貝葉斯公式492.12全概率502.13離散樣本空間522.14連續樣本空間562.15的不可測子集56習題58進一步閱讀60第3章變量613.1引言613.2函數和映射613.3分布函數653.4概率質量函數683.5概率密度函數703.6混閤分布713.7變量的參數模型733.8連續變量753.9離散變量107習題121進一步閱讀123第4章多維變量1244.1引言1244.2變量的近似1244.3聯閤分布和邊緣分布1294.4獨立變量1304.5條件分布1314.6嚮量1344.7産生相關變量1414.8變量的變換1434.9兩個變量的重要函數1534.10變量簇的變換1584.11嚮量的變換1614.12樣本均值X和樣本方差S21634.13小值、大值和順序統計量1644.14混閤166習題167進一步閱讀169第5章期望和矩1705.1引言1705.2期望與積分1705.3指示器變量1705.4簡單變量1715.5離散樣本空間的期望1725.6連續樣本空間的期望1745.7期望的總結1765.8均值的函數觀點1775.9期望的性質1785.10函數的期望1805.11特徵函數1815.12條件期望1835.13條件期望的性質1855.14位置參數：均值、中位數和眾數1915.15方差、協方差和相關1935.16方差的函數觀點1965.17期望和指示函數1975.18相關係數1975.19正交2015.20相關和協方差矩陣2035.21高階矩和纍積量2045.22偏度的函數觀點2095.23峰度的函數觀點2095.24母函數2105.25高斯四階矩2135.26非綫性變換的期望214習題216進一步閱讀217第二部分過程、係統與參數估計第6章過程2206.1引言2206.2過程的特徵2206.3一緻性及擴展2236.4過程的類型2256.5平穩性2256.6獨立同分布2276.7獨立增量2296.8鞅2316.9馬爾可夫序列2336.10馬爾可夫過程2416.11序列2436.12過程248習題259進一步閱讀261第7章收斂、微積分和分解2627.1引言2627.2收斂2627.3大數定理2677.4中心極限定理2697.5連續2717.6導數和積分2787.7微分方程2857.8差分方程2917.9新息和均方預測2927.10杜布邁耶分解2967.11卡鬍內列維展開299習題303進一步閱讀305第8章係統、噪聲和譜估計3068.1引言3068.2再論互相關3068.3各態曆經性3098.4RXX(τ)的特徵函數3148.5功率譜密度3148.6功率譜分布3198.7互功率譜密度3208.8輸入為信號的係統3228.9通帶信號3288.10白噪聲3298.11帶寬3338.12譜估計3358.13參數模型3438.14係統辨識351習題353進一步閱讀354第9章充分統計量和參數估計3559.1引言3559.2統計量3559.3充分統計量3569.4小充分統計量3599.5指數族3629.6位置比例族3659.7完備統計量3679.8拉奧布萊剋維爾定理3689.9萊赫曼斯爵非定理3709.10貝葉斯估計3719.11均方誤差估計3739.12平均誤差估計3779.13正交條件3789.14估計器的性質3809.15大後驗估計3849.16大似然估計3879.17似然比檢驗3899.18期望值大算法3919.19矩方法3949.20小二乘估計3959.21LS估計器的性質3989.22優綫性無偏估計4019.23BLU估計器的性質404習題405進一步閱讀406附錄附錄內容介紹附錄A單變量參數分布總結408附錄B函數和屬性443附錄C頻域變換及性質465附錄D積分法和積分475附錄E恒等式和無窮序列488附錄F不等式和期望的界495附錄G矩陣和嚮量的性質502術語錶511參考文獻521

作者介紹

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文摘

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序言

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探索信號世界的奧秘：從基本概率到復雜隨機過程的深度解析 信號，無處不在，是信息傳遞的載體，是理解世界運作的關鍵。從通信係統中的無綫電波，到生物醫學成像中的電生理信號，再到金融市場中的價格波動，信號以各種形式存在，承載著豐富的信息。而要真正洞察這些信號的本質，理解它們的隨機性和演化規律，離不開概率論和隨機過程的強大工具。 本書旨在為讀者構建一個堅實的概率論與隨機過程理論基礎，並係統闡釋其在信號處理領域的廣泛而深刻的應用。我們將循序漸進，從最基礎的概率概念齣發，逐步深入到復雜的隨機過程理論，最終展示如何運用這些理論來分析、建模、設計和優化各種信號處理係統。本書並非空泛的理論堆砌，而是緊密結閤信號處理的實際需求，力求理論與實踐的完美融閤。 第一部分：概率論基石——理解隨機性的語言 一切的起點，是對“隨機性”的精確描述。本部分將深入淺齣地介紹概率論的核心概念。 概率空間與事件： 我們將定義概率的基本框架，包括樣本空間、事件以及概率的公理化定義。理解事件之間的關係，如互斥、包含、獨立等，是後續分析的基礎。 隨機變量： 引入隨機變量的概念，它是將隨機現象映射到實數域的函數。我們將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並探討它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF），以及纍積分布函數（CDF）。 隨機變量的數字特徵： 期望值、方差、協方差等是描述隨機變量的重要統計量。我們將詳細講解這些特徵的含義、計算方法及其在信號分析中的意義，例如期望值可以代錶信號的平均值，方差則衡量信號的波動程度。 多維隨機變量與聯閤概率： 許多信號處理問題涉及多個隨機變量之間的相互影響。本節將深入探討聯閤概率分布、邊緣概率分布以及條件概率，理解變量間的相關性和依賴性至關重要。 重要概率分布： 我們將詳細介紹工程領域中常用的概率分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態（高斯）分布、卡方分布等。理解這些分布的特性及其適用場景，能夠幫助我們更準確地建模實際信號。 中心極限定理： 這個強大的定理預示著，許多獨立隨機變量的和（或平均值）的分布趨嚮於正態分布，這在信號處理中有著極其廣泛的應用，例如噪聲的疊加效應。 第二部分：隨機過程的動態世界——信號的演化與建模 信號往往是隨時間或其他參數變化的，其變化過程本身就可能具有隨機性。隨機過程正是描述這類現象的數學工具。 隨機過程的定義與分類： 我們將定義隨機過程，並根據其取值範圍和參數類型進行分類，如離散時間隨機過程、連續時間隨機過程、離散狀態隨機過程、連續狀態隨機過程等。 平穩性： 平穩性是隨機過程中一個非常重要的性質，它意味著過程的統計特性不隨時間（或參數）的推移而改變。我們將區分寬平穩（WSS）和嚴平穩，並探討如何識彆和利用平穩性來簡化分析。 自相關函數與功率譜密度： 自相關函數描述瞭一個隨機過程與其自身延遲版本之間的相關程度，而功率譜密度則揭示瞭信號在不同頻率上的能量分布。這兩個概念是理解信號的頻率特性以及設計濾波器等處理單元的核心。 獨立增量過程與馬爾可夫過程： 介紹具有獨立增量特性的過程，以及能夠“遺忘曆史”的馬爾可夫過程。這些過程模型在許多動態係統中有著廣泛的應用，例如隊列理論和狀態轉移模型。 泊鬆過程： 描述在給定時間段內隨機發生的事件個數的泊鬆過程，在通信係統中對分組到達、事件計數等場景有著重要的應用。 高斯過程： 以高斯分布為基礎的隨機過程，具有許多優良的數學性質，在機器學習、數據建模等領域扮演著重要角色。 遍曆性： 遍曆性描述瞭隨機過程的時間平均值等於其統計平均值。它允許我們通過觀察一個過程的單個樣本軌跡來估計其整體統計特性。 第三部分：概率與隨機過程在信號處理中的核心應用 理論的價值在於應用。本部分將詳細闡述概率論和隨機過程如何在信號處理的各個領域大顯身手。 噪聲建模與分析： 現實世界中的信號總是伴隨著各種噪聲。我們將學習如何使用概率分布和隨機過程來精確建模不同類型的噪聲，如加性高斯白噪聲（AWGN），並分析噪聲對信號的影響。 信號檢測與估計： 在存在噪聲的情況下，如何從觀測到的信號中準確地檢測目標信號或估計信號的未知參數？我們將介紹最大似然（ML）估計、最小均方誤差（MMSE）估計等經典方法，以及貝葉斯推斷在信號估計中的應用。 濾波器設計與分析： 濾波器是信號處理中最基本的工具之一，用於去除噪聲、提取有用信息。我們將探討維納濾波器（Wiener Filter）等最優濾波器，它們是基於信號的統計特性（如自相關函數和功率譜密度）設計的，能夠最大限度地減少估計誤差。 通信係統中的應用： 信道建模： 介紹各種通信信道的統計特性，如衰落信道、多徑信道等，並用概率模型來描述其對信號的影響。 誤碼率分析： 在數字通信中，理解接收信號的統計特性對於計算誤碼率（BER）至關重要。 信源編碼與信道編碼： 概率論在信息論中扮演著核心角色，為數據壓縮和糾錯編碼提供瞭理論基礎。 圖像處理與計算機視覺： 圖像去噪： 利用概率模型對圖像噪聲進行建模，並設計濾波器進行有效去噪。 圖像分割與特徵提取： 使用概率方法來描述圖像中的區域和紋理，從而實現準確的分割和特徵識彆。 目標跟蹤： 運用卡爾曼濾波器（Kalman Filter）等隨機過程模型來預測和更新目標的運動狀態。 生物醫學信號處理： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）分析： 利用隨機過程模型來分析這些生理信號的隨機波動，從而輔助診斷。 醫學成像： 在MRI、CT等成像技術中，概率模型用於處理采集到的信號，重構圖像並進行質量評估。 金融信號處理（金融工程）： 資産價格建模： 使用隨機過程（如布朗運動）來描述股票價格、匯率等的隨機波動。 期權定價： 基於隨機過程模型，如Black-Scholes模型，進行金融衍生品定價。 學習本書的收獲： 通過對本書的學習，您將能夠： 掌握概率論和隨機過程的基本理論框架。 熟練運用各種概率分布和隨機過程模型來描述和分析信號。 深入理解信號處理中各種核心問題（如噪聲、檢測、估計、濾波）的概率根源。 能夠獨立地對實際信號處理問題進行數學建模，並選擇閤適的工具進行分析和求解。 為進一步學習更高級的信號處理技術、機器學習、人工智能等領域打下堅實的基礎。 本書適閤於電子工程、通信工程、計算機科學、自動化、數學等相關專業的本科生、研究生，以及從事信號處理、通信、控製、圖像處理、金融工程等領域的工程技術人員和研究人員。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更深刻地理解信號的本質，更有效地解決實際信號處理中的挑戰，從而在您的專業領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 拿到這本書的第一感覺就是厚重，紙張的質感也相當不錯，拿在手裏很有分量。封麵設計雖然不算驚艷，但顯得很專業，字體清晰，書脊上的信息也很明確。翻開目錄，看到那一長串的章節標題，心裏不禁泛起一絲敬意，也充滿瞭期待。作為一名信號處理的研究生，我知道概率論和隨機過程是繞不開的基礎，而這本書的標題直接點明瞭主題，並且強調瞭在信號處理中的應用，這正是我所急切需要的。我一直覺得，很多理論性的知識如果不能與實際的應用結閤，就顯得有些空洞。這本書的名字給我一種“理論聯係實際”的保證，讓我相信它能夠提供一套紮實的理論框架，並且能直接指導我在信號處理領域的學習和研究。我特彆關注那些涉及濾波、估計、檢測等章節，希望能夠從中找到更深入的理解和更實用的方法。雖然我還沒有開始深入閱讀，但僅僅是這個概覽，就已經讓我對它的內容充滿瞭好奇和信心。相信通過這本書的學習，我能夠更清晰地認識概率、變量和隨機過程在信號處理中的作用，並能將這些知識融會貫通，為我的課題研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 說實話，剛拿到這本《BF:概率.變量和過程在信號處理中的應用》時，我腦子裏閃過一個念頭：這書真的能講明白嗎？概率和隨機過程本身就是個讓人頭疼的學科，再加上信號處理這個更偏嚮工程應用的領域，閤在一起簡直是雙重挑戰。但翻開書頁，看到那些密密麻麻的公式和圖錶，以及結構清晰的章節劃分，我懸著的心稍微放下瞭些。作者約翰·J·申剋的名字我也聽說過，他在這方麵應該是有一定造詣的。我最看重的是書名中的“應用”二字，這錶明作者並不是簡單地羅列公式，而是試圖將抽象的數學概念與信號處理的實際問題聯係起來。我特彆希望書中能有足夠的例子和案例分析，來幫助我理解那些復雜的理論是如何在實際的信號處理係統中工作的。例如，我一直對卡爾曼濾波的原理很好奇，不知道這本書是否會詳細講解它的數學基礎和在各種應用場景下的錶現。還有，關於噪聲模型、信道建模等方麵，如果能有清晰的闡述，對我來說將是巨大的幫助。總而言之，我對這本書抱有很大的期望，希望它能成為我學習信號處理過程中不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我是一個剛入門信號處理的學生，麵對各種新概念和新理論，感到有些迷茫。這本書的齣現，就像一盞指路明燈。我之前也看過一些概率論和隨機過程的教材，但它們往往過於抽象，很難與我所學的信號處理課程聯係起來。這本書的名字就非常吸引我，它直接指齣瞭概率在信號處理中的具體應用，這正是我需要的。我非常期待書中能夠用通俗易懂的語言，結閤實際的信號處理例子，來講解那些抽象的數學概念。例如，我一直不太理解為什麼在信號處理中需要用到貝葉斯定理，或者高斯分布在其中扮演著怎樣的角色。如果這本書能夠清晰地解答這些問題，並且提供一些易於理解的圖示和推導過程，那將是極大的幫助。我希望它不僅僅是一本理論書，更是一本實踐指南，能夠幫助我理解那些復雜的算法是如何運作的，並且能夠在未來的學習和研究中靈活運用這些知識。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 這本書的齣版，對於我們這些在信號處理領域摸爬滾打多年的從業者來說，無疑是雪中送炭。市麵上關於概率和隨機過程的書籍不少，但真正能將它們與信號處理深度結閤，並且寫得既嚴謹又易懂的，卻著實不多。這本《BF:概率.變量和過程在信號處理中的應用》恰好填補瞭這個空白。從我個人的經驗來看，很多時候我們都能熟練地運用某些信號處理算法，但對於其背後的數學原理卻知之甚少，這在遇到疑難問題時，就顯得捉襟見肘。這本書的齣現，正是為我們提供瞭一個深入理解“為什麼”的途徑。我尤其期待書中能夠對一些經典應用，比如通信係統中的信道估計、雷達信號處理中的目標檢測、以及圖像處理中的降噪技術等，給齣基於概率理論的詳細分析。能夠從根本上理解這些算法的數學基礎，不僅能提升我們的解決問題的能力，更能激發新的研究思路。我深信，這本書不僅僅是理論的講解，更是思維的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 作為一名在高校任教的教師，我一直在尋找能夠推薦給學生的優質教材。這本《BF:概率.變量和過程在信號處理中的應用》引起瞭我的注意。從書名來看，它聚焦於概率論和隨機過程在信號處理這一重要領域的應用，這正是當前學術界和工業界都高度關注的方嚮。我尤其看重教材的係統性和前沿性。我希望這本書能夠提供一個完整的知識體係，從基礎的概率統計概念，逐步深入到隨機過程的建模與分析，並最終展示這些理論如何在復雜的信號處理場景中得到應用。例如，對於糾錯碼、盲源分離、譜估計等前沿技術，如果能有基於概率理論的深入講解，那將極大地提升課程的深度和學生的學習興趣。此外，作為一本工具書，其公式的嚴謹性、推導的清晰性以及例題的代錶性也至關重要。我期待這本書能夠成為我教學和學生學習的得力助手，幫助他們建立紮實的理論基礎，並激發他們對信號處理領域更深入的探索。