隨機信號分析教程 9787040347517 高等教育齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李兵兵 等 著

圖書標籤:

• 隨機信號分析
• 信號處理
• 通信原理
• 概率論
• 高等教育
• 教材
• 電子工程
• 信息科學
• 隨機過程
• 數理統計

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齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040347517

商品編碼：29419250577

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名：隨機信號分析教程

定價：24.60元

作者：李兵兵 等

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字數：

頁碼：235

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《隨機信號分析教程》從人們對於隨機現象認識的角度齣發，注重概率論與隨機過程之間的聯係和區彆，對隨機過程的定義、描述方法和特性作瞭詳細介紹。從係統的角度，對隨機信號通過綫性時不變係統和非綫性係統的基本理論和分析處理方法進行瞭深入分析。為瞭提高讀者應用理論解決實際問題的能力，詳細介紹瞭離散隨機信號特徵的估計和隨機信號分析實驗。全書共分為互有聯係而又相互獨立的6章。分彆是：隨機過程、平穩隨機過程的譜分析、隨機信號通過綫性係統的分析、隨機信號通過非綫性係統的分析、離散隨機信號特徵的估計、隨機信號分析實驗。閱讀本書要求讀者具備綫性係統理論、傅裏葉變換及工程概念等基本知識。
本書可作為高等學校電子信息工程、通信工程、信息工程和應用數學專業高年級本科生和研究生的教材，同時也對從事電子通信係統的研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員有一定的參考價值。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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第1章 隨機過程
1.1 隨機過程的基本概念及統計特性
1.1.1 隨機過程的定義
1.1.2 隨機過程的分類
1.1.3 隨機過程的概率分布
1.1.4 隨機過程的數字特徵
1.2 時間連續隨機過程的微分和積分
1.2.1 隨機過程連續性
1.2.2 隨機過程的微分及其數學期望與相關函數
1.2.3 隨機過程的積分及其數學期望與相關函數
1.3 平穩隨機過程和遍曆性過程
1.3.1 平穩隨機過程
1.3.2 平穩隨機過程相關函數性質
1.3.3 遍曆性隨機過程
1.3.4 相關函數測量
1.4 聯閤平穩隨機過程
1.4.1 兩個隨機過程的聯閤概率分布
1.4.2 兩個隨機過程的數字特徵
1.4.3 復隨機過程及其數字特徵
1.5 離散時間隨機過程
1.5.1 離散時間隨機過程的概念
1.5.2 離散時間隨機過程的概率分布
1.5.3 離散時間隨機過程的數字特徵
1.5.4 離散時間隨機過程的平穩性和遍曆性
1.5.5 平穩離散時間隨機過程相關函數的性質
1.6 正態隨機過程
1.6.1 正態隨機過程的概念
1.6.2 平穩正態隨機過程
1.6.3 正態隨機過程的性質
1.7 離散馬爾可夫過程
1.7.1 馬爾可夫過程的概念
1.7.2 馬爾可夫序列
1.7.3 馬爾可夫鏈
1.8 泊鬆過程
1.8.1 泊鬆過程的一般概念
1.8.2 泊鬆過程的統計量
1.8.3 泊鬆增量
1.8.4 泊鬆衝激序列
1.8.5 過濾的泊鬆過程與散粒噪聲
1.8.6 復閤泊鬆過程
1.8.7 電報信號
1.9 習題

第2章 平穩隨機過程的譜分析
2.1 隨機過程的譜分析
2.1.1 確定信號的傅裏葉變換
2.1.2 隨機過程的功率譜密度
2.1.3 功率譜密度與復平麵
2.1.4 平穩隨機過程功率譜密度的性質
2.1.5 功率譜密度與自相關函數之間的關係
2.2 聯閤平穩隨機過程的互功率譜密度
2.2.1 互譜密度
2.2.2 互譜密度與互相關函數的關係
2.2.3 互譜密度的性質
2.3 離散時間隨機過程的功率譜密度
2.3.1 離散時間隨機過程的功率譜密度
2.3.2 平穩隨機過程的采樣定理
2.3.3 功率譜密度的采樣定理
2.4 噪聲
2.4.1 理想白噪聲
2.4.2 帶限白噪聲
2.4.3 色噪聲
2.5 習題

第3章 隨機信號通過綫性係統的分析
3.1 綫性係統基本理論
3.1.1 時不變綫性係統
3.1.2 連續時不變綫性係統的分析方法
3.1.3 離散時不變綫性係統的分析方法
3.2 隨機信號通過連續時間係統的分析
3.2.1 時域分析法
3.2.2 頻域分析法
3.3 隨機信號通過離散時間係統的分析：
3.3.1 時域分析法
3.3.2 頻域分析法
3.4 白噪聲通過理想綫性係統、白化濾波器和色噪聲産生
3.4.1 白噪聲通過綫性係統
3.4.2 3dB帶寬
3.4.3 等效噪聲帶寬
3.4.4 白噪聲通過理想綫性係統
3.4.5 綫性係統輸齣的概率分布
3.4.6 色噪聲産生和白化濾波器
3.5 希爾伯特變換與解析過程
3.5.1 希爾伯特變換
3.5.2 解析過程及其性質
3.6 窄帶隨機過程錶示方法
3.6.1 窄帶隨機過程的定義
3.6.2 窄帶隨機過程的錶達式
3.6.3 萊斯錶達式的性質
3.7 窄帶隨機過程包絡與相位的特性
3.7.1 窄帶隨機過程包絡與相位的慢變化特性
3.7.2 包絡和相位的一維概率密度
3.7.3 窄帶高斯隨機過程包絡平方的概率密度
3.7.4 窄帶高斯隨機過程包絡與相位的二維概率密度函數
3.8 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位特性
3.8.1 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位概率密度函數
3.8.2 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡平方的概率密度函數
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 習題

第4章 隨機信號通過非綫性係統的分析
4.1 通信中常見的非綫性係統
4.2 計算輸齣信號統計特性的直接法
4.2.1 平方律檢波器
4.2.2 綫性半波檢波器
4.3 計算輸齣信號統計特性的特徵函數法
4.3.1 拉普拉斯變換簡介
4.3.2 非綫性係統輸齣端自相關函數
4.3.3 特徵函數法計算綫性半波檢波器輸齣信號的相關函數
4.4 準正弦振蕩信號通過非綫性係統分析
4.4.1 輸齣信號的統計特性
4.4.2 窄帶正態隨機過程通過綫性檢波器
4.4.3 窄帶正態隨機過程通過平方律檢波器
4.5 習題

第5章 離散隨機信號特徵的估計
5.1 隨機信號數字特徵的估計
5.1.1 均值的估計
5.1.2 方差的估計
5.2 自相關函數的非參數估計
5.2.1 直接估計法
5.2.2 其他相關函數的估計
5.2.3 相關技術的應用
……
第6章 隨機信號分析實驗
參考文獻

隨機信號分析教程 (9787040347517) - 高等教育齣版社 內容概述： 本書是一本係統而深入的隨機信號分析教材，旨在為高等院校電子信息類、自動化類、通信類、控製類以及相關理工科專業的學生和研究人員提供堅實的理論基礎和實踐指導。全書緊密圍繞隨機信號的産生、描述、分析和應用等核心內容展開，力求在理論嚴謹性的基礎上，注重方法的實用性和應用性。 第一部分：隨機信號的描述與概率論基礎 本部分作為全書的基石，首先迴顧和梳理瞭必要的概率論基礎知識。內容涵蓋概率的基本概念、條件概率、獨立性、全概率公式、貝葉斯公式等。在此基礎上，重點引入瞭隨機變量及其統計特性，包括數學期望、方差、協方差等，為後續隨機信號的分析奠定數學工具。 隨後，本書詳細闡述瞭隨機信號的定義及其分類。強調瞭隨機信號與確定性信號在本質上的區彆，並介紹瞭區分隨機信號的必要性，例如在通信、雷達、生物醫學信號處理等領域，許多信號都呈現齣隨機性。 為瞭定量描述隨機信號，本書係統地介紹瞭概率分布函數和概率密度函數。詳細講解瞭多種重要的概率分布，如均勻分布、指數分布、高斯分布（正態分布）、泊鬆分布等，並分析瞭它們在不同應用場景下的適用性。對於連續型和離散型隨機變量的概率密度函數，進行瞭深入的講解，包括其性質和計算方法。 此外，本書還著重介紹瞭聯閤概率分布和聯閤概率密度函數，以及條件概率密度函數。這部分內容對於理解多維隨機信號以及信號之間的相互影響至關重要。通過對隨機變量的函數的分析，引齣瞭隨機信號的概率模型構建方法。 第二部分：隨機信號的統計特性與描述 在掌握瞭隨機信號的基本概率描述後，本書深入探討瞭隨機信號的統計特性，這是理解和分析隨機信號的關鍵。 自相關函數 (Autocorrelation Function) 作為描述隨機信號自身統計特性的核心工具，被賦予瞭重要的篇幅。詳細講解瞭自相關函數的定義、性質，以及它如何反映信號的“記憶性”和周期性。通過傅裏葉變換的視角，引齣瞭功率譜密度 (Power Spectral Density, PSD) 的概念，並闡述瞭維納-辛欽定理 (Wiener-Khinchin Theorem)，揭示瞭自相關函數與功率譜密度之間的內在聯係。功率譜密度作為描述信號在頻域能量分布的重要工具，在信號濾波、頻譜分析等領域具有不可替代的作用。 互相關函數 (Cross-correlation Function) 的引入，使得我們能夠分析兩個不同隨機信號之間的統計關係。本書詳細闡述瞭互相關函數的定義、性質，以及它在信號檢測、同步、模式識彆等方麵的應用。 對於平穩隨機信號，本書進行瞭詳細的介紹。特彆是寬平穩 (Wide-Sense Stationarity, WSS) 和狹義平穩 (Strict-Sense Stationarity, SSS) 的概念，以及它們對信號分析的意義。並闡述瞭如何判斷一個隨機信號是否為平穩信號，以及平穩信號在分析中的簡化作用。 獨立增量過程和馬爾可夫過程等更復雜的隨機過程模型也被納入討論範圍。這些模型在描述動態係統和隨機演化過程方麵有著重要的應用。 第三部分：隨機信號的濾波與估計 本部分將隨機信號的分析理論應用於實際的工程問題，重點介紹瞭隨機信號的濾波和隨機信號的估計。 綫性濾波是隨機信號處理中最基礎也最重要的一種方法。本書詳細講解瞭綫性時不變 (LTI) 係統對隨機信號的作用。通過對衝擊響應和係統傳遞函數的分析，推導瞭輸入隨機信號通過LTI係統後的輸齣信號的統計特性，包括均值、方差、自相關函數和功率譜密度。 維納濾波 (Wiener Filter) 作為最優綫性濾波器，被深入剖析。講解瞭維納濾波器的原理，包括如何根據信號的統計特性和噪聲的特性來設計最優的濾波器，以達到最小均方誤差的目標。分彆介紹瞭連續時間維納濾波器和離散時間維納濾波器。 在此基礎上，本書還介紹瞭卡爾曼濾波 (Kalman Filter)。作為一種遞推的最優綫性估計器，卡爾曼濾波器在狀態估計、目標跟蹤、導航定位等領域具有廣泛的應用。詳細闡述瞭卡爾曼濾波的遞推過程，包括狀態預測和狀態更新兩個階段，並分析瞭其在不同係統模型下的應用。 參數估計是隨機信號分析的另一重要方麵。本書介紹瞭最大似然估計 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 和最小均方估計 (Minimum Mean Square Error Estimation, MMSE) 等常用參數估計方法。並分析瞭這些估計方法的性質，如無偏性、一緻性、有效性等。 第四部分：特殊隨機信號與進階話題 為瞭拓展讀者的視野，本書還涉及瞭一些特殊的隨機信號模型和進階的分析方法。 高斯過程 (Gaussian Process) 作為一種非常重要且廣泛應用的隨機過程模型，被進行瞭詳細的介紹。其核心特性是任何有限維度的聯閤概率分布都是多元高斯分布。本書分析瞭高斯過程的定義、性質，以及其在統計建模、機器學習等領域的應用。 泊鬆過程 (Poisson Process) 作為描述單位時間內事件發生次數的隨機過程，在排隊論、通信係統中有著重要的應用。本書詳細闡述瞭泊鬆過程的定義、性質，以及如何分析泊鬆過程的相關問題。 譜估計 (Spectral Estimation) 作為一種從觀測到的隨機信號數據中估計其功率譜密度的方法，在通信、雷達、地震勘探等領域有著重要的應用。本書介紹瞭周期圖法 (Periodogram)、改進周期圖法 (Modified Periodogram) 以及模型法 (Model-based methods) 等經典譜估計方法，並分析瞭它們的優缺點和適用範圍。 隨機信號在實際係統中的應用案例穿插在各章節中，例如在通信係統中，隨機信號用於模擬信道噪聲、調製信號等；在控製係統中，隨機信號用於描述外部乾擾和係統的不確定性；在生物醫學信號處理中，腦電圖、心電圖等信號都具有顯著的隨機性。 學習目標與適用人群： 通過學習本書，讀者應能夠： 理解隨機信號的基本概念和概率統計描述方法。 掌握描述隨機信號統計特性的各種工具，如自相關函數、功率譜密度等。 理解綫性濾波和最優濾波的原理，並能夠應用維納濾波和卡爾曼濾波解決實際問題。 掌握常用的隨機信號參數估計方法。 瞭解高斯過程、泊鬆過程等特殊隨機信號模型及其應用。 初步掌握譜估計的基本方法。 能夠將隨機信號分析的理論知識應用於解決實際工程問題。 本書適閤作為高等院校電子信息工程、通信工程、自動化、控製科學與工程、計算機科學與技術等專業的本科生和研究生教材。同時，也適閤從事相關領域研究和工程實踐的技術人員作為參考書。 學習建議： 學習本書需要紮實的數學基礎，特彆是概率論、數理統計和傅裏葉變換等知識。建議讀者在學習過程中，注重理論與實踐相結閤，多做習題，並嘗試將所學知識應用於實際的仿真或項目開發中，以加深理解和掌握。 結語： 本書旨在為讀者構建一個全麵而深入的隨機信號分析知識體係，幫助讀者理解隨機信號的內在規律，並掌握分析和處理隨機信號的有效方法。在日益復雜的工程技術領域，對隨機信號的深刻理解和準確處理，是取得技術突破和解決關鍵問題的基石。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校大學生，我經常需要閱讀大量的專業書籍，而這本《隨機信號分析教程》絕對是我近幾年來接觸到的最優秀的一本教材。它在知識的係統性和連貫性上做得非常齣色，從最基礎的概率論開始，一步步引申到各種隨機過程的性質和應用，整個學習過程都顯得非常流暢，沒有那種跳躍感。作者在講解過程中，非常注重概念之間的聯係，讓我能夠清晰地看到不同知識點是如何相互關聯，共同構建起隨機信號分析的整個體係。我尤其欣賞的是書中對於數學公式的解釋，它們不僅僅是冰冷的符號，作者總是會深入剖析每個公式的含義和背後的物理意義，讓我能夠真正理解“為什麼”是這樣，而不是死記硬背。此外，書後的習題設計也是我非常看重的一點，它們涵蓋瞭從基礎概念的檢驗到復雜問題的分析，能夠有效地鞏固我所學的知識，並且培養我的獨立思考能力。這本書的品質感也很棒，紙張質量很好，印刷清晰，閱讀體驗非常舒適。總的來說，這是一本讓我受益匪淺的教材，非常值得推薦給所有正在學習或想要深入瞭解隨機信號分析的同學。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到這本《隨機信號分析教程》之前，我對這個領域的感覺就是“抽象”和“難以捉摸”。以前看的一些資料，總是充斥著各種我記不住的公式和證明，看得我頭昏腦漲，完全抓不住重點。但是，這本書完全改變瞭我的看法！它非常注重概念的物理意義和實際應用，即使是像“功率譜密度”這樣聽起來很高大上的概念，作者也用非常易於理解的比喻和圖示來解釋，讓我一下子就明白瞭它的真正含義。書中的數學推導雖然嚴謹，但始終圍繞著核心概念展開，不會為瞭推導而推導。我尤其欣賞作者在討論不同隨機過程時，總是會給齣相應的實際案例，比如通信係統中的噪聲、經濟學中的股票波動等等，這讓我能夠將書本上的知識與現實世界聯係起來，而不是僅僅停留在理論層麵。這本書的內容非常紮實，涵蓋瞭隨機信號分析的各個關鍵方麵，而且組織得非常有條理，就像一部精彩的偵探小說，一步步揭示隨機信號的本質。我真的感覺自己在這個領域邁進瞭一大步，也對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書真是太齣乎我的意料瞭！我本來以為它會是一本枯燥乏味的教科書，但翻開之後，我發現自己完全被它吸引住瞭。作者的語言風格非常活潑生動，而且邏輯清晰，一點也不像很多教科書那樣死闆。它將隨機信號分析這樣一個復雜的學科，講得像聽故事一樣引人入勝。從最基礎的隨機變量的分布，到卡爾曼濾波這樣的進階主題，作者都用瞭非常形象的比喻和通俗易懂的語言來解釋，讓我這個之前對這個領域一竅不通的人，也能輕鬆理解。我特彆喜歡書中的一些“小貼士”和“拓展閱讀”部分，它們提供瞭很多有趣的信息和背景知識，讓我能夠更全麵地瞭解這個領域。而且，這本書的圖示也設計得非常精美，配閤文字內容，能夠幫助我更直觀地理解抽象的概念。讀這本書的過程，簡直就是一種享受，讓我徹底愛上瞭隨機信號分析這個領域。我簡直迫不及待地想把它推薦給我的所有朋友！

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我在學習隨機信號分析領域時遇到的最棒的書籍之一！作為一名正在攻讀相關專業研究生的學生，我深知文獻的重要性，而這本《隨機信號分析教程》簡直就是一座寶藏。它不像其他一些理論性過強的教材那樣令人望而卻步，而是以一種非常循序漸進的方式，將復雜的概念娓娓道來。從最基礎的概率論和隨機變量，到馬爾可夫鏈、泊鬆過程、平穩過程等等，作者都給齣瞭非常清晰的定義和直觀的解釋。我特彆喜歡書中的例題，它們都非常貼閤實際應用，而且解析過程詳細得幾乎手把手教學，這對於我這樣需要將理論應用於實際項目的人來說，簡直是福音。每一次遇到不理解的地方，翻開書本，總能找到閤適的例子來幫助我融會貫通。而且，這本書的排版也很舒服，不會有那種密密麻麻讓人頭暈的感覺，學習起來效率很高。即使我有時候會因為課程壓力而感到疲憊，但隻要翻開這本書，就會重新燃起對這個領域的興趣。它不僅僅是一本教材，更像是一位耐心細緻的導師，指引我一步步深入理解隨機信號的奧秘。我強烈推薦給所有對隨機信號分析感興趣的同學，無論你是初學者還是有一定基礎，這本書都能給你帶來巨大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本《隨機信號分析教程》算是我近期閱讀過的技術類書籍中，體驗感最棒的一本瞭。我是一名工程師，平時工作經常會涉及到信號處理和係統分析，所以對隨機信號分析一直都挺感興趣，但苦於找不到一本真正適閤我的入門書籍。很多資料要麼太偏重理論，要麼內容過於陳舊。而這本教材，它在內容深度和廣度上都做得恰到好處。它涵蓋瞭從基本的概率統計概念到復雜的隨機過程理論，內容非常全麵。我特彆喜歡作者在講解一些高級概念時，會適時地引入一些編程的思路和僞代碼，這對於我這樣動手能力比較強的人來說，非常有幫助。雖然書中並沒有直接給齣完整的代碼，但這些提示性的內容，已經足夠我根據自己的需求去實現和驗證瞭。而且，書中的習題設置也很有趣，有些是理論計算，有些則需要結閤實際情境去分析，能夠很好地鍛煉讀者的分析和解決問題的能力。總而言之，這是一本既有理論深度，又兼具實踐指導意義的好書，強烈推薦給所有需要在實際工作中運用隨機信號分析技術的同行們。