随机信号分析教程 9787040347517 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李兵兵 等 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

商品编码：29423897433

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：随机信号分析教程

定价：24.60元

作者：李兵兵 等

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字数：

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《随机信号分析教程》从人们对于随机现象认识的角度出发，注重概率论与随机过程之间的联系和区别，对随机过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对随机信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散随机信号特征的估计和随机信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：随机过程、平稳随机过程的谱分析、随机信号通过线性系统的分析、随机信号通过非线性系统的分析、离散随机信号特征的估计、随机信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有一定的参考价值。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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第1章 随机过程
1.1 随机过程的基本概念及统计特性
1.1.1 随机过程的定义
1.1.2 随机过程的分类
1.1.3 随机过程的概率分布
1.1.4 随机过程的数字特征
1.2 时间连续随机过程的微分和积分
1.2.1 随机过程连续性
1.2.2 随机过程的微分及其数学期望与相关函数
1.2.3 随机过程的积分及其数学期望与相关函数
1.3 平稳随机过程和遍历性过程
1.3.1 平稳随机过程
1.3.2 平稳随机过程相关函数性质
1.3.3 遍历性随机过程
1.3.4 相关函数测量
1.4 联合平稳随机过程
1.4.1 两个随机过程的联合概率分布
1.4.2 两个随机过程的数字特征
1.4.3 复随机过程及其数字特征
1.5 离散时间随机过程
1.5.1 离散时间随机过程的概念
1.5.2 离散时间随机过程的概率分布
1.5.3 离散时间随机过程的数字特征
1.5.4 离散时间随机过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间随机过程相关函数的性质
1.6 正态随机过程
1.6.1 正态随机过程的概念
1.6.2 平稳正态随机过程
1.6.3 正态随机过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2章 平稳随机过程的谱分析
2.1 随机过程的谱分析
2.1.1 确定信号的傅里叶变换
2.1.2 随机过程的功率谱密度
2.1.3 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳随机过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2.2 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2.2.1 互谱密度
2.2.2 互谱密度与互相关函数的关系
2.2.3 互谱密度的性质
2.3 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.1 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.2 平稳随机过程的采样定理
2.3.3 功率谱密度的采样定理
2.4 噪声
2.4.1 理想白噪声
2.4.2 带限白噪声
2.4.3 色噪声
2.5 习题

第3章 随机信号通过线性系统的分析
3.1 线性系统基本理论
3.1.1 时不变线性系统
3.1.2 连续时不变线性系统的分析方法
3.1.3 离散时不变线性系统的分析方法
3.2 随机信号通过连续时间系统的分析
3.2.1 时域分析法
3.2.2 频域分析法
3.3 随机信号通过离散时间系统的分析：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带随机过程表示方法
3.6.1 窄带随机过程的定义
3.6.2 窄带随机过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带随机过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带随机过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯随机过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯随机过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带随机过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 随机信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态随机过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态随机过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散随机信号特征的估计
5.1 随机信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 随机信号分析实验
参考文献

《现代信号处理导论：从理论到应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的信号处理知识体系。我们将从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的理论模型和先进的处理技术，并重点关注这些技术在实际工程问题中的应用。本书的写作风格力求清晰易懂，兼顾理论的严谨性和应用的实用性，希望能帮助读者建立扎实的信号处理基础，并激发他们在该领域进行更深入探索的兴趣。 第一部分：信号与系统的基础 在信号处理的广阔天地里，信号和系统是我们探索的起点。本部分将首先对信号进行分类和描述，介绍离散时间信号与连续时间信号的区别，以及周期信号、非周期信号、能量信号、功率信号等基本概念。我们将详细阐述信号的表示方法，包括时域、频域以及小波域等，并介绍傅里叶级数和傅里叶变换作为分析信号频率成分的核心工具。 紧接着，我们将引入系统的概念，探讨线性时不变（LTI）系统的基本性质，如叠加性、时不变性、因果性以及稳定性。卷积将作为描述LTI系统输入输出关系的通用数学工具被详细解析，并辅以大量的图示和实例，帮助读者直观理解其意义。我们还将介绍LTI系统的系统函数和频率响应，以及它们如何揭示系统对不同频率信号的处理特性。此外，离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）将在本部分被引入，为后续的数字信号处理打下基础。 第二部分：概率论与随机信号 许多现实世界的信号并非完全确定，而是带有一定的随机性。因此，理解和处理随机信号是信号处理领域不可或缺的一环。本部分将从概率论的基础知识开始，系统介绍随机变量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等基本概念。我们将探讨一维和多维随机变量的性质，包括期望、方差、协方差等统计量，以及它们如何量化随机信号的统计特性。 随机过程是描述随机信号随时间演变的数学模型。本部分将深入研究平稳随机过程，特别是宽平稳和窄平稳过程，并介绍自相关函数和互相关函数作为描述随机过程统计特性的关键工具。我们将分析这些函数与功率谱密度（PSD）之间的关系，揭示随机过程在频域上的分布。此外，泊松过程、高斯过程等典型的随机过程模型及其在通信、控制等领域的应用也将得到讨论。 第三部分：数字信号处理的基石 随着计算机技术的发展，数字信号处理（DSP）已成为现代信号处理的主流。本部分将专注于数字信号处理的核心技术。我们将详细介绍采样定理，阐述模拟信号离散化的关键条件，并讨论采样率、混叠等问题。然后，我们将深入研究数字滤波器，包括FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、特性比较以及常见的经典设计方法（如窗函数法、切比雪夫法、巴特沃斯法等）。 此外，本部分还将探讨Z变换及其性质，它是在数字域中分析LTI系统的有力工具，类似于连续时间域中的拉普拉斯变换。我们将通过Z变换来分析数字滤波器的稳定性，并介绍如何利用Z变换来求解线性常系数差分方程。短时傅里叶变换（STFT）和离散小波变换（DWT）也将被介绍，它们是分析非平稳信号和多分辨率信号的有效手段。 第四部分：现代信号处理技术与应用 在掌握了基础理论之后，本部分将进一步探讨一系列现代信号处理技术，并结合实际应用场景进行讲解。 谱估计技术： 真实世界中的信号往往是带有噪声的，准确估计信号的功率谱密度至关重要。我们将介绍经典的谱估计方法，如周期图法、Welch法，并深入探讨现代谱估计技术，如AR（自回归）、MA（滑动平均）和ARMA（自回归滑动平均）模型。这些模型能更有效地提取信号的内在结构，提高谱估计的精度，尤其是在低信噪比情况下。 自适应信号处理： 自适应系统能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最优的性能。本部分将重点介绍LMS（最小均方）算法和RLS（递归最小均方）算法，它们是实现自适应滤波器的核心。我们将讨论自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等方面的广泛应用。 小波分析： 传统傅里叶变换在分析非平稳信号时存在时间-频率分辨率的局限性。小波分析提供了一种多分辨率的分析工具，能够在时间和频率上提供更好的局部化信息。我们将介绍小波变换的原理，包括连续小波变换和离散小波变换，并阐述小波在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的应用。 盲信号分离： 在某些情况下，我们只能观测到多个混合信号，而无法直接获取原始的独立信号。盲信号分离的目标是在不了解混合过程或原始信号信息的情况下，将混合信号分离成独立的源信号。我们将介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等经典的盲源分离技术，并探讨其在语音分离、脑电信号分析等领域的应用。 统计信号处理在机器学习中的应用： 信号处理的许多思想和方法在机器学习领域扮演着重要角色。本部分将探讨如何将信号处理技术应用于数据预处理、特征工程、模型构建等方面。例如，降维技术（如PCA）可以用于减少数据的维度，而谱分析可以用于提取数据的周期性特征。 应用领域展望 本书的最后一章将着眼于信号处理在各个领域的实际应用，展示理论知识的价值。我们将深入探讨： 通信系统： 信号检测、信道估计、调制解调、信源编码与信道编码等。 图像与视频处理： 图像压缩、图像增强、目标检测与识别、视频分析等。 语音信号处理： 语音识别、语音合成、说话人辨认、噪声抑制等。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析、医学影像处理等。 控制系统： 系统辨识、滤波器设计、状态估计等。 金融工程： 时间序列分析、风险建模等。 地球物理信号处理： 地震数据分析、遥感影像处理等。 通过对这些实际应用的介绍，读者将能够更直观地理解信号处理技术的重要性，并认识到该学科在现代科技和社会发展中的关键作用。 学习建议 本书适合具有一定数学基础（如线性代数、微积分、概率论）的本科生、研究生以及从事相关工程技术工作的专业人士阅读。为了更好地掌握书中的内容，建议读者在学习过程中： 1. 勤于思考： 对每个概念和公式都进行深入的理解，尝试从不同的角度去思考。 2. 动手实践： 结合MATLAB、Python等工具，对书中的算法进行编程实现，并通过仿真来验证理论。 3. 查阅文献： 对于感兴趣的特定领域，鼓励读者进一步查阅相关的学术论文和专著，扩展知识边界。 4. 联系实际： 尝试将所学知识应用于解决实际工程问题，从中获得更深刻的体会。 本书的目的是提供一个坚实的理论基础和广泛的应用视野，希望能够成为读者在信号处理学习和研究道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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