正版新書--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 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
• 通信工程
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• 約翰J
• 申剋
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111519652

商品編碼：29473115251

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

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：

頁碼：

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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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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信號世界的奧秘：深入理解概率、變量與過程的強大力量 在這個信息爆炸的時代，信號無處不在，從我們通訊的聲波，到醫學影像的 X 射綫，再到金融市場的波動，它們構成瞭我們認知世界的重要載體。而要真正理解和駕馭這些復雜多變的信號，離不開一套強大的理論工具。本書並非一本教科書，而是一場關於信號處理核心數學原理的深度探索，旨在為讀者揭示隱藏在看似雜亂信號背後，由概率、隨機變量和隨機過程構成的精妙世界。 超越錶麵：理解信號的內在規律 我們每天接觸到的信號，往往隻是信息的錶象。例如，一段語音信號，我們聽到的是流暢的對話，但其背後包含瞭復雜的聲學特性、調製方式以及可能存在的噪聲乾擾。又比如，金融市場的股票價格，我們看到的是數字的起伏，但其背後潛藏著供需關係、經濟數據、市場情緒等多種因素的交織影響。 本書將帶領您深入信號的內在世界，理解這些錶象背後的驅動力。我們將從最基礎的概率論齣發，係統地介紹事件、概率、條件概率、獨立性等概念。您將學會如何量化不確定性，如何計算不同事件發生的可能性，以及如何在信息不完整的情況下做齣閤理的推斷。這不僅是信號處理的基礎，更是理解任何涉及隨機現象的關鍵。 隨機變量：量化信號的不確定性 信號處理的核心挑戰之一在於其固有的不確定性。無論是傳感器本身的噪聲，還是傳輸過程中的乾擾，都使得我們難以獲得完美的信號。這時，隨機變量就成為瞭我們分析和處理信號的強大武器。 本書將深入探討離散隨機變量和連續隨機變量的概念，以及它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。您將學習如何描述一個隨機變量的取值範圍和概率分布，例如，理解一個信號的幅度如何在一定範圍內隨機波動，或者一個測量值的誤差如何服從特定的分布。 更重要的是，本書將重點講解隨機變量的統計特性，如期望值（均值）、方差和標準差。這些參數能夠精確地量化信號的中心趨勢、離散程度以及穩定性。例如，我們如何計算一段音頻信號的平均音量？如何評估一個傳感器讀數的平均誤差有多大？這些都是通過隨機變量的統計特性來實現的。 本書還將介紹多個隨機變量及其聯閤分布，以及它們之間的相關性和協方差。理解不同信號分量之間的相互影響，對於信號的去噪、特徵提取和模式識彆至關重要。例如，如果我們要分析一副圖像，理解不同像素的亮度值之間是否存在關聯，可以幫助我們更好地進行圖像增強或邊緣檢測。 隨機過程：捕捉信號的動態演變 現實世界中的信號往往不是靜止的，而是隨時間或空間變化的。例如，電話裏的語音信號是在不斷變化的，股票價格也是隨時間波動的。這時，我們就需要引入隨機過程的概念來描述這些動態的信號。 本書將詳細闡述隨機過程的定義，並介紹幾種重要的隨機過程模型。我們將深入研究平穩過程，這種過程的統計特性（如均值和自相關函數）不隨時間變化，這使得我們可以利用其穩定的統計規律進行分析。您將理解為何平穩性在信號處理中如此重要，以及如何通過分析信號的統計特性來判斷其是否平穩。 本書還將重點講解自相關函數和互相關函數。自相關函數描述瞭一個隨機過程與其自身在不同時間點的相似程度，這對於信號的周期性檢測、濾波以及預測至關重要。互相關函數則衡量瞭兩個不同隨機過程之間的相似程度，在信號的同步、匹配以及源識彆等領域有著廣泛應用。 此外，本書還將探討一些經典的隨機過程，例如泊鬆過程（用於描述事件的隨機發生，如通信係統中分組的到達）和馬爾可夫過程（其未來狀態隻與當前狀態有關，廣泛應用於係統建模和預測）。通過對這些模型的深入理解，您將能夠更有效地建立信號的數學模型，並基於模型進行更精確的分析和預測。 在信號處理中的具體應用 本書的精髓在於將抽象的數學概念與實際的信號處理應用緊密結閤。您將看到，概率、隨機變量和隨機過程是如何被應用於解決現實世界中的各種挑戰： 信號去噪： 信號中普遍存在的噪聲會嚴重影響信息的準確性。本書將展示如何利用隨機過程的統計特性，設計濾波器來抑製噪聲，從而恢復原始信號。您將瞭解到維納濾波等經典方法背後的數學原理，理解它們如何基於信號和噪聲的統計模型來達到最優的去噪效果。 信號估計與檢測： 在許多應用中，我們需要從噪聲信號中估計齣原始信號的參數，或者判斷某個信號是否存在。本書將介紹如何利用概率理論和統計推斷，構建最優的估計器和檢測器。例如，在雷達係統中，如何從迴波信號中檢測目標的存在，或者在通信係統中，如何估計傳輸信號的幅度。 信號建模與仿真： 許多實際信號的生成機製是復雜的，需要建立相應的數學模型來描述。本書將引導您如何利用隨機過程來建模各種類型的信號，例如語音信號的聲道模型、金融市場的價格變動模型等。掌握瞭信號建模，您就可以進行精確的仿真，為算法設計和係統優化提供基礎。 特徵提取與模式識彆： 信號的統計特性可以作為其重要的特徵，用於區分不同的信號或識彆其中的模式。本書將闡述如何利用隨機變量的分布和隨機過程的統計量來提取信號的特徵，例如，在語音識彆中，如何利用聲學特徵來區分不同的音素。 信息論基礎： 概率論是信息論的基石。本書將觸及信息論的一些基本概念，例如信息熵和互信息，這些概念在量化信號所攜帶的信息量以及分析信息傳輸效率方麵發揮著重要作用。 本書的獨特價值 本書並非旨在提供一套詳盡的算法庫，而是希望幫助您建立起對信號處理背後數學原理的深刻理解。我們將避免冗餘的數學推導，而是側重於概念的清晰闡釋和直觀的理解。通過豐富的實例和思考題，您將能夠： 建立堅實的理論基礎： 掌握概率、隨機變量和隨機過程的核心概念，為深入學習更高級的信號處理技術打下堅實基礎。 提升解決問題的能力： 能夠將抽象的數學原理應用於分析和解決實際的信號處理問題。 培養嚴謹的科學思維： 學習如何量化不確定性，如何進行統計推斷，以及如何建立科學的數學模型。 激發研究興趣： 深入理解信號世界的奧秘，或許會激發您對信號處理領域更深層次的探索和研究。 無論您是信號處理領域的初學者，還是希望深化理論功底的從業者，本書都將成為您探索信號處理奧秘的得力助手。它將引導您穿越概率的迷霧，駕馭隨機變量的復雜性，理解隨機過程的動態之美，最終實現對信號世界的更深刻洞察和更強大掌控。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹和專業的氣息，深藍色的底色搭配燙金的書名，給人一種沉甸甸的學術感。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而有韌性，翻閱起來有一種順滑的感覺。我尤其看重書籍的排版和印刷質量，因為它直接影響閱讀體驗，而這本書在這方麵做得非常到位，字體清晰，間距適宜，即使長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。這本書的內容涉獵範圍很廣，從基礎的概率論到復雜的隨機過程，再到這些概念在信號處理中的具體應用，都有著詳盡的闡述。雖然我還沒有深入到每一個章節，但僅僅是瀏覽目錄和部分章節的引言，就能感受到作者的功底深厚。特彆是關於隨機變量的分布類型和特性，以及如何利用期望、方差等統計量來描述信號的行為，這些內容都寫得非常清晰易懂，為後續的信號分析和處理打下瞭堅實的基礎。我期待著通過這本書，能夠更深入地理解信號處理的理論精髓，並將這些知識應用到我自己的研究項目中，解決一些實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節編排非常閤理，從基礎的概率論概念齣發，逐步深入到隨機變量、隨機過程，最後纔落腳到信號處理中的應用。這樣的結構對於我這樣不是直接齣身於信號處理專業，但又需要學習相關知識的讀者來說，簡直是福音。第一部分對於概率和隨機變量的介紹，非常係統且嚴謹，概念的引入和數學的推導都做得十分到位，不像有些書籍那樣跳躍性太強。尤其是對於各種重要的概率分布，比如高斯分布、均勻分布、指數分布等，都給齣瞭清晰的定義、性質以及在信號處理中的典型應用場景。這為我後續理解更復雜的隨機過程模型打下瞭堅實的基礎。我尤其欣賞書中在講解每一個概念時，都會穿插一些與信號處理相關的例子，比如用概率來描述信號的幅度分布，用隨機變量來模擬噪聲的産生等，這使得理論知識的學習過程不再枯燥，而且更容易與實際工程問題聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀研究生，研究方嚮是圖像信號處理。在日常的文獻閱讀和科研過程中，我經常會遇到一些與信號的隨機性、不確定性相關的理論問題，但總覺得缺乏一本係統性的教材來梳理和補充這些知識。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一需求。我仔細閱讀瞭關於平穩隨機過程和功率譜密度的章節。作者對於平穩性的定義和判定，以及功率譜密度在描述信號頻率成分和隨機特性方麵的重要性，都進行瞭非常深入的講解。書中給齣的傅裏葉變換和功率譜估計的數學推導，清晰明瞭，讓我對這些概念有瞭更深刻的理解。此外，關於譜估計方法的比較和選擇，也提供瞭非常實用的指導。我最近在處理一些低信噪比的醫學影像數據，如何有效地估計和分析這些信號的功率譜，對我的算法優化至關重要，我相信這本書會為我提供寶貴的理論支持和技術參考。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我是被“約翰J. 申剋”這個名字吸引來的。這位在信號處理領域享有盛譽的學者，他的著作自然有其獨到之處。拿到這本書，我首先翻閱的是關於馬爾可夫過程和泊鬆過程的部分。這些概念在通信係統、排隊論等領域有著廣泛的應用，而作者將它們與信號處理的實際問題巧妙地結閤起來，給瞭我很多新的啓發。比如，作者是如何用這些隨機過程來建模和分析通信鏈路中的噪聲和丟包現象的？書中給齣的例子和推導過程，邏輯嚴密，層次分明，即使是比較抽象的概念，也能通過具體的數學模型和圖示變得生動起來。我個人比較喜歡這種理論聯係實際的講解方式，它能幫助我更好地理解抽象概念背後的物理意義和工程價值。而且，這本書的語言風格非常學術化，但又不失清晰和流暢，不會讓人覺得晦澀難懂。我最近正好在研究一種新型的信號檢測算法，書中關於信號估計和最優濾波器的章節，我預感會為我提供重要的理論指導和實現思路。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在信號處理領域工作多年的工程師，平時主要負責通信係統的設計和優化。雖然我已經積纍瞭一定的實踐經驗，但我總覺得在理論基礎方麵還有提升的空間，尤其是對於信號的隨機性建模和分析。這本書的齣現，正好可以彌補我在這方麵的不足。我重點閱讀瞭關於卡爾曼濾波和粒子濾波的部分。這兩個章節深入淺齣地介紹瞭如何利用隨機過程的理論來解決信號估計和狀態觀測問題。作者對於卡爾曼濾波的遞推公式推導，以及其在目標跟蹤、導航係統等領域的應用，都做瞭非常詳細的闡述。同時，對於粒子濾波處理非綫性、非高斯噪聲係統的優勢，也進行瞭清晰的講解。我最近正好在負責一個復雜的通信信號解調項目，需要精確地估計信號的相位和幅度，而卡爾曼濾波和粒子濾波的理論知識，無疑會為我提供解決問題的關鍵思路和方法。這本書的深度和廣度都非常令人滿意，對於我這樣的從業人員來說，是一本不可多得的參考書。