信号分析基础(第4版) 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王永德，王军 著

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• 电子工业出版社

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121206917

商品编码：29669247000

包装：平装

出版时间：2013-08-01

基本信息

书名：信号分析基础(第4版)

定价：39.50元

作者：王永德,王军

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-08-01

ISBN：9787121206917

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书为普通高等教育“十一五”*规划教材。
　　本书主要从工程应用的角度讨论*信号(*过程)的理论分析和实验研究方法。全书共10章，内容包括：*信号两种统计特性的描述方法，重点介绍数字特征，如均值、方差、相关函数、相干函数、功率谱密度、高价谱、谱相关理论和概率密度函数等的表述和实验测定(估计)方法；*信号通过线性、非线性系统统计特性的变化；在通信、雷达和其他电子系统中常见的一些典型*信号，如白噪声、窄带*过程、高斯*过程、马尔可夫过程等；以及在通信、雷达与模式识别系统中常用到的信号统计检测理论的基础知识。
　　全书是以连续时间*信号和离散时间*信号(*序列)两条线展开讨论的，内容丰富、概念清楚、系统性强、理论联系实际，反映了本学科的一些新进展。书中列举了大量例题和MATLAB应用程序举例。每章末附有大量的习题供练习。附录中介绍了广泛应用的统计试验模拟方法，即蒙特卡罗模拟。书末给出了部分习题解答供参考。

目录

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章概率论简介
　1.1概率的基本概念
　1.2条件概率和统计独立
　1.3概率分布函数
　1.4连续变量
　1.5变量的函数
　1.6统计平均
　1.7特征函数
　习题
第2章信号概论
　2.1过程的概念及分类
　　2.1.1过程的概念
　　2.1.2过程的分类
　2.2过程的统计特性
　　2.2.1过程的数字特征
　　2.2.2过程的特征函数
　2.3序列及其统计特性
　习题
第3章平稳过程
　3.1平稳过程及其数字特征
　　3.1.1平稳过程的基本概念
　　3.1.2各态历经（遍历）过程
　3.2平稳过程相关函数的性质
　　3.2.1平稳过程的自相关函数的性质
　　3.2.2平稳相依过程互相关函数的性质
　3.3平稳序列的自相关阵与协方差阵
　　3.1.1Toeplitz阵
　　3.3.2自相关阵的正则形式
　3.4过程统计特性的实验研究方法
　　3.4.1均值估计
　　3.4.2方差与协方差估计
　　3.4.3自相关函数的估计
　　3.4.4密度函数估计
　3.5相关函数的计算举例
　3.6复过程
　　3.6.1复变量
　　3.6.2复过程
　3.7高斯过程
　习题
第4章信号的功率谱密度
　4.1功率谱密度
　4.2功率谱密度与自相关函数之间的关系
　4.3功率谱密度的性质
　4.4互谱密度及其性质
　4.5白噪声与白序列
　4.6复过程的功率谱密度
　4.7功率谱密度的计算举例
　4.8过程的高阶统计量简介
　4.9谱相关的基本理论简介
　习题
第5章信号通过线性系统
　5.1线性系统的基本性质
　　5.1.1一般线性系统
　　5.1.2线性时不变系统
　　5.1.3系统的稳定性与物理可实现的问题
　5.2信号通过线性系统
　　5.2.1线性系统输出的统计特性
　　5.2.2系统输出的功率谱密度
　　5.2.3多个过程之和通过线性系统
　5.3白噪声通过线性系统
　　5.3.1噪声带宽
　　5.3.2白噪声通过理想线性系统
　　5.3.3白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统
　5.4线性系统输出端过程的概率分布
　　5.4.1高斯过程通过线性系统
　　5.4.2宽带过程（非高斯）通过窄带线性系统
　5.5序列通过线性系统
　　5.5.1自相关函数
　　5.5.2功率谱密度
　习题
第6章功率谱估值
　6.1功率谱估值的经典法
　　6.1.1两种经典谱估值方法
　　6.1.2经典谱估值的改进
　　6.1.3谱估值的一些实际问题
　6.2基于信号模型的功率谱估计
　　6.2.1时间序列的有理传输函数模型
　　6.2.2自回归（AR）功率谱估计
　　6.2.3滑动平均（MA）功率谱估计
　　6.2.4ARMA PSD估值
　　6.2.5Pisarenko谐波分解
　习题
第7章窄带过程
　7.1窄带过程的一般概念
　7.2希尔伯特变换
　　7.2.1希尔伯特变换和解析信号的定义
　　7.2.2希尔伯特变换的性质
　7.3窄带过程的性质
　　7.3.1窄带过程的性质
　　7.3.2窄带过程性质的证明
　7.4窄带高斯过程的包络和相位的概率分布
　　7.4.1窄带高斯过程包络和相位的一维概率分布
　　7.4.2窄带高斯过程包络平方的概率分布
　7.5余弦信号与窄带高斯过程之和的概率分布
　　7.5.1余弦信号与窄带高斯过程之和的包络和相位的概率分布
　　7.5.2余弦信号与窄带高斯过程之和的包络平方的概率分布
　习题
第8章信号通过非线性系统
　8.1引言
　　8.1.1无记忆的非线性系统
　　8.1.2无记忆的非线性系统输出的概率分布
　8.2直接法
　8.3特征函数法
　　8.3.1转移函数的引入
　　8.3.2过程非线性变换的特征函数法
　　8.3.3普赖斯(Price)定理
　8.4非线性系统的伏特拉(Voterra)级数
　　8.4.1伏特拉(Voterra)级数的导出
　　8.4.2齐次非线性系统
　　8.4.3多项式系统和Volterra系统
　8.5非线性变换后信噪比的计算
　习题
第9章马尔可夫过程
　9.1马尔可夫过程
　　9.1.1马尔可夫过程的定义及其分类
　　9.1.2马尔可夫链
　　9.1.3k步转移概率
　　9.1.4高斯马尔可夫序列
　　9.1.5连续参数马尔可夫过程
　9.2独立增量过程
　9.3独立过程
　习题
0章基于假设检验的信号检测
　10.1假设检验
　　10.1.1大后验概率准则与似然比检验
　　10.1.2贝叶斯准则
　　10.1.3小错误概率准则
　　10.1.4纽曼-皮尔孙准则
　10.2已知信号的检测
　　10.2.1二元通信系统
　　10.2.3匹配滤波器
　习题
　部分习题解答
附录A序列收敛的几种定义
附录B蒙特卡罗模拟方法
　B.1在计算机上用蒙特卡罗方法求圆周率
　B.2任意分布数的产生方法
参考文献

作者介绍

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　　王永德,为四川大学电子信息学院教授,硕士生导师.中国信号处理学会理事.主编“*信号分析基础”教材

文摘

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序言

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信号分析基础（第4版） 电子工业出版社——内容概览 引言 本书是一部系统深入探讨信号分析理论与实践的著作，旨在为读者提供扎实的信号处理基础知识，并引导读者掌握分析、处理和理解各种信号的方法。无论是电子信息、通信工程、自动控制、雷达、声学，还是其他相关领域的学生、研究人员或工程师，本书都将是您学习和工作的宝贵参考。本书的第四版在前三版的基础上，进行了内容的更新与完善，更加贴合当前科学技术发展的脉搏，融入了更多现代信号分析的新技术和新理念。 第一部分：信号的基本概念与分类 在信号分析的宏大体系中，我们首先需要建立对“信号”这一核心概念的清晰认知。信号，本质上是承载信息的物理量，它能够随时间、空间或其他独立变量的变化而变化，并能被感知、测量或利用。本书从最基础的层面出发，详细阐述了信号的定义、性质以及在不同领域的体现形式。 信号的定义与分类： 本部分将深入剖析信号的本质，揭示其作为信息载体的作用。我们将学习如何对信号进行分类，这是理解和处理不同类型信号的前提。主要分类维度包括： 按独立变量分类： 区分一维信号（如音频信号，时间是其唯一独立变量）和多维信号（如医学影像，空间坐标是其独立变量）。 按取值范围分类： 讲解连续信号（其幅值在任意时刻都存在）与离散信号（其幅值只在特定离散时刻才有意义），以及它们之间的转换关系，例如采样。 按时间或空间特性分类： 介绍确定性信号（其数学表达式已知，未来变化可预测）和随机信号（其变化规律难以用精确数学模型描述，只能通过统计方法分析）。 周期信号与非周期信号： 阐述周期性信号在时间上的重复性，以及非周期信号的特点，这对于理解信号的频谱特性至关重要。 能量信号与功率信号： 定义和区分能量有限但功率无限的能量信号，以及能量无限但功率有限的功率信号，这在信号的能量与功率计算以及系统分析中有重要意义。 信号的数学表示： 信号的精确描述离不开数学工具。本书将详细介绍信号的各种数学表示方法，包括： 时间域表示： 如何用函数 $f(t)$ 或 $f[n]$ 来表示连续时间信号和离散时间信号。 特殊信号： 重点介绍一些在信号分析中扮演重要角色的基本信号，如单位阶跃信号、单位冲激信号（狄拉克冲激）、矩形脉冲信号、指数信号、正弦信号和复指数信号。理解这些基本信号的性质和相互关系，是后续学习的基础。 第二部分：信号的运算与变换 一旦我们对信号有了基本的认识，下一步便是掌握对信号进行处理和分析的关键技术。本部分将聚焦于信号的各种基本运算以及重要的信号变换方法，这些工具是实现信号滤波、压缩、识别等高级应用的前提。 信号的基本运算： 线性运算： 介绍信号的加法、减法、乘法以及标量乘法，理解这些运算如何组合和修改信号。 时间域的变换： 深入讲解信号在时间轴上的平移（延迟与提前）、翻转（时间反演）和尺度变换（压缩与展宽）。这些变换对于理解线性时不变（LTI）系统的响应至关重要。 卷积运算： 卷积是信号分析中最核心、最强大的运算之一。本书将系统阐述： 连续时间卷积： 详细推导和讲解连续时间信号的卷积积分，以及其在描述LTI系统输出中的作用。 离散时间卷积： 讲解离散时间信号的卷积和，以及其在离散系统分析中的应用。 卷积性质： 讨论卷积的交换律、结合律、分配律等重要性质，以及其在系统分析中的简化作用。 傅里叶变换（FT）： 傅里叶变换是连接时域与频域的桥梁，是信号分析的灵魂。本部分将对其进行全面介绍： 傅里叶级数（FS）： 针对周期信号，引入傅里叶级数，将其分解为一系列正弦和余弦（或复指数）分量的叠加，从而揭示信号的周期性频谱特性。 傅里叶变换（FT）： 将傅里叶级数推广到非周期信号，引入傅里叶变换，将其表示为一系列频率分量的连续谱，从而揭示信号的非周期频谱特性。 傅里叶变换的性质： 详细讲解傅里叶变换的线性性、时移性、频率展宽性、对称性、卷积性质、微分性质等，这些性质极大地简化了信号和系统的分析。 傅里叶变换的应用： 阐述傅里叶变换在频谱分析、滤波设计、调制解调等实际问题中的应用。 拉普拉斯变换（LT）： 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，尤其适用于分析非周期信号和系统，特别是包含指数衰减或增长的信号。 单边拉普拉斯变换和双边拉普拉斯变换： 介绍两种形式的拉普拉斯变换，以及它们的适用范围。 收敛域（ROC）： 强调收敛域的重要性，它决定了变换的唯一性以及系统的稳定性。 拉普拉斯变换的性质： 讲解与傅里叶变换类似的性质，以及其在系统分析中的优势，例如利用微分方程转化为代数方程。 系统函数： 引入系统函数的概念，即输出信号的拉普拉斯变换与输入信号的拉普拉斯变换之比，这是分析LTI系统动态特性的关键。 Z变换（Z-Transform）： Z变换是离散时间信号分析的有力工具，是拉普拉斯变换在离散系统中的对应。 Z变换的定义与性质： 介绍Z变换的定义，以及其在时移、乘法、卷积等方面的性质。 收敛域（ROC）： 讲解Z变换收敛域的意义，以及它对系统稳定性和因果性的判断。 逆Z变换： 介绍如何通过留数定理或其他方法求逆Z变换，将频域表示转换回时域。 离散系统函数： 引入离散系统的系统函数，并利用其分析系统的稳定性、频率响应等。 第三部分：随机信号分析 在现实世界中，许多信号并非完全确定，而是带有随机性，例如通信信道中的噪声、传感器采集的测量数据等。对这些随机信号进行分析，需要借助概率论和数理统计的工具。 随机变量与随机过程： 随机变量： 介绍离散型和连续型随机变量的概率分布、概率密度函数、累积分布函数等基本概念。 随机过程： 将随机变量的概念推广到随时间变化的随机过程，介绍其统计特性的描述方法，如均值、方差、自相关函数、互相关函数等。 随机信号的统计特性： 平稳性： 重点介绍宽平稳（WSS）和严平稳（S​​SS）的概念，以及它们在随机信号分析中的重要性。 自相关函数与互相关函数： 深入讲解这两个函数如何刻画随机信号的统计依赖性，以及它们与信号谱的关系。 功率谱密度（PSD）： 介绍功率谱密度如何表示随机信号在不同频率上的功率分布，以及它与自相关函数的傅里叶变换关系（维纳-辛钦定理）。 随机信号通过线性系统： 分析随机信号经过LTI系统后的输出统计特性，特别是输出信号的自相关函数和功率谱密度。 第四部分：数字信号处理基础 随着数字技术的发展，数字信号处理（DSP）已成为信号分析的主流。本部分将介绍数字信号处理的基本概念和核心技术，为读者理解数字滤波器、离散傅里叶变换等打下基础。 采样理论（奈奎斯特-香农采样定理）： 详细阐述连续信号离散化的前提条件，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍，以避免混叠。 离散傅里叶变换（DFT）： 介绍DFT的定义，它是对有限长离散信号进行傅里叶分析的工具。 快速傅里叶变换（FFT）： 讲解FFT作为一种高效计算DFT的算法，极大地推动了数字信号处理的发展。 数字滤波器： FIR滤波器与IIR滤波器： 介绍两种主要类型的数字滤波器，以及它们的设计原理和特点。 滤波器设计方法： 简要介绍几种常见的数字滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等。 第五部分：现代信号分析技术简介 在掌握了基础信号分析方法后，本书还将为读者介绍一些更前沿、更先进的信号分析技术，以拓宽读者的视野，并为进一步深入研究提供方向。 小波变换（Wavelet Transform）： 介绍小波变换如何提供时间和频率的局部化分析，以及其在信号去噪、特征提取等方面的应用。 谱估计方法： 简要介绍一些现代谱估计方法，如参数化谱估计、高分辨率谱估计等，用于更精确地估计信号的功率谱密度。 信号压缩与复原： 介绍基于稀疏表示的信号压缩与复原技术，例如压缩感知。 结论 《信号分析基础（第4版）》以其严谨的理论体系、清晰的逻辑结构和丰富的实例，为读者构建了一个全面而深入的信号分析知识框架。本书不仅传授了分析信号的基本工具和方法，更引导读者理解信号的内在规律，并将其应用于解决实际工程问题。通过学习本书，您将能够更有效地理解和处理各种复杂的信号，从而在您的专业领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种沉稳的蓝色调配合着清晰的字体排版，一下子就给人一种专业可靠的感觉。我当初选这本书，就是冲着它“基础”二字去的，毕竟在这个领域里，地基打得不牢，上层建筑再花哨也是空中楼阁。拿到手里掂了掂，分量十足，翻开目录，章节的划分逻辑性很强，从最基本的傅里叶级数讲起，逐步过渡到傅里叶变换，再到Z变换和拉普拉斯变换，每一步的衔接都像是精心编排的乐章，自然而流畅。尤其是关于离散信号处理的部分，作者似乎特别注意到了初学者在理解采样定理和量化误差时的困惑点，用了很多生动的类比和图示来解释抽象的数学概念。我记得有一章讲卷积运算，我之前在别的教材里总是搞不明白那个“翻转和平移”的过程，但这本书里通过一个非常贴近实际应用的例子——比如一个声波通过一个滤波器——把这个过程可视化了，一下子豁然开朗。它不是那种只堆砌公式的教科书，而是努力在搭建一座知识的桥梁，让读者能够平稳地从直觉理解跨越到数学推导。对于那些想系统性地打好信号处理理论基础的工程师或学生来说，这本书无疑是一个非常扎实的起点，让人有信心去啃下后续更复杂的教材。

评分☆☆☆☆☆

从教学法的角度来看，这本书的结构设计非常精妙，它完美地平衡了“广度”与“深度”的取舍，这在同类教材中是难得的。它并没有试图用一本书涵盖所有的高深技术，而是非常清晰地确立了“基础”的范畴，并在该范畴内做到了极致的精深。例如，在介绍傅里叶变换时，它不仅提供了积分形式，还用了大量的篇幅去论证离散傅里叶变换（DFT）的推导过程和其与快速傅里叶变换（FFT）算法之间的内在联系，但对于FFT的具体实现细节，它只是点到为止，引导读者去查阅更专业的算法书籍，这种界限的清晰划分，避免了内容过度臃肿。此外，作者在每一章末尾设置的“思考与讨论”环节，其质量远高于普通教材的习题，这些问题往往需要综合运用本章及前面章节的知识点，引导读者进行批判性思考，而非机械套用公式。这种引导式的学习路径，有效地培养了读者独立分析和解决问题的能力，而不是简单地复制书本上的解题步骤。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的深入之处感到非常惊艳，特别是它在处理一些经典但容易被简化的问题时所展现出的深度和严谨性。比如，在讨论随机信号分析时，它没有停留在简单的平稳性定义上，而是深入探讨了广义平稳过程的性质，并且在功率谱密度的估计方法上，详细对比了经典周期图法和现代谱估计方法（如多窗法和最大熵谱估计）的优缺点，甚至给出了它们在有限数据长度下的局限性分析。这一点对于需要进行实际数据分析的读者来说至关重要，因为理论上的完美模型在实际工程中往往无法实现。书中对线性时不变系统的分析，也采用了多角度的阐述，不仅有复平面上的极点零点分析，还结合了频域响应的图形化解释，使得读者能够直观地感受到系统特性是如何由其传递函数决定的。书中的例题设计也十分巧妙，它们往往不是孤立的计算题，而是相互关联、层层递进的，做完一组例题，往往能对一个核心概念形成一个完整的认知闭环。总的来说，这本书的深度远远超出了“基础”二字的简单承诺，更像是一部兼具教材的系统性和参考书的详尽性的力作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量简直可以拿来做行业标杆了。电子工业出版社的出品一向可靠，但这一次的用心程度尤其值得称赞。纸张的质感很好，即使长时间阅读也不会让人觉得眼睛疲劳，油墨的印刷非常清晰，即便是那些密密麻麻的希腊字母和上下标，也分毫不差。更重要的是，书中的图表绘制水平极高。很多教材中的图表要么过于简陋，要么色彩混乱，让人分不清主次。而这本书里的波形图、幅度谱、相位谱等，线条干净利落，图例标注精确到位，必要的彩色高亮被用在关键的区分点上，比如区分实部和虚部，或者区分不同时间尺度的信号。这种对细节的极致追求，极大地提升了阅读体验，让复杂的内容也变得易于消化。我个人尤其欣赏它在关键公式旁留出的空白区域，这简直是为我们这些喜欢在书本上做批注、推导、或者画辅助草图的读者准备的“思考区”，体现了出版方对实际学习场景的深刻理解，而不是仅仅把书本当作一个信息载体。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在理论联系实际方面做得非常到位，它不是一本“象牙塔”里的理论圣经，而是时刻提醒读者信号分析的最终目的是解决工程问题。书中穿插了不少与实际应用相关的讨论，比如在讲解滤波器设计时，它没有止步于理想的巴特沃斯或切比雪夫响应，而是紧接着分析了实际有限精度数字滤波器可能带来的量化噪声问题，以及如何通过增加字长或使用更鲁棒的算法来缓解这些影响。另外，在介绍谱分析时，它特意辟了一个小节讨论了雷达信号处理和通信系统中常见的调制解调信号的频谱特征，这使得抽象的数学工具立刻有了清晰的“用武之地”。这种做法极大地激发了我的学习兴趣，因为我不再是单纯地在解题，而是在学习一种解决实际挑战的思维框架。对于那些对理论感到枯燥的学习者来说，这本书就像是一位经验丰富的导师，总能在关键时刻告诉你“为什么学这个”，让知识的学习目标始终保持在应用层面，避免了陷入纯粹的数学泥潭。