隨機信號分析及應用(高等院校信息與通信工程係列教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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潘建壽 王琳 嚴鵬 著

圖書標籤:

• 隨機信號分析
• 信號處理
• 通信工程
• 信息工程
• 隨機過程
• 濾波理論
• 譜估計
• 高等教育
• 教材
• 噪聲分析

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302243533

商品編碼：29692603973

包裝：平裝

齣版時間：2011-03-01

基本信息

書名:隨機信號分析及應用(高等院校信息與通信工程係列教材)

：25.00元

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

作者:潘建壽 王琳 嚴鵬

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2011-03-01

ISBN：9787302243533

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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內容提要

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　　本書共分6章，每章配有適量習題。章介紹學習*過程的知識；第2章在討論*過程的概念和性質的基礎上，介紹瞭幾種常用的*過程；第3章和第4章沿著理論、方法、應用的主綫索，分彆討論瞭乎穩*過程的相關分析、功率譜和*信號統計特性的實驗分析(包括參數估計、譜估計、分布函數估計、*過程的模型及*過程的模擬等)；第5章討論瞭*信號通過係統(包括通過綫性係統、帶通係統和非綫性係統)的分析；第6章介紹瞭*過程的理論和方法在信號處理中的相關應用。
　　本書可作為普通高校電子信息類、通信類、電子類等專業的本科生教材，並可供相關專業的研究生及工程技術人員參考。

目錄

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章　隨機過程基礎
　1.1　概率論中的幾個概念與公式
　　1.1.1　概率的概念
　　1.1.2　幾個重要的概率公式
　　1.1.3　事件獨立、互斥與統計獨立
　1.2　隨機變量
　　1.2.1　隨機變量的概念
　　1.2.2　隨機變量的概率函數
　　1.2.3　條件分布與獨立性
　　1.2.4　幾個重要的概率分布
　　1.2.5　隨機變量的函數及其分布
　1.3　隨機變量的數字特徵
　　1.3.1　數學期望
　　1.3.2　方差
　　1.3.3　數學期望和方差的幾個常用性質
　　1.3.4　相關係數與協方差
　　1.3.5　統計獨立、不相關與正交的概念
　　1.3.6　矩與數字特徵
　　1.4　特徵函數及其與矩的關係
　　1.4.1　特徵函數的定義及性質
　　1.4.2　特徵函數與矩的關係
　　1.4.3　多維隨機變量的特徵函數與聯閤矩
　　1.4.4　舉例
　1.5　極限定理
　　1.5.1　隨機變量序列的收斂性
　　1.5.2　大數定律
　　1.5.3　中心極限定理
　1.6　希爾伯特變換
　　1.6.1　希爾伯特變換的定義及物理意義
　　1.6.2　希爾伯特變換的性質
　習題
第2章　隨機過程
　2.1　隨機過程的基本概念及定義
　　2.2　隨機過程的統計描述
　　2.2.1　隨機過程的概率分布
　　2.2.2　隨機過程的數字特徵——時間t的確知函數
　　2.2.3　隨機過程的特徵函數
　2.3　乎穩隨機過程
　　2.3.1　平穩隨機過程的概念及數字特徵
　　2.3.2　遍曆性過程
　2.4　幾種常用的隨機過程
　　2.4.1　獨立隨機過程與白噪聲
　　2.4.2　白噪聲過程
　　2.4.3　正態隨機過程
　　2.4.4　馬爾可夫過程
　　2.4.5　獨立增量過程
　習題
第3章　平穩隨機過程的相關分析與譜分析
　3.1　平穩過程的相關函數及其性質
　　3.1.1　自相關函數、自協方差函數及其性質
　　3.1.2　互相關函數、互協方差函數及其性質
　　3.1.3　相關係數和相關時間
　　3.1.4　時間自相關函數
　3.2　平穩隨機過程的功率譜密度及其性質
　　3.2.1　功率譜密度的概念和定義
　　3.2.2　功率譜密度的性質
　　3.2.3　互功率譜密度
　3.3　相關函數與功率譜密度的關係
　　3.3.1　維納一辛欽定理
　　3.3.2　關於維納一辛欽定理的再討論
　　3.3.3　互相關函數與互功率譜密度
　3.4　平穩隨機過程的采樣
　　3.4.1　平穩隨機過程的采樣定理
　　3.4.2　采樣過程的功率譜密度
　習題
第4章　隨機信號統計特性的統計實驗分析
　4.1　引言
　　……
第5章　隨機信號通過係統的分析
第6章　隨機過程的理論和方法在信號處理中的應用
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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信號的奧秘：從混沌中尋覓規律 在浩瀚的科學世界中，信號扮演著至關重要的角色。它們是我們感知世界、傳遞信息、理解自然的媒介。從天空中閃爍的星光，到我們體內跳動的心髒，再到構成數字世界的無數比特流，信號無處不在，它們承載著豐富的信息，卻又常常錶現齣令人捉摸不透的隨機性。 本書旨在揭示這些看似混沌的隨機信號背後隱藏的深刻規律，並探討其在信息與通信工程等領域的廣泛應用。我們相信，理解隨機信號的本質，是掌握現代信息技術，尤其是通信係統設計、信號處理、係統辨識等核心問題的鑰匙。 為何要研究隨機信號？ 在現實世界中，絕大多數信號都不是完全可預測的。環境噪聲、測量誤差、信道乾擾、係統的不確定性，以及許多自然現象本身固有的隨機性，都會導緻我們觀測到的信號呈現齣隨機的特性。例如： 通信係統中：無綫信道的衰落、噪聲的疊加、多用戶乾擾，都使得接收到的信號帶有強烈的隨機性。 傳感器測量中：任何測量設備都會受到熱噪聲、閃爍噪聲等隨機因素的影響，導緻測量結果存在不確定性。 生物信號中：心電圖、腦電圖等生理信號，其內在的復雜性和神經活動的隨機性，使其錶現齣明顯的隨機特徵。 經濟金融領域：股票價格、匯率等金融市場的波動，也被認為具有顯著的隨機性。 如果將這些隨機信號視為噪聲或乾擾而忽略，那麼我們對係統的理解將是片麵的，甚至會得齣錯誤的結論。相反，通過科學的方法對隨機信號進行分析，我們不僅能夠更好地理解係統的行為，還能夠設計齣更魯棒、更高效的係統，並從中提取齣有價值的信息。 本書將帶你探索哪些內容？ 本書將從基礎理論齣發，逐步深入到隨機信號分析的各個核心方麵，並結閤實際應用進行講解。 第一部分：隨機信號的基礎理論 我們將從概率論和隨機過程的基本概念入手，為理解隨機信號奠定堅實的理論基礎。 概率論基礎：復習概率的基本概念，如隨機事件、概率、條件概率、獨立性等。我們將重點介紹重要的概率分布，如離散概率分布（伯努努利、二項、泊鬆）和連續概率分布（均勻、指數、高斯、瑞利等），理解它們的特性及其在信號模型中的作用。 隨機變量及其統計特性：引入隨機變量的概念，包括其概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）。我們將詳細講解一維和多維隨機變量的均值、方差、協方差等統計特徵，以及這些統計量如何量化隨機信號的性質。 隨機過程：這是本書的核心內容之一。我們將定義隨機過程，並介紹幾種常見的隨機過程模型，如： 平穩隨機過程：包括狹義平穩（WSS）和廣義平穩（SSS）。我們將深入理解平穩性在信號分析中的重要性，它允許我們將時間平均等於係綜平均。 馬爾可夫過程：強調其“無記憶”特性，以及在建模序列依賴性方麵的應用。 高斯過程：由於其優越的數學性質和在許多應用中的齣現，高斯過程將得到詳細介紹。 泊鬆過程：用於描述事件在時間上隨機發生的模型，例如通信到達。 隨機過程的統計分析：我們將學習如何描述隨機過程的統計特性，包括自相關函數、功率譜密度（PSD）。自相關函數揭示瞭信號在不同時間點上的相關性，而功率譜密度則描述瞭信號能量在頻率上的分布。這兩者之間的關係（維納-辛欽定理）是分析隨機信號的關鍵。 第二部分：隨機信號的分析方法 在掌握瞭隨機信號的基礎理論後，我們將學習各種分析工具和技術。 濾波理論： 綫性濾波器：介紹綫性濾波器對隨機信號的作用，包括其傳遞函數和頻率響應。 維納濾波器：這是本書的另一個核心章節。我們將學習如何設計最優綫性濾波器，以最小化信號估計誤差的均方值。維納濾波器的設計依賴於信號和噪聲的自相關函數和互相關函數，我們將推導其最優解，並探討其在信號增強、噪聲消除等方麵的應用。 卡爾曼濾波器：我們將介紹卡爾曼濾波器，一種用於估計動態係統狀態的遞歸算法，特彆適用於存在噪聲測量和係統不確定性的情況。卡爾曼濾波器的遞推性質使其在實時係統中具有極大的價值。 譜分析： 功率譜密度（PSD）的估計：介紹多種估計PSD的方法，包括參數方法（如AR模型、ARMA模型）和非參數方法（如周期圖法、Welch法）。我們將討論不同方法的優缺點及其適用場景。 互功率譜密度（CPSD）：用於分析兩個隨機信號之間的頻率關係，對於係統辨識和盲分離至關重要。 係統辨識： 隨機輸入下的係統辨識：當輸入信號是隨機的時候，如何估計係統的模型參數？我們將介紹基於最小二乘法、最大似然法等方法來辨識具有隨機輸入的綫性時不變（LTI）係統。 模型選擇：在辨識係統時，如何選擇閤適的模型階數和結構？ 第三部分：隨機信號的應用 理論的價值在於實踐。本書的最後部分將聚焦於隨機信號分析在信息與通信工程領域的具體應用。 通信係統中的應用： 信道建模與均衡：隨機信道（如衰落信道）是通信係統麵臨的普遍挑戰。我們將學習如何利用隨機信號理論來描述信道特性，並設計均衡器以補償信道失真。 噪聲的抑製與信號的恢復：在低信噪比環境下，如何從充滿噪聲的信號中提取有用的信息？維納濾波、卡爾曼濾波等技術將在這一環節得到詳細闡述。 調製與解調：許多調製解調技術（如OFDM）在設計和分析時都會涉及到隨機信號的概念。 信號處理中的應用： 語音信號處理：語音信號的隨機性體現在其聲學特性和說話人的變化上。我們將探討如何利用隨機信號分析來分離語音、識彆說話人、進行語音增強等。 圖像處理：圖像中的噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）是隨機的。我們將學習如何運用隨機信號分析技術來去除圖像噪聲，提高圖像質量。 雷達與聲納信號處理：目標迴波信號常常受到背景噪聲和雜波的乾擾，隨機信號分析是處理這些問題的關鍵。 其他領域的應用： 控製係統：在存在不確定性和噪聲的情況下，如何設計魯棒的控製器？卡爾曼濾波在現代控製理論中扮演著核心角色。 機器學習與人工智能：許多機器學習模型（如高斯過程迴歸）本身就是基於隨機信號的理論。 金融工程：雖然本書的側重點是工程領域，但隨機信號分析在金融建模中的應用也值得一提，例如期權定價。 學習本書，你將獲得什麼？ 通過係統學習本書，你將： 深刻理解隨機信號的本質：不再將隨機性視為難以逾越的障礙，而是將其視為信息的重要組成部分，並學會如何駕馭它。 掌握一套強大的分析工具：熟練運用概率論、隨機過程理論，以及維納濾波、卡爾曼濾波等核心技術。 具備解決實際工程問題的能力：能夠將所學理論應用於通信、信號處理等領域的實際問題，設計和優化係統。 為更深入的學習打下堅實基礎：為進一步研究更復雜的隨機信號模型、非綫性濾波、統計信號處理等高級課題做好準備。 本書的編寫力求嚴謹而不失生動，理論推導清晰，並輔以豐富的算例和圖示，幫助讀者更好地理解抽象的概念。我們相信，對於信息與通信工程專業的學生和從業人員而言，本書將是一本不可或缺的學習和參考資料。讓我們一起踏上這段探索隨機信號奧秘的旅程，在混沌中發現規律，用數學的語言解讀世界的信號之美。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者團隊似乎對不同讀者的學習節奏有著深刻的理解。除瞭主綫的理論闡述外，書中還穿插瞭一些關於曆史背景和最新研究方嚮的簡短介紹，這使得閱讀體驗非常豐富，不至於陷入枯燥的公式海洋。比如，他們在討論平穩過程的局限性時，簡要提到瞭非平穩過程在現代雷達信號處理中的應用前沿，雖然篇幅不長，但為我後續的自主學習指明瞭方嚮。此外，書中對一些經典隨機過程模型的物理意義解釋得非常生動，比如布朗運動的隨機行走類比，即使是初次接觸的讀者也能迅速抓住其隨機性本質。整本書讀下來，感覺作者不僅僅是在“教”我們知識，更像是在“引導”我們進入一個充滿未知與可能性的專業領域，激發瞭我們探索更深層次理論的強烈渴望。

評分☆☆☆☆☆

與其他偏重理論推導的教材相比，這本書在“應用”這一環節的力度把握得非常到位，恰到好處地平衡瞭理論的深度與工程的廣度。它沒有淪為一本純粹的數學分析手冊，而是緊密圍繞著信息與通信工程的核心需求展開。例如，在講解最優估計理論時，作者不僅僅停留於最小均方誤差（MMSE）的推導，而是深入剖析瞭卡爾曼濾波器的構建邏輯及其在狀態觀測中的不可替代性，並輔以瞭大量的時域和頻域分析圖。這種深度挖掘特定應用背後的隨機信號理論基礎的做法，極大地提升瞭我的工程直覺。我感覺我不再隻是一個公式的搬運工，而是開始具備用隨機過程的語言去“描述”和“設計”通信係統的能力。這種能力上的提升，纔是閱讀一本專業教材最大的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，那種深沉的藍色調配上清晰的白色字體，透著一股嚴謹的學術氣息，一看就知道是精心編排的教材。我拿到手的時候，首先被它的裝幀質量所摺服，紙張的厚度和印刷的清晰度都達到瞭很高的水準，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞，這對於需要反復研讀的專業書籍來說至關重要。內頁的排版也做得十分考究，圖錶的繪製清晰準確，公式的推導步驟邏輯性極強，沒有絲毫的含糊不清。尤其是那些復雜的概率密度函數圖和頻譜分析圖，色彩過渡自然，標注一目瞭然，這極大地幫助瞭我理解那些抽象的數學概念。可以說，從拿到書的那一刻起，我就感覺到它是一本值得信賴的工具書，而不是那種敷衍瞭事的、隻為湊齊課程要求的齣版物。這種對細節的執著，體現瞭編者對學習者體驗的深切關懷，讓人在學習過程中能保持心無旁騖的專注力，專注於知識本身。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排，簡直就是為我們這些初入信息與通信工程領域的學生量身定做的“登雲梯”。作者顯然非常清楚初學者在麵對隨機過程理論時的睏惑點，他們並沒有一上來就拋齣那些令人望而生畏的復雜定理，而是采取瞭一種層層遞進的教學策略。開篇的概率論基礎迴顧部分，雖然簡短，但關鍵概念提煉得非常到位，像是給後續的章節打下瞭無比堅實的地基。隨後在引入隨機過程的定義時，作者巧妙地使用瞭大量的實際工程實例作為引入，比如噪聲的建模、通信信道的隨機特性描述，這讓抽象的數學工具瞬間具象化，不再是空中樓閣。我尤其欣賞作者對馬爾可夫過程和維納過程的論述，他們不僅清晰地闡述瞭數學性質，更重要的是，反復強調瞭這些過程在現代通信係統（如移動通信和光縴通信）中的具體應用場景和分析方法，這讓學習的動力和目標感都變得異常明確。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我以前對數理統計和隨機信號的理解一直停留在“知道公式”的層麵，很少能真正“掌握”其精髓。然而，這本教材中的習題設計，徹底改變瞭我的學習習慣。這些練習題絕不是那種簡單的公式代入型題目，它們大多設置瞭非常貼近實際工程挑戰的背景，要求讀者必須深入理解背後的物理意義和數學邏輯纔能求解。我記得有幾道關於功率譜密度的計算題，需要結閤傅裏葉分析和特徵函數進行綜閤運用，解齣來的那一刻，我仿佛打通瞭任督二脈，對信號處理的理解豁然開朗。而且，這本書在關鍵概念的闡述後，總會配有一兩個“深度思考”或者“應用拓展”的小節，這些內容往往是課堂上老師一筆帶過的，但它們卻真正考驗瞭我們對知識的消化和遷移能力。這些習題和拓展，真正做到瞭“學以緻用”，讓學習過程充滿瞭挑戰的樂趣。