信号分析与处理(第2版)(新坐标大学本科电子信息类专业系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗鹏飞张文明 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302279174

商品编码：29729518778

包装：简装

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名：信号分析与处理(第2版)(新坐标大学本科电子信息类专业系列教材)

定价：29.00元

作者：罗鹏飞张文明

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787302279174

字数：

页码：

版次：1

装帧：简装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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内容提要

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罗鹏飞等编著的《*信号分析与处理(第2版）》介绍了*信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共8章，主要内容包括*变量基础、*过程的基本概念、*过程的线性变换、*过程的非线性变换、窄带*过程、马尔可夫过程和泊松过程、估计理论、检测理论。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开，强调对*信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握，注重理论和实践的结合，特别是强调MATLAB在*信号分析与处理中的应用，书中给出了大量的例题和信号处理实例，每章后附有研讨题、习题、计算机作业、实验和课程设计内容，部分习题附有答案。
《*信号分析与处理(第2版）》可作为高等学校电子信息类专业本科生的教材，也可供信号处理相关领域的工程技术人员参考。

目录

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章　变量基础　1.1　概率论的基本术语　1.2　变量的定义　1.3　变量的分布函数与概率密度　1.4　多维变量及分布　　1.4.1　二维变量　　1.4.2　条件分布　　1.4.3　多维分布　1.5　变量的数字特征　　1.5.1　均值　　1.5.2　方差　　1.5.3　协方差与相关系数　　1.5.4　矩　　1.5.5　数字特征计算举例　1.6　变量的函数　　1.6.1　一维变量函数的分布　　1.6.2　多维变量函数的分布　　1.6.3　变量函数的数字特征　1.7　多维正态变量　　1.7.1　二维正态变量　　1.7.2　多维正态变量　　1.7.3　正态变量的线性变换　1.8　复变量及其统计特性　1.9　信号处理实例　1.10　MATLAB的统计函数　　1.10.1　概率密度和概率分布函数　　1.10.2　用MATLAB求变量的统计特性　习题　计算机作业　研讨题　附录A　全概率公式和贝叶斯公式第2章　过程的基本概念　2.1　过程的基本概念及定义　2.2　过程的统计描述　　2.2.1　过程的概率分布　　2.2.2　过程的数字特征　2.3　平稳过程　　2.3.1　平稳过程的定义　　2.3.2　平稳过程自相关函数的特性　　2.3.3　平稳过程的相关系数和相关时间　　2.3.4　其他平稳的概念　　2.3.5　过程的各态历经性　2.4　过程的联合分布和互相关函数　　2.4.1　联合分布函数和联合概率密度　　2.4.2　互相关函数及其性质　2.5　过程的功率谱密度　　2.5.1　连续时间过程的功率谱　　2.5.2　序列的功率谱　　2.5.3　互功率谱　　2.5.4　非平稳过程的功率谱　2.6　典型的过程　　2.6.1　白噪声　　2.6.2　正态过程　2.7　基于MATLAB的过程分析方法　　2.7.1　序列的产生　　2.7.2　序列的数字特征估计　　2.7.3　概率密度估计　2.8　信号处理实例　　2.8.1　脉冲幅度调制信号的功率谱　　2.8.2　数字图像的直方图均衡　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验2.1　过程的模拟与特征估计　实验2.2　数字图像直方图均衡第3章　过程的线性变换　3.1　变换的基本概念和基本定理　　3.1.1　变换的基本概念　　3.1.2　线性变换的基本定理　3.2　过程通过线性系统分析　　3.2.1　冲激响应法　　3.2.2　频谱法　　3.2.3　平稳性的讨论　3.3　限带过程　　3.3.1　低通过程　　3.3.2　带通过程　　3.3.3　噪声等效通能带　3.4　序列通过离散线性系统分析　3.5　佳线性滤波器　　3.5.1　输出信噪比大的佳线性滤波器　　3.5.2　匹配滤波器　　3.5.3　广义匹配滤波器　3.6　线性系统输出端过程的概率分布　　3.6.1　正态过程通过线性系统　　3.6.2　过程的正态化　3.7　信号处理实例：　有色高斯过程的模拟　　3.7.1　频域法　　3.7.2　时域滤波法　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验3.1　典型时间序列模型分析　实验3.2　过程通过线性系统分析第4章　过程的非线性变换　4.1　非线性变换的直接分析法　　4.1.1　概率密度　　4.1.2　均值和自相关函数　4.2　非线性系统分析的变换法　　4.2.1　变换法的基本公式　　4.2.2　Price定理　4.3　非线性系统分析的级数展开法　4.4　信号处理实例：　量化噪声分析　习题　研讨题第5章　窄带过程　5.1　希尔伯特变换　　5.1.1　希尔伯特变换的定义　　5.1.2　希尔伯特变换的性质　5.2　信号的复信号表示　　5.2.1　确知信号的复信号表示　　5.2.2　信号的复信号表示　5.3　窄带过程的统计特性　　5.3.1　窄带过程的准正弦振荡表示　　5.3.2　窄带过程的统计特性　5.4　窄带正态过程包络和相位的分布　　5.4.1　窄带正态噪声的包络和相位的分布　　5.4.2　窄带正态噪声加正弦信号的包络和相位的分布　　5.4.3　窄带正态过程包络平方的分布　5.5　信号处理实例——通信系统的抗噪性能分析　　5.5.1　几种常见的调制解调技术　　5.5.2　解调系统的抗噪性能分析　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验5.1　窄带高斯过程的产生　实验5.2　语音信号通过非线性系统分析（课程设计）第6章　马尔可夫过程与泊松过程　6.1　马尔可夫链　　6.1.1　马尔可夫链的定义　　6.1.2　马尔可夫链的转移概率及矩阵　　6.1.3　切普曼柯尔莫哥洛夫方程　　6.1.4　齐次马尔可夫链　　6.1.5　平稳链　　6.1.6　马尔可夫链中状态分类　　6.1.7　遍历性　6.2　隐马尔可夫模型（HMM）　6.3　马尔可夫过程　　6.3.1　一般概念　　6.3.2　切普曼柯尔莫哥洛夫方程　6.4　独立增量过程　　6.4.1　独立增量过程定义　　6.4.2　泊松过程　　6.4.3　维纳过程　习题　计算机作业　实验　　通信信道误码率分析第7章　估计理论　7.1　估计的基本概念　7.2　贝叶斯估计　　7.2.1　小均方估计　　7.2.2　条件中位数估计　　7.2.3　大后验概率估计　7.3　大似然估计　7.4　估计量的性能　　7.4.1　性能指标　　7.4.2　无偏估计量的性能边界　7.5　线性小均方估计　7.6　小二乘估计　　7.6.1　估计原理　　7.6.2　估计性能　7.7　波形估计　　7.7.1　波形估计的一般概念　　7.7.2　维纳滤波器　7.8　信号处理实例　　7.8.1　距离估计　　7.8.2　目标跟踪　习题　计算机作业　研讨题　实验　维纳滤波实验——噪声中语音信号的恢复第8章　检测理论　8.1　假设检验的基本概念　8.2　判决准则　　8.2.1　贝叶斯准则　　8.2.2　极大极小准则　　8.2.3　纽曼皮尔逊准则　8.3　检测性能及其蒙特卡罗仿真　　8.3.1　接收机工作特性　　8.3.2　检测性能的蒙特卡罗仿真　8.4　复合假设检验　　8.4.1　贝叶斯方法　　8.4.2　一致大势检验　　8.4.3　广义似然比检验　8.5　多元假设检验　8.6　噪声中信号的检测　　8.6.1　高斯白噪声中确定的检测　　8.6.2　佳接收机的性能　8.7　信号处理实例　　8.7.1　加性高斯信道中基带数字传输　　8.7.2　双门限检测器　　8.7.3　模式识别（分类）　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验8.1　检测性能的蒙特卡罗仿真　实验8.2　图像模式识别部分习题参考答案参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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信号的奥秘：理解、分析与变革 在现代科技飞速发展的浪潮中，信号无处不在，它们是信息传递的载体，是理解世界、驱动创新的基石。从微观世界的粒子振动，到宏观宇宙的无线电波；从人体的生理信号，到互联网的海量数据流；从语音通话中的声波，到图像识别中的像素矩阵，无不体现着信号的广泛应用和深刻影响。本书将带您深入探索信号的本质，揭示其内在规律，并掌握分析与处理信号的核心技术。 第一部分：信号的语言——数学的表达与初步认识 信号的分析与处理，首先需要掌握描述信号的“语言”。本部分将为您构建坚实的数学基础，让您能够准确地理解和表达各种信号。 信号的定义与分类： 我们将从最基础的概念出发，明确信号的内涵。信号是物理量随时间（或空间）变化的表示，它可以是连续的，也可以是离散的。我们将详细介绍连续时间信号和离散时间信号的特点，以及它们在实际应用中的区别。此外，还会探讨信号的周期性、奇偶性、能量信号与功率信号等重要分类，为后续的分析打下基础。 信号的数学表示： 理解信号的数学模型至关重要。我们将介绍常用信号的数学表达式，如指数信号、正弦信号、单位阶跃信号、单位冲激信号（狄拉克函数）等。特别是单位冲激信号，它在信号处理中扮演着“万能的构件”的角色，我们将深入理解其采样性质和卷积运算的意义。 傅里叶分析：分解复杂的信号： 傅里叶分析是信号处理中最强大的工具之一。本部分将详细讲解傅里叶级数和傅里叶变换。傅里叶级数将周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的叠加，揭示了信号的频率成分。傅里叶变换则将非周期信号分解为连续的频率谱，让我们能够清晰地看到信号在频率域的分布。我们将通过大量的实例，展示傅里叶分析在理解信号频谱、去除噪声、进行信号压缩等方面的应用。 拉普拉斯变换与Z变换：系统分析的利器： 对于更复杂的信号和系统，傅里叶变换可能存在局限性。拉普拉斯变换作为傅里叶变换的推广，能够处理不收敛的信号，并引入了复频率的概念，为系统稳定性分析和瞬态响应研究提供了有力工具。对于离散时间信号，Z变换扮演着类似的角色，它将离散时间序列映射到复平面，方便对离散系统进行分析。我们将重点关注这些变换的性质及其在求解微分方程和差分方程中的应用。 第二部分：信号的变换与滤波——净化、增强与提取信息 在获取信号后，我们往往需要对其进行变换，以提取有用的信息，或者去除干扰，改善信号质量。本部分将聚焦于信号的变换技术和滤波方法。 卷积：系统响应的本质： 卷积是信号处理中最核心的操作之一，它描述了线性时不变（LTI）系统对任意输入信号的响应。我们将深入理解卷积的数学定义，并通过图形和代数方法来计算卷积，从而掌握系统如何“塑造”输入信号。 傅里叶变换的性质与应用： 基于傅里叶变换，我们将进一步探讨其各种性质，如线性性、时移性、频移性、卷积定理等。这些性质极大地简化了信号分析和系统分析的过程。例如，通过卷积定理，我们可以看到时域的卷积对应于频域的乘积，这为系统频率响应的计算提供了便捷途径。 数字信号处理基础：离散信号的魅力： 随着数字技术的普及，数字信号处理（DSP）成为现代信号处理的主流。本部分将介绍离散时间信号的采样定理，解释如何从连续信号中无失真地提取离散信号，以及过采样和欠采样的影响。我们将深入讲解离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT），这是数字信号处理的核心计算工具。 滤波器设计与应用： 滤波器是信号处理中最重要的应用之一，它能够选择性地允许某些频率成分通过，而衰减或阻止其他频率成分。我们将介绍各种类型的滤波器，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们在模拟和数字域的实现。重点将放在数字滤波器的设计方法，如FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器的设计原理，并探讨如何根据实际需求选择合适的滤波器参数。滤波器在音频降噪、图像增强、通信系统解调等领域有着不可替代的作用。 第三部分：信号的分析与应用——从理论到实践 掌握了信号的数学描述和变换工具后，我们便能将这些知识应用于解决实际问题。本部分将展示信号分析与处理在各个领域的广泛应用。 相关分析：信号间的相似性度量： 相关分析用于度量两个信号之间的相似程度。自相关函数揭示了信号自身的相似性随时间延迟的变化，有助于识别信号的周期性或周期性成分。互相关函数则用于衡量两个不同信号之间的相似性，在信号检测、系统辨识、定位等方面发挥着重要作用。 随机信号分析：面对不确定性： 现实世界中的许多信号并非完全确定，而是带有随机性，如通信中的噪声、生物信号的波动等。本部分将介绍随机信号的基本概念，如概率密度函数、期望值、方差等。我们将重点讲解平稳随机信号的统计特性，以及功率谱密度（PSD）如何描述随机信号的频率分布。 谱分析技术：揭示信号的频率特性： 在随机信号分析的基础上，我们将深入探讨各种谱分析技术，包括周期图法、Welch法、AR模型谱估计等。这些方法能够估计随机信号的功率谱密度，从而揭示信号隐藏的频率信息，对于频谱监测、故障诊断等具有重要意义。 现代信号处理技术前沿： 随着技术的发展，信号处理领域不断涌现新的方法和技术。我们将简要介绍一些前沿领域，如小波分析，它能够同时提供信号在时间和频率上的局部信息，在图像压缩、信号去噪、特征提取等方面具有独特优势。此外，还会触及盲信号分离、压缩感知等新兴技术，展示信号处理的无限可能。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书不仅注重数学理论的严谨性，更强调理论在实际问题中的应用。每章都配有丰富的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，并能够独立解决实际问题。 由浅入深，循序渐进： 内容从基础概念逐步深入，逻辑清晰，适合电子信息类专业本科生作为入门教材。 覆盖核心知识点： 涵盖了信号分析与处理领域最核心的理论和方法，为读者构建全面的知识体系。 面向实际应用： 许多章节的讲解都紧密结合了通信、控制、图像处理、生物医学工程等实际应用场景，让读者体会到信号处理的强大威力。 通过学习本书，您将能够： 深刻理解信号的本质和数学描述。 熟练掌握傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等核心分析工具。 理解数字信号处理的基本原理和采样定理。 掌握各种滤波器的设计与应用，实现信号的净化与增强。 能够对随机信号进行分析，并提取有用的统计信息。 初步了解现代信号处理技术的前沿发展。 掌握信号分析与处理技术，就是掌握了理解和改造世界的强大武器。无论您未来从事通信、控制、雷达、图像、语音、医疗、金融，还是其他任何需要处理信息的领域，这门学科都将为您提供坚实的理论基础和必备的实践技能。让我们一起开启这场探索信号奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在一些前沿热点领域的融合上也做得比较出色，这在老版本的教材中是很少见的。例如，在讲到数字滤波器设计时，它并没有止步于经典的窗函数法和频率采样法，而是用相当的比重篇幅介绍了几种基于优化算法的现代滤波器设计思路，虽然涉及到的内容比基础部分要稍微复杂一些，但其引入的背景和动机阐述得非常到位，让人觉得这些“新东西”并非空中楼阁。此外，书中对于随机信号处理的讲解也颇具现代感，它没有把随机过程简单地看作是需要回避的“噪声”，而是将其视为信号分析中不可或缺的一部分，并着重介绍了功率谱密度的实际应用，包括如何通过实际测量数据进行谱估计，这对于我们未来处理真实世界的测量数据至关重要。这种与时俱进的内容更新，让这本书即便是作为一本本科教材，也拥有了超越基础参考书的价值，感觉像是请了一位紧跟行业最新动态的资深工程师在给我们讲课。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度，着实经受住了我对“深入浅出”这个词的检验。我花了整整一个周末来消化前几章关于傅里叶分析和Z变换的部分，最大的感受是作者在引入这些核心工具时，并没有直接跳入高深的数学公式，而是先用非常形象化的语言和类比，将信号的时域和频域特性做了对比，这种铺垫非常关键。比如，讲到卷积积分时，书中甚至用到了一个水流通过管道的比喻，一下子就把那个抽象的积分操作变得具象化了。更让我欣赏的是，它在处理那些经典算法，比如快速傅里叶变换（FFT）时，不只是给出了算法流程，还细致地剖析了其计算效率提升的底层原因，这对于想从事底层开发或者算法优化工作的读者来说，无疑是极具价值的。当然，对于数学基础稍弱的同学来说，一些涉及到复变函数的部分可能需要配合其他参考书来理解，但整体而言，这本书成功地搭建了一座从基础理论到实际工程应用的坚实桥梁，避免了许多教材那种“只讲是什么，不讲为什么”的弊端，真正做到了传授“思想”而非仅仅是“知识点”。

评分☆☆☆☆☆

如果让我以一个已经参加过几次专业考试的学长角度来评价这本书的习题设置，我会说，这简直是为应试和实际技能考核量身定做的“训练营”。习题部分的难度梯度控制得非常巧妙，从最基础的概念验证题，到需要综合运用多个章节知识点的综合大题，再到那些挑战思维极限的“开放式”设计题，一应俱全。我尤其喜欢那些设计在每章末尾的“编程实现建议”，它没有直接给出源代码，而是详细描述了应该使用哪种数据结构、关键的优化点在哪里，这极大地鼓励了读者自己动手去编写程序验证理论，而不是机械地抄写答案。我试着做了几个中等难度的时域滤波设计题，书本提供的参考解法清晰地展示了从理论模型建立、参数选择到最终仿真验证的完整链条，这个过程让我对“设计”而非仅仅是“计算”有了更深的体会。这些习题不像是为了凑数量而堆砌的，每一道题似乎都在有目的地考察读者对某个特定知识点或技术瓶颈的掌握程度，是真正考验功力的“硬菜”。

评分☆☆☆☆☆

从整体的学习体验来看，这本书给我的感觉是“可靠而富有启发性”。它最大的优点在于其内在的逻辑自洽性，无论是从数学推导到物理意义的过渡，还是从理论到代码的衔接，都非常平滑，很少出现让人感到“跳跃”或“突兀”的地方，这在处理像采样定理这种概念性极强的知识点时尤为重要。我曾花了好几个晚上去理解为什么连续时间信号的频谱会产生周期性混叠，这本书的插图和文字描述，特别是对频谱重叠区域的视觉化展示，瞬间打通了我的任督二脉。另外，这本书的索引做得非常细致，当我需要快速回顾某个公式或定义时，能很快定位到页码，这极大地提高了我的学习效率，尤其是在临近考试需要查漏补缺时，这种细致的工具性帮助是无价的。总而言之，这是一本扎根于传统、面向未来的优秀教材，它提供的不仅仅是知识点，更是一种系统性的信号分析思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种沉稳的深蓝色调，配上清晰有力的白色字体，一看就是那种非常“硬核”的教材范儿。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质感，摸上去有一定的厚度，不像有些教材用那种太薄的纸张，翻阅起来手感很舒适，即便是长时间学习也不会觉得累眼睛。而且，这本书的开本大小也设计得比较合理，既保证了足够的内容排版空间，又方便日常携带，可以轻松塞进背包里，这对于经常需要带着书本往返于图书馆和宿舍的我来说，简直是福音。排版上，作者和出版社显然下了不少功夫，图表和公式的对齐都非常规范，重点内容会用不同的字体粗细或者底色来区分，阅读起来逻辑性很强，不会轻易迷失在复杂的数学推导中。相比我之前接触过的几本同类书籍，这本书的侧重点似乎更偏向于工程应用上的直观理解，很多理论推导后面紧跟着的就是具体的实际案例分析，这极大地降低了初学者面对抽象概念时的畏惧感。光是这初步的“见面礼”——也就是书籍的外观和结构布局，就已经能感受到编著者对知识传递的严谨态度和对读者的体贴入微。