信號分析與處理(第2版)(新坐標大學本科電子信息類專業係列教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅鵬飛張文明 著

圖書標籤:

• 信號分析
• 信號處理
• 電子信息
• 通信工程
• 電工學
• 數學工具
• 傅裏葉變換
• 數字信號處理
• 係統分析
• 本科教材

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302279174

商品編碼：29729518778

包裝：簡裝

齣版時間：2012-09-01

基本信息

書名：信號分析與處理(第2版)(新坐標大學本科電子信息類專業係列教材)

定價：29.00元

作者：羅鵬飛張文明

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-09-01

ISBN：9787302279174

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：簡裝

開本：16開

商品重量：0.440kg

編輯推薦

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內容提要

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羅鵬飛等編著的《*信號分析與處理(第2版）》介紹瞭*信號分析、檢測與估計理論的基本原理及其應用。全書共8章，主要內容包括*變量基礎、*過程的基本概念、*過程的綫性變換、*過程的非綫性變換、窄帶*過程、馬爾可夫過程和泊鬆過程、估計理論、檢測理論。本書在內容編排上按照基本理論、應用實例、實驗的形式展開，強調對*信號分析與處理基本概念的理解和係統方法的掌握，注重理論和實踐的結閤，特彆是強調MATLAB在*信號分析與處理中的應用，書中給齣瞭大量的例題和信號處理實例，每章後附有研討題、習題、計算機作業、實驗和課程設計內容，部分習題附有答案。
《*信號分析與處理(第2版）》可作為高等學校電子信息類專業本科生的教材，也可供信號處理相關領域的工程技術人員參考。

目錄

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章　變量基礎　1.1　概率論的基本術語　1.2　變量的定義　1.3　變量的分布函數與概率密度　1.4　多維變量及分布　　1.4.1　二維變量　　1.4.2　條件分布　　1.4.3　多維分布　1.5　變量的數字特徵　　1.5.1　均值　　1.5.2　方差　　1.5.3　協方差與相關係數　　1.5.4　矩　　1.5.5　數字特徵計算舉例　1.6　變量的函數　　1.6.1　一維變量函數的分布　　1.6.2　多維變量函數的分布　　1.6.3　變量函數的數字特徵　1.7　多維正態變量　　1.7.1　二維正態變量　　1.7.2　多維正態變量　　1.7.3　正態變量的綫性變換　1.8　復變量及其統計特性　1.9　信號處理實例　1.10　MATLAB的統計函數　　1.10.1　概率密度和概率分布函數　　1.10.2　用MATLAB求變量的統計特性　習題　計算機作業　研討題　附錄A　全概率公式和貝葉斯公式第2章　過程的基本概念　2.1　過程的基本概念及定義　2.2　過程的統計描述　　2.2.1　過程的概率分布　　2.2.2　過程的數字特徵　2.3　平穩過程　　2.3.1　平穩過程的定義　　2.3.2　平穩過程自相關函數的特性　　2.3.3　平穩過程的相關係數和相關時間　　2.3.4　其他平穩的概念　　2.3.5　過程的各態曆經性　2.4　過程的聯閤分布和互相關函數　　2.4.1　聯閤分布函數和聯閤概率密度　　2.4.2　互相關函數及其性質　2.5　過程的功率譜密度　　2.5.1　連續時間過程的功率譜　　2.5.2　序列的功率譜　　2.5.3　互功率譜　　2.5.4　非平穩過程的功率譜　2.6　典型的過程　　2.6.1　白噪聲　　2.6.2　正態過程　2.7　基於MATLAB的過程分析方法　　2.7.1　序列的産生　　2.7.2　序列的數字特徵估計　　2.7.3　概率密度估計　2.8　信號處理實例　　2.8.1　脈衝幅度調製信號的功率譜　　2.8.2　數字圖像的直方圖均衡　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗2.1　過程的模擬與特徵估計　實驗2.2　數字圖像直方圖均衡第3章　過程的綫性變換　3.1　變換的基本概念和基本定理　　3.1.1　變換的基本概念　　3.1.2　綫性變換的基本定理　3.2　過程通過綫性係統分析　　3.2.1　衝激響應法　　3.2.2　頻譜法　　3.2.3　平穩性的討論　3.3　限帶過程　　3.3.1　低通過程　　3.3.2　帶通過程　　3.3.3　噪聲等效通能帶　3.4　序列通過離散綫性係統分析　3.5　佳綫性濾波器　　3.5.1　輸齣信噪比大的佳綫性濾波器　　3.5.2　匹配濾波器　　3.5.3　廣義匹配濾波器　3.6　綫性係統輸齣端過程的概率分布　　3.6.1　正態過程通過綫性係統　　3.6.2　過程的正態化　3.7　信號處理實例：　有色高斯過程的模擬　　3.7.1　頻域法　　3.7.2　時域濾波法　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗3.1　典型時間序列模型分析　實驗3.2　過程通過綫性係統分析第4章　過程的非綫性變換　4.1　非綫性變換的直接分析法　　4.1.1　概率密度　　4.1.2　均值和自相關函數　4.2　非綫性係統分析的變換法　　4.2.1　變換法的基本公式　　4.2.2　Price定理　4.3　非綫性係統分析的級數展開法　4.4　信號處理實例：　量化噪聲分析　習題　研討題第5章　窄帶過程　5.1　希爾伯特變換　　5.1.1　希爾伯特變換的定義　　5.1.2　希爾伯特變換的性質　5.2　信號的復信號錶示　　5.2.1　確知信號的復信號錶示　　5.2.2　信號的復信號錶示　5.3　窄帶過程的統計特性　　5.3.1　窄帶過程的準正弦振蕩錶示　　5.3.2　窄帶過程的統計特性　5.4　窄帶正態過程包絡和相位的分布　　5.4.1　窄帶正態噪聲的包絡和相位的分布　　5.4.2　窄帶正態噪聲加正弦信號的包絡和相位的分布　　5.4.3　窄帶正態過程包絡平方的分布　5.5　信號處理實例——通信係統的抗噪性能分析　　5.5.1　幾種常見的調製解調技術　　5.5.2　解調係統的抗噪性能分析　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗5.1　窄帶高斯過程的産生　實驗5.2　語音信號通過非綫性係統分析（課程設計）第6章　馬爾可夫過程與泊鬆過程　6.1　馬爾可夫鏈　　6.1.1　馬爾可夫鏈的定義　　6.1.2　馬爾可夫鏈的轉移概率及矩陣　　6.1.3　切普曼柯爾莫哥洛夫方程　　6.1.4　齊次馬爾可夫鏈　　6.1.5　平穩鏈　　6.1.6　馬爾可夫鏈中狀態分類　　6.1.7　遍曆性　6.2　隱馬爾可夫模型（HMM）　6.3　馬爾可夫過程　　6.3.1　一般概念　　6.3.2　切普曼柯爾莫哥洛夫方程　6.4　獨立增量過程　　6.4.1　獨立增量過程定義　　6.4.2　泊鬆過程　　6.4.3　維納過程　習題　計算機作業　實驗　　通信信道誤碼率分析第7章　估計理論　7.1　估計的基本概念　7.2　貝葉斯估計　　7.2.1　小均方估計　　7.2.2　條件中位數估計　　7.2.3　大後驗概率估計　7.3　大似然估計　7.4　估計量的性能　　7.4.1　性能指標　　7.4.2　無偏估計量的性能邊界　7.5　綫性小均方估計　7.6　小二乘估計　　7.6.1　估計原理　　7.6.2　估計性能　7.7　波形估計　　7.7.1　波形估計的一般概念　　7.7.2　維納濾波器　7.8　信號處理實例　　7.8.1　距離估計　　7.8.2　目標跟蹤　習題　計算機作業　研討題　實驗　維納濾波實驗——噪聲中語音信號的恢復第8章　檢測理論　8.1　假設檢驗的基本概念　8.2　判決準則　　8.2.1　貝葉斯準則　　8.2.2　極大極小準則　　8.2.3　紐曼皮爾遜準則　8.3　檢測性能及其濛特卡羅仿真　　8.3.1　接收機工作特性　　8.3.2　檢測性能的濛特卡羅仿真　8.4　復閤假設檢驗　　8.4.1　貝葉斯方法　　8.4.2　一緻大勢檢驗　　8.4.3　廣義似然比檢驗　8.5　多元假設檢驗　8.6　噪聲中信號的檢測　　8.6.1　高斯白噪聲中確定的檢測　　8.6.2　佳接收機的性能　8.7　信號處理實例　　8.7.1　加性高斯信道中基帶數字傳輸　　8.7.2　雙門限檢測器　　8.7.3　模式識彆（分類）　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗8.1　檢測性能的濛特卡羅仿真　實驗8.2　圖像模式識彆部分習題參考答案參考文獻

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：理解、分析與變革 在現代科技飛速發展的浪潮中，信號無處不在，它們是信息傳遞的載體，是理解世界、驅動創新的基石。從微觀世界的粒子振動，到宏觀宇宙的無綫電波；從人體的生理信號，到互聯網的海量數據流；從語音通話中的聲波，到圖像識彆中的像素矩陣，無不體現著信號的廣泛應用和深刻影響。本書將帶您深入探索信號的本質，揭示其內在規律，並掌握分析與處理信號的核心技術。 第一部分：信號的語言——數學的錶達與初步認識 信號的分析與處理，首先需要掌握描述信號的“語言”。本部分將為您構建堅實的數學基礎，讓您能夠準確地理解和錶達各種信號。 信號的定義與分類： 我們將從最基礎的概念齣發，明確信號的內涵。信號是物理量隨時間（或空間）變化的錶示，它可以是連續的，也可以是離散的。我們將詳細介紹連續時間信號和離散時間信號的特點，以及它們在實際應用中的區彆。此外，還會探討信號的周期性、奇偶性、能量信號與功率信號等重要分類，為後續的分析打下基礎。 信號的數學錶示： 理解信號的數學模型至關重要。我們將介紹常用信號的數學錶達式，如指數信號、正弦信號、單位階躍信號、單位衝激信號（狄拉剋函數）等。特彆是單位衝激信號，它在信號處理中扮演著“萬能的構件”的角色，我們將深入理解其采樣性質和捲積運算的意義。 傅裏葉分析：分解復雜的信號： 傅裏葉分析是信號處理中最強大的工具之一。本部分將詳細講解傅裏葉級數和傅裏葉變換。傅裏葉級數將周期信號分解為一係列正弦和餘弦分量的疊加，揭示瞭信號的頻率成分。傅裏葉變換則將非周期信號分解為連續的頻率譜，讓我們能夠清晰地看到信號在頻率域的分布。我們將通過大量的實例，展示傅裏葉分析在理解信號頻譜、去除噪聲、進行信號壓縮等方麵的應用。 拉普拉斯變換與Z變換：係統分析的利器： 對於更復雜的信號和係統，傅裏葉變換可能存在局限性。拉普拉斯變換作為傅裏葉變換的推廣，能夠處理不收斂的信號，並引入瞭復頻率的概念，為係統穩定性分析和瞬態響應研究提供瞭有力工具。對於離散時間信號，Z變換扮演著類似的角色，它將離散時間序列映射到復平麵，方便對離散係統進行分析。我們將重點關注這些變換的性質及其在求解微分方程和差分方程中的應用。 第二部分：信號的變換與濾波——淨化、增強與提取信息 在獲取信號後，我們往往需要對其進行變換，以提取有用的信息，或者去除乾擾，改善信號質量。本部分將聚焦於信號的變換技術和濾波方法。 捲積：係統響應的本質： 捲積是信號處理中最核心的操作之一，它描述瞭綫性時不變（LTI）係統對任意輸入信號的響應。我們將深入理解捲積的數學定義，並通過圖形和代數方法來計算捲積，從而掌握係統如何“塑造”輸入信號。 傅裏葉變換的性質與應用： 基於傅裏葉變換，我們將進一步探討其各種性質，如綫性性、時移性、頻移性、捲積定理等。這些性質極大地簡化瞭信號分析和係統分析的過程。例如，通過捲積定理，我們可以看到時域的捲積對應於頻域的乘積，這為係統頻率響應的計算提供瞭便捷途徑。 數字信號處理基礎：離散信號的魅力： 隨著數字技術的普及，數字信號處理（DSP）成為現代信號處理的主流。本部分將介紹離散時間信號的采樣定理，解釋如何從連續信號中無失真地提取離散信號，以及過采樣和欠采樣的影響。我們將深入講解離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT），這是數字信號處理的核心計算工具。 濾波器設計與應用： 濾波器是信號處理中最重要的應用之一，它能夠選擇性地允許某些頻率成分通過，而衰減或阻止其他頻率成分。我們將介紹各種類型的濾波器，包括低通、高通、帶通、帶阻濾波器，以及它們在模擬和數字域的實現。重點將放在數字濾波器的設計方法，如FIR（有限衝激響應）濾波器和IIR（無限衝激響應）濾波器的設計原理，並探討如何根據實際需求選擇閤適的濾波器參數。濾波器在音頻降噪、圖像增強、通信係統解調等領域有著不可替代的作用。 第三部分：信號的分析與應用——從理論到實踐 掌握瞭信號的數學描述和變換工具後，我們便能將這些知識應用於解決實際問題。本部分將展示信號分析與處理在各個領域的廣泛應用。 相關分析：信號間的相似性度量： 相關分析用於度量兩個信號之間的相似程度。自相關函數揭示瞭信號自身的相似性隨時間延遲的變化，有助於識彆信號的周期性或周期性成分。互相關函數則用於衡量兩個不同信號之間的相似性，在信號檢測、係統辨識、定位等方麵發揮著重要作用。 隨機信號分析：麵對不確定性： 現實世界中的許多信號並非完全確定，而是帶有隨機性，如通信中的噪聲、生物信號的波動等。本部分將介紹隨機信號的基本概念，如概率密度函數、期望值、方差等。我們將重點講解平穩隨機信號的統計特性，以及功率譜密度（PSD）如何描述隨機信號的頻率分布。 譜分析技術：揭示信號的頻率特性： 在隨機信號分析的基礎上，我們將深入探討各種譜分析技術，包括周期圖法、Welch法、AR模型譜估計等。這些方法能夠估計隨機信號的功率譜密度，從而揭示信號隱藏的頻率信息，對於頻譜監測、故障診斷等具有重要意義。 現代信號處理技術前沿： 隨著技術的發展，信號處理領域不斷湧現新的方法和技術。我們將簡要介紹一些前沿領域，如小波分析，它能夠同時提供信號在時間和頻率上的局部信息，在圖像壓縮、信號去噪、特徵提取等方麵具有獨特優勢。此外，還會觸及盲信號分離、壓縮感知等新興技術，展示信號處理的無限可能。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 本書不僅注重數學理論的嚴謹性，更強調理論在實際問題中的應用。每章都配有豐富的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識，並能夠獨立解決實際問題。 由淺入深，循序漸進： 內容從基礎概念逐步深入，邏輯清晰，適閤電子信息類專業本科生作為入門教材。 覆蓋核心知識點： 涵蓋瞭信號分析與處理領域最核心的理論和方法，為讀者構建全麵的知識體係。 麵嚮實際應用： 許多章節的講解都緊密結閤瞭通信、控製、圖像處理、生物醫學工程等實際應用場景，讓讀者體會到信號處理的強大威力。 通過學習本書，您將能夠： 深刻理解信號的本質和數學描述。 熟練掌握傅裏葉分析、拉普拉斯變換、Z變換等核心分析工具。 理解數字信號處理的基本原理和采樣定理。 掌握各種濾波器的設計與應用，實現信號的淨化與增強。 能夠對隨機信號進行分析，並提取有用的統計信息。 初步瞭解現代信號處理技術的前沿發展。 掌握信號分析與處理技術，就是掌握瞭理解和改造世界的強大武器。無論您未來從事通信、控製、雷達、圖像、語音、醫療、金融，還是其他任何需要處理信息的領域，這門學科都將為您提供堅實的理論基礎和必備的實踐技能。讓我們一起開啓這場探索信號奧秘的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵那種沉穩的深藍色調，配上清晰有力的白色字體，一看就是那種非常“硬核”的教材範兒。我拿到手的時候，首先注意到的是紙張的質感，摸上去有一定的厚度，不像有些教材用那種太薄的紙張，翻閱起來手感很舒適，即便是長時間學習也不會覺得纍眼睛。而且，這本書的開本大小也設計得比較閤理，既保證瞭足夠的內容排版空間，又方便日常攜帶，可以輕鬆塞進背包裏，這對於經常需要帶著書本往返於圖書館和宿捨的我來說，簡直是福音。排版上，作者和齣版社顯然下瞭不少功夫，圖錶和公式的對齊都非常規範，重點內容會用不同的字體粗細或者底色來區分，閱讀起來邏輯性很強，不會輕易迷失在復雜的數學推導中。相比我之前接觸過的幾本同類書籍，這本書的側重點似乎更偏嚮於工程應用上的直觀理解，很多理論推導後麵緊跟著的就是具體的實際案例分析，這極大地降低瞭初學者麵對抽象概念時的畏懼感。光是這初步的“見麵禮”——也就是書籍的外觀和結構布局，就已經能感受到編著者對知識傳遞的嚴謹態度和對讀者的體貼入微。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在一些前沿熱點領域的融閤上也做得比較齣色，這在老版本的教材中是很少見的。例如，在講到數字濾波器設計時，它並沒有止步於經典的窗函數法和頻率采樣法，而是用相當的比重篇幅介紹瞭幾種基於優化算法的現代濾波器設計思路，雖然涉及到的內容比基礎部分要稍微復雜一些，但其引入的背景和動機闡述得非常到位，讓人覺得這些“新東西”並非空中樓閣。此外，書中對於隨機信號處理的講解也頗具現代感，它沒有把隨機過程簡單地看作是需要迴避的“噪聲”，而是將其視為信號分析中不可或缺的一部分，並著重介紹瞭功率譜密度的實際應用，包括如何通過實際測量數據進行譜估計，這對於我們未來處理真實世界的測量數據至關重要。這種與時俱進的內容更新，讓這本書即便是作為一本本科教材，也擁有瞭超越基礎參考書的價值，感覺像是請瞭一位緊跟行業最新動態的資深工程師在給我們講課。

評分☆☆☆☆☆

從整體的學習體驗來看，這本書給我的感覺是“可靠而富有啓發性”。它最大的優點在於其內在的邏輯自洽性，無論是從數學推導到物理意義的過渡，還是從理論到代碼的銜接，都非常平滑，很少齣現讓人感到“跳躍”或“突兀”的地方，這在處理像采樣定理這種概念性極強的知識點時尤為重要。我曾花瞭好幾個晚上去理解為什麼連續時間信號的頻譜會産生周期性混疊，這本書的插圖和文字描述，特彆是對頻譜重疊區域的視覺化展示，瞬間打通瞭我的任督二脈。另外，這本書的索引做得非常細緻，當我需要快速迴顧某個公式或定義時，能很快定位到頁碼，這極大地提高瞭我的學習效率，尤其是在臨近考試需要查漏補缺時，這種細緻的工具性幫助是無價的。總而言之，這是一本紮根於傳統、麵嚮未來的優秀教材，它提供的不僅僅是知識點，更是一種係統性的信號分析思維框架。

評分☆☆☆☆☆

如果讓我以一個已經參加過幾次專業考試的學長角度來評價這本書的習題設置，我會說，這簡直是為應試和實際技能考核量身定做的“訓練營”。習題部分的難度梯度控製得非常巧妙，從最基礎的概念驗證題，到需要綜閤運用多個章節知識點的綜閤大題，再到那些挑戰思維極限的“開放式”設計題，一應俱全。我尤其喜歡那些設計在每章末尾的“編程實現建議”，它沒有直接給齣源代碼，而是詳細描述瞭應該使用哪種數據結構、關鍵的優化點在哪裏，這極大地鼓勵瞭讀者自己動手去編寫程序驗證理論，而不是機械地抄寫答案。我試著做瞭幾個中等難度的時域濾波設計題，書本提供的參考解法清晰地展示瞭從理論模型建立、參數選擇到最終仿真驗證的完整鏈條，這個過程讓我對“設計”而非僅僅是“計算”有瞭更深的體會。這些習題不像是為瞭湊數量而堆砌的，每一道題似乎都在有目的地考察讀者對某個特定知識點或技術瓶頸的掌握程度，是真正考驗功力的“硬菜”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度，著實經受住瞭我對“深入淺齣”這個詞的檢驗。我花瞭整整一個周末來消化前幾章關於傅裏葉分析和Z變換的部分，最大的感受是作者在引入這些核心工具時，並沒有直接跳入高深的數學公式，而是先用非常形象化的語言和類比，將信號的時域和頻域特性做瞭對比，這種鋪墊非常關鍵。比如，講到捲積積分時，書中甚至用到瞭一個水流通過管道的比喻，一下子就把那個抽象的積分操作變得具象化瞭。更讓我欣賞的是，它在處理那些經典算法，比如快速傅裏葉變換（FFT）時，不隻是給齣瞭算法流程，還細緻地剖析瞭其計算效率提升的底層原因，這對於想從事底層開發或者算法優化工作的讀者來說，無疑是極具價值的。當然，對於數學基礎稍弱的同學來說，一些涉及到復變函數的部分可能需要配閤其他參考書來理解，但整體而言，這本書成功地搭建瞭一座從基礎理論到實際工程應用的堅實橋梁，避免瞭許多教材那種“隻講是什麼，不講為什麼”的弊端，真正做到瞭傳授“思想”而非僅僅是“知識點”。