随机信号分析(高等院校信息与通信工程系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吉淑娇，雷艳敏著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302340560

商品编码：29731128619

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名:随机信号分析(高等院校信息与通信工程系列教材)

定价：22.00元

售价：16.1元,便宜5.9元,折扣73

作者:吉淑娇,雷艳敏著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787302340560

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

本书系统地介绍了*信号以及*信号通过线性时不变系统的分析处理方法。内容涉及*变量和*过程的基本概念，平稳*过程的时频域分析，*信号通过线性系统的分析方法以及几种典型*过程的分析等。
　　本书可作为普通高校电子信息类、通信类、电子类等专业的本科生教材，也可供信号处理相关领域的工程技术人员参考。

目录

章随机变量
1.1随机变量概念
1.1.1随机变量的分布律
1.1.2随机变量的数字特征
1.1.3随机变量的函数变换
1.2随机变量的特征函数
1.2.1特征函数的定义和性质
1.2.2特征函数与矩函数的关系
1.3随机变量的几种实用分布律
1.3.1均匀分布
1.3.2高斯分布
1.3.3指数分布
1.3.4瑞利分布
习题
第2章随机信号概论
2.1随机信号的定义及分类
2.1.1随机信号的定义
2.1.2随机信号的分类
2.2随机信号的统计特性
2.3随机信号的数字特征
2.3.1数学期望
2.3.2方差
2.3.3自相关函数
2.3.4互相关函数
2.3.5统计独立、不相关和正交
2.4随机信号的特征函数
习题
第3章平稳随机过程
3.1平稳随机过程的基本概念
3.1.1严平稳随机过程
3.1.2宽平稳随机过程
3.1.3各态历经随机过程
3.2平稳过程相关函数分析
3.2.1自相关函数性质
3.2.2互相关函数性质
3.2.3相关系数和相关时间
3.3平稳随机过程的功率谱密度
3.3.1功率谱密度的概念
3.3.2功率谱密度与自相关函数之间的关系
3.3.3功率谱密度的性质
3.3.4互功率谱密度及其性质
3.4白噪声
习题
第4章线性系统对随机信号的响应
4.1线性系统的基本性质
4.1.1一般线性系统
4.1.2线性时不变系统
4.1.3系统的稳定性与物理可实现性
4.2系统输出及概率分布
4.2.1系统的输出响应
4.2.2系统输出的分布律
4.3线性系统输出的数字特征
4.3.1输出的数学期望
4.3.2系统输出的相关函数
4.3.3输出的功率谱密度
4.3.4多个随机信号通过线性系统
4.4线性系统对白噪声的响应
4.4.1等效噪声带宽
4.4.2白噪声通过理想线性系统
习题
第5章典型随机过程
5.1高斯随机过程
5.2窄带随机过程
5.2.1希尔伯特变换和解析信号
5.2.2窄带随机过程的基本特点
5.2.3窄带高斯过程分析
5.2.4余弦信号与窄带高斯过程之和
的概率分布
5.3复随机过程
5.3.1复随机变量
5.3.2复随机过程
习题
部分习题答案
附录
附录A傅里叶变换表
附录B常用符号对照表

作者介绍

文摘

序言

《随机信号分析》 一、 概述 《随机信号分析》是一门研究随机现象及其在工程领域应用的学科。随机信号是工程和科学中普遍存在的现象，例如通信信号的噪声、测量过程中的误差、市场价格的波动、以及生物系统的生理信号等。理解和分析这些随机信号，对于设计高效的系统、准确地预测未来趋势、以及深入地认识自然界至关重要。本书旨在为读者提供一个系统、深入的随机信号分析框架，涵盖从基础理论到实际应用的广泛内容，特别侧重于信息与通信工程领域的专业需求。 本书的编写遵循由浅入深、循序渐进的原则，力求理论严谨性与工程实践性的有机结合。我们不仅会介绍随机信号分析的核心数学工具和概念，还会通过大量的实例分析和习题，帮助读者掌握这些工具的实际应用方法。全书内容涵盖了随机变量、随机过程、相关性分析、谱分析、以及卡尔曼滤波等一系列关键主题，并最终引申到随机信号在通信系统、信号处理等核心领域的应用。 二、 理论基础 1. 概率论与数理统计回顾 概率论基础: 本章将对概率论的基本概念进行回顾和梳理，包括样本空间、事件、概率的公理化定义、条件概率、独立性等。我们将深入探讨常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等，并介绍它们的性质和应用场景。对于连续型和离散型随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）也将进行详细阐述。 多维随机变量: 扩展到多维随机变量，介绍联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布以及随机变量的独立性。同时，我们将深入讨论协方差矩阵和相关系数，它们是衡量随机变量之间线性关系的度量。 随机变量的数字特征: 详细讲解期望值、方差、标准差、矩（原点矩和中心矩）等基本统计量，以及它们在描述随机变量分布特性中的作用。 2. 随机变量的特性 数学期望: 深入理解数学期望的定义及其性质，包括线性性质、期望的期望等。我们将探讨如何在不同分布下计算数学期望，以及它在平均值预测方面的意义。 方差与标准差: 详细解释方差和标准差的概念，以及它们如何衡量随机变量的离散程度。理解方差在信号功率和噪声强度度量中的作用。 高阶矩: 介绍三阶矩（偏度）和四阶矩（峰度）的概念，以及它们如何提供关于概率分布形状的更详细信息。 3. 随机过程 随机过程的定义与分类: 引入随机过程的概念，将其定义为时间的函数，其值是随机的。我们将介绍随机过程的分类，例如离散时间随机过程和连续时间随机过程，以及离散状态随机过程和连续状态随机过程。 随机过程的统计特性: 深入研究随机过程的统计特性，包括一维分布、二维分布等。重点关注均值函数、自相关函数（ACF）和自协方差函数，它们是描述随机过程统计特性的关键工具。 平稳性: 详细介绍宽平稳（二阶平稳）和严平稳的概念。宽平稳是随机信号分析中的核心概念，其统计特性不随时间漂移。我们将讨论如何检验平稳性，以及平稳过程的性质。 独立增量过程: 介绍独立增量过程的概念，如泊松过程和维纳过程（布朗运动），并探讨它们的概率分布和应用。 马尔可夫过程: 介绍马尔可夫过程及其重要性质，包括马尔可夫性。我们将探讨离散时间马尔可夫链和连续时间马尔可夫过程，以及它们在状态转移模型中的应用。 4. 相关性分析 自相关函数 (ACF): 详细讲解自相关函数的定义、性质和几何意义。我们将探讨自相关函数如何揭示随机信号内部的依赖关系和周期性。 互相关函数 (CCF): 介绍互相关函数的概念，以及它如何衡量两个不同随机信号之间的线性依赖关系。我们将讨论互相关函数在信号检测、同步和估计中的应用。 相关性和平稳性: 深入分析自相关函数和互相关函数与平稳性之间的联系，以及如何利用它们来判断随机过程的平稳性。 5. 谱分析 功率谱密度 (PSD): 引入功率谱密度的概念，将其定义为随机信号功率在频率域上的分布。我们将详细阐述维纳-辛钦定理，它建立了自相关函数和功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 谱密度分析的意义: 解释功率谱密度如何帮助我们理解信号的频率成分、噪声的频谱特性，以及系统对不同频率信号的处理能力。 周期信号的功率谱: 分析周期信号的傅里叶级数与功率谱的关系。 随机信号的功率谱: 深入研究平稳随机信号的功率谱密度，并讨论其性质。 频谱分析的应用: 讲解如何在实际工程中估计功率谱密度，以及它在通信系统、滤波设计、信号去噪等方面的应用。 6. 线性系统与随机信号 线性时不变（LTI）系统: 回顾线性时不变系统的基本概念，包括系统函数、冲激响应、卷积等。 LTI系统对随机信号的响应: 分析LTI系统如何处理随机信号。我们将推导系统的输出均值、输出方差，以及输出信号的自相关函数和功率谱密度。 白噪声: 重点介绍白噪声的概念，它在所有频率上具有恒定功率谱密度。我们将分析白噪声通过LTI系统后的特性。 滤波器设计: 探讨如何利用随机信号的统计特性来设计最优滤波器，例如维纳滤波器，以达到信号增强或噪声抑制的目的。 7. 高斯过程 高斯过程的定义: 介绍高斯过程的概念，其所有阶的联合概率分布都是高斯分布。我们将强调高斯过程的唯一性由其均值函数和协方差函数完全决定。 高斯过程的性质: 讨论高斯过程的平稳性、独立性等性质，以及它们在统计建模中的重要性。 高斯过程在通信中的应用: 探讨高斯过程在建模信道噪声、调制信号等方面的应用。 8. 随机信号在信息与通信工程中的应用 通信系统中的噪声: 详细分析各种类型的噪声，如热噪声、散弹噪声、闪烁噪声等，以及它们在通信链路中的影响。 信道建模: 探讨如何使用随机过程来描述通信信道，例如加性高斯白噪声（AWGN）信道、衰落信道等。 信号检测: 介绍基于统计判决的信号检测理论，例如最大似然检测、最小均方误差估计等，以在噪声干扰下区分信号和噪声。 信号估计: 讲解如何估计未知信号的参数或信号本身，例如最小均方误差（MMSE）估计，以及卡尔曼滤波在状态估计中的应用。 调制与解调: 探讨随机信号理论在设计和分析各种调制方式（如ASK, FSK, PSK, QAM）中的作用，以及它们在噪声环境下的性能。 信息论基础: 简要介绍香农信息论中的一些基本概念，如信息量、熵、信道容量等，并探讨它们与随机信号分析的关系。 三、 案例研究与实践 本书将穿插大量的实际案例分析，涵盖通信系统中的误码率分析、雷达信号处理中的目标检测、图像处理中的去噪算法、以及金融领域的时序数据分析等。这些案例将帮助读者将所学理论应用于解决实际工程问题。 四、 目标读者 本书适用于高等院校信息与通信工程、电子工程、自动化、计算机科学等专业的本科生和研究生，也适合从事相关领域研究和工程开发的专业技术人员。 五、 学习建议 学习本书，建议读者具备一定的微积分、线性代数、概率论与数理统计基础。在学习过程中，应注重理论与实践相结合，多做习题，理解随机信号分析的直观意义，并尝试将其应用于解决实际问题。 结语 随机信号分析是理解和设计现代工程系统不可或缺的工具。通过深入学习本书，读者将能够掌握分析和处理随机信号的能力，为进一步的专业学习和工程实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格可以说是独树一帜，它没有采用那种过于枯燥的教科书式叙述，而是更像是一位经验丰富的教授在面对面授课。在介绍随机过程的平稳性概念时，作者并没有直接抛出复杂的数学定义，而是先通过一些生活中的例子，比如温度的变化、股票的波动等，来引导我们理解“随机”和“平稳”这两个核心概念的内在联系。这种“情景引入—理论阐述—案例分析”的模式，极大地激发了我的学习兴趣。我特别喜欢它在习题设计上的巧妙安排。习题的难度梯度设置得非常合理，从基础的概率计算到复杂的鞅序列分析，层层递进。完成这些习题后，我感觉自己不仅仅是掌握了知识点，更是培养了一种面对不确定性问题时，运用数学工具进行系统化建模和分析的能力。这本书的价值，真的不只是在于知识的传递，更在于思维方式的塑造。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常简洁，纯白色的背景，只有书名和作者信息用黑色字体印刷在上面，给人一种非常专业和严肃的感觉。我是在图书馆偶然翻到它的，当时正准备找一本关于基础电路分析的书，结果被这本教材的厚度给吸引住了。打开书本后，我发现内容排版也十分清晰，公式和图表的展示非常规范，不像有些教材那样把公式挤在一团，阅读起来非常费力。特别是第一章对傅里叶级数和傅里叶变换的介绍，作者用了大量的篇幅来解释其物理意义和数学推导过程，对于初学者来说，这种循序渐进的方式无疑是降低了学习门槛的。我记得作者还特别强调了频谱分析在实际工程中的应用，而不是单纯地停留在理论层面，这让我对后续的学习充满了期待。虽然我之前接触过一些信号处理的基础知识，但这本书在系统性和深度上还是给了我很大的启发，感觉就像是为我未来的研究生学习打下了一个坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始翻阅这本书时，我对其中一些涉及高阶矩和谱密度的章节感到有些吃力。可能是我对概率论的基础掌握还不够扎实。但是，这本书的一个亮点是它的附录部分做得极其出色。附录里不仅对预备知识进行了简洁的回顾，更重要的是，它提供了一份非常详尽的参考文献列表，并对每一本推荐读物的主要特点进行了简要评价。这对我后续的自我学习起到了至关重要的导向作用。我根据书中的推荐，去查阅了几本关于测度论和随机微分方程的进阶书籍，这极大地弥补了我知识体系上的短板。所以，这本书的价值是多维度的，它不仅传授了核心知识，更重要的是，它教会了我如何构建一个持续学习和自我提升的知识网络。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是它对于数学严谨性和工程实用性的完美平衡。很多信号处理的书籍要么过于偏向数学理论的推导，读起来晦涩难懂，让人感觉脱离实际；要么就是过于注重应用层面的工具讲解，缺乏对底层原理的深入剖析。而这本教材似乎找到了一个绝佳的“黄金分割点”。比如，在讨论维纳-霍夫方程时，它不仅清晰地推导了方程的解法，还配上了大量关于最优滤波器的图示，直观地展示了预测误差最小化的几何意义。这种深度与广度的结合，使得我即使在面对一些复杂的通信系统设计问题时，也能够迅速回溯到最基本的随机过程理论上去寻找解决方案的根源。对我来说，这本教材已经不仅仅是参考书，更像是一本工具箱，里面装满了解决实际工程难题的精密仪器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量给我留下了深刻的印象。我这本是精装版，纸张选用的非常考究，即便是反复翻阅和在公式旁做笔记，纸张也不会轻易起皱或者墨水洇开。更重要的是，书中的插图和图表，尤其是那些描述随机信号轨迹和概率密度函数形状变化的图形，线条都极其清晰锐利，色彩过渡自然，这对于理解那些抽象的动态过程至关重要。我记得有一次我在研究马尔可夫链的稳态分布时，书上那个动态收敛的示意图，用非常巧妙的视觉方式展示了系统熵的减少过程，让我一下子豁然开朗。一本好的教材，细节之处才能体现出作者和出版方对读者的尊重，这本书在这方面做得无可挑剔，这使得长时间的深度阅读也变成了一种享受，而不是负担。