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：29731816902

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)

：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

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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

《信息论与编码基础》 内容简介： 本书旨在为信息与通信工程领域的学生和研究人员提供一个坚实的信息论与编码基础。在信息爆炸的时代，理解信息的本质、度量、传输和可靠存储成为核心课题。本书系统地阐述了信息论的基石，包括信息熵、互信息、信道容量等关键概念，并深入探讨了各种编码技术在实际通信系统中的应用，以应对信息传输过程中的噪声和失真，实现高效可靠的数据通信。 第一章 信息度量与熵 本章将从信息的基本概念出发，介绍如何量化信息。我们将引入信息量的定义，理解概率与信息量的关系，即低概率事件包含的信息量更大。在此基础上，本书将详细阐述香农熵的概念，将其定义为随机变量不确定性的度量。我们将分析离散随机变量熵的计算方法，并介绍熵的各种性质，如非负性、最大值以及独立性对熵的影响。接着，将引申出联合熵、条件熵以及互信息的概念。联合熵衡量多个随机变量的总体不确定性；条件熵则是在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量的剩余不确定性。互信息则作为信息论中的核心度量之一，量化了两个随机变量之间共享的信息量，其非负性、对称性以及与条件熵的关系将得到深入剖析。此外，还将介绍交叉熵和KL散度，它们在概率分布比较和机器学习领域有着广泛的应用。通过本章的学习，读者将能够清晰地理解信息的量化方式，并为后续章节中信息传输和编码的设计奠定理论基础。 第二章 信道容量与信源编码 本章将聚焦于信息在信道中的传输能力以及如何有效地表示信息。我们将首先深入探讨信道的模型，包括离散无记忆信道、连续信道等，并重点分析具有代表性的二进制对称信道（BSC）和加性高斯白噪声（AWGN）信道。在此基础上，本书将详细阐述信道容量的概念，即信道能够无差错传输信息的最大速率，并介绍计算不同类型信道容量的方法，如二分法、数值逼近等。我们将揭示信道容量的意义，它是通信系统性能的理论极限。 随后，本章将转向信源编码，其核心目标是去除信息中的冗余，以最紧凑的形式表示信息，从而减少存储和传输的比特数。我们将介绍无损信源编码的基本原理，并详细讲解两种经典的编码方法：霍夫曼编码和算术编码。霍夫曼编码通过构建最优前缀码，为出现频率高的符号分配短码字，实现最优编码。算术编码则将整个消息映射到一个小数区间，其编码效率更高，尤其适用于概率分布不均匀的情况。我们将分析这两种编码方法的原理、编码效率以及各自的优缺点。最后，本章还将探讨有损信源编码的初步概念，例如率失真理论，它定义了在允许一定失真程度下，信息传输的最低比特率。读者将理解信源编码在数据压缩、图像视频编码等领域的关键作用。 第三章 信道编码基础 本章将深入研究信道编码，它是在信息传输过程中引入冗余，以检测和纠正信道引起的错误，从而提高通信的可靠性。我们将从纠错编码的基本思想入手，介绍监督位、校验和等简单的错误检测机制。接着，我们将重点讲解线性分组码，这是现代纠错码的基础。我们将详细介绍代数结构，如向量空间、有限域，以及这些代数工具在构造和分析线性分组码中的应用。 本书将详细阐述线性分组码的编码过程，包括生成矩阵和校验矩阵的作用，以及它们如何决定码字。我们还将深入理解码字的最小距离（Hamming Distance）的概念，以及它与纠错能力之间的关系，即更大的最小距离意味着更强的纠错能力。我们将介绍一些典型的线性分组码，如汉明码（Hamming Code）和循环码（Cyclic Code），分析它们的编码结构、校验方法以及纠错性能。 此外，本章还将介绍译码器的基本原理，包括软判决和硬判决译码，以及最大似然译码（ML Decodi​​ng）作为最优译码策略。我们将简要介绍硬判决译码中的伴随式译码（Syndrome Decoding）方法，并探讨其实现原理。最后，本章还将引出现代纠错码的发展方向，例如卷积码（Convolutional Code）及其维特比译码算法（Viterbi Algorithm），为后续更复杂的编码技术打下基础。通过本章的学习，读者将对如何在信息传输中主动引入冗余以对抗噪声具备深刻的理解。 第四章 卷积码与Turbo码 本章将继续深入探讨更先进的信道编码技术。首先，我们将详细介绍卷积码，它与分组码不同，其编码输出不仅依赖于当前输入，还依赖于之前的一系列输入。我们将介绍卷积码的状态图、编码器结构以及其产生码字的生成多项式。卷积码的译码是其关键，我们将重点讲解维特比译码算法（Viterbi Algorithm），理解它如何通过搜索最优路径来获得最可能的原始信息序列。维特比译码以其高效性和最优性，成为许多通信系统中的标准译码算法。 在此基础上，本章将引入现代通信系统中非常重要的Turbo码。我们将解析Turbo码的迭代译码原理，理解其通过并行级联两个（或多个）信源编码器，并辅以迭代译码器，在极低的信噪比下实现接近香农限的性能。我们将介绍Turbo码的组成部分，如交织器（Interleaver）的作用，以及它如何打破数据块内部的关联性，使得迭代译码器能够更有效地工作。 本书还将讨论Turbo码的译码算法，例如BCJR算法（Bahl, Cocke, Jelinek, and Raviv Algorithm）或其近似算法，以及迭代过程中信息（软信息）的传递和更新机制。我们将分析Turbo码在误比特率（BER）性能上的显著优势，以及它对现代无线通信系统，如3G、4G和5G标准的影响。本章的重点在于让读者理解如何通过巧妙的编码结构和迭代优化，大幅度提升通信系统的可靠性，尤其是在恶劣的信道条件下。 第五章 LDPC码与现代编码技术 本章将介绍另一种革命性的现代编码技术——低密度奇偶校验码（LDPC码），并对其他一些现代编码技术进行概述。LDPC码因其优异的性能和相对简单的译码复杂度，在许多前沿通信系统中得到了广泛应用。我们将详细解析LDPC码的稀疏校验矩阵结构，以及这种结构如何带来高效的译码。 本书将介绍LDPC码的构造方法，包括规整图（Regular Graph）和不规整图（Irregular Graph）的LDPC码。我们将深入理解其译码算法，通常是基于消息传递（Message Passing）的信念传播（Belief Propagation）算法，也称为和积算法（Sum-Product Algorithm）。我们将分析该算法的工作原理，包括变量节点和校验节点之间的信息传递过程，以及迭代次数对译码性能的影响。 LDPC码的性能分析将是本章的另一重点，我们将讨论其在误比特率方面的表现，以及与Turbo码在不同信噪比区域的性能对比。我们将探讨LDPC码在5G通信、Wi-Fi、卫星通信等领域的成功应用案例。 最后，本章还将对一些其他重要的现代编码技术进行简要介绍，例如极化码（Polar Code）。我们将简述极化码的构造原理，以及它作为首个被证明能够达到香农容量的编码方法，在未来通信标准中的潜在应用。此外，还将触及一些特定应用场景下的编码技术，如二维码（QR Code）中的纠错机制，以及在数据存储领域的纠错码应用。通过本章的学习，读者将对当前和未来通信系统中信道编码技术的发展脉络和前沿动态有一个全面而深入的认识。 总结 《信息论与编码基础》一书，从信息的基本度量出发，逐步深入到信道容量的理论极限，再到信源编码的压缩原理，最后详尽阐述了多种信道编码技术，包括经典的线性分组码、卷积码，以及现代的Turbo码和LDPC码。本书理论与实践相结合，旨在帮助读者构建扎实的信息论与编码知识体系，理解信息在现代通信系统中的传输、压缩、保护等核心环节，为从事信息与通信工程领域的学习、研究和开发工作打下坚实的基础。通过对本书的学习，读者将能够更好地理解和设计高效、可靠的通信系统。

评分☆☆☆☆☆

如果非要挑点“骨头”，这本书在某些计算密集型的例题解析上，或许可以更加详尽一些。举个例子，在讲解最小二乘法估计时，推导过程虽然是完整的，但在遇到实际参数维度较高，需要用到矩阵求逆和迭代加速的环节时，教材的着墨略显不足。这可能是我个人的偏好，我更希望看到一些关于如何利用现代计算工具（比如MATLAB或Python的数值优化库）来高效求解这些复杂问题的指导。当然，这也许是定位上的差异，它更偏向于打牢理论基础，而非直接的工程实现手册。不过，对于一个希望将理论快速转化为实际系统的读者来说，增加一些关于数值稳定性和算法收敛性的讨论，会大大增强这本书的“实战价值”。总而言之，它是一本让你思考“为什么”，而不是仅仅告诉你“怎么做”的书，但这“怎么做”的部分，在某些篇幅上略感意犹未尽。

评分☆☆☆☆☆

对于那些已经具备一定概率论基础，但苦于无法将随机变量的理论应用于实际通信或控制系统中的读者来说，这本书无疑是一剂良方。它最大的价值在于搭建了一座坚实的桥梁，将抽象的数学语言（如随机场、高斯过程）与具体的工程应用（如调制解调、噪声抑制）联系起来。我特别欣赏它对谱分析和带限信号处理的整合。在处理功率谱密度时，它没有停留在Wiener-Khinchin定理的层面，而是立即过渡到如何利用FFT（快速傅里叶变换）在有限观测数据上对谱进行估计（如Periodogram法和Welch法），并讨论了这些估计方法的方差和偏差。这种紧密的理论与计算的结合，使得我们不仅能理解信号的随机特性，还能知道在计算机上如何科学地度量和利用这些特性，避免了陷入纯粹的理论陷阱，是非常实用和具有前瞻性的一部专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常巧妙，它不像一些教材那样将随机过程的各个分支孤立地摆放，而是通过一个核心的主线——信息的获取、传输与处理——将所有内容串联起来。这种叙事结构让我在学习过程中始终能保持对整体框架的把握。特别是它在介绍最优线性估计时，对LMMSE（线性最小均方误差）和卡尔曼滤波的对比分析，非常到位。它清晰地阐明了，LMMSE是针对已知所有统计特性的离线优化，而卡尔曼滤波则是针对动态系统的实时、递推优化，这种层次分明的对比，极大地加深了我对两种方法的理解和应用场景的区分能力。教材的作者显然对信息工程的整体流程有深刻的洞察力，使得每一章节都不是为了讲解某个算法而存在，而是为了解决一个信息系统中的实际难题。这种“问题导向”的学习路径，比单纯的“概念堆砌”有效得多，也更贴近我们日常工作中遇到的复杂挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析》的教材，老实说，在我接触过的几本信号处理教材里，它的深度和广度都给我留下了非常深刻的印象。尤其是它对概率论和随机过程基础概念的铺陈，那种由浅入深、逻辑严密的推进方式，简直是为初学者量身定做的导航图。我记得一开始我对马尔可夫链和维纳过程这些概念总是感到云里雾里，但这本书的讲解方式，通过大量的实例和图示，把那些抽象的数学符号“翻译”成了工程师能理解的物理意义。比如，它在讲解平稳性的概念时，不仅仅停留在数学定义上，而是深入探讨了为什么在实际通信系统中，宽带信号的窄带化处理需要依赖于宽平稳假设，这一点非常关键，因为它直接关联到后续的滤波器设计和性能评估。而且，教材对卡尔曼滤波的引入也处理得非常得当，从最基础的最小均方误差估计开始，逐步构建起复杂的递推公式，每一个矩阵运算的推导过程都清晰可见，让人有种“原来如此”的豁然开朗感，而不是囫囵吞枣地接受结论。这本书在理论深度上足以支撑后续的高级课程，但在应用层面上又没有丢掉工程实践的根基，确实是一本难得的好教材。

评分☆☆☆☆☆

说句实在话，这本书的排版和印刷质量远超出了我对传统教材的期待。很多理工科教材常常给人一种枯燥、内容堆砌的感觉，但《随机信号分析》在视觉体验上做得相当出色。字体选择上就显得很考究，即便是那些复杂的傅里叶变换和功率谱密度公式，看起来也不那么令人生畏。更让我欣赏的是，它在关键定理的阐述后，总会紧跟着一个“思考题”或者“应用场景小结”，这使得知识点不再是孤立的，而是被嵌入到了一个更广阔的问题背景之中。我特别喜欢它对小波分析（虽然只是作为选读章节）的处理方式，它没有把小波理论复杂化成纯粹的数学抽象，而是着重讲解了它在时频局部化上的优势，这对于处理非平稳信号的工程师来说，简直就是指明了方向。这本书的学习过程，更像是一场精心策划的智力探险，每翻开新的一章，你都能预期到新的思维工具会被交到你手上。它不仅仅是知识的传递，更是一种治学态度的体现，严谨而不失灵动。