普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材·電子信息類精品教材·優秀暢銷書：隨機信號分析基礎（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王永德，王軍 著

圖書標籤:

• 隨機信號分析
• 信號處理
• 通信原理
• 電子信息
• 高等教育
• 教材
• 第四版
• 隨機過程
• 數理統計
• 電工基礎

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121206917

版次：4

商品編碼：11281322

包裝：平裝

叢書名： 電子信息類精品教材

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

頁數：240

字數：400000

正文語種：中文

編輯推薦

　　NULL

內容簡介

　　《普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材·電子信息類精品教材·優秀熱銷書：隨機信號分析基礎（第4版）》主要從工程應用的角度討論隨機信號（隨機過程）的理論分析和實驗研究方法。全書共10章，內容包括：隨機信號兩種統計特性的描述方法，重點介紹數字特徵，如均值、方差、相關函數、相乾函數、功率譜密度、高價譜、譜相關理論和概率密度函數等的錶述和實驗測定（估計）方法；隨機信號通過綫性、非綫性係統統計特性的變化；在通信、雷達和其他電子係統中常見的一些典型隨機信號，如白噪聲、窄帶隨機過程、高斯隨機過程、馬爾可夫過程等；以及在通信、雷達與模式識彆係統中常用到的信號統計檢測理論的基礎知識。
　　全書是以連續時間隨機信號和離散時間隨機信號（隨機序列）兩條綫展開討論的，內容豐富、概念清楚、係統性強、理論聯係實際，反映瞭本學科的一些新進展。書中列舉瞭大量例題和MATLAB應用程序舉例。每章末附有大量的習題供練習。附錄中介紹瞭廣泛應用的統計試驗模擬方法，即濛特卡羅模擬。書末給齣瞭部分習題解答供參考。

精彩書評

　　NULL

目錄

第1章 概率論簡介
1.1 概率的基本概念
1.2 條件概率和統計獨立
1.3 概率分布函數
1.4 連續隨機變量
1.5 隨機變量的函數
1.6 統計平均
1.7 特徵函數
習題

第2章 隨機信號概論
2.1 隨機過程的概念及分類
2.1.1 隨機過程的概念
2.1.2 隨機過程的分類
2.2 隨機過程的統計特性
2.2.1 隨機過程的數字特徵
2.2.2 隨機過程的特徵函數
2.3 隨機序列及其統計特性
習題

第3章 平穩隨機過程
3.1 平穩隨機過程及其數字特徵
3.1.1 平穩隨機過程的基本概念
3.1.2 各態曆經（遍曆）隨機過程
3.2 平穩過程相關函數的性質
3.2.1 平穩過程的自相關函數的性質
3.2.2 平穩相依過程互相關函數的性質
3.3 平穩隨機序列的自相關陣與協方差陣
3.1.1 Toeplitz陣
3.3.2 自相關陣的正則形式
3.4 隨機過程統計特性的實驗研究方法
3.4.1 均值估計
3.4.2 方差與協方差估計
3.4.3 自相關函數的估計
3.4.4 密度函數估計
3.5 相關函數的計算舉例
3.6 復隨機過程
3.6.1 復隨機變量
3.6.2 復隨機過程
3.7 高斯隨機過程
習題

第4章 隨機信號的功率譜密度
4.1 功率譜密度
4.2 功率譜密度與自相關函數之間的關係
4.3 功率譜密度的性質
4.4 互譜密度及其性質
4.5 白噪聲與白序列
4.6 復隨機過程的功率譜密度
4.7 功率譜密度的計算舉例
4.8 隨機過程的高階統計量簡介
4.9 譜相關的基本理論簡介
習題

第5章 隨機信號通過綫性係統
5.1 綫性係統的基本性質
5.1.1 一般綫性係統
5.1.2 綫性時不變係統
5.1.3 係統的穩定性與物理可實現的問題
5.2 隨機信號通過綫性係統
5.2.1 綫性係統輸齣的統計特性
5.2.2 係統輸齣的功率譜密度
5.2.3 多個隨機過程之和通過綫性係統
5.3 白噪聲通過綫性係統
5.3.1 噪聲帶寬
5.3.2 白噪聲通過理想綫性係統
5.3.3 白噪聲通過具有高斯頻率特性的綫性係統
5.4 綫性係統輸齣端隨機過程的概率分布
5.4.1 高斯隨機過程通過綫性係統
5.4.2 寬帶隨機過程（非高斯）通過窄帶綫性係統
5.5 隨機序列通過綫性係統
5.5.1 自相關函數
5.5.2 功率譜密度
習題

第6章 功率譜估值
6.1 功率譜估值的經典法
6.1.1 兩種經典譜估值方法
6.1.2 經典譜估值的改進
6.1.3 譜估值的一些實際問題
6.2 基於隨機信號模型的功率譜估計
6.2.1 隨機時間序列的有理傳輸函數模型
6.2.2 自迴歸（AR）功率譜估計
6.2.3 滑動平均（MA）功率譜估計
6.2.4 ARMAPSD估值
6.2.5 Pisarenko諧波分解
習題

第7章 窄帶隨機過程
7.1 窄帶隨機過程的一般概念
7.2 希爾伯特變換
7.2.1 希爾伯特變換和解析信號的定義
7.2.2 希爾伯特變換的性質
7.3 窄帶隨機過程的性質
7.3.1 窄帶隨機過程的性質
7.3.2 窄帶隨機過程性質的證明
7.4 窄帶高斯隨機過程的包絡和相位的概率分布
7.4.1 窄帶高斯隨機過程包絡和相位的一維概率分布
7.4.2 窄帶高斯過程包絡平方的概率分布
7.5 餘弦信號與窄帶高斯過程之和的概率分布
7.5.1 餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡和相位的概率分布
7.5.2 餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡平方的概率分布
習題

第8章 隨機信號通過非綫性係統
8.1 引言
8.1.1 無記憶的非綫性係統
8.1.2 無記憶的非綫性係統輸齣的概率分布
8.2 直接法
8.3 特徵函數法
8.3.1 轉移函數的引入
8.3.2 隨機過程非綫性變換的特徵函數法
8.3.3 普賴斯（Price）定理
8.4 非綫性係統的伏特拉（Voterra）級數
8.4.1 伏特拉（Voterra）級數的導齣
8.4.2 齊次非綫性係統
8.4.3 多項式係統和Volterra係統
8.5 非綫性變換後信噪比的計算
習題

第9章 馬爾可夫過程
9.1 馬爾可夫過程
9.1.1 馬爾可夫過程的定義及其分類
9.1.2 馬爾可夫鏈
9.1.3 k步轉移概率
9.1.4 高斯馬爾可夫序列
9.1.5 連續參數馬爾可夫過程
9.2 獨立增量過程
9.3 獨立隨機過程
習題

第10章 基於假設檢驗的信號檢測
10.1 假設檢驗
10.1.1 最大後驗概率準則與似然比檢驗
10.1.2 貝葉斯準則
10.1.3 最小錯誤概率準則
10.1.4 紐曼-皮爾孫準則
10.2 已知信號的檢測
10.2.1 二元通信係統
10.2.3 匹配濾波器
習題
部分習題解答

附錄A 隨機序列收斂的幾種定義
附錄B 濛特卡羅模擬方法
B.1 在計算機上用濛特卡羅方法求圓周率
B.2 任意分布隨機數的産生方法
參考文獻

前言/序言

　　本書為普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材。
　　本書第2版、第3版分彆於2003年、2009年齣版，纍計發行3��6萬餘冊，受到高校廣大師生和科技工作者的歡迎。
　　本書第4版是集編著者30多年從事本科教學的經驗，並經多次再版、修改補充後完成的，是電子信息類專業本科生、研究生學習隨機過程（信號）分析基本方法的教學用書。本書的核心內容、基本概念、分析方法和手段對於需要接觸到隨機信號統計分析的其他專業的學生同樣也是適用的。
　　“信號與係統”與“隨機信號分析基礎”是電子信息類專業的兩門主要的專業基礎課，前者主要以分析確定性的信號與係統為主要內容，後者則以分析隨機信號以及與係統的相互作用為主要內容。
　　“隨機信號分析基礎”課程一般在大學本科三年級以後開設，在本課程之前，學生所接觸的大多數課程都是建立在因果律或者確定性的基礎上的，因而我們的思維方法也往往是這樣的，對具體的函數形式、波形、必然結果感興趣。初學這門課程時，往往會感到這門學科不可靠、模糊、難懂。為此，老師在講授時有必要對本課程的特點與學習方法嚮學生做一些介紹，必須從它的特點齣發，采用不同的學習方法纔能對本課程有較好的把握。歸納起來本課程有以下3個特點：
　　（1）統計的概念。由於對隨機過程（信號）的分析來講，我們往往不是對一個實驗結果（一個實現或一個具體的函數波形）感興趣，而是關心大量實驗結果的某些平均量（統計特性），因而隨機過程（信號）的描述方式以及推演方式都應以統計特性為齣發點。這樣，盡管從個彆的實現看不齣什麼規律性的東西，但從統計的角度卻錶現齣瞭一定的規律性，即統計規律性。它是本門學科一個最根本的概念，從一開始就必須加以注意。
　　（2）模型的概念。本課程重點研究一般化（抽象化）的係統、乾擾和信號，往往僅給齣它們的係統函數（模型）和數學模型，而不討論具體的係統，更不會局限於一些具體的電路係統上。舉齣一些具體的電路係統例子，也隻是用於說明一般的帶普遍性的問題和處理方法。
　　（3）物理概念。本課程是電子信息類專業的一門專業基礎課程，而不是一門數學課。概率論與數理統計、隨機過程理論等隻是處理本門學科有關問題的一種數學工具，或者說是一種解決問題的手段。因而學習本門課程除瞭注意處理問題的方法外，更重要的是對一些數學推演的結果和結論的物理意義有深入的理解。對一些十分復雜的數學推演的中間步驟不要死記硬背，更不必深究其數學的嚴密性，而是重點掌握處理問題的思路與方法。這也是將本課程命名為隨機信號分析基礎的原因，盡管在本書中隨機信號與隨機過程是同義語。
　　因而在學習方法上，應重點抓住上述3個概念，學習時既要理論聯係實際，又要學會建立數學模型的抽象思維方法。本門課程雖屬基礎理論性課程，但要真正理解、掌握上述3個概念，能夠應用它解決實際問題，必須演算大量的習題。因而本書選編瞭大量的習題，除每章指定必做題以外，其他題也可根據自己的情況加以選做。
　　另外，利用計算機為工具，對特定隨機過程采集的實驗數據，或者直接由計算機模擬實際過程産生的數據進行統計分析，是研究隨機過程的重要方法。因而在本書中密切結閤教材內容、選編瞭大量基於MATLAB的典型應用程序代碼舉例和上機操作的習題，相信這些內容對讀者更加深入地理解、掌握，以及學會用現代分析手段去分析、研究隨機信號，甚至用來解決工程應用中的實際問題是會有所幫助的。
　　在內容安排上，本書始終以連續隨機信號和離散隨機信號（隨機序列）兩條綫並行方式展開討論。考慮到某些學校的學生先前未學過概率論的相關知識，本書在第l章給齣瞭概括性的介紹。對於已學過概率論的學生，教學時可以跳過此章直接從第2章開始。本教材最基本和核心的內容是第2至5章，以及第7、8章；如果學時受限，教學時可以全部或部分略去其他章節。本教材建議學時數為54~72學時。
　　不同於大多數已齣版的同類教材，本教材增添瞭以下一些新內容，作為本科課堂教學或自學時選擇。其中對隨機信號進行實驗分析研究和計算機統計試驗模擬、現代譜估值的基本方法等新內容，使本書既能成為本科生學習階段的教材，又可作為研究生階段深造、乃至工作中的重要參考工具。這些內容對更深入理解、掌握隨機信號分析的精髓，特彆是利用隨機信號分析的知識去解決工程實際問題是有幫助的。
　　（1）鑒於信號統計檢測在通信、雷達、模式識彆和圖像處理等領域中有重要的應用，也是隨機信號分析與處理的重要內容，而很多學校在高年級並未開設專門的信號統計檢測與估計的課程，因而在書中專門開闢一章（第10章）介紹信號統計檢測理論的基礎知識。
　　（2）功率譜估值是隨機信號分析重要的內容之一。本書對此內容進行瞭充實細化，並單獨用一章（第6章）來討論。在介紹功率譜估值的經典法的基礎上，重點是增加瞭現代譜估值的基本方法，如參數譜估值（AR、MA和ARMA模型譜估值）、最大熵譜估值、Pisarenko譜估值等方法的介紹。由於第6章內容有一定的理論深度，本科教學時可按照各個學校和專業的需求進行適當的取捨。
　　（3）除瞭對實際工作中記錄的隨機信號進行實驗分析外，很多時候我們還需要人為地産生各種分布和功率譜的隨機過程以進行統計試驗模擬，即濛特卡羅模擬。濛特卡羅模擬在科研工作和工程實際中有非常重要的應用，但往往難於找到一本簡要介紹此內容的書籍。本書將此內容以附錄的形式在書末列齣，供廣大師生和科技工作者參考。
　　在本書的修訂過程中，四川大學電子信息學院夏秀渝等老師對錯漏的訂正和新內容的補充提齣瞭寶貴的建議。四川大學研究生徐自勵在撰寫部分習題解答中做瞭大量工作。另外，本教材還得到四川大學電子信息學院從事過本課教學工作的師生的寶貴建議和大力支持。在此一並錶示感謝。
　　校內外廣大師生通過書麵和電子郵件方式對本書前3版也提齣瞭許多寶貴的意見，再此一並錶示衷心的感謝，並希望繼續給予批評和指正。

隨機信號分析基礎（第4版）—— 洞悉信息世界之道的基石 在這個信息爆炸、技術飛速發展的時代，理解並掌握信號的內在規律，尤其是那些看似雜亂無章、實則蘊含豐富信息的隨機信號，已成為電子信息科學、通信工程、控製科學、計算機科學乃至人工智能等諸多前沿領域不可或缺的核心技能。本書，《隨機信號分析基礎（第4版）》，正是為讀者構建這一核心技能而量身打造的深度探索之旅。它不僅是一部麵嚮普通高等教育“十一五”國傢級規劃的權威教材，更是電子信息類精品教材中享有盛譽的優秀暢銷書，曆經四版修訂，凝聚瞭眾多資深學者的智慧與教學經驗，力求為讀者提供最嚴謹、最係統、最前沿的隨機信號分析理論與方法。 本書的編寫宗旨在於，以清晰的邏輯脈絡、嚴謹的數學推導、豐富的工程實例，係統地闡述隨機信號的基本概念、分析工具和典型應用。我們深知，隨機信號分析並非僅僅是枯燥的數學公式堆砌，而是理解和駕馭現實世界中各類不確定性現象的鑰匙。因此，本書在強調理論深度的同時，也高度重視其在工程實踐中的指導意義，力求做到理論與應用並重，為讀者未來的學習和研究奠定堅實的基礎。 核心內容體係：從基礎到進階的嚴謹鋪陳 全書圍繞隨機信號分析的核心要素展開，其內容體係嚴謹且富有層次感，力求讓讀者在循序漸進的過程中，逐步掌握隨機信號分析的精髓： 第一篇：隨機信號的描述與基本概念 概率論基礎迴顧與拓展： 隨機信號的分析離不開概率論的基石。本篇將對概率論中的基本概念進行係統迴顧，包括隨機事件、概率、條件概率、全概率公式、貝葉斯公式等。在此基礎上，將進一步深入介紹隨機變量及其數學期望、方差等重要統計量，為後續的隨機過程分析打下堅實的概率論基礎。 隨機變量的分布與密度函數： 詳細闡述一維和多維隨機變量的分布函數和概率密度函數，重點介紹常見的離散型（如伯努利、二項、泊鬆）和連續型（如均勻、指數、正態）分布。理解這些分布的特性，是準確建模和分析各類隨機現象的前提。 聯閤分布、邊緣分布與統計獨立性： 深入分析多維隨機變量的聯閤分布，以及如何從聯閤分布推導齣邊緣分布。同時，清晰講解統計獨立性的概念及其在信號分析中的重要性。 第二篇：隨機過程的描述與特性 隨機過程的基本概念： 引入隨機過程這一核心概念，解釋其作為時間（或空間）隨機變量的集閤的含義。區分確定性過程與隨機過程，並介紹描述隨機過程的常用方法，如概率分布族、樣本函數等。 狹義平穩過程與廣義平穩過程： 重點介紹平穩性概念，包括狹義平穩（各階矩不隨時間變化）和廣義平穩（一二階矩不隨時間變化）。平穩性是許多隨機信號分析方法得以應用的關鍵假設。 自相關函數與功率譜密度： 深入剖析自相關函數，闡述其描述瞭隨機過程的“記憶”特性，即不同時刻值的相關程度。在此基礎上，引入功率譜密度，展示其與自相關函數之間的重要關係（維納-辛欽定理），揭示瞭信號在頻域的能量分布特性。這是理解信號濾波、噪聲分析等應用的基礎。 隨機過程的統計特性： 探討隨機過程的均值函數、方差函數、協方差函數等，以及它們與平穩性之間的關係。 第三篇：特殊隨機過程的分析 泊鬆過程： 詳細介紹泊鬆過程，這是一種描述隨機離散事件發生率的模型，在通信、排隊論等領域有廣泛應用。 高斯過程： 深入分析高斯過程，其樣本函數服從多維高斯分布，在通信信號、噪聲建模等領域具有舉足輕重的地位。 馬爾可夫過程： 引入馬爾可夫過程及其“無記憶性”的特點，在狀態轉移、係統可靠性分析等方麵有著重要的應用。 寬平穩隨機過程： 進一步拓展平穩性概念，介紹寬平穩過程，並分析其與狹義平穩過程的區彆與聯係。 第四篇：隨機信號通過綫性係統 綫性係統的時域與頻域分析： 迴顧綫性時不變（LTI）係統的基本概念，包括其衝激響應、係統函數、頻響函數等。 隨機信號通過LTI係統的輸齣分析： 這是本書的重點和難點之一。詳細推導當輸入為隨機信號時，LTI係統的輸齣信號的均值、方差、自相關函數和功率譜密度。理解這一章節，能夠幫助讀者分析噪聲在係統中如何傳播和演變。 白噪聲的性質與應用： 重點介紹白噪聲這一理想化的隨機過程，分析其在通信、雷達等係統中的模型化作用。 周期性隨機信號的分析： 探討周期性隨機信號的統計特性及其在係統中的響應。 第五篇：高斯過程的性質與應用 高斯過程的聯閤分布： 深入探討多維高斯分布的特性，及其在描述高斯過程樣本函數取值分布中的應用。 高斯過程與綫性係統： 分析高斯過程通過綫性係統後的輸齣仍然是高斯過程的結論，以及其輸齣的均值、協方差函數如何確定。 高斯過程在通信係統中的應用： 介紹高斯過程在信道建模、調製解調等通信工程中的實際應用。 第六篇：隨機信號的譜估計 譜估計的基本原理： 引入譜估計的概念，解釋其目的是從有限的觀測數據中估計隨機信號的功率譜密度。 經典譜估計方法： 詳細介紹周期圖法、Welch法等經典譜估計方法，並分析它們的優缺點。 現代譜估計方法（引言）： 簡要介紹模型驅動型譜估計方法，如AR模型、MA模型、ARMA模型等，為讀者進一步深入學習提供方嚮。 第七篇：應用示例與展望 隨機信號分析在通信係統中的應用： 結閤具體的通信係統模型，講解如何運用隨機信號分析的方法來分析信號的傳播、噪聲乾擾、誤碼率等問題。 隨機信號分析在控製係統中的應用： 介紹隨機信號分析在係統辨識、狀態估計（如卡爾曼濾波）、魯棒控製等控製工程領域的應用。 隨機信號分析在信號處理中的應用： 探討在圖像處理、語音信號處理等領域中，隨機信號分析扮演的角色。 本書的總結與未來發展方嚮： 對全書內容進行迴顧，並展望隨機信號分析領域未來的發展趨勢，如機器學習與隨機信號分析的結閤等。 教學特色與讀者收益 本書在編寫過程中，始終貫穿以下教學特色，旨在最大化讀者的學習效果： 概念清晰，邏輯嚴謹： 從最基礎的概率論概念齣發，層層遞進，構建起完整的隨機信號分析理論體係。數學推導嚴謹，概念闡述清晰，確保讀者能夠理解每個環節的由來。 案例豐富，聯係實際： 理論講解與豐富的工程實例相結閤，幫助讀者將抽象的數學模型與實際工程問題建立聯係，體會隨機信號分析的實用價值。 重點突齣，難點突破： 對於隨機過程通過綫性係統、譜估計等核心和難點內容，進行瞭深入細緻的講解，並提供瞭多種視角和方法來幫助讀者理解。 語言流暢，通俗易懂： 盡管涉及復雜的數學理論，本書依然力求語言流暢，盡量采用通俗易懂的錶述方式，降低學習難度，尤其適閤作為本科生和研究生教材。 修訂完善，與時俱進： 第四版的修訂，充分吸收瞭國內外最新的研究成果和教學反饋，在內容上更加完善，更具前瞻性，能夠滿足當前電子信息領域快速發展的需求。 通過學習本書，讀者將能夠： 紮實掌握隨機信號的基本概念和數學描述方法。 深刻理解隨機過程的統計特性，如平穩性、相關性等。 熟練運用自相關函數和功率譜密度分析信號的頻率特性。 精確分析隨機信號通過綫性係統的響應。 掌握基本的高斯過程和泊鬆過程的分析方法。 瞭解隨機信號譜估計的基本原理和常用方法。 將所學理論應用於通信、控製、信號處理等實際工程問題。 為進一步深入學習機器學習、人工智能等前沿領域打下堅實基礎。 《隨機信號分析基礎（第4版）》不僅是一本教科書，更是一座通往信息世界深處的大門。無論您是電子信息類專業的學生，還是從事相關領域研究和開發的工程師，本書都將是您不可或缺的良師益友，助您洞悉隨機信號的奧秘，駕馭信息時代的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對物理世界中各種不確定性現象著迷的愛好者，從量子力學的隨機性到經濟學中的市場波動，我都希望能夠找到一種係統性的方法去理解它們。這本《隨機信號分析基礎》恰好滿足瞭我的這種好奇心。雖然我沒有接受過係統的工程教育，但我被作者在書中描繪的隨機世界深深吸引。書中關於隨機過程的各種類型，比如高斯過程、泊鬆過程，以及它們所對應的物理現象，都讓我大開眼界。我特彆喜歡書中關於熵和信息論的引入，它讓我看到瞭隨機性與信息之間的深刻聯係。作者用非常通俗易懂的方式解釋瞭信息熵的概念，以及它如何衡量隨機事件的不確定性。這對於我理解為什麼有些信號更容易被壓縮，或者為什麼有些信道傳輸信息的效率更高，提供瞭全新的視角。雖然我可能無法完全掌握書中的所有數學細節，但我通過閱讀這本書，對隨機信號的本質有瞭更深刻的認識，也為我進一步探索更廣泛的隨機現象提供瞭重要的啓示。這本書就像一扇窗戶，讓我得以窺見一個充滿概率和隨機性的美妙世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書我之前在圖書館藉閱過，雖然不是我專業課程的必讀書目，但因為我對信號處理領域一直頗感興趣，所以翻閱瞭一下。坦白說，第一眼看到這本書厚重的體積和密密麻麻的公式，確實有點被“勸退”瞭。但當我靜下心來，從頭開始閱讀，並且對照著老師在公開課上講過的概念，逐漸發現瞭它的價值。作者在開篇就非常細緻地鋪墊瞭概率論和隨機過程的基礎知識，這對於像我這樣非數學專業齣身，但又需要涉足這個領域的人來說，簡直是及時雨。不像有些教材上來就拋一堆高深的定義和定理，這本書的邏輯性很強，循序漸進，能讓你逐步理解為何需要這些數學工具來描述和分析現實世界中的隨機現象。尤其是在介紹隨機變量的各種分布函數時，作者列舉瞭很多貼近實際生活的例子，比如通信信號的噪聲、圖像傳感器的隨機誤差等等，這讓抽象的數學概念變得生動起來，也讓我更容易將理論與實踐聯係起來。雖然我並沒有全部啃下來，但初步的瞭解讓我覺得，它確實是一本為入門者精心設計的“指南”，能夠幫助你建立起一個相對完整的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

這本《隨機信號分析基礎》給我留下最深刻的印象是它在理論深度和應用廣度之間取得的絕佳平衡。我是一名在職的通信工程師，平時工作中經常會遇到需要處理和分析隨機信號的場景，比如射頻乾擾、信道衰落等。在工作中需要解決實際問題的時候，我偶然接觸到瞭這本書。一開始，我隻是想快速查找一些資料，但翻閱後發現，這本書不僅僅是理論的堆砌，而是真正關注如何將這些理論應用到實際工程中。它對一些經典隨機信號模型，如高斯白噪聲、泊鬆過程等的講解非常透徹，並且給齣瞭如何利用這些模型來分析係統性能的詳細步驟和算例。特彆是關於譜分析的部分，我花瞭大量時間去理解，因為這對於理解信號的頻率特性至關重要。書中關於功率譜密度、自相關函數與係統響應之間的關係，通過大量的圖示和公式推導，讓原本晦澀的概念變得清晰易懂。我還在書中看到瞭關於一些現代通信係統中涉及的隨機信號處理技術，比如MIMO係統中的信道建模，雖然隻是初步的介紹，但足以讓我感受到這本書的前瞻性和實用性。對於想從理論層麵提升自己工程實踐能力的朋友，這本書絕對值得深入研讀。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛開始接觸機器學習的初學者，在學習過程中，很多算法都涉及到隨機性的概念，比如概率模型、貝葉斯推斷等。之前我看過幾本講機器學習的教材，但對於其中涉及到的隨機信號分析部分，總是感覺一知半解，很多理論的推導過程都讓我感到睏惑。後來，我在一個技術論壇上看到瞭有人推薦這本《隨機信號分析基礎》，抱著試試看的心態買瞭下來。這本書的優點在於，它從最基礎的概率論講起，然後逐步過渡到隨機過程，並且每一步的推導都非常嚴謹。作者在講解過程中，經常會穿插一些思考題，引導讀者去主動思考，而不是被動接受。我印象最深的是關於中心極限定理的講解，作者不僅給齣瞭嚴格的數學證明，還用非常形象的比喻解釋瞭它在實際中的意義，讓我一下子就明白瞭為什麼那麼多隨機現象最終都趨嚮於正態分布。此外，書中關於平穩隨機過程和馬爾可夫鏈的章節，也為我理解很多機器學習模型（如隱馬爾可夫模型）打下瞭堅實的基礎。雖然我還沒有完全學完，但我相信這本書會是我在機器學習領域深入學習的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

在我的研究生階段，導師指定瞭這本《隨機信號分析基礎》作為我們研究方嚮的參考書。坦白說，一開始我對這本書的期望並不高，覺得作為一本“基礎”的書，可能不會有太深入的內容。然而，隨著學習的深入，我纔發現它遠不止“基礎”那麼簡單。這本書的深度體現在它對隨機信號理論的係統性和嚴謹性上。從測度論的視角來定義概率空間，再到林奈-維納濾波器的推導，每一個環節都充滿瞭數學的魅力。作者並沒有迴避復雜的數學推導，而是以一種非常清晰的邏輯鏈條將其呈現齣來，並且在關鍵步驟提供瞭詳盡的解釋，這使得即使是相對復雜的證明，也能被理解。我尤其欣賞書中關於廣義平穩隨機過程和非平穩隨機過程的區分，以及它們各自的性質和分析方法。這對於我們理解更復雜的信號模型至關重要。此外，書中對譜估計方法的介紹，也為我們進行實際數據分析提供瞭寶貴的理論指導。雖然書中涉及的數學工具比較高級，但對於有一定數學基礎的研究生來說，這本書無疑是一本寶貴的學術資源，能夠幫助我們構建起紮實的隨機信號分析理論體係。