随机信号分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马文平，李兵兵，田红心，朱晓明 著

图书标签:

• 随机信号
• 信号处理
• 随机过程
• 通信原理
• 概率论
• 数学模型
• 系统分析
• 滤波理论
• 应用数学
• 工程数学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030178022

版次：1

商品编码：11975856

包装：平装

丛书名： 中国科学院电子信息与通信系列规划教材

开本：16开

出版时间：2006-09-01

用纸：胶版纸

页数：196

字数：241000

正文语种：中文

内容简介

　　《随机信号分析与应用》系统地介绍了随机信号、随机信号通过线性时不变系统和随机信号通过非线性系统的基本理论和分析处理方法。全书分为相互联系而又相互独立的五章，主要介绍随机过程的基本概念和一些重要的随机过程，随机信号的谱分析方法，随机信号通过线性系统分析，随机信号通过非线性系统分析，随机信号的变换和滤波。阅读本书要求读者具备一些线性系统理论、傅里叶变换及一般工程等方面的知识。
　　《随机信号分析与应用》可作为电子工程、通信工程、信息工程和应用数学等专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的工程技术人员参考。

内页插图

目录

丛书序
前言
第一章 随机过程
1．1 随机过程的基本概念及统计特性
1．1．1 随机过程的定义
1．1．2 随机过程的分类
1．1．3 随机过程的概率分布
1．1．4 随机过程的数字特征
1．2 连续时间随机过程的微分和积分
1．2．1 随机过程连续性
1．2．2 随机过程的微分及其数学期望与相关函数
1．2．3 随机过程的积分及其数学期望与相关函数
1．3 平稳随机过程及其遍历性
1．3．1 平稳随机过程
1．3．2 平稳随机过程相关函数性质
1．3．3 遍历性随机过程
1．3．4 相关函数测量
1．4 联合平稳随机过程
1．4．1 两个随机过程的联合概率分布
1．4．2 两个随机过程的数字特征
1．4．3 复随机过程及其数字特征
1．5 正态随机过程
1．5．1 正态随机过程的概念
1．5．2 平稳正态随机过程
1．5．3 正态随机过程的性质
1．6 马尔可夫链
1．6．1 马尔可夫链的基本概念
1．6．2 马尔可夫链中的状态分类
1．7 泊松过程
1．7．1 泊松过程的一般概念及其特性
1．7．2 散粒噪声
习题

第二章 平稳随机过程的谱分析
2．1 随机过程的谱分析
2．1．1 确定信号的傅里叶变换
2．1．2 随机过程的功率谱密度
2．1．3 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2．1．4 平稳随机过程功率谱密度的性质
2．2 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2．2．1 互谱密度
2．2．2 互谱密度与互相关函数的关系
2．2．3 互谱密度的性质
2．3 离散时间随机过程的功率谱密度
2．3．1 离散时间随机过程的功率谱密度
2．3．2 平稳随机过程的采样定理
2．3．3 功率谱密度的采样定理
2．4 噪声
2．4．1 理想白噪声
2．4．2 带限白噪声
2．4．3 色噪声
习题

第三章 随机信号通过线性系统分析
3．1 线性系统基本理论
3．1．1 时不变线性系统
3．1．2 连续时不变线性系统的分析方法
3．1．3 离散时不变线性系统
3．2 随机信号通过连续时间系统的分析
3．2．1 时域分析法
3．2．2 频域分析法
3．3 随机信号通过离散时间系统的分析
……
第四章 随机信号通过非线性系统的分析
第五章 随机过程的变换与滤波
参考文献

前言/序言

《信号的奥秘：从周期到非周期，探索信息传递的本质》 书籍简介 这是一本深入剖析信号世界，揭示信息传递底层逻辑的科学读物。本书不局限于单一类型的信号分析，而是以一种宏观且富有洞察力的视角，带领读者穿越信号的广袤领域，从最基础的周期性现象，逐步走向复杂多变的非周期性世界。我们关注的不仅仅是信号的数学模型，更侧重于理解它们在自然界和社会系统中所扮演的角色，以及它们如何承载和传递信息，驱动着我们所熟悉的世界运转。 第一章：周而复始的旋律——周期信号的世界 我们从最直观、最易于理解的周期信号入手，如正弦波、方波、锯齿波等。本章将详细介绍周期信号的基本特性，包括周期、频率、振幅和相位，并深入探讨傅里叶级数这一强大的数学工具。读者将学习如何将复杂的周期信号分解成一系列简单的正弦波之和，理解信号的频谱概念，即信号在不同频率上的能量分布。我们将通过实例，比如乐器的声音、交流电的波形，来直观地展示傅里叶级数在信号分析中的应用。 周期性信号的数学描述： 详细讲解了周期信号的定义、基本属性（周期 T，频率 f = 1/T，角频率 ω = 2πf），以及如何用数学公式精确表示一个周期信号。 傅里叶级数：分解的艺术： 深入浅出地阐述傅里叶级数的原理，展示如何将任何周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的线性组合。我们将具体分析几种常见周期信号（如方波、三角波、锯齿波）的傅里叶级数展开，并绘制出它们的频谱图，让读者直观感受不同频率分量的贡献。 频谱分析：信号的“指纹”： 介绍频谱图的概念，解释它如何反映信号的频率成分和各自的强度。通过实际例子，如音乐信号的频谱，让读者理解频谱分析在识别信号来源、特点方面的作用。 周期信号的应用： 探讨周期信号在日常生活和工程中的广泛应用，如音频信号处理（音乐、语音）、通信系统（载波信号）、电力系统（交流电）等。 第二章：瞬息万变的轨迹——非周期信号的探索 与周期信号的规律性不同，非周期信号表现出一种不可预测性或非重复性。本章将引入傅里叶变换，这是分析非周期信号的核心工具。我们将揭示如何将非周期信号视为无限个趋近于零的周期信号的叠加，并通过傅里叶变换得到其连续的频谱。通过对冲激信号、矩形脉冲、指数衰减信号等典型非周期信号的分析，读者将掌握如何理解和提取非周期信号的信息。 傅里叶变换：从离散到连续的飞跃： 详细介绍傅里叶变换的数学原理，解释它如何将时域中的非周期信号转换到频域，得到其连续频谱。我们将对比傅里叶级数和傅里叶变换，理解它们之间的联系与区别。 典型非周期信号的频域特性： 分析一些常见的非周期信号，如单位冲激信号（δ(t)）、单位阶跃信号（u(t)）、矩形脉冲信号、指数衰减信号等，计算并绘制它们的傅里叶变换，展示它们在频域的特征。 信号的宽度与频谱的宽度： 探讨信号在时域上的持续时间与其在频域上的带宽之间的关系，即“时域越窄，频域越宽”的直观理解。 非周期信号的广泛应用： 介绍非周期信号在现实世界中的重要性，例如通信系统中的数据信号、雷达信号、地震波信号，以及在信号滤波、系统响应分析等领域的应用。 第三章：信号的“足迹”——卷积与系统响应 任何信号在通过一个系统后都会发生变化，产生新的输出信号。本章将聚焦于“卷积”这一核心概念，它描述了输入信号与系统“冲激响应”之间的数学关系，从而完全确定系统的输出。读者将学习如何理解冲激响应，以及如何通过卷积运算预测系统对任意输入信号的反应。我们将通过图解和计算，帮助读者建立起对系统行为的直观认识。 系统模型：线性时不变（LTI）系统： 介绍线性时不变（LTI）系统的基本性质，解释为什么这类系统在信号处理中占据核心地位。 冲激响应：系统的“身份证明”： 详细讲解冲激响应 h(t) 的概念，阐述它如何完全表征一个LTI系统的特性。我们将讨论如何通过实验或理论计算获得冲激响应。 卷积：输入与系统的“交互”： 深入剖析卷积积分（或卷积和）的计算过程，展示输入信号 x(t) 和系统冲激响应 h(t) 的卷积如何得到系统的输出信号 y(t)。我们将提供多种卷积计算的方法，包括图解法和代数法。 系统响应的特性分析： 通过分析不同冲激响应的系统，讲解系统的瞬态响应、稳态响应、稳定性等重要概念。 卷积在实际中的应用： 举例说明卷积在音频效果处理（如混响、延迟）、图像处理（如模糊、锐化）、通信系统（如信道建模）等领域的应用。 第四章：信息的“过滤”——信号的变换与滤波 信号在传输过程中常常混杂着噪声，或者我们只需要信号的特定部分。本章将引入各种信号变换的方法，特别是各种滤波器（低通、高通、带通、带阻）的设计原理和应用。读者将学习如何利用滤波器去除噪声、提取感兴趣的频率成分，从而提高信号的质量和可读性。我们将探讨时域滤波和频域滤波的不同策略。 滤波器：信号的“守门员”： 介绍滤波器的基本概念和分类（低通、高通、带通、带阻），以及它们在频率选择性上的作用。 滤波器设计原理： 探讨滤波器设计的基本思路，包括理想滤波器和实际滤波器的区别，以及常见的滤波器实现方法（如RC滤波器、LC滤波器）。 时域滤波与频域滤波： 分别阐述在时域和频域进行滤波的原理和优缺点。我们将演示如何通过卷积实现时域滤波，以及如何在频域通过乘法实现滤波。 噪声的来源与抑制： 分析各种噪声的产生原因，并介绍如何利用滤波器有效地抑制噪声，提高信号的信噪比。 滤波器的应用实例： 详细介绍滤波器在通信接收机、音频设备、图像处理、生物医学信号处理等领域的具体应用。 第五章：信号的“纠缠”——相关性与模式识别 当两个信号之间存在某种相似性或关联性时，我们就说它们之间存在相关性。本章将深入探讨自相关函数和互相关函数，它们可以揭示信号的内在周期性、延迟以及两个信号之间的相似程度。读者将了解如何利用相关性来检测信号、识别模式、估计延迟等。 相关函数的定义与意义： 详细介绍自相关函数 R_xx(τ) 和互相关函数 R_xy(τ) 的数学定义，以及它们在描述信号特征方面的作用。 自相关函数：信号的“自我审视”： 分析自相关函数如何反映信号的周期性、平稳性以及信号的“记忆”特性。我们将通过实例展示如何从自相关函数中提取信号的周期。 互相关函数：信号间的“对话”： 探讨互相关函数如何衡量两个信号之间的相似性，以及如何利用互相关函数来估计信号的延迟。 相关性在模式识别中的应用： 讲解如何利用互相关函数进行模式匹配，例如在雷达目标识别、声纹识别、图像匹配等方面的应用。 相关性在系统分析中的应用： 介绍如何利用相关性来估计系统的冲激响应，或者用于检测特定信号的存在。 第六章：数字化的世界——离散信号与采样 在现代电子设备中，大多数信号最终都需要转化为数字信号进行处理。本章将重点关注离散信号的分析，包括采样定理的核心内容，即奈奎斯特采样定理。读者将理解如何将连续信号离散化，以及在采样过程中需要注意的关键问题，避免信息失真。 采样定理：连接连续与离散的桥梁： 详细阐述奈奎斯特采样定理，解释为什么采样频率必须大于信号最高频率的两倍才能无损地重建原始信号。 采样过程中的失真：混叠： 深入分析采样不当导致的“混叠”现象，解释混叠如何导致信息丢失和信号失真，以及如何通过抗混叠滤波器来避免。 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法快速傅里叶变换（FFT），展示它们在数字信号频谱分析中的巨大作用。 数字滤波器的设计与实现： 探讨离散时间系统中数字滤波器的设计方法，包括FIR滤波器和IIR滤波器。 采样在实际中的应用： 举例说明采样在音频录制、图像采集、数字通信、数据采集系统等领域的关键作用。 第七章：信号的“不确定性”——随机信号的初步认识 本章将初步引入随机信号的概念。我们认识到并非所有信号都具有确定性的数学模型，很多信号的产生过程 inherently 包含随机性，例如通信中的信道噪声、传感器测量中的随机误差等。我们将从概率论和统计学的角度，对随机信号的统计特性进行描述，例如均值、方差、概率密度函数等，为后续更深入的随机信号分析打下基础。 随机信号的定义与表现形式： 介绍随机信号与确定性信号的区别，解释随机信号的不可预测性。 描述随机信号的统计量： 详细讲解描述随机信号的重要统计量，包括均值（期望值）、方差、标准差、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）。 平稳随机信号： 引入平稳随机信号的概念，解释其统计特性不随时间变化的特点，以及如何在工程中对这类信号进行分析。 随机信号的直观例子： 通过简单的随机过程例子，如抛硬币、掷骰子，或描述热噪声、传感器噪声等，帮助读者理解随机信号的特性。 随机信号分析的必要性： 强调在实际工程中，很多信号无法完全用确定性模型描述，因此对随机信号的分析是不可或缺的。 本书的特色： 循序渐进，逻辑清晰： 从易到难，从周期到非周期，从确定性到随机性，层层递进，帮助读者建立完整的知识体系。 理论与实践相结合： 强调数学工具的应用，并通过丰富的实例，展示信号分析在各个领域的实际价值。 图文并茂，直观易懂： 利用大量的图表和示意图，帮助读者更直观地理解抽象的数学概念。 关注信息传递的本质： 不仅教授分析方法，更引导读者思考信号如何承载和传递信息，以及信息在传输和处理过程中的变化。 本书适合所有对信号世界充满好奇，希望深入了解信息是如何产生、传播、处理和应用的读者。无论您是电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、物理学等相关专业的学生，还是对科学技术有浓厚兴趣的爱好者，都能从中获得深刻的启发和实用的知识。通过阅读本书，您将能够更加敏锐地观察和理解我们周围无处不在的信号，并能够运用信号分析的原理解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的教材。我之前接触过一些关于随机信号的文献，但总觉得它们要么过于理论化，要么应用部分不够深入。这本书恰恰填补了这一空白。它在理论阐述上，力求严谨而不失趣味性。作者在引入每一个新的概念时，都会先解释其出现的背景和意义，然后再进行详细的数学推导。我尤其欣赏它在讲解“功率谱密度”时的处理方式。没有一开始就给出复杂的傅里叶变换公式，而是先从信号的能量和功率概念入手，逐步过渡到信号的频谱特性，最后才引出功率谱密度的定义及其物理意义。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我对功率谱密度这个核心概念有了深刻的理解。更让我惊喜的是，书中关于“采样定理”和“内插”的讲解，结合了数字信号处理的实际应用，讨论了欠采样、过采样等情况下的信号恢复问题，并且给出了具体的算法和代码示例。这对于从事数字信号处理工作的我来说，具有极高的参考价值。它让我看到了理论与实践之间紧密的联系，也为我未来的工作提供了宝贵的思路。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“随机信号”这个概念一直抱着一种敬畏又有点害怕的态度，觉得它充满了数学的晦涩和抽象。这本《随机信号分析与应用》完全改变了我的看法。它在讲解过程中，巧妙地运用了类比和生动的比喻，让那些原本抽象的概念变得触手可及。比如，在介绍随机变量和概率分布时，它没有直接丢出一堆公式，而是从抛硬币、掷骰子这些最简单的例子开始，一步步引导读者理解什么是随机性，什么是概率。我特别喜欢它关于“随机过程”的讲解，作者用了“一条河流的水流”来比喻随机过程，每一刻的水位、流速就是随机变量，而整个河流的动态变化就是一个随机过程。这样的比喻一下子就抓住了核心，让我不再觉得随机过程是一个遥不可及的概念。而且，书中在介绍一些重要的随机过程（如马尔可夫链、维纳过程）时，都附带了相应的图示，直观地展示了它们的性质和行为。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是太有帮助了。它让我明白，看似复杂的随机信号分析，其实也可以变得有趣和易懂。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信工程领域工作多年的工程师，我一直在寻找一本能够系统性地梳理随机信号在实际应用中如何发挥作用的书籍。这本书的出现，可以说正好满足了我的需求。我最看重的是它“应用”部分的深度和广度。书中不仅讲解了理论，更重要的是将随机信号分析的工具和方法巧妙地融入到实际的工程问题中。例如，在讲解噪声建模时，它深入剖析了不同类型的噪声（如高斯白噪声、泊信噪等）在具体通信场景（如无线信道衰落、传感器干扰等）下的表现，并且给出了相应的数学模型和仿真方法。我尤其对其中关于“信号检测与估计”的部分印象深刻，书中详细阐述了贝叶斯估计、最大似然估计等在实际应用中的局限性和改进方法，并结合了雷达目标探测、信号源定位等经典案例，让我看到了抽象的理论如何转化为解决实际工程难题的利器。书中还提到了随机信号在图像处理、生物医学工程等领域的应用，虽然没有深入展开，但也为我提供了新的思考方向。总的来说，这本书的实用性非常强，为我解决实际工程问题提供了宝贵的参考和指导，也拓展了我对随机信号应用领域的认知。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《随机信号分析与应用》着实让我眼前一亮，它的排版设计非常人性化，字体大小适中，阅读起来一点也不费力。我是一名刚刚接触信号处理领域的在校学生，之前对随机信号的概念总是模模糊糊，感觉它就像一层神秘的面纱，怎么也揭不开。但这本书的内容，特别是它在开篇部分对“随机性”的直观解释，用了很多通俗易懂的例子，比如日常生活中的天气变化、股票市场的波动等等，让我一下子就找到了切入点。它没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解随机信号的本质。尤其是关于概率论和数理统计基础的章节，写得相当扎实，每一个概念的提出都伴随着清晰的推导和相应的图示，这对于我这种需要反复理解才能掌握知识的学生来说，简直是福音。我特别喜欢它在讲解随机过程的平稳性时，通过对比不同随机过程的自相关函数图，直观地展示了平稳和非平稳过程的区别，这种可视化教学的方式大大加深了我的理解。总的来说，这本书为我打下了坚实的随机信号分析的理论基础，让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读博士生，研究方向与信号处理密切相关。在寻找合适的参考书时，我被这本书的题目所吸引。阅读之后，我发现它确实是一本值得反复研读的佳作。这本书的学术深度和前沿性都做得相当出色。在理论方面，它不仅涵盖了经典随机信号分析的基本理论，还涉及了一些比较新的研究方向，比如非线性随机过程分析、高阶统计量应用等。我特别喜欢书中关于“非线性系统对随机信号的处理”这一章节，作者结合了一些前沿的研究成果，深入分析了非线性系统中的信号失真、信号增强等问题，并且给出了相应的理论模型和分析方法。这对于我正在进行的博士研究非常有启发。另外，书中的应用案例也相当丰富，涵盖了机器学习中的特征提取、自适应滤波在通信系统中的应用、以及一些复杂的统计推断问题。这些案例不仅展示了随机信号分析的强大能力，也为我提供了解决科研难题的思路和方法。总而言之，这本书不仅是一本优秀的教科书，更是一本能够激发研究灵感的学术参考书，强烈推荐给有志于深入研究随机信号分析的学者们。