隨機信號處理教程（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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印勇 著

圖書標籤:

• 隨機信號處理
• 信號處理
• 隨機過程
• 通信原理
• 數字信號處理
• 概率論
• 數學方法
• 教程
• 高等教育
• 工程技術

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563547326

版次：2

商品編碼：12056789

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：213

正文語種：中文

內容簡介

　　《隨機信號處理教程（第2版）》從信號分析與處理的角度組織內容的編寫，結閤信號分析與處理的相關物理概念介紹概率論和隨機過程的基本知識，在此基礎上重點闡述隨機信號通過綫性係統和非綫性係統的理論和分析方法。全書共七章，內容包括概率論基礎知識，隨機過程理論，隨機信號通過綫性係統和非綫性係統的理論和分析方法，以及馬爾可夫過程等。每章後安排有緊扣所述內容的習題，並給齣瞭習題的參考答案。
　　《隨機信號處理教程（第2版）》著重強調隨機信號的物理概念和分析方法的闡述，內容豐富，敘述清楚，深入淺齣，便於教學和自學。
　　《隨機信號處理教程（第2版）》可作為各類信息學科，特彆是電子、通信類專業高年級本科生和碩士研究生的教材使用，也可供相關專業領域的科研和工程技術人員參考。

目錄

第1章 概率論基礎
1．1 隨機事件及其概率
1．1．1 隨機現象和隨機試驗
1．1．2 隨機事件和樣本空間
1．1．3 事件之間的關係與運算
1．1．4 隨機事件的頻率與概率
1．2 條件概率與統計獨立
1．2．1 條件概率
1．2．2 乘法定理
1．2．3 全概率公式
1．2．4 貝葉斯公式
1．2．5 事件的獨立性
1．3 隨機變量及其概率分布
1．3．1 隨機變量的概念
1．3．2 離散型隨機變量及其分布
1．3．3 連續型隨機變量及其分布
1．3．4 多維隨機變量及其分布
1．3．5 隨機變量函數的分布
1．4 隨機變量的數字特徵
1．4．1 數學期望
1．4．2 方差
1．4．3 協方差與矩
1．5 隨機變量的特徵函數
1．5．1 特徵函數的定義
1．5．2 特徵函數的性質
1．5．3 特徵函數與矩的關係
1．6 極限定理
1．6．1 大數定律
1．6．2 中心極限定理
1．7 多維正態分布
1．7．1 二維正態隨機變量及其分布
1．7．2 n維正態隨機變量及其分布
習題

第2章 隨機過程
2．1 隨機過程的概念
2．1．1 隨機過程的定義
2．1．2 隨機過程的分類
2．2 隨機過程的統計描述
2．2．1 隨機過程的概率分布
2．2．2 隨機過程的數字特徵
2．2．3 隨機過程的特徵函數
2．3 平穩隨機過程
2．3．1 嚴平穩隨機過程
2．3．2 寬平穩隨機過程
2．4 隨機過程的各態曆經性
2．4．1 嚴各態曆經性
2．4．2 寬各態曆經性
2．5 平穩隨機過程自相關函數的性質
2．6 隨機過程的聯閤概率分布和互相關函數
2．6．1 兩個隨機過程的聯閤概率分布
2．6．2 互相關函數及其性質
2．7 正態隨機過程
2．7．1 正態隨機過程的定義
2．7．2 平穩正態隨機過程
習題

第3章 隨機過程的功率譜密度
3．1 功率譜密度函數
3．1．1 確知信號的頻譜和能量譜密度
3．1．2 隨機過程的功率譜密度
3．2 平穩隨機過程功率譜密度的性質
3．3 維納-辛欽定理
3．4 平穩隨機過程的自相關時間和等效功率譜帶寬
3．4．1 自相關時間
3．4．2 等效功率譜帶寬
3．5 聯閤平穩隨機過程的互功率譜密度
3．5．1 互功率譜密度
3．5．2 互功率譜密度和互相關函數的關係
3．5．3 互功率譜密度的性質
3．6 白噪聲與色噪聲
3．6．1 理想白噪聲
3．6．2 低通型帶限白噪聲
3．6．3 帶通型帶限白噪聲
3．6．4 色噪聲
習題

第4章 隨機信號通過綫性係統
4．1 綫性係統的基本理論
4．2 隨機信號通過綫性時不變係統的分析
4．2．1 係統的輸齣
4．2．2 時域分析法
4．2．3 頻域分析法
4．3 白噪聲通過低頻綫性係統
4．3．1 白噪聲通過理想低通濾波器
4．3．2 白噪聲通過RC低通濾波器
4．3．3 低通網絡的等效噪聲帶寬
4．4 獨立隨機過程之和的自相關函數
4．5 坎貝爾定理
4．5．1 隨機脈衝的自相關積分
4．5．2 坎貝爾定理
4．6 散彈效應噪聲
4．7 熱噪聲
4．7．1 熱噪聲的奈奎斯特定理
4．7．2 廣義奈奎斯特定理
習題

第5章 窄帶係統和窄帶隨機信號
5．1 窄帶係統及其特點
5．1．1 窄帶係統及其包絡綫特性
5．1．2 窄帶對稱係統的包絡綫定理
5．2 窄帶隨機信號的基本概念
5．2．1 窄帶隨機信號的定義
5．2．2 窄帶隨機信號的準正弦振蕩錶示
5．3 窄帶高斯隨機信號分析
5．3．1 窄帶高斯隨機信號包絡和相位的概率分布
5．3．2 窄帶高斯隨機信號包絡平方的概率分布
5．4 窄帶隨機信號包絡的自相關特性
5．5 正弦信號疊加窄帶高斯噪聲的包絡和相位的分布
習題

第6章 隨機信號通過非綫性係統
6．1 引言
6．2 直接分析法
6．3 特徵函數法
6．3．1 轉移函數
6．3．2 非綫性係統輸齣的自相關函數
6．4 級數展開法
習題

第7章 馬爾可夫過程
7．1 馬爾可夫鏈
7．1．1 馬爾可夫鏈的定義
7．1．2 馬爾可夫鏈的轉移概率矩陣
7．1．3 切普曼-柯爾莫哥洛夫方程
7．1．4 馬爾可夫鏈中狀態分類
7．1．5 遍曆性和平穩分布
7．2 馬爾可夫序列
7．2．1 馬爾可夫序列的定義
7．2．2 馬爾可夫序列的性質
7．3 馬爾可夫過程
7．3．1 馬爾可夫過程的定義
7．3．2 切普曼-柯爾莫哥洛夫方程
7．3．3 馬爾可夫過程的統計特性
習題

附錄1 標準正態分布錶
附錄2 傅裏葉變換的性質
附錄3 常用傅裏葉變換對
部分習題參考答案
參考文獻

《信號的低語：從理論到實踐的探索之旅》 本書簡介 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被各種各樣的信號所包圍。從日常的通訊、音視頻播放，到復雜的科學研究、工業控製，信號無處不在，它們是傳遞信息、揭示規律的載體。然而，現實世界中的信號並非總是完美的、可預測的。它們常常伴隨著噪聲、乾擾，錶現齣隨機的特性。理解和駕馭這些隨機信號，是現代工程技術和科學探索的關鍵。 《信號的低語：從理論到實踐的探索之旅》是一本緻力於揭開隨機信號奧秘的專業著作。本書旨在為讀者提供一套係統、深入的學習框架，幫助他們理解隨機信號的本質、掌握分析處理隨機信號的數學工具，並能夠將這些理論知識有效地應用於實際問題。本書的創作初衷，是希望能夠成為讀者在探索隨機信號世界時，一本值得信賴的嚮導，引領他們穿越理論的海洋，抵達實踐的彼岸。 本書內容梗概 本書的結構設計遵循從基礎到高級，從理論到應用的邏輯脈絡，力求循序漸進，讓不同背景的讀者都能從中受益。 第一部分：隨機信號的理論基石 在深入探索隨機信號的奧秘之前，紮實的理論基礎至關重要。本部分將帶領讀者迴顧和學習理解隨機信號所必需的概率論和隨機過程的基本概念。 概率論基礎迴顧： 我們將從最基礎的概率概念入手，包括隨機事件、概率公理、條件概率、獨立性等。在此基礎上，重點介紹描述隨機變量概率特性的各種分布，如離散型隨機變量的概率質量函數（PMF）和纍積分布函數（CDF），以及連續型隨機變量的概率密度函數（PDF）和CDF。本書還將詳細講解重要的概率分布，如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、指數分布、均勻分布、正態分布（高斯分布）等，並闡述它們在信號處理中的應用場景。多維隨機變量及其聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念也將被深入探討，為後續分析多隨機變量係統奠定基礎。 隨機過程的核心概念： 隨機過程是描述隨時間（或空間）變化的隨機現象的數學模型。本書將從最基本的定義齣發，介紹隨機過程的分類，如離散時間與連續時間隨機過程，離散狀態與連續狀態隨機過程。核心概念如隨機過程的均值函數、自相關函數（ACF）和自協方差函數（CCF）將得到詳細的推導和講解。這些函數是刻畫隨機過程統計特性的關鍵工具，理解它們對於分析信號的統計規律至關重要。 平穩性與遍曆性： 在眾多隨機過程中，平穩過程因其統計特性不隨時間變化而顯得尤為重要。本書將深入講解嚴平穩過程和寬平穩過程（二階平穩）的區彆與聯係，以及它們在實際信號分析中的意義。遍曆性是描述隨機過程統計特性與時間平均特性的關係，我們將探討遍曆性的概念及其對統計估計的影響。 常見的隨機過程模型： 為瞭更有效地建模和分析現實世界中的隨機信號，本書將介紹幾種重要的隨機過程模型。這包括： 白噪聲： 作為一種理想化的隨機信號模型，白噪聲具有零均值、恒定功率譜密度等特性，是許多信號處理模型的基礎。我們將從理論上介紹白噪聲，並探討其在通信、測量等領域的應用。 高斯白噪聲： 結閤瞭高斯分布和白噪聲的特性，是通信和信號處理領域中最常用的噪聲模型。本書將詳細介紹其概率分布特性及其在信噪比計算、係統分析中的作用。 馬爾可夫過程： 描述瞭具有“無記憶性”的隨機過程，其未來狀態僅取決於當前狀態，與過去的狀態無關。我們將介紹離散時間馬爾可夫鏈和連續時間馬爾可夫過程，並討論其在信號分類、狀態估計等領域的應用。 泊鬆過程： 用於描述單位時間內隨機事件發生次數的隨機過程，在計數、排隊論等領域有廣泛應用。本書將介紹泊鬆過程的性質及其在離散事件信號分析中的作用。 第二部分：隨機信號的分析方法 掌握瞭隨機信號的基本理論後，本書將轉嚮實際的分析方法，介紹多種強大的工具來理解和量化隨機信號的特性。 功率譜密度（PSD）： 功率譜密度是描述隨機信號頻率成分功率分布的工具，是分析隨機信號頻率特性的核心。本書將詳細介紹功率譜密度的定義，並通過傅裏葉變換和捲積定理，展示如何從時域的自相關函數推導齣頻域的功率譜密度。我們將探討功率譜密度的性質，如對稱性、非負性等，並闡述其在信號濾波、係統分析中的重要作用。 譜估計： 在實際應用中，我們往往隻能獲得有限長度的隨機信號樣本，此時需要通過譜估計來近似真實的功率譜密度。本書將介紹多種譜估計方法，包括： 周期圖法： 最直觀的譜估計方法，基於傅裏葉變換。我們將分析其優缺點，如方差較大、可能存在偏差等。 Welch方法： 一種改進的周期圖法，通過分段平均來降低方差，提高估計的穩定性。 模型譜估計： 基於信號模型（如AR, MA, ARMA模型）進行譜估計。我們將介紹這些模型的概念，以及如何利用模型參數來估計功率譜密度，並討論其在信號壓縮、噪聲抑製等方麵的優勢。 相關分析： 除瞭自相關函數，互相關函數（CCF）是描述兩個不同隨機信號之間綫性依賴關係的重要工具。本書將詳細介紹互相關函數的定義、性質，並講解如何利用互相關函數來衡量兩個信號的相似度，實現信號的檢測、跟蹤和定位。 綫性係統與隨機信號： 現實世界中的許多係統都可以被視為綫性係統，它們接收隨機信號作為輸入，並産生隨機信號作為輸齣。本書將深入分析隨機信號通過綫性係統後的輸齣統計特性，包括輸齣信號的均值、自相關函數以及功率譜密度。我們將利用捲積定理和譜密度特性，推導齣係統輸齣的功率譜密度與輸入功率譜密度、係統頻率響應之間的關係，為係統設計和性能評估提供理論依據。 第三部分：隨機信號的處理技術 在理解瞭隨機信號的分析方法之後，本書將聚焦於如何有效地處理和利用隨機信號，以達到特定的工程目標。 最優濾波： 在存在噪聲的乾擾下，如何從觀測信號中提取齣最接近真實信號的部分，是隨機信號處理中的一個核心問題。本書將重點介紹兩種重要的最優濾波理論： Wiener濾波： 旨在最小化均方誤差的綫性濾波器。我們將詳細推導Wiener濾波器的結構和錶達式，並探討其在信號增強、噪聲消除等方麵的應用。 卡爾曼濾波： 一種用於估計綫性離散時間係統狀態的遞歸濾波器。我們將從狀態空間模型齣發，詳細講解卡爾曼濾波器的遞推方程，並分析其在導航、跟蹤、控製等領域的廣泛應用。 信號檢測： 在存在噪聲的情況下，如何從觀測信號中判斷某個特定信號是否存在，是信號檢測的核心問題。本書將介紹經典的 Neyman-Pearson 準則和貝葉斯準則，並推導其對應的最優檢測器。我們將分析不同信噪比和誤警率、漏檢率之間的權衡關係。 信號估計： 除瞭檢測信號是否存在，我們還常常需要估計信號的未知參數。本書將介紹最大似然估計（MLE）和最小均方誤差估計（MMSE）等參數估計方法，並分析它們的性能。 自適應信號處理： 在係統參數或環境發生變化時，傳統的固定濾波器可能無法達到最優性能。自適應信號處理技術能夠根據觀測信號的統計特性自動調整濾波器參數，從而實現最優的信號處理效果。本書將介紹自適應濾波的基本原理，並重點介紹 LMS (Least Mean Squares) 和 RLS (Recursive Least Squares) 等經典的自適應算法，以及它們在噪聲抑製、迴聲消除、信道均衡等方麵的應用。 第四部分：實踐應用與進階主題 理論的魅力最終體現在實踐之中。本部分將結閤具體的工程應用場景，展示隨機信號處理技術是如何解決實際問題的，並引入一些進階的主題，為讀者提供更廣闊的視野。 通信係統中的隨機信號： 講解隨機信號在調製、解調、信道估計、均衡等通信環節中的作用和處理方法。 圖像和音頻信號處理： 探討隨機信號處理技術如何用於圖像去噪、增強、特徵提取，以及音頻信號的降噪、壓縮、識彆等。 測量與儀器儀錶： 分析隨機信號在傳感器數據采集、信號濾波、噪聲抑製等方麵的應用。 現代信號處理的展望： 簡要介紹一些前沿的隨機信號處理技術，如稀疏信號處理、機器學習在信號處理中的應用等，激發讀者的進一步學習興趣。 本書特色 理論與實踐並重： 本書在深入講解理論知識的同時，穿插瞭大量的實例分析和應用場景，幫助讀者理解抽象概念的實際意義。 數學推導嚴謹： 每一個重要的公式和結論都經過嚴謹的數學推導，確保瞭理論的準確性。 循序漸進的結構： 從基礎概念到高級技術，本書的章節安排閤理，邏輯清晰，適閤不同程度的讀者。 語言通俗易懂： 盡管涉及復雜的數學理論，本書力求使用清晰、準確的語言進行闡述，避免不必要的術語堆砌。 豐富的圖示與錶格： 大量精心設計的圖示和錶格，直觀地展示瞭信號的波形、頻譜、係統框圖等，有助於讀者理解。 目標讀者 本書適閤於以下讀者群體： 電子工程、通信工程、自動化、計算機科學等相關專業的本科生和研究生。 從事通信、雷達、導航、控製、儀器儀錶、信號分析等領域的研究和開發工程師。 對隨機信號處理理論和技術感興趣的科研人員。 希望係統學習和掌握隨機信號處理方法，並將其應用於實際問題的各類技術人員。 《信號的低語：從理論到實踐的探索之旅》不僅僅是一本教材，更是一扇通往隨機信號世界的窗口。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠更深刻地理解信息傳遞的本質，掌握處理和分析復雜隨機信號的強大工具，並在各自的領域中取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對信號處理理論充滿好奇的在讀研究生，最近一直在尋找一本能夠係統學習隨機信號處理的書籍。《隨機信號處理教程（第2版）》這本書，從其前言和目錄來看，似乎正好能滿足我的需求。我特彆關注書中關於隨機信號的建模部分，比如如何用數學模型來描述真實世界中的各種隨機現象，這對我撰寫論文和進行實驗設計都至關重要。另外，我非常期待書中關於最優濾波器的章節，特彆是維納濾波器和卡爾曼濾波器。我知道這兩個是解決隨機信號估計和濾波問題的兩大基石，如果這本書能夠提供清晰的推導過程和各種應用場景的分析，那我將受益匪淺。我已經開始初步瀏覽，感覺作者的敘述方式比較嚴謹，同時也兼顧瞭易懂性，這對於我這樣需要深入理解理論的學生來說，是非常重要的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事通信係統設計的工程師，我一直對隨機信號的處理有著濃厚的興趣，也閱讀過不少相關書籍。這本書（《隨機信號處理教程（第2版）》）的齣現，讓我眼前一亮。從我目前初步翻閱的章節來看，作者的講解風格非常獨特，他善於用直觀的語言解釋復雜的數學概念，並結閤大量的圖示來輔助理解。例如，在介紹隨機變量的概率密度函數時，書中提供的圖形化解釋，讓我對不同分布的特性有瞭更清晰的認識。我特彆期待書中關於譜估計方法的部分，因為這是現代信號處理領域的核心內容之一，包括瞭周期圖法、Welch法以及更高級的參數模型方法等等。這些方法在雷達、聲納、通信等領域都有著廣泛的應用。如果這本書能對這些方法的原理、優缺點以及適用場景進行深入剖析，並提供一些實用的編程實現建議，那麼它將極大地提升我的工作效率和技術水平。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到《隨機信號處理教程（第2版）》之前，我對這個領域一直感覺有些晦澀難懂。但這本書的齣版，真的讓我看到瞭希望。它不僅僅是一本理論書籍，更像是一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導我一步步走進隨機信號的世界。我特彆喜歡書中對於隨機過程的描述，尤其是對平穩性、遍曆性這些概念的解釋，以及它們在實際應用中的意義。作者似乎很注重理論與實踐的結閤，在講解基本概念的同時，也穿插瞭一些實際的例子，比如模擬通信係統中的信號疊加、濾波等場景，這讓我感覺學習起來更有方嚮感。我目前還在探索書中關於卡爾曼濾波的內容，這可是信號處理領域的一個重磅技術，如果這本書能把其原理講透徹，並且給齣一些優化的技巧，那對我來說價值就太大瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年來在信號處理領域摸爬滾打的從業者，我深知理論基礎的重要性。《隨機信號處理教程（第2版）》這本書，憑藉其在業界積纍的良好口碑，讓我對其內容充滿瞭期待。從我初步的瞭解來看，作者在編排上非常注重邏輯性和係統性，從概率論的基礎知識開始，逐步深入到隨機過程的各種分析方法。我特彆關注書中對於隨機過程的統計特性分析，比如自相關函數、功率譜密度等。這些概念是理解和設計各種信號處理係統，如濾波器、估計器等的核心。此外，書中提到的關於信號檢測和估計的章節，也正是我目前工作中最迫切需要加強的領域。如果這本書能夠提供清晰的原理闡述、嚴謹的數學推導，並且能夠結閤實際工程應用中的具體案例，那將是對我職業生涯的一次重要助益。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及深入研讀，但光看目錄和一些基礎概念的介紹，就足以讓我對接下來的學習充滿期待。作者在編排上似乎下瞭不少功夫，從最基本的隨機變量、概率分布入手，逐步過渡到更復雜的隨機過程，比如馬爾可夫鏈、平穩過程等等。這種循序漸進的教學方式，對於我這樣初學者來說，無疑是極大的福音。我尤其關注那些關於噪聲模型和信號建模的部分，因為在實際工程應用中，理解和處理各種噪聲對信號的影響至關重要。此外，書中提到的一些經典例子和案例分析，我相信也能幫助我更好地理解抽象的理論知識，並將其與實際問題聯係起來。雖然我現在還不能評價其內容的深度和廣度，但從整體結構和作者的意圖來看，這本書很可能成為我深入理解隨機信號處理領域的堅實起點。我已經迫不及待地想翻開它，開始我的知識探索之旅瞭。