隨機信號分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋允春，羅天放，瀋東旭 著

圖書標籤:

• 隨機過程
• 信號處理
• 隨機信號
• 通信原理
• 概率論
• 數學物理
• 係統分析
• 濾波理論
• 信息論
• 雷達信號處理

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118059199

商品編碼：29692408199

包裝：平裝

齣版時間：2008-11-01

基本信息

書名:隨機信號分析

定價：32.00元

售價：21.8元,便宜10.2元,摺扣68

作者:瀋允春,羅天放,瀋東旭

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2008-11-01

ISBN：9787118059199

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.440kg

編輯推薦

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內容提要

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本書共分8章。包括概率論基礎、*過程、*信號譜分析、*信號通過綫性係統、窄帶*過程、*過程通過非綫性係統，幾種重要的*過程以及馬爾可夫過程。
本書避免純理論純數學研究，側重物理概念及實際應用，敘述簡潔易懂。
本書特彆適用於通信與信息處理、雷達、聲納、控製等電子類專業的本科生和碩士研究生作教材，也可供相關專業科技人員參考。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的奧秘：理論、應用與前沿》 內容簡介： 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。從手機通信、無綫電廣播，到醫學影像、天氣預報，再到金融市場的波動、宇宙深處的微弱信號，信號無處不在，它們承載著豐富的信息，是理解和改造世界的關鍵。本書《信號的奧秘：理論、應用與前沿》旨在為讀者揭示信號世界的深邃麵貌，係統地闡述信號處理的科學原理，探討其在各領域的廣泛應用，並展望未來的發展趨勢。 本書並非一本教科書，而更像是一次深入的探索之旅。我們不拘泥於某一特定學科的框架，而是力求從一個更廣闊的視角來審視信號的本質，及其如何被捕捉、分析、理解和利用。我們相信，理解信號的內在規律，是掌握復雜係統、解決實際問題的基石。 第一部分：信號的基石——理論的深度剖析 本部分將帶領讀者走進信號處理的核心理論殿堂。我們將從最基礎的信號概念入手，如時間域信號、頻率域信號，以及它們之間的傅裏葉變換關係。這不僅僅是數學工具的介紹，更是對信號內在“聲音”的解讀，理解信號在不同“維度”上的錶現形式。我們將深入探討周期信號、非周期信號的特性，以及如何用疊加的方式來構建復雜的信號。 積分變換是信號分析的靈魂。除瞭傅裏葉變換，我們還將觸及拉普拉斯變換和Z變換，它們在處理連續時間和離散時間係統中的重要作用將得到詳細闡釋。這些變換不僅是數學上的操作，更是我們理解係統響應、分析係統穩定性的有力武器。我們將通過生動的例子，展示這些理論工具如何幫助我們揭示信號在係統中的傳播和演化規律。 噪聲是信號世界中不可避免的“雜音”，但它也蘊含著重要的信息。本部分將詳細介紹不同類型的噪聲，如加性噪聲、乘性噪聲，以及它們産生的機理。我們也將學習如何量化噪聲的影響，例如通過信噪比（SNR）來衡量信號的清晰度。理解噪聲的特性，是設計高效信號處理係統的第一步，也是後續信號增強和去噪技術的基礎。 係統是信號處理的另一個重要組成部分。我們將介紹綫性時不變（LTI）係統，這是信號處理中最基本也是最重要的一類係統。通過捲積運算，我們可以清晰地看到輸入信號如何通過係統發生變化，從而産生輸齣信號。理解係統的衝激響應，就像理解一個係統的“指紋”，能夠預測它對任何輸入信號的反應。 本部分還將涉及一些進階的概念，如采樣定理，它解釋瞭如何從連續信號中提取離散數據，而又不丟失關鍵信息。這對於數字信號處理至關重要。此外，我們還將簡要介紹相關性分析，它幫助我們衡量兩個信號之間的相似程度，這在模式識彆和信號匹配中有著廣泛應用。 第二部分：信號的應用——賦能現實世界 理論的魅力在於其強大的應用能力。本部分將把抽象的信號理論付諸實踐，展現信號處理在各個領域的驚人力量。 在通信工程領域，信號處理是其心髒。從我們日常使用的手機信號、Wi-Fi，到衛星通信、光縴通信，都離不開高效的信號調製、解調、編碼和解碼技術。我們將探討如何利用信號的頻率、相位、幅度等特性來承載信息，如何剋服信道衰落和乾擾，實現可靠的數據傳輸。例如，OFDM（正交頻分復用）技術如何提高頻譜利用率，以及信道編碼如何提高通信的魯棒性。 圖像和視頻處理是信號處理最直觀的應用之一。我們看到的每一張照片，每一段視頻，都是由離散的像素信號組成的。本書將介紹圖像的獲取、增強、復原、壓縮等技術。例如，如何通過濾波技術去除圖像噪聲，如何利用邊緣檢測技術突齣圖像的輪廓，以及JPEG和MPEG等壓縮標準是如何巧妙地利用信號的冗餘性來減小文件大小。 在音頻處理領域，人聲、音樂、環境聲音，都是我們耳熟能詳的信號。本書將介紹聲音的數字化過程，音頻信號的濾波、均衡、混響等效果的實現原理。從音頻降噪到音樂閤成，再到語音識彆，信號處理都在其中扮演著至關重要的角色。 醫學工程領域對信號處理的需求日益增長。心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、核磁共振成像（MRI）等，都依賴於對生理信號的精確采集和分析。我們將探討如何從復雜的生理信號中提取有用的診斷信息，例如心律失常的檢測，腦電波模式的分析，以及醫學影像的重建和增強。 控製係統是另一大應用場景。從飛行器的姿態控製，到工業生産綫的自動化，都離不開對係統狀態信號的監測和反饋。本書將介紹如何利用信號處理技術來設計和分析控製器，實現係統的穩定性和最優性能。例如，PID控製器的工作原理，以及如何利用濾波器來平滑測量信號，提高控製精度。 此外，我們還將簡要觸及信號處理在金融工程（如股票價格預測、風險評估）、地球科學（如地震波分析、氣象預報）、生物信息學（如基因序列分析）等領域的應用，展示信號處理的普適性和深遠影響。 第三部分：信號的未來——前沿探索與發展趨勢 隨著科技的飛速發展，信號處理領域也在不斷演進，湧現齣許多令人興奮的前沿技術。本部分將展望未來的發展方嚮，激發讀者的創新思維。 機器學習與人工智能正在深刻地改變著信號處理的麵貌。深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），在語音識彆、圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。我們將探討這些模型是如何通過學習海量數據來自動提取信號特徵，從而實現更強大的分析和預測能力。 大數據時代的信號挑戰。隨著傳感器數量的激增和數據采集能力的提升，我們正麵臨著海量信號數據的處理難題。如何高效地存儲、傳輸、處理和分析這些龐大的數據集，是當前麵臨的重要挑戰。分布式信號處理、並行計算等技術將在其中發揮關鍵作用。 新的信號采集與感知技術。除瞭傳統的傳感器，新興的感知技術，如微型傳感器陣列、生物傳感器、量子傳感器等，正在為信號處理帶來新的可能性。例如，利用光信號或量子糾纏來進行信息傳輸和處理，有望實現前所未有的高速度和高安全性。 人機交互的革新。手勢識彆、眼動追蹤、腦機接口等技術，都依賴於對人體生物信號的理解和處理。這些技術的進步，將極大地改變我們與計算機和其他設備交互的方式。 對復雜係統的深入理解。從天氣係統、生態係統，到大腦活動、社交網絡，許多現實世界的係統都可以用信號模型來描述。信號處理技術將幫助我們更深入地理解這些復雜係統的動態行為，從而進行更精確的預測和更有效的乾預。 結語 《信號的奧秘：理論、應用與前沿》並非一本包羅萬象的百科全書，而是我們對信號世界的一次真誠解讀。我們希望通過這本書，能夠點燃您對信號探索的熱情，為您提供理解和駕馭信息世界的有力工具。無論您是學生、研究人員，還是對科學技術充滿好奇的愛好者，都能從中受益。信號的奧秘無窮無盡，而理解它們，就是理解我們所處的世界，並塑造我們未來的關鍵。讓我們一同踏上這場精彩的信號之旅！

評分☆☆☆☆☆

我是一個偏愛實踐和應用導嚮的學習者，所以閱讀技術類書籍時，我更看重它能不能解決實際問題，能不能讓我動手做齣點什麼來。這本書的理論深度毋庸置疑，但坦白講，初讀下來，感覺它更像是一本深思熟慮的學術專著，而不是一本手把手的“教程”。它花瞭大量的篇幅去嚴謹地證明每一個定理，這固然保證瞭知識的準確性和完備性，但也讓像我這樣渴望快速看到成果的讀者感到一絲挫敗。我期望看到更多關於如何利用這些隨機分析工具去設計濾波器、去分析通信係統的信噪比，或者哪怕是處理一些金融時間序列的案例分析。那些抽象的數學推導固然是基石，但沒有落地的應用場景作為支撐，知識點就容易變得漂浮，難以在腦海中紮根。我嘗試著去跟著書中的例子進行演算，但有些細節跳躍得太快，中間的邏輯鏈條需要我自己去補足，這無疑大大減慢瞭我的閱讀速度。希望後續的版本能增加一些貼近現代工程實踐的案例研究，讓理論的重量能夠更有效地傳遞到實踐層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量給我留下瞭深刻的印象。硬皮精裝，拿在手裏沉甸甸的，有一種厚重感，這很符閤它所承載內容的學術分量。紙張的塗布做得很好，即使是在印刷大量復雜公式和希臘字母時，墨跡也顯得清晰銳利，沒有齣現任何模糊不清的現象，這在閱讀數學密集型的書籍時至關重要。我注意到書中在引入新的隨機變量或過程時，作者非常注重符號的一緻性，整個文本中幾乎找不到因為符號使用混亂而導緻的理解障礙，這體現瞭編輯團隊的專業水準。不過，從閱讀的舒適度來說，我還是希望紙張的顔色能稍微偏暖一點，目前的純白紙張在長時間的夜間閱讀時，對眼睛的刺激略大，可能需要額外搭配一盞暖光颱燈纔能保證閱讀的持久性。總的來說，這本書在硬件上的投入是看得見的，它提供的載體本身就是一種品質的保證，讓人願意珍藏在書架上。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，是對它抱有極高的期待的，畢竟在不少專業論壇上，它都被譽為該領域的經典之作。然而，閱讀體驗上，我發現它更偏嚮於一本“內功心法”的修煉手冊，而非即學即用的“招式大全”。書中的內容組織邏輯非常清晰，章節間的過渡也頗為自然，比如從一維的隨機過程平穩性過渡到多維的協方差矩陣分析，邏輯鏈條是環環相扣的。但問題在於，它更注重“告訴我們為什麼”，而不是“教我們怎麼做”。舉個例子，當講解到如何計算一個復雜係統的輸齣功率譜密度時，書中給齣瞭詳盡的數學推導，每一個步驟都無懈可擊，但是對於實際操作中如何選擇閤適的采樣頻率、如何處理有限數據帶來的譜泄漏問題，這些工程上的“竅門”卻很少提及。這使得我感覺自己雖然在理論上得到瞭極大的提升，但在麵對實際數據分析任務時，依然需要查閱大量的其他參考資料來彌補實踐層麵的空白。這本書的價值在於鑄造理論的骨架，但要讓這副骨架生肉，還需要讀者自己去填充實踐的血肉。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色調，配上一些抽象的數學符號綫條，總感覺能窺見一絲理性的光輝。我是在圖書館的書架上偶然翻到的，當時正值我對信息論和概率論産生濃厚興趣的時期。說實話，初看目錄時，我的心頭湧起一股莫名的敬畏感，那些傅裏葉變換、拉普拉斯變換、功率譜密度這些名詞，像是遠古的咒語，充滿瞭神秘的色彩。我原本是想找一本輕鬆一點的科普讀物來入門的，結果選瞭這麼一本“硬核”的傢夥。不過，那種挑戰自我的感覺也挺不錯，就像站在一座高山腳下，雖然知道攀登不易，但那種徵服欲也隨之而來瞭。我當時就想，如果能把這本書裏的內容徹底搞懂，那我的數學功底和對物理世界的理解肯定能上一個大颱階。這本書的排版很清晰，字體選擇也比較舒服，這一點對於長時間閱讀復雜的公式和推導過程來說，至關重要，畢竟眼睛是革命的本錢嘛。我記得第一章介紹隨機過程的平穩性時，作者用瞭好幾個生動的例子來輔助理解，雖然理解起來依然需要反復琢磨，但至少讓人感覺不是在麵對一堵冰冷的數學之牆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者顯然是一位在領域內耕耘多年的老將，其行文風格透露著一種久經沙場的沉穩和自信。他對於概念的定義極其精確，幾乎不留任何歧義的空間。我特彆欣賞作者在處理那些模棱兩可、容易引起混淆的數學邊界條件時所展現齣的細緻入微。比如，在討論維納過程和布朗運動之間的細微區彆時，作者花費瞭相當的篇幅進行辨析，這種對細節的執著，對於希望建立堅實數學基礎的讀者來說，簡直是福音。然而，這種嚴謹性也帶來瞭一定的閱讀門檻。對於那些隻有基礎微積分和綫性代數背景的讀者來說，這本書的起點設置得略高，很多概率論的基礎概念，比如條件期望的某些高級性質，都是直接假設讀者已經掌握的。這使得初次接觸該領域的讀者可能會感到吃力，感覺自己像是在參加一場高水平的學術研討會，而不是普通的課堂學習。這本書更像是為那些已經有一定隨機過程基礎，想要深入理解其數學本質的進階學者準備的“武功秘籍”。