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李兵兵 等 著

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• 随机过程
• 通信原理
• 概率论
• 数学物理
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• 信息论
• 系统分析
• 滤波理论

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

商品编码：29692443223

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名:随机信号分析教程

：24.60元

售价：16.7元,便宜7.9元,折扣67

作者:李兵兵 等

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字数：

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《随机信号分析教程》从人们对于随机现象认识的角度出发，注重概率论与随机过程之间的联系和区别，对随机过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对随机信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散随机信号特征的估计和随机信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：随机过程、平稳随机过程的谱分析、随机信号通过线性系统的分析、随机信号通过非线性系统的分析、离散随机信号特征的估计、随机信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有一定的参考价值。

目录

作者介绍

文摘

序言

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 时间连续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 平稳随机过程和遍历性过程
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 离散时间随机过程
1.5.1 离散时间随机过程的概念
1.5.2 离散时间随机过程的概率分布
1.5.3 离散时间随机过程的数字特征
1.5.4 离散时间随机过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间随机过程相关函数的性质
1.6 正态随机过程
1.6.1 正态随机过程的概念
1.6.2 平稳正态随机过程
1.6.3 正态随机过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2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 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳随机过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
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
2.5 习题

第3章 随机信号通过线性系统的分析
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的分析方法
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：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带随机过程表示方法
3.6.1 窄带随机过程的定义
3.6.2 窄带随机过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带随机过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带随机过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯随机过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯随机过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带随机过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 随机信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态随机过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态随机过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散随机信号特征的估计
5.1 随机信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 随机信号分析实验
参考文献

《信号的低语：揭秘随机世界的数学语言》 在这纷繁复杂、充满不确定性的世界里，我们每天都接收着来自四面八方的各种信息。这些信息，有的清晰明确，有的却夹杂着噪声，隐藏着规律，如同大自然的低语，等待着我们去解读。本书《信号的低语：揭秘随机世界的数学语言》正是您探索这些“低语”的向导，它将带领您走进一个充满魅力的领域——随机信号。 我们身处一个信息爆炸的时代，从手机通信的微弱电波，到医疗影像中的生命迹象，再到金融市场的脉动，甚至是我们周围环境的温度变化，无一不携带着海量的数据。然而，这些数据并非总是整齐划一，它们往往受到各种不可控因素的影响，呈现出随机、无序的外观。正是在这种“无序”之中，隐藏着重要的信息和规律。理解和分析这些随机信号，是现代科学技术各个领域不可或缺的关键能力。 您是否曾好奇，为什么您的手机能够稳定地接收信号，即使在信号干扰的环境下？您是否曾想过，医生如何从嘈杂的脑电图或心电图中捕捉到疾病的蛛丝马迹？您是否曾留意，股票价格的剧烈波动背后，是否隐藏着某种统计上的趋势？所有这些问题的答案，都离不开对随机信号的深入理解。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一次循序渐进的认知之旅。我们从最基础的概念入手，为您构建起坚实的数学基石。我们将一起学习概率论的基本原理，理解随机变量的含义，以及如何描述它们可能出现的各种状态。我们将探讨概率分布，了解不同分布类型在现实世界中的应用，例如描述抛硬币结果的正态分布，或者模拟事件发生次数的泊松分布。这些看似抽象的数学工具，将成为您理解随机信号的“眼睛”。 接着，我们将目光聚焦于随机过程。不同于单个的随机变量，随机过程描述的是随时间演变的随机现象。您可以将其想象成一连串不断变化的随机事件，比如一辆汽车在道路上随机行驶的轨迹，或者一段音频信号随时间的变化。我们将学习如何描述这些过程的统计特性，例如它们的均值、方差以及自相关函数。这些函数如同随机过程的“指纹”，能够帮助我们识别和区分不同的随机过程。 在掌握了描述随机过程的基本工具后，我们将进一步深入到信号分析的核心。本书将为您介绍如何从观测到的含有噪声的信号中提取有用的信息。您将学习到滤波器的设计和应用，例如如何使用低通滤波器去除高频噪声，保留信号的平滑部分，或者如何使用高通滤波器突出信号中的瞬态变化。我们将探讨维纳滤波器的原理，它能够根据信号和噪声的统计特性，设计出最优的滤波器，在噪声中尽可能地恢复原始信号。 此外，我们还将触及谱分析的概念。当我们将一个信号分解成不同频率分量的叠加时，我们就能看到信号的“频谱”。对于随机信号而言，谱分析能够揭示其在不同频率上的能量分布，从而帮助我们理解信号的构成成分。傅里叶变换是谱分析的强大工具，我们将学习如何利用它来理解随机信号的频率特性。 本书的每一章都力求深入浅出，避免不必要的复杂术语，并通过大量的实例和图示来帮助您直观地理解概念。我们不只关注理论，更强调实践。书中的例子将涵盖通信系统、图像处理、生物医学工程、金融建模等多个领域，让您看到随机信号分析的强大应用价值。您将学会如何运用所学的知识，去分析实际问题，并找到有效的解决方案。 想象一下，当您能够理解天气预报中的随机性，能够解读复杂的传感器数据，能够优化通信系统的性能，甚至能够预测市场趋势时，您将拥有更强大的认知能力和解决问题的能力。本书将为您打开这扇门，让您能够自信地驾驭随机信号的世界。 无论您是电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、物理学、数学，还是金融工程等相关专业的学生，亦或是希望提升自己在数据分析和信号处理方面能力的从业人员，本书都将是您宝贵的参考资料。它将帮助您建立起扎实的理论基础，掌握实用的分析方法，并激发您对随机信号更深入的探索兴趣。 让我们一起踏上这段奇妙的旅程，倾听信号的低语，解开随机世界的奥秘，用数学的语言，谱写属于您的创新篇章。本书将引导您从“零”开始，逐步建立起对随机信号的全面认识，让您能够自信地面对和解决现实世界中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的难度曲线波动有点厉害，前半部分读起来行云流水，对随机变量和随机过程的基本性质理解得非常透彻，感觉自己对这个领域已经有了相当的把握。但一旦进入到马尔可夫链和鞅论的部分，难度瞬间拔高，感觉像是从高速公路突然拐进了一条崎岖的山路。作者似乎默认读者已经具备了非常扎实的概率论和测度论基础，在证明一些关键定理的时候，省略了大量的中间步骤，这对于我这种数学基础相对薄弱的工科背景人士来说，理解起来确实有些吃力，需要反复查阅参考书来补课。这种处理方式的优点是可以保证内容的精炼和专业性，但缺点也很明显，那就是对自学者的友好度降低了。如果作者能在这些高难度章节中增加一些更加直观的几何解释或者更详尽的公式推导注解，相信会有更广泛的读者群体受益。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的总体感觉是“信息密度极高，需要细嚼慢咽”。我尝试过一次性快速通读，结果发现很多细节和关键的数学推导点都被我匆匆略过了，等回头再看时，才发现那些被忽略的地方恰恰是理解后续内容的基础。作者在阐述随机过程的平稳性和遍历性时，运用了非常严谨的数学语言，确保了理论的无懈可击。这种严谨性无疑是教科书的优点，但同时也意味着读者不能指望在短时间内快速掌握全部内容。我特别留意了书中关于维纳过程（布朗运动）的描述，作者对它的连续路径特性和二次变差的讨论非常到位，这在很多基础教材中常常被简单带过。这本书的价值在于它提供了一个坚实的基础框架，让读者能够建立起一套系统、完整的随机信号分析思维体系，而不是零散的知识点堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和符号使用规范性给我留下了深刻的印象，这在工程类教材中其实是一个常常被忽视的细节。所有的随机变量、期望、协方差矩阵等符号定义都保持了高度的一致性，这极大地减少了阅读过程中的认知负担。我对比了手头其他几本同类书籍，这本书在公式的美观度和准确性上明显更胜一筹。另外，作者在介绍谱分析时，非常巧妙地将傅里叶变换与随机过程的自相关函数联系起来，这种联系的建立过程描述得非常清晰流畅，让人豁然开朗，明白了为什么频谱分析在随机信号处理中如此核心。如果非要鸡蛋里挑骨头，我认为书中关于仿真和实验验证的篇幅可以再多一些，毕竟理论和实际之间的 Gap 总是存在的，增加一些利用MATLAB或其他工具进行模拟验证的案例，会让学习效果更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格我个人认为是非常“务实”的，它不像某些教科书那样故作高深，用晦涩难懂的术语堆砌概念。相反，作者更像是一位经验丰富的工程师在跟你娓娓道来，注重的是如何应用这些理论去解决实际工程问题。我特别欣赏它在章节末尾设置的“工程实例分析”部分，这些例子选取得都很贴切，涵盖了通信、控制等多个领域，能够让人立刻感受到随机信号处理在现实世界中的强大威力。比如，书中关于功率谱密度的估计方法，不仅仅停留于理论推导，还详细对比了周期图法、Welch法等不同算法的优缺点和适用场景，这对于我这种需要动手实现算法的人来说，简直是太实用了。唯一让我觉得略有遗憾的是，对于现代信号处理中非常热门的非平稳随机过程的处理，篇幅相对较少，如果能增加一些关于时变滤波器设计或者深度学习在随机过程分析中应用的介绍，这本书的覆盖面和前沿性将会大大增强。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我对它的期待值其实是比较高的，毕竟市面上关于信号处理的书籍汗牛充栋，但真正能深入浅出、又不失严谨性的却屈指可数。这本书的排版设计给我留下了不错的印象，纸张质量也挺好，阅读起来比较舒适，不会有那种廉价感。内容上，我花了些时间翻阅了前几章，感觉作者在基础概念的引入上处理得比较巧妙，没有一开始就抛出那些复杂的数学公式，而是通过一些实际生活中的例子来逐步引导读者进入随机过程的世界。例如，对于高斯过程的描述，作者似乎没有直接给出严苛的定义，而是先从噪声的特性入手，让读者对“随机”有一个直观的认识。不过，书中对某些经典随机过程的变种介绍似乎还不够详尽，比如ARMA模型的推导过程，感觉跳跃性稍大，对于初学者来说，可能需要在其他资料上进行补充阅读才能完全跟上作者的思路。总的来说，这是一本适合有一定数学基础，希望系统学习随机信号分析的读者的入门读物，但深度方面可能需要读者自己去挖掘和拓展。