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李兵兵 等 著

圖書標籤:

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

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040347517

商品編碼：29692443223

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名:隨機信號分析教程

：24.60元

售價：16.7元,便宜7.9元,摺扣67

作者:李兵兵 等

齣版社：高等教育齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字數：

頁碼：235

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《隨機信號分析教程》從人們對於隨機現象認識的角度齣發，注重概率論與隨機過程之間的聯係和區彆，對隨機過程的定義、描述方法和特性作瞭詳細介紹。從係統的角度，對隨機信號通過綫性時不變係統和非綫性係統的基本理論和分析處理方法進行瞭深入分析。為瞭提高讀者應用理論解決實際問題的能力，詳細介紹瞭離散隨機信號特徵的估計和隨機信號分析實驗。全書共分為互有聯係而又相互獨立的6章。分彆是：隨機過程、平穩隨機過程的譜分析、隨機信號通過綫性係統的分析、隨機信號通過非綫性係統的分析、離散隨機信號特徵的估計、隨機信號分析實驗。閱讀本書要求讀者具備綫性係統理論、傅裏葉變換及工程概念等基本知識。
本書可作為高等學校電子信息工程、通信工程、信息工程和應用數學專業高年級本科生和研究生的教材，同時也對從事電子通信係統的研究、設計、開發和應用的廣大工程技術人員有一定的參考價值。

目錄

作者介紹

文摘

序言

章 隨機過程
1.1 隨機過程的基本概念及統計特性
1.1.1 隨機過程的定義
1.1.2 隨機過程的分類
1.1.3 隨機過程的概率分布
1.1.4 隨機過程的數字特徵
1.2 時間連續隨機過程的微分和積分
1.2.1 隨機過程連續性
1.2.2 隨機過程的微分及其數學期望與相關函數
1.2.3 隨機過程的積分及其數學期望與相關函數
1.3 平穩隨機過程和遍曆性過程
1.3.1 平穩隨機過程
1.3.2 平穩隨機過程相關函數性質
1.3.3 遍曆性隨機過程
1.3.4 相關函數測量
1.4 聯閤平穩隨機過程
1.4.1 兩個隨機過程的聯閤概率分布
1.4.2 兩個隨機過程的數字特徵
1.4.3 復隨機過程及其數字特徵
1.5 離散時間隨機過程
1.5.1 離散時間隨機過程的概念
1.5.2 離散時間隨機過程的概率分布
1.5.3 離散時間隨機過程的數字特徵
1.5.4 離散時間隨機過程的平穩性和遍曆性
1.5.5 平穩離散時間隨機過程相關函數的性質
1.6 正態隨機過程
1.6.1 正態隨機過程的概念
1.6.2 平穩正態隨機過程
1.6.3 正態隨機過程的性質
1.7 離散馬爾可夫過程
1.7.1 馬爾可夫過程的概念
1.7.2 馬爾可夫序列
1.7.3 馬爾可夫鏈
1.8 泊鬆過程
1.8.1 泊鬆過程的一般概念
1.8.2 泊鬆過程的統計量
1.8.3 泊鬆增量
1.8.4 泊鬆衝激序列
1.8.5 過濾的泊鬆過程與散粒噪聲
1.8.6 復閤泊鬆過程
1.8.7 電報信號
1.9 習題

第2章 平穩隨機過程的譜分析
2.1 隨機過程的譜分析
2.1.1 確定信號的傅裏葉變換
2.1.2 隨機過程的功率譜密度
2.1.3 功率譜密度與復平麵
2.1.4 平穩隨機過程功率譜密度的性質
2.1.5 功率譜密度與自相關函數之間的關係
2.2 聯閤平穩隨機過程的互功率譜密度
2.2.1 互譜密度
2.2.2 互譜密度與互相關函數的關係
2.2.3 互譜密度的性質
2.3 離散時間隨機過程的功率譜密度
2.3.1 離散時間隨機過程的功率譜密度
2.3.2 平穩隨機過程的采樣定理
2.3.3 功率譜密度的采樣定理
2.4 噪聲
2.4.1 理想白噪聲
2.4.2 帶限白噪聲
2.4.3 色噪聲
2.5 習題

第3章 隨機信號通過綫性係統的分析
3.1 綫性係統基本理論
3.1.1 時不變綫性係統
3.1.2 連續時不變綫性係統的分析方法
3.1.3 離散時不變綫性係統的分析方法
3.2 隨機信號通過連續時間係統的分析
3.2.1 時域分析法
3.2.2 頻域分析法
3.3 隨機信號通過離散時間係統的分析：
3.3.1 時域分析法
3.3.2 頻域分析法
3.4 白噪聲通過理想綫性係統、白化濾波器和色噪聲産生
3.4.1 白噪聲通過綫性係統
3.4.2 3dB帶寬
3.4.3 等效噪聲帶寬
3.4.4 白噪聲通過理想綫性係統
3.4.5 綫性係統輸齣的概率分布
3.4.6 色噪聲産生和白化濾波器
3.5 希爾伯特變換與解析過程
3.5.1 希爾伯特變換
3.5.2 解析過程及其性質
3.6 窄帶隨機過程錶示方法
3.6.1 窄帶隨機過程的定義
3.6.2 窄帶隨機過程的錶達式
3.6.3 萊斯錶達式的性質
3.7 窄帶隨機過程包絡與相位的特性
3.7.1 窄帶隨機過程包絡與相位的慢變化特性
3.7.2 包絡和相位的一維概率密度
3.7.3 窄帶高斯隨機過程包絡平方的概率密度
3.7.4 窄帶高斯隨機過程包絡與相位的二維概率密度函數
3.8 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位特性
3.8.1 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡與相位概率密度函數
3.8.2 正弦信號與窄帶隨機過程之和的包絡平方的概率密度函數
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 習題

第4章 隨機信號通過非綫性係統的分析
4.1 通信中常見的非綫性係統
4.2 計算輸齣信號統計特性的直接法
4.2.1 平方律檢波器
4.2.2 綫性半波檢波器
4.3 計算輸齣信號統計特性的特徵函數法
4.3.1 拉普拉斯變換簡介
4.3.2 非綫性係統輸齣端自相關函數
4.3.3 特徵函數法計算綫性半波檢波器輸齣信號的相關函數
4.4 準正弦振蕩信號通過非綫性係統分析
4.4.1 輸齣信號的統計特性
4.4.2 窄帶正態隨機過程通過綫性檢波器
4.4.3 窄帶正態隨機過程通過平方律檢波器
4.5 習題

第5章 離散隨機信號特徵的估計
5.1 隨機信號數字特徵的估計
5.1.1 均值的估計
5.1.2 方差的估計
5.2 自相關函數的非參數估計
5.2.1 直接估計法
5.2.2 其他相關函數的估計
5.2.3 相關技術的應用
……
第6章 隨機信號分析實驗
參考文獻

《信號的低語：揭秘隨機世界的數學語言》 在這紛繁復雜、充滿不確定性的世界裏，我們每天都接收著來自四麵八方的各種信息。這些信息，有的清晰明確，有的卻夾雜著噪聲，隱藏著規律，如同大自然的低語，等待著我們去解讀。本書《信號的低語：揭秘隨機世界的數學語言》正是您探索這些“低語”的嚮導，它將帶領您走進一個充滿魅力的領域——隨機信號。 我們身處一個信息爆炸的時代，從手機通信的微弱電波，到醫療影像中的生命跡象，再到金融市場的脈動，甚至是我們周圍環境的溫度變化，無一不攜帶著海量的數據。然而，這些數據並非總是整齊劃一，它們往往受到各種不可控因素的影響，呈現齣隨機、無序的外觀。正是在這種“無序”之中，隱藏著重要的信息和規律。理解和分析這些隨機信號，是現代科學技術各個領域不可或缺的關鍵能力。 您是否曾好奇，為什麼您的手機能夠穩定地接收信號，即使在信號乾擾的環境下？您是否曾想過，醫生如何從嘈雜的腦電圖或心電圖中捕捉到疾病的蛛絲馬跡？您是否曾留意，股票價格的劇烈波動背後，是否隱藏著某種統計上的趨勢？所有這些問題的答案，都離不開對隨機信號的深入理解。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是一次循序漸進的認知之旅。我們從最基礎的概念入手，為您構建起堅實的數學基石。我們將一起學習概率論的基本原理，理解隨機變量的含義，以及如何描述它們可能齣現的各種狀態。我們將探討概率分布，瞭解不同分布類型在現實世界中的應用，例如描述拋硬幣結果的正態分布，或者模擬事件發生次數的泊鬆分布。這些看似抽象的數學工具，將成為您理解隨機信號的“眼睛”。 接著，我們將目光聚焦於隨機過程。不同於單個的隨機變量，隨機過程描述的是隨時間演變的隨機現象。您可以將其想象成一連串不斷變化的隨機事件，比如一輛汽車在道路上隨機行駛的軌跡，或者一段音頻信號隨時間的變化。我們將學習如何描述這些過程的統計特性，例如它們的均值、方差以及自相關函數。這些函數如同隨機過程的“指紋”，能夠幫助我們識彆和區分不同的隨機過程。 在掌握瞭描述隨機過程的基本工具後，我們將進一步深入到信號分析的核心。本書將為您介紹如何從觀測到的含有噪聲的信號中提取有用的信息。您將學習到濾波器的設計和應用，例如如何使用低通濾波器去除高頻噪聲，保留信號的平滑部分，或者如何使用高通濾波器突齣信號中的瞬態變化。我們將探討維納濾波器的原理，它能夠根據信號和噪聲的統計特性，設計齣最優的濾波器，在噪聲中盡可能地恢復原始信號。 此外，我們還將觸及譜分析的概念。當我們將一個信號分解成不同頻率分量的疊加時，我們就能看到信號的“頻譜”。對於隨機信號而言，譜分析能夠揭示其在不同頻率上的能量分布，從而幫助我們理解信號的構成成分。傅裏葉變換是譜分析的強大工具，我們將學習如何利用它來理解隨機信號的頻率特性。 本書的每一章都力求深入淺齣，避免不必要的復雜術語，並通過大量的實例和圖示來幫助您直觀地理解概念。我們不隻關注理論，更強調實踐。書中的例子將涵蓋通信係統、圖像處理、生物醫學工程、金融建模等多個領域，讓您看到隨機信號分析的強大應用價值。您將學會如何運用所學的知識，去分析實際問題，並找到有效的解決方案。 想象一下，當您能夠理解天氣預報中的隨機性，能夠解讀復雜的傳感器數據，能夠優化通信係統的性能，甚至能夠預測市場趨勢時，您將擁有更強大的認知能力和解決問題的能力。本書將為您打開這扇門，讓您能夠自信地駕馭隨機信號的世界。 無論您是電子工程、通信工程、計算機科學、自動化、物理學、數學，還是金融工程等相關專業的學生，亦或是希望提升自己在數據分析和信號處理方麵能力的從業人員，本書都將是您寶貴的參考資料。它將幫助您建立起紮實的理論基礎，掌握實用的分析方法，並激發您對隨機信號更深入的探索興趣。 讓我們一起踏上這段奇妙的旅程，傾聽信號的低語，解開隨機世界的奧秘，用數學的語言，譜寫屬於您的創新篇章。本書將引導您從“零”開始，逐步建立起對隨機信號的全麵認識，讓您能夠自信地麵對和解決現實世界中的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的總體感覺是“信息密度極高，需要細嚼慢咽”。我嘗試過一次性快速通讀，結果發現很多細節和關鍵的數學推導點都被我匆匆略過瞭，等迴頭再看時，纔發現那些被忽略的地方恰恰是理解後續內容的基礎。作者在闡述隨機過程的平穩性和遍曆性時，運用瞭非常嚴謹的數學語言，確保瞭理論的無懈可擊。這種嚴謹性無疑是教科書的優點，但同時也意味著讀者不能指望在短時間內快速掌握全部內容。我特彆留意瞭書中關於維納過程（布朗運動）的描述，作者對它的連續路徑特性和二次變差的討論非常到位，這在很多基礎教材中常常被簡單帶過。這本書的價值在於它提供瞭一個堅實的基礎框架，讓讀者能夠建立起一套係統、完整的隨機信號分析思維體係，而不是零散的知識點堆砌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和符號使用規範性給我留下瞭深刻的印象，這在工程類教材中其實是一個常常被忽視的細節。所有的隨機變量、期望、協方差矩陣等符號定義都保持瞭高度的一緻性，這極大地減少瞭閱讀過程中的認知負擔。我對比瞭手頭其他幾本同類書籍，這本書在公式的美觀度和準確性上明顯更勝一籌。另外，作者在介紹譜分析時，非常巧妙地將傅裏葉變換與隨機過程的自相關函數聯係起來，這種聯係的建立過程描述得非常清晰流暢，讓人豁然開朗，明白瞭為什麼頻譜分析在隨機信號處理中如此核心。如果非要雞蛋裏挑骨頭，我認為書中關於仿真和實驗驗證的篇幅可以再多一些，畢竟理論和實際之間的 Gap 總是存在的，增加一些利用MATLAB或其他工具進行模擬驗證的案例，會讓學習效果更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格我個人認為是非常“務實”的，它不像某些教科書那樣故作高深，用晦澀難懂的術語堆砌概念。相反，作者更像是一位經驗豐富的工程師在跟你娓娓道來，注重的是如何應用這些理論去解決實際工程問題。我特彆欣賞它在章節末尾設置的“工程實例分析”部分，這些例子選取得都很貼切，涵蓋瞭通信、控製等多個領域，能夠讓人立刻感受到隨機信號處理在現實世界中的強大威力。比如，書中關於功率譜密度的估計方法，不僅僅停留於理論推導，還詳細對比瞭周期圖法、Welch法等不同算法的優缺點和適用場景，這對於我這種需要動手實現算法的人來說，簡直是太實用瞭。唯一讓我覺得略有遺憾的是，對於現代信號處理中非常熱門的非平穩隨機過程的處理，篇幅相對較少，如果能增加一些關於時變濾波器設計或者深度學習在隨機過程分析中應用的介紹，這本書的覆蓋麵和前沿性將會大大增強。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的難度麯綫波動有點厲害，前半部分讀起來行雲流水，對隨機變量和隨機過程的基本性質理解得非常透徹，感覺自己對這個領域已經有瞭相當的把握。但一旦進入到馬爾可夫鏈和鞅論的部分，難度瞬間拔高，感覺像是從高速公路突然拐進瞭一條崎嶇的山路。作者似乎默認讀者已經具備瞭非常紮實的概率論和測度論基礎，在證明一些關鍵定理的時候，省略瞭大量的中間步驟，這對於我這種數學基礎相對薄弱的工科背景人士來說，理解起來確實有些吃力，需要反復查閱參考書來補課。這種處理方式的優點是可以保證內容的精煉和專業性，但缺點也很明顯，那就是對自學者的友好度降低瞭。如果作者能在這些高難度章節中增加一些更加直觀的幾何解釋或者更詳盡的公式推導注解，相信會有更廣泛的讀者群體受益。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我對它的期待值其實是比較高的，畢竟市麵上關於信號處理的書籍汗牛充棟，但真正能深入淺齣、又不失嚴謹性的卻屈指可數。這本書的排版設計給我留下瞭不錯的印象，紙張質量也挺好，閱讀起來比較舒適，不會有那種廉價感。內容上，我花瞭些時間翻閱瞭前幾章，感覺作者在基礎概念的引入上處理得比較巧妙，沒有一開始就拋齣那些復雜的數學公式，而是通過一些實際生活中的例子來逐步引導讀者進入隨機過程的世界。例如，對於高斯過程的描述，作者似乎沒有直接給齣嚴苛的定義，而是先從噪聲的特性入手，讓讀者對“隨機”有一個直觀的認識。不過，書中對某些經典隨機過程的變種介紹似乎還不夠詳盡，比如ARMA模型的推導過程，感覺跳躍性稍大，對於初學者來說，可能需要在其他資料上進行補充閱讀纔能完全跟上作者的思路。總的來說，這是一本適閤有一定數學基礎，希望係統學習隨機信號分析的讀者的入門讀物，但深度方麵可能需要讀者自己去挖掘和拓展。