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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118053432

商品编码：29692837273

包装：精装

出版时间：2008-05-01

基本信息

书名:非平稳随机信号分析与处理(第2版)

定价：78.00元

售价：53.0元,便宜25.0元,折扣67

作者:王宏禹,邱天爽,陈础≈

出版社：国防工业出版社

出版日期：2008-05-01

ISBN：9787118053432

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.681kg

编辑推荐

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内容提要

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本书比较全面系统地阐述了非平稳随机信号分析与处理的理论方法、类型及其应用。全书共ll章，内容包括：概论、瞬时频率、线性时变离散系统的基本理论、维纳过程、分段平稳随机信号、非平稳随机信号的时变参数模型法、白噪声中时变正弦组合的非平稳随机信号、方差平稳随机信号——均值具有趋向性的非平稳随机信号、周期平稳随机信号、非平稳随机信号的演化谱及非平稳随机信号的WV谱。本书取材广泛，系统性强，结构合理，内容新颖，概念清楚，理论联系实际，可读性好。本书不仅总结了国内外关于这方面的研究成果，还包括作者许多研究成果，是国内外关于这方面的新著作，很有特色。
本书可作为研究生教材，也可供从事信号处理的高等院校教师及科技人员参考。

目录

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章 概论
1.1 非平稳随机信号的统计描述
1.1.1 概率密度和数字特征
1.1.2 相关函数与协方差函数
1.1.3 时变功率谱
1.1.4 时变参数模型
1.2 非平稳随机信号的时变谱
1.2.1 非平稳随机信号的功率谱
1.2.2 非平稳随机信号的时频表示
1.2.3 演化谱
1.3 非平稳随机信号的类型
1.3.1 维纳(Wiener)过程
1.3.2 分段平稳随机信号
1.3.3 耐变参数AR、MA、ARMA模型非平稳随机信号
1.3.4 白噪声中时变正弦组合非平稳随机信号
1.3.5 方差平稳随机信号
1.3.6 周期平稳随机信号
1.3.7 线性时变随机系统输出的非平稳随机信号
1.3.8 具有演化谱的非平稳随机信号
第2章 瞬时频率
2.1 瞬时频率的传统定义与估计
2.1.1 瞬时频率的传统定义
2.1.2 瞬时频率估计
2.2 多分量信号的瞬时频率
2.2.1 信号的基函数展开简介
2.2.2 时变幅度与固定或时变频率的非平稳信号
2.2.3 多分量信号瞬时频率的定义
2.3 经验模式分解法与瞬时频率的确定
2.3.1 应用希尔伯特变换法确定瞬时频率对信号的限制条件
2.3.2 内蕴模式函数与经验模式分解法原理
2.3.3 经验模式分解法的实现
2.3.4 消除边界效应的方法
2.3.5 瞬时频率估计例
2.4 确定瞬时频率的平稳相位法
2.4.1 线性调频信号的频谱
2.4.2 平稳相位法确定瞬时频率
附录 黎曼引理的证明
第3章 线性时变离散系统的基本理论
3.1 线性时变离散系统特性的描述
3.1.1 时变脉冲响应与格林函数
3.1.2 广义传递函数
3.1.3 时变脉冲响应的傅里叶变换
3.2 可用线性时变系数差分方程描述的线性时变离散系统
3.2.1 格林函数所应具备的条件
3.2.2 广义传递函数所应具备的条件
3.3 线性时变离散系统的设计
3.3.1 时域奇异值分解法
3.3.2 设计例
3.4 线性时变离散系统的稳定性
3.4.1 线性时变离散系统稳定的时域条件
3.4.2 线性时变离散系统稳定的频域条件
3.4.3 线性时变递归离散系统的稳定性
3.5 线性时变离散系统的级联与平稳随机输入时线性时变离散系统的输出
……
第4章 维纳过程
第5章 分段平稳随机信号
第6章 非平稳随机信号的时变参数模型法
第7章 白噪声中时变正弦组合的非平稳随机信号
第8章 方差平稳随机信号——均值具有趋向性的非平稳随机信号
第9章 周期平稳随机信号理论
0章 非平稳随机信号的演化谱
1章非平稳随机信号的WV谱
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信号的潮汐：波动、演化与洞察》 内容简介 在这本深入探讨信号本质的书籍中，我们将一同踏上一场揭示信号背后隐藏规律的旅程。我们关注的焦点不再是那些静止不变、循规蹈矩的信号，而是那些时刻处于变化之中、呈现出动态演化特征的信号。这些信号，如同大自然的潮汐般，其涨落、起伏、周期性与突发性，无不蕴含着丰富的信息，等待着我们去捕捉、去理解、去驾驭。 本书将带领读者从宏观视角审视信号的“不平稳”之美，并深入其内在的“随机”之魂。我们不再局限于对单一固定模式的解析，而是将目光投向那些在时间和空间上都展现出复杂变化轨迹的信号。无论是通信系统中的数据流、生物医学中的生理波形、金融市场中的价格波动，还是地球物理中的地震波，它们都遵循着一套动态而随机的演化规律。理解这些规律，便如同掌握了洞察世界运行机制的金钥匙。 核心主题与章节概览： 第一部分：理解不平稳的信号世界 第一章：信号的动态边界：何谓“不平稳”？ 本章将挑战我们对信号的传统认知，打破“平稳”信号的固有模式。我们将探讨“不平稳”信号的定义、特征以及其普遍存在性。从统计学角度，我们将深入剖析均值、方差、自相关函数等统计量的时变性，并引入诸如瞬时频率、瞬时能量等概念，来量化信号的动态变化。通过大量生动的实例，如瞬息万变的语音信号、跳跃的股票价格、脉冲式的雷达信号，读者将直观感受到不平稳信号的丰富性和复杂性。本章的重点在于建立一个清晰的框架，理解不平稳现象的本质，为后续的分析与处理奠定理论基础。 第二章：随机性的根源：探索信号的不确定性 任何实际信号都不可避免地带有随机性。本章将深入探究随机信号的起源，从微观的噪声源到宏观的系统扰动，解析各种因素如何导致信号的随机行为。我们将介绍概率论与数理统计中的核心概念，包括随机变量、概率密度函数、随机过程等。重点在于理解不同类型的随机过程，如高斯白噪声、泊松过程、马尔可夫链等，并学习如何用数学模型来描述和预测这些随机信号的统计特性。通过对随机性内在规律的揭示，我们将为处理信号中的不确定性提供有力工具。 第三章：不平稳随机信号的数学描述：从模型到现实 本章旨在将抽象的理论概念转化为实际可用的数学工具。我们将详细介绍描述不平稳随机信号的常用模型，包括但不限于： 时变参数模型： 如自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型、自回归滑动平均（ARMA）模型及其时变版本。我们将探讨如何通过估计随时间变化的模型参数来捕捉信号的动态演化。 非参数模型： 如核密度估计、分位数回归等，它们在不对信号的分布做出严格假设的情况下，也能有效地刻画不平稳特性。 随机过程的统计特性： 深入研究二阶矩过程、平稳过程（作为不平稳过程的特殊情况）的性质，以及如何分析它们的协方差函数和功率谱密度。 多变量信号的协同演化： 探讨多个不平稳随机信号之间的相互关系，如协方差矩阵的时变性、格兰杰因果关系等，为理解复杂系统中的信号交互提供视角。 通过本章的学习，读者将掌握构建和理解不平稳随机信号数学模型的关键方法。 第二部分：深入分析不平稳信号的特性 第四章：时频分析的利器：揭示信号的“何时”与“何频” 传统的傅里叶变换在分析平稳信号时表现出色，但对于不平稳信号，它会将时间信息“打散”，无法准确呈现信号在不同时间点的频率成分。本章将重点介绍时频分析技术，它能够同时揭示信号的时间和频率信息，为理解不平稳信号提供更精细的视角。我们将详细讲解： 短时傅里叶变换（STFT）： 及其窗口长度选择对时频分辨率的影响。 小波变换（Wavelet Transform）： 及其在捕捉信号瞬态特征和多尺度分析方面的优势。我们将介绍不同类型的小波基函数，并演示其在信号去噪、特征提取等方面的应用。 Wigner-Ville分布及其改进： 探讨高阶时频分布在处理非线性信号和交叉项抑制方面的性能。 多分辨率分析： 理解不同尺度下信号的构成，以及如何利用多尺度信息来分析信号。 本章将通过大量的图示和实际案例，展示时频分析如何成为解读不平稳信号的强大武器。 第五章：高阶统计量：超越均值和方差的洞察 均值和方差是描述信号统计特性的基本量，但对于揭示信号的非高斯性和不对称性，它们往往力不从心。本章将引入高阶统计量的概念，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及更复杂的累积量（Cumulants）和谱（Spectra）。我们将探讨： 偏度和峰度在信号分类与识别中的作用： 如何利用它们来区分不同类型的信号，例如识别通信信号中的调制方式，或分析金融时间序列的风险分布。 三阶及更高阶累积量： 如何揭示信号中的非线性关系和相位信息，尤其适用于分析非高斯随机过程。 高阶谱分析： 探索信号在高维频率空间中的结构，例如双谱（Bispectrum）和三谱（Tricpectrum），它们在检测信号的非线性耦合和盲源分离等问题中发挥着重要作用。 通过高阶统计量的分析，我们将能够更深入地理解信号的内在结构和其背后的物理或统计机制。 第六章：信号的分解与重构：理解信号的构成要素 复杂的信号往往可以分解为一系列更简单的信号或特征。本章将探讨信号分解与重构的多种技术，帮助我们理解信号的构成要素并从中提取有价值的信息。我们将重点介绍： 经验模态分解（EMD）与希尔伯特-黄变换（HHT）： 介绍EMD如何将任意信号分解为一系列具有不同频率尺度的固有模态函数（IMFs），以及HHT如何对IMFs进行谱分析，从而实现对非平稳信号的自适应时频分析。 独立成分分析（ICA）： 及其在信号源分离中的应用，例如从混合的混合信号中分离出独立的原始信号。 稀疏表示与字典学习： 探讨如何用一组基向量（字典）来稀疏地表示信号，并应用于信号压缩、去噪和特征提取。 降维技术： 如主成分分析（PCA）及其在提取信号主要变化方向上的应用，帮助我们理解信号的主要驱动因素。 本章将展示如何通过分解与重构，层层剥离信号的复杂性，暴露其本质的规律。 第三部分：处理与应用不平稳随机信号 第七章：不平稳随机信号的估计与预测：把握未来的脉搏 在对信号特性有了深入理解后，如何利用这些知识来估计信号的未知部分或预测其未来的发展趋势是关键。本章将聚焦于信号的估计与预测技术： 卡尔曼滤波及其变种： 详细介绍线性卡尔曼滤波器以及非线性系统中的扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），它们在估计不平稳系统状态方面的强大能力。 粒子滤波： 探讨其在处理非高斯、非线性系统中的优势，以及如何在复杂环境下进行有效的状态估计。 时间序列预测模型： 回顾ARIMA模型及其扩展，并重点介绍适用于不平稳信号的动态模型，如状态空间模型和机器学习预测方法（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）。 模型选择与评估： 介绍模型选择的准则（如AIC、BIC）和预测性能的评估指标，确保我们选择最优的模型并准确评估其预测效果。 第八章：信号的去噪与增强：净化与凸显信号的真容 在实际应用中，不平稳随机信号往往受到噪声的干扰，使得我们难以准确提取有效信息。本章将介绍多种去噪与增强技术，以提升信号的质量和可识别度： 基于阈值的信号去噪： 如小波阈值去噪，通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声，同时保留信号的关键特征。 滤波器的设计与应用： 介绍自适应滤波器，如LMS（最小均方）算法，它们能够根据信号的统计特性实时调整滤波器参数，有效地抑制随时间变化的噪声。 信号分离与盲源分离技术： 再次强调ICA等方法在从混合信号中分离出特定信号或去除干扰信号方面的应用。 信号增强技术： 如对比度增强、锐化等，用于提高信号的可视化效果和人工判读的便利性。 本章旨在提供一套系统化的信号净化工具，帮助读者从嘈杂的数据中提取清晰、有意义的信息。 第九章：不平稳随机信号的识别与分类：赋予信号“身份” 在许多应用中，我们需要对未知信号进行识别和分类。本章将探讨如何利用不平稳随机信号的特性来进行识别与分类： 基于统计特征的分类器： 如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、朴素贝叶斯等，利用上述章节介绍的统计量作为特征进行分类。 基于模型参数的分类： 通过训练不同模型的参数，并利用这些参数的区分度进行分类。 基于时频特征的分类： 利用时频分析结果作为特征，例如利用STFT或小波变换的谱图信息进行分类。 基于机器学习的深度学习方法： 介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理不平稳信号的模式识别和分类任务中的应用，它们能够自动学习数据的深层特征。 本章将提供一套完整的信号识别与分类流程，帮助读者为不同类型的信号赋予准确的“身份”。 第十章：实际应用案例与展望：洞察未来趋势 本章将汇集前述理论与方法，通过详细的实际应用案例，展示不平稳随机信号分析与处理在各个领域的强大威力。我们将探讨： 通信系统： 如自适应均衡、信道估计、调制识别等，在高速、动态的无线通信环境下的应用。 生物医学工程： 如脑电图（EEG）、心电图（ECG）信号的去噪与特征提取，用于疾病诊断与监测。 金融工程： 如股票价格预测、风险评估、欺诈检测等，在波动剧烈的金融市场中的应用。 地球科学： 如地震信号分析、气象数据预测、遥感图像处理等，理解地球系统的动态变化。 工业监测与故障诊断： 如机械振动信号分析，用于预测设备故障，提高生产效率。 最后，本章将对不平稳随机信号分析与处理领域的未来发展趋势进行展望，包括对大数据、人工智能与信号处理的深度融合，以及在新兴技术（如5G/6G通信、物联网、自动驾驶）中的潜在应用前景，引导读者关注该领域的前沿发展。 本书特点： 理论与实践相结合： 深入浅出的理论讲解，配合丰富的数学推导和清晰的公式解释，同时辅以大量的实际案例和算法演示，帮助读者将理论知识应用于解决实际问题。 循序渐进的教学设计： 从基础概念的引入，到复杂技术的讲解，层层递进，确保不同背景的读者都能逐步掌握不平稳随机信号分析与处理的核心技术。 强调可视化与直观理解： 大量运用图表、时频图、信号波形等可视化手段，帮助读者直观地理解信号的动态变化和分析结果。 前沿技术的引入： 关注领域内的最新发展，如深度学习在信号处理中的应用，为读者提供最新的技术视野。 丰富的参考文献与学习资源： 提供深入阅读的参考文献列表，引导读者进一步探索相关领域。 “信号的潮汐：波动、演化与洞察”不仅仅是一本技术手册，更是一次对世界动态规律的探索之旅。它将帮助您理解那些看似杂乱无章的信号中隐藏的深刻模式，赋予您洞察和驾驭复杂信息的能力，从而在不断变化的时代浪潮中，抓住机遇，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

《量子力学导论（卷一）》这本书，老实说，门槛是有点高的，但一旦跨过去，眼界就会完全不一样。我不是物理学专业的，但被这本书的深度和广度深深吸引。作者的讲解极其严谨，每一个概念的引入都建立在坚实的数学基础之上，特别是对于线性代数在量子力学中的应用，处理得非常优雅。它不像一些入门书那样只停留在波函数和薛定谔方程的层面，而是更早地引入了狄拉克符号和Hilbert空间的概念，这对于理解更深层次的量子信息和散射理论至关重要。书中对角动量和自旋的讨论，详细到令人赞叹，复杂的矩阵运算和变换被组织得井井有条。虽然阅读过程中需要频繁查阅高等数学和线性代数的参考书，但这正是它价值所在——它强迫你真正去理解底层原理，而不是仅仅记住公式。对于想深入研究量子理论的严肃学习者来说，这是一部不可多得的经典教材。

评分☆☆☆☆☆

关于《高级数据库系统原理与实践》，这本书给我的感觉是兼顾了理论的深度和工业界实践的广度。它并没有仅仅停留在关系代型的基础范式上，而是大刀阔斧地深入到了事务管理、并发控制、恢复机制等核心领域。作者对两阶段锁定协议和多版本并发控制（MVCC）的机制解释得非常清晰，图文并茂地展示了死锁的检测与避免策略。更让我眼前一亮的是，它花了大篇幅讲解了分布式数据库的挑战，包括两阶段提交（2PC）和Paxos算法的原理，这在很多普通教材中是比较少见的深度。书中对查询优化器的内部工作原理的剖析，从代数表达式的转换到代价模型的建立，都描绘得淋漓尽致。对于希望从“数据库用户”转变为“数据库设计者或开发者”的人来说，这本书提供了从宏观架构到微观实现的全景视角，阅读体验是严谨而充满启发性的。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《计算机网络：自顶向下方法（第8版）》，说实话，读完感觉受益匪浅，完全颠覆了我之前对网络协议的一些零散认识。这本书最大的亮点在于它的“自顶向下”的叙事结构，从应用层开始，层层深入到物理层，这种学习路径非常符合直觉，让初学者不会被复杂的底层细节一开始就淹没。比如，它对HTTP协议的讲解，不仅细致地分析了报文结构和语义，还结合了现代Web应用的特点，比如持久连接、缓存机制等，讲解得非常透彻。再说到传输层，TCP的拥塞控制算法，书中通过图示和伪代码，把复杂的窗口变化过程描述得一清二楚，读起来毫不费力。作者的文笔风趣幽默，经常穿插一些历史背景和工程实现中的“陷阱”，让原本枯燥的协议学习变得津津有味。这本书不仅适合学生系统学习，对于一线网络工程师回顾和查漏补缺也是极好的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代控制理论导论》简直是控制领域的一本“圣经”。作者的讲解深入浅出，即便是初次接触现代控制理论的读者，也能很好地跟上思路。它从基础的系统描述开始，稳步推进到状态空间表示、能控性与能观性分析，最后涵盖了现代控制系统的设计与性能分析。书中的数学推导严谨而不失清晰，每一步都像是为读者精心铺设的阶梯，让人在解决复杂问题时豁然开朗。尤其值得称赞的是，书中对李雅普诺夫稳定性理论的阐述，不仅给出了严格的证明，还结合了实际工程案例，让抽象的数学概念变得生动起来。我印象最深的是关于极点配置的部分，作者提供的设计方法非常实用，不仅限于教科书上的理论推导，更包含了如何在实际系统中应用这些技术的思考。读完这本书，感觉自己对整个控制系统设计流程有了前所未有的系统认知，是理工科学生和工程师案头必备的宝典。

评分☆☆☆☆☆

《数值计算方法（原书第5版）》这本书，简直是数值分析领域的一部里程碑式的作品。它最大的特点在于对算法稳定性和收敛性分析的重视程度，远超一般教材的讲解深度。书中对矩阵计算部分，尤其是特征值问题的数值解法，比如QR算法，讲解得极为细致，不仅描述了算法的步骤，还深入探讨了其背后的迭代理论和误差分析。我特别欣赏它在讲解插值和数值积分时，对不同方法的适用场景和局限性的对比分析，这对于工程应用中的实际选型至关重要。书中还包含了大量的 MATLAB 示例代码，这些代码不仅是工具，更是帮助理解算法流程的直观体现，读者可以亲手运行并观察误差的变化。总而言之，这本书为我们提供了一个既有理论深度又注重工程实践的数值计算知识体系框架，是算法工程师和科学计算研究人员的必备工具书，阅读体验非常扎实可靠。