非平穩隨機信號分析與處理(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 隨機信號
• 非平穩信號
• 信號處理
• 隨機過程
• 時頻分析
• 小波分析
• 譜估計
• 濾波
• 通信信號
• 雷達信號

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齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118053432

商品編碼：29692837273

包裝：精裝

齣版時間：2008-05-01

基本信息

書名:非平穩隨機信號分析與處理(第2版)

定價：78.00元

售價：53.0元,便宜25.0元,摺扣67

作者:王宏禹,邱天爽,陳礎≈

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2008-05-01

ISBN：9787118053432

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.681kg

編輯推薦

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內容提要

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本書比較全麵係統地闡述瞭非平穩隨機信號分析與處理的理論方法、類型及其應用。全書共ll章，內容包括：概論、瞬時頻率、綫性時變離散係統的基本理論、維納過程、分段平穩隨機信號、非平穩隨機信號的時變參數模型法、白噪聲中時變正弦組閤的非平穩隨機信號、方差平穩隨機信號——均值具有趨嚮性的非平穩隨機信號、周期平穩隨機信號、非平穩隨機信號的演化譜及非平穩隨機信號的WV譜。本書取材廣泛，係統性強，結構閤理，內容新穎，概念清楚，理論聯係實際，可讀性好。本書不僅總結瞭國內外關於這方麵的研究成果，還包括作者許多研究成果，是國內外關於這方麵的新著作，很有特色。
本書可作為研究生教材，也可供從事信號處理的高等院校教師及科技人員參考。

目錄

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章 概論
1.1 非平穩隨機信號的統計描述
1.1.1 概率密度和數字特徵
1.1.2 相關函數與協方差函數
1.1.3 時變功率譜
1.1.4 時變參數模型
1.2 非平穩隨機信號的時變譜
1.2.1 非平穩隨機信號的功率譜
1.2.2 非平穩隨機信號的時頻錶示
1.2.3 演化譜
1.3 非平穩隨機信號的類型
1.3.1 維納(Wiener)過程
1.3.2 分段平穩隨機信號
1.3.3 耐變參數AR、MA、ARMA模型非平穩隨機信號
1.3.4 白噪聲中時變正弦組閤非平穩隨機信號
1.3.5 方差平穩隨機信號
1.3.6 周期平穩隨機信號
1.3.7 綫性時變隨機係統輸齣的非平穩隨機信號
1.3.8 具有演化譜的非平穩隨機信號
第2章 瞬時頻率
2.1 瞬時頻率的傳統定義與估計
2.1.1 瞬時頻率的傳統定義
2.1.2 瞬時頻率估計
2.2 多分量信號的瞬時頻率
2.2.1 信號的基函數展開簡介
2.2.2 時變幅度與固定或時變頻率的非平穩信號
2.2.3 多分量信號瞬時頻率的定義
2.3 經驗模式分解法與瞬時頻率的確定
2.3.1 應用希爾伯特變換法確定瞬時頻率對信號的限製條件
2.3.2 內蘊模式函數與經驗模式分解法原理
2.3.3 經驗模式分解法的實現
2.3.4 消除邊界效應的方法
2.3.5 瞬時頻率估計例
2.4 確定瞬時頻率的平穩相位法
2.4.1 綫性調頻信號的頻譜
2.4.2 平穩相位法確定瞬時頻率
附錄 黎曼引理的證明
第3章 綫性時變離散係統的基本理論
3.1 綫性時變離散係統特性的描述
3.1.1 時變脈衝響應與格林函數
3.1.2 廣義傳遞函數
3.1.3 時變脈衝響應的傅裏葉變換
3.2 可用綫性時變係數差分方程描述的綫性時變離散係統
3.2.1 格林函數所應具備的條件
3.2.2 廣義傳遞函數所應具備的條件
3.3 綫性時變離散係統的設計
3.3.1 時域奇異值分解法
3.3.2 設計例
3.4 綫性時變離散係統的穩定性
3.4.1 綫性時變離散係統穩定的時域條件
3.4.2 綫性時變離散係統穩定的頻域條件
3.4.3 綫性時變遞歸離散係統的穩定性
3.5 綫性時變離散係統的級聯與平穩隨機輸入時綫性時變離散係統的輸齣
……
第4章 維納過程
第5章 分段平穩隨機信號
第6章 非平穩隨機信號的時變參數模型法
第7章 白噪聲中時變正弦組閤的非平穩隨機信號
第8章 方差平穩隨機信號——均值具有趨嚮性的非平穩隨機信號
第9章 周期平穩隨機信號理論
0章 非平穩隨機信號的演化譜
1章非平穩隨機信號的WV譜
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的潮汐：波動、演化與洞察》 內容簡介 在這本深入探討信號本質的書籍中，我們將一同踏上一場揭示信號背後隱藏規律的旅程。我們關注的焦點不再是那些靜止不變、循規蹈矩的信號，而是那些時刻處於變化之中、呈現齣動態演化特徵的信號。這些信號，如同大自然的潮汐般，其漲落、起伏、周期性與突發性，無不蘊含著豐富的信息，等待著我們去捕捉、去理解、去駕馭。 本書將帶領讀者從宏觀視角審視信號的“不平穩”之美，並深入其內在的“隨機”之魂。我們不再局限於對單一固定模式的解析，而是將目光投嚮那些在時間和空間上都展現齣復雜變化軌跡的信號。無論是通信係統中的數據流、生物醫學中的生理波形、金融市場中的價格波動，還是地球物理中的地震波，它們都遵循著一套動態而隨機的演化規律。理解這些規律，便如同掌握瞭洞察世界運行機製的金鑰匙。 核心主題與章節概覽： 第一部分：理解不平穩的信號世界 第一章：信號的動態邊界：何謂“不平穩”？ 本章將挑戰我們對信號的傳統認知，打破“平穩”信號的固有模式。我們將探討“不平穩”信號的定義、特徵以及其普遍存在性。從統計學角度，我們將深入剖析均值、方差、自相關函數等統計量的時變性，並引入諸如瞬時頻率、瞬時能量等概念，來量化信號的動態變化。通過大量生動的實例，如瞬息萬變的語音信號、跳躍的股票價格、脈衝式的雷達信號，讀者將直觀感受到不平穩信號的豐富性和復雜性。本章的重點在於建立一個清晰的框架，理解不平穩現象的本質，為後續的分析與處理奠定理論基礎。 第二章：隨機性的根源：探索信號的不確定性 任何實際信號都不可避免地帶有隨機性。本章將深入探究隨機信號的起源，從微觀的噪聲源到宏觀的係統擾動，解析各種因素如何導緻信號的隨機行為。我們將介紹概率論與數理統計中的核心概念，包括隨機變量、概率密度函數、隨機過程等。重點在於理解不同類型的隨機過程，如高斯白噪聲、泊鬆過程、馬爾可夫鏈等，並學習如何用數學模型來描述和預測這些隨機信號的統計特性。通過對隨機性內在規律的揭示，我們將為處理信號中的不確定性提供有力工具。 第三章：不平穩隨機信號的數學描述：從模型到現實 本章旨在將抽象的理論概念轉化為實際可用的數學工具。我們將詳細介紹描述不平穩隨機信號的常用模型，包括但不限於： 時變參數模型： 如自迴歸（AR）模型、滑動平均（MA）模型、自迴歸滑動平均（ARMA）模型及其時變版本。我們將探討如何通過估計隨時間變化的模型參數來捕捉信號的動態演化。 非參數模型： 如核密度估計、分位數迴歸等，它們在不對信號的分布做齣嚴格假設的情況下，也能有效地刻畫不平穩特性。 隨機過程的統計特性： 深入研究二階矩過程、平穩過程（作為不平穩過程的特殊情況）的性質，以及如何分析它們的協方差函數和功率譜密度。 多變量信號的協同演化： 探討多個不平穩隨機信號之間的相互關係，如協方差矩陣的時變性、格蘭傑因果關係等，為理解復雜係統中的信號交互提供視角。 通過本章的學習，讀者將掌握構建和理解不平穩隨機信號數學模型的關鍵方法。 第二部分：深入分析不平穩信號的特性 第四章：時頻分析的利器：揭示信號的“何時”與“何頻” 傳統的傅裏葉變換在分析平穩信號時錶現齣色，但對於不平穩信號，它會將時間信息“打散”，無法準確呈現信號在不同時間點的頻率成分。本章將重點介紹時頻分析技術，它能夠同時揭示信號的時間和頻率信息，為理解不平穩信號提供更精細的視角。我們將詳細講解： 短時傅裏葉變換（STFT）： 及其窗口長度選擇對時頻分辨率的影響。 小波變換（Wavelet Transform）： 及其在捕捉信號瞬態特徵和多尺度分析方麵的優勢。我們將介紹不同類型的小波基函數，並演示其在信號去噪、特徵提取等方麵的應用。 Wigner-Ville分布及其改進： 探討高階時頻分布在處理非綫性信號和交叉項抑製方麵的性能。 多分辨率分析： 理解不同尺度下信號的構成，以及如何利用多尺度信息來分析信號。 本章將通過大量的圖示和實際案例，展示時頻分析如何成為解讀不平穩信號的強大武器。 第五章：高階統計量：超越均值和方差的洞察 均值和方差是描述信號統計特性的基本量，但對於揭示信號的非高斯性和不對稱性，它們往往力不從心。本章將引入高階統計量的概念，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及更復雜的纍積量（Cumulants）和譜（Spectra）。我們將探討： 偏度和峰度在信號分類與識彆中的作用： 如何利用它們來區分不同類型的信號，例如識彆通信信號中的調製方式，或分析金融時間序列的風險分布。 三階及更高階纍積量： 如何揭示信號中的非綫性關係和相位信息，尤其適用於分析非高斯隨機過程。 高階譜分析： 探索信號在高維頻率空間中的結構，例如雙譜（Bispectrum）和三譜（Tricpectrum），它們在檢測信號的非綫性耦閤和盲源分離等問題中發揮著重要作用。 通過高階統計量的分析，我們將能夠更深入地理解信號的內在結構和其背後的物理或統計機製。 第六章：信號的分解與重構：理解信號的構成要素 復雜的信號往往可以分解為一係列更簡單的信號或特徵。本章將探討信號分解與重構的多種技術，幫助我們理解信號的構成要素並從中提取有價值的信息。我們將重點介紹： 經驗模態分解（EMD）與希爾伯特-黃變換（HHT）： 介紹EMD如何將任意信號分解為一係列具有不同頻率尺度的固有模態函數（IMFs），以及HHT如何對IMFs進行譜分析，從而實現對非平穩信號的自適應時頻分析。 獨立成分分析（ICA）： 及其在信號源分離中的應用，例如從混閤的混閤信號中分離齣獨立的原始信號。 稀疏錶示與字典學習： 探討如何用一組基嚮量（字典）來稀疏地錶示信號，並應用於信號壓縮、去噪和特徵提取。 降維技術： 如主成分分析（PCA）及其在提取信號主要變化方嚮上的應用，幫助我們理解信號的主要驅動因素。 本章將展示如何通過分解與重構，層層剝離信號的復雜性，暴露其本質的規律。 第三部分：處理與應用不平穩隨機信號 第七章：不平穩隨機信號的估計與預測：把握未來的脈搏 在對信號特性有瞭深入理解後，如何利用這些知識來估計信號的未知部分或預測其未來的發展趨勢是關鍵。本章將聚焦於信號的估計與預測技術： 卡爾曼濾波及其變種： 詳細介紹綫性卡爾曼濾波器以及非綫性係統中的擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF），它們在估計不平穩係統狀態方麵的強大能力。 粒子濾波： 探討其在處理非高斯、非綫性係統中的優勢，以及如何在復雜環境下進行有效的狀態估計。 時間序列預測模型： 迴顧ARIMA模型及其擴展，並重點介紹適用於不平穩信號的動態模型，如狀態空間模型和機器學習預測方法（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）。 模型選擇與評估： 介紹模型選擇的準則（如AIC、BIC）和預測性能的評估指標，確保我們選擇最優的模型並準確評估其預測效果。 第八章：信號的去噪與增強：淨化與凸顯信號的真容 在實際應用中，不平穩隨機信號往往受到噪聲的乾擾，使得我們難以準確提取有效信息。本章將介紹多種去噪與增強技術，以提升信號的質量和可識彆度： 基於閾值的信號去噪： 如小波閾值去噪，通過對小波係數進行閾值處理來去除噪聲，同時保留信號的關鍵特徵。 濾波器的設計與應用： 介紹自適應濾波器，如LMS（最小均方）算法，它們能夠根據信號的統計特性實時調整濾波器參數，有效地抑製隨時間變化的噪聲。 信號分離與盲源分離技術： 再次強調ICA等方法在從混閤信號中分離齣特定信號或去除乾擾信號方麵的應用。 信號增強技術： 如對比度增強、銳化等，用於提高信號的可視化效果和人工判讀的便利性。 本章旨在提供一套係統化的信號淨化工具，幫助讀者從嘈雜的數據中提取清晰、有意義的信息。 第九章：不平穩隨機信號的識彆與分類：賦予信號“身份” 在許多應用中，我們需要對未知信號進行識彆和分類。本章將探討如何利用不平穩隨機信號的特性來進行識彆與分類： 基於統計特徵的分類器： 如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、樸素貝葉斯等，利用上述章節介紹的統計量作為特徵進行分類。 基於模型參數的分類： 通過訓練不同模型的參數，並利用這些參數的區分度進行分類。 基於時頻特徵的分類： 利用時頻分析結果作為特徵，例如利用STFT或小波變換的譜圖信息進行分類。 基於機器學習的深度學習方法： 介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在處理不平穩信號的模式識彆和分類任務中的應用，它們能夠自動學習數據的深層特徵。 本章將提供一套完整的信號識彆與分類流程，幫助讀者為不同類型的信號賦予準確的“身份”。 第十章：實際應用案例與展望：洞察未來趨勢 本章將匯集前述理論與方法，通過詳細的實際應用案例，展示不平穩隨機信號分析與處理在各個領域的強大威力。我們將探討： 通信係統： 如自適應均衡、信道估計、調製識彆等，在高速、動態的無綫通信環境下的應用。 生物醫學工程： 如腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）信號的去噪與特徵提取，用於疾病診斷與監測。 金融工程： 如股票價格預測、風險評估、欺詐檢測等，在波動劇烈的金融市場中的應用。 地球科學： 如地震信號分析、氣象數據預測、遙感圖像處理等，理解地球係統的動態變化。 工業監測與故障診斷： 如機械振動信號分析，用於預測設備故障，提高生産效率。 最後，本章將對不平穩隨機信號分析與處理領域的未來發展趨勢進行展望，包括對大數據、人工智能與信號處理的深度融閤，以及在新興技術（如5G/6G通信、物聯網、自動駕駛）中的潛在應用前景，引導讀者關注該領域的前沿發展。 本書特點： 理論與實踐相結閤： 深入淺齣的理論講解，配閤豐富的數學推導和清晰的公式解釋，同時輔以大量的實際案例和算法演示，幫助讀者將理論知識應用於解決實際問題。 循序漸進的教學設計： 從基礎概念的引入，到復雜技術的講解，層層遞進，確保不同背景的讀者都能逐步掌握不平穩隨機信號分析與處理的核心技術。 強調可視化與直觀理解： 大量運用圖錶、時頻圖、信號波形等可視化手段，幫助讀者直觀地理解信號的動態變化和分析結果。 前沿技術的引入： 關注領域內的最新發展，如深度學習在信號處理中的應用，為讀者提供最新的技術視野。 豐富的參考文獻與學習資源： 提供深入閱讀的參考文獻列錶，引導讀者進一步探索相關領域。 “信號的潮汐：波動、演化與洞察”不僅僅是一本技術手冊，更是一次對世界動態規律的探索之旅。它將幫助您理解那些看似雜亂無章的信號中隱藏的深刻模式，賦予您洞察和駕馭復雜信息的能力，從而在不斷變化的時代浪潮中，抓住機遇，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本《現代控製理論導論》簡直是控製領域的一本“聖經”。作者的講解深入淺齣，即便是初次接觸現代控製理論的讀者，也能很好地跟上思路。它從基礎的係統描述開始，穩步推進到狀態空間錶示、能控性與能觀性分析，最後涵蓋瞭現代控製係統的設計與性能分析。書中的數學推導嚴謹而不失清晰，每一步都像是為讀者精心鋪設的階梯，讓人在解決復雜問題時豁然開朗。尤其值得稱贊的是，書中對李雅普諾夫穩定性理論的闡述，不僅給齣瞭嚴格的證明，還結閤瞭實際工程案例，讓抽象的數學概念變得生動起來。我印象最深的是關於極點配置的部分，作者提供的設計方法非常實用，不僅限於教科書上的理論推導，更包含瞭如何在實際係統中應用這些技術的思考。讀完這本書，感覺自己對整個控製係統設計流程有瞭前所未有的係統認知，是理工科學生和工程師案頭必備的寶典。

評分☆☆☆☆☆

《數值計算方法（原書第5版）》這本書，簡直是數值分析領域的一部裏程碑式的作品。它最大的特點在於對算法穩定性和收斂性分析的重視程度，遠超一般教材的講解深度。書中對矩陣計算部分，尤其是特徵值問題的數值解法，比如QR算法，講解得極為細緻，不僅描述瞭算法的步驟，還深入探討瞭其背後的迭代理論和誤差分析。我特彆欣賞它在講解插值和數值積分時，對不同方法的適用場景和局限性的對比分析，這對於工程應用中的實際選型至關重要。書中還包含瞭大量的 MATLAB 示例代碼，這些代碼不僅是工具，更是幫助理解算法流程的直觀體現，讀者可以親手運行並觀察誤差的變化。總而言之，這本書為我們提供瞭一個既有理論深度又注重工程實踐的數值計算知識體係框架，是算法工程師和科學計算研究人員的必備工具書，閱讀體驗非常紮實可靠。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《計算機網絡：自頂嚮下方法（第8版）》，說實話，讀完感覺受益匪淺，完全顛覆瞭我之前對網絡協議的一些零散認識。這本書最大的亮點在於它的“自頂嚮下”的敘事結構，從應用層開始，層層深入到物理層，這種學習路徑非常符閤直覺，讓初學者不會被復雜的底層細節一開始就淹沒。比如，它對HTTP協議的講解，不僅細緻地分析瞭報文結構和語義，還結閤瞭現代Web應用的特點，比如持久連接、緩存機製等，講解得非常透徹。再說到傳輸層，TCP的擁塞控製算法，書中通過圖示和僞代碼，把復雜的窗口變化過程描述得一清二楚，讀起來毫不費力。作者的文筆風趣幽默，經常穿插一些曆史背景和工程實現中的“陷阱”，讓原本枯燥的協議學習變得津津有味。這本書不僅適閤學生係統學習，對於一綫網絡工程師迴顧和查漏補缺也是極好的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

關於《高級數據庫係統原理與實踐》，這本書給我的感覺是兼顧瞭理論的深度和工業界實踐的廣度。它並沒有僅僅停留在關係代型的基礎範式上，而是大刀闊斧地深入到瞭事務管理、並發控製、恢復機製等核心領域。作者對兩階段鎖定協議和多版本並發控製（MVCC）的機製解釋得非常清晰，圖文並茂地展示瞭死鎖的檢測與避免策略。更讓我眼前一亮的是，它花瞭大篇幅講解瞭分布式數據庫的挑戰，包括兩階段提交（2PC）和Paxos算法的原理，這在很多普通教材中是比較少見的深度。書中對查詢優化器的內部工作原理的剖析，從代數錶達式的轉換到代價模型的建立，都描繪得淋灕盡緻。對於希望從“數據庫用戶”轉變為“數據庫設計者或開發者”的人來說，這本書提供瞭從宏觀架構到微觀實現的全景視角，閱讀體驗是嚴謹而充滿啓發性的。

評分☆☆☆☆☆

《量子力學導論（捲一）》這本書，老實說，門檻是有點高的，但一旦跨過去，眼界就會完全不一樣。我不是物理學專業的，但被這本書的深度和廣度深深吸引。作者的講解極其嚴謹，每一個概念的引入都建立在堅實的數學基礎之上，特彆是對於綫性代數在量子力學中的應用，處理得非常優雅。它不像一些入門書那樣隻停留在波函數和薛定諤方程的層麵，而是更早地引入瞭狄拉剋符號和Hilbert空間的概念，這對於理解更深層次的量子信息和散射理論至關重要。書中對角動量和自鏇的討論，詳細到令人贊嘆，復雜的矩陣運算和變換被組織得井井有條。雖然閱讀過程中需要頻繁查閱高等數學和綫性代數的參考書，但這正是它價值所在——它強迫你真正去理解底層原理，而不是僅僅記住公式。對於想深入研究量子理論的嚴肅學習者來說，這是一部不可多得的經典教材。