随机信号分析与处理(第2版)(新坐标大学本科电子信息类专业系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗鹏飞张文明 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302279174

商品编码：29704507644

包装：简装

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名:随机信号分析与处理(第2版)(新坐标大学本科电子信息类专业系列教材)

：29.00元

售价：19.7元,便宜9.3元,折扣67

作者:罗鹏飞张文明

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787302279174

字数：

页码：

版次：1

装帧：简装

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

内容提要

罗鹏飞等编著的《*信号分析与处理(第2版）》介绍了*信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共8章，主要内容包括*变量基础、*过程的基本概念、*过程的线性变换、*过程的非线性变换、窄带*过程、马尔可夫过程和泊松过程、估计理论、检测理论。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开，强调对*信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握，注重理论和实践的结合，特别是强调MATLAB在*信号分析与处理中的应用，书中给出了大量的例题和信号处理实例，每章后附有研讨题、习题、计算机作业、实验和课程设计内容，部分习题附有答案。
《*信号分析与处理(第2版）》可作为高等学校电子信息类专业本科生的教材，也可供信号处理相关领域的工程技术人员参考。

目录

章　随机变量基础　1.1　概率论的基本术语　1.2　随机变量的定义　1.3　随机变量的分布函数与概率密度　1.4　多维随机变量及分布　　1.4.1　二维随机变量　　1.4.2　条件分布　　1.4.3　多维分布　1.5　随机变量的数字特征　　1.5.1　均值　　1.5.2　方差　　1.5.3　协方差与相关系数　　1.5.4　矩　　1.5.5　数字特征计算举例　1.6　随机变量的函数　　1.6.1　一维随机变量函数的分布　　1.6.2　多维随机变量函数的分布　　1.6.3　随机变量函数的数字特征　1.7　多维正态随机变量　　1.7.1　二维正态随机变量　　1.7.2　多维正态随机变量　　1.7.3　正态随机变量的线性变换　1.8　复随机变量及其统计特性　1.9　信号处理实例　1.10　MATLAB的统计函数　　1.10.1　概率密度和概率分布函数　　1.10.2　用MATLAB求随机变量的统计特性　习题　计算机作业　研讨题　附录A　全概率公式和贝叶斯公式第2章　随机过程的基本概念　2.1　随机过程的基本概念及定义　2.2　随机过程的统计描述　　2.2.1　随机过程的概率分布　　2.2.2　随机过程的数字特征　2.3　平稳随机过程　　2.3.1　平稳随机过程的定义　　2.3.2　平稳随机过程自相关函数的特性　　2.3.3　平稳随机过程的相关系数和相关时间　　2.3.4　其他平稳的概念　　2.3.5　随机过程的各态历经性　2.4　随机过程的联合分布和互相关函数　　2.4.1　联合分布函数和联合概率密度　　2.4.2　互相关函数及其性质　2.5　随机过程的功率谱密度　　2.5.1　连续时间随机过程的功率谱　　2.5.2　随机序列的功率谱　　2.5.3　互功率谱　　2.5.4　非平稳随机过程的功率谱　2.6　典型的随机过程　　2.6.1　白噪声　　2.6.2　正态随机过程　2.7　基于MATLAB的随机过程分析方法　　2.7.1　随机序列的产生　　2.7.2　随机序列的数字特征估计　　2.7.3　概率密度估计　2.8　信号处理实例　　2.8.1　脉冲幅度调制信号的功率谱　　2.8.2　数字图像的直方图均衡　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验2.1　随机过程的模拟与特征估计　实验2.2　数字图像直方图均衡第3章　随机过程的线性变换　3.1　变换的基本概念和基本定理　　3.1.1　变换的基本概念　　3.1.2　线性变换的基本定理　3.2　随机过程通过线性系统分析　　3.2.1　冲激响应法　　3.2.2　频谱法　　3.2.3　平稳性的讨论　3.3　限带过程　　3.3.1　低通过程　　3.3.2　带通过程　　3.3.3　噪声等效通能带　3.4　随机序列通过离散线性系统分析　3.5　佳线性滤波器　　3.5.1　输出信噪比大的佳线性滤波器　　3.5.2　匹配滤波器　　3.5.3　广义匹配滤波器　3.6　线性系统输出端随机过程的概率分布　　3.6.1　正态随机过程通过线性系统　　3.6.2　随机过程的正态化　3.7　信号处理实例：　有色高斯随机过程的模拟　　3.7.1　频域法　　3.7.2　时域滤波法　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验3.1　典型时间序列模型分析　实验3.2　随机过程通过线性系统分析第4章　随机过程的非线性变换　4.1　非线性变换的直接分析法　　4.1.1　概率密度　　4.1.2　均值和自相关函数　4.2　非线性系统分析的变换法　　4.2.1　变换法的基本公式　　4.2.2　Price定理　4.3　非线性系统分析的级数展开法　4.4　信号处理实例：　量化噪声分析　习题　研讨题第5章　窄带随机过程　5.1　希尔伯特变换　　5.1.1　希尔伯特变换的定义　　5.1.2　希尔伯特变换的性质　5.2　信号的复信号表示　　5.2.1　确知信号的复信号表示　　5.2.2　随机信号的复信号表示　5.3　窄带随机过程的统计特性　　5.3.1　窄带随机过程的准正弦振荡表示　　5.3.2　窄带随机过程的统计特性　5.4　窄带正态随机过程包络和相位的分布　　5.4.1　窄带正态噪声的包络和相位的分布　　5.4.2　窄带正态噪声加正弦信号的包络和相位的分布　　5.4.3　窄带正态过程包络平方的分布　5.5　信号处理实例——通信系统的抗噪性能分析　　5.5.1　几种常见的调制解调技术　　5.5.2　解调系统的抗噪性能分析　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验5.1　窄带高斯随机过程的产生　实验5.2　语音信号通过非线性系统分析（课程设计）第6章　马尔可夫过程与泊松过程　6.1　马尔可夫链　　6.1.1　马尔可夫链的定义　　6.1.2　马尔可夫链的转移概率及矩阵　　6.1.3　切普曼柯尔莫哥洛夫方程　　6.1.4　齐次马尔可夫链　　6.1.5　平稳链　　6.1.6　马尔可夫链中状态分类　　6.1.7　遍历性　6.2　隐马尔可夫模型（HMM）　6.3　马尔可夫过程　　6.3.1　一般概念　　6.3.2　切普曼柯尔莫哥洛夫方程　6.4　独立增量过程　　6.4.1　独立增量过程定义　　6.4.2　泊松过程　　6.4.3　维纳过程　习题　计算机作业　实验　　通信信道误码率分析第7章　估计理论　7.1　估计的基本概念　7.2　贝叶斯估计　　7.2.1　小均方估计　　7.2.2　条件中位数估计　　7.2.3　大后验概率估计　7.3　大似然估计　7.4　估计量的性能　　7.4.1　性能指标　　7.4.2　无偏估计量的性能边界　7.5　线性小均方估计　7.6　小二乘估计　　7.6.1　估计原理　　7.6.2　估计性能　7.7　波形估计　　7.7.1　波形估计的一般概念　　7.7.2　维纳滤波器　7.8　信号处理实例　　7.8.1　距离估计　　7.8.2　目标跟踪　习题　计算机作业　研讨题　实验　维纳滤波实验——噪声中语音信号的恢复第8章　检测理论　8.1　假设检验的基本概念　8.2　判决准则　　8.2.1　贝叶斯准则　　8.2.2　极大极小准则　　8.2.3　纽曼皮尔逊准则　8.3　检测性能及其蒙特卡罗仿真　　8.3.1　接收机工作特性　　8.3.2　检测性能的蒙特卡罗仿真　8.4　复合假设检验　　8.4.1　贝叶斯方法　　8.4.2　一致大势检验　　8.4.3　广义似然比检验　8.5　多元假设检验　8.6　噪声中信号的检测　　8.6.1　高斯白噪声中确定的检测　　8.6.2　佳接收机的性能　8.7　信号处理实例　　8.7.1　加性高斯信道中基带数字传输　　8.7.2　双门限检测器　　8.7.3　模式识别（分类）　习题　计算机作业　研讨题　实验　实验8.1　检测性能的蒙特卡罗仿真　实验8.2　图像模式识别部分习题参考答案参考文献

作者介绍

文摘

序言

探索现代信号处理的基石：从不确定性到信息提取的深度之旅 在信息爆炸的时代，理解和驾驭复杂多变的信号已成为一项核心技能，无论是在通信、控制、图像处理、生物医学工程，还是在金融建模等众多前沿领域。这些信号往往携带着海量的信息，但同时也充满了随机性和不确定性，使得直接的解析和预测变得异常困难。本系列教材旨在为电子信息类专业的本科生构建坚实的理论基础，深入剖析“随机信号分析与处理”这一关键学科，揭示如何从看似杂乱无章的噪声中提取有价值的信息，并对未来的信号行为进行有效预测和控制。 我们首先将带领读者踏上一段严谨的数学之旅，深入理解描述随机现象的概率论基础。从基本概率概念、随机变量及其分布，到多维随机变量和随机向量的性质，我们将系统地建立起刻画随机过程的工具箱。这不仅仅是理论上的推演，更强调概念的直观理解和实际应用。例如，我们会探讨不同概率分布（如高斯分布、泊松分布、指数分布等）在实际信号模型中的体现，以及它们如何影响信号的统计特性。理解这些基础，就好比掌握了理解世界运行规律的语言，为后续的信号分析奠定不可动摇的地基。 在牢固掌握了概率论的基石后，我们将目光聚焦于“随机过程”。这是一个核心概念，它将静态的概率分布延伸到动态的时间序列。我们将学习如何描述一个随机过程的统计特性，包括其均值函数、自相关函数和功率谱密度。这些函数如同随机信号的“指纹”，能够精确地揭示其内在的规律和结构。例如，通过自相关函数，我们可以识别信号的周期性、平稳性以及不同时间点上的依赖关系；而功率谱密度则清晰地展示了信号能量在不同频率上的分布，这对于滤波器设计、频谱分析至关重要。我们将深入分析各种重要的随机过程模型，如马尔可夫过程、高斯过程、泊松过程等，理解它们的数学特性及其在现实世界中的应用场景，例如通信中的噪声模型、排队论中的事件序列等。 随机信号分析的核心目标之一是“估计”。当面临含噪声的观测信号时，我们如何尽可能准确地恢复原始信号？本教材将系统地介绍多种强大的估计方法。我们将从经典的最小均方误差（MMSE）估计入手，深入理解其理论原理和求解方法。随后，我们将转向更具代表性的维纳滤波（Wiener Filter），学习如何设计最优的线性滤波器，以在噪声环境中最大限度地减小估计误差。对于更一般的非线性估计问题，我们将引入卡尔曼滤波（Kalman Filter）这一里程碑式的算法。卡尔曼滤波以其在动态系统状态估计上的卓越表现，在导航、跟踪、控制等领域得到了广泛应用。我们将详细讲解其递推算法的原理，并结合实例展示其在实际系统中的应用，例如无人机姿态估计、目标跟踪等。此外，我们还将探讨最大似然估计（MLE）等其他重要的估计技术，为读者提供一个全面的估计理论框架。 除了从噪声中恢复信号，我们还需要对信号的未来行为进行预测，以实现更智能的决策和控制。本系列教材将深入探讨“随机信号预测”的理论与方法。我们将学习著名的平稳时间序列预测模型，如AR（自回归）、MA（移动平均）和ARMA（自回归-移动平均）模型。这些模型能够有效地捕捉信号的自相关性，并基于过去的观测数据预测未来的值。我们将详细讲解这些模型的建立、参数估计以及预测的实现步骤。对于非平稳信号，我们将介绍更高级的预测技术，如状态空间模型和基于机器学习的预测方法，为读者提供处理更复杂信号场景的能力。 “信号处理”的另一个重要方面是“滤波”。滤波器扮演着“信号的医生”的角色，它们能够根据信号的特性，去除不需要的成分（如噪声），增强有用的成分，或者改变信号的频谱。我们将详细介绍各种类型的滤波器，包括频率域滤波器（如低通、高通、带通滤波器）和时域滤波器（如移动平均滤波器）。重点将放在线性时不变（LTI）滤波器的分析和设计上，理解其冲激响应和频率响应，以及如何利用傅里叶变换等工具分析滤波器的性能。我们将探讨数字滤波器的实现，包括FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原则和优点，并介绍在实际应用中常用的滤波器设计方法，如窗函数法、频率采样法等。 本系列教材的特色在于理论与实践的深度结合。每一章节都将配以大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。我们将通过具体的案例分析，展示随机信号分析与处理在通信系统中的应用（如调制解调、信道估计），在控制系统中的应用（如状态反馈控制、观测器设计），在图像处理中的应用（如图像去噪、图像增强），以及在其他新兴领域（如机器学习中的特征提取、深度学习中的模型解释）的应用。这些案例将帮助读者将抽象的理论概念与生动的工程实践联系起来，深刻理解其价值和意义。 我们相信，通过对本系列教材的系统学习，电子信息类专业的学生将能够： 建立坚实的概率论和随机过程理论基础：深刻理解随机信号的数学本质，能够用严谨的数学语言描述和分析随机现象。 掌握多种信号估计和预测方法：能够从含噪声的观测信号中提取有效信息，并对信号的未来行为进行准确预测。 熟练运用滤波器进行信号增强和分离：能够设计和实现各种滤波器，以满足特定的信号处理需求。 理解随机信号分析与处理在实际工程中的广泛应用：能够将所学理论知识应用于解决通信、控制、图像、金融等领域的实际问题。 培养独立分析和解决复杂信号问题的能力：为未来在科研、工程等领域从事相关工作打下坚实的基础。 我们鼓励读者在学习过程中积极思考，勇于实践，将理论知识与工程实践紧密结合，最终成为能够驾驭随机信号，洞察信息奥秘的优秀工程师和研究者。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的习题设计简直是“魔鬼”级别的，当然，这话是褒义的。它不像有些教材那样，只提供一些照搬书本例题的简单计算题。这里的习题很多都设置了陷阱，需要你真正理解背后的原理才能解出来，特别是那些涉及系统分析和最优估计的部分。我记得有一道关于维纳滤波器的题，要求在特定的信噪比条件下求解滤波器系数，光是推导过程就让我卡了整整一个下午。不过，一旦茅塞顿开，那种成就感是无与伦比的。教材后面的附录部分也很有价值，它没有简单地罗列公式，而是对一些关键的定理和引理进行了详细的证明过程阐述，这对于想往理论方向深究的同学来说，提供了极好的参考。它不光是教你怎么“用”工具，更是在教你“造”工具，这种教学理念，使得这本书的价值远远超出了普通课本的范畴。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的封面设计确实挺吸引人的，色彩搭配比较沉稳，字体选择也显得专业。我刚拿到手的时候，首先被它的厚度和分量所震撼，一看就知道内容很扎实。迫不及待地翻开目录，发现它对信号处理的基础概念梳理得非常清晰，从最基础的傅里叶分析到随机过程的理论，层层递进，逻辑性很强。我特别欣赏它在引入新概念时，总是会先给出一个直观的物理背景或实际应用场景，而不是直接抛出复杂的数学公式，这对于我们这些初次接触这个领域的学生来说，简直是雪中送炭。比如，它对白噪声和高斯过程的讲解，就结合了实际通信系统中的噪声模型，让人一下子就理解了为什么要研究这些内容。而且，书中的插图和图示也做得相当到位，很多抽象的数学变换，通过图示就能变得可视化，极大地降低了理解难度。整体来看，这本书的编写风格是非常严谨且注重培养读者的工程直觉的，为后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量令人称赞。纸张的质感很好，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。更重要的是，它的数学符号和公式的排版非常规范，间距适中，变量和下标的区分清晰可见，这在处理复杂的概率密度函数和积分符号时尤为重要，避免了阅读上的歧义。我之前用过一些印刷质量不佳的书，光是辨认一个上标或下标就得花不少时间，但这本教材完全没有这个问题。此外，书中对一些历史背景和重要学者的介绍穿插得恰到好处，比如在介绍卡尔曼滤波时，简要提到了它在航天领域的突破性应用，这让人在学习技术细节的同时，也能感受到学科的发展脉络和其深远的工程意义，使得学习过程不再枯燥乏味，充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

老实讲，这本书的语言风格是偏向于学术性的，它追求精确和无歧义，这使得初学者在面对某些章节时可能会感到有一定的阅读门槛。它不会用太多花哨的词汇来粉饰太平，而是直截了当地阐述数学逻辑。对于自学能力较弱或者数学基础不够扎实的同学来说，可能需要搭配老师的精讲或者辅导材料才能完全消化吸收。不过，一旦你跨过了这个“初期门槛”，你会发现这种严谨的叙述方式带来的好处是巨大的——它培养了我们用数学语言精确描述物理现象的能力。这本书的每一章结构都非常完整，通常以一个清晰的目标开始，经过严密的理论推导，最后以一个总结性的应用展望收尾。这种结构化的学习体验，让我觉得每学完一章，我的知识体系就稳固了一块，而不是零散地记住了几个孤立的概念。

评分☆☆☆☆☆

从一个有着多年工程经验的“过来人”角度来看，这本书的优势在于其内容的前沿性和实用性的完美平衡。它并没有沉溺于纯粹的数学构造，而是紧密结合了现代信号处理领域中迫切需要解决的实际问题，比如盲源分离、自适应滤波等高级主题，都有相当篇幅的介绍。虽然是本科教材，但它的深度已经触及到研究生阶段的一些核心内容，这使得我们这些已经工作的人员在回顾基础时，也能发现新的理解角度。尤其是它对时域和频域分析方法的交替使用，非常符合工程师的思维习惯——在不同的域中寻找最简洁的解决方案。如果说有什么可以改进的，可能是在软件实现和仿真示例方面可以再多增加一些基于MATLAB或Python的实际代码片段，让理论到实践的转化更加丝滑顺畅。