隨機信號分析與處理(第2版)(新坐標大學本科電子信息類專業係列教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅鵬飛張文明 著

圖書標籤:

• 隨機信號分析
• 信號處理
• 隨機過程
• 通信原理
• 電子信息
• 本科教材
• 新坐標
• 高等教育
• 噪聲分析
• 濾波理論

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302279174

商品編碼：29704507644

包裝：簡裝

齣版時間：2012-09-01

基本信息

書名:隨機信號分析與處理(第2版)(新坐標大學本科電子信息類專業係列教材)

：29.00元

售價：19.7元,便宜9.3元,摺扣67

作者:羅鵬飛張文明

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-09-01

ISBN：9787302279174

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版次：1

裝幀：簡裝

開本：16開

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編輯推薦

內容提要

羅鵬飛等編著的《*信號分析與處理(第2版）》介紹瞭*信號分析、檢測與估計理論的基本原理及其應用。全書共8章，主要內容包括*變量基礎、*過程的基本概念、*過程的綫性變換、*過程的非綫性變換、窄帶*過程、馬爾可夫過程和泊鬆過程、估計理論、檢測理論。本書在內容編排上按照基本理論、應用實例、實驗的形式展開，強調對*信號分析與處理基本概念的理解和係統方法的掌握，注重理論和實踐的結閤，特彆是強調MATLAB在*信號分析與處理中的應用，書中給齣瞭大量的例題和信號處理實例，每章後附有研討題、習題、計算機作業、實驗和課程設計內容，部分習題附有答案。
《*信號分析與處理(第2版）》可作為高等學校電子信息類專業本科生的教材，也可供信號處理相關領域的工程技術人員參考。

目錄

章　隨機變量基礎　1.1　概率論的基本術語　1.2　隨機變量的定義　1.3　隨機變量的分布函數與概率密度　1.4　多維隨機變量及分布　　1.4.1　二維隨機變量　　1.4.2　條件分布　　1.4.3　多維分布　1.5　隨機變量的數字特徵　　1.5.1　均值　　1.5.2　方差　　1.5.3　協方差與相關係數　　1.5.4　矩　　1.5.5　數字特徵計算舉例　1.6　隨機變量的函數　　1.6.1　一維隨機變量函數的分布　　1.6.2　多維隨機變量函數的分布　　1.6.3　隨機變量函數的數字特徵　1.7　多維正態隨機變量　　1.7.1　二維正態隨機變量　　1.7.2　多維正態隨機變量　　1.7.3　正態隨機變量的綫性變換　1.8　復隨機變量及其統計特性　1.9　信號處理實例　1.10　MATLAB的統計函數　　1.10.1　概率密度和概率分布函數　　1.10.2　用MATLAB求隨機變量的統計特性　習題　計算機作業　研討題　附錄A　全概率公式和貝葉斯公式第2章　隨機過程的基本概念　2.1　隨機過程的基本概念及定義　2.2　隨機過程的統計描述　　2.2.1　隨機過程的概率分布　　2.2.2　隨機過程的數字特徵　2.3　平穩隨機過程　　2.3.1　平穩隨機過程的定義　　2.3.2　平穩隨機過程自相關函數的特性　　2.3.3　平穩隨機過程的相關係數和相關時間　　2.3.4　其他平穩的概念　　2.3.5　隨機過程的各態曆經性　2.4　隨機過程的聯閤分布和互相關函數　　2.4.1　聯閤分布函數和聯閤概率密度　　2.4.2　互相關函數及其性質　2.5　隨機過程的功率譜密度　　2.5.1　連續時間隨機過程的功率譜　　2.5.2　隨機序列的功率譜　　2.5.3　互功率譜　　2.5.4　非平穩隨機過程的功率譜　2.6　典型的隨機過程　　2.6.1　白噪聲　　2.6.2　正態隨機過程　2.7　基於MATLAB的隨機過程分析方法　　2.7.1　隨機序列的産生　　2.7.2　隨機序列的數字特徵估計　　2.7.3　概率密度估計　2.8　信號處理實例　　2.8.1　脈衝幅度調製信號的功率譜　　2.8.2　數字圖像的直方圖均衡　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗2.1　隨機過程的模擬與特徵估計　實驗2.2　數字圖像直方圖均衡第3章　隨機過程的綫性變換　3.1　變換的基本概念和基本定理　　3.1.1　變換的基本概念　　3.1.2　綫性變換的基本定理　3.2　隨機過程通過綫性係統分析　　3.2.1　衝激響應法　　3.2.2　頻譜法　　3.2.3　平穩性的討論　3.3　限帶過程　　3.3.1　低通過程　　3.3.2　帶通過程　　3.3.3　噪聲等效通能帶　3.4　隨機序列通過離散綫性係統分析　3.5　佳綫性濾波器　　3.5.1　輸齣信噪比大的佳綫性濾波器　　3.5.2　匹配濾波器　　3.5.3　廣義匹配濾波器　3.6　綫性係統輸齣端隨機過程的概率分布　　3.6.1　正態隨機過程通過綫性係統　　3.6.2　隨機過程的正態化　3.7　信號處理實例：　有色高斯隨機過程的模擬　　3.7.1　頻域法　　3.7.2　時域濾波法　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗3.1　典型時間序列模型分析　實驗3.2　隨機過程通過綫性係統分析第4章　隨機過程的非綫性變換　4.1　非綫性變換的直接分析法　　4.1.1　概率密度　　4.1.2　均值和自相關函數　4.2　非綫性係統分析的變換法　　4.2.1　變換法的基本公式　　4.2.2　Price定理　4.3　非綫性係統分析的級數展開法　4.4　信號處理實例：　量化噪聲分析　習題　研討題第5章　窄帶隨機過程　5.1　希爾伯特變換　　5.1.1　希爾伯特變換的定義　　5.1.2　希爾伯特變換的性質　5.2　信號的復信號錶示　　5.2.1　確知信號的復信號錶示　　5.2.2　隨機信號的復信號錶示　5.3　窄帶隨機過程的統計特性　　5.3.1　窄帶隨機過程的準正弦振蕩錶示　　5.3.2　窄帶隨機過程的統計特性　5.4　窄帶正態隨機過程包絡和相位的分布　　5.4.1　窄帶正態噪聲的包絡和相位的分布　　5.4.2　窄帶正態噪聲加正弦信號的包絡和相位的分布　　5.4.3　窄帶正態過程包絡平方的分布　5.5　信號處理實例——通信係統的抗噪性能分析　　5.5.1　幾種常見的調製解調技術　　5.5.2　解調係統的抗噪性能分析　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗5.1　窄帶高斯隨機過程的産生　實驗5.2　語音信號通過非綫性係統分析（課程設計）第6章　馬爾可夫過程與泊鬆過程　6.1　馬爾可夫鏈　　6.1.1　馬爾可夫鏈的定義　　6.1.2　馬爾可夫鏈的轉移概率及矩陣　　6.1.3　切普曼柯爾莫哥洛夫方程　　6.1.4　齊次馬爾可夫鏈　　6.1.5　平穩鏈　　6.1.6　馬爾可夫鏈中狀態分類　　6.1.7　遍曆性　6.2　隱馬爾可夫模型（HMM）　6.3　馬爾可夫過程　　6.3.1　一般概念　　6.3.2　切普曼柯爾莫哥洛夫方程　6.4　獨立增量過程　　6.4.1　獨立增量過程定義　　6.4.2　泊鬆過程　　6.4.3　維納過程　習題　計算機作業　實驗　　通信信道誤碼率分析第7章　估計理論　7.1　估計的基本概念　7.2　貝葉斯估計　　7.2.1　小均方估計　　7.2.2　條件中位數估計　　7.2.3　大後驗概率估計　7.3　大似然估計　7.4　估計量的性能　　7.4.1　性能指標　　7.4.2　無偏估計量的性能邊界　7.5　綫性小均方估計　7.6　小二乘估計　　7.6.1　估計原理　　7.6.2　估計性能　7.7　波形估計　　7.7.1　波形估計的一般概念　　7.7.2　維納濾波器　7.8　信號處理實例　　7.8.1　距離估計　　7.8.2　目標跟蹤　習題　計算機作業　研討題　實驗　維納濾波實驗——噪聲中語音信號的恢復第8章　檢測理論　8.1　假設檢驗的基本概念　8.2　判決準則　　8.2.1　貝葉斯準則　　8.2.2　極大極小準則　　8.2.3　紐曼皮爾遜準則　8.3　檢測性能及其濛特卡羅仿真　　8.3.1　接收機工作特性　　8.3.2　檢測性能的濛特卡羅仿真　8.4　復閤假設檢驗　　8.4.1　貝葉斯方法　　8.4.2　一緻大勢檢驗　　8.4.3　廣義似然比檢驗　8.5　多元假設檢驗　8.6　噪聲中信號的檢測　　8.6.1　高斯白噪聲中確定的檢測　　8.6.2　佳接收機的性能　8.7　信號處理實例　　8.7.1　加性高斯信道中基帶數字傳輸　　8.7.2　雙門限檢測器　　8.7.3　模式識彆（分類）　習題　計算機作業　研討題　實驗　實驗8.1　檢測性能的濛特卡羅仿真　實驗8.2　圖像模式識彆部分習題參考答案參考文獻

作者介紹

文摘

序言

探索現代信號處理的基石：從不確定性到信息提取的深度之旅 在信息爆炸的時代，理解和駕馭復雜多變的信號已成為一項核心技能，無論是在通信、控製、圖像處理、生物醫學工程，還是在金融建模等眾多前沿領域。這些信號往往攜帶著海量的信息，但同時也充滿瞭隨機性和不確定性，使得直接的解析和預測變得異常睏難。本係列教材旨在為電子信息類專業的本科生構建堅實的理論基礎，深入剖析“隨機信號分析與處理”這一關鍵學科，揭示如何從看似雜亂無章的噪聲中提取有價值的信息，並對未來的信號行為進行有效預測和控製。 我們首先將帶領讀者踏上一段嚴謹的數學之旅，深入理解描述隨機現象的概率論基礎。從基本概率概念、隨機變量及其分布，到多維隨機變量和隨機嚮量的性質，我們將係統地建立起刻畫隨機過程的工具箱。這不僅僅是理論上的推演，更強調概念的直觀理解和實際應用。例如，我們會探討不同概率分布（如高斯分布、泊鬆分布、指數分布等）在實際信號模型中的體現，以及它們如何影響信號的統計特性。理解這些基礎，就好比掌握瞭理解世界運行規律的語言，為後續的信號分析奠定不可動搖的地基。 在牢固掌握瞭概率論的基石後，我們將目光聚焦於“隨機過程”。這是一個核心概念，它將靜態的概率分布延伸到動態的時間序列。我們將學習如何描述一個隨機過程的統計特性，包括其均值函數、自相關函數和功率譜密度。這些函數如同隨機信號的“指紋”，能夠精確地揭示其內在的規律和結構。例如，通過自相關函數，我們可以識彆信號的周期性、平穩性以及不同時間點上的依賴關係；而功率譜密度則清晰地展示瞭信號能量在不同頻率上的分布，這對於濾波器設計、頻譜分析至關重要。我們將深入分析各種重要的隨機過程模型，如馬爾可夫過程、高斯過程、泊鬆過程等，理解它們的數學特性及其在現實世界中的應用場景，例如通信中的噪聲模型、排隊論中的事件序列等。 隨機信號分析的核心目標之一是“估計”。當麵臨含噪聲的觀測信號時，我們如何盡可能準確地恢復原始信號？本教材將係統地介紹多種強大的估計方法。我們將從經典的最小均方誤差（MMSE）估計入手，深入理解其理論原理和求解方法。隨後，我們將轉嚮更具代錶性的維納濾波（Wiener Filter），學習如何設計最優的綫性濾波器，以在噪聲環境中最大限度地減小估計誤差。對於更一般的非綫性估計問題，我們將引入卡爾曼濾波（Kalman Filter）這一裏程碑式的算法。卡爾曼濾波以其在動態係統狀態估計上的卓越錶現，在導航、跟蹤、控製等領域得到瞭廣泛應用。我們將詳細講解其遞推算法的原理，並結閤實例展示其在實際係統中的應用，例如無人機姿態估計、目標跟蹤等。此外，我們還將探討最大似然估計（MLE）等其他重要的估計技術，為讀者提供一個全麵的估計理論框架。 除瞭從噪聲中恢復信號，我們還需要對信號的未來行為進行預測，以實現更智能的決策和控製。本係列教材將深入探討“隨機信號預測”的理論與方法。我們將學習著名的平穩時間序列預測模型，如AR（自迴歸）、MA（移動平均）和ARMA（自迴歸-移動平均）模型。這些模型能夠有效地捕捉信號的自相關性，並基於過去的觀測數據預測未來的值。我們將詳細講解這些模型的建立、參數估計以及預測的實現步驟。對於非平穩信號，我們將介紹更高級的預測技術，如狀態空間模型和基於機器學習的預測方法，為讀者提供處理更復雜信號場景的能力。 “信號處理”的另一個重要方麵是“濾波”。濾波器扮演著“信號的醫生”的角色，它們能夠根據信號的特性，去除不需要的成分（如噪聲），增強有用的成分，或者改變信號的頻譜。我們將詳細介紹各種類型的濾波器，包括頻率域濾波器（如低通、高通、帶通濾波器）和時域濾波器（如移動平均濾波器）。重點將放在綫性時不變（LTI）濾波器的分析和設計上，理解其衝激響應和頻率響應，以及如何利用傅裏葉變換等工具分析濾波器的性能。我們將探討數字濾波器的實現，包括FIR（有限脈衝響應）和IIR（無限脈衝響應）濾波器的設計原則和優點，並介紹在實際應用中常用的濾波器設計方法，如窗函數法、頻率采樣法等。 本係列教材的特色在於理論與實踐的深度結閤。每一章節都將配以大量的例題和習題，幫助讀者鞏固所學知識，並培養解決實際問題的能力。我們將通過具體的案例分析，展示隨機信號分析與處理在通信係統中的應用（如調製解調、信道估計），在控製係統中的應用（如狀態反饋控製、觀測器設計），在圖像處理中的應用（如圖像去噪、圖像增強），以及在其他新興領域（如機器學習中的特徵提取、深度學習中的模型解釋）的應用。這些案例將幫助讀者將抽象的理論概念與生動的工程實踐聯係起來，深刻理解其價值和意義。 我們相信，通過對本係列教材的係統學習，電子信息類專業的學生將能夠： 建立堅實的概率論和隨機過程理論基礎：深刻理解隨機信號的數學本質，能夠用嚴謹的數學語言描述和分析隨機現象。 掌握多種信號估計和預測方法：能夠從含噪聲的觀測信號中提取有效信息，並對信號的未來行為進行準確預測。 熟練運用濾波器進行信號增強和分離：能夠設計和實現各種濾波器，以滿足特定的信號處理需求。 理解隨機信號分析與處理在實際工程中的廣泛應用：能夠將所學理論知識應用於解決通信、控製、圖像、金融等領域的實際問題。 培養獨立分析和解決復雜信號問題的能力：為未來在科研、工程等領域從事相關工作打下堅實的基礎。 我們鼓勵讀者在學習過程中積極思考，勇於實踐，將理論知識與工程實踐緊密結閤，最終成為能夠駕馭隨機信號，洞察信息奧秘的優秀工程師和研究者。

評分☆☆☆☆☆

我得說，這本書的習題設計簡直是“魔鬼”級彆的，當然，這話是褒義的。它不像有些教材那樣，隻提供一些照搬書本例題的簡單計算題。這裏的習題很多都設置瞭陷阱，需要你真正理解背後的原理纔能解齣來，特彆是那些涉及係統分析和最優估計的部分。我記得有一道關於維納濾波器的題，要求在特定的信噪比條件下求解濾波器係數，光是推導過程就讓我卡瞭整整一個下午。不過，一旦茅塞頓開，那種成就感是無與倫比的。教材後麵的附錄部分也很有價值，它沒有簡單地羅列公式，而是對一些關鍵的定理和引理進行瞭詳細的證明過程闡述，這對於想往理論方嚮深究的同學來說，提供瞭極好的參考。它不光是教你怎麼“用”工具，更是在教你“造”工具，這種教學理念，使得這本書的價值遠遠超齣瞭普通課本的範疇。

評分☆☆☆☆☆

老實講，這本書的語言風格是偏嚮於學術性的，它追求精確和無歧義，這使得初學者在麵對某些章節時可能會感到有一定的閱讀門檻。它不會用太多花哨的詞匯來粉飾太平，而是直截瞭當地闡述數學邏輯。對於自學能力較弱或者數學基礎不夠紮實的同學來說，可能需要搭配老師的精講或者輔導材料纔能完全消化吸收。不過，一旦你跨過瞭這個“初期門檻”，你會發現這種嚴謹的敘述方式帶來的好處是巨大的——它培養瞭我們用數學語言精確描述物理現象的能力。這本書的每一章結構都非常完整，通常以一個清晰的目標開始，經過嚴密的理論推導，最後以一個總結性的應用展望收尾。這種結構化的學習體驗，讓我覺得每學完一章，我的知識體係就穩固瞭一塊，而不是零散地記住瞭幾個孤立的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量令人稱贊。紙張的質感很好，長時間閱讀眼睛也不會感到特彆疲勞。更重要的是，它的數學符號和公式的排版非常規範，間距適中，變量和下標的區分清晰可見，這在處理復雜的概率密度函數和積分符號時尤為重要，避免瞭閱讀上的歧義。我之前用過一些印刷質量不佳的書，光是辨認一個上標或下標就得花不少時間，但這本教材完全沒有這個問題。此外，書中對一些曆史背景和重要學者的介紹穿插得恰到好處，比如在介紹卡爾曼濾波時，簡要提到瞭它在航天領域的突破性應用，這讓人在學習技術細節的同時，也能感受到學科的發展脈絡和其深遠的工程意義，使得學習過程不再枯燥乏味，充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

從一個有著多年工程經驗的“過來人”角度來看，這本書的優勢在於其內容的前沿性和實用性的完美平衡。它並沒有沉溺於純粹的數學構造，而是緊密結閤瞭現代信號處理領域中迫切需要解決的實際問題，比如盲源分離、自適應濾波等高級主題，都有相當篇幅的介紹。雖然是本科教材，但它的深度已經觸及到研究生階段的一些核心內容，這使得我們這些已經工作的人員在迴顧基礎時，也能發現新的理解角度。尤其是它對時域和頻域分析方法的交替使用，非常符閤工程師的思維習慣——在不同的域中尋找最簡潔的解決方案。如果說有什麼可以改進的，可能是在軟件實現和仿真示例方麵可以再多增加一些基於MATLAB或Python的實際代碼片段，讓理論到實踐的轉化更加絲滑順暢。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的封麵設計確實挺吸引人的，色彩搭配比較沉穩，字體選擇也顯得專業。我剛拿到手的時候，首先被它的厚度和分量所震撼，一看就知道內容很紮實。迫不及待地翻開目錄，發現它對信號處理的基礎概念梳理得非常清晰，從最基礎的傅裏葉分析到隨機過程的理論，層層遞進，邏輯性很強。我特彆欣賞它在引入新概念時，總是會先給齣一個直觀的物理背景或實際應用場景，而不是直接拋齣復雜的數學公式，這對於我們這些初次接觸這個領域的學生來說，簡直是雪中送炭。比如，它對白噪聲和高斯過程的講解，就結閤瞭實際通信係統中的噪聲模型，讓人一下子就理解瞭為什麼要研究這些內容。而且，書中的插圖和圖示也做得相當到位，很多抽象的數學變換，通過圖示就能變得可視化，極大地降低瞭理解難度。整體來看，這本書的編寫風格是非常嚴謹且注重培養讀者的工程直覺的，為後續深入學習打下瞭堅實的基礎。