随机信号分析教程 9787040347517 高等教育出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李兵兵 等 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040347517

商品编码：29419250577

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：随机信号分析教程

定价：24.60元

作者：李兵兵 等

出版社：高等教育出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787040347517

字数：

页码：235

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《随机信号分析教程》从人们对于随机现象认识的角度出发，注重概率论与随机过程之间的联系和区别，对随机过程的定义、描述方法和特性作了详细介绍。从系统的角度，对随机信号通过线性时不变系统和非线性系统的基本理论和分析处理方法进行了深入分析。为了提高读者应用理论解决实际问题的能力，详细介绍了离散随机信号特征的估计和随机信号分析实验。全书共分为互有联系而又相互独立的6章。分别是：随机过程、平稳随机过程的谱分析、随机信号通过线性系统的分析、随机信号通过非线性系统的分析、离散随机信号特征的估计、随机信号分析实验。阅读本书要求读者具备线性系统理论、傅里叶变换及工程概念等基本知识。
本书可作为高等学校电子信息工程、通信工程、信息工程和应用数学专业高年级本科生和研究生的教材，同时也对从事电子通信系统的研究、设计、开发和应用的广大工程技术人员有一定的参考价值。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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第1章 随机过程
1.1 随机过程的基本概念及统计特性
1.1.1 随机过程的定义
1.1.2 随机过程的分类
1.1.3 随机过程的概率分布
1.1.4 随机过程的数字特征
1.2 时间连续随机过程的微分和积分
1.2.1 随机过程连续性
1.2.2 随机过程的微分及其数学期望与相关函数
1.2.3 随机过程的积分及其数学期望与相关函数
1.3 平稳随机过程和遍历性过程
1.3.1 平稳随机过程
1.3.2 平稳随机过程相关函数性质
1.3.3 遍历性随机过程
1.3.4 相关函数测量
1.4 联合平稳随机过程
1.4.1 两个随机过程的联合概率分布
1.4.2 两个随机过程的数字特征
1.4.3 复随机过程及其数字特征
1.5 离散时间随机过程
1.5.1 离散时间随机过程的概念
1.5.2 离散时间随机过程的概率分布
1.5.3 离散时间随机过程的数字特征
1.5.4 离散时间随机过程的平稳性和遍历性
1.5.5 平稳离散时间随机过程相关函数的性质
1.6 正态随机过程
1.6.1 正态随机过程的概念
1.6.2 平稳正态随机过程
1.6.3 正态随机过程的性质
1.7 离散马尔可夫过程
1.7.1 马尔可夫过程的概念
1.7.2 马尔可夫序列
1.7.3 马尔可夫链
1.8 泊松过程
1.8.1 泊松过程的一般概念
1.8.2 泊松过程的统计量
1.8.3 泊松增量
1.8.4 泊松冲激序列
1.8.5 过滤的泊松过程与散粒噪声
1.8.6 复合泊松过程
1.8.7 电报信号
1.9 习题

第2章 平稳随机过程的谱分析
2.1 随机过程的谱分析
2.1.1 确定信号的傅里叶变换
2.1.2 随机过程的功率谱密度
2.1.3 功率谱密度与复平面
2.1.4 平稳随机过程功率谱密度的性质
2.1.5 功率谱密度与自相关函数之间的关系
2.2 联合平稳随机过程的互功率谱密度
2.2.1 互谱密度
2.2.2 互谱密度与互相关函数的关系
2.2.3 互谱密度的性质
2.3 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.1 离散时间随机过程的功率谱密度
2.3.2 平稳随机过程的采样定理
2.3.3 功率谱密度的采样定理
2.4 噪声
2.4.1 理想白噪声
2.4.2 带限白噪声
2.4.3 色噪声
2.5 习题

第3章 随机信号通过线性系统的分析
3.1 线性系统基本理论
3.1.1 时不变线性系统
3.1.2 连续时不变线性系统的分析方法
3.1.3 离散时不变线性系统的分析方法
3.2 随机信号通过连续时间系统的分析
3.2.1 时域分析法
3.2.2 频域分析法
3.3 随机信号通过离散时间系统的分析：
3.3.1 时域分析法
3.3.2 频域分析法
3.4 白噪声通过理想线性系统、白化滤波器和色噪声产生
3.4.1 白噪声通过线性系统
3.4.2 3dB带宽
3.4.3 等效噪声带宽
3.4.4 白噪声通过理想线性系统
3.4.5 线性系统输出的概率分布
3.4.6 色噪声产生和白化滤波器
3.5 希尔伯特变换与解析过程
3.5.1 希尔伯特变换
3.5.2 解析过程及其性质
3.6 窄带随机过程表示方法
3.6.1 窄带随机过程的定义
3.6.2 窄带随机过程的表达式
3.6.3 莱斯表达式的性质
3.7 窄带随机过程包络与相位的特性
3.7.1 窄带随机过程包络与相位的慢变化特性
3.7.2 包络和相位的一维概率密度
3.7.3 窄带高斯随机过程包络平方的概率密度
3.7.4 窄带高斯随机过程包络与相位的二维概率密度函数
3.8 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位特性
3.8.1 正弦信号与窄带随机过程之和的包络与相位概率密度函数
3.8.2 正弦信号与窄带随机过程之和的包络平方的概率密度函数
3.8.3 中心x2分布和非中心x2分布
3.9 习题

第4章 随机信号通过非线性系统的分析
4.1 通信中常见的非线性系统
4.2 计算输出信号统计特性的直接法
4.2.1 平方律检波器
4.2.2 线性半波检波器
4.3 计算输出信号统计特性的特征函数法
4.3.1 拉普拉斯变换简介
4.3.2 非线性系统输出端自相关函数
4.3.3 特征函数法计算线性半波检波器输出信号的相关函数
4.4 准正弦振荡信号通过非线性系统分析
4.4.1 输出信号的统计特性
4.4.2 窄带正态随机过程通过线性检波器
4.4.3 窄带正态随机过程通过平方律检波器
4.5 习题

第5章 离散随机信号特征的估计
5.1 随机信号数字特征的估计
5.1.1 均值的估计
5.1.2 方差的估计
5.2 自相关函数的非参数估计
5.2.1 直接估计法
5.2.2 其他相关函数的估计
5.2.3 相关技术的应用
……
第6章 随机信号分析实验
参考文献

随机信号分析教程 (9787040347517) - 高等教育出版社 内容概述： 本书是一本系统而深入的随机信号分析教材，旨在为高等院校电子信息类、自动化类、通信类、控制类以及相关理工科专业的学生和研究人员提供坚实的理论基础和实践指导。全书紧密围绕随机信号的产生、描述、分析和应用等核心内容展开，力求在理论严谨性的基础上，注重方法的实用性和应用性。 第一部分：随机信号的描述与概率论基础 本部分作为全书的基石，首先回顾和梳理了必要的概率论基础知识。内容涵盖概率的基本概念、条件概率、独立性、全概率公式、贝叶斯公式等。在此基础上，重点引入了随机变量及其统计特性，包括数学期望、方差、协方差等，为后续随机信号的分析奠定数学工具。 随后，本书详细阐述了随机信号的定义及其分类。强调了随机信号与确定性信号在本质上的区别，并介绍了区分随机信号的必要性，例如在通信、雷达、生物医学信号处理等领域，许多信号都呈现出随机性。 为了定量描述随机信号，本书系统地介绍了概率分布函数和概率密度函数。详细讲解了多种重要的概率分布，如均匀分布、指数分布、高斯分布（正态分布）、泊松分布等，并分析了它们在不同应用场景下的适用性。对于连续型和离散型随机变量的概率密度函数，进行了深入的讲解，包括其性质和计算方法。 此外，本书还着重介绍了联合概率分布和联合概率密度函数，以及条件概率密度函数。这部分内容对于理解多维随机信号以及信号之间的相互影响至关重要。通过对随机变量的函数的分析，引出了随机信号的概率模型构建方法。 第二部分：随机信号的统计特性与描述 在掌握了随机信号的基本概率描述后，本书深入探讨了随机信号的统计特性，这是理解和分析随机信号的关键。 自相关函数 (Autocorrelation Function) 作为描述随机信号自身统计特性的核心工具，被赋予了重要的篇幅。详细讲解了自相关函数的定义、性质，以及它如何反映信号的“记忆性”和周期性。通过傅里叶变换的视角，引出了功率谱密度 (Power Spectral Density, PSD) 的概念，并阐述了维纳-辛钦定理 (Wiener-Khinchin Theorem)，揭示了自相关函数与功率谱密度之间的内在联系。功率谱密度作为描述信号在频域能量分布的重要工具，在信号滤波、频谱分析等领域具有不可替代的作用。 互相关函数 (Cross-correlation Function) 的引入，使得我们能够分析两个不同随机信号之间的统计关系。本书详细阐述了互相关函数的定义、性质，以及它在信号检测、同步、模式识别等方面的应用。 对于平稳随机信号，本书进行了详细的介绍。特别是宽平稳 (Wide-Sense Stationarity, WSS) 和狭义平稳 (Strict-Sense Stationarity, SSS) 的概念，以及它们对信号分析的意义。并阐述了如何判断一个随机信号是否为平稳信号，以及平稳信号在分析中的简化作用。 独立增量过程和马尔可夫过程等更复杂的随机过程模型也被纳入讨论范围。这些模型在描述动态系统和随机演化过程方面有着重要的应用。 第三部分：随机信号的滤波与估计 本部分将随机信号的分析理论应用于实际的工程问题，重点介绍了随机信号的滤波和随机信号的估计。 线性滤波是随机信号处理中最基础也最重要的一种方法。本书详细讲解了线性时不变 (LTI) 系统对随机信号的作用。通过对冲击响应和系统传递函数的分析，推导了输入随机信号通过LTI系统后的输出信号的统计特性，包括均值、方差、自相关函数和功率谱密度。 维纳滤波 (Wiener Filter) 作为最优线性滤波器，被深入剖析。讲解了维纳滤波器的原理，包括如何根据信号的统计特性和噪声的特性来设计最优的滤波器，以达到最小均方误差的目标。分别介绍了连续时间维纳滤波器和离散时间维纳滤波器。 在此基础上，本书还介绍了卡尔曼滤波 (Kalman Filter)。作为一种递推的最优线性估计器，卡尔曼滤波器在状态估计、目标跟踪、导航定位等领域具有广泛的应用。详细阐述了卡尔曼滤波的递推过程，包括状态预测和状态更新两个阶段，并分析了其在不同系统模型下的应用。 参数估计是随机信号分析的另一重要方面。本书介绍了最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 和最小均方估计 (Minimum Mean Square Error Estimation, MMSE) 等常用参数估计方法。并分析了这些估计方法的性质，如无偏性、一致性、有效性等。 第四部分：特殊随机信号与进阶话题 为了拓展读者的视野，本书还涉及了一些特殊的随机信号模型和进阶的分析方法。 高斯过程 (Gaussian Process) 作为一种非常重要且广泛应用的随机过程模型，被进行了详细的介绍。其核心特性是任何有限维度的联合概率分布都是多元高斯分布。本书分析了高斯过程的定义、性质，以及其在统计建模、机器学习等领域的应用。 泊松过程 (Poisson Process) 作为描述单位时间内事件发生次数的随机过程，在排队论、通信系统中有着重要的应用。本书详细阐述了泊松过程的定义、性质，以及如何分析泊松过程的相关问题。 谱估计 (Spectral Estimation) 作为一种从观测到的随机信号数据中估计其功率谱密度的方法，在通信、雷达、地震勘探等领域有着重要的应用。本书介绍了周期图法 (Periodogram)、改进周期图法 (Modified Periodogram) 以及模型法 (Model-based methods) 等经典谱估计方法，并分析了它们的优缺点和适用范围。 随机信号在实际系统中的应用案例穿插在各章节中，例如在通信系统中，随机信号用于模拟信道噪声、调制信号等；在控制系统中，随机信号用于描述外部干扰和系统的不确定性；在生物医学信号处理中，脑电图、心电图等信号都具有显著的随机性。 学习目标与适用人群： 通过学习本书，读者应能够： 理解随机信号的基本概念和概率统计描述方法。 掌握描述随机信号统计特性的各种工具，如自相关函数、功率谱密度等。 理解线性滤波和最优滤波的原理，并能够应用维纳滤波和卡尔曼滤波解决实际问题。 掌握常用的随机信号参数估计方法。 了解高斯过程、泊松过程等特殊随机信号模型及其应用。 初步掌握谱估计的基本方法。 能够将随机信号分析的理论知识应用于解决实际工程问题。 本书适合作为高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、控制科学与工程、计算机科学与技术等专业的本科生和研究生教材。同时，也适合从事相关领域研究和工程实践的技术人员作为参考书。 学习建议： 学习本书需要扎实的数学基础，特别是概率论、数理统计和傅里叶变换等知识。建议读者在学习过程中，注重理论与实践相结合，多做习题，并尝试将所学知识应用于实际的仿真或项目开发中，以加深理解和掌握。 结语： 本书旨在为读者构建一个全面而深入的随机信号分析知识体系，帮助读者理解随机信号的内在规律，并掌握分析和处理随机信号的有效方法。在日益复杂的工程技术领域，对随机信号的深刻理解和准确处理，是取得技术突破和解决关键问题的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我在学习随机信号分析领域时遇到的最棒的书籍之一！作为一名正在攻读相关专业研究生的学生，我深知文献的重要性，而这本《随机信号分析教程》简直就是一座宝藏。它不像其他一些理论性过强的教材那样令人望而却步，而是以一种非常循序渐进的方式，将复杂的概念娓娓道来。从最基础的概率论和随机变量，到马尔可夫链、泊松过程、平稳过程等等，作者都给出了非常清晰的定义和直观的解释。我特别喜欢书中的例题，它们都非常贴合实际应用，而且解析过程详细得几乎手把手教学，这对于我这样需要将理论应用于实际项目的人来说，简直是福音。每一次遇到不理解的地方，翻开书本，总能找到合适的例子来帮助我融会贯通。而且，这本书的排版也很舒服，不会有那种密密麻麻让人头晕的感觉，学习起来效率很高。即使我有时候会因为课程压力而感到疲惫，但只要翻开这本书，就会重新燃起对这个领域的兴趣。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心细致的导师，指引我一步步深入理解随机信号的奥秘。我强烈推荐给所有对随机信号分析感兴趣的同学，无论你是初学者还是有一定基础，这本书都能给你带来巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到这本《随机信号分析教程》之前，我对这个领域的感觉就是“抽象”和“难以捉摸”。以前看的一些资料，总是充斥着各种我记不住的公式和证明，看得我头昏脑涨，完全抓不住重点。但是，这本书完全改变了我的看法！它非常注重概念的物理意义和实际应用，即使是像“功率谱密度”这样听起来很高大上的概念，作者也用非常易于理解的比喻和图示来解释，让我一下子就明白了它的真正含义。书中的数学推导虽然严谨，但始终围绕着核心概念展开，不会为了推导而推导。我尤其欣赏作者在讨论不同随机过程时，总是会给出相应的实际案例，比如通信系统中的噪声、经济学中的股票波动等等，这让我能够将书本上的知识与现实世界联系起来，而不是仅仅停留在理论层面。这本书的内容非常扎实，涵盖了随机信号分析的各个关键方面，而且组织得非常有条理，就像一部精彩的侦探小说，一步步揭示随机信号的本质。我真的感觉自己在这个领域迈进了一大步，也对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析教程》算是我近期阅读过的技术类书籍中，体验感最棒的一本了。我是一名工程师，平时工作经常会涉及到信号处理和系统分析，所以对随机信号分析一直都挺感兴趣，但苦于找不到一本真正适合我的入门书籍。很多资料要么太偏重理论，要么内容过于陈旧。而这本教材，它在内容深度和广度上都做得恰到好处。它涵盖了从基本的概率统计概念到复杂的随机过程理论，内容非常全面。我特别喜欢作者在讲解一些高级概念时，会适时地引入一些编程的思路和伪代码，这对于我这样动手能力比较强的人来说，非常有帮助。虽然书中并没有直接给出完整的代码，但这些提示性的内容，已经足够我根据自己的需求去实现和验证了。而且，书中的习题设置也很有趣，有些是理论计算，有些则需要结合实际情境去分析，能够很好地锻炼读者的分析和解决问题的能力。总而言之，这是一本既有理论深度，又兼具实践指导意义的好书，强烈推荐给所有需要在实际工作中运用随机信号分析技术的同行们。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书真是太出乎我的意料了！我本来以为它会是一本枯燥乏味的教科书，但翻开之后，我发现自己完全被它吸引住了。作者的语言风格非常活泼生动，而且逻辑清晰，一点也不像很多教科书那样死板。它将随机信号分析这样一个复杂的学科，讲得像听故事一样引人入胜。从最基础的随机变量的分布，到卡尔曼滤波这样的进阶主题，作者都用了非常形象的比喻和通俗易懂的语言来解释，让我这个之前对这个领域一窍不通的人，也能轻松理解。我特别喜欢书中的一些“小贴士”和“拓展阅读”部分，它们提供了很多有趣的信息和背景知识，让我能够更全面地了解这个领域。而且，这本书的图示也设计得非常精美，配合文字内容，能够帮助我更直观地理解抽象的概念。读这本书的过程，简直就是一种享受，让我彻底爱上了随机信号分析这个领域。我简直迫不及待地想把它推荐给我的所有朋友！

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校大学生，我经常需要阅读大量的专业书籍，而这本《随机信号分析教程》绝对是我近几年来接触到的最优秀的一本教材。它在知识的系统性和连贯性上做得非常出色，从最基础的概率论开始，一步步引申到各种随机过程的性质和应用，整个学习过程都显得非常流畅，没有那种跳跃感。作者在讲解过程中，非常注重概念之间的联系，让我能够清晰地看到不同知识点是如何相互关联，共同构建起随机信号分析的整个体系。我尤其欣赏的是书中对于数学公式的解释，它们不仅仅是冰冷的符号，作者总是会深入剖析每个公式的含义和背后的物理意义，让我能够真正理解“为什么”是这样，而不是死记硬背。此外，书后的习题设计也是我非常看重的一点，它们涵盖了从基础概念的检验到复杂问题的分析，能够有效地巩固我所学的知识，并且培养我的独立思考能力。这本书的品质感也很棒，纸张质量很好，印刷清晰，阅读体验非常舒适。总的来说，这是一本让我受益匪浅的教材，非常值得推荐给所有正在学习或想要深入了解随机信号分析的同学。