隨機信號處理教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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印勇 著

圖書標籤:

• 隨機信號處理
• 信號處理
• 隨機過程
• 通信原理
• 數字信號處理
• 概率論
• 數學模型
• 濾波理論
• 譜估計
• 信息論

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社

ISBN：9787563522415

商品編碼：29760040288

包裝：平裝

齣版時間：2010-02-01

基本信息

書名:隨機信號處理教程

：25.00元

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

作者:印勇

齣版社：北京郵電大學齣版社

齣版日期：2010-02-01

ISBN：9787563522415

字數：

頁碼：213

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

內容提要

《隨機信號處理教程》從信號分析與處理的角度組織內容的編寫，結閤信號分析與處理的相關物理概念介紹概率論和隨機過程的基本知識，在此基礎上重點闡述隨機信號通過綫性係統和非綫性係統的理論和分析方法。全書共七章，內容包括概率論基礎知識，隨機過程理論，隨機信號通過綫性係統和非綫性係統的理論和分析方法，以及馬爾可夫過程等。每章後安排有_緊扣所述內容的習題，並給齣瞭習題的參考答案。
《隨機信號處理教程》著重強調隨機信號的物理概念和分析方法的闡述，內容豐富，敘述清楚，深入淺齣，便於教學和自學。
《隨機信號處理教程》可作為各類信息學科，特彆是電子、通信類專業高年級本科生和碩士研究生的教材使用，也可供相關專業領域的科研和工程技術人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

為瞭掌握隨機現象的統計規律，就必須對隨機現象進行大量觀測，對於隨機現象的一次觀察，可以看作是一次試驗。例如：
例1.1拋硬幣試驗E1：拋一枚硬幣，觀察其正麵H和反麵T齣現的情況。
例1.2擲骰子試驗E2：擲一顆骰子，觀察齣現的點數。
例1.3産品抽樣測試試驗E3：在一批燈泡中任意抽取一隻，測試它的壽命。
例1.4電話通話次數試驗E4：某電信局記錄上午9：00-10：00間電話通話的次數。
例1.5摸球試驗E5：在一個盒子裏5個紅球、5個黃球、5個綠球，它們大小、重量完全相同，從中任摸取一球，觀察球的顔色。
這些試驗均具有以下3個特點：
（1）試驗有多種可能結果，並且事先明確知道該試驗的所有可能的結果；
（2）每次試驗齣現哪個結果，事先是不可預測的；
（3）試驗可以在相同條件下重復進行。
在概率論中，將具有以上3個特點的試驗稱為隨機試驗，簡稱試驗，常用字母E來錶示。由以上例子可以看齣，隨機試驗是産生隨機現象的過程，隨機試驗和隨機現象是並存的，隨機試驗是研究隨機現象統計規律性的重要手段。
1.1.2隨機事件和樣本空間
在隨機試驗的結果中，可能發生，也可能不發生，但在大量重復試驗中，卻具有某種規律性的事件，叫做此隨機試驗的隨機事件，簡稱事件。一般常用大寫字母A、B、C、D…等錶示，有時也用{…}或“…”錶示。例如，在拋硬幣試驗E1中，“齣現正麵H”和“齣現反麵T”都是E1的某種結果，它們都是E1的隨機事件；在擲骰子試驗E2中，“齣現點數為2”、“齣現點數小於4”、“齣現點數大於等於2小於5”等，都是可能發生也可能不發生的結果，它們都是E：的隨機事件。
隨機試驗的每一種可能齣現的結果都是一個隨機事件，它們是該試驗的簡單的隨機事件，通常稱這種簡單的、不可再分割的隨機事件為基本事件。例如，在拋硬幣試驗E1中，“齣現正麵H”和“齣現反麵丁”分彆是其基本事件；在擲骰子試驗E2中，“齣現1點”、“齣現2點”、“齣現3點”、“齣現4點”、“齣現5點”、“齣現6點”也都分彆是其基本事件。
在隨機試驗中，除基本事件外，還有其他的隨機事件。如在E2中，“齣現偶數點”也是一隨機事件，它是由“齣現2點”、“齣現4點”和“齣現6點”這3個基本事件所組成的，當且僅當這3個基本事件之一發生時，它纔發生。這種事件稱為復閤事件。
隨機事件中有兩個情況：一個是在隨機試驗E中必然會發生的事件，稱為必然事件；另一個在每次試驗中都不可能發生的事件，稱為不可能事件。例如E2中“齣現點數不大於6”是必然事件，“齣現點數大於6”是不可能事件。必然事件和不可能事件本來沒有不確定性，也就是說它們不是隨機事件，但為瞭討論方便起見，我們把它們當作一種特殊的隨機事件。

序言

《隨機信號處理教程》內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵深入的隨機信號處理理論框架和實踐指南。我們從概率論的基礎概念齣發，循序漸進地構建起理解隨機信號所必需的數學工具，並在此基礎上詳細闡述瞭隨機信號的各種錶徵方法、統計特性分析以及其在實際工程問題中的應用。本書力求在理論嚴謹性和直觀易懂性之間取得平衡，既能滿足高等院校相關專業學生的學習需求，也能為從事信號處理、通信、控製、機器學習等領域的工程師和研究人員提供有價值的參考。 第一部分：概率論與隨機變量基礎 在正式進入隨機信號處理之前，本書首先構建堅實的概率論基礎。我們從概率的基本概念、樣本空間、事件及其運算入手，詳細介紹瞭古典概率、統計概率和公理化概率的定義與聯係。在此基礎上，深入探討瞭條件概率、全概率公式以及貝葉斯定理，它們是理解和分析復雜隨機現象的關鍵。 隨後，我們引入瞭隨機變量的概念，區分瞭離散型和連續型隨機變量，並詳細介紹瞭它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。為瞭量化隨機變量的集中趨勢和離散程度，本書詳細講解瞭期望、方差、標準差、偏度和峰度等統計矩的概念。我們還強調瞭聯閤概率分布、邊緣概率分布以及條件概率分布在多隨機變量係統分析中的重要性，並通過協方差和相關係數來衡量變量間的綫性關係。 為瞭更有效地描述隨機變量的整體性質，本書還引入瞭特徵函數和矩生成函數。這些函數在理論分析中扮演著至關重要的角色，能夠簡化復雜計算，並提供推導概率分布性質的強大工具。此外，我們還專題討論瞭幾種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）等，並分析瞭它們在不同應用場景下的適用性。 第二部分：隨機過程及其基本特性 在掌握瞭隨機變量的理論後，本書自然過渡到隨機過程的概念。我們將隨機過程定義為一個隨時間（或空間）演變的隨機變量族，並詳細解釋瞭其與單個隨機變量的區彆。本書重點關注瞭一些重要的隨機過程模型，例如： 平穩隨機過程： 我們深入探討瞭狹義平穩（WSS）和廣義平穩（SWS）的概念，以及它們對隨機信號分析的簡化作用。平穩過程的統計特性不隨時間變化，這使得對其進行建模和分析變得相對容易。 馬爾可夫過程： 強調瞭其“無記憶性”的特點，即未來狀態隻與當前狀態有關，與過去的狀態無關。本書會介紹離散時間和連續時間馬爾可夫鏈，以及它們在狀態轉移和概率計算方麵的應用。 泊鬆過程： 詳細闡述瞭其在描述隨機事件發生次數方麵的應用，例如通信係統中用戶呼叫的到達。 高斯過程： 強調瞭其重要的統計特性，即任何有限維度的聯閤分布都服從高斯分布。高斯過程在建模和分析許多實際係統中非常有用，例如噪聲信號。 本書還將隨機過程的統計特性進行瞭深入的分析，包括： 自相關函數： 講解瞭其如何描述隨機過程在不同時間點上的相關性，以及它與功率譜密度之間的重要聯係（維納-辛欽定理）。 互相關函數： 分析瞭兩個不同隨機過程之間的相關性，這在係統辨識和信號分離中至關重要。 功率譜密度（PSD）： 詳細介紹瞭其如何描述隨機信號在不同頻率上的功率分布，是理解信號頻率域特性的核心工具。我們也會探討功率譜密度的估計方法。 譜密度定理： 強調瞭時域自相關函數與頻域功率譜密度之間的傅裏葉變換關係。 第三部分：隨機信號在係統中的響應 理解隨機信號本身之後，如何分析這些信號通過綫性時不變（LTI）係統後的行為是隨機信號處理的核心任務之一。本書係統地闡述瞭以下內容： LTI係統的特性： 迴顧瞭LTI係統的衝激響應、頻率響應等基本概念，並將其與隨機信號分析相結閤。 隨機輸入信號通過LTI係統的輸齣： 推導瞭當隨機信號作為LTI係統的輸入時，輸齣信號的統計特性。重點分析瞭輸齣信號的均值、方差以及自相關函數，並推導齣輸齣信號的功率譜密度是輸入信號功率譜密度與係統頻率響應模平方的乘積。 白噪聲： 詳細介紹瞭白噪聲的概念（在所有頻率上具有平坦功率譜密度的理想化噪聲），以及它在隨機信號處理理論分析中的重要性，尤其是在分析係統性能的理論極限時。 第四部分：隨機信號的估計與濾波 這是本書實踐性最強，也是應用最廣泛的部分。本書詳細介紹瞭在存在噪聲或其他乾擾的情況下，如何從觀測到的信號中估計原始信號的原理和方法。 卡爾曼濾波： 作為一種經典的、最優的綫性濾波器，本書將從遞推的角度詳細推導卡爾曼濾波的更新方程，並闡述其在狀態估計和目標跟蹤等領域的廣泛應用。我們也會討論擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等非綫性濾波器的基本思想。 維納濾波： 介紹瞭在均方誤差意義下最優的綫性濾波器。本書將推導維納濾波器的時域和頻域錶達式，並分析其在信號平滑、去噪和預測等方麵的應用。我們將討論有限長維納濾波器和無限長維納濾波器的區彆。 其他濾波方法： 簡要介紹一些其他重要的濾波技術，例如滑動平均濾波器、中值濾波器等，並分析其各自的優缺點和適用場景。 第五部分：隨機信號的統計分析與檢測 除瞭信號的估計和濾波，對隨機信號進行統計分析和檢測也是隨機信號處理的重要組成部分。 譜估計： 講解瞭如何從有限的觀測數據中估計隨機信號的功率譜密度。本書將介紹經典譜估計方法（如周期圖法、Welch法）和現代譜估計方法（如AR模型、MA模型、ARMA模型等參數模型），並分析它們的優劣勢。 信號檢測： 介紹瞭如何在存在噪聲的情況下，判斷目標信號是否存在。我們將講解 Neyman-Pearson 準則和貝葉斯準則，以及匹配濾波器在信號檢測中的作用。 假設檢驗： 闡述瞭如何使用統計方法來檢驗關於隨機信號的假設，例如判斷兩個信號是否來自同一分布，或者判斷信號是否滿足某個統計模型。 第六部分：在工程領域的應用實例 為瞭加深讀者對理論知識的理解，本書在每一章節或最後一部分都穿插瞭豐富的工程應用實例。這些實例涵蓋瞭多個領域，例如： 通信係統： 信號的調製解調、信道估計、噪聲抑製。 語音和圖像處理： 語音信號的去噪、增強，圖像的濾波、邊緣檢測。 控製係統： 狀態觀測器設計、噪聲魯棒控製。 金融工程： 股票價格的建模與預測。 機器學習： 隨機過程在隱藏馬爾可夫模型（HMM）、高斯混閤模型（GMM）等中的應用。 雷達與聲納： 目標檢測與跟蹤。 通過這些具體的應用案例，讀者可以更直觀地理解隨機信號處理理論的實際價值，並學會如何將所學知識應用於解決實際工程問題。 本書在內容安排上力求邏輯清晰，層層遞進，既有理論深度，又不失工程應用的實用性。我們相信，通過學習本書，讀者將能夠紮實掌握隨機信號處理的核心概念和方法，並具備分析和解決實際工程中涉及隨機信號問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排和邏輯銜接處理得極為巧妙，給人一種一氣嗬成的閱讀體驗，仿佛作者已經替讀者規劃好瞭探索這條知識鏈的最佳路徑。從最基礎的隨機過程的定義和特性開始，平滑地過渡到平穩性、各態曆經等核心概念，然後自然而然地引嚮濾波和譜分析的主題。最值得稱道的是，作者在引入一個新工具（比如卡爾曼濾波的離散化）時，總是會先用一個通俗的、貼近實際的物理模型來做鋪墊，讓讀者對這個工具的用途先建立直觀印象，然後再深入推導其數學細節。這種“先知其用，後求其精”的結構，極大地緩解瞭綫性代數和概率論背景薄弱的讀者在麵對高深算法時的畏懼感。我甚至發現，即使我暫時跳過瞭某一部分的復雜推導，迴過頭來再看時，由於前麵的基礎鋪墊得足夠充分，理解起來也比在其他教材中要容易得多。這種層層遞進、前後呼應的布局，充分體現瞭作者對教學法和學習麯綫的深刻理解，使得整本書的閱讀連貫性非常強。

評分☆☆☆☆☆

與市麵上其他專注於軟件實現（如MATLAB/Python調用庫函數）的教材相比，這本書的魅力在於它對“為什麼”的深層挖掘和數學本質的堅持。它沒有將隨機信號處理變成一係列可以直接執行的編程命令，而是將其視為一門嚴謹的數學科學來對待。書中對馬爾可夫過程的分析、對隨機場（如二維信號）的擴展討論，都展現齣作者對該領域前沿和深層理論的把握。對於那些希望不僅僅停留在應用層麵上，而是想理解算法底層機製、甚至希望未來能改進現有算法的人來說，這本書提供瞭一個堅實無比的理論基石。它教會的不是“如何使用工具”，而是“工具是如何被製造齣來的”。雖然閱讀過程需要較強的數學功底和極大的耐心，但當真正理解瞭諸如譜估計中的偏差與方差權衡背後的統計學意義時，那種豁然開朗的感覺，是任何快速入門指南都無法給予的。這本書是獻給那些對信號處理的“道”有追求的讀者的厚禮。

評分☆☆☆☆☆

這本書在選取的例題和習題方麵，體現齣瞭極高的實用性和層次感，這對於檢驗學習成果至關重要。它的例題不僅僅是公式的簡單代入，而是巧妙地融入瞭通信、雷達、甚至生物醫學信號處理中的經典場景，讓理論知識立刻“活”瞭起來，不再是紙上談兵。我特彆喜歡書末那些需要綜閤運用多個章節知識點纔能解決的綜閤性大題，這些題目迫使我必須跳齣單一章節的思維定式，將平穩性、譜估計、以及濾波器設計等知識點融會貫通。更令人稱贊的是，作者在關鍵例題的解答過程中，不僅給齣瞭最終答案，還詳細闡述瞭得齣答案的關鍵思考步驟和可能遇到的陷阱，這比隻給一個結果的教科書要高明得多。對於自學者來說，這些詳盡的解題思路是最好的“陪練”，讓我能夠清晰地看到自己的思維漏洞，並及時修正。如果說有些習題的難度設置略微偏高，那也恰恰是它價值所在——它將你推嚮瞭知識的邊緣，激勵你去探索那些教材沒有完全覆蓋的深水區。

評分☆☆☆☆☆

這本書的插圖和圖錶設計簡直是一場視覺盛宴，讓我這個對抽象概念有天生抵觸的讀者感到驚喜。作者似乎深諳“一圖勝韆言”的道理，把那些原本晦澀難懂的傅裏葉變換、Z變換的推導過程，通過精妙的圖形化錶達，一下子就變得清晰明朗起來。特彆是書中關於功率譜密度估計那幾章，那些對比不同估計算法性能的仿真圖，色彩搭配和諧又不失專業性，讓我能直觀地感受到Lomg-Term平均和Welch方法的優劣差異。相比我之前看過的幾本教材，這裏的圖錶不是簡單地堆砌數據，而是真正起到瞭輔助理解、引導思考的作用。我尤其欣賞作者在處理高維信號錶示時所使用的三維投影圖，雖然復雜，但配閤細緻的標注，硬生生把我從“這是什麼鬼？”的迷茫中拉瞭齣來，開始感受到信號空間的美妙。對於初學者來說，這種注重可視化錶達的處理方式，無疑是降低瞭入門門檻，讓枯燥的數學公式不再高高在上，而是成為瞭可以觸摸、可以觀察的實體。如果說唯一的遺憾，或許是有些高級應用場景的圖例可以再多一些，但就現有內容而言，這絕對是市麵上最賞心悅目的信號處理教材之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常紮實、嚴謹，帶著一種老派工程師特有的匠人精神。它不像某些新潮的教材那樣追求“快速入門”或“應用驅動”，而是耐心地、一步一個腳印地把基礎理論的根基打牢。我最欣賞它在定義和定理陳述上的精確性，幾乎每一個術語的引入都有明確的數學依據和邏輯鋪墊，沒有絲毫含糊不清的地方。讀起來雖然需要我集中百分之二百的注意力，時常需要對照公式和文字反復咀嚼，但這種“慢工齣細活”的敘述方式，極大地增強瞭我對理論體係的信心。它不是在告訴你“你應該怎麼做”，而是在解釋“為什麼必須這麼做”。比如，在講解最優綫性估計（維納濾波器）時，作者沒有直接跳到最終公式，而是花瞭大量的篇幅去論證最小均方誤差準則的必然性，這使得最終的結果不再是一個憑空齣現的公式，而是一個邏輯推導的必然終點。對於有誌於從事底層算法研究或對理論有深度探究需求的讀者而言，這種深度和嚴謹度是無可替代的寶貴財富。