普通高等教育“十一五”国家级规划教材·电子信息类精品教材·优秀畅销书：随机信号分析基础（第4版） 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

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内容简介

　　《普通高等教育“十一五”国家级规划教材·电子信息类精品教材·优秀热销书：随机信号分析基础（第4版）》主要从工程应用的角度讨论随机信号（随机过程）的理论分析和实验研究方法。全书共10章，内容包括：随机信号两种统计特性的描述方法，重点介绍数字特征，如均值、方差、相关函数、相干函数、功率谱密度、高价谱、谱相关理论和概率密度函数等的表述和实验测定（估计）方法；随机信号通过线性、非线性系统统计特性的变化；在通信、雷达和其他电子系统中常见的一些典型随机信号，如白噪声、窄带随机过程、高斯随机过程、马尔可夫过程等；以及在通信、雷达与模式识别系统中常用到的信号统计检测理论的基础知识。
　　全书是以连续时间随机信号和离散时间随机信号（随机序列）两条线展开讨论的，内容丰富、概念清楚、系统性强、理论联系实际，反映了本学科的一些新进展。书中列举了大量例题和MATLAB应用程序举例。每章末附有大量的习题供练习。附录中介绍了广泛应用的统计试验模拟方法，即蒙特卡罗模拟。书末给出了部分习题解答供参考。

精彩书评

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目录

第1章 概率论简介
1.1 概率的基本概念
1.2 条件概率和统计独立
1.3 概率分布函数
1.4 连续随机变量
1.5 随机变量的函数
1.6 统计平均
1.7 特征函数
习题

第2章 随机信号概论
2.1 随机过程的概念及分类
2.1.1 随机过程的概念
2.1.2 随机过程的分类
2.2 随机过程的统计特性
2.2.1 随机过程的数字特征
2.2.2 随机过程的特征函数
2.3 随机序列及其统计特性
习题

第3章 平稳随机过程
3.1 平稳随机过程及其数字特征
3.1.1 平稳随机过程的基本概念
3.1.2 各态历经（遍历）随机过程
3.2 平稳过程相关函数的性质
3.2.1 平稳过程的自相关函数的性质
3.2.2 平稳相依过程互相关函数的性质
3.3 平稳随机序列的自相关阵与协方差阵
3.1.1 Toeplitz阵
3.3.2 自相关阵的正则形式
3.4 随机过程统计特性的实验研究方法
3.4.1 均值估计
3.4.2 方差与协方差估计
3.4.3 自相关函数的估计
3.4.4 密度函数估计
3.5 相关函数的计算举例
3.6 复随机过程
3.6.1 复随机变量
3.6.2 复随机过程
3.7 高斯随机过程
习题

第4章 随机信号的功率谱密度
4.1 功率谱密度
4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系
4.3 功率谱密度的性质
4.4 互谱密度及其性质
4.5 白噪声与白序列
4.6 复随机过程的功率谱密度
4.7 功率谱密度的计算举例
4.8 随机过程的高阶统计量简介
4.9 谱相关的基本理论简介
习题

第5章 随机信号通过线性系统
5.1 线性系统的基本性质
5.1.1 一般线性系统
5.1.2 线性时不变系统
5.1.3 系统的稳定性与物理可实现的问题
5.2 随机信号通过线性系统
5.2.1 线性系统输出的统计特性
5.2.2 系统输出的功率谱密度
5.2.3 多个随机过程之和通过线性系统
5.3 白噪声通过线性系统
5.3.1 噪声带宽
5.3.2 白噪声通过理想线性系统
5.3.3 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统
5.4 线性系统输出端随机过程的概率分布
5.4.1 高斯随机过程通过线性系统
5.4.2 宽带随机过程（非高斯）通过窄带线性系统
5.5 随机序列通过线性系统
5.5.1 自相关函数
5.5.2 功率谱密度
习题

第6章 功率谱估值
6.1 功率谱估值的经典法
6.1.1 两种经典谱估值方法
6.1.2 经典谱估值的改进
6.1.3 谱估值的一些实际问题
6.2 基于随机信号模型的功率谱估计
6.2.1 随机时间序列的有理传输函数模型
6.2.2 自回归（AR）功率谱估计
6.2.3 滑动平均（MA）功率谱估计
6.2.4 ARMAPSD估值
6.2.5 Pisarenko谐波分解
习题

第7章 窄带随机过程
7.1 窄带随机过程的一般概念
7.2 希尔伯特变换
7.2.1 希尔伯特变换和解析信号的定义
7.2.2 希尔伯特变换的性质
7.3 窄带随机过程的性质
7.3.1 窄带随机过程的性质
7.3.2 窄带随机过程性质的证明
7.4 窄带高斯随机过程的包络和相位的概率分布
7.4.1 窄带高斯随机过程包络和相位的一维概率分布
7.4.2 窄带高斯过程包络平方的概率分布
7.5 余弦信号与窄带高斯过程之和的概率分布
7.5.1 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络和相位的概率分布
7.5.2 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络平方的概率分布
习题

第8章 随机信号通过非线性系统
8.1 引言
8.1.1 无记忆的非线性系统
8.1.2 无记忆的非线性系统输出的概率分布
8.2 直接法
8.3 特征函数法
8.3.1 转移函数的引入
8.3.2 随机过程非线性变换的特征函数法
8.3.3 普赖斯（Price）定理
8.4 非线性系统的伏特拉（Voterra）级数
8.4.1 伏特拉（Voterra）级数的导出
8.4.2 齐次非线性系统
8.4.3 多项式系统和Volterra系统
8.5 非线性变换后信噪比的计算
习题

第9章 马尔可夫过程
9.1 马尔可夫过程
9.1.1 马尔可夫过程的定义及其分类
9.1.2 马尔可夫链
9.1.3 k步转移概率
9.1.4 高斯马尔可夫序列
9.1.5 连续参数马尔可夫过程
9.2 独立增量过程
9.3 独立随机过程
习题

第10章 基于假设检验的信号检测
10.1 假设检验
10.1.1 最大后验概率准则与似然比检验
10.1.2 贝叶斯准则
10.1.3 最小错误概率准则
10.1.4 纽曼-皮尔孙准则
10.2 已知信号的检测
10.2.1 二元通信系统
10.2.3 匹配滤波器
习题
部分习题解答

附录A 随机序列收敛的几种定义
附录B 蒙特卡罗模拟方法
B.1 在计算机上用蒙特卡罗方法求圆周率
B.2 任意分布随机数的产生方法
参考文献

前言/序言

　　本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
　　本书第2版、第3版分别于2003年、2009年出版，累计发行3��6万余册，受到高校广大师生和科技工作者的欢迎。
　　本书第4版是集编著者30多年从事本科教学的经验，并经多次再版、修改补充后完成的，是电子信息类专业本科生、研究生学习随机过程（信号）分析基本方法的教学用书。本书的核心内容、基本概念、分析方法和手段对于需要接触到随机信号统计分析的其他专业的学生同样也是适用的。
　　“信号与系统”与“随机信号分析基础”是电子信息类专业的两门主要的专业基础课，前者主要以分析确定性的信号与系统为主要内容，后者则以分析随机信号以及与系统的相互作用为主要内容。
　　“随机信号分析基础”课程一般在大学本科三年级以后开设，在本课程之前，学生所接触的大多数课程都是建立在因果律或者确定性的基础上的，因而我们的思维方法也往往是这样的，对具体的函数形式、波形、必然结果感兴趣。初学这门课程时，往往会感到这门学科不可靠、模糊、难懂。为此，老师在讲授时有必要对本课程的特点与学习方法向学生做一些介绍，必须从它的特点出发，采用不同的学习方法才能对本课程有较好的把握。归纳起来本课程有以下3个特点：
　　（1）统计的概念。由于对随机过程（信号）的分析来讲，我们往往不是对一个实验结果（一个实现或一个具体的函数波形）感兴趣，而是关心大量实验结果的某些平均量（统计特性），因而随机过程（信号）的描述方式以及推演方式都应以统计特性为出发点。这样，尽管从个别的实现看不出什么规律性的东西，但从统计的角度却表现出了一定的规律性，即统计规律性。它是本门学科一个最根本的概念，从一开始就必须加以注意。
　　（2）模型的概念。本课程重点研究一般化（抽象化）的系统、干扰和信号，往往仅给出它们的系统函数（模型）和数学模型，而不讨论具体的系统，更不会局限于一些具体的电路系统上。举出一些具体的电路系统例子，也只是用于说明一般的带普遍性的问题和处理方法。
　　（3）物理概念。本课程是电子信息类专业的一门专业基础课程，而不是一门数学课。概率论与数理统计、随机过程理论等只是处理本门学科有关问题的一种数学工具，或者说是一种解决问题的手段。因而学习本门课程除了注意处理问题的方法外，更重要的是对一些数学推演的结果和结论的物理意义有深入的理解。对一些十分复杂的数学推演的中间步骤不要死记硬背，更不必深究其数学的严密性，而是重点掌握处理问题的思路与方法。这也是将本课程命名为随机信号分析基础的原因，尽管在本书中随机信号与随机过程是同义语。
　　因而在学习方法上，应重点抓住上述3个概念，学习时既要理论联系实际，又要学会建立数学模型的抽象思维方法。本门课程虽属基础理论性课程，但要真正理解、掌握上述3个概念，能够应用它解决实际问题，必须演算大量的习题。因而本书选编了大量的习题，除每章指定必做题以外，其他题也可根据自己的情况加以选做。
　　另外，利用计算机为工具，对特定随机过程采集的实验数据，或者直接由计算机模拟实际过程产生的数据进行统计分析，是研究随机过程的重要方法。因而在本书中密切结合教材内容、选编了大量基于MATLAB的典型应用程序代码举例和上机操作的习题，相信这些内容对读者更加深入地理解、掌握，以及学会用现代分析手段去分析、研究随机信号，甚至用来解决工程应用中的实际问题是会有所帮助的。
　　在内容安排上，本书始终以连续随机信号和离散随机信号（随机序列）两条线并行方式展开讨论。考虑到某些学校的学生先前未学过概率论的相关知识，本书在第l章给出了概括性的介绍。对于已学过概率论的学生，教学时可以跳过此章直接从第2章开始。本教材最基本和核心的内容是第2至5章，以及第7、8章；如果学时受限，教学时可以全部或部分略去其他章节。本教材建议学时数为54~72学时。
　　不同于大多数已出版的同类教材，本教材增添了以下一些新内容，作为本科课堂教学或自学时选择。其中对随机信号进行实验分析研究和计算机统计试验模拟、现代谱估值的基本方法等新内容，使本书既能成为本科生学习阶段的教材，又可作为研究生阶段深造、乃至工作中的重要参考工具。这些内容对更深入理解、掌握随机信号分析的精髓，特别是利用随机信号分析的知识去解决工程实际问题是有帮助的。
　　（1）鉴于信号统计检测在通信、雷达、模式识别和图像处理等领域中有重要的应用，也是随机信号分析与处理的重要内容，而很多学校在高年级并未开设专门的信号统计检测与估计的课程，因而在书中专门开辟一章（第10章）介绍信号统计检测理论的基础知识。
　　（2）功率谱估值是随机信号分析重要的内容之一。本书对此内容进行了充实细化，并单独用一章（第6章）来讨论。在介绍功率谱估值的经典法的基础上，重点是增加了现代谱估值的基本方法，如参数谱估值（AR、MA和ARMA模型谱估值）、最大熵谱估值、Pisarenko谱估值等方法的介绍。由于第6章内容有一定的理论深度，本科教学时可按照各个学校和专业的需求进行适当的取舍。
　　（3）除了对实际工作中记录的随机信号进行实验分析外，很多时候我们还需要人为地产生各种分布和功率谱的随机过程以进行统计试验模拟，即蒙特卡罗模拟。蒙特卡罗模拟在科研工作和工程实际中有非常重要的应用，但往往难于找到一本简要介绍此内容的书籍。本书将此内容以附录的形式在书末列出，供广大师生和科技工作者参考。
　　在本书的修订过程中，四川大学电子信息学院夏秀渝等老师对错漏的订正和新内容的补充提出了宝贵的建议。四川大学研究生徐自励在撰写部分习题解答中做了大量工作。另外，本教材还得到四川大学电子信息学院从事过本课教学工作的师生的宝贵建议和大力支持。在此一并表示感谢。
　　校内外广大师生通过书面和电子邮件方式对本书前3版也提出了许多宝贵的意见，再此一并表示衷心的感谢，并希望继续给予批评和指正。
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