随机信号分析/工业和信息化部“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王新宏，马艳 著

图书标签:

• 随机信号分析
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 工业和信息化部
• 教材
• 十二五规划
• 随机过程
• 数理统计
• 信息论

出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561241677

版次：1

商品编码：11592073

包装：平装

丛书名： 工业和信息化部“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：225

正文语种：中文

内容简介

　　《随机信号分析/工业和信息化部“十二五”规划教材》是高等院校电子信息类专业的专业基础课教材。主要内容包括概率论基础，随机信号的时域、频域分析方法，随机信号通过线性系统、非线性系统的理论与分析方法，窄带随机过程的特性和分析方法，以及马尔可夫过程等，共分七章，每章都附有相应数量的习题。
　　《随机信号分析/工业和信息化部“十二五”规划教材》强调对基本概念和物理含义的理解，注重基本理论、分析方法与工程实践相结合，通过结合信号处理领域的典型实例的分析，以加深对基本理论与分析方法的理解和应用。
　　《随机信号分析/工业和信息化部“十二五”规划教材》可作为电子信息类专业高年级本科生和研究生教材，亦可供相关领域的科研和工程技术人员参考。

目录

第1章 概率论基础
1.1 概率简述
1.2 随机变量与概率分布
1.3 随机变量的函数变换
1.4 随机变量的数字特征
1.5 多维正态随机变量
1.6 复随机变量及其统计特性
习题一

第2章 随机信号的时域分析
2.1 随机过程的基本概念
2.2 随机过程的统计特性
2.3 随机过程的微分与积分
2.4 平稳随机过程
2.5 各态历经（遍历性）过程
2.6 复随机过程
2.7 随机序列
2.8 高斯随机过程
习题二

第3章 随机信号的谱分析
3.1 随机过程的功率谱密度
3.2 功率谱密度与相关函数之间的关系
3.3 平稳随机过程功率谱密度的性质
3.4 随机序列的功率谱密度
3.5 白噪声
3.6 时变功率谱和高阶谱
习题三

第4章 随机信号通过线性系统
4.1 随机信号通过连续时间线性系统
4.2 随机序列通过离散时间线性系统
4.3 白噪声通过线性系统
4.4 线性系统输出端随机信号的概率分布
习题四

第5章 窄带随机过程工
5.1 希尔伯特变换
5.2 复信号
5.3 窄带随机过程的统计特性
5.4 窄带高斯过程包络和相位的概率分布
习题五

第6章 随机信号通过非线性系统
6.1 引言
6.2 直接法
6.3 特征函数法
6.4 随机信号通过有记忆非线性系统
6.5 非线性变换后信噪比的计算
习题六

第7章 马尔可夫过程、独立增量过程及独立随机过程
7.1 马尔可夫过程
7.2 独立增量过程
7.3 独立随机过程
习题七
附录 常用傅里叶变换对
参考文献

《随机信号分析》 课程定位与教材背景 《随机信号分析》作为工业和信息化部“十二五”规划教材，紧密围绕国家战略性新兴产业对高素质、复合型人才的需求，旨在为通信工程、电子信息工程、自动化、计算机科学与技术等相关专业的本科生和研究生提供一套系统、深入的随机信号分析理论与方法。本教材的编写，秉承了“学以致用、面向工程”的原则，强调理论与实践相结合，力求使读者在掌握随机信号分析基本概念和理论工具的同时，能够深刻理解其在现代工程技术中的实际应用，并具备分析和解决实际工程问题的能力。 “十二五”期间，我国信息技术产业进入了快速发展的新阶段，特别是4G通信、物联网、大数据、人工智能等技术的突破和应用，对信号处理、系统建模与分析提出了更高的要求。随机信号分析作为这些领域的核心理论基础之一，其重要性愈发凸显。本教材的编写团队由国内顶尖高校和科研机构的资深教授组成，他们不仅在理论研究领域享有盛誉，更在工程实践中积累了丰富的经验，深刻理解了当前信息技术领域所面临的挑战和发展趋势。教材内容力求做到科学严谨、体系完整、概念清晰、例证丰富，力求在内容的深度和广度上都能满足不同层次读者的学习需求。 课程目标与能力培养 学习《随机信号分析》课程，旨在使学生掌握随机信号的基本概念、描述方法和统计特性，理解随机过程的马尔可夫性、平稳性、各态历经性等重要性质，并能熟练运用这些概念和性质来分析和解决实际问题。具体而言，通过本课程的学习，学生应能够： 建立扎实的理论基础： 深刻理解随机信号的基本概念，如概率、随机变量、概率密度函数、概率分布函数、期望、方差、相关函数、功率谱密度等，并能熟练运用概率论与数理统计的工具进行推导和计算。 掌握随机过程的分析方法： 能够理解和描述各种常见的随机过程，如泊松过程、马尔可夫过程、高斯过程、宽平稳过程、狭义平稳过程等，并能分析其统计特性。 理解并应用线性系统理论： 掌握随机信号通过线性时不变系统（LTI系统）后的输出信号的分析方法，包括输出信号的统计特性、功率谱密度的变换等。 掌握信号的估计与检测理论： 学习维纳滤波、卡尔曼滤波等经典信号估计方法，理解其基本原理和应用场景，并能进行初步的设计。同时，了解随机信号检测的基本问题，如假设检验、最优检测器等。 培养分析和解决实际工程问题的能力： 通过大量的工程实例和习题，将随机信号分析的理论知识应用于通信系统、雷达系统、控制系统、图像处理、语音信号处理等实际工程领域，培养学生运用所学知识分析和解决复杂工程问题的能力。 为后续深入学习奠定基础： 为进一步学习数字信号处理、自适应信号处理、信息论、机器学习等高级课程打下坚实的理论基础。 教材内容体系与特色 本教材以逻辑清晰、循序渐进的体系结构，系统地阐述了随机信号分析的核心内容。 第一部分：概率论与数理统计基础 本部分内容为后续随机信号分析奠定坚实的数学基础。详细介绍了概率的基本概念、随机变量及其分布（离散和连续）、多维随机变量、函数的概率分布、数字特征（期望、方差、协方差、相关系数）、特征函数、大数定律和中心极限定理。这部分内容力求深入浅出，通过丰富的例题帮助读者理解抽象的概率概念。 第二部分：随机信号的描述与分析 本部分是随机信号分析的核心部分。首先引入了随机信号的概念，并给出几种重要的描述方法，如统计描述（均值、方差、自相关函数、互相关函数）和谱描述（功率谱密度、幅度谱密度）。接着，详细讲解了随机过程的基本性质，包括平稳性（狭义和广义）、各态历经性、马尔可夫性等，并重点讨论了宽平稳过程和高斯过程。本部分还将介绍几种典型的随机过程模型，如泊松过程、布朗运动等，并分析其特性。 第三部分：随机信号通过线性系统 本部分研究随机信号在LTI系统中的传输和变换。详细阐述了输入为随机信号时，LTI系统的输出信号的统计特性，特别是如何计算输出信号的自相关函数和功率谱密度。内容将涉及卷积定理在随机信号分析中的应用，以及系统函数对信号功率谱的影响。 第四部分：随机信号的估计与检测 本部分是随机信号分析的应用性较强的部分。重点介绍经典的信号估计理论，如最优线性估计（维纳滤波）和递推估计算法（卡尔曼滤波）。详细阐述了维纳滤波的原理、设计以及在平稳和非平稳情况下的应用。卡尔曼滤波作为一种高效的递推估计算法，将在书中进行详细推导和讲解，并介绍其在动态系统状态估计中的广泛应用。在信号检测方面，本部分将介绍基本原理，如假设检验，以及在特定信噪比条件下最优检测器的设计。 第五部分：典型应用与拓展 为了增强教材的应用性和前沿性，本部分将结合一些典型的工程应用场景，展示随机信号分析的威力。可能涵盖的领域包括： 通信系统中的应用： 如信道建模、噪声分析、信号解调等。 雷达与声纳系统： 如目标检测、参数估计等。 控制系统： 如系统辨识、状态估计等。 信号处理中的其他应用： 如谱估计、自适应滤波等。 通过这些实例，读者能够更直观地理解理论知识的实际价值，并学会如何将所学方法应用于解决实际工程问题。 教材的突出优势 体系完整，逻辑严谨： 从基础的概率论到高级的信号估计与检测，内容层层递进，结构清晰，方便读者系统学习。 理论与实践紧密结合： 理论推导严谨，同时配以大量的工程实例，帮助读者理解理论在实际工程中的应用。 面向工程，突出应用： 紧密结合国家“十二五”规划对人才的需求，强调知识的应用性，培养学生解决实际工程问题的能力。 深入浅出，易于理解： 概念解释清晰，数学推导详尽，同时辅以直观的图示和丰富的例题，降低了学习难度。 与时俱进，内容前沿： 关注信息技术领域的前沿发展，适当引入相关内容，使教材具有一定的超前性。 由权威专家团队编写： 由国内相关领域资深教授和专家共同编写，保证了教材的学术水平和工程实践指导意义。 学习建议 学习《随机信号分析》需要扎实的数学基础，特别是概率论、数理统计和线性代数。建议读者在学习过程中： 1. 夯实基础： 认真学习概率论和数理统计部分，这是理解后续内容的关键。 2. 注重理解： 在学习每一个概念和定理时，不仅要掌握其表述，更要理解其背后的物理意义和工程含义。 3. 勤加练习： 认真完成教材中的习题，尤其是一些综合性较强的习题，通过练习加深对理论知识的理解和应用。 4. 结合实践： 如果可能，尝试将所学知识应用于实际工程项目或仿真实验中，这有助于巩固和提升学习效果。 5. 拓展阅读： 积极阅读相关领域的文献和专著，开阔视野，了解学科的最新发展动态。 《随机信号分析》是一门极具挑战性但也非常有价值的课程。掌握这门学科，将为学生在信息技术、通信、控制、人工智能等领域的事业发展打下坚实的基础，并能赋予他们分析和解决复杂工程问题的强大能力。本教材作为国家规划教材，将是广大师生学习和研究的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我最近在啃《随机信号分析》这本教材，确实是一本分量不轻的书。作为工业和信息化部“十二五”规划的教材，它的内容深度和广度应该是不容小觑的。我特别想了解书中对随机信号的表示和变换部分是如何处理的。比如，对于功率谱密度和自相关函数之间的关系，是会给出一个清晰的数学推导，还是直接引用重要的定理？我希望书中能够详细讲解傅里叶变换在随机信号分析中的应用，包括如何利用傅里叶分析来理解随机信号的频率特性。此外，对于采样定理在随机信号处理中的重要性，以及过采样、欠采样可能带来的影响，书中是否有详实的论述？我还在思考，书中对于随机信号的估计和检测部分，是如何呈现的？是会介绍最大似然估计、最小均方误差估计等经典方法，还是会涉及更现代的卡尔曼滤波等算法？我希望它能够提供清晰的算法原理和伪代码，甚至是一些简化的实例，让我能够理解这些复杂算法的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理领域抱有浓厚兴趣的学生，手握这本《随机信号分析》教材，我首先关注的是它在解决实际问题方面的实用价值。虽然它是一本“十二五”规划教材，理论深度是肯定有的，但我更希望它能够提供一些能够直接应用于工程实践的方法论。例如，书中对于随机信号的降噪技术，是否有详细的介绍？是会侧重于维纳滤波、卡尔曼滤波这类经典方法，还是会包含一些近几年发展起来的机器学习相关的降噪算法？我希望书中能提供清晰的步骤和算法流程，并且最好能够附带一些实际数据的处理案例。另外，对于随机信号的模式识别和分类，书中又会给出怎样的解决方案？是会介绍基于特征提取的方法，还是会涉及一些统计分类器，如贝叶斯分类器？我也非常期待书中能够探讨随机信号在现代通信系统（如OFDM、MIMO系统）中的一些关键应用，比如信道估计、均衡等问题，并提供相应的分析和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

收到这本《随机信号分析》教材，我的第一感觉是它应该是一本非常扎实的理论书籍。毕竟是官方“十二五”规划教材，其学术严谨性应该是有保障的。我最感兴趣的是书中对于随机信号的建模与仿真部分。究竟是如何将现实世界中的随机现象转化为数学模型？书中是否会提供一些通用的建模方法，比如基于马尔可夫链的模型，或者是其他统计学方法？对于模型的验证和参数估计，书中又会给出怎样的指导？我希望它不只停留在理论层面，能够通过一些计算机仿真实验，来直观地展示不同模型和参数对随机信号特性的影响。例如，通过蒙特卡洛仿真来验证一些概率分布的性质，或者模拟不同噪声模型下信号的传输和接收过程。而且，我一直觉得，如果书中能够包含一些关于随机信号在特定应用领域（如雷达信号处理、通信系统中的信道建模等）的案例研究，那将极大地提升学习的兴趣和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析》的书，我拿到手的时候，就被它沉甸甸的分量和厚实的封面吸引了。作为一本“十二五”规划教材，它明显承载着一定的使命和期望。我一直对信号分析这个领域很感兴趣，尤其是随机信号，它在通信、控制、图像处理等众多领域都扮演着至关重要的角色。翻开书页，首先映入眼帘的是清晰的排版和规范的数学符号，这对于初学者来说是一个非常友好的信号。我尤其关注书中对于随机过程的定义和分类，这部分是理解后续内容的基础。书中是否详细阐述了平稳性、独立增量等关键性质？对于各种重要的随机过程，如高斯过程、泊松过程等，是否有深入的理论推导和直观的解释？我希望它能从最基本的概率论知识点出发，逐步构建起随机信号分析的理论框架，而不是直接抛出复杂的数学模型。另外，对于实际应用中的一些常见问题，比如噪声的建模、信号的滤波等等，书中是如何进行分析和求解的？我期待看到一些贴近实际工程问题的案例，能够帮助我更好地理解抽象的理论知识，并将所学应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

刚开始阅读《随机信号分析》这本教材，我的目光 immediately 聚焦在它的绪论部分。作为一本由权威机构推出的“十二五”规划教材，我预期它会在引言部分就清晰地界定随机信号分析的研究范畴、发展历程以及在各个重要学科领域的应用前景。更重要的是，我希望它能够阐述清楚为何需要研究随机信号，以及相比确定性信号分析，随机信号分析的独特之处和优势何在。在技术细节上，我迫切想了解书中对于随机变量的联合分布和条件分布的处理。这是理解多变量随机信号的关键。书中是否会深入探讨中心极限定理、大数定律等概率论中的基石性定理，并阐明它们在随机信号分析中的实际意义？我还在思考，书中是否会引入一些更高级的数学工具，比如测度论或希尔伯特空间理论，来对随机信号进行更抽象和普适的描述？我希望它能够提供足够的数学背景知识，以便读者能够深入理解其背后深刻的理论思想。