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赵淑清，郑薇 著

图书标签:

• 随机过程
• 信号处理
• 随机信号
• 通信原理
• 概率论
• 数学物理
• 系统分析
• 滤波理论
• 信息论
• 雷达信号处理

出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560314020

版次：1

商品编码：11659486

包装：平装

丛书名： 高等学校“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：1999-06-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《随机信号分析》共分五章，主要包括随机信号的基本理论、随机信号的各种分析方法及应用。本书从分布律、数字特征和特征函数引出随机信号的基本概念，分别在时域和频域讨论随机信号的特点，并将连续时间的随机信号扩充到时间序列，将相关理论的内容引申到高阶统计量。本书还讨论了离散随机信号的仿真方法，同时给出一些常用的C语言程序。　　本书的目的是为读者打下牢固的随机信号的基础，使之适应现代信号处理的发展。本书可作为电子信息类高年级本科生和相关学科研究生的教材，对从事相关领域研究的科研人员亦有重要的参考价值。

目录

第一章　随机信号基础1.1　随机变量要点回顾1.1.1　随机变量的分布律1.1.2　随机变量的数字特征1.1.3　随机变量的函数变换1.2　随机变量的特征函数1.2.1 特征函数的定义与性质1.2.2　特征函数与概率密度的关系1.2.3　特征函数与矩函数的关系1.2.4　联合特征函数与联合累积量1.3　随机信号实用分布律1.3.1　一些简单的分布律1.3.2　高斯分布(正态分布)1.3.3　X2分布1.3.4　瑞利分布和莱斯分布1.4　离散随机变量的仿真与计算1.4.1 均匀分布随机数的产生1.4.2　随机变量的仿真1.4.3　高斯分布随机数的仿真1.4.4　随机变量数字特征的计算习题一
第二章　随机过程和随机序列2.1 从随机变量到随机过程2.1.1　随机过程定义2.1.2　随机过程的分布律2.1.3　随机过程的数字特征2.1.4　随机过程的微分与积分2.2　平稳随机过程和各态历经过程2.2.1　严平稳过程2.2.2　宽平稳过程2.2.3　各态历经过程2.2.4　平稳随机过程的相关性分2.3　平稳随机过程的功率谱及高阶诧2.3.1 随机过程的功率谱密度2.3.2　功率谱密度的性质2.3.3　联合平稳随机过程的互功率谱密度2.3.4　高阶统计量与高阶谱2.4　高斯过程与白噪声2.4.1 高斯过程2.4.2　噪声2.5　随机序列2.5.1 统计均值和时间均值2.5.2　相关序列与协方差序列性质2.5.3　平稳序列的功率谱2.6　离散随机信号的计算机仿真习题二
第三章　系统对随机信号的响应3.1　线性系统输出及概率分布3.1.1 系统的输出响应3.1.2　输出的概率分布3.2　线性系统输出的数字特征3.2.1 系统输出的数学期望及自相关函数3.2.2　系统输入与输出的互相关函数3.2.3　系统输入为随机过程与加性噪声3.3　线性系统输出的功率谱密度3.4　典型线性系统对随机信号的响应3.4.1　等效噪声频带3.4.2 白噪声通过理想线性系统3.4.3 白噪声通过实际线性系统3.5　非线性系统对随机信号的响应3.5.1 全波平方律检波器3.5.2　半波线性检波器习题三
第四章　窄带随饥过程4.1　希尔伯特变换4.1.1　希尔伯特变换和解析信号4.1.2　希尔伯特变换的性质4.2　复随机过程4.2.1　复随机变量4.2.2　复随机过程4.3　窄带随机过程的基本特点4.3.1 窄带随机过程的表达式4.3.2　窄带随机过程的特点……
第五章　马尔可夫过程附录A　一些常用的C语言函数附录B　常用术语汉英对照附录C　学用术语汉英对照参考文献

前言/序言

《信号的秘密：从噪声到智慧的旅程》 在这部引人入胜的著作中，我们将踏上一段探索信号深层奥秘的旅程。信号，作为信息传递的载体，无处不在，从微弱的生物电脉冲到浩瀚宇宙中的射电波，它们承载着我们理解世界、沟通交流以及驱动技术进步的关键。然而，信号的世界并非总是清晰明了，它往往被各种形式的“噪声”所笼罩，这些噪声可能来自自然界的随机扰动，也可能源于人为的干扰。理解并驾驭这些随机信号，是科学研究和工程实践中面临的重大挑战，也是解锁信息宝藏的钥匙。 本书并非一本枯燥的理论手册，而是一次充满发现和启迪的思想漫游。我们将从最基本的概念出发，逐步深入到信号的本质，探究其在时间和频率域的表现，以及它们如何受到各种随机过程的影响。想象一下，您手中握着一个从遥远星系传来的微弱信号，其中夹杂着来自地球自身的电磁干扰，如何才能从中提取出那份宝贵的宇宙信息？又或者，您正在设计一个高灵敏度的医疗诊断设备，如何才能区分人体内部的微弱生理信号与外界的随机噪声？这些问题，都将引导我们深入思考信号的随机性及其分析的必要性。 我们将从信号的组成出发，理解连续信号和离散信号的差异，以及它们在不同应用场景下的表现形式。随后，我们将目光投向信号的频谱，探索傅里叶分析如何将一个看似杂乱无章的时域信号分解成一系列不同频率的正弦波分量，从而揭示其内在的频率构成。这就像是在一个复杂的交响乐团中，分辨出每一种乐器的独特声音。而对于那些行为难以预测的信号，我们将引入概率论的强大工具，用随机变量来描述它们的行为特征，用概率密度函数来刻画它们出现的可能性。 本书的核心，将围绕着“随机过程”这一关键概念展开。它不像确定性信号那样有着精确的轨迹可循，而是展现出一种随时间变化的、不可预测的动态行为。我们将深入剖析平稳过程、马尔可夫过程等经典随机过程模型，理解它们的统计特性，例如均值、方差、自相关函数等，这些特性如同随机信号的“基因图谱”，刻画着它们的本质。想象一下，您正在研究一个金融市场上的股票价格波动，其背后就隐藏着复杂的随机过程。理解这些过程，是进行有效预测和风险管理的基础。 在分析随机信号的过程中，滤波技术扮演着至关重要的角色。我们将介绍低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等经典滤波器，理解它们如何根据信号的频率特性，选择性地保留或抑制某些频率分量的信号。更重要的是，我们将深入探讨维纳滤波，一种能够实现最优线性估计的强大工具。维纳滤波能够在噪声存在的条件下，最大程度地减小估计误差，从而在通信、雷达、图像处理等领域发挥着不可替代的作用。例如，在无线通信中，通过维纳滤波，我们可以从充满噪声的接收信号中恢复出原始的传输数据，保证通信的可靠性。 本书还将触及谱估计的奥秘。当我们将信号进行傅里叶变换时，我们得到的是信号的频谱。然而，对于随机信号，我们往往无法获得完整的频谱信息，这时候就需要利用统计方法来估计信号的功率谱密度。功率谱密度能够描述信号在不同频率上的能量分布，这对于理解信号的成分、识别噪声源、以及设计有效的信号处理系统至关重要。例如，在声学领域，功率谱密度能够帮助我们分析声音的构成，区分乐器发出的声音和环境噪声。 此外，我们还将探讨卡尔曼滤波，一种在动态系统中进行状态估计的递归算法。卡尔曼滤波尤其适用于处理带有噪声的线性动态系统，它能够根据系统的模型和观测数据，不断地更新对系统状态的估计，从而实现对不确定性系统的精准跟踪。在导航、控制、目标跟踪等领域，卡尔曼滤波都发挥着核心作用。想象一下，一架无人机在飞行过程中，其位置和速度信息受到GPS误差和传感器噪声的影响，卡尔曼滤波能够帮助无人机实时、准确地估计自身的状态，保证其安全导航。 本书的叙述方式将力求清晰易懂，避免过度抽象的数学语言，而是通过生动的类比、直观的图示和丰富的实际案例，来阐释复杂的概念。从信号的起源，到噪声的本质，再到各种精密的分析工具，我们将一步步揭示随机信号的魅力所在。我们相信，通过阅读本书，您将不仅仅是学习到一些理论知识，更重要的是，您将培养起一种审视和分析随机现象的能力，这种能力在当今这个充满不确定性和信息爆炸的时代，显得尤为宝贵。 无论您是初涉信号处理领域的学生，还是在相关领域工作的工程师和研究人员，本书都将为您提供一个坚实的理论基础和一套强大的分析工具。它将帮助您理解信号为何会随机，如何量化这种随机性，以及如何利用各种先进的技术来从中提取有用的信息。最终，您将能够以全新的视角看待身边的信号世界，洞察那些隐藏在噪声之下的规律，并将其转化为解决实际问题的强大力量。 本书的结构将遵循逻辑递进的原则，从基础理论到高级应用，层层深入。第一部分将介绍信号的基本概念和分析方法，包括时域和频域分析。第二部分将聚焦于随机信号的描述，引入概率论工具，并详细介绍各种随机过程模型。第三部分将重点阐述随机信号的分析技术，包括滤波、谱估计以及状态估计等。最后，本书将通过一系列实际应用案例，展示这些理论和方法在不同领域的威力。 我们相信，这本书的读者将收获的不仅仅是知识，更是一种思维方式的转变。在理解了随机信号的本质后，您将不再畏惧那些看似杂乱无章的数据，而是能够从中发现隐藏的模式和规律，并利用这些规律来驱动创新和进步。这趟从噪声到智慧的旅程，将是一次充满挑战但也同样令人兴奋的探索。 本书的价值在于，它提供了一个系统、深入的框架，帮助读者全面理解随机信号的理论和应用。我们希望它能成为您探索信号世界的得力助手，激发您对科学和技术的无限热情。

评分☆☆☆☆☆

我最近偶然接触到这本《随机信号分析》，没想到给我带来了如此大的惊喜。它以一种非常独特的方式，将理论知识与实践应用巧妙地结合在一起。书中对各种随机信号的处理方法，例如傅里叶变换、小波变换在随机信号分析中的应用，都讲解得非常细致。我特别喜欢书中对于模型选择的讨论，作者深入分析了不同模型的优缺点以及适用场景，这对于我在实际项目中选择合适的模型非常有指导意义。书中还涉及了一些现代随机信号分析的前沿内容，例如机器学习在随机信号建模中的应用，以及一些更复杂的随机过程理论，这让我对未来的发展趋势也有了更清晰的认识。虽然这本书的某些部分需要一定的数学基础才能完全理解，但作者的讲解清晰易懂，并且提供了大量的参考资料，方便读者进行更深入的学习。总的来说，这是一本能够激发读者学习兴趣，并为他们在随机信号分析领域的研究和实践提供坚实基础的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，作者在编写时，充分考虑到了不同背景读者的需求。它不像某些教材那样，上来就抛出一堆晦涩难懂的数学公式，而是从最基础的概率论概念开始，一点点地引入随机信号的分析框架。这一点对于我这种非数学专业出身，但需要在工作中使用随机信号分析工具的工程师来说，简直是救星。书中对于随机信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等，都进行了非常清晰的解释。特别是关于功率谱密度的部分，作者通过大量的例子，生动地展示了如何从时域信号分析其频域特性，这对于理解信号的频谱构成非常有帮助。而且，书中的算法实现部分也非常实用，作者给出了不少伪代码或者参考实现，让我在理解理论的同时，也能很快地将这些方法应用到实际的编程中。虽然书中的某些高级章节，比如非线性系统中的随机信号分析，我还没有完全消化，但这并不影响我对这本书整体的高度评价。它是一本能够切实帮助我解决实际问题的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，不像我之前读过的很多技术书籍那样，板着面孔讲理论。《随机信号分析》在讲解专业知识的同时，融入了一些作者的思考和见解，读起来感觉像是和一位经验丰富的专家在交流。书中对一些经典随机信号模型，例如爱尔兰噪声、布朗运动等，进行了深入的剖析，不仅介绍了它们的数学模型，还探讨了它们在自然界和工程领域中的具体表现。我尤其欣赏书中关于随机信号的估计和检测理论的章节，作者用非常直观的方式解释了最优估计准则（如最小均方误差）和 Neyman-Pearson 准则等，并且联系了实际应用，例如雷达信号检测、通信系统中的信号识别等。书中的章节安排也非常合理，逻辑清晰，循序渐进，能够引导读者逐步建立起对随机信号分析的完整认识。虽然这本书的篇幅不小，但内容紧凑，几乎没有废话，每一页都充满了知识点。对于希望对随机信号分析有更深层次理解的读者，这本书绝对是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚翻阅完这本《随机信号分析》，说实话，它的内容对我来说既是挑战，也是巨大的收获。这本书的深度是毋庸置疑的，它系统地介绍了随机信号的理论基础和分析方法，覆盖了从基本的随机变量、随机过程定义，到更高级的时间序列分析、谱分析等内容。书中的数学推导相当严谨，对于一些复杂的证明，作者并没有回避，而是循序渐进地给出详细的步骤，这对我来说非常有帮助，让我能够追溯到每一个结论的源头。我尤其对书中关于不同类型随机过程的章节印象深刻，例如平稳过程、马尔可夫过程等，书中不仅给出了它们的定义和性质，还详细讨论了它们在不同领域的应用，比如信号检测、滤波、估计等。虽然有些章节的内容确实需要反复研读，甚至查阅一些辅助资料，但这恰恰体现了这本书的价值所在——它不是一本轻松读物，而是一本值得深入钻研的学术著作。对于那些希望在随机信号领域打下坚实理论基础的研究生或工程师来说，这本书绝对是值得推荐的。

评分☆☆☆☆☆

这本《随机信号分析》绝对是我近几年来读过最令人印象深刻的理工科书籍之一。初拿到书时，我还在担心是否又会是一本枯燥乏味的理论堆砌，但事实证明我的担忧是多余的。作者以一种非常生动且富有洞察力的方式，将抽象的随机过程概念娓娓道来。书中对各种随机信号的建模、分析和仿真技术进行了详尽的阐述，从最基础的概率论概念到复杂的马尔可夫链、泊松过程，再到高斯过程等等，每一个概念都经过严谨的数学推导，但又穿插着大量贴近实际应用的例子，比如通信系统中的噪声分析、金融市场中的随机波动预测，甚至生物医学信号的处理。我特别喜欢书中对于数学工具的讲解，并非简单地罗列公式，而是深入剖析了每个公式背后的物理意义和应用场景，让我这个数学功底不算特别扎实的读者也能轻松理解。书中配图也非常精美，很多复杂的概念通过图示就能一目了然，极大地降低了学习难度。总而言之，这是一本既有深度又不失趣味性的教材，对于想要深入理解随机信号原理并将其应用于实际问题的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。