隨機信號分析 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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趙淑清，鄭薇 著

圖書標籤:

• 隨機過程
• 信號處理
• 隨機信號
• 通信原理
• 概率論
• 數學物理
• 係統分析
• 濾波理論
• 信息論
• 雷達信號處理

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560314020

版次：1

商品編碼：11659486

包裝：平裝

叢書名： 高等學校“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：1999-06-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《隨機信號分析》共分五章，主要包括隨機信號的基本理論、隨機信號的各種分析方法及應用。本書從分布律、數字特徵和特徵函數引齣隨機信號的基本概念，分彆在時域和頻域討論隨機信號的特點，並將連續時間的隨機信號擴充到時間序列，將相關理論的內容引申到高階統計量。本書還討論瞭離散隨機信號的仿真方法，同時給齣一些常用的C語言程序。　　本書的目的是為讀者打下牢固的隨機信號的基礎，使之適應現代信號處理的發展。本書可作為電子信息類高年級本科生和相關學科研究生的教材，對從事相關領域研究的科研人員亦有重要的參考價值。

目錄

第一章　隨機信號基礎1.1　隨機變量要點迴顧1.1.1　隨機變量的分布律1.1.2　隨機變量的數字特徵1.1.3　隨機變量的函數變換1.2　隨機變量的特徵函數1.2.1 特徵函數的定義與性質1.2.2　特徵函數與概率密度的關係1.2.3　特徵函數與矩函數的關係1.2.4　聯閤特徵函數與聯閤纍積量1.3　隨機信號實用分布律1.3.1　一些簡單的分布律1.3.2　高斯分布(正態分布)1.3.3　X2分布1.3.4　瑞利分布和萊斯分布1.4　離散隨機變量的仿真與計算1.4.1 均勻分布隨機數的産生1.4.2　隨機變量的仿真1.4.3　高斯分布隨機數的仿真1.4.4　隨機變量數字特徵的計算習題一
第二章　隨機過程和隨機序列2.1 從隨機變量到隨機過程2.1.1　隨機過程定義2.1.2　隨機過程的分布律2.1.3　隨機過程的數字特徵2.1.4　隨機過程的微分與積分2.2　平穩隨機過程和各態曆經過程2.2.1　嚴平穩過程2.2.2　寬平穩過程2.2.3　各態曆經過程2.2.4　平穩隨機過程的相關性分2.3　平穩隨機過程的功率譜及高階詫2.3.1 隨機過程的功率譜密度2.3.2　功率譜密度的性質2.3.3　聯閤平穩隨機過程的互功率譜密度2.3.4　高階統計量與高階譜2.4　高斯過程與白噪聲2.4.1 高斯過程2.4.2　噪聲2.5　隨機序列2.5.1 統計均值和時間均值2.5.2　相關序列與協方差序列性質2.5.3　平穩序列的功率譜2.6　離散隨機信號的計算機仿真習題二
第三章　係統對隨機信號的響應3.1　綫性係統輸齣及概率分布3.1.1 係統的輸齣響應3.1.2　輸齣的概率分布3.2　綫性係統輸齣的數字特徵3.2.1 係統輸齣的數學期望及自相關函數3.2.2　係統輸入與輸齣的互相關函數3.2.3　係統輸入為隨機過程與加性噪聲3.3　綫性係統輸齣的功率譜密度3.4　典型綫性係統對隨機信號的響應3.4.1　等效噪聲頻帶3.4.2 白噪聲通過理想綫性係統3.4.3 白噪聲通過實際綫性係統3.5　非綫性係統對隨機信號的響應3.5.1 全波平方律檢波器3.5.2　半波綫性檢波器習題三
第四章　窄帶隨飢過程4.1　希爾伯特變換4.1.1　希爾伯特變換和解析信號4.1.2　希爾伯特變換的性質4.2　復隨機過程4.2.1　復隨機變量4.2.2　復隨機過程4.3　窄帶隨機過程的基本特點4.3.1 窄帶隨機過程的錶達式4.3.2　窄帶隨機過程的特點……
第五章　馬爾可夫過程附錄A　一些常用的C語言函數附錄B　常用術語漢英對照附錄C　學用術語漢英對照參考文獻

前言/序言

《信號的秘密：從噪聲到智慧的旅程》 在這部引人入勝的著作中，我們將踏上一段探索信號深層奧秘的旅程。信號，作為信息傳遞的載體，無處不在，從微弱的生物電脈衝到浩瀚宇宙中的射電波，它們承載著我們理解世界、溝通交流以及驅動技術進步的關鍵。然而，信號的世界並非總是清晰明瞭，它往往被各種形式的“噪聲”所籠罩，這些噪聲可能來自自然界的隨機擾動，也可能源於人為的乾擾。理解並駕馭這些隨機信號，是科學研究和工程實踐中麵臨的重大挑戰，也是解鎖信息寶藏的鑰匙。 本書並非一本枯燥的理論手冊，而是一次充滿發現和啓迪的思想漫遊。我們將從最基本的概念齣發，逐步深入到信號的本質，探究其在時間和頻率域的錶現，以及它們如何受到各種隨機過程的影響。想象一下，您手中握著一個從遙遠星係傳來的微弱信號，其中夾雜著來自地球自身的電磁乾擾，如何纔能從中提取齣那份寶貴的宇宙信息？又或者，您正在設計一個高靈敏度的醫療診斷設備，如何纔能區分人體內部的微弱生理信號與外界的隨機噪聲？這些問題，都將引導我們深入思考信號的隨機性及其分析的必要性。 我們將從信號的組成齣發，理解連續信號和離散信號的差異，以及它們在不同應用場景下的錶現形式。隨後，我們將目光投嚮信號的頻譜，探索傅裏葉分析如何將一個看似雜亂無章的時域信號分解成一係列不同頻率的正弦波分量，從而揭示其內在的頻率構成。這就像是在一個復雜的交響樂團中，分辨齣每一種樂器的獨特聲音。而對於那些行為難以預測的信號，我們將引入概率論的強大工具，用隨機變量來描述它們的行為特徵，用概率密度函數來刻畫它們齣現的可能性。 本書的核心，將圍繞著“隨機過程”這一關鍵概念展開。它不像確定性信號那樣有著精確的軌跡可循，而是展現齣一種隨時間變化的、不可預測的動態行為。我們將深入剖析平穩過程、馬爾可夫過程等經典隨機過程模型，理解它們的統計特性，例如均值、方差、自相關函數等，這些特性如同隨機信號的“基因圖譜”，刻畫著它們的本質。想象一下，您正在研究一個金融市場上的股票價格波動，其背後就隱藏著復雜的隨機過程。理解這些過程，是進行有效預測和風險管理的基礎。 在分析隨機信號的過程中，濾波技術扮演著至關重要的角色。我們將介紹低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器等經典濾波器，理解它們如何根據信號的頻率特性，選擇性地保留或抑製某些頻率分量的信號。更重要的是，我們將深入探討維納濾波，一種能夠實現最優綫性估計的強大工具。維納濾波能夠在噪聲存在的條件下，最大程度地減小估計誤差，從而在通信、雷達、圖像處理等領域發揮著不可替代的作用。例如，在無綫通信中，通過維納濾波，我們可以從充滿噪聲的接收信號中恢復齣原始的傳輸數據，保證通信的可靠性。 本書還將觸及譜估計的奧秘。當我們將信號進行傅裏葉變換時，我們得到的是信號的頻譜。然而，對於隨機信號，我們往往無法獲得完整的頻譜信息，這時候就需要利用統計方法來估計信號的功率譜密度。功率譜密度能夠描述信號在不同頻率上的能量分布，這對於理解信號的成分、識彆噪聲源、以及設計有效的信號處理係統至關重要。例如，在聲學領域，功率譜密度能夠幫助我們分析聲音的構成，區分樂器發齣的聲音和環境噪聲。 此外，我們還將探討卡爾曼濾波，一種在動態係統中進行狀態估計的遞歸算法。卡爾曼濾波尤其適用於處理帶有噪聲的綫性動態係統，它能夠根據係統的模型和觀測數據，不斷地更新對係統狀態的估計，從而實現對不確定性係統的精準跟蹤。在導航、控製、目標跟蹤等領域，卡爾曼濾波都發揮著核心作用。想象一下，一架無人機在飛行過程中，其位置和速度信息受到GPS誤差和傳感器噪聲的影響，卡爾曼濾波能夠幫助無人機實時、準確地估計自身的狀態，保證其安全導航。 本書的敘述方式將力求清晰易懂，避免過度抽象的數學語言，而是通過生動的類比、直觀的圖示和豐富的實際案例，來闡釋復雜的概念。從信號的起源，到噪聲的本質，再到各種精密的分析工具，我們將一步步揭示隨機信號的魅力所在。我們相信，通過閱讀本書，您將不僅僅是學習到一些理論知識，更重要的是，您將培養起一種審視和分析隨機現象的能力，這種能力在當今這個充滿不確定性和信息爆炸的時代，顯得尤為寶貴。 無論您是初涉信號處理領域的學生，還是在相關領域工作的工程師和研究人員，本書都將為您提供一個堅實的理論基礎和一套強大的分析工具。它將幫助您理解信號為何會隨機，如何量化這種隨機性，以及如何利用各種先進的技術來從中提取有用的信息。最終，您將能夠以全新的視角看待身邊的信號世界，洞察那些隱藏在噪聲之下的規律，並將其轉化為解決實際問題的強大力量。 本書的結構將遵循邏輯遞進的原則，從基礎理論到高級應用，層層深入。第一部分將介紹信號的基本概念和分析方法，包括時域和頻域分析。第二部分將聚焦於隨機信號的描述，引入概率論工具，並詳細介紹各種隨機過程模型。第三部分將重點闡述隨機信號的分析技術，包括濾波、譜估計以及狀態估計等。最後，本書將通過一係列實際應用案例，展示這些理論和方法在不同領域的威力。 我們相信，這本書的讀者將收獲的不僅僅是知識，更是一種思維方式的轉變。在理解瞭隨機信號的本質後，您將不再畏懼那些看似雜亂無章的數據，而是能夠從中發現隱藏的模式和規律，並利用這些規律來驅動創新和進步。這趟從噪聲到智慧的旅程，將是一次充滿挑戰但也同樣令人興奮的探索。 本書的價值在於，它提供瞭一個係統、深入的框架，幫助讀者全麵理解隨機信號的理論和應用。我們希望它能成為您探索信號世界的得力助手，激發您對科學和技術的無限熱情。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛翻閱完這本《隨機信號分析》，說實話，它的內容對我來說既是挑戰，也是巨大的收獲。這本書的深度是毋庸置疑的，它係統地介紹瞭隨機信號的理論基礎和分析方法，覆蓋瞭從基本的隨機變量、隨機過程定義，到更高級的時間序列分析、譜分析等內容。書中的數學推導相當嚴謹，對於一些復雜的證明，作者並沒有迴避，而是循序漸進地給齣詳細的步驟，這對我來說非常有幫助，讓我能夠追溯到每一個結論的源頭。我尤其對書中關於不同類型隨機過程的章節印象深刻，例如平穩過程、馬爾可夫過程等，書中不僅給齣瞭它們的定義和性質，還詳細討論瞭它們在不同領域的應用，比如信號檢測、濾波、估計等。雖然有些章節的內容確實需要反復研讀，甚至查閱一些輔助資料，但這恰恰體現瞭這本書的價值所在——它不是一本輕鬆讀物，而是一本值得深入鑽研的學術著作。對於那些希望在隨機信號領域打下堅實理論基礎的研究生或工程師來說，這本書絕對是值得推薦的。

評分☆☆☆☆☆

我最近偶然接觸到這本《隨機信號分析》，沒想到給我帶來瞭如此大的驚喜。它以一種非常獨特的方式，將理論知識與實踐應用巧妙地結閤在一起。書中對各種隨機信號的處理方法，例如傅裏葉變換、小波變換在隨機信號分析中的應用，都講解得非常細緻。我特彆喜歡書中對於模型選擇的討論，作者深入分析瞭不同模型的優缺點以及適用場景，這對於我在實際項目中選擇閤適的模型非常有指導意義。書中還涉及瞭一些現代隨機信號分析的前沿內容，例如機器學習在隨機信號建模中的應用，以及一些更復雜的隨機過程理論，這讓我對未來的發展趨勢也有瞭更清晰的認識。雖然這本書的某些部分需要一定的數學基礎纔能完全理解，但作者的講解清晰易懂，並且提供瞭大量的參考資料，方便讀者進行更深入的學習。總的來說，這是一本能夠激發讀者學習興趣，並為他們在隨機信號分析領域的研究和實踐提供堅實基礎的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

這本《隨機信號分析》絕對是我近幾年來讀過最令人印象深刻的理工科書籍之一。初拿到書時，我還在擔心是否又會是一本枯燥乏味的理論堆砌，但事實證明我的擔憂是多餘的。作者以一種非常生動且富有洞察力的方式，將抽象的隨機過程概念娓娓道來。書中對各種隨機信號的建模、分析和仿真技術進行瞭詳盡的闡述，從最基礎的概率論概念到復雜的馬爾可夫鏈、泊鬆過程，再到高斯過程等等，每一個概念都經過嚴謹的數學推導，但又穿插著大量貼近實際應用的例子，比如通信係統中的噪聲分析、金融市場中的隨機波動預測，甚至生物醫學信號的處理。我特彆喜歡書中對於數學工具的講解，並非簡單地羅列公式，而是深入剖析瞭每個公式背後的物理意義和應用場景，讓我這個數學功底不算特彆紮實的讀者也能輕鬆理解。書中配圖也非常精美，很多復雜的概念通過圖示就能一目瞭然，極大地降低瞭學習難度。總而言之，這是一本既有深度又不失趣味性的教材，對於想要深入理解隨機信號原理並將其應用於實際問題的讀者來說，絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，作者在編寫時，充分考慮到瞭不同背景讀者的需求。它不像某些教材那樣，上來就拋齣一堆晦澀難懂的數學公式，而是從最基礎的概率論概念開始，一點點地引入隨機信號的分析框架。這一點對於我這種非數學專業齣身，但需要在工作中使用隨機信號分析工具的工程師來說，簡直是救星。書中對於隨機信號的統計特性，如均值、方差、自相關函數、功率譜密度等，都進行瞭非常清晰的解釋。特彆是關於功率譜密度的部分，作者通過大量的例子，生動地展示瞭如何從時域信號分析其頻域特性，這對於理解信號的頻譜構成非常有幫助。而且，書中的算法實現部分也非常實用，作者給齣瞭不少僞代碼或者參考實現，讓我在理解理論的同時，也能很快地將這些方法應用到實際的編程中。雖然書中的某些高級章節，比如非綫性係統中的隨機信號分析，我還沒有完全消化，但這並不影響我對這本書整體的高度評價。它是一本能夠切實幫助我解決實際問題的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，不像我之前讀過的很多技術書籍那樣，闆著麵孔講理論。《隨機信號分析》在講解專業知識的同時，融入瞭一些作者的思考和見解，讀起來感覺像是和一位經驗豐富的專傢在交流。書中對一些經典隨機信號模型，例如愛爾蘭噪聲、布朗運動等，進行瞭深入的剖析，不僅介紹瞭它們的數學模型，還探討瞭它們在自然界和工程領域中的具體錶現。我尤其欣賞書中關於隨機信號的估計和檢測理論的章節，作者用非常直觀的方式解釋瞭最優估計準則（如最小均方誤差）和 Neyman-Pearson 準則等，並且聯係瞭實際應用，例如雷達信號檢測、通信係統中的信號識彆等。書中的章節安排也非常閤理，邏輯清晰，循序漸進，能夠引導讀者逐步建立起對隨機信號分析的完整認識。雖然這本書的篇幅不小，但內容緊湊，幾乎沒有廢話，每一頁都充滿瞭知識點。對於希望對隨機信號分析有更深層次理解的讀者，這本書絕對是不可或缺的參考。