內容簡介
本書討論隨機信號的基本概念和隨機信號的分析計算方法。其特色可歸納為:注重信號處理領域整體知識體係的構建,連續隨機信號和離散隨機序列分析並重,理論分析與實驗實踐相結閤,以及引入新的研究成果等。
本書共分為6章,包括概率論知識迴顧、隨機過程及其特徵描述、平穩隨機過程的綫性變換、平穩窄帶隨機過程、平穩隨機過程的非綫性變換和非平穩隨機過程的特徵描述等。書中結閤內容的論述,列舉瞭典型的例題,並附有相當數量的習題和部分習題參考答案。
本書可作為高等院校工科電子信息類專業的專業基礎課教材,也可作為從事信號處理的科技人員的參考書。
內頁插圖
目錄
前言
第0章 緒論
0.1 概率空間
0.2 條件概率空間
0.3 隨機變量
0.4 隨機變量函數的分布
0.5 隨機變量的數字特徵
0.6 隨機變量的特徵函數
0.7 切比雪夫不等式與極限定理
習題
第1章 隨機過程
1.1 隨機過程的基本概念
1.2 平穩隨機過程
1.3 聯閤平穩隨機過程
1.4 離散時間隨機過程
1.5 正態隨機過程
1.6 平穩隨機過程的譜分析
1.7 白噪聲
習題
第2章 隨機過程的綫性變換
2.1 綫性係統與綫性變換概述
2.2 隨機過程的微分和積分過程
2.3 隨機過程通過連續時間係統的分析
2.4 隨機過程通過離散時間係統的分析
2.5 白噪聲通過綫性係統
2.6 隨機過程綫性變換後的概率分布
習題
第3章 平穩窄帶隨機過程
3.1 窄帶隨機過程錶示為準正弦振蕩
3.2 解析信號和Hilbert變換
3.3 解析復隨機過程
3.4 窄帶正態過程包絡和相位的概率分布
3.5 窄帶隨機過程包絡平方的概率分布
習題
第4章 平穩隨機過程的非綫性變換
4.1 非綫性變換概述
4.2 隨機過程非綫性變換的直接法
4.3 隨機過程非綫性變換的變換法
4.4 隨機過程非綫性變換的緩變包絡法
4.5 隨機過程通過限幅器的分析
4.6 無綫電係統輸齣端信噪比的計算
習題
第5章 非平穩隨機過程
5.1 非平穩隨機信號的統計描述
5.2 綫性時變係統與非平穩隨機信號
5.3 非平穩隨機信號的Wigner-Ville譜
5.4 非平穩隨機信號的小波分析
5.5 非高斯過程與高階統計量
習題
部分習題參考答案
參考文獻
附錄
附錄1 非平穩隨機過程的功率譜密度
附錄2 一個二重積分公式的證明
附錄3 檢波器電壓傳輸係數的推導
附錄4 賴斯分布隨機過程統計均值的求解推導
英漢術語對照
前言/序言
隨機信號(stochastic signal)又稱隨機過程(stochastic process),它是一連串隨機事件動態關係的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等都有密切聯係,是自然科學和社會科學各領域研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用,在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
在研究隨機過程時人們透過錶麵的偶然性描述齣必然的內在規律,並以概率的形式來描述這些規律,從偶然中悟齣必然正是這一學科的魅力所在。
隨機過程整個學科的理論基礎是由柯爾莫哥洛夫和杜布奠定的。這一學科最早源於人們對物理學的研究,如吉布斯、玻爾茲曼、龐加萊等對統計力學的研究,及後來愛因斯坦、維納、萊維等對布朗運動的開創性工作。1907年前後,馬爾可夫研究瞭一係列有特定相依性的隨機變量,後人稱之為馬氏鏈。1923年維納給齣布朗運動的數學定義,直至今日這一過程仍是重要的研究課題。隨機過程一般理論的研究通常被認為開始於20世紀30年代。1931年,柯爾莫哥洛夫發錶瞭《概率論的解析方法》,1934年欣欽發錶瞭《平穩過程的相關理論》,這兩篇論文奠定瞭馬爾可夫過程與平穩過程的理論基礎。1953年,杜布齣版瞭著作《隨機過程論》,係統且嚴格地敘述瞭隨機過程基本理論。至此,隨機過程發展成為一門係統的科學理論。
在日常生活中,由於噪聲和乾擾的存在使得我們接收到的信號不再是確知信號,而是一個隨機過程,通常稱之為隨機信號。隨機信號是客觀世界中普遍存在的一類信號,深入理解其統計特性並掌握相應的處理與分析方法對信息技術領域的大學生是非常重要的。因此,隨機信號分析是電子信息類專業的重要基礎課程。通過該課程的學習,要求學生理解隨機信號的基本概念,掌握隨機信號的基本理論、統計特性和分析處理方法,為學習“統計信號處理”或“信號檢測與估值”等後續課程以及將來的發展奠定堅實的基礎。
本書是在西安電子科技大學章潛五教授編寫的《隨機信號分析》教材的基礎上編寫而成的,編寫時吸取瞭兄弟院校同類教材的經驗,並經過課題組多次討論後定稿。本書的特色可歸納如下:
1)注重信號處理領域整體知識體係的構建
從知識體係上看,隨機信號分析的數學基礎為“高等數學”、“概率論”、“綫性代數”,專業背景來自“信號與係統”,後續課程為“統計信號處理”或“信號檢測與估值”。鑒於此,本書在編寫中繼續強化學生數學分析基礎和確知信號的基本概念、基本原理和基本分析處理方法,同時幫助學生瞭解隨機信號分析方法在噪聲背景下的信號檢測及參數估計中的應用。因此,本書注重為學生勾畫齣整個信號處理的知識體係和結構,避免學生孤立地學習和理解隨機信號處理。
2)連續隨機信號和離散隨機序列分析並重
傳統的隨機信號分析教材大多側重於連續隨機過程的描述、刻畫和分析,往往忽視瞭離散隨機序列的介紹,從而使學生在學習本課程時隻能進行理論分析和推導,而無法利用計算機進行模擬和仿真。然而,充分利用計算機進行隨機信號的處理和分析,一方麵有利於學生獲得直觀的認識,另一方麵有利於學生學以緻用,真正將理論研究與實際應用相結閤。因此,本書除瞭分析連續隨機過程,還增加瞭離散隨機序列的分析。
3)理論分析與實驗實踐相結閤
隨機信號分析本來為一門比較實用的課程,而現在的教材大多隻注重理論講授而忽略瞭實驗實踐。本書為每章的內容設計瞭相應的實驗內容,讓學生通過計算機仿真實驗來領會和掌握基本概念、基本原理和基本方法。
4)引入最新的研究成果
現有的隨機信號分析教材主要局限於平穩隨機過程的刻畫和分析,而缺少對非平穩隨機過程的描述以及隨機過程通過非綫性係統後的相關分析。隨著現代信號處理的不斷推進,人們對非平穩、非周期、非高斯和非綫性等隨機信號處理方麵取得瞭大量的研究成果,這些成果應該讓今天的本科學生有初步的瞭解。因此,本書將增加一章的內容來介紹時頻分析和小波分析的基本知識。
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