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随机信号处理 版权信息
- ISBN：9787302492351
- 条形码：9787302492351 ; 978-7-302-49235-1
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
随机信号处理 本书特色
教学资源配书教学课件（PPT）可到清华大学出版社网站本书页面下载。本书特色信号处理涉及多个领域，本书对不同领域的共性知识进行总结提炼，力求以简约的内容概括信号处理的基本理论与方法，为读者打下坚实基础。同时，书中摘选了大量具有工程应用背景的例题和习题，培养读者逻辑思维和创新思维能力，提高分析与解决实际工程问题的能力。 层次分明 全书分基础理论和基本方法两大部分，基础理论部分主要是信号处理的基本概念和定理，基本方法部分则对不同应用领域*常用的算法进行总结。 前后衔接 强调知识内容和分析方法的前后连贯性，将《信号与系统》《数字信号处理》《概率论》等相关教材知识进行概括与吸收，并作为本书的一部分。 易教易学 系统阐述理论的同时，注重内容的实用性和可读性，减少理论公式的繁杂数学推导，为公式赋予明确的物理含义，便于理解和运用。 联系实际 将工程应用中的信号处理问题进行归纳总结，转化为书中的例题和习题，让读者在了解工程应用背景的同时培养逻辑思维和解决实际问题的能力。
随机信号处理 内容简介
全书共6章，~3章是基础理论。其中，章主要回顾信号的含义及信号处理的三大理论支柱，即采样定理、变换域分析和线性时不变系统理论； 第2章主要介绍信号的基本概念及数学模型； 第3章主要介绍信号检测及信号参数估计的基础理论与方法。第4~6章的内容为信号处理的基本方法。其中，第4章介绍线性系统和线性变换对信号特性的影响，并拓展到信号的线性建模； 第5章主要介绍信号的滤波，含维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波等； 第6章介绍信号的功率谱估计，含参数化估计方法和非参数化估计方法。本书力求以简约的内容概括信号处理的基本理论与方法，为读者打下牢固的信号处理知识基础。本书既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，也可为从事相关领域研究的科研人员提供参考。
随机信号处理 目录
章数字信号处理基本概念
1．1概述
1．2离散时间信号
1．2．1连续时间信号的采样
1．2．2采样定理
1．2．3几种常见的数字信号
1．2．4信号的能量、功率及周期性
1．2．5信号的基本运算
1．3信号的傅里叶变换
1．3．1连续时间信号的傅里叶变换
1．3．2离散时间信号的傅里叶变换
1．3．3离散傅里叶变换及其性质
1．4z变换
1．4．1z变换的定义
1．4．2z变换的收敛域
1．4．3z变换的性质
1．4．4逆z变换
1．5离散时间系统
1．5．1基本概念
1．5．2离散时间系统的单位冲激响应函数
1．5．3LSI系统的稳定性和因果性
1．5．4LSI系统的变换域分析
本章习题
第2章信号分析基础
2．1概述
2.1.1信号的基本概念
2.1.2信号的分类
2．2信号的概率结构
2．2．1概率论基本概念
2．2．2信号有限维概率密度及数字特征
2．3信号的平稳性
2．4离散信号和复信号
2．4．1离散时间信号及其数字特征
2．4．2复信号
2．5信号的遍历性
2．5．1总集意义上的数字特征与时间意义上的数字特征
2．5．2平稳信号的遍历性
2．6平稳信号的功率谱密度
2．6．1维纳辛钦定理
2．6．2功率谱密度的性质
2．6．3离散序列的功率谱密度
2．7几种常见的信号
2.7.1白噪声
2.7.2高斯信号
2.7.3马尔可夫信号
本章习题
第3章信号估计与检测基础
3．1估计的基本概念
3．2估计算法的性能指标
3．2．1性能指标
3．2．2信号均值及相关函数的估计
3．3估计性能界——CRB
3．3．1单参数实常量估计的CRB
3．3．2多参量估计的CRB
3．3．3参数变换的CRB
3．3．4复参数估计的CRB
3．4大似然估计
3．4．1大似然估计的基本原理
3．4．2变换参数的大似然估计
3．5贝叶斯估计
3．5．1代价函数
3．5．2小均方误差估计
3．5．3条件中位数估计
3．5．4大后验概率估计
3．5．5贝叶斯估计举例
3．6线性小均方误差估计
3．6．1参量的线性小均方误差估计
3．6．2线性小均方误差估计的几何解释
3．7小二乘估计
3．8信号检测基础
3．8．1确定检测
3．8．2信号检测
本章习题
第4章信号的更新与建模
4.1信号通过线性系统
4.1.1基本概念
4.1.2线性系统输入输出信号之间数字特征的关系
4.2矢量的线性变换
4.3离散时间序列的线性模型
4.3.1离散时间序列的自回归滑动平均模型
4.3.2ARMA模型的传递函数
4.3.3ARMA系统的等效性
4.4ARMA模型的数字特征
4.4.1互相关函数
4.4.2自相关函数
4.4.3功率谱密度
4.5ARMA、AR、MA模型之间的关系
4.5.1Wold分解定理
4.5.2柯尔莫可洛夫定理
本章习题
第5章信号的滤波
5.1数字滤波器的基本概念
5.2维纳滤波
5.2.1小均方误差(MMSE)准则与正交性原理
5.2.2WienerHopf正则方程
5.2.3Wiener滤波器的求解
5.3线性预测
5.4卡尔曼滤波
5.5小二乘滤波
5.6匹配滤波器
5.7自适应滤波
5.7.1自适应滤波器的基本概念
5.7.2LMS自适应滤波器
5.7.3RLS自适应滤波
本章习题
第6章功率谱估计
6.1概述
6.2经典谱估计的基本方法
6.2.1经典谱估计法一——周期图法
6.2.2经典谱估计法二——间接法(相关图法、BT谱估计)
6.2.3经典谱估计方法的改进
6.3功率谱估计的参数模型法
6.3.1AR谱估计的相关函数法
6.3.2LevinsonDurbin算法
6.3.3AR谱估计的性质
6.3.4MA谱估计、ARMA谱估计
6.4特征分解法谱估计
6.4.1Pisarenko谐波分解与相关矩阵的特征分解
6.4.2子空间法功率谱估计
本章习题
1．1概述
1．2离散时间信号
1．2．1连续时间信号的采样
1．2．2采样定理
1．2．3几种常见的数字信号
1．2．4信号的能量、功率及周期性
1．2．5信号的基本运算
1．3信号的傅里叶变换
1．3．1连续时间信号的傅里叶变换
1．3．2离散时间信号的傅里叶变换
1．3．3离散傅里叶变换及其性质
1．4z变换
1．4．1z变换的定义
1．4．2z变换的收敛域
1．4．3z变换的性质
1．4．4逆z变换
1．5离散时间系统
1．5．1基本概念
1．5．2离散时间系统的单位冲激响应函数
1．5．3LSI系统的稳定性和因果性
1．5．4LSI系统的变换域分析
本章习题
第2章信号分析基础
2．1概述
2.1.1信号的基本概念
2.1.2信号的分类
2．2信号的概率结构
2．2．1概率论基本概念
2．2．2信号有限维概率密度及数字特征
2．3信号的平稳性
2．4离散信号和复信号
2．4．1离散时间信号及其数字特征
2．4．2复信号
2．5信号的遍历性
2．5．1总集意义上的数字特征与时间意义上的数字特征
2．5．2平稳信号的遍历性
2．6平稳信号的功率谱密度
2．6．1维纳辛钦定理
2．6．2功率谱密度的性质
2．6．3离散序列的功率谱密度
2．7几种常见的信号
2.7.1白噪声
2.7.2高斯信号
2.7.3马尔可夫信号
本章习题
第3章信号估计与检测基础
3．1估计的基本概念
3．2估计算法的性能指标
3．2．1性能指标
3．2．2信号均值及相关函数的估计
3．3估计性能界——CRB
3．3．1单参数实常量估计的CRB
3．3．2多参量估计的CRB
3．3．3参数变换的CRB
3．3．4复参数估计的CRB
3．4大似然估计
3．4．1大似然估计的基本原理
3．4．2变换参数的大似然估计
3．5贝叶斯估计
3．5．1代价函数
3．5．2小均方误差估计
3．5．3条件中位数估计
3．5．4大后验概率估计
3．5．5贝叶斯估计举例
3．6线性小均方误差估计
3．6．1参量的线性小均方误差估计
3．6．2线性小均方误差估计的几何解释
3．7小二乘估计
3．8信号检测基础
3．8．1确定检测
3．8．2信号检测
本章习题
第4章信号的更新与建模
4.1信号通过线性系统
4.1.1基本概念
4.1.2线性系统输入输出信号之间数字特征的关系
4.2矢量的线性变换
4.3离散时间序列的线性模型
4.3.1离散时间序列的自回归滑动平均模型
4.3.2ARMA模型的传递函数
4.3.3ARMA系统的等效性
4.4ARMA模型的数字特征
4.4.1互相关函数
4.4.2自相关函数
4.4.3功率谱密度
4.5ARMA、AR、MA模型之间的关系
4.5.1Wold分解定理
4.5.2柯尔莫可洛夫定理
本章习题
第5章信号的滤波
5.1数字滤波器的基本概念
5.2维纳滤波
5.2.1小均方误差(MMSE)准则与正交性原理
5.2.2WienerHopf正则方程
5.2.3Wiener滤波器的求解
5.3线性预测
5.4卡尔曼滤波
5.5小二乘滤波
5.6匹配滤波器
5.7自适应滤波
5.7.1自适应滤波器的基本概念
5.7.2LMS自适应滤波器
5.7.3RLS自适应滤波
本章习题
第6章功率谱估计
6.1概述
6.2经典谱估计的基本方法
6.2.1经典谱估计法一——周期图法
6.2.2经典谱估计法二——间接法(相关图法、BT谱估计)
6.2.3经典谱估计方法的改进
6.3功率谱估计的参数模型法
6.3.1AR谱估计的相关函数法
6.3.2LevinsonDurbin算法
6.3.3AR谱估计的性质
6.3.4MA谱估计、ARMA谱估计
6.4特征分解法谱估计
6.4.1Pisarenko谐波分解与相关矩阵的特征分解
6.4.2子空间法功率谱估计
本章习题
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随机信号处理 作者简介
陈芳炯 华南理工大学电子与信息学院教授，博士生导师。2012年入选教育部新世纪人才计划，2013年获国家青年基金。兼任“移动超声探测”国家工程技术研究中心“水下测绘”事业部主任，第十届中国电子学会通信学分会委员，第四届中国通信学会青年工作委员会委员，中国电子学会教育工作委员会青年工作组委员，国家自然科学基金同行评议专家，浙江省自然科学基金评议专家。长期从事无线通信、信号与信息处理、水声通信与网络等领域的教学和研究工作。先后开设“信号与系统”、“数字信号处理”“无线通信”“信号处理”“信息论基础”等多门本科生及研究生课程。发表学术论文90余篇，其中SCI检索40余篇。主持、省部级及企业合作科研项目30余项。申请国家发明20多项。研究成果获教育部自然科学一等奖及广东省自然科学一等奖各一项。
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