具体描述
《面向21世纪高等院校规划教材:随机信号分析》系高等学校工科电子类专业基础教材。内容为概率论基础、平稳随机过程、窄带随机过程、随机信号通过线性与非线性系统的理论与分析方法等。在相应的部分增加了离散随机信号的分析。
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用户评价
《随机信号分析》这本书的书名，简洁明了，直接点出了核心内容，这正是我所需要的。我是一名在自动化控制领域工作的工程师，日常工作中经常要处理来自各种传感器、执行器和噪声源的信号。这些信号往往不是理想的确定性信号，而是充满了随机性，因此，掌握随机信号分析的方法对于优化控制系统的性能至关重要。当我翻开这本书时，就被其严谨的学术风格和详实的例证所吸引。我注意到书中从概率论的基本概念开始，系统地阐述了随机变量、随机过程的定义、分类以及各种重要的统计特性。特别是对功率谱密度和自相关函数这两个核心概念的深入剖析，以及它们在描述信号频率成分和时间相关性方面的作用，让我眼前一亮。我特别期待书中关于随机过程的平稳性、遍历性等性质的介绍，以及如何利用这些性质来简化分析。书中是否能详细介绍如何利用傅里叶变换等数学工具来分析随机信号的频谱特性，以及如何应用各种滤波器（如低通、高通、带通滤波器）来处理随机信号，也是我非常关注的。此外，书中关于随机信号在线性系统中的响应，以及如何利用状态空间方法来处理多维随机信号，例如卡尔曼滤波器的原理和应用，更是我迫切想要学习的知识。这本书的出现，对我来说无疑是一场及时雨，相信它能帮助我更深入地理解和掌握随机信号分析的精髓，并将其应用于解决实际的控制工程问题。
评分《随机信号分析》这本书的书名，简洁而专业，非常符合我的学习需求。我是一名在航空航海领域工作的工程师，工作中经常需要处理雷达、声呐、导航系统等设备采集到的信号。这些信号由于环境干扰、设备本身的随机噪声等原因，往往表现出强烈的随机性。如何从这些包含大量噪声的信号中准确地提取出目标信息，是保障设备正常工作和提升性能的关键。《随机信号分析》这本书，以其全面的内容和严谨的论述，吸引了我。我了解到该书系统地介绍了随机信号分析的基本理论，包括概率论、随机变量、随机过程的定义、性质和各种模型。我特别关注书中关于随机信号的统计描述，例如均值、方差、自相关函数和功率谱密度，这些统计量对于理解信号的特性和进行系统设计至关重要。我也期待书中能详细介绍如何利用傅里叶变换等工具来分析随机信号的频谱特性，并深入讲解各种滤波器（如维纳滤波器、卡尔曼滤波器）的原理和应用。这些滤波器在目标检测、目标跟踪和状态估计等实际工程问题中有着至关重要的作用。书中是否能提供一些具体的应用案例，比如雷达信号处理中的目标检测和参数估计，或者导航系统中误差的补偿和预测，将对我非常有帮助。我相信通过对这本书的深入学习，我将能够更扎实地掌握随机信号分析的方法，提升我解决实际工程问题的能力，为我所在的航空航海领域贡献力量。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，我之所以选择它，是因为我在通信领域的工作需要处理大量带有噪声和干扰的信号，而理解和分析这些随机信号是提高通信系统性能的关键。我一直觉得自己在随机信号分析方面还有很大的提升空间，尤其是在理解各种随机过程的模型及其数学描述方面。拿到这本书，我首先被它厚实的篇幅和精美的封面设计所吸引，这预示着其内容的深度和广度。我迫不及待地翻阅目录，发现书中涵盖了从概率论的基础到各种随机过程的详细介绍，包括泊松过程、马尔可夫过程、高斯过程等。这些内容对于理解现实世界中的随机现象非常重要。我尤其期待书中关于随机信号的统计特性分析，例如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等，以及它们如何反映信号的内在规律。书中对于线性系统对随机信号的响应分析，以及各种滤波器的设计原理和应用，也是我非常感兴趣的部分。例如，书中是否会详细讲解维纳滤波器的推导过程，以及它在信号去噪中的作用？卡尔曼滤波器在目标跟踪和状态估计中的应用又是如何实现的？这些都是我在实际工作中经常会遇到的问题。我还希望书中能够提供一些关于如何进行随机信号的建模和仿真的方法，以及如何利用这些模型来优化通信系统的设计。总之，这本书为我提供了一个系统学习随机信号分析的绝佳机会，我相信通过深入研读，我的理论知识和实践能力都会得到显著的提升。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，这个书名对我来说具有特殊的意义，因为它直接关系到我在生物医学工程领域的研究课题。在我的研究中，经常需要分析生理信号，例如脑电图（EEG）、心电图（ECG）和肌电图（EMG）等。这些信号往往具有复杂的非线性动力学特性，并且受到各种生理和环境因素的干扰，表现出显著的随机性。因此，掌握随机信号分析的方法是解读这些生理信号、诊断疾病和评估治疗效果的关键。我之所以选择《随机信号分析》这本书，是因为它的内容涵盖了从概率论和随机过程的基础理论，到各种高级分析技术和实际应用。我非常期待书中关于随机信号的统计特性分析，例如均值、方差、自相关函数和功率谱密度，这些是理解生理信号变化规律的重要工具。我还对书中关于随机过程的建模，特别是如何利用数学模型来描述和预测生理信号的行为非常感兴趣。此外，书中关于各种滤波器的原理和应用，例如用于去除生理信号噪声的滤波器，以及用于提取特定生理活动的滤波器，都是我研究中的重点。我希望书中能提供一些关于如何进行生理信号的特征提取和分类的案例，以及如何利用随机信号分析来辅助疾病诊断。这本书的出现，为我提供了一个深入学习和掌握随机信号分析理论和技术的绝佳平台，我相信通过对它的系统研读，我将能够更有效地分析和解读生理信号，为生物医学工程领域的研究做出贡献。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，我一直对这方面的内容很感兴趣，所以抱着学习的心态入手了这本书。拿到书的那一刻，我就被它厚重的体量和精美的装帧所吸引。封面设计简洁大方，透露出一种严谨的学术氛围。翻开书页，字体清晰，排版合理，阅读体验非常舒适。虽然我还没有开始深入阅读，但从目录的编排来看，这本书涵盖了随机信号分析的方方面面，从基础的概率论和随机过程理论，到各种实际应用，都进行了详尽的阐述。我特别期待书中关于傅里叶变换在随机信号分析中的应用部分，以及书中会介绍的各种滤波器的原理和设计方法，比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器，这些都是信号处理领域的核心技术。另外，我也对书中关于噪声模型和噪声抑制技术的部分充满了好奇，在很多工程实际中，如何有效地处理噪声是至关重要的。我相信通过阅读这本书，我的随机信号分析知识体系会得到极大的提升，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我尤其欣赏书中提到的“理论联系实际”的学习方法，希望书中能有丰富的案例分析，能够让我更好地理解抽象的理论概念，并将它们应用到解决实际问题中。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门，我迫不及待地想要探索其中的奥秘。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，这个书名直接戳中了我的兴趣点。我是一名在科研机构工作的工程师，经常需要处理各种从传感器采集到的含有噪声的信号，如何从这些杂乱无章的信号中提取出有用的信息，一直是我的工作重点。在工作中，我经常遇到一些理论上的瓶颈，尤其是在处理具有随机特性的信号时，感觉自己的知识储备不够扎实。因此，我一直在寻找一本能够系统性地提升我在随机信号分析方面能力的专业书籍。《随机信号分析》这本书给我留下了深刻的第一印象。从书的装帧到内容排版，都显得十分专业和严谨。我首先浏览了目录，发现其内容涵盖了从概率论、随机变量、随机过程的基础概念，到各种分析工具和应用方法。特别令我关注的是书中关于随机信号的统计特性描述，如均值、方差、功率谱密度、自相关函数等，这些都是我进行信号分析和建模的关键。我还注意到书中对各种滤波器的原理和设计进行了详尽的介绍，包括维纳滤波器、卡尔曼滤波器等，这些都是解决实际工程问题的利器。书中是否能提供一些关于如何选择合适的模型来描述实际信号，以及如何进行参数估计的实用技巧，是我非常期待的部分。另外，我对书中关于信号去噪和信号检测的章节也充满期待，希望能够从中获得一些启发，提升我解决实际工程问题的能力。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，作为一名信号处理领域的初学者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍随机信号分析知识的书籍。在众多选择中，《随机信号分析》以其全面性和深度脱颖而出。我之所以选择这本书，很大程度上是因为它的作者在业界享有盛誉，其在该领域的深入研究和丰富的实践经验是毋庸置疑的。拿到书后，我首先翻阅了前言和目录，内容详实，结构清晰，让我对整本书的知识脉络有了初步的了解。书中从最基本的概率论概念出发，逐步深入到随机过程的定义、特性以及各种重要的随机过程模型，如泊松过程、马尔可夫过程等。这对于我这样的初学者来说，能够循序渐进地建立起完整的知识框架至关重要。更令我兴奋的是，书中还包含了大量的应用案例，涉及通信系统、控制系统、图像处理等多个领域，这使得抽象的理论知识变得生动具体，也让我看到了随机信号分析在实际工程中的巨大价值。我尤其关注书中关于信号的统计特性分析、功率谱密度、自相关函数等内容，这些都是理解和处理随机信号的关键。这本书的出版，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我期待通过这本书的学习，能够掌握分析和处理随机信号的核心方法和技术，为我未来的科研和工程实践提供坚实的理论支撑。
评分《随机信号分析》这本书的书名，准确地概括了其核心内容，也正是我一直在寻找的。作为一名在金融领域工作的量化分析师，我经常需要处理大量的市场数据，这些数据往往具有复杂的随机性，而且受到各种不可预测因素的影响。如何从这些噪声中提取出有意义的模式，并利用这些模式来构建预测模型，是我工作的核心挑战。在我看来，随机信号分析提供了一套强大的数学工具来应对这类问题。当我拿到这本书时，就被其严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所吸引。我初步浏览了目录，发现书中从概率论的基础概念开始，循序渐进地介绍了随机变量、随机过程，以及它们重要的统计特性，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度。我尤其期待书中关于平稳过程和遍历过程的讲解，以及如何利用这些性质来简化对金融时间序列的分析。书中关于随机信号在系统中的行为，特别是线性系统对随机信号的响应，以及各种滤波器（例如，用于平滑数据或预测未来值的指数平滑和移动平均滤波器）的原理和应用，都非常吸引我。我希望书中能够提供一些关于如何对金融市场数据进行建模的案例，例如如何用随机过程模型来描述股票价格的波动，或者如何利用卡尔曼滤波器来估计金融资产的隐藏状态。这本书的出现，为我提供了一个深入学习和掌握随机信号分析精髓的绝佳平台，我相信通过对它的系统学习，我能够更有效地分析金融市场数据，提升我的量化交易策略和风险管理能力。
评分《随机信号分析》这本书的书名本身就吸引了我，因为我对信号处理领域一直抱有浓厚的兴趣，而随机信号分析是这一领域中一个非常核心且重要分支。我是一位在校的电子工程专业学生，目前正在学习信号与系统相关的课程，对于如何处理非确定性的信号，我一直感到有些困惑。通过朋友的推荐，我了解到《随机信号分析》是一本非常经典的教材，不仅理论严谨，而且覆盖面广。拿到书后，我迫不及待地翻开，发现它的内容确实没有让我失望。从概率论的基础知识开始，循序渐进地介绍了随机变量、随机过程的各种概念和性质，例如均值、方差、自相关函数、功率谱密度等。这些概念对于理解信号的随机性以及如何从噪声中提取有用信息至关重要。书中还详细介绍了各种经典的随机过程模型，如高斯过程、泊松过程等，并解释了它们在不同领域的应用。我特别期待书中关于信号的统计建模和参数估计的内容，这对于我理解如何在实际系统中辨识和表征随机信号非常有帮助。此外，书中关于线性系统对随机信号的处理，以及各种滤波器的设计，比如维纳滤波器和卡尔曼滤波器，更是我学习的重点。这些技术在实际的通信、控制和数据处理系统中都有着广泛的应用。我相信通过深入学习这本书，我能够建立起扎实的随机信号分析理论基础，并掌握处理实际随机信号问题的能力，为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。
评分这本书的书名是《随机信号分析》，对我来说，这个书名本身就充满了吸引力。我是一名研究生，研究方向是模式识别和机器学习，而随机信号分析是这些领域的基础和重要支撑。在我的日常研究中，我经常需要处理传感器采集到的带有噪声的信号，例如语音信号、图像信号中的噪声等。如何有效地从这些信号中提取出有用的特征，并对它们进行分类和识别，是我面临的一大挑战。因此，我一直在寻找一本能够系统性地介绍随机信号分析理论和方法的书籍。《随机信号分析》这本书给我留下了非常好的第一印象。我被其详实的内容和严谨的论证所吸引。从概率论和随机变量的基础知识开始，书中非常清晰地介绍了各种随机过程的定义、性质和模型，例如马尔可夫链、泊松过程、高斯过程等。我尤其关注书中关于随机信号的统计特性描述，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度，这些是理解和处理随机信号的关键。我也对书中关于信号的频谱分析，以及如何利用傅里叶变换来揭示信号的频率成分非常感兴趣。此外，书中关于各种滤波器，如维纳滤波器和卡尔曼滤波器的原理和应用，更是我学习的重点。我相信通过深入学习这本书，我能够更好地理解随机信号的本质，并掌握更有效的信号处理技术，从而为我的模式识别和机器学习研究打下坚实的理论基础，并有望在实际应用中取得更好的效果。
评分经典的有点老了！
评分经典的有点老了！
评分所用者还是1990第一版 学的时候概率统计都是太差了 外加薄弱的微积分 学起来很吃力
评分所用者还是1990第一版 学的时候概率统计都是太差了 外加薄弱的微积分 学起来很吃力
评分排版很烂。。。到了影响内容的地步。。。
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