具体描述
内容简介
本书是作者在积累了多年科研与教学实践经验的基础上，参考了国际上较新的资料编写而成的。本书的特点是以随机
信号处理中最近十年来国内外学者特别关注的随机信号自适应处理为重点，介绍了单变量、多变量和二维随机信号的自适
应处理方法。大部分章节都有仿真计算的例题，同一例题又采用多种算法进行比较，便于读者较深入地学习研究。
本书适用于从事各种随机信号处理工作的科技工作者，也可供仪器仪表、测试计量、控制、电子、生物医疗与自动化
等专业的大学生和研究生使用。
作者简介
目录信息
绪论
第一章 差分方程模型辨识法
第一节 概述
第二节 镜象映射法――矛盾方程组的最小二乘解法
一、矩阵条件数
二、镜像映射法
三、镜像映射矩阵
四、用镜像映射矩阵将系数矩阵变为上三角矩阵
五、镜像映射法的计算步骤
六、计算公式
第三节 能同时辨识差分方程模型阶次和参数的方法
一、引言
二、基本算法
三、计算举例
第四节 镜像映射变换实时递推算法
一、镜像映射变换的非实时与实时递推算法
二、数学模型
三、初始化
四、实时递推公式
五、模型参数更新
六、模型参数自适应更新
七、模型阶次自适应更新
第五节 递推极大似然法
一、差分方程模型
二、模型参数极大似然估计问题
三、指标函数的递推公式
四、参数向量的递推公式
五、极大似然估计的递推公式小结
思考题与习题
参考文献
第二章 线性系统对随机信号的响应
第一节 概述
一、线性系统对确定信号的响应
二、线性系统对随机信号的响应
第二节 线性连续系统对随机信号的响应
一、单变量系统对随机信号的响应
二、双变量系统对随机信号的响应
三、多变量线性系统
四、各种系统相关函数与功率谱公式汇总表
第三节 线性离散系统对随机信号的响应
第四节 线性系统对白噪声的响应（离散时间情况）
一、系统方程式和所需解决的问题
二、均值状态方程
三、状态协方差方程式
四、稳态情况
五、引伸
第五节 线性系统对白噪声的响应（连续时间情况）
一、系统方程式和所需解决的问题
二、均值状态方程式
三、状态协方差方程式
四、稳态情况
五、数字例题
第六节 用随机信号测试线性系统的动态特性
一、相关滤波原理
二、现代频率特性测试仪的原理
三、频域分析法
四、用白噪声测试系统的动态特性
五、用伪随机信号测试系统的动态特性
六、用随机激励信号测试系统的动态特性
思考题与习题
参考文献
第三章 随机信号主要特征量的估计
第一节 概述
一、数据预处理
二、特征量估计质量的评价
三、非参数谱估计
第二节 用FFT与WFFT算法估计随机信号的特征量
一、随机信号各特征量之间的关系
二、用FFT与WFFT算法求随机信号的功率谱密度
三、由功率谱求相关函数
四、由两个随机信号求互功率谱与互相关函数
五、计算相干（凝聚）函数
第三节 周期图法
一、功率谱估计的相关法
二、周期图法
三、用周期图法检测谐波信号
第四节 非参数功率谱估计的几种改进算法
一、分段平均法
二、加窗平滑法
三、Welch法
第五节 用WFFT算法做非参数谱估计
一、前言
二、用WFFT算法做非叁数谱估计的方法
三、本算法的特点
四、计算举例与分析
第六节 WFFT算法在倒谱计算中的应用
一、倒频谱的几种定义
二、倒频谱的算法
三、程序流程图
四、计算实例
思考题与习题
参考文献
第四章 自回归模型参数与最大熵谱估计
第一节 概述
一、非参数谱估计与参数谱估计
二、AR模型及其谱估计算法的发展简介
三、参数谱估计的基本方法与特点
四、AR谱估计与最大熵谱估计
第二节 自回归模型的一些性质
一、Yule－Walker方程
二、AR模型和一步预测滤波器的关系
三、预测误差滤波器及其性质
四、AR模型的标准方程组
第三节 自相关函数已知时AR模型参数的估计
第四节 已知随机数据序列时AR模型参数的估
一、参数估计方法的种类
二、自相关法
三、格网法
四、Burg法
第五节 准确最小、二乘法
一、准确最小二乘法的由来
二、基本方程式的推导
三、准确最小二乘法算法
四、运算流程图
第六节 最大熵谱AR/ME估计的另几种方法
一、基于前向预测误差的LS谱估计方法
二、用镜像映射变换法（FHR算法）的AR/ME谱估计
三、非实时递推镜像映射变换法
第七节 Burg、 Marple、 FHR、FLS四种算法仿真计算结果比较
一、三种算法AR/ME谱估计仿真计算结果比较
二、正弦信号加白噪声仿真计算结果
第八节 模型阶次估计若干准则
一、基于残差平方和的几种准则
二、F－检验准则
三、最终预测误差准则（FPE）
四、信息理论准则（AIC）
五、小结
思考题与习题
参考文献
第五章 自回归滑动平均模型参数与谱估计
第一节 概述
一、自回归滑动平均（ARMA）模型
二、ARMA模型参数估计方法简介
三、ARMA谱估计方法简介
第二节 ARMA模型的主要性质
一、ARMA过程的标准方程组
二、ARMA模型的主要性质
第三节 ARMA模型参数的几种估计方法
一、交叉相乘定参数法
二、ARMA模型的长自回归白噪化估计方法
第四节 ARMA模型结构和参数同时估计的线 性算法
一、高阶AR模型结构与参数的一次估计
二、阶次p和q的估计
三、模型参数估计
四、计算步骤和程序框图
五、模型参数仿真计算结果
六、ARMA谱估计仿真计算结果
第五节 受控ARMA模型结构与参数的线性估计方法
一、高阶受控AR模型（CAR）结构与参数的估计
二、阶次p和q的估计
三、模型参数估计
四、CARMA模型仿真计算结果
五、结论
第六节 只估计AR参数的ARMA（p，a）谱估计算法
一、前言
二、只估计AR参数的ARMA（p，q）谱估计公式
三、p＝q时的简化谱估计公式
四、文献〔15，16〕的公式与本节公式的关系
五、只估计AR参数的ARMA谱估计算法
六、ARMA（p，q）过程谱估计仿真计算
七、双正弦信号加白噪声的谱估计仿真计算
八、 结论
第七节 递推极大似然法在谱估计中的应用
一、仿真计算例题
二、递推极大似然法和RHT法ARMA谱估计的比较
思考题与习题
参考文献
第六章 非平稳随机信号与自适应处理方法
第一节 概述
一、非平稳随机信号与自适应处理的应用
二、非平稳随机信号处理方法简介
三、非平稳随机信号与自适应处理方法文献简介
四、本章内容简介
第二节 单变量受控AR模型的自适应辨识方法
一、单变量受控AR模型的自适应辨识方法
二、仿真参数计算
第三节 单变量AR过程的自适应处理方法
一、单变量AR模型的自适应辨识方法
二、单变量自适应AR谱估计
三、仿真计算
第四节 单变量ARMA过程的自适应处理方法
一、ARMA模型的自适应辨识方法
二、自适应ARMA谱估计
三、仿真计算
第五节 单变量受控ARMA模型的自适应辨识法
一、受控ARMA模型的自适应辨识法
二、仿真计算
第六节 自适应反卷积
一、自适应反卷积及其应用
二、递推极大似然法在自适应反卷积中的应用
三、实时递推镜像映射变换法在自适应反卷积中的应用
第七节 横向结构的随机梯度自适应法
一、基本原理
二、应用举例
思考题与习题
参考文献
第七章 多变量随机信号的自适应处理
第一章 概述
一、多变量随机模型
二、多变量随机信号的相关函数和功率谱的关系式
三、本章主要内容
第二节 多变量自回归过程的自适应处理方法
一、多变量自回归模型的自适应辨识方法
二、多变量AR过程的自适应谱估计
三、多变量AR模型辨识和谱估计的仿真计算
四、多变量AR过程自适应处理仿真计算
第三节 多变量受控AR模型的自适应辨识方法
一、多变量受控AR模型的自适应辨识方法
二、仿真计算
第四节 多变量ARMA过程的自适应处理方法
一、多变量ARMA模型的自适应辨识方法
二、多变量ARMA过程的自适应谱估计
三、多变量ARMA谱估计仿真计算
四、多变量自适应ARMA谱估计仿真计算
第五节 多变量受控ARMA过程的自适应处理方法
一、多变量受控ARMA模型辨识法
二、多变量CARMA模型的自适应辨识法
三、仿真计算
思考题与习题
参考文献
第八章 二维随机信号处理
第一节 二维信号与二维频谱
二、单变量自适应AR谱估计
三、仿真计算
第四节 单变量ARMA过程的自适应处理方法
一、ARMA模型的自适应辨识方法
二、自适应ARMA谱估计
三、仿真计算
第五节 单变量受控ARMA模型的自适应辨识法
一、受控ARMA模型的自适应辨识法
二、仿真计算
第六节 自适应反卷积
一、自适应反卷积及其应用
二、递推极大似然法在自适应反卷积中的应用
三、实时递推镜像映射变换法在自适应反卷积中的应用
第七节 横向结构的随机梯度自适应法
一、基本原理
二、应用举例
思考题与习题
参考文献
第七章 多变量随机信号的自适应处理
第一节 概述
一、多变量随机模型
二、多变量随机信号的相关函数和功率谱的关系式
三、本章主要内容
第二节 多变量自回归过程的自适应处理方法
一、多变量自回归模型的自适应辨识方法
二、多变量AR过程的自适应谱估计
三、多变量AR模型辨识和谱估计的仿真计算
四、多变量AR过程自适应处理仿真计算
第三节 多变量受控AR模型的自适应辨识方法
一、多变量受控AR模型的自适应辨识方法
二、仿真计算
第四节 多变量ARMA过程的自适应处理方法
一、多变量ARMA模型的自适应辨识方法
二、多变量ARMA过程的自适应谱估计
三、多变量ARMA谱估计仿真计算
四、多变量自适应ARMA谱估计仿真计算
第五节 多变量受控ARMA过程的自适应处理方法
一、多变量受控ARMA模型辨识法
二、多变量CARMA模型的自适应辨识法
三、仿真计算
思考题与习题
参考文献
第八章 二维随机信号处理
第一节 二维信号与二维频谱
一、二维随机信号
二、二维连续信号和二维频谱
三、二维离散信号和二维频谱
第二节 二维信号处理基础
一、二维有限离散傅氏变换（二维DFT）
二、二维线性移不变系统
三、二维随机信号模型
四、二维随机信号的功率谱
第三节 二维差分方程模型的自适应辨识法
一、前言
二、二维差分方程自适应辨识法的原理
三、本方法的特点
四、仿真计算
第四节 二维差分方程自适应辨识法的应用――二维递归数字滤波器的时域设计法
一、前言
二、二维递归数字滤波器的时域设计法
三、设计步骤
四、设计举例
五、结论
第五节 二维AR过程的自适应处理方法
一、二维AR模型的自适应辨识方法
二、自适应二维AR谱估计方法
三、二维AR参数与谱估计的仿真计算
四、二维AR过程自适应处理的仿真计算
第六节 二维ARMA过程的自适应处理方法
一、二维ARMA模型的自适应辨识方法
二、自适应二维ARMA谱估计方法
三、二维ARMA谱估计的仿真计算
第七节 二维余弦信号加白噪声的谱估计
思考题与习题
参考文献
第九章 最佳滤波与预测
第一节 概述
一、估计、滤波、预测与平滑
二、分析问题的方法
三、本章主要内容
第二节 维纳滤波器
一、线性最小均方估计维纳滤波器
二、因果性的维纳滤波器
三、用维纳滤波器研究预测问题
第三节 连续时间卡尔曼滤波器
一、系统状态方程式
二、测量方程式
三、滤波方程式
四、滤波误差协方差矩阵
五、稳态卡尔曼滤波器
六、数字例题
第四节 离散时间卡尔曼滤波器
一、状态方程式和测量方程式
二、滤波方程式
三、滤波误差协方差矩阵
四、讨论
第五节 最优预测
一、用ARMA模型的最优预测器
二、维纳最优预测滤波器
三、同态预测法
思考题与习题
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书给我带来的最大感受是，随机信号处理并非如我想象般遥不可及，而是与我们的日常生活息息相关。作者在书中用大量贴近生活的例子，比如手机信号的接收、声音的传输、股票市场的波动等，来阐述随机信号处理的基本原理。我尤其喜欢书中对“随机性”的定义和理解，它不仅仅是“无法预测”，更是“具有统计规律”的。从这一点出发，作者系统地介绍了概率论和统计学在信号分析中的应用，包括随机变量、随机过程、相关函数、功率谱密度等概念。在阅读过程中，我发现自己对许多曾经模糊的信号处理问题有了豁然开朗的理解。例如，在通信领域，如何有效地从带噪声的信号中恢复原始信息，如何设计匹配滤波器来最大化信噪比，这些问题在书中都得到了详细的解答。书中对卡尔曼滤波器的讲解，更是让我惊叹于其在动态系统状态估计中的强大能力，并且书中提供了详细的算法推导和应用案例，让我能够亲手尝试实现。这本书的语言风格非常接地气，避免了过于晦涩的专业术语，即使是初学者也能快速上手，并且能够从中获得成就感。
评分这本书简直是为我量身定做的！作为一个刚刚接触信号处理领域的学生，我一直对随机信号处理感到有些畏惧，总觉得它过于抽象和理论化。然而，这本书的出现彻底颠覆了我的认知。作者的讲解方式非常独特，他能够将复杂的数学概念转化为易于理解的物理意义和直观的图示。书中对于概率和统计的基本概念，如概率密度函数、累积分布函数、均值、方差等，都进行了清晰明了的解释，并辅以大量的例子，让我能够深刻理解这些概念在信号分析中的重要性。我尤其喜欢书中对随机过程的描述，作者将平稳过程、马尔可夫过程等概念用生动的语言进行了阐述，并解释了它们在实际系统中的应用。例如，在通信系统中，如何处理信道噪声对信号的影响，如何利用滤波器来优化信号质量，这些问题在书中都有详尽的解答。书中对功率谱密度和自相关函数的讲解，更是让我明白了信号在时域和频域之间的联系，以及如何利用这些工具来分析和设计系统。这本书不仅提供了丰富的理论知识，还包含了很多实用的工程案例，让我能够将所学知识应用于实际问题中。
评分在我看来，这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立起一套完整的随机信号处理的理论框架。作者从最基础的概率论和统计学开始，循序渐进地引入随机变量、随机过程、相关函数、功率谱密度等概念，并在此基础上探讨了各种信号分析和处理技术。我尤其欣赏书中对谱估计方法的介绍，作者不仅详细阐述了周期图法、Welch法等经典方法，还对现代谱估计方法，如AR模型、MA模型等进行了深入的探讨，并分析了它们的优缺点以及适用范围。这些内容对于我理解和处理实际信号数据提供了极大的帮助。此外，书中对最优估计理论的讲解，特别是维纳滤波和卡尔曼滤波，都进行了详细的推导和分析，并结合了通信、控制等领域的实际应用，让我对这些重要算法有了更深入的理解。这本书的语言风格非常严谨，同时又不失可读性，作者在讲解过程中穿插了大量的例子和图示，使得抽象的理论概念变得生动形象。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的理论基础，也为我在实际工程中应用随机信号处理技术提供了重要的指导。
评分作为一名对通信系统有着浓厚兴趣的在读研究生，我一直在寻找一本能够系统性地讲解随机信号处理理论的著作。这本书的出现，无疑是我的幸运。作者以严谨的数学推导和丰富的工程实例相结合的方式，将随机信号处理这一看似晦涩的学科变得生动有趣。书中对概率论和统计学基础知识的复习，为后续内容的展开奠定了坚实的基础。我尤其喜欢书中关于随机过程的描述，从平稳过程到非平稳过程，从马尔可夫过程到高斯过程，作者都用清晰的逻辑和生动的比喻进行了阐释。在通信系统应用方面，书中对噪声分析、滤波器设计、信道估计等方面的讲解，更是让我受益匪浅。例如，在讲解匹配滤波器时，作者不仅给出了详细的推导过程，还分析了其在最大化信噪比方面的作用，这对于我在实际通信系统中设计合适的接收滤波器具有重要的指导意义。此外，书中对功率谱密度和自相关函数的深入探讨，也让我能够更全面地理解信号的统计特性及其在频域和时域的表示。这本书的内容深度和广度都达到了很高的水平，非常适合作为专业课程的教材，也适合作为有一定基础的研究人员的参考读物。
评分从一名对信号处理一知半解的初学者角度来看，这本书无疑是打开我通往随机信号处理领域大门的一把金钥匙。作者的叙述方式非常独特，他能够将抽象的数学概念，如概率密度函数、累积分布函数、随机变量的期望和方差等，通过生动的比喻和丰富的图示，转化为易于理解的知识。我尤其赞赏作者在书中对随机过程的详细介绍，他不仅涵盖了平稳过程、马尔可夫过程等核心概念，还将其与实际应用场景，如通信信道中的信号传输、雷达系统中的目标探测等相结合，让我能够深刻理解这些理论的实际意义。在阅读过程中，我发现自己对很多曾经模糊不清的信号处理问题，如噪声抑制、信号增强、系统辨识等，都有了豁然开朗的认识。书中关于功率谱密度和自相关函数的讲解，更是让我明白了信号的统计特性如何在时域和频域中得到体现，以及如何利用这些工具来分析和设计系统。这本书不仅提供了扎实的理论基础，还包含了很多实用的工程案例，让我能够将所学知识应用于实际问题中，并且在解决问题的过程中获得成就感。
评分这本《随机信号处理》给我带来的不仅仅是知识的积累，更是一种思维方式的革新。书中对于随机变量和随机过程的描述，采用了多种统计学和概率论的工具，让我意识到在处理真实世界中的信号时，往往需要考虑其固有的不确定性和随机性。作者在讲解过程中，非常注重将理论与实践相结合，通过大量的例子，比如通信系统中信号的调制与解调，雷达系统中目标回波的分析，以及图像处理中噪声的去除等，来展示随机信号处理技术的强大威力。我尤其对书中关于谱分析的部分印象深刻，它帮助我理解了信号的频率成分以及信号的统计特性如何体现在其功率谱上。作者不仅介绍了经典的功率谱估计方法，如周期图法和Welch法，还对这些方法的优缺点进行了深入的分析，并提出了改进的思路。更令我惊喜的是，书中还探讨了现代谱估计方法，如AR模型、MA模型和ARMA模型，这些方法在很多实际应用中表现出优越的性能。另外，书中关于最优线性估计的部分，尤其是维纳滤波和卡尔曼滤波的讲解，逻辑严谨，推导清晰，并提供了相关的代码实现思路，让我对如何在实际系统中应用这些滤波器有了更直观的认识。总而言之，这本书为我打开了通往随机信号处理世界的大门，让我能够更自信地面对和解决实际工程中遇到的各种问题。
评分这本书给我带来的最深刻体会是，随机信号处理并非仅仅是理论公式的堆砌，而是能够解决现实世界中诸多复杂问题的强大工具。作者在书中，用一种非常易于理解的语言，将复杂的概率统计概念与实际工程应用巧妙地结合起来。例如，在讲解随机变量的统计描述时，作者不仅给出了均值、方差等基本概念，还通过通信系统中信号传输的例子，说明了这些统计量在分析信号质量和性能方面的重要性。我特别喜欢书中关于功率谱密度和自相关函数的讲解，它让我明白信号的频率成分以及信号的随机性是如何体现在功率谱上的。作者还介绍了多种谱估计方法，并对它们的优缺点进行了比较，这对于我在实际工作中选择合适的信号分析方法至关重要。此外，书中对最优估计理论的讲解，特别是维纳滤波和卡尔曼滤波，都进行了详细的推导和分析，并结合了实际应用案例，让我对如何在不确定环境中进行准确估计有了更深入的理解。这本书的排版清晰，章节划分合理，索引完善，方便读者查阅。我真心推荐这本书给所有对信号处理感兴趣的读者，它一定会让你受益匪浅。
评分坦白说，在拿起这本书之前，我对随机信号处理这个领域并没有一个清晰的认知，觉得它可能只是枯燥的数学公式堆砌。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常生动和引人入胜的方式，将抽象的概率论和统计学概念与实际的工程应用紧密地联系起来。书中对随机过程的分类和描述，例如平稳过程、鞅等，都通过非常形象的比喻和图示来解释，让我这种非数学专业背景的读者也能轻松理解。我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性，每一个概念的提出都有其理论依据，每一个公式的推导都清晰易懂。在书中，我学到了如何描述和分析一个随机信号，如何从包含噪声的信号中提取有用信息，以及如何设计滤波器来优化信号的质量。特别是关于功率谱密度的部分，它让我明白了信号的能量如何在不同频率上分布，以及如何通过分析功率谱来识别信号的特性。此外，书中还介绍了多种谱估计方法，包括参数法和非参数法，并对它们的适用性和优缺点进行了比较，这对于我在实际工作中选择合适的分析方法非常有帮助。这本书不仅仅是理论知识的传授，更是一种解决问题思路的培养，它教会我如何用数学的语言来描述和理解现实世界中的不确定性。
评分这本书我翻看了好几遍，每次都有新的收获。作为一名对通信系统有着浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够深入浅出讲解随机信号处理理论的书籍。这本书的出现，无疑满足了我极大的需求。它不仅仅是一本教科书，更像是一本循循善诱的导师。作者在开篇就对随机信号的基本概念做了非常详尽的介绍，从概率论的基础知识，如概率密度函数、累积分布函数，到更复杂的随机变量的统计描述，如均值、方差、协方差等，都进行了清晰的阐述。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的许多实际案例，比如在通信接收端如何处理包含噪声的信号，如何通过滤波来抑制噪声，以及在雷达系统中如何利用随机信号进行目标检测等。这些案例的引入，极大地激发了我学习的积极性，也让我深刻理解了随机信号处理在现实世界中的重要应用。更令人印象深刻的是，书中对于随机过程的描述，从平稳过程到马尔可夫过程，再到高斯过程，作者都用严谨的数学语言和直观的图示相结合的方式进行了讲解。对于像我这样初学者来说，能够理解这些抽象的概念，实属不易。而且，书中对于功率谱密度、自相关函数等概念的解释，也给了我很大的启发，让我明白了信号在频域和时域的相互关系，以及如何通过这些工具来分析和设计系统。这本书的优点远不止于此，它的排版也十分精美，章节的划分逻辑清晰，索引也很完善，方便我查找所需内容。我强烈推荐给所有对信号处理领域感兴趣的读者。
评分初读此书，我对其严谨的数学体系和广泛的应用前景留下了深刻的印象。作者在论述过程中，始终坚持以数学理论为基础，辅以丰富的工程实例，使得抽象的理论概念变得触手可及。例如，在讲解最优估计理论时，书中详细介绍了维纳滤波和卡尔曼滤波的原理及推导过程，并结合了通信信道估计、传感器数据融合等实际场景，让我得以窥见这些复杂算法的实际应用价值。值得称赞的是，书中对一些关键定理的证明，如马尔可夫链的遍历性定理，都进行了详尽的推导，并且提供了多种角度的理解方式，这对于我深入掌握随机信号处理的核心思想至关重要。此外，书中还涉及到了谱估计技术，如周期图法、 Welch法以及现代谱估计方法，并分析了它们在信号分析和系统辨识中的优劣，这对于我理解和处理实际信号数据提供了非常有用的指导。作者在书中也多次强调了随机信号处理在现代科技发展中的关键作用，例如在人工智能、机器学习、大数据分析等领域，随机信号处理的理论和方法都扮演着不可或缺的角色。这本书的内容深度和广度都达到了很高的水平，适合作为专业课程的教材，也适合作为有一定基础的工程师和研究人员的参考读物。我尤其欣赏作者在每一章末尾提出的思考题和习题，它们不仅能够帮助读者巩固所学知识，还能引导读者去探索更深层次的问题，培养独立思考的能力。
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