Random Signals for Engineers Using MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jaffe, Richard C.

出品人:

页数:389

译者:

出版时间:2000-9

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9780387989563

丛书系列:

图书标签:

• 随机信号
• MATLAB
• 信号处理
• 通信
• 工程
• 随机过程
• 概率论
• 统计学
• 噪声分析
• 滤波器
• 本科教材

深入理解随机信号处理的基石：一本面向实践的理论指南 书名：《随机信号处理导论：理论、方法与应用》 本书特点： 本书旨在为读者提供一个全面、严谨且高度实用的随机信号处理知识体系。我们深知，在现代工程领域，从通信系统到金融建模，再到传感器数据分析，对随机现象的精确描述和有效处理能力已成为核心竞争力。本书的编写哲学是建立在坚实的数学基础上，同时紧密结合实际工程问题的解决之道。我们避免了不必要的抽象和纯粹的理论推导，而是力求将复杂的概念转化为可操作的工具和直观的理解。 第一部分：概率论与随机变量的复习与深化 本部分作为全书的理论基石，我们首先会回顾并深化读者对概率论基础的理解，并将其直接导向随机信号的数学建模。 随机事件与概率空间： 建立严格的数学框架，强调测度论在现代概率论中的重要性，但重点放在如何将其应用于信号处理领域。 随机变量的分类与特性： 详细讨论离散型、连续型随机变量，特别是复合随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的计算。 矩、期望与特征函数： 深入分析高阶矩（如偏度与峰度）如何揭示信号的非高斯特性。特征函数（Characteristic Function）的引入不仅是为了数学的完备性，更是为后续的卷积定理和中心极限定理打下基础。 多维随机变量与联合分布： 重点讲解如何处理多个随机信号之间的相互依赖关系，引入协方差矩阵及其在信号空间中的几何意义。 随机过程的初步概念： 这是连接概率论与随机信号处理的关键桥梁。引入随机过程的定义、索引集、状态空间，并探讨其概率特性（一维、二维分布）。 第二部分：随机过程的分类、描述与分析 随机过程是随机信号的数学模型。本部分将系统地介绍描述随机过程的核心工具和分析方法。 平稳性分析： 严格区分宽带平稳（WSS）和严平稳（SSS）。详细讨论自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）和功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）之间的维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）。理解平稳性对于系统分析的简化作用至关重要。 遍历性（Ergodicity）： 探讨时间平均与集合平均相等性的实际意义，这对工程中仅能获取单次观测数据的情况极为重要。 高斯过程： 作为工程中最常见且数学上最易处理的一类过程，我们将详细分析其二阶矩如何完全决定其所有高阶特性。 随机过程的线性系统分析： 核心内容在于分析线性时不变（LTI）系统对平稳随机输入的响应。重点研究输出过程的自相关函数和功率谱密度的计算，以及噪声带宽（Noise Bandwidth）的概念。 马尔可夫过程与泊松过程： 针对随机事件的发生和状态转移，深入研究马尔可夫链和泊松过程的性质、转移概率矩阵，以及其在排队论和事件计数中的应用。 第三部分：谱分析与随机过程估计 本部分将读者从理论模型带入实际的数据分析与估计领域，关注如何从有限的观测数据中准确估计信号的功率谱。 功率谱密度（PSD）的精确定义： 从理论上阐明PSD是随机过程能量在频率域的分布，并探讨其与自相关函数的关系。 经典谱估计方法（参数化方法）： 详细介绍周期图法（Periodogram）的局限性（方差大、分辨率低），并引出修正方法，如重叠相加法（Welch's method）和Bartlett法，用于降低估计方差。 非参数谱估计： 引入窗口函数（如汉宁窗、海明窗）对周期图的修正，解释泄露效应（Leakage）及其缓解措施。 高分辨率谱估计（Parametric Methods）： 探讨基于信号模型（如自回归AR模型）的谱估计方法，如Burg算法，及其在分辨紧密频率分量时的优势。 第四部分：随机信号的最优估计与滤波 本部分是随机信号处理在实际工程中最具应用价值的部分，关注如何在存在噪声和不确定性的情况下，对信号进行最佳的估计和预测。 线性最小均方误差（LMMSE）估计： 推导LMMSE估计器的结构，阐明其作为观测信号的线性组合的本质。重点解决维纳-霍夫方程（Wiener-Hopf Equation）的求解。 维纳滤波器（Wiener Filter）： 详细分析维纳滤波器在平稳随机信号去噪（Smoothing）、预测（Prediction）和信道均衡（Equalization）中的应用。推导连续时间和离散时间滤波器的具体实现形式。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 将无偏估计推广到非平稳（或时变）系统。系统介绍卡尔曼滤波器的递推方程，强调其基于状态空间模型的优势。深入分析扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性系统时的必要性与挑战。 平滑与预测： 讨论在卡尔曼框架下，如何利用未来观测值进行事后平滑（Smoothing）以及如何利用现有观测值进行前向预测（Prediction）。 第五部分：随机信号的建模与应用实例 本部分将前述理论应用于具体的工程场景，展示如何将抽象的数学工具转化为解决实际问题的能力。 随机过程的模拟与仿真： 讨论如何通过蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）生成符合特定概率分布和相关特性的随机信号样本，用于系统性能的验证。 应用案例分析： 通信系统中的噪声分析： 阐述加性高斯白噪声（AWGN）对数字调制的性能影响。 雷达与声呐系统中的目标检测： 引入恒虚警率（CFAR）检测器的原理，其基础是环境噪声的统计特性估计。 传感器数据融合： 展示卡尔曼滤波在多传感器数据融合中的核心作用，以提高定位和跟踪的精度。 时间序列分析基础： 简要介绍ARIMA模型的基础结构，作为随机过程建模在经济学和时间序列预测中的一个入口。 本书的教学方法： 本书的结构设计旨在实现理论的深度和工程的广度之间的完美平衡。每章均配有大量的概念阐释、几何直觉图示以及详细的数学推导。我们特别注重问题的设立，使读者能够清晰地识别何时应该使用平稳过程分析，何时必须转向状态空间模型。本书的重点在于培养读者对随机现象的“工程直觉”，即在面对一个未知的信号问题时，能够迅速确定其随机过程模型的类型，并选择最合适的估计或滤波技术。我们将避免使用特定的软件工具箱（如MATLAB或Python库）的特定命令作为核心教学内容，而是专注于算法和数学原理的独立性，确保读者掌握的是信号处理的通用语言。

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这本书简直是打开了信号处理世界的一扇全新的大门，我之前对随机过程的理解一直停留在教科书的理论层面，感觉非常抽象和难以捉摸。但是这本书，它似乎有一种魔力，能够把那些复杂的数学公式和工程实际中的应用场景完美地结合起来。我记得第一次尝试跟着书里的例子敲代码时，那种豁然开朗的感觉至今难忘。它不仅仅是告诉你“如何做”，更深入地解释了“为什么这样做”。作者在介绍概念时，总是能巧妙地运用直观的类比，比如用日常生活中常见的现象来解释高斯白噪声的特性，这使得即便是初学者也能迅速抓住核心。特别是关于谱估计的那几章，讲解得非常细致，从基本的功率谱密度到更高级的参数化模型，每一步的推导都清晰可见，而且配套的MATLAB代码示例简直是教科书级别的范例，注释详细到几乎不需要你去查阅其他的参考资料。如果你正在为期末考试复习或者准备相关的工程项目，这本书绝对是你工具箱里不可或缺的一件利器，它真正做到了理论与实践的无缝对接。

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坦率地说，我过去在学习概率论和随机过程时，最大的困扰是理论与工程实现的鸿沟。很多时候，我能解出笔试题，却不知道在实际的通信系统设计中，这些概念该如何应用。这本书巧妙地充当了这座桥梁。它对各种经典随机过程模型，比如布朗运动、泊松过程的介绍，不是停留在概率密度的描述上，而是立刻将其与通信中的衰落信道、突发错误模型等联系起来。我特别喜欢它在讲解调制解调系统性能分析时，如何运用高斯信道模型和瑞利衰落模型来计算误码率的章节。那些复杂的积分和期望计算，通过书中的清晰步骤，变得不再那么令人生畏。作者对MATLAB仿真环境的运用简直是教科书级别的典范，它教会我们如何建立一个真实的信道环境，并对比不同参数设置下的系统表现。这本书培养的不是一个只会计算的“理论家”，而是一个能用数学工具解决实际工程难题的“工程师”。

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说实话，当我拿起这本书时，内心是抱着一丝怀疑的，毕竟市面上讲随机信号分析的书籍浩如烟海，能真正做到深入浅出的凤毛麟角。然而，这本书的叙事方式极其引人入胜，它没有一开始就抛出繁复的定义和定理，而是从一个实际的工程问题出发，比如雷达信号的检测，引导我们去理解为什么需要随机信号理论，以及它能解决什么样的问题。这种以问题为导向的教学方法，极大地激发了我的学习兴趣。作者对随机变量、随机过程的论述，逻辑严谨又不失趣味性。我尤其欣赏它在介绍LTI系统与随机输入信号的卷积部分的处理方式，不同于其他书籍的枯燥推导，这里穿插了大量的图形化解释和仿真结果，使得原本绕口的数学运算过程变得可视化和可感知。对于我这种偏爱“看见”数学的人来说，这种视觉化的辅助学习方法简直是救星。读完这些章节，我感觉自己不再是机械地套用公式，而是真正理解了信号在系统中是如何被“塑造”和“改变”的。

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阅读体验上，这本书的排版和逻辑组织也值得称赞。它没有那种传统教材的死板和晦涩感。章节之间的过渡自然流畅，仿佛是一场精心设计的导览，引导读者从一个知识点平稳地过渡到下一个更深入的领域。章节末尾的习题设计也十分精妙，它们并非简单的重复公式应用，而是真正考察了对概念的理解深度和解决实际问题的能力。有些习题甚至直接模拟了小型项目的挑战。例如，关于数字滤波器的设计与随机信号的结合部分，它不仅讲解了IIR/FIR滤波器的原理，还深入讨论了在噪声环境下选择滤波器类型的工程权衡。这种注重“权衡”和“选择”的教学方式，极大地提升了我作为工程师的决策能力。总而言之，这是一本可以反复翻阅的参考书，每次重读都能从中挖掘出新的理解和体会，其价值远超其本身的价格。

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这本书的价值，我认为主要体现在其对高级主题处理的深度和广度上。很多教材在讲到卡尔曼滤波或者维纳滤波时，往往只是蜻蜓点水，或者直接给出了最终的矩阵形式，让人不知所以然。然而，这本书却花了相当的篇幅，用非常清晰的步骤分解了这些复杂算法的推导过程，从最小均方误差的角度出发，步步为营地构建出最优估计器的结构。更重要的是，它没有止步于理论，而是紧密结合MATLAB的强大功能，展示了如何高效地实现这些算法。作者提供的代码不仅仅是展示功能，更像是教学案例，包含了大量的调试技巧和性能评估的方法。我曾尝试用书中的代码框架去处理一个实际的传感器数据去噪问题，效果立竿见影，远超我之前自己摸索出来的笨拙方法。这本书的深度足以让研究生级别的读者受益匪浅，同时其基础部分的扎实讲解也能为本科生打下坚实的基础，真正做到了跨越不同学习阶段的通用性。

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