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隨機信號分析與處理(第2版)(簡體書)
隨機信號分析與處理(第2版)(簡體書)
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商品介紹
  • 商品簡介
  • 目次
  • 《新坐標大學本科電子信息類專業系列教材:隨機信號分析與處理(第2版)》介紹了隨機信號分析、檢測與估計理論的基本原理及其應用。全書共8章,主要內容包括隨機變量基礎、隨機過程的基本概念、隨機過程的線性變換、隨機過程的非線性變換、窄帶隨機過程、馬爾可夫過程和泊松過程、估計理論、檢測理論。《新坐標大學本科電子信息類專業系列教材:隨機信號分析與處理(第2版)》在內容編排上按照基本理論、應用實例、實驗的形式展開,強調對隨機信號分析與處理基本概念的理解和系統方法的掌握,注重理論和實踐的結合,特別是強調MATLAB在隨機信號分析與處理中的應用,書中給出了大量的例題和信號處理實例,每章最後附有研討題、習題、計算機作業、實驗和課程設計內容,部分習題附有答案。
      《新坐標大學本科電子信息類專業系列教材:隨機信號分析與處理(第2版)》可作為高等學校電子信息類專業本科生的教材,也可供信號處理相關領域的工程技術人員參考。
  • 第1章 隨機變量基礎
    1.1 概率論的基本術語
    1.2 隨機變量的定義
    1.3 隨機變量的分布函數與概率密度
    1.4 多維隨機變量及分布
    1.4.1 二維隨機變量
    1.4.2 條件分布
    1.4.3 多維分布
    1.5 隨機變量的數字特征
    1.5.1 均值
    1.5.2 方差
    1.5.3 協方差與相關系數
    1.5.4 矩
    1.5.5 數字特征計算舉例
    1.6 隨機變量的函數
    1.6.1 一維隨機變量函數的分布
    1.6.2 多維隨機變量函數的分布
    1.6.3 隨機變量函數的數字特征
    1.7 多維正態隨機變量
    1.7.1 二維正態隨機變量
    1.7.2 多維正態隨機變量
    1.7.3 正態隨機變量的線性變換
    1.8 復隨機變量及其統計特性
    1.9 信號處理實例
    1.1 0MATLAB的統計函數
    1.1 0.1 概率密度和概率分布函數
    1.1 0.2 用MATLAB求隨機變量的統計特性
    習題
    計算機作業
    研討題
    附錄A全概率公式和貝葉斯公式

    第2章 隨機過程的基本概念
    2.1 隨機過程的基本概念及定義
    2.2 隨機過程的統計描述
    2.2.1 隨機過程的概率分布
    2.2.2 隨機過程的數字特征
    2.3 平穩隨機過程
    2.3.1 平穩隨機過程的定義
    2.3.2 平穩隨機過程自相關函數的特性
    2.3.3 平穩隨機過程的相關系數和相關時間
    2.3.4 其他平穩的概念
    2.3.5 隨機過程的各態歷經性
    2.4 隨機過程的聯合分布和互相關函數
    2.4.1 聯合分布函數和聯合概率密度
    2.4.2 互相關函數及其性質
    2.5 隨機過程的功率譜密度
    2.5.1 連續時間隨機過程的功率譜
    2.5.2 隨機序列的功率譜
    2.5.3 互功率譜
    2.5.4 非平穩隨機過程的功率譜
    2.6 典型的隨機過程
    2.6.1 白噪聲
    2.6.2 正態隨機過程
    2.7 基于MATLAB的隨機過程分析方法
    2.7.1 隨機序列的產生
    2.7.2 隨機序列的數字特征估計
    2.7.3 概率密度估計
    2.8 信號處理實例
    2.8.1 脈沖幅度調制信號的功率譜
    2.8.2 數字圖像的直方圖均衡
    習題
    計算機作業
    研討題
    實驗
    實驗2.1 隨機過程的模擬與特征估計
    實驗2.2 數字圖像直方圖均衡

    第3章 隨機過程的線性變換
    3.1 變換的基本概念和基本定理
    3.1.1 變換的基本概念
    3.1.2 線性變換的基本定理
    3.2 隨機過程通過線性系統分析
    3.2.1 沖激響應法
    3.2.2 頻譜法
    3.2.3 平穩性的討論
    3.3 限帶過程
    3.3.1 低通過程
    3.3.2 帶通過程
    3.3.3 噪聲等效通能帶
    3.4 隨機序列通過離散線性系統分析
    3.5 最佳線性濾波器
    3.5.1 輸出信噪比最大的最佳線性濾波器
    3.5.2 匹配濾波器
    3.5.3 廣義匹配濾波器
    3.6 線性系統輸出端隨機過程的概率分布
    3.6.1 正態隨機過程通過線性系統
    3.6.2 隨機過程的正態化
    3.7 信號處理實例:有色高斯隨機過程的模擬
    3.7.1 頻域法
    3.7.2 時域濾波法
    習題
    計算機作業
    研討題
    實驗
    實驗3.1 典型時間序列模型分析
    實驗3.2 隨機過程通過線性系統分析

    第4章 隨機過程的非線性變換
    4.1 非線性變換的直接分析法
    4.1.1 概率密度
    4.1.2 均值和自相關函數
    4.2 非線性系統分析的變換法
    4.2.1 變換法的基本公式
    4.2.2 Price定理
    4.3 非線性系統分析的級數展開法
    4.4 信號處理實例:量化噪聲分析
    習題
    研討題

    第5章 窄帶隨機過程
    5.1 希爾伯特變換
    5.1.1 希爾伯特變換的定義
    5.1.2 希爾伯特變換的性質
    5.2 信號的復信號表示
    5.2.1 確知信號的復信號表示
    5.2.2 隨機信號的復信號表示
    5.3 窄帶隨機過程的統計特性
    5.3.1 窄帶隨機過程的準正弦振蕩表示
    5.3.2 窄帶隨機過程的統計特性
    5.4 窄帶正態隨機過程包絡和相位的分布
    5.4.1 窄帶正態噪聲的包絡和相位的分布
    5.4.2 窄帶正態噪聲加正弦信號的包絡和相位的分布
    5.4.3 窄帶正態過程包絡平方的分布
    5.5 信號處理實例--通信系統的抗噪性能分析
    5.5.1 幾種常見的調制解調技術
    5.5.2 解調系統的抗噪性能分析
    習題
    計算機作業
    研討題
    實驗
    實驗5.1 窄帶高斯隨機過程的產生
    實驗5.2 語音信號通過非線性系統分析(課程設計)

    第6章 馬爾可夫過程與泊松過程
    6.1 馬爾可夫鏈
    6.1.1 馬爾可夫鏈的定義
    6.1.2 馬爾可夫鏈的轉移概率及矩陣
    6.1.3 切普曼柯爾莫哥洛夫方程
    6.1.4 齊次馬爾可夫鏈
    6.1.5 平穩鏈
    6.1.6 馬爾可夫鏈中狀態分類
    6.1.7 遍歷性
    6.2 隱馬爾可夫模型(HMM)
    6.3 馬爾可夫過程
    6.3.1 一般概念
    6.3.2 切普曼柯爾莫哥洛夫方程
    6.4 獨立增量過程
    6.4.1 獨立增量過程定義
    6.4.2 泊松過程
    6.4.3 維納過程
    習題
    計算機作業
    實驗
    通信信道誤碼率分析

    第7章 估計理論
    7.1 估計的基本概念
    7.2 貝葉斯估計
    7.2.1 最小均方估計
    7.2.2 條件中位數估計
    7.2.3 最大後驗概率估計
    7.3 最大似然估計
    7.4 估計量的性能
    7.4.1 性能指標
    7.4.2 無偏估計量的性能邊界
    7.5 線性最小均方估計
    7.6 最小二乘估計
    7.6.1 估計原理
    7.6.2 估計性能
    7.7 波形估計
    7.7.1 波形估計的一般概念
    7.7.2 維納濾波器
    7.8 信號處理實例
    7.8.1 距離估計
    7.8.2 目標跟蹤
    習題
    計算機作業
    研討題
    實驗
    維納濾波實驗--噪聲中語音信號的恢復

    第8章 檢測理論
    8.1 假設檢驗的基本概念
    8.2 判決準則
    8.2.1 貝葉斯準則
    8.2.2 極大極小準則
    8.2.3 紐曼皮爾遜準則
    8.3 檢測性能及其蒙特卡羅仿真
    8.3.1 接收機工作特性
    8.3.2 檢測性能的蒙特卡羅仿真
    8.4 復合假設檢驗
    8.4.1 貝葉斯方法
    8.4.2 一致最大勢檢驗
    8.4.3 廣義似然比檢驗
    8.5 多元假設檢驗
    8.6 噪聲中信號的檢測
    8.6.1 高斯白噪聲中確定性信號的檢測
    8.6.2 最佳接收機的性能
    8.7 信號處理實例
    8.7.1 加性高斯信道中基帶數字傳輸
    8.7.2 雙門限檢測器
    8.7.3 模式識別(分類)
    習題
    計算機作業
    研討題
    實驗
    實驗8.1 檢測性能的蒙特卡羅仿真
    實驗8.2 圖像模式識別
    部分習題參考答案
    參考文獻
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