基本信息

書名：全新正版 電子信息類精品教材:信號分析基礎(第4版)

定價：39.50元

作者：王永德,王軍

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-08-01

ISBN：9787121206917

字數：400000

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

內容提要

　　本書為普通高等教育“十一五”*規劃教材。
　　本書主要從工程應用的角度討論*信號(*過程)的理論分析和實驗研究方法。全書共10章，內容包括：*信號兩種統計特性的描述方法，重點介紹數字特徵，如均值、方差、相關函數、相乾函數、功率譜密度、高價譜、譜相關理論和概率密度函數等的錶述和實驗測定(估計)方法；*信號通過綫性、非綫性係統統計特性的變化；在通信、雷達和其他電子係統中常見的一些典型*信號，如白噪聲、窄帶*過程、高斯*過程、馬爾可夫過程等；以及在通信、雷達與模式識彆係統中常用到的信號統計檢測理論的基礎知識。
　　全書是以連續時間*信號和離散時間*信號(*序列)兩條綫展開討論的，內容豐富、概念清楚、係統性強、理論聯係實際，反映瞭本學科的一些新進展。書中列舉瞭大量例題和MATLAB應用程序舉例。每章末附有大量的習題供練習。附錄中介紹瞭廣泛應用的統計試驗模擬方法，即濛特卡羅模擬。書末給齣瞭部分習題解答供參考。

目錄

章概率論簡介
　1.1概率的基本概念
　1.2條件概率和統計獨立
　1.3概率分布函數
　1.4連續變量
　1.5變量的函數
　1.6統計平均
　1.7特徵函數
　習題
第2章信號概論
　2.1過程的概念及分類
　　2.1.1過程的概念
　　2.1.2過程的分類
　2.2過程的統計特性
　　2.2.1過程的數字特徵
　　2.2.2過程的特徵函數
　2.3序列及其統計特性
　習題
第3章平穩過程
　3.1平穩過程及其數字特徵
　　3.1.1平穩過程的基本概念
　　3.1.2各態曆經（遍曆）過程
　3.2平穩過程相關函數的性質
　　3.2.1平穩過程的自相關函數的性質
　　3.2.2平穩相依過程互相關函數的性質
　3.3平穩序列的自相關陣與協方差陣
　　3.1.1Toeplitz陣
　　3.3.2自相關陣的正則形式
　3.4過程統計特性的實驗研究方法
　　3.4.1均值估計
　　3.4.2方差與協方差估計
　　3.4.3自相關函數的估計
　　3.4.4密度函數估計
　3.5相關函數的計算舉例
　3.6復過程
　　3.6.1復變量
　　3.6.2復過程
　3.7高斯過程
　習題
第4章信號的功率譜密度
　4.1功率譜密度
　4.2功率譜密度與自相關函數之間的關係
　4.3功率譜密度的性質
　4.4互譜密度及其性質
　4.5白噪聲與白序列
　4.6復過程的功率譜密度
　4.7功率譜密度的計算舉例
　4.8過程的高階統計量簡介
　4.9譜相關的基本理論簡介
　習題
第5章信號通過綫性係統
　5.1綫性係統的基本性質
　　5.1.1一般綫性係統
　　5.1.2綫性時不變係統
　　5.1.3係統的穩定性與物理可實現的問題
　5.2信號通過綫性係統
　　5.2.1綫性係統輸齣的統計特性
　　5.2.2係統輸齣的功率譜密度
　　5.2.3多個過程之和通過綫性係統
　5.3白噪聲通過綫性係統
　　5.3.1噪聲帶寬
　　5.3.2白噪聲通過理想綫性係統
　　5.3.3白噪聲通過具有高斯頻率特性的綫性係統
　5.4綫性係統輸齣端過程的概率分布
　　5.4.1高斯過程通過綫性係統
　　5.4.2寬帶過程（非高斯）通過窄帶綫性係統
　5.5序列通過綫性係統
　　5.5.1自相關函數
　　5.5.2功率譜密度
　習題
第6章功率譜估值
　6.1功率譜估值的經典法
　　6.1.1兩種經典譜估值方法
　　6.1.2經典譜估值的改進
　　6.1.3譜估值的一些實際問題
　6.2基於信號模型的功率譜估計
　　6.2.1時間序列的有理傳輸函數模型
　　6.2.2自迴歸（AR）功率譜估計
　　6.2.3滑動平均（MA）功率譜估計
　　6.2.4ARMA PSD估值
　　6.2.5Pisarenko諧波分解
　習題
第7章窄帶過程
　7.1窄帶過程的一般概念
　7.2希爾伯特變換
　　7.2.1希爾伯特變換和解析信號的定義
　　7.2.2希爾伯特變換的性質
　7.3窄帶過程的性質
　　7.3.1窄帶過程的性質
　　7.3.2窄帶過程性質的證明
　7.4窄帶高斯過程的包絡和相位的概率分布
　　7.4.1窄帶高斯過程包絡和相位的一維概率分布
　　7.4.2窄帶高斯過程包絡平方的概率分布
　7.5餘弦信號與窄帶高斯過程之和的概率分布
　　7.5.1餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡和相位的概率分布
　　7.5.2餘弦信號與窄帶高斯過程之和的包絡平方的概率分布
　習題
第8章信號通過非綫性係統
　8.1引言
　　8.1.1無記憶的非綫性係統
　　8.1.2無記憶的非綫性係統輸齣的概率分布
　8.2直接法
　8.3特徵函數法
　　8.3.1轉移函數的引入
　　8.3.2過程非綫性變換的特徵函數法
　　8.3.3普賴斯(Price)定理
　8.4非綫性係統的伏特拉(Voterra)級數
　　8.4.1伏特拉(Voterra)級數的導齣
　　8.4.2齊次非綫性係統
　　8.4.3多項式係統和Volterra係統
　8.5非綫性變換後信噪比的計算
　習題
第9章馬爾可夫過程
　9.1馬爾可夫過程
　　9.1.1馬爾可夫過程的定義及其分類
　　9.1.2馬爾可夫鏈
　　9.1.3k步轉移概率
　　9.1.4高斯馬爾可夫序列
　　9.1.5連續參數馬爾可夫過程
　9.2獨立增量過程
　9.3獨立過程
　習題
0章基於假設檢驗的信號檢測
　10.1假設檢驗
　　10.1.1大後驗概率準則與似然比檢驗
　　10.1.2貝葉斯準則
　　10.1.3小錯誤概率準則
　　10.1.4紐曼-皮爾孫準則
　10.2已知信號的檢測
　　10.2.1二元通信係統
　　10.2.3匹配濾波器
　習題
　部分習題解答
附錄A序列收斂的幾種定義
附錄B濛特卡羅模擬方法
　B.1在計算機上用濛特卡羅方法求圓周率
　B.2任意分布數的産生方法
參考文獻

作者介紹

　　王永德,為四川大學電子信息學院教授,碩士生導師.中國信號處理學會理事.主編“*信號分析基礎”教材

文摘

序言