隨機(jī)信號(hào)處理

定　價(jià)：￥39.00

作　者：	陳芳炯，金連文著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等學(xué)校電子信息類(lèi)專業(yè)系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787302492351	出版時(shí)間：	2018-08-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	168	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　全書(shū)共6章，第1~3章是基礎(chǔ)理論。其中，第1章主要回顧信號(hào)的含義及信號(hào)處理的三大理論支柱，即采樣定理、變換域分析和線性時(shí)不變系統(tǒng)理論；第2章主要介紹隨機(jī)信號(hào)的基本概念及數(shù)學(xué)模型；第3章主要介紹信號(hào)檢測(cè)及信號(hào)參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)理論與方法。第4~6章的內(nèi)容為信號(hào)處理的基本方法。其中，第4章介紹線性系統(tǒng)和線性變換對(duì)隨機(jī)信號(hào)特性的影響，并拓展到隨機(jī)信號(hào)的線性建模；第5章主要介紹隨機(jī)信號(hào)的濾波，含維納濾波、卡爾曼濾波、自適應(yīng)濾波等；第6章介紹隨機(jī)信號(hào)的功率譜估計(jì)，含參數(shù)化估計(jì)方法和非參數(shù)化估計(jì)方法。本書(shū)力求以簡(jiǎn)約的內(nèi)容概括隨機(jī)信號(hào)處理的基本理論與方法，為讀者打下牢固的隨機(jī)信號(hào)處理知識(shí)基礎(chǔ)。本書(shū)既可作為電子信息類(lèi)高年級(jí)本科生和相關(guān)學(xué)科研究生的教材，也可為從事相關(guān)領(lǐng)域研究的科研人員提供參考。

作者簡(jiǎn)介

　　陳芳炯華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。2012年入選教育部新世紀(jì)人才計(jì)劃，2013年獲國(guó)家優(yōu)秀青年基金。兼任“移動(dòng)超聲探測(cè)”國(guó)家工程技術(shù)研究中心“水下測(cè)繪”事業(yè)部主任，第十屆中國(guó)電子學(xué)會(huì)通信學(xué)分會(huì)委員，第四屆中國(guó)通信學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)委員，中國(guó)電子學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)青年工作組委員，國(guó)家自然科學(xué)基金同行評(píng)議專家，浙江省自然科學(xué)基金評(píng)議專家。長(zhǎng)期從事無(wú)線通信、信號(hào)與信息處理、水聲通信與網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的教學(xué)和研究工作。先后開(kāi)設(shè)“信號(hào)與系統(tǒng)”、“數(shù)字信號(hào)處理”“無(wú)線通信”“隨機(jī)信號(hào)處理”“信息論基礎(chǔ)”等多門(mén)本科生及研究生課程。發(fā)表學(xué)術(shù)論文90余篇，其中SCI檢索40余篇。主持省部級(jí)及企業(yè)合作科研項(xiàng)目30余項(xiàng)。申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利20多項(xiàng)。研究成果獲教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)及廣東省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)各一項(xiàng)

圖書(shū)目錄

第1章數(shù)字信號(hào)處理基本概念

1．1概述

1．2離散時(shí)間信號(hào)

1．2．1連續(xù)時(shí)間信號(hào)的采樣

1．2．2采樣定理

1．2．3幾種常見(jiàn)的數(shù)字信號(hào)

1．2．4信號(hào)的能量、功率及周期性

1．2．5信號(hào)的基本運(yùn)算

1．3信號(hào)的傅里葉變換

1．3．1連續(xù)時(shí)間信號(hào)的傅里葉變換

1．3．2離散時(shí)間信號(hào)的傅里葉變換

1．3．3離散傅里葉變換及其性質(zhì)

1．4z變換

1．4．1z變換的定義

1．4．2z變換的收斂域

1．4．3z變換的性質(zhì)

1．4．4逆z變換

1．5離散時(shí)間系統(tǒng)

1．5．1基本概念

1．5．2離散時(shí)間系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)函數(shù)

1．5．3LSI系統(tǒng)的穩(wěn)定性和因果性

1．5．4LSI系統(tǒng)的變換域分析

本章習(xí)題

第2章隨機(jī)信號(hào)分析基礎(chǔ)

2．1概述

2.1.1隨機(jī)信號(hào)的基本概念

2.1.2隨機(jī)信號(hào)的分類(lèi)

2．2隨機(jī)信號(hào)的概率結(jié)構(gòu)

2．2．1概率論基本概念

2．2．2隨機(jī)信號(hào)有限維概率密度及數(shù)字特征

2．3隨機(jī)信號(hào)的平穩(wěn)性

2．4離散隨機(jī)信號(hào)和復(fù)隨機(jī)信號(hào)

2．4．1離散時(shí)間隨機(jī)信號(hào)及其數(shù)字特征

2．4．2復(fù)隨機(jī)信號(hào)

2．5隨機(jī)信號(hào)的遍歷性

2．5．1總集意義上的數(shù)字特征與時(shí)間意義上的數(shù)字特征

2．5．2平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的遍歷性

2．6平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的功率譜密度

2．6．1維納辛欽定理

2．6．2功率譜密度的性質(zhì)

2．6．3離散隨機(jī)序列的功率譜密度

2．7幾種常見(jiàn)的隨機(jī)信號(hào)

2.7.1白噪聲

2.7.2高斯隨機(jī)信號(hào)

2.7.3馬爾可夫隨機(jī)信號(hào)

本章習(xí)題

第3章信號(hào)估計(jì)與檢測(cè)基礎(chǔ)

3．1估計(jì)的基本概念

3．2估計(jì)算法的性能指標(biāo)

3．2．1性能指標(biāo)

3．2．2隨機(jī)信號(hào)均值及相關(guān)函數(shù)的估計(jì)

3．3估計(jì)性能界——CRB

3．3．1單參數(shù)實(shí)常量估計(jì)的CRB

3．3．2多參量估計(jì)的CRB

3．3．3參數(shù)變換的CRB

3．3．4復(fù)參數(shù)估計(jì)的CRB

3．4最大似然估計(jì)

3．4．1最大似然估計(jì)的基本原理

3．4．2變換參數(shù)的最大似然估計(jì)

3．5貝葉斯估計(jì)

3．5．1代價(jià)函數(shù)

3．5．2最小均方誤差估計(jì)

3．5．3條件中位數(shù)估計(jì)

3．5．4最大后驗(yàn)概率估計(jì)

3．5．5貝葉斯估計(jì)舉例

3．6線性最小均方誤差估計(jì)

3．6．1隨機(jī)參量的線性最小均方誤差估計(jì)

3．6．2線性最小均方誤差估計(jì)的幾何解釋

3．7最小二乘估計(jì)

3．8信號(hào)檢測(cè)基礎(chǔ)

3．8．1確定性信號(hào)檢測(cè)

3．8．2隨機(jī)信號(hào)檢測(cè)

本章習(xí)題

第4章隨機(jī)信號(hào)的更新與建模

4.1隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng)

4.1.1基本概念

4.1.2線性系統(tǒng)輸入輸出信號(hào)之間數(shù)字特征的關(guān)系

4.2隨機(jī)矢量的線性變換

4.3離散時(shí)間序列的線性模型

4.3.1離散時(shí)間序列的自回歸滑動(dòng)平均模型

4.3.2ARMA模型的傳遞函數(shù)

4.3.3ARMA系統(tǒng)的等效性

4.4ARMA模型的數(shù)字特征

4.4.1互相關(guān)函數(shù)

4.4.2自相關(guān)函數(shù)

4.4.3功率譜密度

4.5ARMA、AR、MA模型之間的關(guān)系

4.5.1Wold分解定理

4.5.2柯?tīng)柲陕宸蚨ɡ?br />
本章習(xí)題

第5章隨機(jī)信號(hào)的濾波

5.1數(shù)字濾波器的基本概念

5.2維納濾波

5.2.1最小均方誤差(MMSE)準(zhǔn)則與正交性原理

5.2.2WienerHopf正則方程

5.2.3Wiener濾波器的求解

5.3線性預(yù)測(cè)

5.4卡爾曼濾波

5.5最小二乘濾波

5.6匹配濾波器

5.7自適應(yīng)濾波

5.7.1自適應(yīng)濾波器的基本概念

5.7.2LMS自適應(yīng)濾波器

5.7.3RLS自適應(yīng)濾波

本章習(xí)題

第6章功率譜估計(jì)

6.1概述

6.2經(jīng)典譜估計(jì)的基本方法

6.2.1經(jīng)典譜估計(jì)法一——周期圖法

6.2.2經(jīng)典譜估計(jì)法二——間接法(相關(guān)圖法、BT譜估計(jì))

6.2.3經(jīng)典譜估計(jì)方法的改進(jìn)

6.3功率譜估計(jì)的參數(shù)模型法

6.3.1AR譜估計(jì)的相關(guān)函數(shù)法

6.3.2LevinsonDurbin算法

6.3.3AR譜估計(jì)的性質(zhì)

6.3.4MA譜估計(jì)、ARMA譜估計(jì)

6.4特征分解法譜估計(jì)

6.4.1Pisarenko諧波分解與相關(guān)矩陣的特征分解

6.4.2子空間法功率譜估計(jì)

本章習(xí)題