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隨機信號處理(信息與通信工程第2版高等學校電子信息類專業系列教材)

  • 作者：編者:陳芳炯//金連文|責編:鍾志芳
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302601272
  • 出版日期：2022/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：190
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    全書共6章，第1?3章是基礎理論，第4?6章為信號處理的基本方法。第1章主要介紹信號的含義及信號處理的三大理論，即採樣定理、變換域分析和線性時不變系統理論；第2章主要介紹隨機信號的基本概念及數學模型；第3章主要介紹信號參數估計及信號檢測的基礎理論與方法；第4章介紹線性系統和線性變換對隨機信號特性的影響，並拓展到隨機信號的線性建模；第5章主要介紹隨機信號的濾波，含Wiener濾波、卡爾曼濾波和自適應濾波等；第6章介紹隨機信號的功率譜估計，含參數化估計方法和非參數化估計方法。
    本書力求以簡約的內容概括隨機信號處理的基本理論與方法，為讀者打下牢固的隨機信號處理知識基礎。
    本書可作為電子信息類高年級本科生和相關學科研究生的教材，也可為從事相關領域研究的科研人員提供參考。
作者介紹
編者:陳芳炯//金連文|責編:鍾志芳
目錄
第1章  數字信號處理基本概念
  1.1  概述
  1.2  離散時間信號
    1.2.1  連續時間信號的採樣
    1.2.2  採樣定理
    1.2.3  幾種常見的數字信號
    1.2.4  信號的能量、功率及周期性
    1.2.5  信號的基本運算
  1.3  信號的傅里葉變換
    1.3.1  連續時間信號的傅里葉變換
    1.3.2  離散時間信號的傅里葉變換
    1.3.3  離散傅里葉變換及其性質
  1.4  z變換
    1.4.1  z變換的定義
    1.4.2  z變換的收斂域
    1.4.3  z變換的性質
    1.4.4  逆z變換
  1.5  離散時間系統
    1.5.1  基本概念
    1.5.2  離散時間系統的單位衝激響應函數
    1.5.3  LSI系統的穩定性和因果性
    1.5.4  LSI系統的變換域分析
  本章習題
第2章  隨機信號分析基礎
  2.1  概述
    2.1.1  隨機信號的基本概念
    2.1.2  隨機信號的分類
  2.2  隨機信號的概率結構
    2.2.1  概率論基本概念
    2.2.2  隨機信號有限維概率密度及數字特徵
  2.3  隨機信號的平穩性
  2.4  離散時間隨機信號和復隨機信號
    2.4.1  離散時間隨機信號及其數字特徵
    2.4.2  復隨機信號
  2.5  隨機信號的遍歷性
    2.5.1  總集意義上的數字特徵與時間意義上的數字特徵
    2.5.2  平穩隨機信號的遍歷性
  2.6  平穩隨機信號的功率譜密度
    2.6.1  維納-辛欽定理
    2.6.2  功率譜密度的性質
    2.6.3  離散隨機序列的功率譜密度
  2.7  幾種常見的隨機信號
    2.7.1  白雜訊
    2.7.2  高斯隨機信號
    2.7.3  馬爾可夫隨機信號
  本章習題
第3章  信號參數估計與信號檢測基礎
  3.1  信號參數估計的基本概念
  3.2  估計演算法的性能指標
    3.2.1  性能指標

    3.2.2  隨機信號均值及自相關函數的估計
  3.3  估計性能界——CRB
    3.3.1  單參數實常量估計的CRB
    3.3.2  多參量估計的CRB
    3.3.3  參數變換的CRB
    3.3.4  復參數估計的CRB
  3.4  最大似然估計
    3.4.1  最大似然估計的基本原理
    3.4.2  變換參數的最大似然估計
  3.5  貝葉斯估計
    3.5.1  代價函數
    3.5.2  最小均方誤差估計
    3.5.3  條件中位數估計
    3.5.4  最大后驗概率估計
    3.5.5  貝葉斯估計舉例
  3.6  線性最小均方誤差估計
    3.6.1  隨機參量的線性最小均方誤差估計
    3.6.2  線性最小均方誤差估計的幾何解釋
  3.7  最小二乘估計
  3.8  信號檢測基礎
    3.8.1  確定性信號檢測
    3.8.2  隨機信號檢測
  本章習題
第4章  隨機信號的更新與建模
  4.1  隨機信號通過的線性系統
    4.1.1  基本概念
    4.1.2  線性系統輸入/輸出信號之間數字特徵的關係
  4.2  隨機向量的線性變換
  4.3  離散時間序列的線性模型
    4.3.1  離散時間序列的自回歸滑動平均模型
    4.3.2  ARMA模型的傳遞函數
    4.3.3  ARMA系統的等效性
  4.4  ARMA模型的數字特徵
    4.4.1  互相關函數
    4.4.2  自相關函數
    4.4.3  功率譜
  4.5  ARMA、AR、MA模型之間的關係
    4.5.1  Wold分解定理
    4.5.2  柯爾莫可洛夫定理
  本章習題
第5章  隨機信號的濾波
  5.1  數字濾波器的基本概念
  5.2  Wiener濾波
    5.2.1  最小均方誤差準則與正交性原理
    5.2.2  Wiener-Hopf正則方程
    5.2.3  Wiener濾波器的求解
  5.3  線性預測
  5.4  卡爾曼濾波
  5.5  最小二乘濾波
  5.6  匹配濾波器

  5.7  自適應濾波
    5.7.1  自適應濾波器的基本概念
    5.7.2  LMS自適應濾波器
    5.7.3  RLS自適應濾波
  本章習題
第6章  功率譜估計
  6.1  概述
  6.2  經典譜估計的基本方法
    6.2.1  經典譜估計法一——周期圖法
    6.2.2  經典譜估計法二——相關圖法
    6.2.3  經典譜估計方法的改進
  6.3  功率譜估計的參數模型法
    6.3.1  AR譜估計的相關函數法
    6.3.2  Levinson-Durbin演算法
    6.3.3  AR譜估計的性質
    6.3.4  MA譜估計與ARMA譜估計
  6.4  特徵分解法譜估計
    6.4.1  Pisarenko諧波分解與相關矩陣的特徵分解
    6.4.2  子空間法功率譜估計
  本章習題
附錄A  隨機信號處理的MATLAB模擬實例
  A.1  最大似然估計與CRB
  A.2  Wiener 濾波
  A.3  卡爾曼濾波
  A.4  自適應通道均衡
  A.5  功率譜估計

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