隨機信號處理原理與實踐

前言

　　信號處理是信息科學(xué)中非常重要的一門專業(yè)基礎(chǔ)學(xué)科。近20年來，信號處理學(xué)科獲得了迅速發(fā)展，這段時期新發(fā)展的理論、方法和技術(shù)已成為現(xiàn)代信號處理的主要標志?，F(xiàn)代信號處理已經(jīng)廣泛應(yīng)用于通信、多媒體、自動化、地球物理、航空航天、生物醫(yī)學(xué)、天文、振動工程等幾乎所有的技術(shù)領(lǐng)域?！　‰S機信號處理是現(xiàn)代信號處理的重要組成部分。國內(nèi)大部分高等院校都將“隨機信號處理”列為“信息與通信工程”、“控制科學(xué)與工程”、“生物醫(yī)學(xué)工程”等（學(xué)術(shù)型）碩士研究生，以及“電子與通信工程”、“控制工程”等工程碩士研究生的學(xué)位課、專業(yè)基礎(chǔ)課。目前這些信息科學(xué)類碩士研究生的招生規(guī)模一直都在擴大，從2009年起，我國許多高校也開始招收信息科學(xué)類的全日制工程碩士研究生。為了適應(yīng)社會需求，無論是學(xué)術(shù)型碩士還是工程型碩士，乃至今后一段時期內(nèi)，工科類碩士研究生的課程設(shè)置應(yīng)體現(xiàn)工程性、實踐性和應(yīng)用性?！　〉侥壳盀橹梗瑖鴥?nèi)已出版多部“隨機信號處理”課程的教材，有些水平還很高。但這些教材往往過分強調(diào)理論，也要求讀者有較高的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對于大多數(shù)一般院校的碩士研究生，特別是工程碩士研究生，這些教材所采用的數(shù)學(xué)知識往往成為難以克服的障礙。作者多年的教學(xué)實踐表明，目前還沒有特別適合工程碩士研究生和一般院校碩士研究生使用的“隨機信號處理”課程的教材。因此，以“工程性、實踐性和應(yīng)用性”為目標進行“隨機信號處理”課程的教材建設(shè)是十分有意義的。為了適應(yīng)教材建設(shè)的需要，作者在長年從事本科生、研究生信號處理系列課程教學(xué)和建設(shè)工作，以及這一領(lǐng)域的科研工作的基礎(chǔ)上，編寫了這部有一定特色的教材?！　∪珪卜?章。第l章回顧和概述了離散時間信號處理的基本內(nèi)容，這些內(nèi)容是本科“數(shù)字信號處理”課程的教學(xué)內(nèi)容。第2章回顧了離散時間隨機過程的基本概念，討論了隨機信號通過線性系統(tǒng)和譜分解定理，還提供了估計理論的人門性介紹。第3章討論了隨機信號的三種線性模型，以及這三種模型間的關(guān)系。前三章內(nèi)容是學(xué)習(xí)后續(xù)章節(jié)的必要基礎(chǔ)。第4章討論了平穩(wěn)隨機信號的自相關(guān)估計，闡述了非參數(shù)譜估計的相關(guān)圖法和周期圖法，最后介紹了語音信號的非參數(shù)譜估計實例。第5章討論了最優(yōu)線性濾波器，包括最優(yōu)信號估計、線性均方估計、維納濾波器及最優(yōu)線性預(yù)測等內(nèi)容。最優(yōu)線性濾波理論簡潔而完美，是隨機信號處理的經(jīng)典內(nèi)容。第6章討論了最小二乘濾波和預(yù)測，包括最小二乘原理、線性最小二乘估計、最小二乘FIR濾波器及最小二乘線性預(yù)測。

內(nèi)容概要

　　《隨機信號處理原理與實踐》系統(tǒng)地介紹了隨機信號處理的基本理論、算法及應(yīng)用。全書共8章，內(nèi)容包括離散時間信號處理基礎(chǔ)、隨機信號分析基礎(chǔ)、隨機信號的線性模型、非參數(shù)譜估計、最優(yōu)線性濾波器、最小二乘濾波和預(yù)測、參數(shù)譜估計、自適應(yīng)濾波器?！峨S機信號處理原理與實踐》盡量采用大多數(shù)碩士研究生和工程技術(shù)人員熟悉的數(shù)學(xué)知識闡述基本理論，注重用例子解釋基本概念，用MATLAB仿真實驗幫助讀者理解所學(xué)內(nèi)容。各章均給出了適當?shù)牧?xí)題和上機實驗題，以方便讀者實踐和教師教學(xué)。書中所有的MATLAB程序和實驗用數(shù)據(jù)文件，讀者可從科學(xué)出版社的網(wǎng)站下載?！　　峨S機信號處理原理與實踐》可作為相關(guān)專業(yè)碩士研究生、高年級本科生的教材及教學(xué)參考書，也可供相關(guān)領(lǐng)域工程技術(shù)人員閱讀。

書籍目錄

前言第1章 離散時間信號處理基礎(chǔ)1.1 離散時間信號1.1.1 常用離散時間信號1.1.2 序列的基本運算1.2 離散時間系統(tǒng)1.2.1 離散時間系統(tǒng)的分類1.2.2 離散LTI系統(tǒng)的響應(yīng)1.3 傅里葉變換1.3.1 離散時間傅里葉變換1.3.2 離散傅里葉變換1.3.3 快速傅里葉變換1.4 2變換1.4.1 z變換1.4.2 逆z變換1.5 數(shù)字濾波器1.5.1 系統(tǒng)函數(shù)1.5.2 頻率響應(yīng)1.5.3 格型濾波器本章小結(jié)習(xí)題第2章 隨機信號分析基礎(chǔ)2.1 隨機變量2.1.1 概率分布函數(shù)與密度函數(shù)2.1.2 隨機變量的數(shù)字特征2.2 隨機過程2.2.1 隨機過程的基本統(tǒng)計量2.2.2 獨立、不相關(guān)與正交2.3 幾種典型的隨機過程2.3.1 復(fù)正弦加噪聲2.3.2 實高斯過程2.3.3 諧波過程2.3.4 高斯一馬爾可夫過程2.4 隨機信號通過線性系統(tǒng)2.4.1 時域分析2.4.2 頻域分析2.5 譜分解定理2.6 參數(shù)估計理論2.6.1 估計量的性質(zhì)2.6.2 均值的估計2.6.3 方差的估計本章小結(jié)習(xí)題第3章 隨機信號的線性模型3.1 AR過程3.1.1 AR（1）模型3.1.2 AR（2）模型3.1.3 AR（p）模型3.2 MA過程3.3 ARMA過程3.4 三種模型間的關(guān)系本章小結(jié)習(xí)題第4章 非參數(shù)譜估計4.1 平穩(wěn)隨機信號的自相關(guān)估計4.2 相關(guān)圖法4.3 周期圖法4.4 周期圖法的改進4.4.1 平滑單一周期圖4.4.2 多個周期圖求平均4.5 應(yīng)用舉例4.5.1 語音頻譜分析4.5.2 語譜圖本章小結(jié)習(xí)題第5章 最優(yōu)線性濾波器5.1 最優(yōu)信號估計5.2 線性均方估計5.2.1 誤差性能曲面5.2.2 線性最小均方誤差估計器5.2.3 正交原理5.3 維納濾波器5.3.1 Wiene－Hopf方程5.3.2 FIR維納濾波器5.4 最優(yōu)線性預(yù)測5.4.1 前向線性預(yù)測5.4.2 后向線性預(yù)測5.4.3 Levinson-Durbin算法5.4.4 格型預(yù)測誤差濾波器本章小結(jié)習(xí)題第6章 最小二乘濾波和預(yù)測6.1 最小二乘原理6.2 線性最小二乘估計6.2.1 正則方程6.2.2 正交原理6.2.3 投影算子6.3 最小二乘FIR濾波器6.4 最小二乘線性預(yù)測本章小結(jié)習(xí)題第7章 參數(shù)譜估計7.1 信號建模7.2 AR模型譜估計7.2.1 最大熵譜估計7.2.2 自相關(guān)法7.2.3 協(xié)方差法7.2.4 改進的協(xié)方差法7.2.5 Burg算法7.2.6 AR模型階的確定7.3 MA模型譜估計7.4 ARMA模型譜估計7.5 應(yīng)用舉例7.5.1 “預(yù)白化一后著色”譜估計7.5.2 語音信號的線性預(yù)測本章小結(jié)習(xí)題第8章 自適應(yīng)濾波器8.1 自適應(yīng)濾波原理8.2 最速下降法8.3 LMS自適應(yīng)濾波器8.3.1 基本的LMS算法8.3.2 I.MS算法的收斂性分析8.3.3 I.MS算法的改進8.4 最小二乘自適應(yīng)濾波器8.4.1 RLS算法8.4.2 RLS算法的收斂性分析8.5 應(yīng)用舉例8.5.1 自適應(yīng)干擾對消8.5.2 自適應(yīng)信道均衡器本章小結(jié)習(xí)題參考文獻

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