隨機信號分析與處理

前言

　　隨機信號分析與處理是研究隨機信號的特點及其處理方法的專業(yè)基礎(chǔ)課程，是目標(biāo)檢測、估計、濾波等信號處理理論的基礎(chǔ)，在通信、雷達(dá)、自動控制、隨機振動、圖像處理、氣象預(yù)報、生物醫(yī)學(xué)、地震信號處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，隨機信號分析與處理的理論將日益廣泛和深入?！　”窘滩氖亲髡咴诙嗄曛v授隨機信號分析、信號檢測與估計課程講稿的基礎(chǔ)上，根據(jù)新的教學(xué)大綱、結(jié)合教學(xué)工作體會和相關(guān)科研工作的成果編寫的。目的是使讀者通過本課程的學(xué)習(xí)掌握隨機信號分析與處理的基本理論和系統(tǒng)的分析方法。本教材的參考學(xué)時數(shù)是講授與課堂研討50?54學(xué)時，實驗6學(xué)時，教材中每章都給出了研討題，以適應(yīng)研究型教學(xué)的開展，實驗和課程設(shè)計可根據(jù)教學(xué)需要進(jìn)行取舍?！　”窘滩耐怀龅奶攸c體現(xiàn)在：　?。?）將隨機信號分析、信號檢測與估計有機地融合在一本教材中?！　。?）加強了基本概念的闡述，減少了繁瑣的公式推導(dǎo)過程，增加了許多信號處理的實例，體現(xiàn)了“厚基礎(chǔ)、重實踐、理論與實踐相結(jié)合”的教學(xué)原則?！　。?）引入了基于MATLAB的隨機過程分析方法，許多例題給出了MATLAB程序，使抽象的理論分析更加形象化。每章都給出了一定數(shù)量的計算機作業(yè)、實驗和課程設(shè)計，這是本教材加強實踐性環(huán)節(jié)的具體體現(xiàn)。　?。?）圍繞信號處理實例，在每章的最后配備了若干研討題，便于教師開展研究型教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生開展研究，培養(yǎng)科學(xué)研究能力?！　”窘滩膶⒘硇谐霭媾涮椎膶W(xué)習(xí)指導(dǎo)書和實驗指導(dǎo)書，教學(xué)課件和教材中程序可通過作者的網(wǎng)絡(luò)課程下載或向作者本人直接索取。　　本書由羅鵬飛編寫了第1~5章、第7~9章，張文明編寫了第6章并整理了全書的習(xí)題和部分實驗內(nèi)容。在教材編寫過程中，講師熊躍軍和在讀的博士生、碩士生來慶富、李劉才、李霄輝、許可、李軍、羅佳、趙晶、彭歲陽參與了教材圖形、實驗程序的編寫工作，何志華、王象、張劍在本科學(xué)習(xí)期間參與了部分實驗內(nèi)容設(shè)計工作，在此一并表示感謝。本教材入選了清華大學(xué)出版社“新坐標(biāo)高等理工教材和教學(xué)資源體系創(chuàng)新與服務(wù)計劃”，教材編寫過程得到了清華大學(xué)出版社的大力支持，劉彤和鄒開顏兩位編輯與作者進(jìn)行了大量的溝通，提出了許多寶貴建議，在本教材的第二版出版過程中，又得到了編輯文怡、趙從棉的幫助，在此表示誠摯的謝意?！　∽髡摺　?011·12·08

內(nèi)容概要

　　《新坐標(biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)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(yīng)用。全書共8章，主要內(nèi)容包括隨機變量基礎(chǔ)、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?！缎伦鴺?biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)系列教材：隨機信號分析與處理（第2版）》在內(nèi)容編排上按照基本理論、應(yīng)用實例、實驗的形式展開，強調(diào)對隨機信號分析與處理基本概念的理解和系統(tǒng)方法的掌握，注重理論和實踐的結(jié)合，特別是強調(diào)MATLAB在隨機信號分析與處理中的應(yīng)用，書中給出了大量的例題和信號處理實例，每章最后附有研討題、習(xí)題、計算機作業(yè)、實驗和課程設(shè)計內(nèi)容，部分習(xí)題附有答案?！　　缎伦鴺?biāo)大學(xué)本科電子信息類專業(yè)系列教材：隨機信號分析與處理（第2版）》可作為高等學(xué)校電子信息類專業(yè)本科生的教材，也可供信號處理相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

第1章 隨機變量基礎(chǔ)1.1 概率論的基本術(shù)語1.2 隨機變量的定義1.3 隨機變量的分布函數(shù)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(shù)字特征1.5.1 均值1.5.2 方差1.5.3 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)1.5.4 矩1.5.5 數(shù)字特征計算舉例1.6 隨機變量的函數(shù)1.6.1 一維隨機變量函數(shù)的分布1.6.2 多維隨機變量函數(shù)的分布1.6.3 隨機變量函數(shù)的數(shù)字特征1.7 多維正態(tài)隨機變量1.7.1 二維正態(tài)隨機變量1.7.2 多維正態(tài)隨機變量1.7.3 正態(tài)隨機變量的線性變換1.8 復(fù)隨機變量及其統(tǒng)計特性1.9 信號處理實例1.1 0MATLAB的統(tǒng)計函數(shù)1.1 0.1 概率密度和概率分布函數(shù)1.1 0.2 用MATLAB求隨機變量的統(tǒng)計特性習(xí)題計算機作業(yè)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(tǒng)計描述2.2.1 隨機過程的概率分布2.2.2 隨機過程的數(shù)字特征2.3 平穩(wěn)隨機過程2.3.1 平穩(wěn)隨機過程的定義2.3.2 平穩(wěn)隨機過程自相關(guān)函數(shù)的特性2.3.3 平穩(wěn)隨機過程的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)時間2.3.4 其他平穩(wěn)的概念2.3.5 隨機過程的各態(tài)歷經(jīng)性2.4 隨機過程的聯(lián)合分布和互相關(guān)函數(shù)2.4.1 聯(lián)合分布函數(shù)和聯(lián)合概率密度2.4.2 互相關(guān)函數(shù)及其性質(zhì)2.5 隨機過程的功率譜密度2.5.1 連續(xù)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(wěn)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(tài)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(chǎn)生2.7.2 隨機序列的數(shù)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(diào)制信號的功率譜2.8.2 數(shù)字圖像的直方圖均衡習(xí)題計算機作業(yè)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(shù)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(tǒng)分析3.2.1 沖激響應(yīng)法3.2.2 頻譜法3.2.3 平穩(wěn)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(tǒng)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(tǒng)輸出端隨機過程的概率分布3.6.1 正態(tài)隨機過程通過線性系統(tǒng)3.6.2 隨機過程的正態(tài)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(xí)題計算機作業(yè)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(tǒng)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(guān)函數(shù)4.2 非線性系統(tǒng)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(tǒng)分析的級數(shù)展開法4.4 信號處理實例：量化噪聲分析習(xí)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(zhì)5.2 信號的復(fù)信號表示5.2.1 確知信號的復(fù)信號表示5.2.2 隨機信號的復(fù)信號表示5.3 窄帶隨機過程的統(tǒng)計特性5.3.1 窄帶隨機過程的準(zhǔn)正弦振蕩表示5.3.2 窄帶隨機過程的統(tǒng)計特性5.4 窄帶正態(tài)隨機過程包絡(luò)和相位的分布5.4.1 窄帶正態(tài)噪聲的包絡(luò)和相位的分布5.4.2 窄帶正態(tài)噪聲加正弦信號的包絡(luò)和相位的分布5.4.3 窄帶正態(tài)過程包絡(luò)平方的分布5.5 信號處理實例--通信系統(tǒng)的抗噪性能分析5.5.1 幾種常見的調(diào)制解調(diào)技術(shù)5.5.2 解調(diào)系統(tǒng)的抗噪性能分析習(xí)題計算機作業(yè)研討題實驗實驗5.1 窄帶高斯隨機過程的產(chǎn)生實驗5.2 語音信號通過非線性系統(tǒng)分析（課程設(shè)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(zhuǎn)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(wěn)鏈6.1.6 馬爾可夫鏈中狀態(tài)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(xí)題計算機作業(yè)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(shù)估計7.2.3 最大后驗概率估計7.3 最大似然估計7.4 估計量的性能7.4.1 性能指標(biāo)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(biāo)跟蹤習(xí)題計算機作業(yè)研討題實驗維納濾波實驗--噪聲中語音信號的恢復(fù)第8章 檢測理論8.1 假設(shè)檢驗的基本概念8.2 判決準(zhǔn)則8.2.1 貝葉斯準(zhǔn)則8.2.2 極大極小準(zhǔn)則8.2.3 紐曼?皮爾遜準(zhǔn)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(fù)合假設(shè)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(shè)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(shù)字傳輸8.7.2 雙門限檢測器8.7.3 模式識別（分類）習(xí)題計算機作業(yè)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(xí)題參考答案參考文獻(xiàn)

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