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随机信号分析 - 中国高校教材图书网
相关类别图书
作 者:宋骊平
出版社:西安电子科技大学出版社
用 途:
中 图:工业技术
专 业:工学
制 品:图书
读 者:
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书名: 随机信号分析
ISBN:9787560656755 条码:
作者: 宋骊平  相关图书 装订:0
印次:1-1 开本:16开
定价: ¥40.00  折扣价:¥38.00
折扣:0.95 节省了2元
字数: 399千字
出版社: 西安电子科技大学出版社 页数: 272页
发行编号:5606 每包册数: 10
出版日期: 2020-08-04
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内容简介:
本书主要介绍随机信号的基本概念、原理及其分析处理方法。全书共分六章,首先从概率论基础知识入手,由随机变量引出随机过程,介绍了随机过程的定义、基本特性和描述方法,详细讨论了随机过程的线性变换及其分析方法;然后介绍了平稳窄带随机过程,重点分析了窄带正态过程,探讨了其包络和相位的概率分布等,并介绍了平稳随机过程的非线性变换方法;最后介绍了在工程实践中估计自相关函数和功率谱密度的问题,并给出了功率谱估计的实例。
本书可作为高等院校工科电子信息类专业的高年级本科生和研究生的专业基础课教材,也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

作者简介:
 
章节目录:
第1章 概率论基础 (1)

1.1 概率空间 (1)

1.1.1 随机试验 (1)

1.1.2 样本空间 (1)

1.1.3 概率空间 (2)

1.2 条件概率空间 (3)

1.2.1 条件概率 (3)

1.2.2 乘法公式 (3)

1.2.3 全概率公式 (4)

1.2.4 贝叶斯公式 (4)

1.3 随机变量 (5)

1.3.1 随机变量的概念 (5)

1.3.2 离散随机变量 (5)

1.3.3 连续随机变量 (7)

1.3.4 多维随机变量 (10)

1.4 随机变量函数的分布 (14)

1.4.1 离散随机变量函数的分布 (15)

1.4.2 连续随机变量函数的分布 (15)

1.4.3 多维随机变量函数的分布 (16)

1.5 随机变量的数字特征 (18)

1.5.1 数学期望 (18)

1.5.2 方差与标准差 (19)

1.5.3 协方差与相关系数 (19)

1.5.4 随机变量的矩 (20)

1.6 随机变量的特征函数 (22)

1.6.1 复随机变量 (23)

1.6.2 随机变量的特征函数 (24)

1.6.3 特征函数的性质 (24)

1.6.4 特征函数与矩的关系 (25)

1.6.5 多维随机变量的特征函数 (25)

1.7 极限定理 (27)

1.7.1 切比雪夫不等式 (27)

1.7.2 中心极限定理 (27)

习题1 (29)

第2章 随机过程 (32)

2.1 随机过程的基本概念 (32)

2.1.1 随机过程的定义 (32)

2.1.2 随机过程的概率分布 (36)

2.1.3 随机过程的矩函数 (38)

2.1.4 随机过程的特征函数 (41)

2.2 平稳随机过程 (42)

2.2.1 特点和分类 (42)

2.2.2 各态历经过程 (45)

2.2.3 相关函数的性质 (50)

2.2.4 相关系数和相关时间 (53)

2.3 联合平稳随机过程 (55)

2.3.1 两个随机过程的联合概率分布和矩函数 (55)

2.3.2 联合平稳随机过程的矩函数 (57)

2.4 离散时间随机过程 (59)

2.4.1 离散时间随机过程的定义 (59)

2.4.2 离散时间随机过程的概率分布 (60)

2.4.3 离散时间随机过程的数字特征 (61)

2.4.4 平稳离散时间随机过程相关函数的性质 (66)

2.5 正态随机过程 (66)

2.5.1 一般正态随机过程 (66)

2.5.2 平稳正态随机过程 (68)

2.5.3 正态随机过程的矢量矩阵表示 (69)

2.6 平稳随机过程的谱分析 (71)

2.6.1 频谱密度的概念 (71)

2.6.2 功率谱密度的定义 (72)

2.6.3 功率谱密度与相关函数的关系 (74)

2.6.4 功率谱密度的性质 (77)

2.6.5 联合平稳随机过程的互谱密度 (79)

2.6.6 离散时间随机过程的功率谱密度 (81)

2.7 白噪声 (82)

习题2 (86)

第3章 随机过程的线性变换 (90)

3.1 线性变换与线性系统概述 (90)

3.1.1 线性系统的基本概念 (90)

3.1.2 随机过程线性变换的研究课题 (94)

3.2 随机过程的微分和积分过程 (94)

3.2.1 随机过程的极限 (94)

3.2.2 随机过程的连续性 (95)

3.2.3 随机过程的微分(导数) (97)

3.2.4 随机过程的微分变换 (99)

3.2.5 随机过程的积分 (102)

3.2.6 随机过程的积分变换 (103)

3.3 随机过程通过连续时间系统的分析 (104)

3.3.1 冲激响应法 (104)

3.3.2 频谱法 (107)

3.4 随机过程通过离散时间系统的分析 (111)

3.4.1 冲激响应法 (111)

3.4.2 频域分析法 (114)

3.5 白噪声通过线性系统 (114)

3.5.1 一般关系式 (114)

3.5.2 噪声等效通频带 (115)

3.5.3 白噪声通过RC积分电路 (116)

3.5.4 白噪声通过理想低通线性系统 (117)

3.5.5 白噪声通过理想带通线性系统 (118)

3.5.6 白噪声通过高斯形带通线性系统 (119)

3.6 随机过程线性变换后的概率分布 (121)

3.6.1 输入为正态过程 (122)

3.6.2 输入为宽带(相对于系统的通频带而言)非正态过程 (123)

3.6.3 输入为白噪声 (124)

习题3 (125)

第4章 平稳窄带随机过程 (130)

4.1 窄带随机过程表示为准正弦振荡 (130)

4.1.1 窄带随机过程的形成和特点 (130)

4.1.2 窄带随机过程的表示式 (130)

4.2 解析信号和Hilbert变换 (132)

4.2.1 正弦(型)信号的复信号表示 (132)

4.2.2 高频窄带信号的复信号表示 (133)

4.2.3 解析信号与Hilbert变换 (134)

4.3 解析复随机过程 (137)

4.3.1 复随机变量 (137)

4.3.2 复随机过程 (138)

4.3.3 解析复随机过程的相关函数和功率谱密度 (139)

4.3.4 窄带随机过程的复包络及其统计特性 (141)

4.4 窄带正态过程包络和相位的概率分布 (145)

4.4.1 窄带正态噪声包络和相位的概率分布 (145)

4.4.2 窄带正态噪声加正弦(型)信号时合成过程包络和相位的概率分布 (149)

4.5 窄带随机过程包络平方的概率分布 (153)

4.5.1 窄带正态噪声包络平方的概率分布 (153)

4.5.2 窄带正态噪声加正弦(型)信号时合成过程包络平方的概率分布 (154)

4.5.3 χ2分布和非中心χ2分布 (154)

习题4 (159)

第5章 平稳随机过程的非线性变换 (161)

5.1 非线性变换概述 (161)

5.2 平稳随机过程非线性变换的直接法 (163)

5.2.1 平稳正态噪声通过全波平方律器件 (163)

5.2.2 噪声和信号共同通过全波平方律器件 (166)

5.2.3 用差拍法与和拍法定性确定输出功率谱 (169)

5.2.4 厄密特多项式法 (171)

5.2.5 平稳正态噪声通过半波线性律器件 (174)

5.3 平稳随机过程非线性变换的变换法 (177)

5.3.1 转移函数 (177)

5.3.2 非线性器件输出过程的矩函数 (180)

5.3.3 普赖斯法 (184)

5.4 平稳随机过程非线性变换的缓变包络法 (187)

5.4.1 无负载反作用的缓变包络法 (187)

5.4.2 有负载反作用的缓变包络法 (191)

5.5 随机过程通过限幅器的分析 (196)

5.5.1 限幅对概率分布的影响 (197)

5.5.2 限幅对功率谱的影响 (200)

5.5.3 噪声与正弦信号共同通过限幅中频放大器 (203)

5.6 无线电系统输出端信噪比的计算 (204)

习题5 (208)

第6章 平稳随机过程的谱估计 (210)

6.1 概述 (210)

6.2 自相关函数估计 (211)

6.2.1 直接估计法 (211)

6.2.2 快速傅里叶变换(FFT)估计法 (215)

6.3 经典功率谱估计 (217)

6.3.1 间接法 (217)

6.3.2 周期图法 (222)

6.3.3 周期图法的改进方法 (227)

6.4 现代谱估计 (232)

6.4.1 信号模型及其选择 (233)

6.4.2 AR模型谱估计法 (234)

6.5 谱估计的应用实例 (235)

6.5.1 非相干散射雷达的自相关函数与功率谱估计 (235)

6.5.2 无线电频谱感知中的功率谱估计 (239)

习题6 (242)

附录1 非平稳随机过程的功率谱密度 (244)

附录2 一个二重积分公式的证明 (246)

附录3 检波器电压传输系数的推导 (248)

附录4 赖斯分布随机过程统计均值的求解推导 (251)

附录5 一些公式 (252)

附录6 实验 (253)

附录7 部分习题参考答案 (255)

参考文献 (262
精彩片段:
 
书  评:
 
其  它:
 

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