随机信号分析基础 第四版作 者： 王永德出版时间： 2013内容简介 《普通高等教育“十一五”国家级规划教材·电子信息类精品教材·优秀畅销书：随机信号分析基础（第4版）》主要从工程应用的角度讨论随机信号（随机过程）的理论分析和实验研究方法。全书共10章，内容包括：随机信号两种统计特性的描述方法，重点介绍数字特征，如均值、方差、相关函数、相干函数、功率谱密度、高价谱、谱相关理论和概率密度函数等的表述和实验测定（估计）方法；随机信号通过线性、非线性系统统计特性的变化；在通信、雷达和其他电子系统中常见的一些典型随机信号，如白噪声、窄带随机过程、高斯随机过程、马尔可夫过程等；以及在通信、雷达与模式识别系统中常用到的信号统计检测理论的基础知识。全书是以连续时间随机信号和离散时间随机信号（随机序列）两条线展开讨论的，内容丰富、概念清楚、系统性强、理论联系实际，反映了本学科的一些新进展。书中列举了大量例题和MATLAB应用程序举例。每章末附有大量的习题供练习。附录中介绍了广泛应用的统计试验模拟方法，即蒙特卡罗模拟。书末给出了部分习题解答供参考。目录第1章 概率论简介1.1 概率的基本概念1.2 条件概率和统计独立1.3 概率分布函数1.4 连续随机变量1.5 随机变量的函数1.6 统计平均1.7 特征函数习题第2章 随机信号概论2.1 随机过程的概念及分类2.1.1 随机过程的概念2.1.2 随机过程的分类2.2 随机过程的统计特性2.2.1 随机过程的数字特征2.2.2 随机过程的特征函数2.3 随机序列及其统计特性习题第3章 平稳随机过程3.1 平稳随机过程及其数字特征3.1.1 平稳随机过程的基本概念3.1.2 各态历经（遍历）随机过程3.2 平稳过程相关函数的性质3.2.1 平稳过程的自相关函数的性质3.2.2 平稳相依过程互相关函数的性质3.3 平稳随机序列的自相关阵与协方差阵3.1.1 Toeplitz阵3.3.2 自相关阵的正则形式3.4 随机过程统计特性的实验研究方法3.4.1 均值估计3.4.2 方差与协方差估计3.4.3 自相关函数的估计3.4.4 密度函数估计3.5 相关函数的计算举例3.6 复随机过程3.6.1 复随机变量3.6.2 复随机过程3.7 高斯随机过程习题第4章 随机信号的功率谱密度4.1 功率谱密度4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系4.3 功率谱密度的性质4.4 互谱密度及其性质4.5 白噪声与白序列4.6 复随机过程的功率谱密度4.7 功率谱密度的计算举例4.8 随机过程的高阶统计量简介4.9 谱相关的基本理论简介习题第5章 随机信号通过线性系统5.1 线性系统的基本性质5.1.1 一般线性系统5.1.2 线性时不变系统5.1.3 系统的稳定性与物理可实现的问题5.2 随机信号通过线性系统5.2.1 线性系统输出的统计特性5.2.2 系统输出的功率谱密度5.2.3 多个随机过程之和通过线性系统5.3 白噪声通过线性系统5.3.1 噪声带宽5.3.2 白噪声通过理想线性系统5.3.3 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统5.4 线性系统输出端随机过程的概率分布5.4.1 高斯随机过程通过线性系统5.4.2 宽带随机过程（非高斯）通过窄带线性系统5.5 随机序列通过线性系统5.5.1 自相关函数5.5.2 功率谱密度习题第6章 功率谱估值6.1 功率谱估值的经典法6.1.1 两种经典谱估值方法6.1.2 经典谱估值的改进6.1.3 谱估值的一些实际问题6.2 基于随机信号模型的功率谱估计6.2.1 随机时间序列的有理传输函数模型6.2.2 自回归（AR）功率谱估计6.2.3 滑动平均（MA）功率谱估计6.2.4 ARMAPSD估值6.2.5 Pisarenko谐波分解习题第7章 窄带随机过程7.1 窄带随机过程的一般概念7.2 希尔伯特变换7.2.1 希尔伯特变换和解析信号的定义7.2.2 希尔伯特变换的性质7.3 窄带随机过程的性质7.3.1 窄带随机过程的性质7.3.2 窄带随机过程性质的证明7.4 窄带高斯随机过程的包络和相位的概率分布7.4.1 窄带高斯随机过程包络和相位的一维概率分布7.4.2 窄带高斯过程包络平方的概率分布7.5 余弦信号与窄带高斯过程之和的概率分布7.5.1 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络和相位的概率分布7.5.2 余弦信号与窄带高斯过程之和的包络平方的概率分布习题第8章 随机信号通过非线性系统8.1 引言8.1.1 无记忆的非线性系统8.1.2 无记忆的非线性系统输出的概率分布8.2 直接法8.3 特征函数法8.3.1 转移函数的引入8.3.2 随机过程非线性变换的特征函数法8.3.3 普赖斯（Price）定理8.4 非线性系统的伏特拉（Voterra）级数8.4.1 伏特拉（Voterra）级数的导出8.4.2 齐次非线性系统8.4.3 多项式系统和Volterra系统8.5 非线性变换后信噪比的计算习题第9章 马尔可夫过程9.1 马尔可夫过程9.1.1 马尔可夫过程的定义及其分类9.1.2 马尔可夫链9.1.3 k步转移概率9.1.4 高斯马尔可夫序列9.1.5 连续参数马尔可夫过程9.2 独立增量过程9.3 独立随机过程习题第10章 基于假设检验的信号检测10.1 假设检验10.1.1 最大后验概率准则与似然比检验10.1.2 贝叶斯准则10.1.3 最小错误概率准则10.1.4 纽曼-皮尔孙准则10.2 已知信号的检测10.2.1 二元通信系统10.2.3 匹配滤波器习题部分习题解答附录A 随机序列收敛的几种定义附录B 蒙特卡罗模拟方法B.1 在计算机上用蒙特卡罗方法求圆周率B.2 任意分布随机数的产生方法参考文献 上一篇: 射频与微波晶体管功率放大器工程 下一篇: 微波技术基础 [李秀萍 编] 2013年版
