图书介绍
随机信号分析基础 第2版PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王永德，王军编著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：7505382527
- 出版时间：2003
- 标注页数：252页
- 文件大小：8MB
- 文件页数：262页
- 主题词：随机信号－信号分析－高等学校－教材
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图书目录
第1章 概率论简介1
1.1 概率的基本概念1
1.2 条件概率和统计独立2
1.3 概率分布函数2
1.4 连续随机变量3
1.5 随机变量的函数6
1.6 统计平均12
1.7 特征函数14
习题17
第2章 随机信号概论21
2.1 随机过程的概念及分类21
2.1.1 随机过程的概念21
2.1.2 随机过程的分类22
2.2 随机过程的统计特性23
2.2.1 随机过程的数字特征26
2.2.2 随机过程的特征函数31
2.3 随机序列及其统计特性31
习题35
第3章 平稳随机过程37
3.1 平稳随机过程及其数字特征37
3.1.1 平稳随机过程的基本概念37
3.1.2 各态历经（遍历）随机过程41
3.2 平稳过程相关函数的性质45
3.2.1 平稳过程的自相关函数的性质46
3.2.2 平稳相依过程互相关函数的性质49
3.3 平稳随机序列的自相关阵与协方差阵51
3.3.1 Toeplitz阵51
3.3.2 自相关阵的正则形式52
3.4 随机过程统计特性的实验研究方法53
3.4.1 均值估计54
3.4.2 方差估计55
3.4.3 自相关函数的估计57
3.4.4 密度函数估计59
3.5 相关函数的计算举例62
3.6 复随机过程64
3.6.1 复随机变量64
3.6.2 复随机过程66
3.7 高斯随机过程68
习题72
第4章 随机信号的功率谱密度77
4.1 功率谱密度77
4.2 功率谱密度与自相关函数之间的关系80
4.3 功率谱密度的性质85
4.4.1 互谱密度87
4.4 互谱密度及其性质87
4.4.2 互谱密度的性质88
4.4.3 相干函数89
4.5 白噪声与白序列90
4.6 功率谱估值的经典法96
4.6.1 两种经典谱估值方法97
4.6.2 经典谱估值的改进98
4.6.3 谱估值的一些实际问题101
4.7 复随机过程的功率谱密度102
4.8 功率谱密度的计算举例102
4.9 随机过程的高阶统计量简介106
4.10 谱相关的基本理论简介107
习题109
5.1.1 一般线性系统113
5.1.2 线性时不变系统113
第5章 随机信号通过线性系统113
5.1 线性系统的基本性质113
5.1.3 系统的稳定性与物理可实现的问题116
5.2 随机信号通过线性系统118
5.2.1 线性系统输出的统计特性118
5.2.2 系统输出的功率谱密度124
5.2.3 多个随机过程之和通过线性系统129
5.3 白噪声通过线性系统131
5.3.1 噪声带宽131
5.3.2 白噪声通过理想线性系统133
5.3.3 白噪声通过具有高斯频率特性的线性系统137
5.4 线性系统输出端随机过程的概率分布138
5.4.1 高斯随机过程通过线性系统139
5.4.2 宽带随机过程（非高斯）通过窄带线性系统139
5.5.1 自相关函数141
5.5 随机序列通过线性系统141
5.5.2 功率谱密度145
习题151
第6章 窄带随机过程156
6.1 窄带随机过程的一般概念156
6.2 希尔伯特变换159
6.2.1 希尔伯特变换和解析信号的定义159
6.2.2 希尔伯特变换的性质160
6.3 窄带随机过程的性质164
6.3.1 窄带随机过程的性质164
6.3.2 窄带随机过程性质的证明165
6.4 窄带高斯随机过程的包络和相位的概率分布168
6.4.1 窄带高斯随机过程包络和相位的一维概率分布168
6.4.2 窄带高斯过程包络平方的概率分布170
6.5.1 余弦信号与窄带高斯过程包络之和的相位概率分布171
6.5 余弦信号与窄带高斯过程之和的概率分布171
6.5.2 余弦信号与窄带高斯过程包络平方的概率分布173
习题174
第7章 随机信号通过非线性系统177
7.1 引言177
7.1.1 无记忆的非线性系统177
7.1.2 无记忆的非线性系统输出的概率分布178
7.2 直接法180
7.3 特征函数法188
7.3.1 转移函数的引入188
7.3.2 随机过程非线性变换的特征函数法190
7.3.3 普赖斯（Price）定理194
7.4 非线性系统的伏特拉（Voterra）级数197
7.4.1 伏特拉（Voterra）级数的导出197
7.4.2 齐次非线性系统200
7.4.3 多项式系统和Volterra系统202
7.5 非线性变换后信噪比的计算203
习题207
第8章 马尔可夫过程210
8.1 马尔可夫过程210
8.1.1 马尔可夫过程的定义210
8.1.2 马尔可夫过程的分类210
8.1.3 马尔可夫链210
8.1.4 k步转移概率213
8.1.5 高斯马尔可夫序列216
8.1.6 连续参数马尔可夫过程218
8.2 独立增量过程218
8.3 独立随机过程229
习题230
部分习题解233
附录随机序列收敛的几种定义250
参考文献252