隨機信號處理原理與實踐

內容簡介

《隨機信號處理原理與實踐》系統地介紹了隨機信號處理的基本理論、算法及套用。全書共8章，內容包括離散時間信號處理基礎、隨機信號分析基礎、隨機信號的線性模型、非參數譜估計、最優線性濾波器、最小二乘濾波和預測、參數譜估計、自適應濾波器。《隨機信號處理原理與實踐》儘量採用大多數碩士研究生和工程技術人員熟悉的數學知識闡述基本理論，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內容。各章均給出了適當的習題和上機實驗題，以方便讀者實踐和教師教學。書中所有的MATLAB程式和實驗用數據檔案，讀者可從科學出版社的網站下載。

《隨機信號處理原理與實踐》可作為相關專業碩士研究生、高年級本科生的教材及教學參考書，也可供相關領域工程技術人員閱讀。

圖書目錄

前言

第1章離散時間信號處理基礎

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

1.2.1 離散時間系統的分類

1.2.2 離散LTI系統的回響

1.3 傅立葉變換

1.3.1 離散時間傅立葉變換

1.3.2 離散傅立葉變換

1.3.3 快速傅立葉變換

1.4 2變換

1.4.1 z變換

1.4.2 逆z變換

1.5 數字濾波器

1.5.1 系統函式

1.5.2 頻率回響

1.5.3 格型濾波器

本章小結

習題

第2章隨機信號分析基礎

2.1 隨機變數

2.1.1 機率分布函式與密度函式

2.1.2 隨機變數的數字特徵

2.2 隨機過程

2.2.1 隨機過程的基本統計量

2.2.2 獨立、不相關與正交

2.3 幾種典型的隨機過程

2.3.1 復正弦加噪聲

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

2.4.1 時域分析

2.4.2 頻域分析

2.5 譜分解定理

2.6 參數估計理論

2.6.1 估計量的性質

2.6.2 均值的估計

2.6.3 方差的估計

本章小結

習題

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 三種模型間的關係

本章小結

習題

第4章非參數譜估計

4.1 平穩隨機信號的自相關估計

4.2 相關圖法

隨機信號處理原理與實踐

基本介紹

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