非平稳随机信号分析与处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王宏禹

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:22.0

装帧:

isbn号码:9787118018615

丛书系列:

图书标签:

• 随机信号
• 非平稳信号
• 信号处理
• 随机过程
• 时频分析
• 小波分析
• 谱估计
• 滤波
• 通信信号
• 雷达信号

好的，这是一份关于《非平稳随机信号分析与处理》这本书的详细图书简介，聚焦于其他相关但不同的主题，以确保内容不包含原书的核心内容。 --- 《现代通信系统中的数字信号处理技术》 图书简介 在信息爆炸的时代，通信技术是驱动社会进步的核心动力之一。本书旨在深入探讨现代通信系统中数字信号处理（DSP）技术的关键理论、核心算法及其在实际系统中的应用。本书的视角聚焦于平稳随机过程的分析方法在通信链路中的实现，以及如何利用这些技术来优化信号的传输质量、提高频谱效率和确保系统稳定性。 核心内容概览 本书内容涵盖了数字信号处理在通信领域的四个主要方面：基础理论、关键算法、系统实现与性能评估。我们着重于那些在信号的稳定状态下表现出良好统计特性的处理方法。 第一部分：通信系统中的随机信号基础 本部分首先回顾了随机信号处理的基础知识，重点讨论了宽平稳随机过程（WSS）的定义、自相关函数和功率谱密度的性质。通信系统中的噪声通常被建模为高斯白噪声，本书详细分析了如何利用平稳随机过程的理论来理解和量化这类噪声对信号的影响。我们探讨了维纳-霍夫方程在信号估计中的应用，特别是最小均方误差（MMSE）估计器的推导和特性分析。在这一部分，我们关注于那些在时间平均与系综平均相等的假设下成立的分析工具。 第二部分：现代调制与解调技术中的数字滤波 数字滤波是通信系统中的核心组件，用于信号的整形、抗混叠和噪声抑制。本书深入剖析了FIR（有限冲击响应）和IIR（无限冲击响应）滤波器的设计原理，并特别强调了在通信接收端用于消除干扰和恢复信号的平稳滤波器的优化设计。我们详细介绍了基于功率谱密度匹配的滤波器设计方法，例如谱因子分解在预加重和反加重滤波器中的应用。此外，书中还包括了自适应滤波器的基础，如最小均方误差（LMS）算法在信道均衡中的应用，前提是信道模型可以被视为在观测时间段内保持统计不变的平稳系统。 第三部分：信道编码与速率匹配 在数字通信中，信道编码是保障数据可靠传输的关键技术。本书详细阐述了经典的线性分组码、卷积码以及更先进的Turbo码和LDPC码的原理。在分析这些编码的性能时，我们主要依赖于平稳的错误概率模型和错误事件的统计特性。书中对最大似然（ML）译码进行了详尽的数学推导，并讨论了其在平稳噪声背景下的实现复杂度与性能折衷。此外，速率匹配和交织技术的理论基础也基于对固定码率和固定信道特性的假设。 第四部分：数字同步技术与平稳估计 同步是通信接收机得以正确工作的先决条件。本书聚焦于载波同步和定时同步的数字实现。我们详细介绍了基于科斯塔斯（Costas）锁相环和最大似然序列估计（MLSE）的同步算法。在分析这些同步算法的性能时，我们将其视为在平稳随机过程驱动下的跟踪误差分析。例如，在对数似然函数最大化过程中，我们通常假设了信道响应在短时间内是恒定的，这使得我们可以应用基于稳态卡尔曼滤波器或维纳滤波器的估计理论来设计最优的同步器。 第五部分：通信系统性能评估与仿真 本书的最后一部分着重于如何利用蒙特卡罗仿真来评估通信系统的性能。在仿真设计中，我们严格遵循了平稳随机过程的统计采样规则，确保仿真结果的可靠性。书中提供了大量的误码率（BER）性能曲线分析，这些分析基于固定的调制格式和已知的噪声功率谱。我们展示了如何计算和比较不同信号处理方案（如不同均衡器结构）在给定平稳信道模型下的均方误差（MSE）性能。 本书的读者对象 本书适合于通信工程、电子工程、信号处理及相关专业的高年级本科生、研究生以及从事无线通信、有线通信系统设计与研究的工程师。它为读者提供了一个坚实的理论基础，使他们能够理解并设计在统计特性恒定的通信环境中运行的高效数字信号处理模块。 ---

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初次接触这本书时，我主要关注的是它在时间序列分析方面的独到之处。市面上关于这方面的书籍汗牛充栋，但很多都停留在经典的时间序列模型，比如ARIMA等。我期待这本书能带来一些更新颖的视角，尤其是在高维数据和复杂系统建模方面。书中关于协整性和格兰杰因果检验的章节处理得相当到位，逻辑链条清晰，从定义到应用都有详尽的阐述。不过，在算法实现的层面上，我发现它似乎偏重于理论证明，而对主流编程语言（如Python或MATLAB）中的具体函数调用和参数调优探讨不足。这使得我常常需要在阅读理论后，再花大量时间去Google如何将这些数学公式转化为可执行的代码。这种“两头跑”的状态，在一定程度上减缓了我的学习进度。另外，书中对贝叶斯方法在信号处理中的应用讨论相对简略，这在我看来是一个小小的遗憾，毕竟贝叶斯框架在处理不确定性问题时展现出了巨大的潜力。总体而言，它更像是一部扎实的数学理论工具书，为理解背后的原理提供了坚实的基础，但在“如何快速解决实际问题”上，留下了不少空白。

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我对这本书的整体结构感到非常钦佩，它像一个精心搭建的知识阶梯，从基础的概率论和随机变量出发，稳步上升到复杂的鞅论和伊藤积分的应用。这种循序渐进的编排方式，确保了读者不会因为基础不牢而在中途掉队。作者在阐述随机过程的平稳性定义时，措辞精准，丝毫没有含糊之处。但话说回来，对于我这种偏好“问题导向型”学习的读者来说，这种从基础理论推导至应用的模式，有时候显得有些缓慢。我更倾向于先了解一个实际问题，然后通过该书提供的工具来解决它。书中的练习题数量相对较少，而且大多集中在理论推导的验证上，缺乏那种激发思考、需要结合多个章节知识点才能解决的综合性应用题。如果能增加更多需要综合运用多项技术的案例分析题，这本书的教学价值和对读者自主解决问题能力的培养，将会得到显著提升。它是一部优秀的理论奠基之作，但若能增加更多启发性的实践挑战，其价值会更加全面。

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作为一名关注工业数据异常检测的工程师，我购买这本书主要是希望能从中汲取一些前沿的检测理论。书中对卡尔曼滤波和粒子滤波的介绍是相当出色的，特别是对于非线性系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的对比分析，让我对两种方法的优劣有了更深刻的认识。然而，当我试图将这些知识应用于我正在处理的传感器时间序列时，我发现书中的例子大多集中在相对“理想化”的物理系统，比如简单的轨道跟踪问题。在处理实际工业场景中常见的传感器漂移、大规模数据噪声叠加以及模型失配等问题时，书中的通用框架需要进行大量的定制化修改，而这部分“定制指南”在书中几乎没有提及。我更希望看到一些关于如何评估模型鲁棒性、如何进行特征工程选择，以及在有限计算资源下如何优化滤波器的章节。这本书提供了“武器库”，但缺少了“实战演练手册”，这让理论到实际应用的转化过程变得漫长而曲折。

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这本书的封面设计很有意思，那种深邃的蓝色调配合着一些复杂的数学符号，初看之下就给人一种严谨、专业的印象。我抱着极大的期待翻开第一章，希望能找到一些关于现代信号处理领域前沿的洞见。然而，阅读体验上，我感觉作者的行文风格稍微有些过于学术化了。虽然对于科班出身的读者来说，这或许是优点，但对于我这种试图将理论应用于实践的工程师而言，中间过渡的桥梁似乎搭建得不够稳固。特别是涉及到某些高级滤波器的推导过程，感觉跳跃性比较大，需要反复查阅其他教材来补充理解。我尤其欣赏其中关于时频分析方法的介绍，那部分内容讲解得非常细致，图表也十分精美，让人能直观地感受到不同窗口函数对信号局部特性的影响。总的来说，它更像是一本为研究生准备的参考手册，而非一本面向广泛工程实践者的入门读物。如果能在应用案例上再丰富一些，哪怕是简化版的仿真演示，整体的实用价值会大大提升。这本书无疑在理论深度上达到了一个很高的水准，值得那些追求理论深究的读者仔细研读。

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这本书的排版和装帧确实无可挑剔，纸张质量很好，长时间阅读下来眼睛也不会太累，这对于长时间伏案工作的研究人员来说，是一个非常贴心的细节。我印象最深的是关于随机过程收敛性的论述，那部分内容组织得非常精妙，从依概率收敛到依平方收敛，每一步的数学论证都环环相扣，展现了作者深厚的数学功底。然而，这种严谨性也带来了一个副作用：可读性略有下降。有些证明过程过于冗长，而且缺乏必要的直觉性解释。我感觉自己像是在啃一块坚硬的石头，虽然最终能咬碎，但过程中的阻力感很强。如果作者能在每一个关键定理后，加入一段“通俗解释”或者“物理意义阐述”，哪怕只有三五行，想必能帮助读者更快地建立起对该理论的感性认识。对于非数学专业背景的读者来说，这种“硬啃”式的学习是相当耗费精力的。我希望未来的版本能够考虑增加一些引导性的旁白，让理论的展开更加润物细无声。

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