具体描述
《随机信号分析》讨论随机信号的基本概念和随机信号的分析计算方法。其特色可归纳为：注重信号处理领域整体知识体系的构建，连续随机信号和离散随机序列分析并重，理论分析与实验实践相结合，以及引入最新的研究成果等。全书共分为6章，包括概率论知识回顾、随机过程及其特征描述、平稳随机过程的线性变换、平稳窄带随机过程、平稳随机过程的非线性变换和非平稳随机过程的特征描述等。书中结合内容的论述，列举了典型的例题，并附有相当数量的习题和部分习题参考答案。此外，《随机信号分析》还配有相应的电子课件可免费提供给任课教师。
《随机信号分析》可作为高等院校工科电子信息类专业的专业基础课教材。也可作为从事信号处理的科技人员的参考书。
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普通高等教育电子通信类特色专业系列规划教材:随机信号分析
《信息爆炸时代的信号解读：从噪声中提炼价值》 在这个信息以前所未有的速度和规模爆炸式增长的时代，我们每天都被海量的数据所淹没。从天气预报到金融市场的波动，从医疗诊断的图像到通信系统的传输，信号无处不在，它们承载着关于我们世界运转规律的宝贵信息。然而，这些信号并非总是清晰、纯净的。它们常常混杂着各种形式的噪声，就像在喧嚣的人群中寻找一个特定的声音。如何从这些嘈杂的信号中有效地捕捉、理解和利用其内在的信息，成为摆在我们面前的重大挑战。 《信息爆炸时代的信号解读：从噪声中提炼价值》正是为了回应这一挑战而诞生的。本书并非一本枯燥的教科书，而是试图以一种更加贴近实际应用、富有洞察力的方式，带领读者深入理解那些隐藏在信号背后的奥秘。我们将目光投向那些看不见的、却深刻影响着我们生活的“信号”，并探讨如何成为一名出色的“信号解读师”。 第一部分：信号的本质与噪声的困扰 我们将从最基础的层面出发，重新审视“信号”这个概念。信号究竟是什么？它们是如何产生的？不同的信号类型，如确定性信号和随机信号，各自具有怎样的特性？我们会通过生动形象的例子，帮助读者建立对信号基本属性的直观认识。例如，我们将分析一段音乐旋律，它包含了频率、振幅、相位等信息，是一种相对有序的信号。而如果我们将这段音乐录制下来，其中可能会混入环境中的杂音，如电流声、背景噪音，这些就是噪声。 接着，我们将深入探讨“噪声”的起源和表现形式。噪声并非总是偶然的、毫无规律的。它可以是物理设备的老化、环境干扰、测量误差，甚至是系统固有的不确定性。我们会介绍几种常见的噪声模型，例如加性噪声、乘性噪声，并分析它们对信号完整性的不同影响。通过理解噪声的特性，我们才能更好地制定对抗和滤除噪声的策略。想象一下，你在嘈杂的咖啡馆里试图与朋友通话，对方的声音被咖啡机的轰鸣声、人们的交谈声所干扰，这就是一个典型的噪声环境。 第二部分：从统计学视角洞察随机信号 与那些行为可预测的确定性信号不同，许多现实世界中的信号表现出随机性。例如，股票价格的每日波动、大气中粒子的运动、甚至我们身体的生理节律，都难以用简单的数学函数精确描述。这部分内容将聚焦于“随机信号”的分析。我们并非要用微积分的精确去束缚那些本身就充满不确定性的现象，而是要拥抱这种不确定性，并从中提取有意义的信息。 我们将介绍随机信号分析的核心概念，如概率密度函数、累积分布函数、均值、方差等统计量。这些工具帮助我们量化随机信号的分布特征和离散程度。然后，我们将引入“随机过程”的概念，它是一个随时间演变的随机变量的集合。我们将探讨不同类型的随机过程，例如马尔iejs过程、泊松过程等，以及它们在不同领域的应用。 例如，考虑一个交通流量监测系统。在一天中的不同时间，路上的车辆数量是随机变化的。我们无法精确预测下一分钟有多少辆车经过，但我们可以通过收集历史数据，建立一个关于交通流量的随机过程模型。这个模型可以帮助我们预测高峰时段，从而优化交通管理。 第三部分：滤除噪声的艺术与技术 噪声是信号分析中不可回避的敌人。如何有效地“净化”信号，去除或减弱噪声的影响，是我们关注的重点。本部分将系统介绍各种信号滤波技术。我们会从经典的线性滤波器讲起，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。这些滤波器就像一把把“筛子”，能够根据信号的频率特性，选择性地保留或去除某些频率成分。 我们会深入探讨著名的维纳滤波理论。维纳滤波器是一种最优线性滤波器，它能够在噪声存在的情况下，使得滤波后的信号与原始信号之间的均方误差最小。通过理解维纳滤波的原理，读者将明白如何根据信号和噪声的统计特性，设计出最佳的滤波器。 此外，我们还将介绍非线性滤波技术，如卡尔曼滤波。卡尔曼滤波是一种强大的递归估计算法，特别适用于处理具有随机噪声的动态系统。它能够通过融合测量值和系统模型，不断更新对系统状态的估计，从而实现对信号的平滑和预测。卡尔曼滤波在导航、目标跟踪、经济预测等领域有着广泛的应用。 第四部分：信号分析在实际中的应用 理论知识最终需要回归实践。本部分将展示信号分析在各个领域的实际应用案例，让读者真切感受到这一学科的强大力量。 通信系统： 在无线通信中，信号传输过程中会受到各种噪声的干扰，如何从嘈杂的信号中正确地解码信息，保证通信的可靠性，是信号分析的核心任务。 图像处理： 扫描一张老照片，可能会出现斑点、划痕等噪声。图像滤波技术能够有效地去除这些噪声，使图像更加清晰。同时，通过分析图像中的信号特征，我们可以实现人脸识别、物体检测等功能。 金融工程： 金融市场上的股价、交易量等都表现出随机性。利用随机信号分析工具，可以构建金融模型，预测市场趋势，进行风险管理。 医学诊断： 心电图、脑电图等生理信号都携带着重要的健康信息。如何从这些信号中提取病理特征，辅助医生进行诊断，是医学信号分析的重要课题。 环境监测： 测量空气质量、水体污染等环境指标，会受到传感器噪声和环境干扰的影响。有效的信号处理能够提高测量精度，为环境保护决策提供科学依据。 第五部分：前沿展望与未来发展 最后，我们将目光投向信号分析的未来。随着人工智能、机器学习技术的飞速发展，它们与传统信号分析方法相结合，正在开辟新的研究方向和应用领域。我们将探讨深度学习在信号去噪、特征提取、信号分类等方面的潜力，以及它们如何与统计信号处理理论协同工作。 本书的目标是让读者不仅仅掌握信号分析的理论知识，更重要的是培养一种“信号思维”。在信息爆炸的时代，我们都需要具备从海量数据中识别有价值信息的能力，就像一位经验丰富的侦探，能够从看似杂乱的线索中抽丝剥茧，还原真相。《信息爆炸时代的信号解读：从噪声中提炼价值》希望成为读者在这场信息解读之旅中的得力助手，引导大家穿越噪声的迷雾，抵达信息价值的彼岸。
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