現(xiàn)代信號(hào)處理基礎(chǔ)及應(yīng)用

前言

　　在當(dāng)今信息時(shí)代，信息無處不在，無時(shí)不在，信息技術(shù)已使地球成為地球村。而獲取信息是通過對(duì)信號(hào)的分析和處理來實(shí)現(xiàn)的，現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理就是隨著信息科技的發(fā)展而迅速發(fā)展的一門專業(yè)基礎(chǔ)學(xué)科。它研究從噪聲與干擾中提取有用信息的理論與方法，在通信、導(dǎo)航、雷達(dá)、聲吶、自動(dòng)控制、生物醫(yī)學(xué)、氣象與地震預(yù)報(bào)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，涉及的學(xué)科有信息與通信技術(shù)、導(dǎo)航與控制技術(shù)、電子科學(xué)技術(shù)、生物信息獲取與處理技術(shù)等?，F(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理已經(jīng)成為從事信息技術(shù)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員必須掌握的一門基礎(chǔ)學(xué)科，也是相關(guān)領(lǐng)域研究生的學(xué)位課程。　　本書是作者在講授“現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)”講稿的基礎(chǔ)上，根據(jù)信息科學(xué)類研究生培養(yǎng)方案，結(jié)合本科教學(xué)課程和教學(xué)體會(huì)編寫的，在內(nèi)容上能與本科課程有效銜接，內(nèi)容由淺入深，強(qiáng)調(diào)基本概念和基本理論與方法，突出各部分之間的內(nèi)在聯(lián)系，力圖使讀者能理解復(fù)雜數(shù)字公式背后的簡(jiǎn)單，滿足一般信息技術(shù)人員對(duì)現(xiàn)代信號(hào)處理知識(shí)的需求，也為專門從事現(xiàn)代信號(hào)處理的研究人員打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?！　”緯饕獌?nèi)容如下：　　現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理的處理對(duì)象是隨機(jī)信號(hào)，所以本書首先在第1章介紹描述與分析隨機(jī)信號(hào)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括隨機(jī)事件、隨機(jī)變量和隨機(jī)過程的描述與統(tǒng)計(jì)特性?！　〉?章（隨機(jī)信號(hào)模型），首先介紹譜分解定理；然后推演出平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的三種標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)模型：AR（自回歸）模型，MA（動(dòng)平均）模型和ARMA（自回歸動(dòng)平均）模型；最后討論平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的一般線性表示和三種標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)模型之間的關(guān)系，為隨機(jī)信號(hào)生成空間和空間基底表示奠定基礎(chǔ)。　　第3章（隨機(jī)信號(hào)與系統(tǒng)），分析輸入信號(hào)、信號(hào)處理系統(tǒng)與輸出信號(hào)三者之間的關(guān)系，主要介紹系統(tǒng)輸出隨機(jī)信號(hào)的一階和二階統(tǒng)計(jì)特性。信號(hào)處理系統(tǒng)有線性時(shí)不變系統(tǒng)、時(shí)變系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)，輸入信號(hào)有連續(xù)和離散隨機(jī)信號(hào)以及白噪聲。　　前三章是對(duì)隨機(jī)信號(hào)與系統(tǒng)的一般描述，希望讀者能對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)之間的關(guān)系有較深入的理解。實(shí)際上，在白噪聲輸入時(shí)，系統(tǒng)和輸出信號(hào)的數(shù)學(xué)表示形式是一樣的?！　〉?章（隨機(jī)信號(hào)檢測(cè)）首先給出二元信號(hào)檢測(cè)模型；接著介紹二元信號(hào)單樣本判決準(zhǔn)則、多樣本假設(shè)檢驗(yàn)與復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)；最后討論通信與雷達(dá)接收機(jī)的性能。以及信號(hào)隨機(jī)參量的檢測(cè)?！　〉?章（信號(hào)參量估計(jì)）首先介紹多種常用的估計(jì)準(zhǔn)則、貝葉斯和最大似然估計(jì)方法，以及高斯色噪聲中的信號(hào)參量估計(jì)，然后討論衡量估計(jì)性能指標(biāo)和估計(jì)的均方誤差下界?！　〉?章（最小二乘濾波器與卡爾曼濾波器）首先介紹相關(guān)抵消、隨機(jī)矢量空間和新息的概念，希望讀者能認(rèn)識(shí)到濾波器輸出本質(zhì)上是期望輸出在觀測(cè)信號(hào)空間的投影；其次，詳細(xì)介紹確定性最小二乘濾波器，利用平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)模型建立統(tǒng)計(jì)性最小二乘濾波器與確定性最小二乘濾波器的對(duì)應(yīng)性，并給出最佳線性平滑、線性濾波和線性預(yù)測(cè)維納濾波器的求解方法以及Levinson-Durbin算法；最后，在此基礎(chǔ)上介紹卡爾曼濾波器?！　〉?章（自適應(yīng)濾波器）介紹自適應(yīng)濾波器的基本理論與應(yīng)用。自適應(yīng)濾波器就是濾波器參數(shù)能適應(yīng)輸入信號(hào)變化的濾波器，其中自適應(yīng)算法是關(guān)鍵。本章主要分析自適應(yīng)最小均方（LMS）算法以及改進(jìn)的LMS算法、自適應(yīng)遞歸最小二乘方（RLS）算法、IIR遞推結(jié)構(gòu)自適應(yīng)濾波器的LMS算法、最小二乘格形（LSL）自適應(yīng)算法和快速橫向?yàn)V波（FTF）自適應(yīng)算法。　　第8章（譜估計(jì)技術(shù)）介紹經(jīng)典的非參數(shù)譜估計(jì)技術(shù)，包括周期圖法、修正周期圖法、Bartlett法、Welch法等；討論基于參數(shù)模型的功率譜估計(jì)技術(shù)，采用的模型包括MA、AR和ARMA模型和相應(yīng)的模型參數(shù)的Levinson–Durbin迭代算法和格型濾波算法的求解方法；介紹最大熵譜分析原理和譜估計(jì)方法；針對(duì)信號(hào)頻率估計(jì)問題，分別討論MVDR信號(hào)頻率估計(jì)法和基于特征值分解的頻率估計(jì)，包括MUSIC譜估計(jì)法、Root-MUSIC譜估計(jì)法、Pisarenko諧波分解法和ESPRIT譜估計(jì)算法；最后對(duì)高階矩和高階累積量以及高階譜問題進(jìn)行的分析。　　第9章（時(shí)頻分析與小波變換）先討論信號(hào)的時(shí)間與頻率分辨率之間的制約關(guān)系，再分別介紹短時(shí)傅里葉變換、戈勃變換和小波變換的特點(diǎn)、基本理論和方法?！　”緯?章由趙曉群編寫，其余章由胡宗福編寫，全書由胡宗福統(tǒng)稿。沈達(dá)、杜天瑜、吳佳青、袁悅等研究生積極參與資料的收集、文字錄入、問題討論、修改與校對(duì)，同時(shí)本收的編寫也得到了家人的理解和支持。此外，本書內(nèi)容參考了很多文獻(xiàn)與書籍，在此向相關(guān)作者表示衷心的感謝！同時(shí)感謝所有支持、關(guān)心和幫助本書出版的人們?！　∮捎谧髡咚接邢?，書中錯(cuò)誤和缺點(diǎn)在所難免，真誠(chéng)希望讀者批評(píng)指正?！　”緯玫酵瑵?jì)大學(xué)研究生教材出版基金的資助，在此表示感謝！　　編著者　　2012年8月

內(nèi)容概要

　　本書全面系統(tǒng)地介紹現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理的基本概念、基本原理、基本方法及應(yīng)用，思路清晰，由淺入深，用簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言來闡述數(shù)學(xué)公式與隨機(jī)信號(hào)處理之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在內(nèi)容上考慮了與本科學(xué)習(xí)課程的銜接。全書共9章，主要內(nèi)容包括：隨機(jī)過程基礎(chǔ)，隨機(jī)信號(hào)模型，隨機(jī)信號(hào)與系統(tǒng)，隨機(jī)的信號(hào)檢測(cè)和信號(hào)參量估計(jì)，最小二乘濾波器與卡爾曼濾波器，自適應(yīng)濾波器，譜估計(jì)技術(shù)，時(shí)頻分析與小波變換。本書還收集整理了一些例題和習(xí)題，便于讀者理解和領(lǐng)會(huì)有關(guān)理論、技術(shù)和方法。教學(xué)用PPT相關(guān)資料可在華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）下載。本書適合作為通信與信息相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)用書或參考書，也可供從事信號(hào)處理相關(guān)工作的人員參考。

書籍目錄

第1章  隨機(jī)過程基礎(chǔ)
1.1  隨機(jī)事件及其概率
1.1.1  隨機(jī)現(xiàn)象
1.1.2  隨機(jī)事件及其概率
1.2  隨機(jī)變量及其概率分布
1.2.1  隨機(jī)變量及其概率分布
1.2.2  常用的隨機(jī)變量及其概率分布
1.2.3  多維隨機(jī)變量
1.2.4  隨機(jī)變量函數(shù)的分布
1.3  隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.3.1  數(shù)學(xué)期望
1.3.2  方差
1.3.3  協(xié)方差與矩
1.4  多維高斯(正態(tài))分布
1.4.1  二維高斯隨機(jī)變量及其性質(zhì)
1.4.2  多維高斯隨機(jī)變量及其性質(zhì)
1.5  隨機(jī)過程及其統(tǒng)計(jì)特性
1.5.1  隨機(jī)過程
1.5.2  隨機(jī)過程的統(tǒng)計(jì)描述
1.5.3  隨機(jī)過程的數(shù)字特征
1.6  平穩(wěn)隨機(jī)過程
1.6.1  隨機(jī)過程的各態(tài)歷經(jīng)性
1.6.2  寬(廣義)各態(tài)歷經(jīng)性
1.6.3  各態(tài)歷經(jīng)平穩(wěn)隨機(jī)過程自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)
1.7  隨機(jī)過程的聯(lián)合概率分布和互相關(guān)函數(shù)
1.7.1  兩個(gè)隨機(jī)過程的聯(lián)合概率分布
1.7.2  互相關(guān)函數(shù)及其性質(zhì)
1.8  正態(tài)隨機(jī)過程
1.8.1  正態(tài)隨機(jī)過程的定義
1.8.2  平穩(wěn)正態(tài)隨機(jī)過程
習(xí)題
第2章  隨機(jī)信號(hào)模型
2.1  隨機(jī)信號(hào)分類
2.2  譜分解定理與信號(hào)模型分類
2.2.1  最小相位序列
2.2.2  譜分解定理
2.2.3  信號(hào)參數(shù)模型的分類
2.3  AR過程
2.3.1  AR(1)模型
2.3.2  AR(2)模型
2.3.3  AR(p)模型
2.4  MA過程
2.5  ARMA過程
2.6  平穩(wěn)隨機(jī)過程的一般線性表示
2.6.1  平穩(wěn)隨機(jī)過程的一般線性表示
2.6.2  各種線性模型之間的關(guān)系
習(xí)題
第3章  隨機(jī)信號(hào)與系統(tǒng)
3.1  信號(hào)與系統(tǒng)概述
3.2  隨機(jī)信號(hào)通過線性時(shí)不變系統(tǒng)
3.3  隨機(jī)序列通過線性時(shí)不變系統(tǒng)
3.4  白噪聲通過線性時(shí)不變系統(tǒng)
3.4.1  白噪聲
3.4.2  系統(tǒng)輸出的一般特性及等效噪聲帶寬
3.4.3  白噪聲通過理想低通系統(tǒng)
3.4.4  白噪聲通過理想帶通系統(tǒng)
3.4.5  白噪聲通過具有高斯幅頻特性的帶通系統(tǒng)
3.5  隨機(jī)信號(hào)通過線性時(shí)變系統(tǒng)
3.6  隨機(jī)信號(hào)通過非線性系統(tǒng)
3.6.1  直接計(jì)算法
3.6.2  特征函數(shù)法
3.6.3  普賴斯(Price)定理
3.6.4  級(jí)數(shù)展開法
小結(jié)
習(xí)題
第4章  噪聲中的隨機(jī)信號(hào)檢測(cè)
4.1  二元信號(hào)檢測(cè)模型
4.1.1  二元信號(hào)模型
4.1.2  二元信號(hào)檢測(cè)模型
4.2  二元信號(hào)單樣本判決準(zhǔn)則
4.2.1  最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則
4.2.2  最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則
4.2.3  貝葉斯平均風(fēng)險(xiǎn)最小準(zhǔn)則
4.2.4  極大極小準(zhǔn)則
4.2.5  紐曼-皮爾遜(NP)準(zhǔn)則
4.2.6  似然比檢驗(yàn)
4.3  多樣本假設(shè)檢驗(yàn)與復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)
4.4  相關(guān)最佳接收機(jī)與匹配濾波接收機(jī)
4.4.1  相關(guān)最佳接收機(jī)
4.4.2  匹配濾波接收機(jī)
4.5  接收機(jī)的性能
4.5.1  二元通信系統(tǒng)
4.5.2  雷達(dá)系統(tǒng)的最佳接收機(jī)
4.6  信號(hào)隨機(jī)參量的檢測(cè)
4.6.1  信號(hào)隨機(jī)相位檢測(cè)
4.6.2  信號(hào)隨機(jī)相位與隨機(jī)振幅檢測(cè)
4.6.3  信號(hào)隨機(jī)相位與隨機(jī)頻率檢測(cè)
4.6.4  信號(hào)隨機(jī)相位與隨機(jī)到達(dá)時(shí)間檢測(cè)
……
第5章  信號(hào)參量估計(jì)
第6章  最小二乘濾波器與卡爾曼濾波器
第7章  自適應(yīng)濾波器
第8章  譜估計(jì)技術(shù)
第9章  時(shí)頻分析與小波變換
參考文獻(xiàn)

圖書封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

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