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隨機信號分析與處理簡明教程(簡體書)
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商品簡介

目次

本書內容包括隨機信號分析以及檢測與估計兩部分的內容,全書共6章,第1章隨機變量基礎,第2章隨機過程的基本概念,介紹了隨機過程的定義、隨機過程的概率分布和數字特征、平穩隨機過程的相關函數和功率譜以及基于MATLAB的統計分析。第3章隨機過程的變換,。第4章典型隨機過程,介紹了電子系統中典型的幾類隨機過程,包括正態隨機過程、窄帶隨機過程和馬爾可夫過程。第5章估計理論,介紹了估計的基本概念、貝葉斯估計、最大似然估計、估計的性能、線性最小均方估計、最小二乘估計和波形估計。第6章檢測理論,介紹了假設檢驗的基本概念、判決準則、復合假設檢測、多元假設檢驗及噪聲中信號檢測。   本書強調對基本概念的理解,精。D設計了一些淺顯易懂的例題來說明概念,強調理論與應用的結合,每章的最后都附有習題。 本書可作為高等院校電子信息類專業本科生的教材或教學參考書。
第1章 隨機變量基礎
1.1 概率論的基本術語
1.2 隨機變量的分布函數與概率密度
1.2.1 隨機變量的定義
1.2.2 隨機變量的分布函數與概率密度
1.2.3 多維隨機變量及分布
1.2.4 多維分布
1.3 隨機變量的數字特征
1.3.1 均值
1.3.2 方差
1.3.3 協方差與相關系數
1.3.4 矩
1.3.5 數字特征計算舉例
1.4 隨機變量的函數
1.4.1 一維隨機變量函數的分布
1.4.2 多維隨機變量函數的分布
1.4.3 隨機變量函數的數字特征
1.5 MATLAB的統計函數
1.5.1 概率密度和概率分布函數
1.5.2 用MATLAB求隨機變量的統計特性
習題一
第2章 隨機過程的基本概念
2.1 隨機過程的基本概念及定義
2.2 隨機過程的統計描述
2.2.1 隨機過程的概率分布
2.2.2 隨機過程的數字特征
2.3 平穩隨機過程
2.3.1 平穩隨機過程的定義
2.3.2 平穩隨機過程自相關函數的特性
2.3.3 平穩隨機過程的相關系數和相關時間
2.3.4 隨機過程的各態歷經性
2.3.5 聯合平穩隨機過程
2.4 隨機過程的功率譜密度
2.4.1 功率譜密度的定義
2.4.2 隨機序列的功率譜
2.4.3 白噪聲
2.4.4 互功率譜
2.5 基于MATLAB的隨機過程分析方法
2.5.1 隨機序列的產生
2.5.2 隨機序列的數字特征估計
2.5.3 概率密度估計
習題二
實驗一 隨機過程的模擬與特征估計
第3章 隨機過程的變換
3.1 隨機過程通過線性系統分析
3.1.1 線性變換基本性質
3.1.2 隨機過程通過線性系統分析——沖激響應法
3.1.3 隨機過程通過線性系統分析——頻譜法
3.1.4 限帶過程
3.1.5 隨機序列通過離散線性系統分析
3.2 隨機過程通過非線性系統分析
3.2.1 概率密度
3.2.2 均值和自相關函數
3.3 最佳線性濾波器及其應用
3.3.1 輸出信噪比最大的最佳線性濾波器
3.3.2 匹配濾波器
3.3.3 應用實例
習題三
第4章 典型隨機過程
4.1 正態隨機過程
4.1.1 正態隨機過程的定義
4.1.2 正態隨機過程的性質
4.1.3 隨機過程的正態化
4.1.4 正態隨機過程在雷達中的應用
4.2 窄帶隨機過程
4.2.1 窄帶隨機過程的定義
4.2.2 希爾伯特變換及性質
4.2.3 窄帶正態隨機過程的統計特性
4.2.4 窄帶隨機過程在通信中的應用
4.3 馬爾可夫過程
4.3.1 馬爾可夫鏈
4.3.2 隱馬爾可夫模型(HMM)
習題四
第5章 估計理論
第6章 檢測理論
參考文獻

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