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潘仲明 著 / 国防工业出版社 / 2013-08 / 平装
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上书时间2021-03-13
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随机信号与系统
《随机信号与系统》详尽介绍了随机过程、最优估计、时间序列模型和线性动态系统辨识、谱估计与小波分析、最优滤波与状态估计等理论方法及其应用实例,并编配了各章知识要点和习题。重点阐述如何从自然科学和工程技术描述的复杂系统中提炼出简练而又符合现实的随机信号或随机系统模型,进而选用恰当的理论方法来更好地解决工程测试、微弱信号检测与系统辨识等工程实际问题。全书选材精当,基本概念表述清晰、公式推导过程严谨、工程应用实例丰富、MATLAB算法程序简明易懂,符合工科读者的思维习惯和认识规律。
《随机信号与系统》适合作为高等学校自动化、仪器仪表、电气工程、机械工程、电子信息工程和医学生物信息技术等专业的研究生教材,也可供从事工程莉试、目标探测、无损检测、装备故障诊断、系统辨识、过程控制和现代信号处理等技术专题研究的科技工作者进修参考。
第一章概率与随机过程导论1.1随机事件1.1.1随机事件的概念1.1.2随机事件的概率1.1.3条件概率与统计独立1.2随机变量1.2.1随机变量的分布与密度函数1.2.2常用的概率分布与密度函数1.2.3随机变量的独立性1.2.4随机变量函数的概率密度1.3期望、矩和特征函数1.3.1数学期望1.3.2随机变量的矩1.3.3特征函数1.3.4复随机变量及其数学特征1.4随机过程1.4.1随机过程的基本概念1.4.2平稳随机过程1.4.3各态历经过程1.5总体相关函数与功率谱密度1.5.1总体相关函数1.5.2相关函数的性质1.5.3波形与频谱的概念1.5.4平稳过程的功率谱密度1.5.5线性系统对随机信号的响应本章小结习题第二章多维高斯过程2.1多维高斯分布2.1.1中心极限定理2.1.2高斯向量的密度函数2.1.3高斯向量的条件密度函数2.2高斯过程性质与高斯白噪声2.2.1高斯过程的主要性质2.2.2高斯白噪声的生成I2.3高斯过程理论的应用实例2.3.1似然比检测系统的基本概念2.3.2似然比检测系统的结构2.3.3匹配滤波器与白化滤波器2.3.4似然比检测系统的信噪比计算本章小结习题第三章参数估计理论3.1参数估计的评价准则3.1.1参数估计量的统计特性3.1.2Cramer-Rao下限3.2基于统计分布的参数估计算法3.2.1贝叶斯估计13.2.2极大似然估计3.2.3数学期望最大算法3.3基于线性模型的参数估计算法3.3.1线性均方估计3.3.2最小均方自适应算法3.3.3最小二乘估计本章小结习题第四章数学模型辨识4.1随机数据预处理4.1.1连续时间信号的采样4.1.2随机序列的统计特性4.1.3波形基线修正与统计特性检验4.2时间序列模型及其辨识方法4.2.1自回归时间序列4.2.2滑动平均时间序列4.2.3自回归滑动平均时间序列4.2.4时间序列模型的辨识方法4.3ARx模型的最小二乘估计4.3.1ARX模型的辨识方法4.3.2递推最小二乘估计4.3.3广义最小二乘估计本章小结习题第五章谱估计与小波分析5.1功率谱估计5.1.1非参数化谱估计5.1.2参数化谱估计5.1.3特殊ARMA模型与皮萨连柯谱估计5.1.4非高斯时间序列双谱估计5.2小波变换5.2.1连续小波变换5.2.2连续小波变换的离散化5.3快速小波变换的理论框架5.3.1多分辨力信号分解5.3.2双通道信号分解的理想重构条件5.4快速小波变换的实现与应用5.4.1双正交滤波器组的设计方法5.4.2时间栅格加密与多孔算法5.4.3尺度函数与小波函数的求解5.4.4小波变换的应用实例本章小结习题第六章最优滤波与状态估计6.1维纳滤波器6.1.1波形估计的基本概念6.1.2连续时间维纳滤波器6.1.3离散时间维纳滤波器6.2自适应横向数字滤波器6.2.1LMS自适应滤波器6.2.2RLS自适应滤波器6.2.3DFT/DCT自适应滤波器6.2.4约束LMS自适应滤波器6.3自适应滤波器的应用实例6.3.1自适应噪声抵消器6.3.2自适应谱线增强器6.3.3自适应逆系统模拟器6.4状态估计6.4.1一步最优预估6.4.2卡尔曼滤波器6.4.3卡尔曼滤波器的应用示例6.4.4广义卡尔曼滤波器本章小结习题参考文献
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开播时间:09月02日 10:30