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| 編輯推薦： |
（1） 体现宽口径、大类培养的教学思想，满足多学科交叉的教学需要。
（2） 强调物理概念，简化理论推导，强调理论联系实际，反映技术发展。
（3） 重视工程能力培养，提供大量典型的例题、习题、信号处理实例，以及计算机作业、工程实验。
（4） 引入基于MATLAB的随机过程分析方法，使抽象的理论分析更加形象化，便于理解和验证。
（5） 结合十多个信号处理实例，配有若干研讨题，便于开展研究型教学，引导学生开展研究，培养科研能力。
（6） 精心制作40多个教学视频（时长近2000分钟），包括知识点讲解、例题解析和信号处理实例等，便于翻转课堂和自主学习。
（7） 结合关键知识点和重要人物、事件，提炼十多个思政案例，拓展知识范围。
（8） 配套资源丰富，包括教学大纲、PPT课件、教学视频、在线MOOC、习题解答、实验指导、课程思政等，便于教学和自学。
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| 內容簡介： |
本书介绍随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章，主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程与泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开，强调对随机信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握，注重理论和实践的结合，特别是强调 MATLAB在随机信号分析与处理中的应用。书中给出大量的例题和信号处理实例，每章最后附有习题、计算机作业、实验，部分习题附有答案。本书配有讲课视频和拓展阅读，可扫描二维码观看或阅读，辅助课堂教学和课后自学。
本书可作为高等学校电子信息类专业本科生的教材，也可供信号处理相关领域的工程技术人 员参考。
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| 關於作者： |
罗鹏飞，国防科技大学教授，湖南省教学名师，获军队育才奖金奖。“信号处理系列课国家教学团队”带头人，国家精品课程和精品资源共享课“随机信号分析与处理”课程负责人。长期讲授本科“随机信号分析与处理”和研究生“统计信号处理”课程，获国家级教学成果二等奖1项、军队教学成果一等奖1项、三等奖2项，获部级教学成果一等奖1项。
张文明，国防科技大学教授，获军队育才银奖。长期从事信号处理相关教学科研工作，国家级一流本科课程“随机信号分析与处理”负责人，军队级精品/湖南省优质研究生课程“统计信号处理”课程负责人，湖南省研究生优秀教学团队负责人，全国首批工程类专业学位研究生在线示范课程“统计信号处理”负责人。获国家级教学成果二等奖1项，军队科技进步二等奖2项。
杨勇，国防科技大学教授。国家级一流课程“随机信号分析与处理”、军队院校精品课程“统计信号处理”主讲教师，海军某领域专家。从事雷达信号处理教学科研工作。获教学竞赛省一等奖以上奖励5次，军队科技进步一等奖1项。发表论文70余篇，出版专著3部。任《系统工程与电子技术》、《航空兵器》青年编委。
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| 目錄：
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第1章随机变量基础
1.1概率论的基本术语
1.2随机变量的定义
1.3随机变量的分布函数与概率密度
1.4多维随机变量及分布
1.4.1二维随机变量
1.4.2条件分布
1.4.3多维分布
1.5随机变量的数字特征
1.5.1均值
1.5.2方差
1.5.3协方差与相关系数
1.5.4矩
1.5.5数字特征计算举例
1.6随机变量的函数
1.6.1一维随机变量函数的分布
1.6.2多维随机变量函数的分布
1.6.3随机变量函数的数字特征
1.7随机变量的特征函数
1.7.1特征函数的定义及性质
1.7.2特征函数与矩的关系
1.8多维正态随机变量
1.8.1二维正态随机变量
1.8.2多维正态随机变量
1.8.3正态随机变量的线性变换
1.9复随机变量及其统计特性
1.10信号处理实例
1.11蒙特卡洛仿真
习题
计算机作业
研讨题
附录A全概率公式和贝叶斯公式
第2章随机过程的基本概念
2.1随机过程的基本概念及定义
2.2随机过程的统计描述
2.2.1随机过程的概率分布
2.2.2随机过程的数字特征
2.3平稳随机过程
2.3.1平稳随机过程的定义
2.3.2平稳随机过程自相关函数的特性
2.3.3平稳随机过程的相关系数和相关时间
2.3.4其他平稳的概念
2.3.5随机过程的各态历经性
2.4随机过程的联合分布和互相关函数
2.4.1联合分布函数和联合概率密度
2.4.2互相关函数及其性质
2.5随机过程的功率谱密度
2.5.1连续时间随机过程的功率谱
2.5.2随机序列的功率谱
2.5.3互功率谱
2.5.4非平稳随机过程的功率谱
2.6典型的随机过程
2.6.1白噪声
2.6.2正态随机过程
2.7基于MATLAB的随机过程分析方法
2.7.1随机序列的产生
2.7.2随机序列的数字特征估计
2.7.3概率密度估计
2.8信号处理实例
2.8.1脉冲幅度调制信号的功率谱
2.8.2雷达实测海杂波特性分析
习题
计算机作业
研讨题
实验
实验2.1随机过程的模拟与特征估计
实验2.2雷达实测海杂波特性分析
第3章随机过程的线性变换
3.1变换的基本概念和基本定理
3.1.1变换的基本概念
3.1.2线性变换的基本定理
3.2随机过程通过线性系统分析
3.2.1冲激响应法
3.2.2频谱法
3.2.3平稳性的讨论
3.3限带过程
3.3.1低通过程
3.3.2带通过程
3.3.3噪声等效通能带
3.4随机序列通过离散线性系统分析
3.5最佳线性滤波器
3.5.1输出信噪比最大的最佳线性滤波器
3.5.2匹配滤波器
3.5.3广义匹配滤波器
3.6线性系统输出端随机过程的概率分布
3.6.1正态随机过程通过线性系统
3.6.2随机过程的正态化
3.7信号处理实例： 有色高斯随机过程的模拟
3.7.1频域法
3.7.2时域滤波法
习题
计算机作业
研讨题
实验
实验3.1典型时间序列模型分析
实验3.2随机过程通过线性系统分析
第4章随机过程的非线性变换
4.1非线性变换的直接分析法
4.1.1概率密度
4.1.2均值和自相关函数
4.2非线性系统分析的变换法
4.2.1变换法的基本公式
4.2.2Price定理
4.3非线性系统分析的级数展开法
4.4信号处理实例： 量化噪声分析
习题
研讨题
第5章窄带随机过程
5.1希尔伯特变换
5.1.1希尔伯特变换的定义
5.1.2希尔伯特变换的性质
5.2信号的复信号表示
5.2.1确知信号的复信号表示
5.2.2随机信号的复信号表示
5.3窄带随机过程的统计特性
5.3.1窄带随机过程的准正弦振荡表示
5.3.2窄带随机过程的统计特性
5.4窄带正态随机过程包络和相位的分布
5.4.1窄带正态噪声的包络和相位的分布
5.4.2窄带正态噪声加正弦信号的包络和相位的分布
5.4.3窄带正态过程包络平方的分布
5.5信号处理实例——非线性系统输出端信噪比的计算
5.5.1同步检波器
5.5.2包络检波器
5.5.3平方律包络检波器
习题
计算机作业
研讨题
实验
窄带高斯随机过程的产生
第6章马尔可夫过程与泊松过程
6.1马尔可夫链
6.1.1马尔可夫链的定义
6.1.2马尔可夫链的转移概率及矩阵
6.1.3切普曼柯尔莫哥洛夫方程
6.1.4齐次马尔可夫链
6.1.5平稳链
6.1.6遍历性
6.1.7应用实例： Pagerank算法
6.2隐马尔可夫模型（HMM）
6.3马尔可夫过程
6.3.1一般概念
6.3.2切普曼柯尔莫哥洛夫方程
6.4独立增量过程
6.4.1独立增量过程定义
6.4.2泊松过程
6.4.3维纳过程
习题
计算机作业
实验
通信信道误码率分析
第7章估计理论
7.1估计的基本概念
7.2贝叶斯估计
7.2.1最小均方估计
7.2.2条件中位数估计
7.2.3最大后验概率估计
7.3最大似然估计
7.4估计量的性能
7.4.1性能指标
7.4.2无偏估计量的性能边界
7.5线性最小均方估计
7.6最小二乘估计
7.6.1估计原理
7.6.2估计性能
7.7波形估计
7.7.1波形估计的一般概念
7.7.2维纳滤波器
7.8信号处理实例
7.8.1距离估计
7.8.2目标跟踪
7.8.3雷达实测海杂波幅度分布模型拟合
习题
研讨题
实验
雷达实测海杂波模型拟合分析
第8章统计判决理论
8.1假设检验的基本概念
8.2判决准则
8.2.1贝叶斯准则
8.2.2极大极小准则
8.2.3纽曼皮尔逊准则
8.3检测性能及其蒙特卡洛仿真
8.3.1接收机工作特性
8.3.2检测性能的蒙特卡洛仿真
8.4复合假设检验
8.4.1贝叶斯方法
8.4.2一致最大势检验
8.4.3广义似然比检验
8.5多元假设检验
8.5.1判决准则
8.5.2模式识别（分类）
习题
计算机作业
研讨题
第9章噪声中信号的检测
9.1高斯白噪声中确定性信号的检测
9.2最佳接收机的性能
9.3高斯白噪声中随机信号的检测
9.3.1随机相位信号的检测
9.3.2随机相位及幅度信号的检测
9.4信号处理实例
9.4.1加性高斯信道中基带数字传输
9.4.2双门限检测器
9.4.3雷达对无人机的恒虚警率检测
习题
实验
实验9.1二元通信系统的仿真
实验9.2双门限检测器性能仿真
部分习题参考答案
参考文献
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课程概述
“随机信号分析与处理”是研究随机信号的特点及其处理方法的专业基础课程，是目标检测、估计、滤波等信号处理理论的基础，在通信、雷达、自动控制、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛的应用。随着信息技术的发展，随机信号分析与处理的应用将日益广泛和深入。
本书是作者在多年讲授“随机信号分析与处理”课程讲义的基础上，根据新的教学大纲、结合教学工作体会和相关科研工作的成果编写的。目的是使读者通过本书的学习，掌握随机信号分析与处理的基本理论和系统的分析方法。本书的参考学时数是理论讲授48~50学时，实践6学时，书中每章还给出了计算机作业和研讨，便于实施研讨式等新型教学方法。
本书具有以下突出的特点：
(1) 将随机信号分析、信号检测与估计有机地融合在一本教材中，加强了基本概念的阐述，减少了烦琐的公式推导过程，增加了许多信号处理的实例，体现了“厚基础、重实践、理论与实践相结合”的教学原则。
(2) 引入了基于MATLAB的随机过程分析方法，许多例题给出了MATLAB程序，使抽象的理论分析更加形象化。书后给出了一定数量的计算机作业、实验，这是本书加强实践性环节的具体体现。
(3) 给出了三个基于实测数据的应用实例，其中利用海杂波实测数据可以开展杂波统计特性分析、杂波特征参数估计及分布模型拟合分析，并设计了两个实验； 利用无人机实测数据可以开展雷达无人机的恒虚警率检测实例分析，并设计了相应的实验。围绕信号处理实例，在每章的最后配备了若干研讨题，便于教师开展研究型教学，引导学生开展研究，培养科研能力。
(4) 配有授课视频，可扫描二维码观看，辅助课堂教学和课后自学。融入了课程思政，给出了13个拓展阅读，可扫描二维码阅读。
本书另行出版了配套的学习指导书《随机信号分析与处理学习辅导和习题解答》(ISBN 9787302610342)。本书中的习题在学习指导书中有详细的解答。
本书由罗鹏飞编写了第1~5章、第7~9章的大部分内容，张文明编写了第6章、整理了全书的习题和部分实验内容，杨勇编写了2.8.2节、7.8.3节、9.4.3节，并提供了实测数据。本书在编写过程中得到了清华大学出版社的大力支持，在此表示诚挚的谢意。
由于作者水平有限，书中疏漏之处在所难免，欢迎广大读者批评指正。
作者
2024年9月
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