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现代信号分析和处理(第2版)

本书系统和深入地介绍了现代数字信号分析和处理的基础以及一些广泛应用的算法。本书适用于电子信息领域研究生课程, 也可供各类利用信号或数据分析作为工具的研究生、 教师和科技人员参考。

作者:张旭东
定价:99
印次:2-1
ISBN:9787302658375
出版日期:2024.05.01
印刷日期:2024.03.28

本书系统和深入地介绍了现代数字信号分析和处理的基础以及一些广泛应用的算法。 前4 章介绍了研究和学习现代数字信号处理的重要基础, 包括随机信号模型、 估计理论概要、 **滤波器理论、 最小二乘滤波和卡尔曼滤波, 这些内容是信号处理统计方法的基础性知识; 第5 章~第8 章详细讨论了几类广泛应用的典型算法, 包括自适应滤波算法、 功率谱估计算法、 高阶统计量和循环统计量、 信号的盲源分离; 第9章~第11 章包括时频分析、小波变换原理及应用和信号的稀疏分析与压缩感知。 本书详细地介绍了近年受到广泛关注的一些前沿专题, 例如EM算法、 粒子滤波、 独立分量分析、 盲源分离的子空间方法、 稀疏表示与压缩感知等, 空间阵列信号处理的一些初步内容会穿插在有关章节, 但不单独成章。 本书在写作中既注重了内容的先进性和系统性, 也注重了内容的可读性。 本书适用于电子信息领域研究生课程, 也可供各类利用信号或数据分析作为工具的研究生、 教师和科技人员参考。

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第2版前言 本书自第1版于2018年出版以来,得到许多读者的认可和一些任课教师的鼓励,并获得“清华大学优秀教材奖”,至2023年春季已重印8次。通过作者几年的教学实践,以及与许多教师和读者的交流,感觉本书第1版体量太大,技术细节的内容较多,作为研究生课程教材时篇幅过大。第2版主要的变化是进行了适当的删减,并保持内容的连贯性和良好的可读性,同时修改了部分习题,使本书更侧重于基础性和系统性,更适合研究生课程教学使用。参考文献集中于全书的最后,按作者字母顺序排列,便于读者参考。 第2版的另一个变化是将本书向“新形态教材”转化的尝试。除在出版社网站提供全部教学课件等资料的下载外,还提供了较丰富的微课视频,读者可扫描嵌入在各章节的二维码进行观看。当用本书作为教材时,授课教师的课堂讲课和微课视频可配合使用,以加深学生的理解。对于用本书作为自学的读者,微课视频可辅助理解书中的内容。 作者在准备本书第2版前,征求了何友院士的意见,何院士鼓励作者对第1版进行较大幅度的删减,以更适合于作为教材的推广; 何院士也对教材修改给出许多指导意见,在此表示感谢。同时感谢本书第1版的责任编辑王一玲老师和清华大学出版社电子信息教材事业部主任盛东亮老师以及责任编辑曾珊老师对本书出版给予的大力支持。 限于作者水平,书中难免存在不足之处,敬请读者指正。 作者于清华园2024年1月 第1版前言 现代信号分析和处理的应用非常广泛,不仅包括电子信息领域,而且在如生物医学工程、地质勘探、震动测量、自动控制甚至金融和社会学等众多领域都得到了深入的应用。作为一个研究领域和应用工具,现代信号分析和处理已形成众多分支,研究内容深入而广泛,应用面甚广,文献资料众多。 在这种情况下,为研究生课程提炼出一本全面反映现代信号分析和处理的理论、算法和应用的教材是不现实的,作者主要选择了两个主题构成本书的核心内容,一是信号的统计处理方法,包括信号的统计模型、统计推断基础、最优滤波理论、谱估计和自适应滤波、高阶和循环统计,以及信号的盲源分离; 二是复杂信号的表示,包括信号的时频分析和稀疏信号表示。大致上第一部分内容占全书的2/3,第二部分内容占全书的1/3。 本书的内容超出一门课程的需要,可供灵活选择,为学生留出足够的自学材料。本书可以适用于几种不同的课程安排: ①对于两个学期的课程,可选择统计部分作为一个学期,时频分析和稀疏表示作为一个学期,带星号的小节均留作自学材料; ②对于一个学期每周3学时的工学硕士和博士研究生课程,除重点讲授前6章的基本内容外,再选择第9、10两章的基本内容,作者在清华大学电子工程系的课程就是按这种方式安排的,其中选择的各章中带星号的小节均留作课外阅读; ③对于一个学期每周2学时的课程,或选择前6章的基础部分作为入门课程,或选择后3章作为时频分析和稀疏表示的专题课程。 本书各章都给出了几个需要用MATLAB仿真的习题(带*号的习题),希望使用本书的学生能够选做其中的一些,这对于理解书中的理论和算法是非常有帮助的。作者在讲授“现代信号处理”课程时,要求学生至少完成两个这样的仿真习题,并作为学期成绩的一部分,其效果是非常好的。 本书是作者在清华大学电子工程系近20年讲授研究生课程所积累的成果,其中融入了作者多年科研工作的心得。本书不完全是一本新书,它是作者和陆明泉教授于2005年在清华大学出版社出版的《离散随机信号处理》一书的大改版,由于新增内容和对原内容的修改都很大,以至于更适合作为一本新书出版。《离散随机信号处理》一书曾获得2004—2008年度清华大学优秀教材一等奖,但毕竟十几年过去,信号处理有了长足的发展,对原书的简单修订已不能反映这种发展,出版一本新书则更合适。这次新书的编著由作者单独完成,但本书第7章部分内容参考了陆明泉教授2005年原书相关章节的初稿,谨此对陆明泉教授多年的合作表示感谢。 本书各章单独列出参考文献,以便读者可独立选择阅读各章。共计列出超过300篇参考文献,都是作者在此次编著本书时直接参考或希望读者延伸阅读的。但本书中的一些材料是多年积累的结果,尽管作者努力包含对本书写作有影响的参考资料,但若有个别参考过的文献有所疏漏,仍恐难避免,若有此情况发生,作者表示歉意。 许多同事和研究生对本书的出版做出了贡献,清华大学生物医学工程系胡广书教授审阅了本书的第8章和第11章,并提出许多宝贵的建议。作者的学生张馨月帮助准备了11.6.5节的初稿,高昊和王超帮助绘制了多幅插图,在此表示感谢。 感谢清华大学出版社资深编辑王一玲老师在本书出版过程中给予的帮助和支持。 由于作者水平、时间和精力所限,本书会存在缺点和不足,希望读者批评指正。 作者于清华园2018年5月

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  • 张旭东,清华大学电子工程系长聘教授,博士生导师,主要研究方向为信号处理和机器学习。承担国家、部委和国际合作项目数十项,发表学术论文150余篇,出版有《现代信号分析和处理》著作4部。获得Elsevier的**引用奖(The Most Cited Paper Award,2008)和IET国际雷达年会**论文奖,两次获得清华大学教学成果一等奖,三次获得清华大学优秀教材奖。

  • "本书详细地介绍了近年受到广泛关注的一些前沿专题, 例如EM算法、 粒子滤波、 独立分量分析、 盲源分离的子空间方法、 稀疏表示与压缩感知等, 空间阵列信号处理的一些初步内容会穿插在有关章节, 但不单独成章。 本书在写作中既注重了内容的先进性和系统性, 也注重了内容的可读性。
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  • 目录

    第0章绪论

    0.1本书的主要内容

    0.2对信号处理的一些基本问题的讨论

    0.3一个简短的历史概述

    第一篇信号的统计处理方法基础

    第1章随机信号基础及模型

    1.1随机信号基础

    1.1.1随机过程的概率密度函数表示

    1.1.2随机过程的基本特征

    1.2随机信号向量的矩阵特征

    1.2.1自相关矩阵

    1.2.2互相关矩阵

    1.2.3向量信号相关阵

    1.3常见信号实例

    1.3.1独立同分布和白噪声

    1.3.2复正弦加噪声

    1.3.3实高斯过程

    *1.3.4混合高斯过程

    1.3.5高斯马尔可夫过程

    1.4随机信号的展开

    1.4.1随机信号的正交展开

    1.4.2基向量集的正交化

    1.4.3KL变换

    1.5随机信号的功率谱密度

    1.5.1功率谱密度的定义和性质

    1.5.2随机信号通过线性系统

    1.5.3连续随机信号与离散随机信号的关系

    1.6随机信号的有理分式模型

    1.6.1谱分解定理

    1.6.2随机信号的ARMA模型

    1.6.3随机信号表示的进一步讨论

    1.6.4自相关与模型参数的关系

    1.7本章小结与进一步阅读

    习题

    第2章估计理论基础

    2.1基本经典估计问题

    2.1.1经典估计基本概念和性能参数

    2.1.2几个常用估计量

    2.2克拉美罗下界

    2.3最大似然估计

    2.4贝叶斯估计

    2.4.1最小均方误差贝叶斯估计

    ...

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