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  • 正版 随机信号与系统 潘仲明编著 国防工业出版社 9787118089424
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 潘仲明编著著 | 潘仲明编著编 | 潘仲明编著译 | 潘仲明编著绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2012-04-01
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    • 作者: 潘仲明编著著| 潘仲明编著编| 潘仲明编著译| 潘仲明编著绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2012-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2013-08-01
    • 字数:518000
    • 页数:390
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787118089424
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:潘仲明编著
    • 著:潘仲明编著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:63.00
    • ISBN:9787118089424
    • 出版社:国防工业出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:2013-08-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2012-04-01
    • 页数:390
    • 外部编号:8091872
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    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I
      2.3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1
      3.2.2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

    潘仲明编著的《随机信号与系统》详尽介绍了随机过程、很优估计、时间序列模型和线性动态系统辨识、谱估计与小波分析、很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。

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