醉染图书信号、系统及推理9787111573906

出版者的话
译者序
前言
关于封面
致谢
开场白
章信号与系统1
1.1信号、系统、模型及质1
1.2线时不变系统3
1.2.1LTI系统的冲激响应表示3
1.2.2LTI系统的特征函数和变换表示4
1..傅里叶变换6
1.3确定信号及其傅里叶变换7
1.3.1信号种类及其傅里叶变换7
1.3.2Parseval恒等式、能量谱密度以及确定自关9
1.4双边z变换和双边拉普拉斯变换10
1.4.1双边z变换10
1.4.2双边拉普拉斯变换13
1.5连续时间信号的离散时间处理14
1.5.1CT信号的DT处理过程的基本结构14
1.5.2DT滤波以及全局CT响应15
1.5.3非理想的D／C转换器17
1.6延伸阅读18
习题19
第2章幅度、相位和群延迟35
2.1傅里叶变换的幅度和相位35
2.2群延迟和非线位的影响37
2.2.1窄带输入信号37
2.2.2宽带输入信号39
.全通系统与相位系统43
..1全通系统43
..2相位系统44
2.4谱因式分解45
2.5延伸阅读46
习题46
第3章脉冲幅度调制56
3.1基带脉冲幅度调制56
3.1.1发送信号56
3.1.2接收信号57
3.1.3频域特57
3.1.4接收机处的码间干扰60
3.2奈奎斯特脉冲61
3.3通带脉冲幅度调制63
3.3.1频移键控63
3.3.2相移键控64
3.3.3正交幅度调制65
3.4延伸阅读66
习题66
第4章状态空间模型74
4.1系统记忆74
4.2举例说明74
4.3状态空间模型83
4.3.1DT状态空间模型83
4.3.2CT状态空间模型85
4.3.3状态空间模型的典型质6
4.4基于LTI输入输出模型的状态空间模型87
4.5非线状态空间模型的平衡状态和线化91
4.5.1平衡状态91
4.5.2线化93
4.6延伸阅读95
习题95
第5章LTI状态空间模型100
5.1连续时间和离散时间LTI模型100
5.2零输入响应和模态表示102
5.2.1未驱动的CT系统102
5.2.2未驱动的DT系统107
5..LTI系统的渐进稳定10
5.3模态坐标下的通用响应110
5.3.1被驱动的CT系统111
5.3.2被驱动的DT系统112
5.3.3相似变换和对角化114
5.4传递函数、隐藏模式、可达和可观测11
5.4.1CT系统的输入状态输出结构118
5.4.2DT系统的输入状态输出结构1
5.5延伸阅读129
习题129
第6章状态观测器和状态反馈138
6.1设备和模型138
6.2状态估计和观测器139
6.2.1实时139
6.2.2状态观测器141
6..观测器设计142
6.3状态反馈控制148
6.3.1开环控制148
6.3.2经由LIT状态反馈的闭环控制149
6.3.3LTI状态反馈设计149
6.4基于观测器的反馈控制155
6.5延伸阅读157
习题157
第7章概率模型165
7.1基本概率模型165
7.2条件概率、贝叶斯法则和事件的独立165
7.3随机变量167
7.4概率分布167
7.5联合分布的随机变量168
7.6期望、矩和方差170
7.7二元随机变量的相关和协方差172
7.8向量空间中的相关质174
7.9延伸阅读175
习题176
第8章估计算法181
8.1单个连续随机变量的估计181
8.2从估计到估计器184
8.3线均方误差估计187
8.3.1从一个随机变量的单次量测中线估计另一个随机变量187
8.3.2多重量测191
8.4延伸阅读193
习题194
第9章设检验202
9.1噪声中的二进制脉冲幅度调制202
9.2错误概率下的设检验203
9.2.1错误条件概率的判决203
9.2.2化总体错误概率的MAP判决准则204
9..编码数字通信中的设检验206
9.3二元设检验208
9.3.1虚警、漏警和检测208
9.3.2似然比检验210
9.3.3纽曼皮尔逊判决准则和接收者操作特210
9.4风险判决213
9.5延伸阅读214
习题214
0章随机过程224
10.1随机过程的定义和举例224
10.2随机过程的一阶矩和二阶矩特226
10.3平稳227
10.3.1严格平稳227
10.3.2广义平稳22
10.3.3WSS相关函数和协方差函数的质229
10.4各态历经0
10.5随机过程的线估计1
10.5.1线预测1
10.5.2线FIR滤波2
10.6WSS过程的LTI滤波
10.7延伸阅读
习题
1章功率谱密度247
11.1瞬时功率期望的频谱分布247
11.1.1功率谱密度248
11.1.2波动谱密度250
11.1.3互谱密度253
11.2时间平均的功率谱期望和爱因斯坦维纳辛钦理论255
11.3应用258
11.3.1揭示循环分量258
11.3.2模型滤波器260
11.3.3白化滤波器262
11.3.4带限随机过程的采样263
11.4延伸阅读264
习题264
2章信号估计275
12.1随机变量的LMMSE估计
12.2FIR维纳滤波器
1.无约束的离散时间维纳滤波
12.4离散时间的因果维纳滤波
12.5观测器和卡尔曼滤波
12.5.1受加噪声干扰的信号的因果维纳滤波
12.5.2维纳滤波器的观测器实现
12.5.3状态估计和卡尔曼滤波
12.6CT信号的估计
12.7延伸阅读
习题
3章信号检测
13.1基于多重量测的设检验
13.2独立同分布高斯噪声中已知信号的检测
13.2.1检测方案
13.2.2能描述
13..匹配滤波
13.3匹配滤波器检测的推广
13.3.1长度的有能信号
13.3.2白噪声中信号检测的SNR化
13.3.3有色噪声中的检测
13.3.4CT匹配滤波器
13.3.5匹配滤波和奈奎斯特脉冲设计
13.3.6未知的到达时间和脉冲压缩
13.4独立同分布高斯噪声中的信号识别
13.5延伸阅读
习题
参考文献
索引

艾伦V.奥本海姆，美国麻省理工学院（MIT）电气与计算机科学系教授，MIT学研究实验室（RLE）首席研究员，美国工程院院士，IEEE会士，研究领域为通用领域的信号处理及应用。曾因出色的科研和教学工作多次获奖，包括lEEE教育勋章、IEEE成立杰出贡献奖、IEEE在声学、语音和信号处理领域的社会与技术成就奖等。另著有《Signals and Systems，Second Edition》、《Discrete―Time SignalProcessing，Third Edition》。

前    言本书基于大学课程内容并有适当的延伸和拓展，目前我们在MIT电气工程系和计算机科学系都开设了相应的课程。选课的学生大多是不同工程学科分支的大三和大四学生，也有应用科学专业的生和。学习这门课程一般要求学生修过两门先修课程：一门是关于信号与系统时域和频域分析方的导课程；另一门是关于概率的导论课程。大多数工程专业的学生都在课程的早期阶段完成了这两门课程的学习。“信号与系统”课程总是与微分方程相关，也涉及一些基本的线代数知识。    在许多工程院系，对应用数学特别感兴趣的学生往往会选修一门控制、信号处理或者通信等更专业的生课程。除了专业以外，这类课程通常研究的是确定信号与系统。而我们的目标是融合信号、系统和概率的相关知识，构建更深入的基础知识体系，以引起更多学生的兴趣。因此对于工程院系和应用科学系来说，本书既可以是生的基础教材，也可以是更高阶课程的理论基础，甚至作为课程的导论部分。    选择本书作为教材的课程中，关于信号与系统的描述对学生来说通常是新的，比如，通过相关函数和功率谱密度来描述的随机信号及其特征。课程中会介绍一些新的信号与系统特，如状态空间模型、可达和可观测、滤波器和群延迟。同时该课程还强调了基于模型的推理方法，特别是状态估计、信号估计和信号检测部分。    尽管现有的各种教材也涉及了该课程的部分内容，但我们始终没有找到一本覆盖所有想要讨论内容的教材。于是首先有了相关讲义，这也是比较容易实现的部分，然后形成了本书。在这个过程中，我们不断地尝试改进和完善课程内容，并调整它们之间的相互顺序。期间，我们也不时将某部分内容包括进来或者删除。多次尝试得出的结论是，我们甚至无法在一个学期的课程中讲授完信息论的基本概念，尽管这些概念对通信系统和推理（更一般情况下）来说重要。    正如本书开场白所述，信号、系统和概率一直并将继续是有用的知识体系组合，可用于研究信号处理、控制、通信、金融工程、生物医学，以及许多涉及连续时间或离散时间并且被干扰、噪声或不确定因素影响的动态变化过程领域。这也是构建全书结构和内容的基础与前提。    本书由4个部分组成。章和第2章简要概述了线时不变（Linear Time Invariant,LTI）系统的定条件，部分素材内容可能并不常见。这两章的关键目的是为后续章节建立起统一的标记符号和概念。第3章讨论了数字通信中脉冲幅度调制的应用。    第4~6章专注于状态空间模型的研究，主要讨论了单输入单输出的LTI情况。其内容很大程度上围绕这些系统的特征模式展开，并简单设在不同的固有频率下。本书的这部分内容为LTI系统的状态观测器引入了基于模型的推理概念，也讨论了相关的反馈控制方案。    第7~9章简要概述了定的概率前提条件，包括对静态随机变量的估计和设检验。正如章和2章样，我们认为在回顾学生可能在早期概率课程中学过的知识的同时，建立本书独有的概率相关符号和概念重要。此外，这部分的部分内容，特别是设检验，可能对一些学生来说比较陌生。    0~13章讨论了广义平稳随机信号，以及这些信号经LTI滤波后的输出信号。相关函数和功率谱密度的特征和解释可以用来研究典型的信号估计和信号检测问题。2章重点讨论的是线均方误差的信号估计，也就是维纳滤波。3章的重点是匹配滤波相关的方案的信号检测。    正如经常所说的，课程的目的是引导学生发现问题而不是解决掉所有问题。本着这种精神，每章的节都给出了延伸阅读。在这些简短的小节中，我们不是一一罗列参考文献，而是对参考素材蕴含的丰富学习资源给出建议。我们给出的文献全部都是书籍而不是，而且每次引用都仅限于该书对应的部分。    每一章都包含大量的习题，分为基础习题、高级习题和扩展习题。基础习题对大多数学生来说比较容易；高级习题可能要求高些；扩展习题常常会涉及一些超出本章内容的问题。某些习题需要或者采用合适的计算包来进行计算。鉴于这些计算包的多样和普遍，我们并没有围绕任何特定平台来构建计算习题。    本书的内容远多于一学期的课程所能教授的，所以教师或者自学者可以根据需要进行选择。这么多年，我们尝试过不同的选择。如果是更偏向于通信或者信号处理专业的课程，第4~6章（状态空间模型）可以略去，或者只做简单介绍。如果是更偏向于控制专业的课程，第3章、第9章和3章可以考虑选修。    前面给出了两种选讲方案，接下来详细概述我们目前采用的课程安排。该课程每周两次大课，大约需要13周。大课与相同数量的小班讨论课交织进行，其中小班讨论课对大课中的特定问题进行更多交互式的讨论，并且解答每周的作业。除此之外，我们也会选择指导小班讨论课。还组织了晚上“公共休息室”，每周多次允许学生聚集在教室里相互讨论；当他们做作业的时候，还会有一位教师在现场指导。    在教学过程中，我们总是强调习题更像是对概念和知识体系进行学与汇的过程，而不是一次测验