信號、系統(tǒng)及推理

目 錄
導論 1
第1章 信號與系統(tǒng) 6
1．1 信號、系統(tǒng)、模型及性質 6
1．2 線性時不變系統(tǒng) 8
1．2．1 線性時不變系統(tǒng)的沖激響應表示 8
1．2．2 線性時不變系統(tǒng)的特征函數(shù)與變換表示 9
1．2．3 傅里葉變換 12
1．3 確定性信號及其傅里葉變換 13
1．3．1 信號類別及其傅里葉變換 13
1．3．2 Parseval恒等式、能量譜密度及確定性自相關 15
1．4 雙邊拉普拉斯變換與雙邊z變換 17
1．4．1 雙邊z變換 17
1．4．2 雙邊拉普拉斯變換 20
1．5 連續(xù)時間信號的離散時間處理 20
1．5．1 對連續(xù)時間信號進行離散時間處理的基本結構 21
1．5．2 離散時間濾波及整體連續(xù)時間響應 22
1．5．3 非理想D/C轉換器 24
1．6 延伸閱讀 26
習題 26
第2章 幅度、相位與群時延 53
2．1 傅里葉變換的幅度和相位 53
2．2 群時延與非線性相位的影響 55
2．2．1 窄帶輸入信號 56
2．2．2 寬帶輸入信號 57
2．3 全通系統(tǒng)與最小相位系統(tǒng) 61
2．3．1 全通系統(tǒng) 61
2．3．2 最小相位系統(tǒng) 63
2．4 譜因式分解 65
2．5 延伸閱讀 66
習題 66
第3章 脈沖幅度調制 83
3．1 基帶脈沖幅度調制 83
3．1．1 傳輸信號 84
3．1．2 接收信號 85
3．1．3 頻域特征 85
3．1．4 接收器端碼間干擾 87
3．2 奈奎斯特脈沖 89
3．3 通帶脈沖幅度調制 91
3．3．1 頻移鍵控(FSK) 91
3．3．2 相移鍵控(PSK) 91
3．3．3 正交幅度調制(QAM) 93
3．4 延伸閱讀 95
習題 95
第4章 狀態(tài)空間模型 107
4．1 系統(tǒng)記憶性 107
4．2 說明性例子 107
4．3 狀態(tài)空間模型 116
4．3．1 離散時間狀態(tài)空間模型 116
4．3．2 連續(xù)時間狀態(tài)空間模型 118
4．3．3 狀態(tài)空間模型的關鍵性質 120
4．4 基于線性時不變輸入-輸出模型的狀態(tài)空間模型 121
4．5 非線性狀態(tài)空間模型的均衡態(tài)和線性化 125
4．5．1 均衡態(tài) 125
4．5．2 線性化 128
4．6 延伸閱讀 130
習題 130
第5章 線性時不變狀態(tài)空間模型 137
5．1 離散時間模型與連續(xù)時間模型 137
5．2 零輸入響應與模態(tài)表示 139
5．2．1 無驅動連續(xù)時間系統(tǒng) 139
5．2．2 無驅動離散時間系統(tǒng) 144
5．2．3 線性時不變系統(tǒng)的漸進穩(wěn)定性 146
5．3 模態(tài)坐標中的一般響應 148
5．3．1 有驅動連續(xù)時間系統(tǒng) 148
5．3．2 有驅動離散時間系統(tǒng) 150
5．3．3 相似變換與對角化 152
5．4 傳輸函數(shù)、隱藏模態(tài)、可達性及可觀測性 157
5．4．1 連續(xù)時間系統(tǒng)的輸入-狀態(tài)-輸出結構 157
5．4．2 離散時間系統(tǒng)的輸入-狀態(tài)-輸出結構 163
5．5 延伸閱讀 169
習題 169
第6章 狀態(tài)觀測器與狀態(tài)反饋 182
6．1 設備與模型 182
6．2 狀態(tài)估計與觀測器 183
6．2．1 實時模擬 183
6．2．2 狀態(tài)觀測器 185
6．2．3 觀測器設計 186
6．3 狀態(tài)反饋控制 192
6．3．1 開環(huán)控制 193
6．3．2 利用線性時不變狀態(tài)前饋的閉環(huán)控制 193
6．3．3 線性時不變狀態(tài)反饋設計 194
6．4 基于觀測器的反饋控制 200
6．5 延伸閱讀 203
習題 203
第7章 概率模型 213
7．1 基本概率模型 213
7．2 條件概率、貝葉斯法則及獨立性 214
7．3 隨機變量 215
7．4 概率分布 216
7．5 聯(lián)合分布隨機變量 217
7．6 期望、矩和方差 219
7．7 二元隨機變量的相關性和協(xié)方差 221
7．8 相關性質的向量空間解釋 224
7．9 延伸閱讀 225
習題 226
第8章 估計方法 233
8．1 連續(xù)隨機變量的估計 233
8．2 從估計值到估計器 237
8．3 線性最小均方誤差估計 241
8．3．1 通過對一個隨機變量的單獨測量來線性地估計另一個隨機變量 241
8．3．2 多元測量值 245
8．4 延伸閱讀 248
習題 248
第9章 假設檢驗 260
9．1 噪聲中的二元脈沖幅度調制 260
9．2 最小差錯概率假設檢驗 261
9．2．1 利用最小條件差錯概率做出判定 262
9．2．2 最小總體差錯概率的MAP判定規(guī)則 262
9．2．3 數(shù)字通信中編碼的假設檢驗 264
9．3 二元假設檢驗 267
9．3．1 誤報、漏報與檢測 267
9．3．2 似然比檢驗 268
9．3．3 Neyman-Pearson判定規(guī)則與接收器工作特性 269
9．4 最小風險判定 272
9．5 延伸閱讀 273
習題 274
第10章 隨機過程 288
10．1 隨機過程的定義及實例 288
10．2 隨機過程的一階矩和二階矩表征 291
10．3 平穩(wěn)性 292
10．3．1 嚴格意義上的平穩(wěn)性 292
10．3．2 廣義平穩(wěn)性 292
10．3．3 廣義平穩(wěn)相關函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)的某些性質 293
10．4 各態(tài)歷經性 295
10．5 隨機過程的線性估計 296
10．5．1 線性預測 296
10．5．2 線性FIR濾波 297
10．6 廣義平穩(wěn)隨機過程的線性時不變?yōu)V波 298
10．7 延伸閱讀 302
習題 303
第11章 功率譜密度 319
11．1 期望瞬時功率的頻譜分布 319
11．1．1 功率譜密度 319
11．1．2 波動譜密度 322
11．1．3 互譜密度 326
11．2 時間平均功率譜密度期望及Einstein-Wiener-Khinchin定理 327
11．3 應用 331
11．3．1 揭示周期性分量 331
11．3．2 建模濾波器 332
11．3．3 白化濾波器 334
11．3．4 采樣帶限隨機過程 336
11．4 延伸閱讀 336
習題 336
第12章 信號估計 351
12．1 隨機變量的LMMSE估計 351
12．2 FIR 維納濾波器 353
12．3 無約束離散時間維納濾波器 357
12．4 因果離散時間維納濾波 363
12．5 最優(yōu)觀測器與卡爾曼濾波 368
12．5．1 加性噪聲干擾信號的因果維納濾波 368
12．5．2 維納濾波器的觀測器實現(xiàn) 370
12．5．3 最優(yōu)狀態(tài)估計與卡爾曼濾波 371
12．6 連續(xù)時間信號估計 372
12．7 延伸閱讀 372
習題 372
第13章 信號檢測 387
13．1 多元測量假設檢驗 387
13．2 獨立同分布高斯噪聲中的已知信號檢測 389
13．2．1 最優(yōu)解 389
13．2．2 性能表征 391
13．2．3 匹配濾波 393
13．3 匹配濾波器檢測的擴展 394
13．3．1 持續(xù)時間無限的有限能量信號 394
13．3．2 白噪聲中信號檢測的信噪比最大化 395
13．3．3 有色噪聲中的檢測 397
13．3．4 連續(xù)時間匹配濾波器 398
13．3．5 匹配濾波與奈奎斯特脈沖設計 399
13．3．6 未知到達時刻與脈沖壓縮 400
13．4 獨立同分布高斯噪聲中的信號識別 401
13．5 延伸閱讀 406
習題 406
參考文獻 420
中英文對照表 425