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內容簡介：
本书是美国麻省理工学院（MIT）知名教授奥本海姆的近年力作，是其在MIT开展了二十余年的Signals， Systems and Inference课程所涉及知识体系的拓展和延伸。本书详细阐述了确定性信号与系统的性质和表示形式，包括群时延和状态空间模型的结构与行为；引入了相关函数和功率谱密度来描述和处理随机信号。本书涉及的应用实例包括脉冲幅度调制，基于观测器的反馈控制，最小均方误差估计下的最佳线性滤波器，以及匹配滤波器；强调了基于模型的推理方法，特别是针对状态估计、信号估计和信号检测的应用。本书融合并扩展了信号与系统时、频域分析的基本素材和概率论知识，这些都是信号处理、控制、通信、金融工程、生物医学等工程和应用科学领域的基本分析方法。
關於作者：
Alan V. Oppenheim 美国麻省理工学院（MIT）电气与计算机科学系教授，MIT电子学研究实验室（ RLE）首席研究员，美国国家工程院院士，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IEEE教育勋章、IEEE成立百年杰出贡献奖、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 Edtion. Discrete-Time Signal Processing， Third Edition.Alan V. Oppenheim 美国麻省理工学院（MIT）电气与计算机科学系教授，MIT电子学研究实验室（ RLE）首席研究员，美国国家工程院院士，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IEEE教育勋章，IEEE成立百年杰出贡献奖，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 Edtion. Discrete-Time Signal Processing， Third Edition.
目錄
目 录导论1第1章 信号与系统61.1 信号、系统、模型及性质61.2 线性时不变系统81.2.1 线性时不变系统的冲激响应表示81.2.2 线性时不变系统的特征函数与变换表示91.2.3 傅里叶变换121.3 确定性信号及其傅里叶变换131.3.1 信号类别及其傅里叶变换131.3.2 Parseval恒等式、能量谱密度及确定性自相关151.4 双边拉普拉斯变换与双边z变换171.4.1 双边z变换171.4.2 双边拉普拉斯变换201.5 连续时间信号的离散时间处理201.5.1 对连续时间信号进行离散时间处理的基本结构211.5.2 离散时间滤波及整体连续时间响应221.5.3 非理想D/C转换器241.6 延伸阅读26习题26第2章 幅度、相位与群时延532.1 傅里叶变换的幅度和相位532.2 群时延与非线性相位的影响552.2.1 窄带输入信号562.2.2 宽带输入信号572.3 全通系统与最小相位系统612.3.1 全通系统612.3.2 最小相位系统632.4 谱因式分解652.5 延伸阅读66习题66第3章 脉冲幅度调制833.1 基带脉冲幅度调制833.1.1 传输信号843.1.2 接收信号853.1.3 频域特征853.1.4 接收器端码间干扰873.2 奈奎斯特脉冲893.3 通带脉冲幅度调制913.3.1 频移键控(FSK)913.3.2 相移键控(PSK)913.3.3 正交幅度调制(QAM)933.4 延伸阅读95习题95第4章 状态空间模型1074.1 系统记忆性1074.2 说明性例子1074.3 状态空间模型1164.3.1 离散时间状态空间模型1164.3.2 连续时间状态空间模型1184.3.3 状态空间模型的关键性质1204.4 基于线性时不变输入-输出模型的状态空间模型1214.5 非线性状态空间模型的均衡态和线性化1254.5.1 均衡态1254.5.2 线性化1284.6 延伸阅读130习题130第5章 线性时不变状态空间模型1375.1 离散时间模型与连续时间模型1375.2 零输入响应与模态表示1395.2.1 无驱动连续时间系统1395.2.2 无驱动离散时间系统1445.2.3 线性时不变系统的渐进稳定性1465.3 模态坐标中的一般响应1485.3.1 有驱动连续时间系统1485.3.2 有驱动离散时间系统1505.3.3 相似变换与对角化1525.4 传输函数、隐藏模态、可达性及可观测性1575.4.1 连续时间系统的输入-状态-输出结构1575.4.2 离散时间系统的输入-状态-输出结构1635.5 延伸阅读169习题169第6章 状态观测器与状态反馈1826.1 设备与模型1826.2 状态估计与观测器1836.2.1 实时模拟1836.2.2 状态观测器1856.2.3 观测器设计1866.3 状态反馈控制1926.3.1 开环控制1936.3.2 利用线性时不变状态前馈的闭环控制1936.3.3 线性时不变状态反馈设计1946.4 基于观测器的反馈控制2006.5 延伸阅读203习题203第7章 概率模型2137.1 基本概率模型2137.2 条件概率、贝叶斯法则及独立性2147.3 随机变量2157.4 概率分布2167.5 联合分布随机变量2177.6 期望、矩和方差2197.7 二元随机变量的相关性和协方差2217.8 相关性质的向量空间解释2247.9 延伸阅读225习题226第8章 估计方法2338.1 连续随机变量的估计2338.2 从估计值到估计器2378.3 线性最小均方误差估计2418.3.1 通过对一个随机变量的单独测量来线性地估计另一个随机变量2418.3.2 多元测量值2458.4 延伸阅读248习题248第9章 假设检验2609.1 噪声中的二元脉冲幅度调制2609.2 最小差错概率假设检验2619.2.1 利用最小条件差错概率做出判定2629.2.2 最小总体差错概率的MAP判定规则2629.2.3 数字通信中编码的假设检验2649.3 二元假设检验2679.3.1 误报、漏报与检测2679.3.2 似然比检验2689.3.3 Neyman-Pearson判定规则与接收器工作特性2699.4 最小风险判定2729.5 延伸阅读273习题274第10章 随机过程28810.1 随机过程的定义及实例28810.2 随机过程的一阶矩和二阶矩表征29110.3 平稳性29210.3.1 严格意义上的平稳性29210.3.2 广义平稳性29210.3.3 广义平稳相关函数和协方差函数的某些性质29310.4 各态历经性29510.5 随机过程的线性估计29610.5.1 线性预测29610.5.2 线性FIR滤波29710.6 广义平稳随机过程的线性时不变滤波29810.7 延伸阅读302习题303第11章 功率谱密度31911.1 期望瞬时功率的频谱分布31911.1.1 功率谱密度31911.1.2 波动谱密度32211.1.3 互谱密度32611.2 时间平均功率谱密度期望及Einstein-Wiener-Khinchin定理32711.3 应用33111.3.1 揭示周期性分量33111.3.2 建模滤波器33211.3.3 白化滤波器33411.3.4 采样带限随机过程33611.4 延伸阅读336习题336第12章 信号估计35112.1 随机变量的LMMSE估计35112.2 FIR 维纳滤波器35312.3 无约束离散时间维纳滤波器35712.4 因果离散时间维纳滤波36312.5 最优观测器与卡尔曼滤波36812.5.1 加性噪声干扰信号的因果维纳滤波36812.5.2 维纳滤波器的观测器实现37012.5.3 最优状态估计与卡尔曼滤波37112.6 连续时间信号估计37212.7 延伸阅读372习题372第13章 信号检测38713.1 多元测量假设检验38713.2 独立同分布高斯噪声中的已知信号检测38913.2.1 最优解38913.2.2 性能表征39113.2.3 匹配滤波39313.3 匹配滤波器检测的扩展39413.3.1 持续时间无限的有限能量信号39413.3.2 白噪声中信号检测的信噪比最大化39513.3.3 有色噪声中的检测39713.3.4 连续时间匹配滤波器39813.3.5 匹配滤波与奈奎斯特脉冲设计39913.3.6 未知到达时刻与脉冲压缩40013.4 独立同分布高斯噪声中的信号识别40113.5 延伸阅读406习题406参考文献420中英文对照表425
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