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随机信号分析与处理

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作者罗鹏飞, 张文明编著

出版社清华大学出版社

ISBN9787302575030

出版时间2021-07

装帧平装

开本其他

定价59元

货号3697128

上书时间2024-09-26

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
前言

课程概述
“随机信号分析与处理”是研究随机信号的特点及其处理方法的专业基础课程,是目标检测、估计、滤波等信号处理理论的基础,在通信、雷达、自动控制、随机振动、图像处理、气象预报、生物医学、地震信号处理等领域有着广泛的应用。随着信息技术的发展,随机信号分析与处理的理论将日益广泛和深入。

  

作者
2021年3月

 

大纲 课件



 
 
 
 

商品简介

本书介绍了随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章,主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程和泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开,强调对随机信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握,注重理论和实践的结合,特别是强调MATLAB在随机信号分析与处理中的应用。书中给出了大量的例题和信号处理实例,每章后附有习题、计算机作业、实验,部分习题附有答案。本书配有讲课视频,可扫描二维码观看,辅助课堂教学和课后自学。 本书可作为高等学校电子信息类专业本科生的教材,也可供信号处理相关领域的工程技术人员参考。



作者简介

罗鹏飞,国防科技大学教授、硕士生导师。湖南省教学名师,“信号处理系列课国家教学团队”带头人,国家精品课程和精品资源共享课“随机信号分析与处理”的课程负责人获军队育才奖金奖。1982年本科毕业于西安电子科技大学,1985年研究生毕业于国防科学技术大学,毕业后在国防科学技术大学电子科学与工程学院任教,长期担任本科“随机信号分析与处理”和研究生“统计信号处理”课程的主讲。获军队教学成果一、二等奖各1项、三等奖2项,获部委级教学成果一等奖1项。主编教材6部、合编2部、翻译教材4部。其中主编的《随机信号分析与处理》评为“十二五”规划教材,主编的《统计信号处理》为“十一五”规划教材。主持建设的 “统计信号处理”MOOC目前在学堂在线注册学习人数超过11万人。
张文明,国防科技大学教授、硕士生导师。湖南省一流本科课程负责人,湖南省研究生优质课程、湖南省优秀教学团队建设负责人。担任本科“随机信号分析与处理”和研究生“统计信号处理”课程的主讲,是教学团队“信号处理系列课教学团队”核心成员,获军队育才奖银奖。获军队科技进步奖4项,军队教学成果奖2项,校教学成果一等奖2项;出版教材多部。



目录
本书介绍了随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章, 主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程和泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开, 强调对随机信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握, 注重理论和实践的结合, 特别是强调MATLAB在随机信号分析与处理中的应用。

内容摘要
本书介绍了随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章,主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程和泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开,强调对随机信号分析与处理基本概念的理解和系统方法的掌握,注重理论和实践的结合,特别是强调MATLAB在随机信号分析与处理中的应用。书中给出了大量的例题和信号处理实例,每章很后附有习题、计算机作业、实验,部分习题附有答案。本书配有讲课视频,可扫描二维码观看,辅助课堂教学和课后自学。本书可作为高等学校电子信息类专业本科生的教材,也可供信号处理相关领域的工程技术人员参考。

主编推荐
"国家精品课程和精品资源共享课配套教材,普通高等教育“十二五”重量规划教材。(1) 体现宽口径、大类培养的教学思想,满足多学科交叉的教学需要。
(2) 强调物理概念,简化理论推导,强调理论联系实际,反映技术发展。
(3) 重视工程能力培养,提供大量、典型的例题、习题,信号处理实例,以及计算机作业、工程实验。
(4) 引入基于MATLAB的随机过程分析方法,使抽象的理论分析更加形象化,便于理解和验证。 
(5) 结合信号处理实例,每章配有若干研讨题,便于开展研究型教学,引导学生开展研究,培养科研能力。
(6) 精心制作40多个教学视频(时长近2000分钟),包括知识点讲解、案例、实例、例题解析和信号处理实例等,便于翻转课堂和自主学习。
(7) 配套资源丰富,包括教学大纲、PPT课件、教学视频、在线MOOC、习题解答、实验指导等,便于教学和自学。
"

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