导语

  

内容提要

  

    艾伦V.奥本海姆、乔治C.维基斯著的《信号系统及推理》详细阐述了确定性信号与系统的性质和表示形式，包括群延迟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；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，以及与此相关且重要的概率论知识，这些都是许多工程和应用科学领域的分析基础，如信号处理、控制、通信、金融工程、生物医学等领域。

    艾伦V.奥本海姆（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lEEE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 Edition》、《Discrete—Time SignalProcessing，Third Edition》。

第1章  信号与系统
  1.1  信号、系统、模型及性质
  1.2  线性时不变系统
    1.2.1  LTI系统的冲激响应表示
    1.2.2  LTI系统的特征函数和变换表示
    1.2.3  傅里叶变换
  1.3  确定性信号及其傅里叶变换
    1.3.1  信号种类及其傅里叶变换
    1.3.2  Parseval恒等式、能量谱密度以及确定性自相关
  1.4  双边z变换和双边拉普拉斯变换
    1.4.1  双边z变换
    1.4.2  双边拉普拉斯变换
  1.5  连续时间信号的离散时间处理
    1.5.1  CT信号的DT处理过程的基本结构
    1.5.2  DT滤波以及全局CT响应
    1.5.3  非理想的D/C转换器
  1.6  延伸阅读
  习题
第2章  幅度、相位和群延迟
  2.1  傅里叶变换的幅度和相位
  2.2  群延迟和非线性相位的影响
    2.2.1  窄带输入信号
    2.2.2  宽带输入信号
  2.3  全通系统与最小相位系统
    2.3.1  全通系统
    2.3.2  最小相位系统
  2.4  谱因式分解
  2.5  延伸阅读
  习题
第3章  脉冲幅度调制
  3.1  基带脉冲幅度调制
    3.1.1  发送信号
    3.1.2  接收信号
    3.1.3  频域特性
    3.1.4  接收机处的码间干扰
  3.2  奈奎斯特脉冲
  3.3  通带脉冲幅度调制
    3.3.1  频移键控
    3.3.2  相移键控
    3.3.3  正交幅度调制
  3.4  延伸阅读
  习题
第4章  状态空间模型
  4.1  系统记忆性
  4.2  举例说明
  4.3  状态空间模型
    4.3.1  DT状态空间模型
    4.3.2  CT状态空间模型
    4.3.3  状态空间模型的典型性质
  4.4  基于LTI输入输出模型的状态空间模型
  4.5  非线性状态空间模型的平衡状态和线性化
    4.5.1  平衡状态
    4.5.2  线性化
  4.6  延伸阅读
  习题
第5章  LTI状态空间模型
  5.1  连续时间和离散时间LTI模型
  5.2  零输入响应和模态表示
    5.2.1  未驱动的CT系统
    5.2.2  未驱动的DT系统
    5.2.3  LTI系统的渐进稳定性
  5.3  模态坐标下的通用响应
    5.3.1  被驱动的CT系统
    5.3.2  被驱动的DT系统
    5.3.3  相似变换和对角化
  5.4  传递函数、隐藏模式、可达性和可观测性
    5.4.1  CT系统的输入–状态–输出结构
    5.4.2  DT系统的输入–状态–输出结构
  5.5  延伸阅读
  习题
第6章  状态观测器和状态反馈
  6.1  设备和模型
  6.2  状态估计和观测器
    6.2.1  实时仿真
    6.2.2  状态观测器
    6.2.3  观测器设计
  6.3  状态反馈控制
    6.3.1  开环控制
    6.3.2  经由LIT状态反馈的闭环控制
    6.3.3  LTI状态反馈设计
  6.4  基于观测器的反馈控制
  6.5  延伸阅读
  习题
第7章  概率模型
  7.1  基本概率模型
  7.2  条件概率、贝叶斯法则和事件的独立性
  7.3  随机变量
  7.4  概率分布
  7.5  联合分布的随机变量
  7.6  期望、矩和方差
  7.7  二元随机变量的相关性和协方差
  7.8  向量空间中的相关性质
  7.9  延伸阅读
  习题
第8章  估计算法
  8.1  单个连续随机变量的估计
  8.2  从估计到估计器
  8.3  线性最小方均误差估计
    8.3.1  从一个随机变量的单次量测中线性估计另一个随机变量
    8.3.2  多重量测
  8.4  延伸阅读
  习题
第9章  假设检验
  9.1  噪声中的二进制脉冲幅度调制
  9.2  最小错误概率下的假设检验
    9.2.1  最小错误条件概率的判决
    9.2.2  最小化总体错误概率的MAP判决准则
    9.2.3  编码数字通信中的假设检验
  9.3  二元假设检验
    9.3.1  虚警、漏警和检测
    9.3.2  似然比检验
    9.3.3  纽曼–皮尔逊判决准则和接收者操作特性
  9.4  最小风险判决
  9.5  延伸阅读
  习题
第10章  随机过程
    10.1  随机过程的定义和举例
    10.2  随机过程的一阶矩和二阶矩特性
    10.3  平稳性
    10.3.1  严格平稳性
    10.3.2  广义平稳性
    10.3.3  WSS相关函数和协方差函数的性质
  10.4  各态历经性
  10.5  随机过程的线性估计
  10.5.1  线性预测
  10.5.2  线性FIR滤波
  10.6  WSS过程的LTI滤波
  10.7  延伸阅读
  习题
第11章  功率谱密度
  11.1  瞬时功率期望的频谱分布
    11.1.1  功率谱密度
    11.1.2  波动谱密度
    11.1.3  互谱密度
  11.2  时间平均的功率谱期望和爱因斯坦–维纳–辛钦理论
  11.3  应用
    11.3.1  揭示循环分量
    11.3.2  模型滤波器
    11.3.3  白化滤波器
    11.3.4  带限随机过程的采样
  11.4  延伸阅读
  习题
第12章  信号估计
  12.1  随机变量的LMMSE估计
  12.2  FIR维纳滤波器
  12.3  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  最佳观测器和卡尔曼滤波
    12.5.1  受加性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  最佳状态估计和卡尔曼滤波
  12.6  CT信号的估计
  12.7  延伸阅读
  习题
第13章  信号检测