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。
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 录
导论1
第1章 信号与系统6
1.1 信号、系统、模型及性质6
1.2 线性时不变系统8
1.2.1 线性时不变系统的冲激响应表示8
1.2.2 线性时不变系统的特征函数与变换表示9
1.2.3 傅里叶变换12
1.3 确定性信号及其傅里叶变换13
1.3.1 信号类别及其傅里叶变换13
1.3.2 Parseval恒等式、能量谱密度及确定性自相关15
1.4 双边拉普拉斯变换与双边z变换17
1.4.1 双边z变换17
1.4.2 双边拉普拉斯变换20
1.5 连续时间信号的离散时间处理20
1.5.1 对连续时间信号进行离散时间处理的基本结构21
1.5.2 离散时间滤波及整体连续时间响应22
1.5.3 非理想D/C转换器24
1.6 延伸阅读26
习题26
第2章 幅度、相位与群时延53
2.1 傅里叶变换的幅度和相位53
2.2 群时延与非线性相位的影响55
2.2.1 窄带输入信号56
2.2.2 宽带输入信号57
2.3 全通系统与最小相位系统61
2.3.1 全通系统61
2.3.2 最小相位系统63
2.4 谱因式分解65
2.5 延伸阅读66
习题66
第3章 脉冲幅度调制83
3.1 基带脉冲幅度调制83
3.1.1 传输信号84
3.1.2 接收信号85
3.1.3 频域特征85
3.1.4 接收器端码间干扰87
3.2 奈奎斯特脉冲89
3.3 通带脉冲幅度调制91
3.3.1 频移键控(FSK)91
3.3.2 相移键控(PSK)91
3.3.3 正交幅度调制(QAM)93
3.4 延伸阅读95
习题95
第4章 状态空间模型107
4.1 系统记忆性107
4.2 说明性例子107
4.3 状态空间模型116
4.3.1 离散时间状态空间模型116
4.3.2 连续时间状态空间模型118
4.3.3 状态空间模型的关键性质120
4.4 基于线性时不变输入-输出模型的状态空间模型121
4.5 非线性状态空间模型的均衡态和线性化125
4.5.1 均衡态125
4.5.2 线性化128
4.6 延伸阅读130
习题130
第5章 线性时不变状态空间模型137
5.1 离散时间模型与连续时间模型137
5.2 零输入响应与模态表示139
5.2.1 无驱动连续时间系统139
5.2.2 无驱动离散时间系统144
5.2.3 线性时不变系统的渐进稳定性146
5.3 模态坐标中的一般响应148
5.3.1 有驱动连续时间系统148
5.3.2 有驱动离散时间系统150
5.3.3 相似变换与对角化152
5.4 传输函数、隐藏模态、可达性及可观测性157
5.4.1 连续时间系统的输入-状态-输出结构157
5.4.2 离散时间系统的输入-状态-输出结构163
5.5 延伸阅读169
习题169
第6章 状态观测器与状态反馈182
6.1 设备与模型182
6.2 状态估计与观测器183
6.2.1 实时模拟183
6.2.2 状态观测器185
6.2.3 观测器设计186
6.3 状态反馈控制192
6.3.1 开环控制193
6.3.2 利用线性时不变状态前馈的闭环控制193
6.3.3 线性时不变状态反馈设计194
6.4 基于观测器的反馈控制200
6.5 延伸阅读203
习题203
第7章 概率模型213
7.1 基本概率模型213
7.2 条件概率、贝叶斯法则及独立性214
7.3 随机变量215
7.4 概率分布216
7.5 联合分布随机变量217
7.6 期望、矩和方差219
7.7 二元随机变量的相关性和协方差221
7.8 相关性质的向量空间解释224
7.9 延伸阅读225
习题226
第8章 估计方法233
8.1 连续随机变量的估计233
8.2 从估计值到估计器237
8.3 线性最小均方误差估计241
8.3.1 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241
8.3.2 多元测量值245
8.4 延伸阅读248
习题248
第9章 假设检验260
9.1 噪声中的二元脉冲幅度调制260
9.2 最小差错概率假设检验261
9.2.1 利用最小条件差错概率做出判定262
9.2.2 最小总体差错概率的MAP判定规则262
9.2.3 数字通信中编码的假设检验264
9.3 二元假设检验267
9.3.1 误报、漏报与检测267
9.3.2 似然比检验268
9.3.3 Neyman-Pearson判定规则与接收器工作特性269
9.4 最小风险判定272
9.5 延伸阅读273
习题274
第10章 随机过程288
10.1 随机过程的定义及实例288
10.2 随机过程的一阶矩和二阶矩表征291
10.3 平稳性292
10.3.1 严格意义上的平稳性292
10.3.2 广义平稳性292
10.3.3 广义平稳相关函数和协方差函数的某些性质293
10.4 各态历经性295
10.5 随机过程的线性估计296
10.5.1 线性预测296
10.5.2 线性FIR滤波297
10.6 广义平稳随机过程的线性时不变滤波298
10.7 延伸阅读302
习题303
第11章 功率谱密度319
11.1 期望瞬时功率的频谱分布319
11.1.1 功率谱密度319
11.1.2 波动谱密度322
11.1.3 互谱密度326
11.2 时间平均功率谱密度期望及Einstein-Wiener-Khinchin定理327
11.3 应用331
11.3.1 揭示周期性分量331
11.3.2 建模滤波器332
11.3.3 白化滤波器334
11.3.4 采样带限随机过程336
11.4 延伸阅读336
习题336
第12章 信号估计351
12.1 随机变量的LMMSE估计351
12.2 FIR 维纳滤波器353
12.3 无约束离散时间维纳滤波器357
12.4 因果离散时间维纳滤波363
12.5 最优观测器与卡尔曼滤波368
12.5.1 加性噪声干扰信号的因果维纳滤波368
12.5.2 维纳滤波器的观测器实现370
12.5.3 最优状态估计与卡尔曼滤波371
12.6 连续时间信号估计372
12.7 延伸阅读372
习题372
第13章 信号检测387
13.1 多元测量假设检验387
13.2 独立同分布高斯噪声中的已知信号检测389
13.2.1 最优解389
13.2.2 性能表征391
13.2.3 匹配滤波393
13.3 匹配滤波器检测的扩展394
13.3.1 持续时间无限的有限能量信号394
13.3.2 白噪声中信号检测的信噪比最大化395
13.3.3 有色噪声中的检测397
13.3.4 连续时间匹配滤波器398
13.3.5 匹配滤波与奈奎斯特脉冲设计399
13.3.6 未知到达时刻与脉冲压缩400
13.4 独立同分布高斯噪声中的信号识别401
13.5 延伸阅读406
习题406
参考文献420
中英文对照表425
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