随机过程--滤波、估计与检测
通信专业经典外文教材，中文版！里面有随机过程、kalman滤波等相关课题，非常好的教材！国外电子信息科学经典教材系列随机过程滤波、估计与检测Random Processes: Filtering, Estimation, and Detection[美] Lonnie c. Ludeman著邱天爽李婷毕英伟等译電子工業出版社Publishing House of Electronics Industry北京· BEDING内容筒介书全面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优伟匚方法、用亍分类的最优决〔规则,描述了件能评价的准则和评佔方法、此外:本书还深入研究了噪声中随机过稈竹滤波、佔计和检测问题全共分为10章,包括概率空间与概率、随札变星、随机变星佔计、随机过难、随机过程通过线性系統、随巩过烓通过非饯性系统、最优线性维纠滤波器、最优线性卡尔曼滤波器、离散观测信号的检测理论以及连縷森测信号的检测理论等内容,本书在围绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,足本容易理解的适用性较强的书本书既可以作为研究生和大学本科高年级学生的教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考未纤许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版叹所有,侵权必究。图书在版编目(C|P)数据随机过程:滤波、计与检测/(美)賡徳曼( LEderman,L,C)著邱天爽,李婷,毕英伟等译.一北京电子业出版社,2005,2(国外电子信息科学经典教材系列书名原文: Random processes: Filtering, Estimation, and detectionISBN7121·0866-1L.随…1.①路…②邱灬⑧李…④毕…Ⅲ.随机过程-教材IV.O2116中国版本图书馆CIP数据核字(205)第002845号责仁编辑:许楷印刷:北京胂义兴许卬刷「出版发行:电厂E业出版社京海淀区万考路173信箱邮编100036经销:2地新华书店廾本;787X192116印张:2875字数:736千字印次:2005年2月第1次印刷印数:500册定价:3900元凡购买电业版社的图书,如有缺损问题,请向购买书店调换。若书店售缺,请与本社发行部联系联系电话:(010)6829077。质量投诉请发邮件至zlts@phej.com.cn,盜版侵杈举报请发邮件至dbqgo phei com.cn译者前言随札过程理论是现代信号处理的基础理沦之一,在诸如通信、计算机视觉、振动及雷达卢肭等应用领域,面临大量的随机信号分析与处理的问题,因此对于随机过程理论的深入理解是非常熏要的。此外,在通信系统和信号处理算法屮,对含噪过程的滤波、估计与检测是必不可少的重要任务。尽管国内外已经出版了不少关于随机过程及其工程应用的著作和教材,但是本书仍然以其独特的风格引起了国内外读者的注意,成为随机信号分析与处理领域一部非常重要且具有特色的著作。夲书的作者朗尼C·略德曼博土是因际数字信号处理领域的著名教授。他于1968年获得美国亚利桑那州立大学博土学位,现为新墨西哥州立大学电子与计算机工稈学院教授,并于1993年在希萨洛尼卡的亚里斯多德大学获得富布赖特基金奖,朗尼C·路德曼博士的另一部著作 Fundamentals of Digital Signal Pπ cessES,在出版当年获得 choice杂志射杰出工程图书奖本书仝面介绍了随机过程理论中经典的线性与非线性系统分析技术和假设检验技术,详细阐述了最优估计方法、用于分类的最优决策规则,描述了性能评价的准则和评估方法。此外,本书还深入研究了噪声中随机过程的滤波、估计和检测问题。本书的内容基本上可以分为四个互相关联的部分,即概率论和随机变量与随机过程的特征,随机过程通过线性与非线性系统的规律,以维纳滤波和卡尔曼滤波为主的最优估计理论,离散时间和连续时间信号的检测理论。本书在圄绕主题进行深入分析的同时,给出了许多应用实例和习题,是一本容易理解的适用性较强的书,既可以作为研究生和大学本科高年级学生的核心教材,也可以供相关领域的工程技术人员自学参考。本书由大连理工大学电子与信息⊥程学院邱大爽教授等完成翻详工作。具体分工为:李婷(第]章、第2章),毕英伟(第3章、第10章),邱天爽(前言、第4章、第5章),唐洪(第6章、第章),初孟〔第8章、第9章),郑效来(附录及图表等)。全书山邱天爽统稿。译者感谢芙文版原书作者朗尼C·路德曼博士和英文版原书出版社 John Wiley and Sons,Inc及电子工业出版杜对本书翻译工作的支持,感谢大连理工大学电子与信息工程学院对本书翻泽工作的支持。于译者水平所限,加之时间比较仓促,翻译中难免存在不妥和错误之处,恳请读者批评指。译者2005年1月于大连理厂大学作者前言每天我们都会遇到这样的信号,我们既不能用解析式来表示它们,也不能以确定的方法夹准确地对其建模,如常规的诰音信号、音乐信号、地震信号、生物信号、被动声呐信号记呆舶温度信号和通信信号等。表小相同内容的语音词句,如果H许多不同的人讲出来,或者是由同一个人在不同的时间讲出来,都会具有定的相似性和差异性。对于这种相似性或差异性,我们很难利用确定性的模型来表不。那么我们怎样表示这类信号呢?事实上,这类信号可以根据数学原理严格地表示为随机过程。而随机信号与可以用解析式表示的信号不同,它们只能根据概率来表示。例如,“在给定的时刻,某随机过程大于给定值的概率为025”就是一种概率表示。玍电气和订算机工程领域,尤其是在通信理论、计算机视觉、数字信号处理以及机械工程中振动理论和强度分析等领域,随机过程是个基本的概念。随机信号的数字处理对于高性能通信系统是非常重要的,而非线性信号处理方法则是有用的处理工具。这些随机信号常作为线性或非线性系统的输入信号。例如,语音信号经由传声器和放大器而到达扬声器输出。我们怎样评价这种系统的输出呢?实际上,系统的输出也可以认为是随机过程。那么,我们自然而然地会提出下面的问题:如果我们已知输入过程的统计特征,那么输出过程的统计特征又如何呢?在许多情况下,随机信号往往受到外来噪声的干扰,并且噪声通常也是随机的。如果这两种随机过程可以用各自的统计特征来表示,则我们可以找到从噪声中提取信号的方法,或者说找到在噪声中估计、滤波或预澳信号过程的方法。我们有许多针对确定性信号的线性和非线忤处理技术,然而,对于随机信号的处理不能直接使用确定性信号处理方法和模型。那么我们如何进行处理以及如何确定最优系统呢?假设我们有一个样本,已知其可能来自几个随机过程中的一个,需要确定该样本究竞属于哪个随过稈。例如,假设有一段语音信号,需要确定该语音信号表示的是五个元音中的哪一个,如何描述确定元音的过程?什么是最合理的性能测度?本书的目的是把随机过程的基础理论、线性及非线性系统分析技术与假设检验技术结合起来,从而给出信号的估计技术、确定最优的估计方法、提供用于分类的最优决策规则,并给山性能评估的方法作者撰写本书的一个主要目标是介绍随机变量和随机过程及其与线性、非线性系统的相作用,它们的估计方法及估计性能,以及噪声中随机过程的检测等本书的内容适合电气、计算机、地球物理以及机械工程等专业的高年级本科生和一年级研究生学习木书的内容可以分为四个主要的且互相关联的部分:概率论和随机变量与随机过程的特征,以随机过程作为输入的线性与非线性系统,包括维纳滤波和卡尔曼滤波的最优估计理论,离散和连续时间信号的检测理论根据不同的课程体系及要求,本书可以适用于几种不同的教育层次。例如,对于基础概率论及随杌过程导论这样的课程,本书适合四年级本科生或一年级研究生使用。如果课程包I括随机过程的波、估计和检测,则本书的内容可以供电气和计算机⊥程专业的一午级研究生使用。本书也可以作为高年级研究生关于检测和佔计理论的教材。对于高年级本科生或硏究,事先了解关概率和随机变量的知识是有帮助的。然而,对于研究生层次的课程,则需荽关于工程概率和基本系统理论的先修课程。由于本书通过大量的铡题介绍了许多基本概,因此本书也可以作为自学读物。在过去的15年寸,本书几乎所有的内容都在教学中使用过。作者在教学中采用了三种不问的形式:关于概率、随机变量和随机过程的概念和理论,使用书的第1~3章内容,并选用第4~6章的部分内容。●关于随机过程滤波及估计概念和理论的介绍,使月本书的第4~6章内容,并选用第7章和第8章的部分内容。关于检测与估计理论,使用本书的第3章、第7~10章内容本书的现打版本已经针对其最初的版本进行了较多的修改,并且吸取了学生们关于内容选取和总体样式的意见和建议。与本书配套的录像资料已经在新墨西哥州立大学( HollomanAFB),白沙导弹射击场( Kirtland AFB), Kwangju理工学院,南 Dakota矿业学院和RCA( larez. Mexico)的电气与计算机工程、物理学和其他工程专业广泛仗用,并且还作为上述学校以及印度科学学院( Bangalore)的标准课程教材。根据不同的听众和不同的课程要求,封次讲课的形式都可能有所不同,其目的是为学生提供容易理解的有用知识本书还给了许多习题,用于强调相关的概念。通过这些习题,学生们可以进一步加强对基本概念的理解,并且,由于习题的数量较多,每年开设这门课程时习题的重复性比较小。大部分习题是供课堂上练习或课后考试用的,用于加强对课堂上讲授的基本概念的理解。少数比较复杂的习题,需要下些功夫才能得到结果。许多习题要求得到完整的解析解是比较困难的,因此需要一些基本的计算技巧。分清哪些习题需要利用计算杋求解,哪些习题可以得到解析解,这种能力正在学生中逐渐培养并成熟起来。作者非常感谢上面提到的学生和有关机构,感谢他们对本书提出的有价值的建议和批评,感谢他们对本书的支持和所做出的努力本书的总体风格主要受到两部著作的影响第一部是 Athanasios Papoulis的经典著作《概奭机变量与随机过程》,第二部是 Harry L. Van trees的里程碑式的著作《检测、佔计和调制(第-“部分)》。我一直认为,本书在论述的方式、完备性和所覆盖的内容等方面很难与上述两部不朽的著作相提并论。本书的写作的不是为了与上述两本著作相竞争,实际上也没有这个必要。我的写作思路是选择这两本著作中的基本内容,并且以稍微低一些层次的数学要求来编写,给出较多的详细说明和例子,但不破坏数学摧述的完整性。关于本书的内容,基本上是根据上述两本著作来选择的,并且受到其他许多作者、教育工作者和学者的启发最后,最重要的是作者永远珍视作者家庭和朋友们对作者的仝面支持和鼓励朗尼C·路德曼目录第1章概率空间与概率………………11概率空间的定义……11.]样本空间平:·界号_.:自日:.即L1,2波莱尔域……11,3概率测度I2联合概率空间…………1………:…412.1两个概率空间的笛卡尔积12,2个概率空间的笛卡尔积…123计数概率空间……PTP=上→1.24联合概率空间的选择…………F+lI+131.3条件概率…1413.1全概率定理…1.32贝叶斯定理……………卡+·+十女d号甲+1千日十目r卡号14随机点………l中国中用里14.1区间中均匀分布的随机点t&142区间中非均匀分布的随机点■m1.5小结………20习题……参考文献25第2章随机变量……2621随机变量的定义2.1.1累积分布函数(CDF)…日·P血:如:721.2概率密度函数…………………………28213局部特征………………………………21.4条件紧积分布函数33215特征恿数……………t上td上2.6高斯随机变量的高阶原点矩…3622常见的连续随机变量…a↓L……3723常见的离散随机变量39元随机变量的变换……40241一元随机变量的变换……………………………-I242累积分布函数…卩,F■!目,,q卩寻↓。■罪品十日十■星·十Pl4dh,·+寻↓4IdaJ4■b+d5期望值的计算4726二元随机变量………………………卜中dp垂4FL4DL用山■山目日国国E目261联合累积分布函数26,2联合慨率度两数50263局部特征……264联合止态随机变量薯■rT了■nT■加1『1m日r“■TDT道十■TLT■"■■T■T5527二元随机变量的两个函数271概率密度函数(离散随机变量……………572.72概率密度函数连续随机变量和连续数}………………273分布函数(连续、离散或混合6128:元随机变量的个函数………………6328,1离散随机变量的概率密度函数………6328,2连续随机变量的概率密衰函数…………………………………6429E(Xy)的计算210多随机变量…692.10.1全局特t,·692.10.2月部特征………………………………和q上中■《+b中:b◆411每d■↓;4abh4画h213高斯随机矢量…1742.11N个随机变量的M个函数…212小结参考文献……第3章随机变量估计…3.1变量估计…………9731随机变量估计的基本公式中■中■1中,中日目■……………97312贝叶斯性能测度++4…97313数据的统计特征……32线性最小均方误差(MMSE)估计32]随机变量的营数估计………通日骨目P十虚加十98322由一个随机变量估计另一个随想变量的线性估计……323由N个随机变量估计一个随机变量的线性估计33非线性最小均方误差(MMSE)估计…107331由一个施机变量估计另一个随机变量的非线性估计…+7332由N个随机变量估计一个随机变量的非线性计11123高斯随机变量的非线性估計.:函.F·dP香P日aa日1124随机变量估计的性质11335贝叶斯估计…1335.!贝叶斯伟计……114352贝叶斯佔计举例11636非随机参量的估计■ptt由口ht面明.·+卩+F119361极大似然估计20362极大似然佔计举例…12037小结习题…1「rT日·」参考文献…128第4章随机过程………1304.1骓机过程的定义……42随机过程的特征13142.1随机过程的全局特征……………13242.2随机过程的阶概率密度中自中14中E4山中中丽………"1324.2.3随机过程的均值………………4.24随机过程的方差…32425随机过程的二阶概率密度133426随机过程的自相关函数和自协力差函数133427随机过程的功率谱密度…134428高阶矩429髙阶谱…………………1354210N阶密度…………“a13543随机过程的平稳性■■!中冒:14中4自L135431广义平稿殖机过程4.3.2广义平稳随机过程的性质…13644随机过程举例平导P中IM3644l自线过程…PP中目-d日++...·...,中·136442半随机二进制传输过程39443随机二进制传输过程…l41444半随机电报过程…………143445随机电报过程………·1464.6随机正弦信号L46447随机游动过程喻,..一14845随机过程的定积分152456随机过程的联合特征153461—阶联合密度Rd46.2互相关晰数十“十1r15446.3互协方差函数……464联合平稳………………465互功率谱密度15547高斯随机过程………155
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fluent udf中文帮助
fluent udf中文帮助本章简要地介绍了用户自定义函数(UDF)及其在 Fluent 中的用法。在 1.1 到 1.6 节中我们会介绍一下什么是 UDF；如何使用 UDF，以及为什么要使用 UDF，Makefile udfmakefile udf2DEF INE PROPERTYDEFINE DRIFT DI AM基础输运方程单元()面,区域()和线(操作求解器数据运仃输运方程求解器建立在有限容积法的基础上,这种方法将计算域离散为有限数目的控制体或是单元。网格单元是中基本的计算单元,这些单元的守恒特性必须保证。也就是说普通输运方程,例如质量,动量,能量方程的积分形式可以应用到锊个单元:/pad+,p·dA=中 TODa+/,SwAunsteadyeonv画 ctiondiffusiongeneration此处,是描述普通输运数量的变量()根据所求解的输运方程它可取不同的值。下面是在输运方程中可求解的的子集E守恒与否需要知道通过单元边界的通量。因此,需计算出单元和面上的属性值(单元()面,区域()和线(单元和单元面被组合为一些区域(),这些区域规定了计算域(例如,入口,出口,壁面)的物理组成)。当用户使用的时,用户的叮调用流体区域或是边界区域的计算变量(需要获得适当的变量,比如说是区域参考)和单元,以便标定各个单元。区域)是一群单元或单元面的集合,它可以由模型和区域的物理特征(比如入∏,出∏,壁面,流伓区域)来标定。例如,·些被指定为面域()的单元面可以被指定为类型,由此,速度也就可指定了。线()是据结构的内部名称,可被用来指定一个区域结构可作为数据储存器米使用,这些数据对于它所表示的单元和面来说是公用的(操作多数的任务需要在一个线的所有单元和面上重复执行。比如,定义一个自定义轮廓函数()则会对一个面线上)的所有单元和面进行循环。为了用户方使向用户提供了一些循环宏工具(来执行对单元,面,节点()和线()的重复操作例如,单元循环宏()可以对给定单元线上的所有单元进行循环操作()。而面循环宏()则可调用所有给定面线()的面。提供的循环工具请见在某些情况下需要对某个变量操作,而这个变量恰恰又不能直接被当作变量来传递调用。比如,如果用户使用宏来定义,求解器将不会向它传递指针。这种情况下,用户函数需要用提供的宏来调用线指针(见求解器数据通过用户界面将函数(它已被编译和连接)连接到求解器上可实现调用求解器变量。旦和求解器正确连接,无论何时,函数都可调用求解器数据。这些数据将会被作为用户变量自动地传递给注意,所有的求解器变量,不管是求解器传递给的,还是传递给求解器的,都使用单位。运行将会在侦定时刻被调用。但是,也可对它们进行异步执行,使用宏,还可在需要时()执行。详情请见解释和编译的比较编译和的构建方式一样。脚木被用来调用编译器来构建一个当地目标代码库()。目标代码库包含高级语言源代码的机器语言翻译。代码库在运行时由“动态加载”()过程连接到上。连接后,与共亨库的联系()将会被保存在用户的文件中这样,当以后再读入文件时,此编译库将会与自动连接。这些库是针对计算机的体系结构和·定版本的使用的。所以,当更新,或计算机操作系统改变,或是在不同类型的机器上运行时,这些库必须重新构建而解释则是在运行吋,直接从语言源代码编译和装载()。在运行中,源代码被编译为中介的独立于物理结构的使用预处理程序的机器代码(被调用时,机器代码由內部仿真器(),或注释器)执行。注释器不具备标准编译器的所有功能;它不支持语言的某些原理。所以,在使用吋,有语言限制(见)。例如,不能够通过废弃结构()来获得数据。要获得数据结构,必须使用由提供的预定义宏。另一个例子是不能识别指针数组。这些功能必须由来执行。编译后,用户的函数名称和内容将会被储存在文件中。函数将会在读入文件时被自动编译。独立于物理结构的代码的外层()叮能会导致执行错误(),但却可使共亨不同的物理结构,操作系统,和版本。如果运行速度较慢,不用被调节就可以编译代码的形式(运行中的和请见选择或是时,注意以下内容:对其它平台是便捷的(可作为()来运行不需编译器。慢需要较多的代码。在使用语言上有限制。不能与编译系统或用户库()连接。只能使用预定义宏来获得结构中的数据。(见和)比运行快在使用语言上不存在限制可用任何编译器编译。能调用以其他语言编写的函数机器物理结构需要用户建立的每个版本的共享库(如果包含有注释器()不能处理得语言元素,则不能作为)运行总的来说,当决定使用那种类型的时使用作为简单的函数使用作为复杂的函数,这些函数对有较大要求(例如每次运行时,在每个单元上均须调用的属性需要使用编译库一个例子编辑代码,并且在用户的模型中有效使用它,须遵循以卜七个基木步骤定义用户模型。编制语言源代码。运行读入,并设置文件。编译或注释()语言源代码。在中激活开始计算。分析计算结果,并与期望值比较。在开始解决问题前,用户必须使用定义希望解决的问题()。例如,加入用户希望使用来定义一个用户化的边界条件()。用户首先需要定义一系列数学方程来描述这个条件。接下来用户需要将这些数学方程(概念设计)用语言写成一个函数)。用户可用文本编辑器米完成这一步。以为后缀名米把这个文件保存在工作路径下。写完语言函数后,用户即可运行并且读入或设置文件()。对C语言源代码进行注释,编译,和调试),并在中激活用户函数()。最后,运行计算(),分析结果并与期望值比较。()。根据用户对结果的分析,可将上述整个过程重复几次。具体如下。定义用户模型生成和使用的第一步是定义用户的模型方程。如图所示的涡轮叶片。模拟叶片冑围的流玚使用了非结构化网格。计算域由底端的周期性边界()延伸到顶端的相同部分(),速度入口在左边,压力出口在右边。Irvine ua〔15512405危e893nde5)文中对入口速度为常数分布和抛物线分布的流场进行了比较。分段线性的分布可由边界场选项得到(),而多项式分布则只能使用用户自定义函数得到。进口速度为常数()的结果如图1.7.2和1.7.3所示。当流动沿着涡轮叶片进行时,初始速度场被改变了。了4101265105 tces. 89E.11电+01Turbine vane〔1551cl,2405他e,的93nde引假定现在要设涡轮叶片入∏速度不是常数值,其分布如下2un=20-2000745士变量在入口中心处为0.0,在入口上部和下部则分别为而入口中心处的速度为边界上为0。用户可用描述这一分布,并将它应运到模型中来解决这类问题。编制语言源代码。选定方程定义后,用户可用任意文本编辑器来书写C语言代码。以扩展名保存源代码文件保存到工作路径下。关于的书写请参考下面是一个怎样在中应用方程的例子。的功能由主要的宏()米定义。此处,宏用来表示下面的代码旨在给求解器捉供边界的轮廓信息。书中将在以后部分讨论其它的宏宏的第一个变量用来定义速度入口面板中的函数。名称可任意指定。在给定的边界区域上的所有单元面()上将会使用函数的这个方程。当用户在用户界面选定作为边界条件时,将会自动定义线()。下标由应用程序自动定义。中被用来形成对边界区域上所有单元面的循环()。对于每个面,面的质心()的坐标可由宏来获得。抛物线方程中用到了坐标,速度值通过宏来返回给面。宏和宏都是提供的宏。详情请见5读入,并设置文件建立后,用户开始设置在工作路径下启动读入(或设置)文件(如果文件以前设置过,请确认它是否被保存在了工作路径编详或注释()语言源代码这部分将例中的源代码作为来编译。注意,这个例子不可应用于的并行网络()。完整的编译和连接请见确认的文件(如果以前设置过)和语言源代码在工作路径卜。用面板编译例如, ud fexamp leInterpreted UDFSSource file rlameample+CCPP Command nameStack sizeH Display Assembly ListingH Use Contributed CPPCompilecospHelp在下键入语言源代码文件例如, udfexample.c。如果用户源代码不在目前工作路径下,则在编译,需在面板中间如文件完整的路径。在栏里,选择预处理器。省设置为如果用户函数的局部变量数目大于将会导致堆栈溢出。这种情況下,应将设置为比局部变量大的数
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