現(xiàn)代信號(hào)處理

內(nèi)容概要

內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書系統(tǒng)、深入地介紹現(xiàn)代信號(hào)處理的各種理論與方法。全書共十二章，內(nèi)容包括參數(shù)估計(jì)理論、信
號(hào)檢測(cè)、波形估計(jì)、現(xiàn)代譜分析、自適應(yīng)濾波、魯棒參數(shù)估計(jì)與譜分析、統(tǒng)計(jì)性能分析、二維和多變?cè)盘?hào)
分析、非高斯信號(hào)處理、時(shí)頻分析和小波分析。其中特別對(duì)非因果、非最小相位系統(tǒng)以及非高斯信號(hào)、非
平穩(wěn)（即時(shí)變）信號(hào)的分析作了詳細(xì)的論述。
本書取材廣泛，內(nèi)容新穎，充分反映了國際上近年來先進(jìn)的信號(hào)處理新理論、新技術(shù)、新方法和新應(yīng)
用，可以幫助讀者盡快地跟蹤現(xiàn)代信號(hào)處理學(xué)科的最新發(fā)展。
本書適合于理工科大學(xué)與信號(hào)處理有關(guān)的各專業(yè)的教師和碩士、博士生作教材或教學(xué)參考書，也適
于廣大科技工作者自學(xué)與進(jìn)修。

書籍目錄

目錄
第一章 參數(shù)估計(jì)理論
1.1估計(jì)子的性能
1.1.1無偏性
1.1.2Cramer－Ra0不等式
1.1.3有效性
1.1.4一致性
1.2Bayes估計(jì)
1.3最大似然估計(jì)
1.4線性均方估計(jì)
1.5最小二乘法
1.5.1最小二乘估計(jì)
1.5.2加權(quán)最小二乘估計(jì)
1.6區(qū)間估計(jì)
1.6.1的置信區(qū)間
1.6.2和的置信區(qū)間
1.7遞推估計(jì)
習(xí)題
第二章 信號(hào)檢測(cè)
2.1假設(shè)檢驗(yàn)
2.2似然比檢驗(yàn)
2.2.1最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則
2.2.2最小風(fēng)險(xiǎn)Bayes判決準(zhǔn)則
2.2.3最小錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則
2.2.4極小極大準(zhǔn)則
2.2.5Neym8n－Pearson準(zhǔn)則
2.3匹配濾波器
2.4廣義匹配濾波器
2.5透視匹配濾波器和透視功率檢測(cè)器
2.5.1模型與定義
2.5.2無脈沖情況下的確定性信號(hào)
2.5.3有脈沖情況下的確定性信號(hào)
2.5.4有脈沖情況下的隨機(jī)信號(hào)
習(xí)題
第三章 波形估計(jì)
3.1均方估計(jì)
3.2波形估計(jì)的分類
3.3非因果維納濾波器
3.4新息過程
3.5因果維納濾波器
3.6卡爾曼濾波
3.6.1基本原理
3.6.2卡爾曼濾波器的分解
3.6.3濾波器設(shè)計(jì)
習(xí)題
第四章 現(xiàn)代譜分析
4.1奇異值分解和總體最小二乘法
4.1.1奇異值分解
4.1.2總體最小二乘法
4.2平穩(wěn)ARMA過程
4.3ARMA譜估計(jì)與建模
4.3.1理論基礎(chǔ)
4.3.2ARMA譜分析方法
4.3.3AR階數(shù)確定和AR參數(shù)估計(jì)
4.3.4MA階數(shù)確定
4.3.5MA譜參數(shù)與MA參數(shù)估計(jì)
4.3.6AR有色噪聲情況下的ARMA譜估計(jì)
4.3.7ARMA過程自相關(guān)序列的計(jì)算
4.4最大熵法
4.4.1Levins0n遞推
4.4.2Burg算法
4.4.3Burg最大熵法與AR過程
4.4.4最大熵譜分析與ARMA過程
4.4.5MEM2
4.5最大似然譜估計(jì)
4.6Pisarenko諧波分解法
4.7擴(kuò)充的Pr凹y方法
4.8MUSIC法
4.9諧波恢復(fù)的最大似然法
4.10諧波恢復(fù)的線性預(yù)測(cè)法
4.11ESPRIT方法
4.11.1基本算法
4.11.2拓廣的算法
4.11.3ESPRIT方法的SVD－TLS實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
第五章 自適應(yīng)濾波
5.1RLS自適應(yīng)濾波器
5.1.1基本RLS算法
5.1.2RLS算法的性能
5.1.3一種魯棒的RLS算法
5.2LMs自適應(yīng)濾波器
5.2.1基本LMs算法
5.2.2基本LMS算法的性能
5.3LMS自適應(yīng)格型濾波器
5.4LS自適應(yīng)格型濾波器
5.4.1線性向量空間
5.4.2最小二乘更新關(guān)系
5.4.3前、后向預(yù)測(cè)誤差濾波器
5.5快速橫向?yàn)V波器
5.5.1向量空間關(guān)系
5.5.2橫向?yàn)V波器算子更新
5.5.3快速橫向?yàn)V波器時(shí)間更新
5.5.4快速橫向?yàn)V波器的基本算法
5.5.5增益歸一化快速橫向?yàn)V波器
5.6自適應(yīng)IIR濾波
5.6.1自適應(yīng)IIR濾波器的分類
5.6.2基于梯度的方法
5.6.3近似梯度法
5.7自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器
5.7.1時(shí)域FIR自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器
5.7.2基于IIR格型陷波器的自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器
習(xí)題
第六章 魯棒參數(shù)估計(jì)與譜分析
6.1穩(wěn)固性、穩(wěn)健性與異常值
6.1.1穩(wěn)固性與穩(wěn)健性
6.1.2崩潰點(diǎn)與影響曲線
6.1.3異常值的分類
6.1.4異常值的危害
6.2新息異常值模型的M估計(jì)
6.3廣義M估計(jì)
6.3.1AR模型的廣義M估計(jì)
6.3.2ARMA模型的廣義M估計(jì)
6.4RA估計(jì)與TRA估計(jì)
6.4.1基于殘差自協(xié)方差的魯棒估計(jì)（RA估計(jì)）
6.4.2基于截尾殘差自協(xié)方差的估計(jì)（TRA估計(jì)）
6.5遞推廣義M估計(jì)
6.5.1完全觀測(cè)ARMA過程的三階段估計(jì)法
6.5.2ARMA過程的預(yù)先估計(jì)
6.5.3遞推的廣義M估計(jì)
6.6魯棒非參數(shù)化譜估計(jì)
6.6.1基本的魯棒化
6.6.2濾波型和平滑型數(shù)據(jù)凈化器
6.6.3譜估計(jì)的魯棒－穩(wěn)固性分析
6.7高分辨頻率估計(jì)的魯棒方法
6.7.1魯棒估計(jì)
6.7.2魯棒估計(jì)的分析
6.7.3高分辨率分析
第七章 統(tǒng)計(jì)性能分析
7.1隨機(jī)變量序列的收斂性
7.1.1收斂性的定義
7.1.2收斂性的相互關(guān)系
7.2收斂性的進(jìn)一步分析
7.2.1兩個(gè)隨機(jī)變量間的收斂關(guān)系
7.2.2變換序列的收斂性
7.2.3漸近正態(tài)性
7.3統(tǒng)計(jì)推斷方法的漸近性
7.4樣本均值的統(tǒng)計(jì)性能
7.5樣本自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)性能
7.6白噪聲中的AR譜估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性能
7.6.1AR譜估計(jì)公式概述
7.6.2參數(shù)估計(jì)值的漸近性能
7.6.3譜密度估計(jì)值的漸近性能
7.7幾乎肯定收斂速率
7.7.1重對(duì)數(shù)律
7.7.2樣本自相關(guān)估計(jì)值的幾乎肯定收斂速率
7.7.3AR譜估計(jì)值的幾乎肯定收斂速率
習(xí)題
第八章 二維信號(hào)處理
8.1二維系統(tǒng)的穩(wěn)定性
8.1.1線性移不變二維系統(tǒng)
8.1.2穩(wěn)定性問題
8.1.3穩(wěn)定性定理
8.2二維譜因子分解
8.3二維線性預(yù)測(cè)與AR譜估計(jì)
8.3.1二維線性預(yù)測(cè)模型
8.3.2二維AR譜估計(jì)
8.4二維最大熵譜估計(jì)的迭代算法
8.4.1自相關(guān)匹配
8.4.2Lim－Malik迭代算法
8.5二維最大熵譜估計(jì)的混合方法
8.5.1混合方法的基本思想
8.5.2最大熵算法
8.5.3混合算法譜估計(jì)值的性能分析
8.6二維ARMA譜估計(jì)與建模
8.6.1AR參數(shù)估計(jì)方法
8.6.2二維ARMA譜估計(jì)方法
8.6.3二維MA參數(shù)估計(jì)
8.7二維諧波恢復(fù)
8.7.1二維諧波恢復(fù)的理論基礎(chǔ)
8.7.2時(shí)域分析法
8.7.3直接數(shù)據(jù)法
8.8二維自適應(yīng)LMS算法
8.8.1二維維納濾波器
8.8.2自適應(yīng)權(quán)與調(diào)節(jié)算法
8.8.3二維LMS算法和一維LMS算法之間的關(guān)系
習(xí)題
第九章 多元時(shí)間序列分析
9.1多元時(shí)間序列的二階性質(zhì)
9.2均值和協(xié)方差函數(shù)的估計(jì)
9.3多元ARMA過程
9.3.1因果性和可逆性
9.3.2多元模型的可辨識(shí)性
9.3.3因果ARMA過程的協(xié)方差矩陣函數(shù)
9.4最佳線性預(yù)測(cè)
9.5多元AR過程的建模
9.5.1矩陣算法
9.5.2標(biāo)量算法
9.6多元ARMA過程的建模
9.6.1矩陣算法
9.6.2標(biāo)量算法
9.7自適應(yīng)多信道最小二乘格型濾波器
9.7.1多信道格型遞推
9.7.2基于QR分解的算法
9.7.3算法實(shí)現(xiàn)
9.8互譜
習(xí)題
第十章 非高斯信號(hào)處理
10.1累積量
10.1.1高階矩與高階累積量的定義
10.1.2高斯過程的高階累積量
10.1.3高階累積量的性質(zhì)
10.2非參數(shù)化雙譜估計(jì)
10.3基于累積量的FIR系統(tǒng)辨識(shí)
10.3.1法方程解法
10.3.2閉式遞推解
10.3.3MA模型的定階
10.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
10.4非最小相位ARMA系統(tǒng)辨識(shí)
10.4.1AR參數(shù)的可識(shí)別性
10.4.2MA參數(shù)的估計(jì)
10.4.3參數(shù)化多譜估計(jì)
10.5基于累積量的階數(shù)確定
10.5.1AR階數(shù)確定
10.5.2MA階數(shù)確定
10.5.3定階方法的其它應(yīng)用
10.6非因果系統(tǒng)的辨識(shí)
10.6.1反因果AR建模
10.6.2線性辨識(shí)方法
10.6.3非線性辨識(shí)方法
10.7有色噪聲中的諧波恢復(fù)
10.7.1復(fù)值過程的累積量
10.7.2諧波過程的累積量
10.7.3高斯ARMA噪聲中諧波恢復(fù)的幾種方法
10.7.4非高斯ARMA噪聲中諧波恢復(fù)的兩種方法
10.8基于累積量的參數(shù)自適應(yīng)估計(jì)
10.8.1MA模型參數(shù)估計(jì)的超定遞推輔助變量法
10.8.2隨機(jī)梯度法
10.9非高斯噪聲中非高斯信號(hào)的檢測(cè)
10.9.1假設(shè)與符號(hào)
10.9.2Hinich－Wilson檢測(cè)準(zhǔn)則
10.9.3檢測(cè)試驗(yàn)的功效
10.10其它應(yīng)用
10.10.1陣列處理
10.10.2分類
10.10.3時(shí)延估計(jì)
10.10.4盲反卷積與盲均衡
10.10.5干擾對(duì)消
習(xí)題
第十一章 信號(hào)的時(shí)頻分析
11.1基本概念
11.2短時(shí)傅里葉變換
11.3Gabor展開
11.3.1連續(xù)Gabor展開
11.3.2離散Gabor展開
11.4能量化和相關(guān)化的時(shí)頻表示
11.5時(shí)頻分布
11.5.1連續(xù)時(shí)間時(shí)頻分布
11.5.2離散時(shí)間時(shí)頻分布
11.6Wigner－Ville分布
11.6.1定義與性質(zhì)
11.6.2瞬時(shí)頻率和平均頻率
11.6.3離散Wigner－Vi11e分布的實(shí)現(xiàn)
11.7移不變時(shí)頻表示與仿射時(shí)頻表示
11.7.1移不變時(shí)頻表示及其分類
11.7.2仿射時(shí)頻表示與移位－尺度不變時(shí)頻表示
11.8Wigne卜Ville分布的應(yīng)用
11.8.1離散瞬時(shí)頻率估計(jì)
11.8.2隨機(jī)信號(hào)分析
11.8.3信號(hào)綜合與時(shí)變?yōu)V波
11.9基于時(shí)頻分析的信號(hào)檢測(cè)
第十二章 小波分析
12.1STFT和小波變換的比較
12.2連續(xù)小波變換
12.2.1連續(xù)STFT
12.2.2連續(xù)小波變換
12.3離散變換（框架理論）
12.3.1框架
12.3.2框架與短時(shí)傅里葉變換
12.3.3小波框架
12.4正交基
12.4.1正交基和短時(shí)傅里葉變換
12.4.2正交小波基
12.5多分辨率分析
12.5.1一維信號(hào)的多分辨率逼近
12.5.2Mallat算法
12.5.3二維多分辨率分析與Mallat算法
12.6小波與FIR濾波器組
12.6.1FIR濾波器組與緊支集小波
12.6.2由濾波器組構(gòu)造的正交小波基
12.6.3一般的FIR完全重構(gòu)濾波器組和雙正交小波
12.6.4濾波器設(shè)計(jì)
12.7小波與IIR濾波器組
12.7.1正交IIR濾波器組
12.7.2具有矩性質(zhì)的小波
12.7.3線性相位正交IIR解
12.8時(shí)域?yàn)V波器組分析
12.8.1時(shí)域分析
12.8.2時(shí)域條件的解釋
12.8.3設(shè)計(jì)方法
12.8.4設(shè)計(jì)例子
12.9小波在信號(hào)處理中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄A Schwartz不等式
附錄B Chebyshev不等式
附錄C 具有對(duì)稱性的濾波器
附錄D 全通濾波器
索引

圖書封面

圖書標(biāo)簽Tags

無

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    現(xiàn)代信號(hào)處理 PDF格式下載

---