現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理及其應(yīng)用習(xí)題解答

內(nèi)容概要

本書是《現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理及其應(yīng)用》(何子述、夏威等編著，清華大學(xué)出版社，2009年5月出版)的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)書，書中首先對(duì)每章的主要內(nèi)容進(jìn)行了歸納，然后給出了原教材中詳細(xì)的習(xí)題解答，并給出仿真習(xí)題的關(guān)鍵程序及仿真結(jié)果。與原教程相同，全書共分9章，內(nèi)容包括：離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)基礎(chǔ)、離散時(shí)間隨機(jī)過(guò)程、功率譜估計(jì)與信號(hào)頻率估計(jì)理論、維納濾波理論及自適應(yīng)算法、維納濾波理論的應(yīng)用、最小二乘估計(jì)理論與算法、卡爾曼濾波、陣列信號(hào)處理與空域?yàn)V波、盲信號(hào)處理理論。
本書可作為電子信息工程、通信工程、自動(dòng)控制、電子科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的研究生教學(xué)參考書，也可作為相關(guān)專業(yè)工程技術(shù)人員的參考資料。

書籍目錄

第1章　離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)
　1.1 離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)基礎(chǔ)
　1.2　離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)的傅里葉分析
　1.3　離散時(shí)間信號(hào)的Z變換
　1.4　LTI離散時(shí)間系統(tǒng)性能描述
　1.5　離散時(shí)間系統(tǒng)的格型結(jié)構(gòu)
　1.6　連續(xù)時(shí)間信號(hào)的離散化及其頻譜關(guān)系
　1.7　離散時(shí)間實(shí)信號(hào)的復(fù)數(shù)表示
　1.8　窄帶信號(hào)的正交解調(diào)與數(shù)字基帶信號(hào)
　1.9　多相濾波與信道化處理
　1.10　習(xí)題解答
第2章　離散時(shí)間平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程
　2.1　離散時(shí)間平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)
　2.2　平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的自相關(guān)矩陣及其性質(zhì)
　2.3　離散時(shí)間平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜密度
　2.4　離散時(shí)間平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的參數(shù)模型
　2.5　隨機(jī)過(guò)程高階累積量和高階譜的概念
　2.6　習(xí)題解答
第3章 功率譜估計(jì)和信號(hào)頻率估計(jì)方法
　3.1　經(jīng)典功率譜估計(jì)方法
　3.2　平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的AR參數(shù)模型功率譜估計(jì)
　3.3 MA參數(shù)模型和ARMA參數(shù)模型功率譜估計(jì)原理
　3.4　MVDR信號(hào)頻率估計(jì)方法
　3.5　APES算法
　3.6　基于相關(guān)矩陣特征分解的信號(hào)頻率估計(jì)
　3.7　習(xí)題解答
　3.8　仿真題
第4章　維納濾波原理及自適應(yīng)算法
　4.1 自適應(yīng)橫向?yàn)V波器及其學(xué)習(xí)過(guò)程
　4.2　維納濾波原理
　4.3　維納濾波器的最陡下降求解方法
　4.4　LMS算法
　4.5　多級(jí)維納濾波器理論
　4.6　習(xí)題解答
　4.7　仿真題
第5章　維納濾波在信號(hào)處理中的應(yīng)用
　5.1　維納濾波在線性預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
　5.2　前后向線性預(yù)測(cè)及其格型濾波器結(jié)構(gòu)
　5.3　信道均衡
　5.4　語(yǔ)音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)編碼
　5.5 習(xí)題解答
　5.6　仿真題
第6章　最小二乘估計(jì)理論及算法
　6.1　預(yù)備知識(shí)：線性方程組解的形式
　6.2　最小二乘估計(jì)原理
　6.3　用奇異值分解求解最小二乘問(wèn)題
　6.4　基于LS估計(jì)的FBLP原理及功率譜估計(jì)
　6.5　遞歸最小二乘(RLS)算法
　6.6 基于QR分解的遞歸最小二乘(QR—LS)算法原理
　6.7　習(xí)題解答
　6.8　仿真題
第7章　卡爾曼濾波
　7.1 基于新息過(guò)程的遞歸最小均方誤差估計(jì)
　7.2　系統(tǒng)狀態(tài)方程和觀測(cè)方程的概念
　7.3　卡爾曼濾波原理
　7.4　卡爾曼濾波的統(tǒng)計(jì)性能
　7.5　卡爾曼濾波的推廣
　7.6　卡爾曼濾波的應(yīng)用
　7.7　習(xí)題解答
　7.8　仿真題
第8章　陣列信號(hào)處理與空域?yàn)V波
第9章　盲信號(hào)處理

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