現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理

內(nèi)容概要

　　本書系統(tǒng)介紹了現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理的主要內(nèi)容和方法，并對(duì)此領(lǐng)域內(nèi)近十年來(lái)出現(xiàn)的新進(jìn)展，如高階譜、時(shí)頻分析與小波變換等也進(jìn)行了討論。
全書共分10章，主要內(nèi)容包括離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)分析基礎(chǔ)、離散時(shí)間隨機(jī)信號(hào)及模型、信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)、功率譜估計(jì)、維納濾波與卡爾曼濾波、自適應(yīng)濾波、陣列信號(hào)處理、同態(tài)濾波、高階譜估計(jì)、時(shí)頻分析與小波變換等。
　　本書可作為信息與通信工程專業(yè)以及其他相關(guān)專業(yè)碩士研究生的教材，也可供從事信號(hào)處理相關(guān)工作的科研人員參考。

書籍目錄

第1章 基礎(chǔ)理論
　1.1 概述
　1.1.1 信號(hào)
　1.1.2 信號(hào)分類
　1.2 離散時(shí)間信號(hào)與系統(tǒng)
　1.2.1 離散時(shí)間信號(hào)
　1.2.2 典型的離散信號(hào)
　1.2.3 離散時(shí)間系統(tǒng)
　1.2.4 系統(tǒng)的輸入一輸出描述
　1.2.5 離散時(shí)間系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖表示
　1.2.6 離散時(shí)間系統(tǒng)的分類
　1.2.7 離散時(shí)間系統(tǒng)的互連
　1.2.8 離散時(shí)間線性時(shí)不變系統(tǒng)的分析
　1.2.9 線性系統(tǒng)的分析方法
　1.2.10 離散時(shí)間信號(hào)分解為沖激信號(hào)
　1.2.11 離散時(shí)間系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
　1.2.12 線性時(shí)不變系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
　1.2.13 FIR系統(tǒng)的遞歸和非遞歸實(shí)現(xiàn)
　1.3 信號(hào)抽樣、量化和編碼
　1.3.1 抽樣
　1.3.2 理想抽樣的抽樣定理
　1.3.3 實(shí)際抽樣
　1.3.4 正弦信號(hào)的抽樣
　1.4 基本的信號(hào)變換方法
　1.4.1 Z變換的定義與收斂域
　1.4.2 Z反變換
　1.4.3 傅立葉變換的幾種可能形式
　習(xí)題
第2章 離散隨機(jī)信號(hào)及信號(hào)模型
　2.1 離散隨機(jī)過程的概念及性質(zhì)
　2.2 時(shí)域離散隨機(jī)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)描述
　2.2.1 時(shí)域離散隨機(jī)信號(hào)(隨機(jī)序列)的概率描述
　2.2.2 隨機(jī)序列的數(shù)字特征
　2.2.3 平穩(wěn)隨機(jī)序列及其數(shù)字特征
　2.2.4 平穩(wěn)隨機(jī)序列的功率譜
　2.2.5 隨機(jī)序列的各態(tài)歷經(jīng)性
　2.2.6 隨機(jī)信號(hào)的采樣定理
　2.3 隨機(jī)序列數(shù)字特征的估計(jì)
　2.3.1 估計(jì)準(zhǔn)則
　2.3.2 均值的估計(jì)
　2.3.3 方差的估計(jì)
　2.3.4 隨機(jī)序列自相關(guān)函數(shù)的估計(jì)
　2.4 線性系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)信號(hào)的響應(yīng)
　2.4.1 線性時(shí)不變系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)輸入的響應(yīng)
　2.4.2 系統(tǒng)輸入、輸出的互相關(guān)函數(shù)與互譜密度
　2.5 時(shí)間序列信號(hào)模型
　2.5.1 三種時(shí)間序列模型
　2.5.2 三種時(shí)間序列信號(hào)模型的適應(yīng)性
　2.5.3 自相關(guān)函數(shù)、功率譜與時(shí)間序列信號(hào)模型的關(guān)系
　習(xí)題
第3章 信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的基本概念
　3.1 引言
　3.2 幾種統(tǒng)計(jì)判決準(zhǔn)則
　3.2.1 貝葉斯準(zhǔn)則
　3.2.2 最小錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則
　3.2.3 最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則
　3.2.4 奈曼一皮爾遜(Neyman—Peaison，NP)準(zhǔn)則
　3.3 匹配濾波器
　3.4 廣義匹配濾波器
　3.5 最大似然估計(jì)
　3.6 最小二乘估計(jì)
　3.6.1 最小二乘估計(jì)及其性能
　3.6.2 加權(quán)最小二乘估計(jì)
　習(xí)題
第4章 功率譜估計(jì)
　4.1 經(jīng)典功率譜估計(jì)
　4.1.1 BT法
　4.1.2 周期圖法
　4.1.3 周期圖法與BT法的關(guān)系
　4.1.4 周期圖的改進(jìn)
　4.1.5 經(jīng)典功率譜估計(jì)性能比較
　4.2 AR模型功率譜估計(jì)的方法和性質(zhì)
　4.2.1 AR模型功率譜估計(jì)的引出
　4.2.2 AR模型譜估計(jì)的性質(zhì)
　4.2.3 AR模型參數(shù)提取方法
　4.2.4 AR模型階次的選擇
　4.3 最大熵譜估計(jì)方法
　4.4 最大似然譜估計(jì)
　4.5 互協(xié)方差估計(jì)與互譜估計(jì)
　4.6 特征分解法譜估計(jì)
　4.6.1 自相關(guān)陣的特征分解
　4.6.2 Pisarenko諧波分解
　4.6.3 MUSIC算法
　4.6.4 其他的特征矢量分析方法
　習(xí)題
第5章 維納濾波與卡爾曼濾波
　5.1 引言
　5.2 維納濾波器的離散形式——時(shí)域解
　5.3 維納濾波器的z域解
　5.3.1 非因果維納濾波器
　5.3.2 因果維納濾波器
　5.4 維納預(yù)測(cè)器
　5.4.1 預(yù)測(cè)的可能性
　5.4.2 預(yù)測(cè)器的計(jì)算公式
　5.4.3 純預(yù)測(cè)器(N步)
　5.4.4 維納預(yù)測(cè)器的時(shí)域解——一步線性預(yù)測(cè)公式
　5.5 卡爾曼濾波
　5.6 卡爾曼濾波的方法與公式
　5.6.1 卡爾曼濾波的一步遞推法模型
　5.6.2 卡爾曼濾波的遞推公式
　習(xí)題
第6章 自適應(yīng)濾波——自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)與應(yīng)用
　6.1 自適應(yīng)噪聲對(duì)消
　6.1.1 引言
　6.1.2 自適應(yīng)噪聲對(duì)消器的組成
　6.1.3 單信道噪聲對(duì)消器
　6.1.4 用作陷波濾波器的自適應(yīng)干擾對(duì)消器
　6.1.5 自適應(yīng)噪聲對(duì)消在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用
　6.1.6 消除聲音信號(hào)的干擾
　6.1.7 分離周期信號(hào)和寬帶信號(hào)
　6.1.8 自適應(yīng)回聲對(duì)消
　6.2 自適應(yīng)模擬與逆模擬
　6.2.1 自適應(yīng)模擬與逆模擬概述
　6.2.2 自適應(yīng)均衡器
　6.3 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)與譜估計(jì)
　6.3.1 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)
　6.3.2 自適應(yīng)譜估計(jì)
　6.4 自適應(yīng)陣列處理與自適應(yīng)波束形成
　6.4.1 陣列波束形成的基本原理
　6.4.2 自適應(yīng)天線旁瓣對(duì)消
　習(xí)題
第7章 陣列信號(hào)處理
　7.1 陣列信號(hào)模型
　7.2 空間匹配濾波
　7.3 最優(yōu)波束形成
　7.4 自適應(yīng)波束形成
　7.5 MUSIC法測(cè)向
　7.6 最大似然法與子空間擬合方法測(cè)向
　7.7 旋轉(zhuǎn)不變子空間算法測(cè)向
　習(xí)題
第8章 同態(tài)濾波
　8.1 引言
　8.2 同態(tài)濾波的基本概念
　8.3 解相乘同態(tài)系統(tǒng)
　8.4 相乘同態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用
　8.4.1 雷達(dá)對(duì)雜波干擾的恒虛警處理
　8.4.2 圖像的同態(tài)處理
　8.5 解卷積同態(tài)系統(tǒng)
　8.5.1 規(guī)范系統(tǒng)
　8.5.2 特征系統(tǒng)D*的數(shù)學(xué)表示
　8.5.3 線性系統(tǒng)
　8.5.4 逆特征系統(tǒng)D*-1
　8.5.5 舉例分析
　8.6 時(shí)譜技術(shù)
　8.6.1 復(fù)時(shí)譜的定義
　8.6.2 功時(shí)譜和相時(shí)譜
　8.7 解卷積同態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用
　8.7.1 解混響
　8.7.2 語(yǔ)音參量估值
　8.7.3 同態(tài)預(yù)測(cè)
　習(xí)題
第9章 高階譜估計(jì)
　9.1 高階矩和高階累積量
　9.1.1 高階矩
　9.1.2 高階累積量
　9.1.3 高斯過程的高階累積量
　9.2 高階譜
　9.2.1 高階譜的定義
　9.2.2 高階譜的性質(zhì)
　9.2.3 確定性信號(hào)的高階譜
　9.2.4 信號(hào)通過線性系統(tǒng)的高階累積量
　9.3 雙譜及其性質(zhì)
　9.4 高階譜估計(jì)方法
　9.4.1 非參數(shù)法高階譜估計(jì)方法
　9.4.2 參數(shù)化高階譜估計(jì)方法
　9.5 高階譜估計(jì)的應(yīng)用
　9.5.1 時(shí)延的估計(jì)
　9.5.2 DOA估計(jì)
　習(xí)題
第10章 時(shí)頻分析與小波變換
　10.1 引言
　10.2 信號(hào)的時(shí)頻域分析
　10.2.1 短時(shí)傅立葉變換(STFT)
　10.2.2 wigner分布(WVD)
　10.2.3 Wigner分布的性質(zhì)
　10.2.4 wVD的交叉項(xiàng)
　10.2.5 平滑的wVD和解析信號(hào)的WVD
　10.3 小波變換
　10.3.1 連續(xù)小波變換的定義
　10.3.2 小波變換的特點(diǎn)
　10.3.3 幾種小波基函數(shù)
　10.4 小波反變換及小波容許條件
　10.5 多分辨率分析
　10.6 離散小波變換和數(shù)字濾波器組
　10.7 WVD、STFT Spectrogram和Scalogram的關(guān)系
參考文獻(xiàn)

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