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相關熵與循環相關熵信號處理導論(精)

  • 作者：邱天爽//欒聲揚//田全//張家成|責編:張小樂
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121439582
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：306
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    本書緊密結合通信信號處理和無線電監測中的複雜電磁環境問題，針對非高斯、非平穩統計信號處理領域的前沿與熱點問題，系統介紹相關熵與循環相關熵的概念、理論、方法與應用問題，旨在為讀者提供一種在複雜電磁環境或其他雜訊干擾環境下能夠有效抑制非高斯脈衝雜訊和同頻帶干擾的理論與技術，以便勝任非高斯、非平穩統計信號處理領域的研究與應用工作。
    全書共10章，包括：預備知識，複雜電磁環境下的雜訊與干擾問題，分數低階統計量信號處理理論與方法，分數低階循環統計量及其信號處理，相關熵基本理論，相關熵的主要性質與物理幾何解釋，基於相關熵的信號濾波技術，相關熵信號處理的其他應用，循環相關熵基本理論，基於循環相關熵的信號處理方法。
    本書適合相關領域教師、科技人員閱讀，也可用作高等院校信號與信息處理專業博士、碩士研究生（適當兼顧高年級本科生）的教材或輔助教材。
作者介紹
邱天爽//欒聲揚//田全//張家成|責編:張小樂
目錄
第1章  預備知識
  1.1  概述
  1.2  集合與空間的概念
    1.2.1  集合的概念與表示
    1.2.2  映射的概念
    1.2.3  空間的概念
    1.2.4  線性空間
    1.2.5  度量空間
  1.3  希爾伯特空間
    1.3.1  有窮維矢量空間的內積
    1.3.2  范數與線性賦范空間
    1.3.3  內積空間與希爾伯特空間
    1.3.4  再生核希爾伯特空間
  1.4  概率密度函數估計的Parzen窗法
    1.4.1  概率密度函數及其估計問題
    1.4.2  概率密度函數的Parzen窗估計方法
  1.5  本章小結
  參考文獻
第2章  複雜電磁環境下的雜訊與干擾問題
  2.1  概述
  2.2  隨機過程與隨機信號
    2.2.1  隨機變數的概念
    2.2.2  隨機過程及其統計分佈
    2.2.3  平穩隨機信號
    2.2.4  平穩隨機信號的各態歷經性
    2.2.5  非平穩隨機信號與循環平穩隨機信號
    2.2.6  常見的隨機信號與隨機雜訊
  2.3  脈衝雜訊的概率描述——Alpha穩定分佈
    2.3.1  Alpha穩定分佈的概念
    2.3.2  Alpha穩定分佈雜訊的特點與性質
    2.3.3  Alpha穩定分佈的參數估計
    2.3.4  Alpha穩定分佈隨機變數的產生方法
    2.3.5  廣義高斯分佈與混合高斯分佈
  2.4  同頻干擾與鄰頻干擾問題
    2.4.1  同頻干擾與鄰頻干擾的概念
    2.4.2  同頻干擾與鄰頻干擾產生的原因
    2.4.3  同頻干擾的危害與解決辦法
  2.5  基於二階統計量信號處理方法的退化問題
    2.5.1  常見的二階統計量信號處理方法
    2.5.2  Alpha穩定分佈條件下傳統信號處理方法的退化
    2.5.3  Alpha穩定分佈下避免演算法退化的基本思路與方法
  2.6  本章小結
  參考文獻
第3章  分數低階統計量信號處理理論與方法
  3.1  概述
  3.2  分數低階統計量的基本概念與基本原理
    3.2.1  分數低階矩
    3.2.2  零階矩與負階矩
    3.2.3  共變
    3.2.4  分數低階相關（分數低階協方差）

    3.2.5  相位分數低階協方差與相位分數低階矩運算元
  3.3  Alpha穩定分佈的線性空間與線性理論
    3.3.1  Alpha穩定分佈的線性空間
    3.3.2  Alpha穩定分佈的線性理論
    3.3.3  基於共變的廣義Yule-Walker方程
    3.3.4  參數模型的最小p范數估計
    3.3.5  基於分數低階統計量的自適應濾波器
  3.4  Alpha穩定分佈雜訊下的核自適應濾波
    3.4.1  核方法的概念
    3.4.2  核自適應濾波
    3.4.3  核最小平均p范數自適應濾波
  3.5  基於分數低階統計量的參數估計與通道均衡
    3.5.1  基於分數低階統計量的時間延遲估計
    3.5.2  基於分數低階統計量的波達方向估計
    3.5.3  基於分數低階統計量的通道盲均衡
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  分數低階循環統計量及其信號處理
  4.1  概述
  4.2  隨機信號的循環平穩性與循環統計量
    4.2.1  隨機信號的循環平穩性
    4.2.2  一階循環平穩與循環均值
    4.2.3  循環相關函數與循環譜
  4.3  分數低階循環統計量的基本概念與原理
    4.3.1  Alpha穩定分佈雜訊下循環統計量的退化
    4.3.2  分數低階循環統計量
  4.4  分數低階循環相關匹配濾波器
    4.4.1  匹配濾波器與循環相關匹配濾波器
    4.4.2  分數低階循環相關匹配濾波器的基本原理
  4.5  基於分數低階循環統計量的時間延遲估計
    4.5.1  基於循環相關的時間延遲估計
    4.5.2  基於分數低階循環相關的時間延遲估計
    4.5.3  基於分數低階循環模糊函數的時延與多普勒頻移聯合估計
  4.6  基於分數低階循環統計量的波達方向估計
    4.6.1  背景與信號模型
    4.6.2  循環MUSIC法及DOA估計
    4.6.3  分數低階循環MUSIC法及DOA估計
  4.7  本章小結
  參考文獻
第5章  相關熵基本理論
  5.1  概述
  5.2  相關熵的基本概念與原理
    5.2.1  相關熵的概念
    5.2.2  相關熵譜
    5.2.3  相關熵的簡單應用
  5.3  最大相關熵準則
    5.3.1  最大相關熵準則的定義
    5.3.2  最大相關熵準則的性質
    5.3.3  應用舉例
  5.4  廣義相關熵

    5.4.1  廣義相關熵的概念與性質
    5.4.2  廣義相關熵的應用
  5.5  復相關熵
    5.5.1  復相關熵的概念與方法
    5.5.2  復相關熵的性質
  5.6  最大復相關熵準則
    5.6.1  最大復相關熵準則的概念與方法
    5.6.2  應用舉例
  5.7  部分定理與性質的證明
    5.7.1  定理5.1的證明
    5.7.2  性質5.17的證明
  5.8  本章小結
  參考文獻
第6章  相關熵的主要性質與物理幾何解釋
  6.1  概述
  6.2  相關熵的性質
    6.2.1  相關熵的對稱性、有界性與展開特性
    6.2.2  核函數的核長問題
    6.2.3  核函數核長的選取原則
    6.2.4  無偏估計與漸近一致估計
    6.2.5  核長對相關熵影響的數學解釋
    6.2.6  相關熵和均方誤差的對比
  6.3  映射空間特性
  6.4  相關熵的其他性質
    6.4.1  自相關熵的性質
    6.4.2  針對兩個隨機變數的相關熵的性質
  6.5  相關熵的物理與幾何解釋
    6.5.1  相關熵的物理解釋
    6.5.2  相關熵的幾何解釋
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  基於相關熵的信號濾波技術
  7.1  概述
  7.2  基於相關熵的信號濾波技術
    7.2.1  基於最大相關熵準則的貝葉斯估計研究
    7.2.2  基於最大相關熵的自適應濾波器
    7.2.3  基於核最大相關熵的自適應濾波器
    7.2.4  核遞歸最大相關熵自適應濾波器
    7.2.5  基於約束最大相關熵的自適應濾波器
  7.3  基於相關熵的卡爾曼濾波技術
    7.3.1  相關熵卡爾曼濾波器的產生背景
    7.3.2  基於最大相關熵的卡爾曼濾波器
    7.3.3  狀態約束最大相關熵卡爾曼濾波器
    7.3.4  相關熵無跡卡爾曼濾波器
  7.4  本章小結
  參考文獻
第8章  相關熵信號處理的其他應用
  8.1  概述
  8.2  相關熵作為局部相似性的測度
    8.2.1  常規的相似性測度

    8.2.2  相關熵作為相似性測度
  8.3  相關熵在無線定位技術中的應用
    8.3.1  基於相關熵的時間延遲估計
    8.3.2  基於相關熵與稀疏表示的波達方向估計
    8.3.3  基於相關熵的波束形成
  8.4  基於相關熵的圖像處理技術
    8.4.1  圖像處理的基本概念
    8.4.2  基於相關熵的圖像分割技術
    8.4.3  基於相關熵的視覺跟蹤技術
    8.4.4  基於相關熵的人臉識別技術
  8.5  基於相關熵的醫學信號處理技術
    8.5.1  醫學信號處理的必要性
    8.5.2  基於相關熵的慢性心力衰竭患者呼吸模式分類
    8.5.3  基於相關熵的序列比較基因雜交技術數據處理
    8.5.4  基於相關熵的腦電信號特徵提取
  8.6  相關熵在其他領域的應用
    8.6.1  基於相關熵的天文時間序列周期估計
    8.6.2  基於相關熵的風速預測
    8.6.3  基於相關熵的電力消耗預測
  8.7  本章小結
  參考文獻
第9章  循環相關熵基本理論
  9.1  概述
  9.2  循環相關熵及其譜函數的基本概念與原理
    9.2.1  循環互相關熵與循環互相關熵譜的基本概念
    9.2.2  循環自相關熵與循環自相關熵譜的基本概念
    9.2.3  關於循環相關熵及其譜函數存在性的說明
  9.3  復循環相關熵及其譜函數的基本概念
    9.3.1  復循環互相關熵與復循環互相關熵譜的基本概念
    9.3.2  復循環自相關熵與復循環自相關熵譜的基本概念
    9.3.3  複信號模型：解析信號與正交信號
  9.4  循環相關熵及其譜函數的主要性質
    9.4.1  循環相關熵的統計平均與時間平均的關係
    9.4.2  循環相關熵與偶數階循環統計量的關係
    9.4.3  循環相關熵的時移關係
    9.4.4  循環相關熵的對稱關係
    9.4.5  循環相關熵譜的共軛對稱關係
    9.4.6  循環相關熵譜的譜峰與載波頻率和碼元速率的關係
  9.5  廣義循環相關熵及其譜函數的基本概念和主要性質
    9.5.1  第一類廣義循環相關熵及其譜函數的基本概念
    9.5.2  第一類廣義循環相關熵及其譜函數的主要性質
    9.5.3  第二類廣義循環相關熵及其譜函數的基本概念
    9.5.4  第二類廣義循環相關熵及其譜函數的主要性質
  9.6  本章小結
  參考文獻
第10章  基於循環相關熵的信號處理方法
  10.1  概述
  10.2  基於循環相關熵的載波頻率估計
    10.2.1  基於循環相關熵譜的單載波頻率估計
    10.2.2  基於循環相關熵譜的多載波頻率估計

    10.2.3  基於壓縮循環相關熵譜的載波頻率估計
  10.3  基於循環相關熵的波達方向估計
    10.3.1  基於循環相關熵的DOA估計
    10.3.2  基於循環相關熵的DOA和信號源個數聯合估計
  10.4  基於廣義循環相關熵的到達時差估計
    10.4.1  基於第一類廣義循環相關熵的TDOA估計
    10.4.2  基於第二類廣義循環相關熵的TDOA估計
  10.5  基於循環相關熵譜和神經網路的調製方式識別
  10.6  基於廣義循環相關熵譜的軸承故障診斷
  10.7  本章小結
  參考文獻

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