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高級信號處理

作者：編者:王展//李雙勛//劉康//樓生強//辛勤|責編:朱哲婧
出版社：國防科大
ISBN：9787567306615

出版日期：2024/11/01
裝幀：平裝
頁數：277

人民幣：RMB 65 元售價：元

內容大鋼

本書以離散時間隨機信號分析與處理為重點，系統地介紹了高級信號處理的理論方法、實現技術與模擬案例。作者根據多年研究生信號處理課程教學心得與經驗選定了教材內容，包括隨機信號基礎知識、平穩隨機信號的線性建模、最優線性濾波器、自適應濾波器、功率譜估計、高階譜估計以及高級信號處理模擬案例等。本書強調基本概念和理論方法，並注重與工程實際的緊密結合，內容覆蓋了電子信息類學科碩士研究生階段的全部內容。
本書可作為高等學校信息與通信工程專業及相關的電腦、自控、機械電子、光學等專業研究生的教材及參考書，同樣也可作為研究人員及工程技術人員的參考書及培訓教材。

作者介紹

編者:王展//李雙勛//劉康//樓生強//辛勤|責編:朱哲婧

第1章  隨機信號基礎知識
  1.1  離散時間隨機信號
    1.1.1  隨機變數
    1.1.2  離散時間隨機信號基礎
    1.1.3  概率函數描述
    1.1.4  集合平均描述
    1.1.5  隨機矢量
  1.2  各態歷經性
    1.2.1  時間平均描述
    1.2.2  各態歷經性概念
  1.3  相關與協方差序列性質
  1.4  功率譜密度
    1.4.1  功率譜密度函數
    1.4.2  譜密度函數性質
    1.4.3  白雜訊
  1.5  線性系統對隨機信號的響應
  1.6  相關抵消
    1.6.1  相關抵消器
    1.6.2  最佳線性估計
  1.7  正交投影定理
    1.7.1  內積定義
    1.7.2  正交投影定理
    1.7.3  空間正交基
    1.7.4  Gram-Schmidt正交化
    1.7.5  新息
  1.8  信號模型與復倒譜
    1.8.1  平穩隨機過程的信號模型
    1.8.2  復倒譜定義
    1.8.3  復倒譜的性質
    1.8.4  通過離散傅里葉變換(DFT)計算復倒譜
  小結
  習題
第2章  平穩隨機信號的線性模型
  2.1  平穩隨機信號的參數模型
  2.2  AR模型
    2.2.1  AR(1)模型
    2.2.2  AR(2)模型
    2.2.3  AR(p)模型
  2.3  MA模型
  2.4  ARMA模型
  2.5  正則譜分解
  2.6  關於線性模型的討論
    2.6.1  模型間關係
    2.6.2  隨機信號建模的本質
  小結
  習題
第3章  最優線性濾波器
  3.1  最優濾波器概念
  3.2  確定性最小二乘濾波器
    3.2.1  FIR最小二乘濾波器

    3.2.2  IIR最小二乘濾波器
  3.3  逆濾波器與白化濾波器
    3.3.1  最小二乘逆濾波器
    3.3.2  白化濾波器
  3.4  維納濾波器的引出
    3.4.1  最優化準則
    3.4.2  維納濾波器
    3.4.3  正則方程
  3.5  維納濾波器的信號模型
    3.5.1  白雜訊通過線性系統
    3.5.2  信號模型的建立
  3.6  維納濾波器的求解
    3.6.1  最佳線性平滑器
    3.6.2  IIR最佳線性濾波器
    3.6.3  FIR最佳線性濾波器
    3.6.4  IIR最佳線性預測器
    3.6.5  FIR最佳線性單步預測器
  3.7  線性預測誤差濾波器
    3.7.1  前向預測誤差濾波器
    3.7.2  後向預測誤差濾波器
    3.7.3  偏相關
  3.8  Levinson—Durbin演算法及應用
    3.8.1  自相關矩陣Toeplitz結構
    3.8.2  Levinson-Durhin演算法
    3.8.3  反射係數
    3.8.4  格型濾波器
  小結
  習題
第4章  自適應濾波器
  4.1  LMS自適應橫向濾波器
    4.1.1  基本原理
    4.1.2  均方誤差性能曲面
    4.1.3  梯度法
    4.1.4  LMS演算法
  4.2  RLs自適應橫向濾波器
    4.2.1  基本原理
    4.2.2  RLS自適應橫向濾波器
  4.3  自適應濾波器的應用
    4.3.1  自適應對消
    4.3.2  自適應預測
  4.4  Kalman濾波器
    4.4.1  狀態方程與觀測方程
    4.4.2  Kalman預測的新息
    4.4.3  Kalman預測演算法
  小結
  習題
第5章  功率譜估計
  5.1  經典功率譜估計
    5.1.1  間接法與直接法
    5.1.2  估計的質量

    5.1.3  平均周期圖
    5.1.4  問題討論與總結
  5.2  信號建模譜估計
    5.2.1  AR模型譜估計的引出
    5.2.2  AR模型譜估計的性質
    5.2.3  AR模型參數提取方法
    5.2.4  AR模型譜估計的實際問題
    5.2.5  MA模型譜估計
    5.2.6  ARMA模型功率譜估計
  5.3  諧波模型譜估計
    5.3.1  Pisarenko諧波分解法
    5.3.2  MUSIC演算法
    5.3.3  ESPRIT演算法
  5.4  功率譜估計性能比較
  小結
  習題
第6章  高階譜估計
  6.1  累積量、矩及其譜
    6.1.1  特徵函數
    6.1.2  矩和累積量
    6.1.3  矩和累積量的轉換關係
    6.1.4  高階累積量的性質
    6.1.5  高階譜的定義
  6.2  累積量和偏態
  6.3  線性系統高階累積量
  6.4  雙譜及其估計
    6.4.1  雙譜的性質
    6.4.2  雙譜估計方法
  6.5  高階累積量的應用
    6.5.1  在相位耦合檢測中的應用
    6.5.2  在諧波估計中的應用
  小結
  習題
第7章  高級信號處理模擬案例
  7.1  基於倒譜的艦船水聲信號分析
    7.1.1  案例背景
    7.1.2  基本原理
    7.1.3  模擬步驟
    7.1.4  模擬結果
  7.2  基於相關的雷達距離測量
    7.2.1  案例背景
    7.2.2  基本原理
    7.2.3  模擬步驟
    7.2.4  模擬結果
  7.3  基於維納濾波的圖像複原
    7.3.1  案例背景
    7.3.2  基本原理
    7.3.3  模擬步驟
    7.3.4  模擬結果
  7.4  基於自適應濾波的AR模型參數估計

    7.4.1  案例背景
    7.4.2  基本原理
    7.4.3  模擬步驟
    7.4.4  模擬結果
  7.5  功率譜估計方法性能對比
    7.5.1  案例背景
    7.5.2  基本原理
    7.5.3  模擬步驟
    7.5.4  模擬結果
  7.6  基於功率譜估計的渦旋波雷達成像
    7.6.1  案例背景
    7.6.2  基本原理
    7.6.3  模擬步驟
    7.6.4  模擬結果
  小結
參考文獻

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