频谱估计理论与应用

频谱估计理论与应用
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作者:
2014-05
版次: 1
ISBN: 9787560633039
定价: 24.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 224页
字数: 329千字
分类: 工程技术
6人买过
  • 频谱估计是现代信号处理的重要内容,广泛应用于通信、雷达、声纳、医学等领域中的信
    号处理。本书基于信号子空间与噪声子空间理论,以全新的视角系统、全面地介绍了经典
    谱估计与现代谱估计。全书共分五篇21章,内容包括经典谱估计、基于滤波的频谱估计、信
    号模型与向量子空间基础、基于信号子空间的谱估计、基于噪声子空间的谱估计。
      本书是一本关于频谱估计理论与应用,
    与国际前沿科学接轨的学术著作,可供电子、通信、自动化、计算机等专业的
    教师、研究生、本科生和相关科技人员教学、自学或进修之用。 第一篇经典谱估计

    第1章频谱概念2
    1.1正弦数字信号2
    1.2频率向量4
    1.3离散时间傅里叶变换6
    1.4基于DTFT的频率估计7
    1.5仿真实验分析8
    第2章频谱计算10
    2.1频谱计算与离散傅里叶变换10
    2.2基于DFT基向量的正交分解11
    2.3补零法14
    2.4比幅法频率估计16
    2.5二分法谱峰搜索21
    2.6小结23
    第3章频率估计性能24
    3.1频谱泄漏24
    3.2傅里叶变换的频率分辨率30
    3.3傅里叶变换的频率精度33
    3.4小结34
    第4章窗函数与频率估计35
    4.1抑制泄漏机理35
    4.2窗函数35
    4.3窗函数在频率估计中的应用38
    4.4实信号的频率估计44
    4.5小结46
    第5章功率谱47
    5.1随机过程功率谱47
    5.2离散随机过程功率谱50
    5.3数字信号的功率谱估计52
    5.4基于矩形窗的功率谱估计53
    5.5基于三角窗的功率谱估计55
    5.6巴特利特估计58
    5.7功率谱估计的应用59
    5.8小结62
    第二篇基于滤波的频谱估计

    第6章滤波概念64
    6.1滤波向量64
    6.2滤波器频率响应特性65
    6.3常规频点滤波器的设计66
    6.4频点滤波器与傅里叶变换的关系68
    6.5信号分离70
    第7章滤波器性能73
    7.1频点滤波器频率分辨率73
    7.2频点滤波器滤波精度76
    7.3小结77
    第8章窗函数与滤波器78
    8.1窗的特性78
    8.2窗在滤波中的应用78
    8.3小结86
    第9章基于滤波的频谱估计87
    9.1基于频点滤波的频谱估计87
    9.2基于常规频点滤波的频谱估计88
    9.3基于最小方差滤波的频谱估计90
    9.4Capon频谱估计的应用92
    第三篇信号模型与向量子空间基础

    第10章信号与信号子空间96
    10.1子空间的概念96
    10.2信号及信号向量模型97
    10.3信号子空间100
    10.4频谱估计信号模型及统计特性101
    10.5频点滤波信号模型及统计特性104
    第11章最小二乘估计107
    11.1单参数最小二乘估计107
    11.2单参数最小二乘估计性能109
    11.3单参数加权最小二乘110
    11.4单参数加权最小二乘与Capon的等效性112
    11.5多参数最小二乘估计113
    11.6多参数最小二乘估计性能115
    11.7多参数加权最小二乘116
    11.8最小方差估计117
    第12章基于最小二乘的频点滤波121
    12.1单频率信号模型噪声特性未知的滤波121
    12.2单个频率信号模型噪声特性已知的滤波121
    12.3多频率信号模型噪声特性未知的滤波122
    12.4多个频率信号模型噪声特性已知的滤波123
    第13章向量子空间投影124
    13.1投影与最小二乘124
    13.2投影算子126
    13.3在信号子空间的投影127
    13.4噪声子空间128
    第14章随机信号向量子空间投影131
    14.1随机信号向量在一维子空间上的投影131
    14.2随机信号向量在多维子空间上的投影132
    第四篇基于信号子空间的谱估计

    第15章基于信号子空间投影的谱估计136
    15.1单次样本单频率的频谱估计136
    15.2单次样本多频率的频谱估计137
    15.3多次样本单频率的频谱估计138
    15.4多次样本多频率的频谱估计140
    15.5子空间投影在频率估计中的应用141
    15.6实正弦信号频率估计144
    15.7小结145
    第16章最大似然估计基础146
    16.1参数估计模型146
    16.2多维高斯分布联合概率密度函数147
    16.3最大似然估计求法150
    16.4参数估计的克拉美罗下界151
    第17章基于最大似然的频率估计156
    17.1信号模型156
    17.2单次样本似然函数157
    17.3单频率单次样本最大似然估计158
    17.4单频率单次样本参数估计的克拉美罗下界161
    17.5单频率单次样本参数估计仿真分析167
    17.6多频率单次样本最大似然估计169
    17.7多次样本似然函数170
    17.8单频率多次样本最大似然估计170
    17.9多频率多次样本最大似然估计171
    第五篇基于噪声子空间的谱估计

    第18章信号子空间与噪声子空间正交分解174
    18.1协方差矩阵特征值分解174
    18.2观测随机向量正交变换175
    18.3向量正交分解177
    18.4子空间正交分解179
    第19章MUSIC高分辨频谱估计183
    19.1多重信号分类算法183
    19.2长数据分段模型MUSIC184
    19.3短数据平稳模型MUSIC187
    19.4滑动窗数据模型MUSIC191
    第20章自回归谱估计194
    20.1AR模型谱估计194
    20.2前向线性预测模型谱估计197
    20.3AR模型谱估计快速算法199
    20.4Burg最大熵谱估计202
    20.5后向线性预测谱估计206
    第21章基于噪声子空间的频谱估计208
    21.1基于噪声子空间的频谱208
    21.2基于噪声子空间的MUSIC谱估计209
    21.3近似噪声子空间谱估计211
    21.4Capon谱估计214
    参考文献216
  • 内容简介:
    频谱估计是现代信号处理的重要内容,广泛应用于通信、雷达、声纳、医学等领域中的信
    号处理。本书基于信号子空间与噪声子空间理论,以全新的视角系统、全面地介绍了经典
    谱估计与现代谱估计。全书共分五篇21章,内容包括经典谱估计、基于滤波的频谱估计、信
    号模型与向量子空间基础、基于信号子空间的谱估计、基于噪声子空间的谱估计。
      本书是一本关于频谱估计理论与应用,
    与国际前沿科学接轨的学术著作,可供电子、通信、自动化、计算机等专业的
    教师、研究生、本科生和相关科技人员教学、自学或进修之用。
  • 目录:
    第一篇经典谱估计

    第1章频谱概念2
    1.1正弦数字信号2
    1.2频率向量4
    1.3离散时间傅里叶变换6
    1.4基于DTFT的频率估计7
    1.5仿真实验分析8
    第2章频谱计算10
    2.1频谱计算与离散傅里叶变换10
    2.2基于DFT基向量的正交分解11
    2.3补零法14
    2.4比幅法频率估计16
    2.5二分法谱峰搜索21
    2.6小结23
    第3章频率估计性能24
    3.1频谱泄漏24
    3.2傅里叶变换的频率分辨率30
    3.3傅里叶变换的频率精度33
    3.4小结34
    第4章窗函数与频率估计35
    4.1抑制泄漏机理35
    4.2窗函数35
    4.3窗函数在频率估计中的应用38
    4.4实信号的频率估计44
    4.5小结46
    第5章功率谱47
    5.1随机过程功率谱47
    5.2离散随机过程功率谱50
    5.3数字信号的功率谱估计52
    5.4基于矩形窗的功率谱估计53
    5.5基于三角窗的功率谱估计55
    5.6巴特利特估计58
    5.7功率谱估计的应用59
    5.8小结62
    第二篇基于滤波的频谱估计

    第6章滤波概念64
    6.1滤波向量64
    6.2滤波器频率响应特性65
    6.3常规频点滤波器的设计66
    6.4频点滤波器与傅里叶变换的关系68
    6.5信号分离70
    第7章滤波器性能73
    7.1频点滤波器频率分辨率73
    7.2频点滤波器滤波精度76
    7.3小结77
    第8章窗函数与滤波器78
    8.1窗的特性78
    8.2窗在滤波中的应用78
    8.3小结86
    第9章基于滤波的频谱估计87
    9.1基于频点滤波的频谱估计87
    9.2基于常规频点滤波的频谱估计88
    9.3基于最小方差滤波的频谱估计90
    9.4Capon频谱估计的应用92
    第三篇信号模型与向量子空间基础

    第10章信号与信号子空间96
    10.1子空间的概念96
    10.2信号及信号向量模型97
    10.3信号子空间100
    10.4频谱估计信号模型及统计特性101
    10.5频点滤波信号模型及统计特性104
    第11章最小二乘估计107
    11.1单参数最小二乘估计107
    11.2单参数最小二乘估计性能109
    11.3单参数加权最小二乘110
    11.4单参数加权最小二乘与Capon的等效性112
    11.5多参数最小二乘估计113
    11.6多参数最小二乘估计性能115
    11.7多参数加权最小二乘116
    11.8最小方差估计117
    第12章基于最小二乘的频点滤波121
    12.1单频率信号模型噪声特性未知的滤波121
    12.2单个频率信号模型噪声特性已知的滤波121
    12.3多频率信号模型噪声特性未知的滤波122
    12.4多个频率信号模型噪声特性已知的滤波123
    第13章向量子空间投影124
    13.1投影与最小二乘124
    13.2投影算子126
    13.3在信号子空间的投影127
    13.4噪声子空间128
    第14章随机信号向量子空间投影131
    14.1随机信号向量在一维子空间上的投影131
    14.2随机信号向量在多维子空间上的投影132
    第四篇基于信号子空间的谱估计

    第15章基于信号子空间投影的谱估计136
    15.1单次样本单频率的频谱估计136
    15.2单次样本多频率的频谱估计137
    15.3多次样本单频率的频谱估计138
    15.4多次样本多频率的频谱估计140
    15.5子空间投影在频率估计中的应用141
    15.6实正弦信号频率估计144
    15.7小结145
    第16章最大似然估计基础146
    16.1参数估计模型146
    16.2多维高斯分布联合概率密度函数147
    16.3最大似然估计求法150
    16.4参数估计的克拉美罗下界151
    第17章基于最大似然的频率估计156
    17.1信号模型156
    17.2单次样本似然函数157
    17.3单频率单次样本最大似然估计158
    17.4单频率单次样本参数估计的克拉美罗下界161
    17.5单频率单次样本参数估计仿真分析167
    17.6多频率单次样本最大似然估计169
    17.7多次样本似然函数170
    17.8单频率多次样本最大似然估计170
    17.9多频率多次样本最大似然估计171
    第五篇基于噪声子空间的谱估计

    第18章信号子空间与噪声子空间正交分解174
    18.1协方差矩阵特征值分解174
    18.2观测随机向量正交变换175
    18.3向量正交分解177
    18.4子空间正交分解179
    第19章MUSIC高分辨频谱估计183
    19.1多重信号分类算法183
    19.2长数据分段模型MUSIC184
    19.3短数据平稳模型MUSIC187
    19.4滑动窗数据模型MUSIC191
    第20章自回归谱估计194
    20.1AR模型谱估计194
    20.2前向线性预测模型谱估计197
    20.3AR模型谱估计快速算法199
    20.4Burg最大熵谱估计202
    20.5后向线性预测谱估计206
    第21章基于噪声子空间的频谱估计208
    21.1基于噪声子空间的频谱208
    21.2基于噪声子空间的MUSIC谱估计209
    21.3近似噪声子空间谱估计211
    21.4Capon谱估计214
    参考文献216
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