現(xiàn)代信號處理導論

定　價：￥18.00

作　者：	陸傳賚編著
出版社：	北京郵電大學出版社
叢編項：	21世紀信息通信系列教材
標　簽：	通信技術(shù)理論與基礎(chǔ)

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ISBN：	9787563505883	出版時間：	2003-02-01	包裝：	膠版紙
開本：	21cm	頁數(shù)：	339	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書內(nèi)容包括信號的參數(shù)估計理論、波形估計（即維納濾波與卡爾曼濾波）、現(xiàn)代功率譜估計、自適應濾波、非平穩(wěn)信號分析初步、小波分析初步及信號的統(tǒng)計性能分析初步等。本書可作為通信與電子系統(tǒng)、信號與信息處理、信息科學與信息工程、生物醫(yī)學工程以及應用數(shù)學等專業(yè)的研究生教材或主要參考書，也可作為大學高年級選修課的教材以及廣大科研、工程人員的參考書。

作者簡介

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圖書目錄

第1章  信號的參數(shù)估計
1. 1  估計量及其性質(zhì)
1. 2  矩法估計
1. 3  最小二乘估計與加權(quán)最小二乘估計
1. 3. 1  最小二乘估計
1. 3. 2  加權(quán)最小二乘估計
1. 4  線性最小均方誤差估計
1. 5  最小方差估計
1. 6  最大后驗概率估計
1. 7  極大似然估計
1. 8  Bayes估計
1. 9  區(qū)間估計
習題1

第2章  波形估計
2. 1  正交性原理
2. 2  維納濾波
2. 3  卡爾曼濾波
2. 3. 1  卡爾曼濾波的基本原理及分解
2. 3. 2  卡爾曼濾波器的設(shè)計
習題2

第3章  現(xiàn)代功率譜估計
3. 1  從經(jīng)典譜估計到現(xiàn)代譜估計
3. 2  譜估計的參數(shù)模型法
3. 3  AR模型的參數(shù)估計
3. 3. 1  Yule-Walker方程
3. 3. 2  AR模型與一步預測濾波器的關(guān)系
3. 3. 3  預測誤差濾波器及其性質(zhì)
3. 3. 4  AR模型的標準方程組及I-D遞推算法
3. 4  已知觀測數(shù)據(jù)序列時AR模型的參數(shù)估計
3. 4. 1  自相關(guān)法
3. 4. 2  最小二乘估計法
3. 4. 3  U-C算法
3. 4. 4  格網(wǎng)法
3. 4. 5  Burg算法
3. 5  加權(quán)算法與MarpIe算法
3. 5. 1  加權(quán)算法
3. 5. 2  Marple算法
3. 6  AR模型參數(shù)的矩陣遞推估計算法
3. 6. 1  AR模型的兩種矩陣表達式
3. 6. 2  U-C算法的第二種參數(shù)估計
3. 6. 3  LUD算法
3. 6. 4  BSMF算法
3. 7  AR模型階數(shù)估計若干準則
3. 8  Burg最大熵法與AR過程以及最大炳譜分析與ARMA過程
3. 8. 1  Burg最大熵法與AR過程
3. 8. 2  最大熵譜分析與ARMA過程
3. 8. 3  MEM2
3. 9  ARMA模型的參數(shù)估計
3. 9. 1  交叉相乘定參數(shù)法
3. 9. 2  長自回歸白噪化估計參數(shù)的方法
3. 9. 3  最小二乘估計法與CDE迭代算法
3. 10  奇異值分解. 總體最小二乘法和廣義最小二乘法
3. 10. 1  奇異值分解
3. 10. 2  總體最小二乘法
3. 10. 3  廣義最小二乘法及其改進算法
3. 11  Pisarenko諧波分解法
3. 12  擴充的Prony方法
習題3

第4章  自適應濾波
4. 1  自適應最小均方(LMS)橫向濾波器
4. 1. 1  基本LWS算法
4. 1. 2  LMS算法性能分析
4. 2  自適應RLS橫向濾波器
4. 2. 1  最小二乘濾波器
4. 2. 2  遞推最小二乘(RLS)算法
4. 3  用矢量空間法探討最小二乘濾波問題
4. 3. 1  前加窗法
4. 3. 2  投影矩陣和正交投影矩陣
4. 3. 3  時間更新
4. 4  最小二乘格型(LSL)自適應算法
4. 4. 1  前向線性預測
4. 4. 2  后向線性預測
4. 4. 3  格型結(jié)構(gòu)的預測誤差濾波器
4. 4. 4  LSL自適應算法
4. 5  快速橫向濾波(FTF)自適應算法
4. 5. 1  4個橫向濾波器
4. 5. 2  橫向濾波算子的時間更新
4. 5. 3  FTF自適應算法
4. 5. 4  FTF算法的改進
習題4

第5章  非平隱隨機信號處理簡介
5. 1  Wigner分布(WD)
5. 1. 1  連續(xù)時間信號的Wigner分布
5. 1. 2  離散時間信號的Wigner分布
5. 1. 3  時間與頻率均離散的WD
5. 1. 4  非平穩(wěn)隨機信號的Wigner-Ville譜
5. 2  短時Fourier變換與分數(shù)階Fourier變換
5. 2. 1  短時Fourier變換(STFT)
5. 2. 2  分數(shù)階Fourier變換(FRFT)
5. 3  Gabor展開
5. 3. 1  連續(xù)Gabor展開
5. 3. 2  離散Gabor展開
5. 3. 3  離散與連續(xù)Gabor展開之間的關(guān)系

第6章  小波變換簡介
6. 1  連續(xù)小波變換
6. 2  離散小波變換
6. 3  二進小波變換
6. 4  多分辯(多尺度)分析

第7章  統(tǒng)計性能分析簡介
7. 1  隨機變量序列的收斂性
7. 1. 1  幾乎必然(a. s)收斂
7. 1. 2  依概率收斂
7. 1. 3  依分布收斂(或弱收斂)
7. 1. 4  依r階(矩)收斂
7. 1. 5  收斂性的拓廣
7. 1. 6  漸近正態(tài)性(AN)
7. 2  時間序列的樣本均值的收斂性
7. 3  時間序列樣本自相關(guān)的收斂性
參考文獻