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| 內容簡介： |
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。
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| 目錄：
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第一篇经典谱估计
第1章频谱概念
1.1正弦数字信号
1.2频率向量
1.3离散时间傅里叶变换
1.4基于DTFT的频率估计
1.5仿真实验分析
第2章频谱计算
2.1频谱计算与离散傅里叶变换
2.2基于DFT基向量的正交分解
2.3补零法
2.4比幅法频率估计
2.5二分法谱峰搜索
2.6小结
第3章频率估计性能
3.1频谱泄漏
3.2傅里叶变换的频率分辨率
3.3傅里叶变换的频率精度
3.4小结
第4章窗函数与频率估计
4.1抑制泄漏机理
4.2窗函数
4.3窗函数在频率估计中的应用
4.4实信号的频率估计
4.5小结
第5章功率谱
5.1随机过程功率谱
5.2离散随机过程功率谱
5.3数字信号的功率谱估计
5.4基于矩形窗的功率谱估计
5.5基于三角窗的功率谱估计
5.6巴特利特估计
5.7功率谱估计的应用
5.8小结
第二篇基于滤波的频谱估计
第6章滤波概念
6.1滤波向量
6.2滤波器频率响应特性
6.3常规频点滤波器的设计
6.4频点滤波器与傅里叶变换的关系
6.5信号分离
第7章滤波器性能
7.1频点滤波器频率分辨率
7.2频点滤波器滤波精度
7.3小结
第8章窗函数与滤波器
8.1窗的特性
8.2窗在滤波中的应用
8.3小结
第9章基于滤波的频谱估计
9.1基于频点滤波的频谱估计
9.2基于常规频点滤波的频谱估计
9.3基于最小方差滤波的频谱估计
9.4Capon频谱估计的应用
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
10.1子空间的概念
10.2信号及信号向量模型
10.3信号子空间
10.4频谱估计信号模型及统计特性
10.5频点滤波信号模型及统计特性
第11章最小二乘估计
11.1单参数最小二乘估计
11.2单参数最小二乘估计性能
11.3单参数加权最小二乘
11.4单参数加权最小二乘与Capon的等效性
11.5多参数最小二乘估计
11.6多参数最小二乘估计性能
11.7多参数加权最小二乘
11.8最小方差估计
第12章基于最小二乘的频点滤波
12.1单频率信号模型噪声特性未知的滤波
12.2单个频率信号模型噪声特性已知的滤波
12.3多频率信号模型噪声特性未知的滤波
12.4多个频率信号模型噪声特性已知的滤波
第13章向量子空间投影
13.1投影与最小二乘
13.2投影算子
13.3在信号子空间的投影
13.4噪声子空间
第14章随机信号向量子空间投影
14.1随机信号向量在一维子空间上的投影
14.2随机信号向量在多维子空间上的投影
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
15.1单次样本单频率的频谱估计
15.2单次样本多频率的频谱估计
15.3多次样本单频率的频谱估计
15.4多次样本多频率的频谱估计
15.5子空间投影在频率估计中的应用
15.6实正弦信号频率估计
15.7小结
第16章最大似然估计基础
16.1参数估计模型
16.2多维高斯分布联合概率密度函数
16.3最大似然估计求法
16.4参数估计的克拉美罗下界
第17章基于最大似然的频率估计
17.1信号模型
17.2单次样本似然函数
17.3单频率单次样本最大似然估计
17.4单频率单次样本参数估计的克拉美罗下界
17.5单频率单次样本参数估计仿真分析
17.6多频率单次样本最大似然估计
17.7多次样本似然函数
17.8单频率多次样本最大似然估计
17.9多频率多次样本最大似然估计
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
18.1协方差矩阵特征值分解
18.2观测随机向量正交变换
18.3向量正交分解
18.4子空间正交分解
第19章MUSIC高分辨频谱估计
19.1多重信号分类算法
19.2长数据分段模型MUSIC
19.3短数据平稳模型MUSIC
19.4滑动窗数据模型MUSIC
第20章自回归谱估计
20.1AR模型谱估计
20.2前向线性预测模型谱估计
20.3AR模型谱估计快速算法
20.4Burg最大熵谱估计
20.5后向线性预测谱估计
第21章基于噪声子空间的频谱估计
21.1基于噪声子空间的频谱
21.2基于噪声子空间的MUSIC谱估计
21.3近似噪声子空间谱估计
21.4Capon谱估计
参考文献
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