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諧波信號分析與處理（簡體書）
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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
付麗華、邊家文、李志明、李宏偉編著的《諧波信號分析與處理》簡要介紹了諧波信號分析與處理的研究對象、研究內容和研究進展，總結了諧波參數估計的非參數方法和參數方法。
在此基礎上，以統計分析為工具，重點論述了諧波恢復的一些最新研究進展。全書共分七章，內容包括緒論、諧波分量數估計、基于最小二乘的諧波參數估計、基于迭代方法的諧波參數估計、基于小波分析的諧波參數估計、基于稀疏表示的諧波參數估計、基于盲源分離的諧波恢復。
《諧波信號分析與處理》可作為應用數學、信息與計算科學、信號與信息處理、信息工程、通信工程等相關專業的大學教師、研究生和高年級大學生的教學參考書，同時對從事時間序列分析和統計信號處理的理論與應用研究的科技工作者具有參考和使用價值。
名人/編輯推薦
付麗華、邊家文、李志明、李宏偉編著的《諧波信號分析與處理》共分七章。第一章給出了諧波信號處理的相關概述并對國內外研究現狀進行了簡要綜述，同時對諧波參數估計的參數方法和非參數方法分別進行了總結和介紹。第二章諧波分量數估計，在綜述現有的分量數估計方法的基礎上，重點論述了不同噪聲背景情形的懲罰函數法和增強矩陣法。第三章基于最小二乘的諧波參數估計，重點討論了如何利用最小二乘方法對加性以及乘性噪聲背景中諧波參數進行估計，并對所提出的估計量進行了統計性能分析。第四章基于迭代方法的諧波參數估計，將統計性能與計算性能優良的迭代方法用于諧波恢復，從估計的精度、收斂速度、算法穩定性以及對噪聲的適應能力方面考察了迭代方法的性能。第五章基于小波分析的諧波參數估計，主要從非參數估計方法入手，將小波這一工具引入到諧波信號恢復中，提出了基于小波變換的諧波信號參數估計方法。第六章基于稀疏表示的諧波參數估計，在概述稀疏分量分析用于諧波信號的原理的基礎上，利用樹狀正交最小二乘方法實現諧波信號的參數估計。第七章在對噪聲的分布、顏色和模型均不作任何假定的條件下，利用盲源分離方法研究諧波恢復問題。
目次
第一章 緒論
1.1 諧波信號處理概述
1.1.1 諧波信號模型
1.1.2 諧波信號的研究內容
1.1.3 諧波信號處理的發展概況
1.2 諧波信號處理研究現狀
1.2.1 加性噪聲中的諧波參數估計
1.2.2 乘性噪聲中的諧波參數估計
1.2.3 諧波參數估計的界
1.3 諧波參數估計的非參數方法
1.3.1 LSE方法
1.3.2 MLE方法
1.3.3 基于離散Fourief變換的插值估計方法
1.3.4 三步迭代估計方法
1.3.5 基于小波變換的估計
1.3.6 循環累積量方法
1.3.7 基于BSS的諧波恢復方法
1.3.8 基于稀疏表示的諧波模型參數估計
1.3.9 基于優化算法的諧波模型參數估計
1.4 諧波參數估計的參數方法
1.1.1 Pisarenko諧波分解法
1.4.2 ARMA建模法
1.4.3 MUSIC方法
1.4.4 高階Yule—Walker方法
1.4.5 ESPRlT方法
1.4.6 MFBLP方法
1.4.7 擴展的Prony方法
1.4.8 基于高階統計量的估計方法
第二章 諧波分量數估計
2.1 諧波分量數估計的研究現狀
2.2 加性噪聲中諧波分量數估計
2.2.1 懲罰函數方法
2.2.2 增強矩陣方法
2.3 乘性噪聲中諧波分量數估計
2.3.1 基于增強矩陣的乘性和加性有色噪聲中諧波分量數的估計
2.3.2 算法的理論性質分析
2.3.3 仿真試驗
第三章 基于最小二乘的諧波參數估計
3.1 諧波信號與最小二乘
3.2 概率極限理論
3.2.1 隨機序列的收斂性
3.2.2 大數定律
3.2.3 中心極限定理
3.3 加性噪聲諧波模型
3.3.1 加性噪聲中諧波參數的最小二乘估計量及其相關結論
3.3.2 加性噪聲中諧波參數估計的CR界
3.3.3 針對LSE的統計性能分析的典型技巧
3.4 乘性噪聲諧波模型
3.4.1 非零均值噪聲情形
3.4.2 零均值噪聲情形
3.5 附錄
3.5.1 非零均值乘性噪聲情形的定理證明
3.5.2 零均值乘性噪聲情形的定理證明
第四章 基于迭代方法的諧波參數估計
4.1 問題的描述
4.2 加性噪聲中諧波參數估計
4.2.1 加性噪聲諧波模型
4.2.2 初估計以及TSI估計步驟
4.2.3 估計的漸近性質
4.2.4 仿真實驗
4.3 乘性噪聲中諧波參數估計
4.3.1 非零均值噪聲情形
4.3.2 零均值乘性噪聲情形
4.4 附錄
4.4.1 定理4.1的證明
4.4.2 定理4.2的證明
4.4.3 定理4.3的證明
4.4.4 定理4.4的證明
4.4.5 定理4.5的證明
4.4.6 定理4.6的證明
第五章 基于小波分析的諧波參數估計
5.1 信號模型與假設
5.2 小波與小波變換
5.2.1 小波與小波變換
5.2.2 小波變換的自適應時頻窗
5.3 諧波信號的規范化量圖
5.3.1 可調小波
5.3.2 諧波的規范化量圖
5.4 參數估計方法與算法實現
5.5 零均值乘性噪聲中諧波恢復的小波方法
5.6 附錄
第六章 基于稀疏表示的諧波參數估計
6.1 稀疏分量分析
6.1.1 稀疏分解
6.1.2 匹配追蹤方法
6.2 正交最小二乘方法
6.2.1 帶可調核的正交最小二乘
6.2.2 具有樹結構的正交最小二乘
6.3 諧波參數的正交最小二乘估計
6.3.1 參數估計
6.3.2 魯棒性分析
第七章 基于盲源分離的諧波恢復
7.1 諧波信號的盲分離模型
7.1.1 盲源分離模型
7.1.2 諧波信號的盲源分離模型
7.2 基于高階統計量的諧波盲分離算法
7.2.1 算法設計
7.2.2 仿真實驗
7.3 基于二維加權直方圖的諧波盲分離算法
7.3.1 算法設計
7.3.2 仿真實驗
7.4 基于時問周期結構的諧波盲分離算法
7.4.1 算法設計
7.4.2 仿真實驗
英文縮寫索引
1.1 諧波信號處理概述
1.1.1 諧波信號模型
1.1.2 諧波信號的研究內容
1.1.3 諧波信號處理的發展概況
1.2 諧波信號處理研究現狀
1.2.1 加性噪聲中的諧波參數估計
1.2.2 乘性噪聲中的諧波參數估計
1.2.3 諧波參數估計的界
1.3 諧波參數估計的非參數方法
1.3.1 LSE方法
1.3.2 MLE方法
1.3.3 基于離散Fourief變換的插值估計方法
1.3.4 三步迭代估計方法
1.3.5 基于小波變換的估計
1.3.6 循環累積量方法
1.3.7 基于BSS的諧波恢復方法
1.3.8 基于稀疏表示的諧波模型參數估計
1.3.9 基于優化算法的諧波模型參數估計
1.4 諧波參數估計的參數方法
1.1.1 Pisarenko諧波分解法
1.4.2 ARMA建模法
1.4.3 MUSIC方法
1.4.4 高階Yule—Walker方法
1.4.5 ESPRlT方法
1.4.6 MFBLP方法
1.4.7 擴展的Prony方法
1.4.8 基于高階統計量的估計方法
第二章 諧波分量數估計
2.1 諧波分量數估計的研究現狀
2.2 加性噪聲中諧波分量數估計
2.2.1 懲罰函數方法
2.2.2 增強矩陣方法
2.3 乘性噪聲中諧波分量數估計
2.3.1 基于增強矩陣的乘性和加性有色噪聲中諧波分量數的估計
2.3.2 算法的理論性質分析
2.3.3 仿真試驗
第三章 基于最小二乘的諧波參數估計
3.1 諧波信號與最小二乘
3.2 概率極限理論
3.2.1 隨機序列的收斂性
3.2.2 大數定律
3.2.3 中心極限定理
3.3 加性噪聲諧波模型
3.3.1 加性噪聲中諧波參數的最小二乘估計量及其相關結論
3.3.2 加性噪聲中諧波參數估計的CR界
3.3.3 針對LSE的統計性能分析的典型技巧
3.4 乘性噪聲諧波模型
3.4.1 非零均值噪聲情形
3.4.2 零均值噪聲情形
3.5 附錄
3.5.1 非零均值乘性噪聲情形的定理證明
3.5.2 零均值乘性噪聲情形的定理證明
第四章 基于迭代方法的諧波參數估計
4.1 問題的描述
4.2 加性噪聲中諧波參數估計
4.2.1 加性噪聲諧波模型
4.2.2 初估計以及TSI估計步驟
4.2.3 估計的漸近性質
4.2.4 仿真實驗
4.3 乘性噪聲中諧波參數估計
4.3.1 非零均值噪聲情形
4.3.2 零均值乘性噪聲情形
4.4 附錄
4.4.1 定理4.1的證明
4.4.2 定理4.2的證明
4.4.3 定理4.3的證明
4.4.4 定理4.4的證明
4.4.5 定理4.5的證明
4.4.6 定理4.6的證明
第五章 基于小波分析的諧波參數估計
5.1 信號模型與假設
5.2 小波與小波變換
5.2.1 小波與小波變換
5.2.2 小波變換的自適應時頻窗
5.3 諧波信號的規范化量圖
5.3.1 可調小波
5.3.2 諧波的規范化量圖
5.4 參數估計方法與算法實現
5.5 零均值乘性噪聲中諧波恢復的小波方法
5.6 附錄
第六章 基于稀疏表示的諧波參數估計
6.1 稀疏分量分析
6.1.1 稀疏分解
6.1.2 匹配追蹤方法
6.2 正交最小二乘方法
6.2.1 帶可調核的正交最小二乘
6.2.2 具有樹結構的正交最小二乘
6.3 諧波參數的正交最小二乘估計
6.3.1 參數估計
6.3.2 魯棒性分析
第七章 基于盲源分離的諧波恢復
7.1 諧波信號的盲分離模型
7.1.1 盲源分離模型
7.1.2 諧波信號的盲源分離模型
7.2 基于高階統計量的諧波盲分離算法
7.2.1 算法設計
7.2.2 仿真實驗
7.3 基于二維加權直方圖的諧波盲分離算法
7.3.1 算法設計
7.3.2 仿真實驗
7.4 基于時問周期結構的諧波盲分離算法
7.4.1 算法設計
7.4.2 仿真實驗
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