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譜估計與自適應信號處理教程(簡體書)
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譜估計與自適應信號處理教程(簡體書)

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商品簡介
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目次

商品簡介

本書較全面和系統地介紹和論述了信號處理理論中兩類重要的隨機信號處理基本方法的原理,即功率譜估計和自適應信號處理理論,它們都是統計信號處理的重要組成部分。其中功率譜估計是目前為止一種對隨機信號進行深入分析和信號特征提取的有效且常用的方法,自適應濾波理論是隨機信號中噪聲消除的重要手段之一,它們都是后續有關空時信號處理的基礎。同時,這兩種理論之間還有著深刻的聯系,它們都已經成功地應用于通信、雷達、聲吶、自動控制、地震、電子工程和生物醫學工程中,其應用領域還在不斷拓展,理論還在不斷發展和完善。本書主要內容包括信號處理中的矩陣代數理論,概率、統計與參數估計理論基礎,功率譜估計的經典方法,功率譜估計的參數模型方法,線譜估計方法,維納濾波器,自適應濾波器。

名人/編輯推薦

《通信網絡精品圖書:譜估計與自適應信號處理教程》既可作為通信工程、信息工程、電子工程、自動控制、生物醫學工程和電子科學與技術等相關專業的碩士研究生和高年級本科生的教材和教學參考書,也可供從事信號處理方面研究工作和工程技術開發的廣大科技人員參考。

目次

第1章 信號處理中的矩陣代數理論1
1.1矩陣1
1.1.1特殊結構矩陣1
1.1.2三角矩陣4
1.1.3正交矩陣與酉矩陣5
1.1.4特殊矩陣的逆7
1.1.5矩陣的分解9
1.2向量、矩陣的內積和范數13
1.2.1向量的內積與范數13
1.2.2矩陣的范數與內積16
1.3向量子空間和Gram—Schmidt正交化18
1.3.1向量子空間18
1.3.2向量子空間的基和Gram—Schmidt正交化19
1.4線性方程組的解20
習題23
第2章 概率、統計與參數估計理論基礎27
2.1離散隨機向量27
2.1.1離散隨機向量的數學描述27
2.1.2隨機向量的統計描述29
2.2確定性參數估計理論基礎34
2.2.1確定性參數估計的性能35
2.2.2極大似然估計38
習題41
第3章 功率譜估計的經典方法43
3.1經典功率譜估計的基本原理43
3.1.1離散平穩隨機過程的功率譜估計43
3.1.2自相關序列和功率譜的性質45
3.2自相關序列的估計45
3.2.1自相關序列的無偏估計45
3.2.2自相關函數的有偏估計47
3.3周期圖法47
3.3.1周期圖作為功率譜估計48
3.3.2周期圖法的估計性能分析49
3.4改進周期圖51
3.4.1平均周期圖法(Bartlett法)51
3.4.2平均修正周期圖法(Welch法)53
3.4.3平滑周期圖法(Blackman—Tukey法)54
習題58
第4章 功率譜估計的參數模型方法63
4.1離散平穩隨機過程的功率譜和參數模型63
4.1.1離散平穩隨機過程通過線性移不變離散系統的功率譜63
4.1.2離散平穩隨機過程的參數模型64
4.2AR參數模型的功率譜估計67
4.2.1AR參數模型的正則方程68
4.2.2AR模型參數的Levinson—Durbin迭代計算70
4.3AR過程的線性預測73
4.3.1前、后向一步線性預測原理73
4.3.2線性預測與AR模型互為逆系統75
4.3.3前、后向一步線性預測的格型濾波器76
4.4基于線性預測的AR過程譜估計方法77
4.4.1自相關法77
4.4.2協方差法78
4.4.3修正協方差法79
4.4.4Burg算法80
4.4.5最小二乘算法82
4.5AR譜估計方法與最大熵譜估計方法的等價性85
4.5.1最大熵譜分析原理85
4.5.2最大熵譜分析87
4.6AR過程的極大似然譜估計方法89
4.6.1極大似然譜估計89
4.6.2極大似然譜估計的統計特性92
4.7AR參數模型功率譜估計的特性93
4.8MA參數模型和ARMA參數模型的功率譜估計97
4.8.1MA參數模型的正則方程98
4.8.2ARMA參數模型的正則方程100
習題103

第5章 線譜估計方法107
5.1MVSE線譜估計方法107
5.1.1MVSE線譜估計原理107
5.1.2MVSE線譜估計和AR模型功率譜估計間的關系109
5.2APES算法110
5.3基于相關矩陣特征分解的線譜估計方法113
5.3.1信號子空間和噪聲子空間113
5.3.2MUSIC算法114
5.3.3Root—MUSIC算法116
5.3.4Pisarenko算法117
5.3.5ESPRIT算法118
5.4最小二乘線譜估計方法119
5.4.1非線性最小二乘線譜估計方法119
5.4.2高階Yule—Walker線譜估計方法(HOYW)121
5.5Prony復極點模型法(Prony擴展法)122
習題127
第6章 維納濾波器131
6.1維納濾波器131
6.1.1橫向濾波器結構和維納濾波器131
6.1.2維納濾波器的遞推求解方法——最速下降法135
6.2多級維納濾波器138
6.2.1輸入向量滿秩變換后維納濾波器的不變性138
6.2.2維納濾波器降階分解和多級表示139
6.3多輸入多輸出(MIMO)維納濾波器143
6.3.1濾波器輸出是輸入的線性組合型143
6.3.2濾波器輸出是輸入的線性卷積型145
習題148
第7章 自適應濾波器151
7.1最小均方自適應濾波器151
7.1.1最小均方(LMS)算法和它的性能分析151
7.1.2歸一化LMS算法156
7.1.3仿射投影LMS算法158
7.1.4塊輸入LMS算法159
7.2最小二乘自適應濾波器160
7.2.1橫向濾波器參數的最小二乘解160
7.2.2遞推最小二乘(RLS)算法及其性能分析162
7.3基于QR分解的RLS濾波器(QR—RLS)167
7.4格型自適應濾波器171
7.4.1梯度自適應格型濾波器171
7.4.2遞推最小二乘自適應格型濾波器174
7.4.3修正遞推最小二乘自適應格型濾波器184
7.5卡爾曼濾波器187
7.5.1卡爾曼濾波問題188
7.5.2新息過程和卡爾曼濾波189
7.6卡爾曼濾波器與RLS濾波器的關系198
習題201
參考文獻209

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