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當(dāng)前位置： 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無(wú)線電電子學(xué)、電信技術(shù)現(xiàn)代信號(hào)譜分析

現(xiàn)代信號(hào)譜分析

現(xiàn)代信號(hào)譜分析

定　價(jià)：￥58.00

作　者： （美）斯托伊卡 等著；吳仁彪 等譯
出版社： 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)： 國(guó)防電子信息技術(shù)叢書
標(biāo)　簽： 信號(hào)分析
ISBN： 9787121052422 出版時(shí)間： 2007-11-01 包裝： 平裝
開本： 16 頁(yè)數(shù)： 340 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書譯自國(guó)際著名信號(hào)處理大師、IEEE信號(hào)處理協(xié)會(huì)技術(shù)成就獎(jiǎng)獲得者Petre Stoica教授2005年編寫的教材《Spectral Analysis of Signals》。該書介紹了經(jīng)典譜分析和現(xiàn)代譜分析的基本理論和方法，主要內(nèi)容包括譜估計(jì)的基本概念（自相關(guān)，能量譜和功率譜），非參數(shù)化譜分析（周期圖和相關(guān)圖，加窗技術(shù)），有理譜分析（自回歸，滑動(dòng)平均以及自回歸滑動(dòng)平均方法），線譜分析（最小二乘估計(jì)，Yule-Walker和子空間方法），濾波器組方法（改進(jìn)的濾波器組方法，Capon方法，APES方法），陣列信號(hào)處理（波束形成，Capon方法，參數(shù)化波達(dá)方向估計(jì)），有關(guān)矩陣分析、Cramer-Rao理論和模型階數(shù)選取的主要結(jié)論。書中每章包含了大量反映譜分析最新研究成果和當(dāng)前研究熱點(diǎn)的補(bǔ)充內(nèi)容，提供了大量有助于讀者深入了解各種譜分析方法性能與實(shí)現(xiàn)、反映當(dāng)前研究熱點(diǎn)的分析習(xí)題和上機(jī)習(xí)題。該書內(nèi)容豐富新穎、論述嚴(yán)謹(jǐn)，是一本信號(hào)譜分析領(lǐng)域的高水平教材。 本書適合于信號(hào)處理、通信、電子、雷達(dá)、導(dǎo)航、自動(dòng)控制及其相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生作為教材使用，也是相關(guān)專業(yè)研究人員不可多得的一本參考書。

作者簡(jiǎn)介

　　吳仁彪，1966年2月生于武漢市。1991年在西北工業(yè)大學(xué)首屆教改試點(diǎn)班（五年半本碩連讀）畢業(yè)，1994年在西安電子科技大學(xué)獲博士學(xué)位。先后四次以博士后、訪問(wèn)教授、國(guó)家首批高級(jí)研究學(xué)者的身份在美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)和英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué)工作近五年。現(xiàn)任中國(guó)民航大學(xué)智能信號(hào)與圖像處理天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任，天津市首批三位特聘教授之一，中國(guó)民航總局首批特聘專家，天津大學(xué)和西安電子科技大學(xué)博士生導(dǎo)師，IEEE高級(jí)會(huì)員，中國(guó)電子學(xué)會(huì)理事和學(xué)術(shù)工作委員會(huì)委員。研究方向?yàn)樽赃m應(yīng)信號(hào)處理、陣列信號(hào)處理和現(xiàn)代譜估計(jì)及其在雷達(dá)、導(dǎo)航、通信中的應(yīng)用。共發(fā)表學(xué)術(shù)論文150余篇，其中50余篇發(fā)表在IEEE和IEE會(huì)刊上，被SOI，EI和ISTP收錄100余篇。曾獲省部級(jí)科技成果獎(jiǎng)勵(lì)7項(xiàng)，國(guó)家發(fā)明專利6項(xiàng)。1999年入選國(guó)家人事部百千萬(wàn)人才工程第一、二層次培養(yǎng)對(duì)象，2005年榮獲國(guó)家杰出青年基金。

圖書目錄

第1章　基本概念
1.1　引言
1.2　確定信號(hào)的能量譜密度
1.3　隨機(jī)信號(hào)的功率譜密度
1.4　功率譜密度的性質(zhì)
1.5　譜估計(jì)問(wèn)題
1.6　補(bǔ)充內(nèi)容
1.7　習(xí)題
第2章　非參數(shù)化方法
2.1 引言
2.2　周期圖和相關(guān)圖方法
2.3　用FFT計(jì)算周期圖
2.4　周期圖法的性質(zhì)
2.5　Blackman－Tukey方法
2.6　窗函數(shù)設(shè)計(jì)中需考慮的問(wèn)題
2.7　其他改進(jìn)的周期圖方法
2.8　補(bǔ)充內(nèi)容
2.9　習(xí)題
第3章　有理譜估計(jì)的參數(shù)化方法
3.1 引言
3.2　有理譜信號(hào)
3.3 ARMA過(guò)程的協(xié)方差結(jié)構(gòu)
3.4 AR信號(hào)
3.5 Yule-Walker方程的階遞推解法
3.6 MA信號(hào)
3.7 ARMA信號(hào)
3.8　多變量ARMA信號(hào)
3.9　補(bǔ)充內(nèi)容
3.10　習(xí)題
第4章　線譜估計(jì)的參數(shù)化方法
4.1 引言
4.2　噪聲中的正弦信號(hào)模型
4.3　非線性最小二乘方法
4.4　高階Yule-Walker方法
4.5　Pisarenko和MUSIC方法
4.6　最小模方法
4.7　ESPRIT方法
4.8　前向－后向方法
4.9　補(bǔ)充內(nèi)容
4.10　習(xí)題
第5章　濾波器組方法
5.1　引言
5.2　周期圖的濾波器組解釋
5.3　改進(jìn)的濾波器組方法
5.4　Capon方法
5.5　用濾波器組進(jìn)一步解釋周期圖
5.6　補(bǔ)充內(nèi)容
5.7　習(xí)題
第6章　空域方法
6.1 引言
6.2　陣列模型
6.3　非參數(shù)化方法
6.4　參數(shù)化方法
6.5　補(bǔ)充內(nèi)容
6.6　習(xí)題
附錄A　線性代數(shù)和矩陣分析工具
附錄B　Cramer-Rao界分析工具
附錄C　模型階數(shù)選擇方法
附錄D　部分習(xí)題答案
參考文獻(xiàn)

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