復(fù)值數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理：失真和非圓信號(hào)理論

第1部分 簡(jiǎn)介
第1章 復(fù)信號(hào)的起源與應(yīng)用
1.1 二維信號(hào)在笛卡兒坐標(biāo)、極坐標(biāo)、復(fù)數(shù)域的表示
1.2 簡(jiǎn)諧振蕩與相量
1.3 李薩如圖形、橢圓和電磁極化
1.4 復(fù)調(diào)制、希爾伯特變換和復(fù)解析信號(hào)
1.4.1 應(yīng)用復(fù)包絡(luò)的復(fù)調(diào)制
1.4.2希爾伯特變換、分相器與解析信號(hào)
1.4.3 復(fù)解調(diào)
1.4.4 Bedrosian理論：積的希爾伯特變換
1.4.5 瞬時(shí)振幅、頻率與相位
1.4.6 希爾伯特變換與單邊帶調(diào)制
1.4.7 基帶的帶通濾波
1.5 高效率利用FRY的復(fù)信號(hào)
1.5.1 復(fù)離散時(shí)間傅里葉變換
1.5.2 一舉兩得：由一個(gè)復(fù)DFT得到兩個(gè)實(shí)DFT
1.5.3 一舉兩得：由一個(gè)復(fù)Ⅳ點(diǎn)DFT得到一個(gè)實(shí)2N點(diǎn)DFT
1.6 二元高斯分布及其復(fù)表示
1.6.1 二元高斯分布
1.6.2 二元高斯分布的復(fù)表示
1.6.3 極坐標(biāo)與邊緣概率密度函數(shù)
1.7 極化橢圓的二階分析
1.8 數(shù)學(xué)框架
1.9 簡(jiǎn)明應(yīng)用概述
第2章 復(fù)隨機(jī)向量與復(fù)隨機(jī)過程簡(jiǎn)介
2.1 實(shí)描述與復(fù)描述間的聯(lián)系
2.1.1 廣義線性變換
2.1.2 內(nèi)積與二次型
2.2 二階統(tǒng)計(jì)特性
2.2.1 實(shí)數(shù)域到復(fù)數(shù)域的定義擴(kuò)展
2.2.2 增廣協(xié)方差矩陣的特性
2.2.3 功率與熵
2.3 概率分布與概率密度
2.3.1 復(fù)高斯分布
2.3.2 條件復(fù)高斯分布
2.3.3 標(biāo)量復(fù)高斯分布
2.3.4 復(fù)橢圓分布
2.4 充分統(tǒng)計(jì)量和協(xié)方差最大似然估計(jì)量：復(fù)Wishart分布
2.5 特征函數(shù)與高階統(tǒng)計(jì)量描述
2.5.1 高斯分布與橢圓分布的特征函數(shù)
2.5.2 高階矩
2.5.3 累積量生成函數(shù)
2.5.4 圓度
2.6 復(fù)隨機(jī)過程
2.6.1 廣義平穩(wěn)過程
2.6.2 廣義線性移不變?yōu)V波器
注釋
第2部分 復(fù)隨機(jī)向量
第3章 復(fù)隨機(jī)向量的二階描述
3.1 特征值分解
3.1.1 主成分
3.1.2 降秩和變換編碼
3.2 圓度系數(shù)
3.2.1 熵
3.2.2 強(qiáng)不相關(guān)變換（SUT）
3.2.3 互補(bǔ)協(xié)方差矩陣的特性描述
3.3 失真度
3.3.1 上下界
3.3.2 增廣協(xié)方差矩陣的特征值擴(kuò)散度
3.3.3 最大失真向量
3.4 失真檢驗(yàn)
3.5 獨(dú)立分量分析
注釋
第4章 相關(guān)分析
第5章 估計(jì)
第6章 參數(shù)估計(jì)的性能界
第7章 檢測(cè)
第3部 分復(fù)隨機(jī)過程
第8章 廣義平穩(wěn)過程
第9章 非平穩(wěn)過程
第10章 周期平穩(wěn)過程
附錄1 矩陣分析基礎(chǔ)
附錄2 復(fù)微積分（Wirtinger微積分）
附錄3 優(yōu)化簡(jiǎn)介
參考文獻(xiàn)