著作:《数字信号处理---时域离散随机信号处理》


时间:2013-04-25 点击:

  

《数字信号处理---时域离散随机信号处理》,2002年,西电出版社,入选通信专业自学考试教材

 

内容简介

     本书在本科生学习完确定性数字信号处理的基础上,系统地介绍甲时域离散随机信号处理的基本理论与分析方法。全书共分六章。第一章时域离散随机信号的分析是全书的理论基础。第二、三章学习维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波等最佳滤波器。第四章学习功率谱分析。第五章学习 一种非平稳随机数字信号的分析方法,即时频分析。第六章学习小波分析的基本原理及其应用。本书在阐述基本理论的同时,也介绍了数字信号处理的新的发展内容。
     本书作为教材,选材少而精,努力做到深入浅出,说理详细,论述清楚。为帮助读者深入理解书中的基本理论和基本分析方法,书中精选了一定量的例题,各章后附有习题,部分章后还有上机作业。
     本书适合作为理工科大学与信号处理有关专业的硕士研究生学位课或选修课的教材或参考书,也适合于教师、博士生和广大科技工作者参考。

目录

第一章 时域离散随机信号的分析
1.1 引言
1.2 时域离散随机信号的统计描述
1.2.1 时域离散随机信号(随机序列)的概率描述
1.2.2 随机序列的数字特征
1.2.3 平稳随机序列及其数字特征
1.2.4 平稳随机序列的功率密度谱
1.2.5 随机序列的各态历经性
1.2.6 特定的随机序列
1.2.7 随机信号的采样定理
1.3 随机序列数字特征的估计
1.3.1 估计准则
1.3.2 均值的估计
1.3.3 方差的估计
1.3.4 随机序列自相关函数的估计
1.4 平稳随机序列通过线性系统
1.4.1 系统响应的均值、自相关函数和平稳性分析
1.4.2 输出响应的功率谱密度函数
1.4.3 系统的输入、输出互相关函数
1.4.4 相关卷积定理
1.5 时间序列信号模型
1.5.1 三种时间序列模型
1.5.2 三种时间序列信号模型的适应性
1.5.3 自相关函数、功率谱与时间序列信号模型的关系
习题
参考文献
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波
2.1 引言
2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解
2.2.1 维纳滤波器时域求解的方法
2.2.2 维纳一霍夫方程
2.2.3 估计误差的均方值
2.3 离散维纳滤波器的z域解
2.3.1 非因果维纳滤波器的求解
2.3.2 因果维纳滤波器的求解
2.4 维纳预测
2.4.1 维纳预测的计算
2.4.2 纯预测
2.4.3 一步线性预测的时域解
2.5 卡尔曼(Kalman)滤波
2.5.1 卡尔曼滤波的状态方程和量测方程
2.5.2 卡尔曼滤波的递推算法
2.5.3 应用举例
2.5.4 发散问题及其抑制
习题
上机作业
参考文献
第三章 自适应数字滤波器
3.1 引言
3.2 自适应横向滤波器
3.2.1 自适应线性组合器和自适应FIR滤波器
3.2.2 性能函数表示式及其几何意义
3.2.3 最陡下降法
3.2.4 最小均方(LMS)算法
3.3 自适应格型滤波器
3.3.1 前、后向线性预测误差滤波器
3.3.2 格型滤波器
3.3.3 最小均方误差自适应格型滤波器
3.4 最小二乘自适应滤波
3.4.1 最小二乘滤波
3.4.2 递推最小二乘法(RLS)
3.4.3 线性向量空间
3.4.4 最小二乘格型算法(LSL)
3.4.5 快速横向滤波算法(FTF算法)
3.5 自适应滤波的应用
3.5.l 自适应对消
3.5.2 自适应陷波器(NF)
3.5.3 自适应逆滤波
3.5.4 预测及信号分离
习题
上机作业
参考文献
第四章 功率谱估计
4.1 引言
4.2 经典谱估计
……
第五章 时频分析
第六章 小波分析的基本原理及其应用
参考文献

 


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