图书介绍
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- 张玲华，郑宝玉编著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：7302071136
- 出版时间：2003
- 标注页数：204页
- 文件大小：8MB
- 文件页数：213页
- 主题词：随机信号－信号处理
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图书目录
绪论1
第1章 数字信号处理基础3
1.1 离散时间信号与系统3
1.1.1 序列3
1.1.2 系统的单位脉冲响应与差分方程8
1.1.3 Z变换与系统函数10
1.1.4 系统的因果性、稳定性17
1.1.5 序列傅里叶变换与系统频率响应18
1.1.6 离散傅里叶变换(DFT)21
1.2 数字滤波器的结构26
1.2.1 FIR系统与IIR系统26
1.2.2 IIR数字滤波器的结构26
1.2.3 FIR数字滤波器的结构30
1.3 举例34
第2章 随机信号的特征及其估计38
2.1 随机过程基础38
2.1.1 随机过程及其特征描述38
2.1.2 平稳随机过程40
2.1.3 正态过程42
2.2 估计的质量评价42
2.2.1 估计的偏42
2.2.2 估计的方差42
2.2.3 估计的均方误差与一致性43
2.3 均值、方差、自相关函数的估计44
2.3.1 均值的估计44
2.3.3 自相关函数的估计45
2.3.2 方差的估计45
2.4 相关函数与功率谱47
2.4.1 相关函数47
2.4.2 随机信号的功率谱52
2.5 白噪声过程和谐波过程53
2.5.1 白噪声过程53
2.5.2 谐波过程54
第3章 平稳过程的线性模型57
3.1 有理分式模型57
3.2 平稳随机信号通过线性系统58
3.2.1 平稳随机信号通过线性系统的定理59
3.2.2 白噪声激励线性模型61
3.3.1 尤勒-沃克(Yule-Walker)方程62
3.3 AR模型的正则方程与参数计算62
3.3.2 Levinson-Durbin快速递推法66
3.3.3 预测误差格型滤波器及Burg算法68
3.4 MA模型的正则方程与参数计算74
3.4.1 MA模型的正则方程74
3.4.2 用高阶AR模型近似MA模型75
3.5 ARMA模型的正则方程与参数计算76
3.5.1 ARMA模型的正则方程76
3.5.2 用高阶AR模型近似ARMA模型78
3.6 举例79
第4章 功率谱估计87
4.1 古典谱估计89
4.1.1 相关法谱估计89
4.1.2 周期图法谱估计90
4.1.3 古典谱估计的改进91
4.2 最大熵谱估计95
4.3 参数模型法谱估计96
4.3.1 原理与方法96
4.3.2 AR模型阶的确定96
4.3.3 AR模型参数的求解97
4.3.4 举例104
4.4 特征分解法谱估计108
4.4.1 相关阵的特征分解108
4.4.2 多信号分类法(MUSIC方法)111
5.1.2 自适应滤波器的组成、分类与结构113
5.1.1 自适应滤波原理113
5.1 预备知识113
第5章 自适应滤波113
5.1.3 自适应滤波应用举例116
5.2 维纳滤波器118
5.2.1 正交性原理与维纳-霍甫夫(Wiener-Hopf)方程119
5.2.2 维纳-霍甫夫方程求解121
5.2.3 误差性能曲面的几何性质125
5.2.4 举例129
5.3 最速梯度法133
5.3.1 权系数的迭代解133
5.3.2 权系数的闭式解136
5.3.3 最速梯度法的收敛条件138
5.3.4 权系数的收敛规律139
5.3.5 均方误差的收敛规律143
5.4 最小均方(LMS)算法144
5.4.1 权系数的迭代解145
5.4.2 LMS权系数的收敛性分析146
5.4.3 均方误差的收敛性分析及失调量147
5.5 梯度类算法的改进算法150
5.5.1 牛顿法150
5.5.2 共轭梯度法151
5.6 递归最小二乘(RLS)算法152
第6章 自适应滤波器的算子理论及其应用158
6.1 投影阵与正交投影阵158
6.1.1 线性向量空间158
6.1.2 投影阵与正交投影阵160
6.2.1 数据空间增维163
6.2 最小二乘更新关系163
6.2.2 投影阵时间调整关系164
6.3 最小二乘格型(LSL)自适应算法169
6.3.1 前向预测误差(FPE)滤波器169
6.3.2 后向预测误差(BPE)滤波器171
6.3.3 LS格型结构及LSL自适应算法172
6.4 快速横向滤波(FTF)自适应算法176
6.4.1 横向滤波算子及其时间更新关系177
6.4.2 N阶横向滤波器180
6.4.3 快速横向滤波(FTF)自适应算法184
附录A LSL算法中迭代公式的推导186
附录B FTF算法中迭代公式的推导193
参考文献204