普通高等学校仪器科学与技术专业系列教材 现代信号分析与处理【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

普通高等学校仪器科学与技术专业系列教材 现代信号分析与处理PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 现代信号分析的目的与意义1

1.2 信号分析基础3

1.2.1 随机矢量正交3

1.2.2 内积空间与正交分解3

1.2.3 正交投影定理4

参考文献5

第2章 随机信号分析与处理基础6

2.1 引言6

2.2 随机信号的描述7

2.2.1 随机信号及其统计描述7

2.2.2 随机信号的数字特征9

2.3 平稳随机信号10

2.3.1 随机信号的各态历经性11

2.3.2 各态历经平稳随机信号自相关函数的性质12

2.4 随机信号的联合概率分布和互相关函数15

2.4.1 两个随机信号的联合概率分布15

2.4.2 互相关函数及其性质16

2.5 正态随机信号18

2.5.1 正态随机信号的定义18

2.5.2 平稳正态随机信号18

2.6 随机信号的分类与频域描述19

2.6.1 随机信号的分类19

2.6.2 随机信号的频域特征20

2.7 随机信号通过线性系统的分析23

2.7.1 平稳随机信号通过线性系统23

2.7.2 非平稳随机信号通过线性系统29

2.7.3 随机信号通过非线性系统32

2.8 随机信号模型34

2.8.1 谱分解定理与平稳随机信号模型分类34

2.8.2 AR模型37

2.8.3 MA模型37

2.8.4 ARMA模型38

2.8.5 平稳随机过程3类模型之间的关系39

参考文献41

第3章 功率谱估计42

3.1 引言42

3.2 经典谱估计45

3.2.1 自相关函数的估计及BT法45

3.2.2 周期图作为功率谱的估计48

3.2.3 经典谱估计改进方法53

3.3 现代谱估计58

3.3.1 自回归模型法58

3.3.2 MA模型法和ARMA模型法60

3.4 最大熵谱估计法64

3.4.1 最大熵谱估计法的基本思想及其与线性预测AR模型法的等价性64

3.4.2 Levinson-Durbin递推算法67

3.5 预测误差格型滤波器及伯格递推算法70

3.5.1 预测误差格型滤波器70

3.5.2 Burg递推算法——Kp的确定74

3.5.3 关于AR模型阶次的选择78

参考文献80

第4章 维纳滤波与卡尔曼滤波81

4.1 引言81

4.2 匹配滤波器82

4.2.1 匹配滤波器的原理82

4.2.2 匹配滤波器单位冲激响应84

4.2.3 匹配滤波器输出85

4.3 维纳滤波器85

4.3.1 离散维纳滤波器的时域解85

4.3.2 离散维纳滤波器的z域解88

4.3.3 维纳预测器95

4.3.4 维纳预测器的计算公式95

4.3.5 纯预测器97

4.3.6 一步线性预测器99

4.3.7 FIR维纳滤波器的MATLAB仿真101

4.4 卡尔曼滤波器103

4.4.1 离散状态方程及其解103

4.4.2 量测方程104

4.4.3 卡尔曼滤波器的递推算法106

4.4.4 卡尔曼滤波的MATLAB实现110

参考文献113

第5章 自适应滤波器114

5.1 引言114

5.2 自适应横向滤波器114

5.2.1 自适应线性组合器和自适应FIR滤波器115

5.2.2 性能函数表示式及其几何意义118

5.2.3 最陡下降法121

5.2.4 最小均方算法124

5.3 最小二乘自适应滤波器128

5.3.1 最小二乘滤波129

5.3.2 递推最小二乘法134

5.3.3 自适应滤波器的MATLAB仿真136

5.4 自适应滤波器的应用138

5.4.1 自适应对消138

5.4.2 自适应陷波器142

5.4.3 自适应逆滤波144

5.4.4 预测及信号分离146

参考文献148

第6章 小波分析与应用149

6.1 短时傅里叶变换149

6.2 小波分析151

6.2.1 小波分析概念151

6.2.2 小波分析与傅里叶变换的区别153

6.3 常用小波函数介绍153

6.3.1 Haar小波153

6.3.2 Daubechies小波154

6.3.3 Mexican Hat小波156

6.3.4 Morlet小波157

6.3.5 Meyer小波158

6.4 连续小波变换159

6.4.1 定义159

6.4.2 连续小波变换的计算160

6.4.3 连续小波变换的逆变换163

6.4.4 连续小波变换的性质164

6.4.5 频率离散化重构原信号（二进小波）170

6.4.6 时频离散化重构原信号（框架）172

6.4.7 小波级数174

6.5 离散小波变换177

6.5.1 定义177

6.5.2 小波框架理论180

6.5.3 离散小波变换的计算180

6.5.4 离散小波变换的逆变换与重建核问题181

6.6 多分辨率分析与Mallat算法介绍183

6.6.1 尺度函数与尺度空间183

6.6.2 多分辨率分析概念184

6.6.3 多分辨率分析及尺度函数性质185

6.6.4 Mallat算法介绍186

6.7 小波包分析简介193

6.7.1 小波包定义194

6.7.2 小波包性质194

6.7.3 小波包的空间分解195

6.7.4 小波包算法196

6.7.5 小波包在图像边缘检测中的应用197

6.8 提升小波198

6.8.1 提升小波的概念及运算步骤198

6.8.2 用提升方法构造传统小波199

6.8.3 提升小波在图像处理中的应用203

6.9 小波分析在信号分析中的应用207

参考文献209

第7章 现代信号处理方法简介210

7.1 引言210

7.2 HHT变换简介及应用210

7.2.1 HHT概述210

7.2.2 固有模态函数概念211

7.2.3 经验模式分解212

7.2.4 HHT变换213

7.2.5 HHT的应用218

7.3 粒子滤波器简介及应用219

7.3.1 粒子滤波概述219

7.3.2 贝叶斯滤波220

7.3.3 粒子滤波理论及示例221

7.3.4 粒子滤波器应用229

7.4 肓信号分析基础230

7.4.1 盲信号分离问题230

7.4.2 独立分量分析233

7.4.3 因子分析和独立因子分析235

7.4.4 盲解卷与多道盲解卷/均衡问题235

7.4.5 BSP的应用238

参考文献239

第8章 MATLAB语言在信号分析中的应用240

8.1 MATLAB简介——解决工程与科学实际问题的强大工具240

8.2 MATLAB编程环境和常用语句介绍240

8.2.1 变量与赋值241

8.2.2 矩阵的建立242

8.2.3 特殊矩阵242

8.2.4 算术运算243

8.2.5 程序结构语句244

8.2.6 MATLAB常用数学函数245

8.3 MATLAB随机信号处理函数库简介245

8.4 MATLAB维纳滤波和卡尔曼滤波函数249

8.5 MATLAB自适应滤波函数库251

8.6 MATLAB小波分析函数库简介254

参考文献262