频谱估计理论与应用PDF电子书下载

第一篇 经典谱估计 2

第1章 频谱概念 2

1.1 正弦数字信号 2

1.2 频率向量 4

1.3 离散时间傅里叶变换 6

1.4 基于DTFT的频率估计 7

1.5 仿真实验分析 8

第2章 频谱计算 10

2.1 频谱计算与离散傅里叶变换 10

2.2 基于DFT基向量的正交分解 11

2.3 补零法 14

2.4 比幅法频率估计 16

2.5 二分法谱峰搜索 21

2.6 小结 23

第3章 频率估计性能 24

3.1 频谱泄漏 24

3.2 傅里叶变换的频率分辨率 30

3.3 傅里叶变换的频率精度 33

3.4 小结 34

第4章 窗函数与频率估计 35

4.1 抑制泄漏机理 35

4.2 窗函数 35

4.3 窗函数在频率估计中的应用 38

4.4 实信号的频率估计 44

4.5 小结 46

第5章 功率谱 47

5.1 随机过程功率谱 47

5.2 离散随机过程功率谱 50

5.3 数字信号的功率谱估计 52

5.4 基于矩形窗的功率谱估计 53

5.5 基于三角窗的功率谱估计 55

5.6 巴特利特估计 58

5.7 功率谱估计的应用 59

5.8 小结 62

第二篇 基于滤波的频谱估计 64

第6章 滤波概念 64

6.1 滤波向量 64

6.2 滤波器频率响应特性 65

6.3 常规频点滤波器的设计 66

6.4 频点滤波器与傅里叶变换的关系 68

6.5 信号分离 70

第7章 滤波器性能 73

7.1 频点滤波器频率分辨率 73

7.2 频点滤波器滤波精度 76

7.3 小结 77

第8章 窗函数与滤波器 78

8.1 窗的特性 78

8.2 窗在滤波中的应用 78

8.3 小结 86

第9章 基于滤波的频谱估计 87

9.1 基于频点滤波的频谱估计 87

9.2 基于常规频点滤波的频谱估计 88

9.3 基于最小方差滤波的频谱估计 90

9.4 Capon频谱估计的应用 92

第三篇 信号模型与向量子空间基础 96

第10章 信号与信号子空间 96

10.1 子空间的概念 96

10.2 信号及信号向量模型 97

10.3 信号子空间 100

10.4 频谱估计信号模型及统计特性 101

10.5 频点滤波信号模型及统计特性 104

第11章 最小二乘估计 107

11.1 单参数最小二乘估计 107

11.2 单参数最小二乘估计性能 109

11.3 单参数加权最小二乘 110

11.4 单参数加权最小二乘与Capon的等效性 112

11.5 多参数最小二乘估计 113

11.6 多参数最小二乘估计性能 115

11.7 多参数加权最小二乘 116

11.8 最小方差估计 117

第12章 基于最小二乘的频点滤波 121

12.1 单频率信号模型噪声特性未知的滤波 121

12.2 单个频率信号模型噪声特性已知的滤波 121

12.3 多频率信号模型噪声特性未知的滤波 122

12.4 多个频率信号模型噪声特性已知的滤波 123

第13章 向量子空间投影 124

13.1 投影与最小二乘 124

13.2 投影算子 126

13.3 在信号子空间的投影 127

13.4 噪声子空间 128

第14章 随机信号向量子空间投影 131

14.1 随机信号向量在一维子空间上的投影 131

14.2 随机信号向量在多维子空间上的投影 132

第四篇 基于信号子空间的谱估计 136

第15章 基于信号子空间投影的谱估计 136

15.1 单次样本单频率的频谱估计 136

15.2 单次样本多频率的频谱估计 137

15.3 多次样本单频率的频谱估计 138

15.4 多次样本多频率的频谱估计 140

15.5 子空间投影在频率估计中的应用 141

15.6 实正弦信号频率估计 144

15.7 小结 145

第16章 最大似然估计基础 146

16.1 参数估计模型 146

16.2 多维高斯分布联合概率密度函数 147

16.3 最大似然估计求法 150

16.4 参数估计的克拉美-罗下界 151

第17章 基于最大似然的频率估计 156

17.1 信号模型 156

17.2 单次样本似然函数 157

17.3 单频率单次样本最大似然估计 158

17.4 单频率单次样本参数估计的克拉美-罗下界 161

17.5 单频率单次样本参数估计仿真分析 167

17.6 多频率单次样本最大似然估计 169

17.7 多次样本似然函数 170

17.8 单频率多次样本最大似然估计 170

17.9 多频率多次样本最大似然估计 171

第五篇 基于噪声子空间的谱估计 174

第18章 信号子空间与噪声子空间正交分解 174

18.1 协方差矩阵特征值分解 174

18.2 观测随机向量正交变换 175

18.3 向量正交分解 177

18.4 子空间正交分解 179

第19章 MUSIC高分辨频谱估计 183

19.1 多重信号分类算法 183

19.2 长数据分段模型MUSIC 184

19.3 短数据平稳模型MUSIC 187

19.4 滑动窗数据模型MUSIC 191

第20章 自回归谱估计 194

20.1 AR模型谱估计 194

20.2 前向线性预测模型谱估计 197

20.3 AR模型谱估计快速算法 199

20.4 Burg最大熵谱估计 202

20.5 后向线性预测谱估计 206

第21章 基于噪声子空间的频谱估计 208

21.1 基于噪声子空间的频谱 208

21.2 基于噪声子空间的MUSIC谱估计 209

21.3 近似噪声子空间谱估计 211

21.4 Capon谱估计 214

参考文献 216