目录 1
译校者的话 1
序言 1
第一篇 数字滤波 1
绪论 1
第一章 离散时间滤波引论 4
1.0 引言 4
1.1 连续时间和离散时间分析 4
1.2 雷达跟踪问题的离散时间处理 9
1.3 z变换 13
1.4 z变换和拉普拉斯变换的关系 16
1.5 习题 20
第二章 数字滤波器的特性 22
2.0 引言 22
2.1 数字传递函数 22
2.2 逆变换 26
2.3 频率响应 29
2.4 数字滤波器的实现方案 32
2.5 数字滤波器的分类 37
2.6 习题 40
第三章 非递归滤波器的设计 45
3.0 引言 45
3.1 非递归滤波器的特性 47
3.2 设计过程 50
3.3 利用窗函数修改滤波器的设计 57
3.4 习题 62
第四章 递归滤波器的设计 64
4.0 引言 64
4.1 冲激恒定法 65
4.2 双线性z变换法 73
4.3 低通滤波器的频率变换 80
4.4 数字滤波器设计中的精度问题 88
4.5 习题 89
5.0 引言 92
5.1 离散傅里叶级数的推导 92
第五章 离散时间滤波概念的进一步讨论 92
5.2 有限时间序列——离散傅里叶变换 97
5.3 反滤波器 101
5.4 有限反滤波器的最优化 104
5.5 习题 108
第二篇 最优（维纳和卡尔曼）线性估计 110
绪论 110
6.0 引言 112
6.1 数字滤波的简要回顾 112
第六章 噪声数据的数字滤波 112
6.2 非递归估计器 118
6.3 递归估计器 121
第七章 标量信号的最优估计 125
7.0 引言 125
7.1 最优非递归估计器（标量维纳滤波器） 125
7.2 由最优非递归估计器推得的递归估计器 132
7.3 最优递归估计器（标量卡尔曼滤波器） 137
7.4 最优递归预测器（标量卡尔曼预测器） 145
8.1 信号向量和数据向量 150
第八章 向量信号的最优估计 150
8.0 引言 150
8.2 向量问题的表示 156
8.3 向量卡尔曼滤波器 158
8.4 向量卡尔曼预测器 165
8.5 向量维纳滤波器 166
第九章 例题 173
9.0 引言 173
9.1 标量维纳滤波器 174
9.2 标量卡尔曼滤波器 175
9.3 向量卡尔曼滤波器 176
9.4 卡尔曼滤波器应用于落体 179
9.5 维纳滤波器应用于落体 185
9.6 雷达跟踪系统的卡尔曼滤波器的表示 190
习题答案 196
附录 201
参考文献 218
汉英名词对照索引 220