目录 1
第1章 信号和信号集概念 1
1.1 概述 1
1.2 常见的信号集 3
1.3 信号集的运算 5
1.4 信号集的分割与等价关系 7
1.5 信号集的映射 8
1.6 信号集的泛函 9
1.7 信号的积分变换 11
1.7.1 积分方程的定义 11
1.7.2 信号的积分变换 11
1.7.3 时间—频率对偶性 13
1.8 信号集的同构（isomorphism） 18
1.9 波形参量 19
1.10 信号的时宽、带宽和时宽—带宽积 24
习题1 26
第2章 信号空间 28
2.1 导引——信号全体空间（希尔伯特空间） 28
2.2 线性向量空间 31
2.2.1 三维空间 31
2.2.2 线性空间概念 32
2.2.3 线性子空间 33
2.2.4 线性空间的基与维数 34
2.2.5 赋范空间（Normed Space） 35
2.2.6 巴拿赫（Banach）空间 36
2.3 距离空间 37
2.4 线性空间的同构 41
2.5 信号的内积空间 42
2.5.1 内积的定义 43
2.5.2 内积的性质 44
2.6 L2空间信号的最佳逼近与投影定理 46
2.7 信号空间中向量的正交化 51
2.7.1 概述 51
2.7.2 Grarn-Schrnidt标准（归一）正交化方法 52
习题2 54
第3章 信号的离散数据变换 56
3.1 信号的时域离散处理 56
3.2 采用傅里叶级数展开的离散化 59
3.3 采用正交多项式展开的离散化 62
3.3.1 厄米特（Hermit）正交系 63
3.3.2 勒让德（Legendre）正交系 64
3.3.3 拉盖尔（Laguerre）正交系 66
3.3.4 外氏定理 67
3.3.5 Fejer定理 67
3.3.6 切比雪夫正交系 67
3.4 雷德麦彻（Rademacher）正交函数系 70
3.5 沃尔什（Walsh）正交函数系 71
3.6 哈尔（Harr）正交函数系及几类正交系间的关系 75
3.7 随机信号的正交展开 77
3.7.1 连续随机信号的K-L展开 78
3.7.2 离散随机信号的K-L展开 83
3.7.3 K-L展开是最小均方误差意义下的一种最佳变换 85
3.8 采用正交函数展开的二维（图像）离散化 87
3.9 采用K-L展开的图像离散化 88
习题3 90
第4章 信号的线性空间变换和算子表示 92
4.1 概述 92
4.2 信号的线性变换 92
4.2.1 线性变换的定义 92
4.2.2 线性变换的运算 94
4.2.3 线性变换的逆变换 95
4.2.4 线性变换的矩阵 95
4.2.5 线性变换的主要性质 97
4.3 有限维内积空间信号的线性变换的表示 99
4.3.1 信号的响应矢量表示法 99
4.3.2 信号泛函序列表示法 99
4.3.3 信号的矩阵表示法 100
4.4 L2（T）空间算子的近似表示 101
4.4.1 有界算子 101
4.4.2 退化算子 102
4.4.3 投影算子 103
4.4.4 空间算子的近似表示 105
4.5 算子的谱表示 108
4.5.1 特征值与特征空间 109
4.5.2 伴随算子 109
4.5.3 自伴算子 111
4.5.4 正规退化算子的谱表示 112
4.6 线性变换集合与矩阵集合的同构 114
4.7 基变时线性变换相应矩阵的变化 114
4.7.1 概述 114
4.7.2 Givens旋转和Householder变换 116
4.7.3 Givens旋转的性质 120
4.7.4 Householder变换 121
4.8 随机矢量的线性变换 121
习题4 122
第5章 信号空间理论的应用 124
5.1 泛函的相对极值 124
5.3 双线性泛函与二次泛函 125
5.2 泛函的变分概念 125
5.4 信号优化中常用的二次泛函 130
5.5 线性均方估计与正交原理 131
5.5.1 维纳滤波 131
5.5.2 正交性 134
5.5.3 离散情况 135
5.6 双择检测及最小错误概率和最大后验概率检测 137
5.6.1 概述 137
5.6.2 最小错误概率准则和最大后验概率准则 139
5.6.3 最佳系统的检测性能 141
5.7 线性变换的特征值与特征向量概念 142
5.8 自适应滤波中相关矩阵的特征值和特征向量表示 145
5.8.1 特征值问题 146
5.8.2 特征值和特征向量的性质 148
5.9 统计模式识别 152
5.9.1 模式识别系统 152
5.9.2 统计模式识别方法 153
习题5 160
第6章 时频分析 162
6.1 概述 162
6.2 傅里叶变换 162
6.3 信号的测不准原理 163
6.4 短时傅里叶变换 164
6.4.1 连续短时傅里叶变换 164
6.4.2 离散短时傅里叶变换 168
6.5.1 连续WVD 170
6.5 Wigner-Ville分布（WVD） 170
6.5.2 连续WVD的性质 172
6.5.3 离散WVD 178
6.5.4 离散WVD的若干性质 179
6.5.5 离散WVDx，y的综合过程 180
6.6 模糊函数 180
6.6.1 模糊函数的性质简介 181
6.6.2 模糊函数表示信号的特点 181
6.7 WVD与模糊函数的关系 182
6.7.1 WVD与模糊函数之间为二维傅里叶关系 182
6.7.2 WVD和模糊函数的交叉项的几何性质 183
6.8 信号时频分布的统一表示 185
6.9 连续小波变换 186
6.9.1 连续小波变换（CWT）的概念 187
6.9.2 φτ，a（t）所确定双窗函数的时频特性 189
6.9.3 小波变换的性质 194
6.10 离散小波变换与小波框架 199
6.10.1 离散小波变换（DWT） 199
6.10.2 小波框架 200
习题6 201
第7章 模糊函数与雷达分辨力、测量精度 203
7.1 概述 203
7.2 距离模糊函数与距离分辨力 204
7.3 速度模糊函数与速度分辨力 206
7.4 距离—速度二维的信号模糊函数及其联合分辨力 209
7.5 模糊函数的性质 211
7.6.1 单载频矩形脉冲信号的模糊函数 214
7.6 几种典型信号的模糊函数 214
7.6.2 线性调频矩形脉冲信号的模糊函数 217
7.6.3 单载频矩形脉冲串信号的模糊函数 220
7.6.4 参差脉冲串的模糊函数 224
7.6.5 二相编码信号的模糊函数 226
7.6.6 伪随机序列模糊函数 229
7.6.7 LFM步进频率脉冲串的模糊函数 230
7.7 最大似然估值 236
7.8 时延估值，距离测量精度 240
7.9 频率偏移估值，速度测量精度 246
习题7 250
8.1.1 扩展频谱（Spread Spectrum）简介 253
第8章 扩谱和压缩 253
8.1 概述 253
8.1.2 脉冲压缩概念简介 254
8.2 伪随机编码 256
8.2.1 伪随机编码的基本原理 256
8.2.2 几个基本定义 257
8.2.3 伪随机码的构造 258
8.3 伪噪声编码做扩频函数的系统 261
8.4 按扩频调制形式划分的几种扩频系统 265
8.4.1 直接序列扩展频谱系统（DS-SS） 265
8.4.2 跳频扩频系统（FH-SS） 267
8.4.3 跳时扩频系统（TH-SS） 268
8.4.4 混合式扩频系统 270
8.5 扩展频谱信号的解扩和解调 273
8.5.1 相干通信的基本概念 274
8.5.2 直接式相关器和外差式相关器 275
8.6 脉冲压缩概念和大时宽带宽信号 277
8.6.1 概述 277
8.6.2 大时宽带宽信号的特性 279
8.7 脉冲压缩信号和系统 280
8.7.1 线性调频脉冲压缩的基本原理 281
8.7.2 线性调频脉冲压缩的频谱特性 283
8.7.3 线性调频脉冲信号产生及时域压缩处理 295
8.7.4 线性调频脉冲压缩信号的频域处理 297
8.8.1 概述 298
8.8 相位编码脉冲压缩 298
8.8.2 二相编码信号 299
8.8.3 二元伪随机序列 302
8.8.4 二相编码系统的实现 309
8.8.5 多相编码信号 312
8.8.6 相位编码脉冲压缩信号的处理 317
8.9 图像压缩编码 319
8.9.1 概述 319
8.9.2 图像压缩编码的分类 320
8.9.3 数据压缩方法简介 322
习题8 328
9.2 简便的波形选择途径 329
9.2.1 波形设计一般考虑 329
9.1 概述 329
第9章 波形的选择和设计 329
9.2.2 雷达信号按模糊函数分类 330
9.2.3 步进频率高分辨率雷达波形 332
9.2.4 线性调频连续波高分辨率雷达波形 336
9.2.5 高分辨率波形的性能与误差分析 339
9.3 按照给定的x（x，0）设计波形 343
9.4 抑制杂波的波形选择、Q函数 348
9.5 波形优化问题 355
9.6 给定发射信号的最优失配滤波器设计 359
9.7 能量限定下的最优“信号—滤波器对”波形设计 361
习题9 363
参考文献 365