第1章 绪论 1
1.1非平稳信号分析方法 1
1.2基于基分解的线性时频表示 2
1.2.1傅里叶变换 4
1.2.2短时傅里叶变换 5
1.2.3小波变换 6
1.2.4基分解的不足 7
1.3经典的时频分布 10
1.3.1 Wigner-Ville分布 10
1.3.2 Cohen类时频分布 11
1.4稀疏表示方法 12
1.4.1稀疏的就是更优的 12
1.4.2稀疏表示理论的发展 14
1.4.3稀疏表示的应用 19
1.5本书的结构安排 21
第2章 信号的稀疏表示 22
2.1稀疏逼近与稀疏表示 22
2.2常用的稀疏分解算法 24
2.2.1框架算法 25
2.2.2匹配追踪算法 26
2.2.3基追踪算法 26
2.2.4稀疏分解算法的信号精确重构条件 27
2.3时频原子字典 28
2.3.1 Gabor原子字典 28
2.3.2 Chirplet字典 29
2.3.3 FMm let字典 29
2.3.4 Dopplerlet字典 30
2.4稀疏表示与时频分布 30
2.5本章小结 34
第3章 自适应Gabor子字典的匹配追踪算法 36
3.1稀疏分解与匹配追踪算法 36
3.1.1基本的匹配追踪算法 36
3.1.2正交匹配追踪算法 38
3.1.3匹配追踪算法的计算和存储瓶颈 40
3.2自适应Gabor子字典 44
3.3自适应子字典的匹配追踪算法收敛性 49
3.4离散自适应子字典的匹配追踪快速算法 53
3.5算法验证与实验 60
3.6应用GPU实现的匹配追踪算法 63
3.7本章小结 67
第4章 基于色散原子字典的信号稀疏表示 68
4.1稀疏表示与原子字典 69
4.2色散原子字典 72
4.2.1稳态相位法 72
4.2.2初始波形及色散原子 73
4.2.3色散原子字典的构造 75
4.2.4基于色散原子字典的稀疏表示 76
4.3非负的无交叉项时频分布 80
4.3.1时频半仿射平面 80
4.3.2色散原子的非负、无交叉项的时频分布 83
4.4应用 85
4.5本章小结 88
第5章 稀疏表示在线性调频信号参数估计及线性时不变系统辨识中的应用 89
5.1基于稀疏信息的线性调频信号参数估计 89
5.1.1线性调频信号的参数估计 89
5.1.2线性调频率估计 95
5.1.3初始频率与结束频率估计 98
5.1.4实验结果 100
5.1.5讨论 105
5.2稀疏分解在系统辨识中的应用 106
5.2.1基于互功率谱的线性时不变系统辨识 106
5.2.2匹配追踪算法的降噪原理 108
5.2.3利用稀疏分解进行线性时不变系统辨识 109
5.3本章小结 112
第6章 基于稀疏表示的电磁兼容测试信号处理技术 113
6.1现阶段电磁兼容现场测试信号处理面临的难题 113
6.2国内外研究现状 114
6.3稀疏表示在电磁兼容测试信号处理中的优势以及待解决的问题 117
参考文献 119
附录：自适应子字典的匹配追踪算法参考程序 133