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内容简介
本书内容包括信号的参数估计理论、波形估计(即维纳滤波与卡尔曼滤波)、现代功率谱估计、自适应滤波、非平稳信号分析初步、小波分析初步及信号的统计性能分析初步等． 本书可作为通信与电子系统、信号与信息处理、信息科学与信息工程、生物医学工程以及应用数学等专业的研究生教材或主要参考书，也可作为大学高年级选修课的教材以及广大科研、工程人员的参考书．
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顾客评论
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目录
目 录 第1章 信号的参数估计 1. 1 估计量及其性质 1. 2 矩法估计 1. 3 最小二乘估计与加权最小二乘估计 1. 3. 1 最小二乘估计 1. 3. 2 加权最小二乘估计 1. 4 线性最小均方误差估计 1. 5 最小方差估计 1. 6 最大后验概率估计 1. 7 极大似然估计 1. 8 Bayes估计 1. 9 区间估计 习题1 第2章 波形估计 2. 1 正交性原理 2. 2 维纳滤波 2. 3 卡尔曼滤波 2. 3. 1 卡尔曼滤波的基本原理及分解 2. 3. 2 卡尔曼滤波器的设计 习题2 第3章 现代功率谱估计 3. 1 从经典谱估计到现代谱估计 3. 2 谱估计的参数模型法 3. 3 AR模型的参数估计 3. 3. 1 Yule-Walker方程 3. 3. 2 AR模型与一步预测滤波器的关系 3. 3. 3 预测误差滤波器及其性质 3. 3. 4 AR模型的标准方程组及I-D递推算法 3. 4 已知观测数据序列时AR模型的参数估计 3. 4. 1 自相关法 3. 4. 2 最小二乘估计法 3. 4. 3 U-C算法 3. 4. 4 格网法 3. 4. 5 Burg算法 3. 5 加权算法与MarpIe算法 3. 5. 1 加权算法 3. 5. 2 Marple算法 3. 6 AR模型参数的矩阵递推估计算法 3. 6. 1 AR模型的两种矩阵表达式 3. 6. 2 U-C算法的第二种参数估计 3. 6. 3 LUD算法 3. 6. 4 BSMF算法 3. 7 AR模型阶数估计若干准则 3. 8 Burg最大熵法与AR过程以及最大炳谱分析与ARMA过程 3. 8. 1 Burg最大熵法与AR过程 3. 8. 2 最大熵谱分析与ARMA过程 3. 8. 3 MEM2 3. 9 ARMA模型的参数估计 3. 9. 1 交叉相乘定参数法 3. 9. 2 长自回归白噪化估计参数的方法 3. 9. 3 最小二乘估计法与CDE迭代算法 3. 10 奇异值分解. 总体最小二乘法和广义最小二乘法 3. 10. 1 奇异值分解 3. 10. 2 总体最小二乘法 3. 10. 3 广义最小二乘法及其改进算法 3. 11 Pisarenko谐波分解法 3. 12 扩充的Prony方法 习题3 第4章 自适应滤波 4. 1 自适应最小均方 LMS 横向滤波器 4. 1. 1 基本LWS算法 4. 1. 2 LMS算法性能分析 4. 2 自适应RLS横向滤波器 4. 2. 1 最小二乘滤波器 4. 2. 2 递推最小二乘 RLS 算法 4. 3 用矢量空间法探讨最小二乘滤波问题 4. 3. 1 前加窗法 4. 3. 2 投影矩阵和正交投影矩阵 4. 3. 3 时间更新 4. 4 最小二乘格型 LSL 自适应算法 4. 4. 1 前向线性预测 4. 4. 2 后向线性预测 4. 4. 3 格型结构的预测误差滤波器 4. 4. 4 LSL自适应算法 4. 5 快速横向滤波 FTF 自适应算法 4. 5. 1 4个横向滤波器 4. 5. 2 横向滤波算子的时间更新 4. 5. 3 FTF自适应算法 4. 5. 4 FTF算法的改进 习题4 第5章 非平隐随机信号处理简介 5. 1 Wigner分布 WD 5. 1. 1 连续时间信号的Wigner分布 5. 1. 2 离散时间信号的Wigner分布 5. 1. 3 时间与频率均离散的WD 5. 1. 4 非平稳随机信号的Wigner-Ville谱 5. 2 短时Fourier变换与分数阶Fourier变换 5. 2. 1 短时Fourier变换 STFT 5. 2. 2 分数阶Fourier变换 FRFT 5. 3 Gabor展开 5. 3. 1 连续Gabor展开 5. 3. 2 离散Gabor展开 5. 3. 3 离散与连续Gabor展开之间的关系 第6章 小波变换简介 6. 1 连续小波变换 6. 2 离散小波变换 6. 3 二进小波变换 6. 4 多分辩 多尺度 分析 第7章 统计性能分析简介 7. 1 随机变量序列的收敛性 7. 1. 1 几乎必然 a. s 收敛 7. 1. 2 依概率收敛 7. 1. 3 依分布收敛 或弱收敛 7. 1. 4 依r阶 矩 收敛 7. 1. 5 收敛性的拓广 7. 1. 6 渐近正态性 AN 7. 2 时间序列的样本均值的收敛性 7. 3 时间序列样本自相关的收敛性 参考文献
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