信号处理教程
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作者张玲华
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115535214
出版时间2020-09
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号1202172171
上书时间2024-07-01
商品详情
- 品相描述：全新
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导语摘要
1.脉络清晰、系统性强。
2.深入浅出、可懂性强。
3.案例丰富、实用性强。
4.内容优化、先进性强。
本书的编写做到结构合理、层次分明、表述清楚、深入浅出，确保符合教学规律和认知规律，体现以学生为中心。
作者简介
张玲华，教授，博士生导师，主持国家自然科学基金项目、江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人课题及合作项目的研究。近年内以作者在IEE Electronics Letters、JOURNAL OF ELECTRONICS(CHINA) 《电子信息学报》《通信学报》等重要学术刊物及靠前学术会议上发表论文十余篇。
目录
第1章信号处理基础1
1．1离散时间信号与系统1
1．1．1离散时间信号1
1．1．2离散时间系统6
1．1．3Z变换与系统函数9
1．1．4系统的因果性和稳定性16
1．1．5序列傅里叶变换与系统频响17
1．1．6离散傅里叶变换20
1．1．7IIR系统与FIR系统25
1．2随机信号基础27
1．2．1随机过程及其特征描述27
1．2．2相关函数与功率谱31
1．2．3白噪声过程和谐波过程36
1．2．4平稳随机信号的有理分式模型39
1．2．5平稳随机信号通过线性系统的定理41
1．2．6谱分解定理及三种模型的适应性44
1．3估计理论基础48
1．3．1估计的偏差48
1．3．2估计的方差49
1．3．3估计的均方误差与一致估计50
1．3．4自相关函数的估计方法51
第2章随机信号谱估计54
2．1概述54
2．2古典谱估计55
2．2．1相关法谱估计55
2．2．2周期图法谱估计57
2．2．3古典谱估计的改进58
2．3AR模型法谱估计62
2．3．1AR模型阶次的确定62
2．3．2尤勒-沃克方程63
2．3．3莱文森-杜宾快速递推算法70
2．3．4格型预测误差滤波器与伯格递推算法73
2．3．5自相关法与尤勒-沃克法的等效性82
2．3．6改进协方差法84
2．4MA模型法谱估计87
2．4．1MA模型的正则方程87
2．4．2用高阶AR模型近似MA模型89
2．5ARMA模型法谱估计91
2．5．1ARMA模型的正则方程91
2．5．2用高阶AR模型近似ARMA模型93
2．6基于矩阵特征分解的谱估计97
2．6．1相关矩阵的特征分解97
2．6．2皮萨伦科谐波分解法101
2．6．3多信号分类法103
2．7高阶谱及其估计104
2．7．1特征函数与高阶矩105
2．7．2累量生成函数与高阶累量106
2．7．3高阶累量与高阶矩106
2．7．4高阶累量与高阶谱（多谱）108
2．7．5高阶累量和多谱的性质111
2．7．6高阶累量和多谱估计113
2．7．7基于高阶累量的模型参数估计114
2．7．8多谱的应用115
第3章很优滤波116
3．1维纳滤波116
3．1．1概述116
3．1．2FIR维纳滤波器116
3．1．3联合过程估计120
3．1．4IIR维纳滤波器121
3．2卡尔曼滤波131
3．2．1概述131
3．2．2卡尔曼滤波的递推算法133
3．2．3向量卡尔曼滤波138
第4章自适应滤波142
4．1概述142
4．2FIR自适应滤波器144
4．2．1均方误差性能曲面144
4．2．2梯度下降法153
4．2．3最小均方算法164
4．2．4梯度类算法的改进算法170
4．2．5递归最小二乘算法173
4．3梯度自适应格型算法177
4．4IIR自适应滤波器180
4．4．1输出误差法181
4．4．2方程误差法183
4．5拉盖尔自适应滤波器185
4．5．1拉盖尔横向滤波器185
4．5．2基于拉盖尔格型的联合过程估计186
4．5．3梯度自适应拉盖尔格型算法188
4．6自适应滤波的应用189
4．6．1自适应预测189
4．6．2自适应干扰对消190
4．6．3自适应系统辨识192
4．6．4自适应信道均衡193
第5章多抽样率信号处理与滤波器组194
5．1抽取与插值194
5．1．1信号的抽取194
5．1．2信号的插值197
5．1．3分数倍抽样率转换198
5．1．4抽取与插值的应用198
5．2多相滤波器200
5．2．1多相表示200
5．2．2等效关系与互联203
5．2．3抽取与插值的多相滤波器结构206
5．2．4利用多相分解设计带通滤波器组209
5．3滤波器组基础212
5．3．1滤波器组的基本概念212
5．3．2优选均匀抽样滤波器组214
5．3．3正交镜像滤波器组214
5．3．4互补型滤波器216
5．3．5第M带滤波器217
5．3．6半带滤波器219
5．4两通道滤波器组220
5．4．1信号的理想重建220
5．4．2FIR正交镜像滤波器组222
5．4．3IIR正交镜像滤波器组224
5．4．4共轭正交镜像滤波器组227
5．4．5共轭正交镜像滤波器组的正交性229
5．4．6双正交滤波器组230
第6章小波变换234
6．1傅里叶变换与短时傅里叶变换234
6．1．1傅里叶变换及其局限性234
6．1．2短时傅里叶变换及其局限性234
6．2连续小波变换与反变换235
6．2．1小波变换的定义235
6．2．2小波变换的特点238
6．2．3小波变换的性质242
6．2．4小波反变换244
6．2．5重建核与重建核方程245
6．3离散小波变换及小波标架246
6．3．1离散小波变换246
6．3．2小波标架理论248
6．3．3离散小波变换的重建核与重建核方程252
6．4离散小波变换的多分辨率分析253
6．4．1多分辨率分析的引入253
6．4．2二尺度差分方程260
6．4．3Mallat算法262
6．4．4正交小波266
6．4．5双正交小波268
第7章人工神经网络269
7．1概述269
7．1．1人工神经元模型270
7．1．2人工神经网络模型272
7．1．3人工神经网络的学习272
7．2多层前向神经网络274
7．2．1前向神经网络的结构274
7．2．2前向神经网络的分类能力274
7．2．3多层前向神经网络的学习算法——误差修正学习275
7．2．4径向基函数网络282
7．3自组织神经网络283
7．3．1自组织聚类284
7．3．2自组织特征映射288
7．3．3自组织主分量分析290
7．4霍普菲尔德神经网络296
7．4．1联想存储器与反馈网络296
7．4．2离散霍普菲尔德网络297
7．4．3联想存储器及其学习299
7．4．4连续霍普菲尔德网络301
参考文献303
内容摘要
全书共分8章，分别介绍了第1章数字信号处理基础、第2章随机信号谱评估、第3章很优滤波、第4章自适应滤波、第5章自适应滤波器的算子理论及其应用、第6章多抽样率信号处理与滤波器组、第7章小波变换、第8章人工神经网络。
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1.脉络清晰、系统性强。
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本书的编写做到结构合理、层次分明、表述清楚、深入浅出，确保符合教学规律和认知规律，体现以学生为中心。
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