【XH】 頻譜估計理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李鼕海 著

圖書標籤:

• 頻譜估計
• 信號處理
• 通信工程
• 雷達
• 聲學
• 統計信號處理
• 自適應濾波
• 隨機過程
• 數字信號處理
• 工程技術

店鋪： 愛尚美潤圖書專營店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560633039

商品編碼：29489534893

包裝：平裝

齣版時間：2014-05-01

基本信息

書名：頻譜估計理論與應用

定價：24.00元

作者：李鼕海

齣版社：西安電子科技大學齣版社

齣版日期：2014-05-01

ISBN：9787560633039

字數：

頁碼：224

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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頻譜估計是現代信號處理的重要內容， 廣泛應用於通信、 雷達、 聲納、 醫學等領域中的信
號處理。 本書基於信號子空間與噪聲子空間理論， 以全新的視角係統、 全麵地介紹瞭經典
譜估計與現代譜估計。 全書共分五篇21章， 內容包括經典譜估計、 基於濾波的頻譜估計、 信
號模型與嚮量子空間基礎、 基於信號子空間的譜估計、 基於噪聲子空間的譜估計。 ��
　　本書是一本關於頻譜估計理論與應用，
與國際前沿科學接軌的學術著作， 可供電子、 通信、 自動化、 計算機等專業的
教師、 研究生、 本科生和相關科技人員教學、 自學或進修之用。

目錄

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篇 經典譜估計

章 頻譜概念 2
1.1 正弦數字信號 2
1.2 頻率嚮量 4
1.3 離散時間傅裏葉變換 6
1.4 基於DTFT的頻率估計 7
1.5 仿真實驗分析 8
第2章 頻譜計算 10
2.1 頻譜計算與離散傅裏葉變換 10
2.2 基於DFT基嚮量的正交分解 11
2.3 補零法 14
2.4 比幅法頻率估計 16
2.5 二分法譜峰搜索 21
2.6 小結 23
第3章 頻率估計性能 24
3.1 頻譜泄漏 24
3.2 傅裏葉變換的頻率分辨率 30
3.3 傅裏葉變換的頻率精度 33
3.4 小結 34
第4章 窗函數與頻率估計 35
4.1 抑製泄漏機理 35
4.2 窗函數 35
4.3 窗函數在頻率估計中的應用 38
4.4 實信號的頻率估計 44
4.5 小結 46
第5章 功率譜 47
5.1 過程功率譜 47
5.2 離散過程功率譜 50
5.3 數字信號的功率譜估計 52
5.4 基於矩形窗的功率譜估計 53
5.5 基於三角窗的功率譜估計 55
5.6 巴特利特估計 58
5.7 功率譜估計的應用 59
5.8 小結 62
第二篇 基於濾波的頻譜估計

第6章 濾波概念 64
6.1 濾波嚮量 64
6.2 濾波器頻率響應特性 65
6.3 常規頻點濾波器的設計 66
6.4 頻點濾波器與傅裏葉變換的關係 68
6.5 信號分離 70
第7章 濾波器性能 73
7.1 頻點濾波器頻率分辨率 73
7.2 頻點濾波器濾波精度 76
7.3 小結 77
第8章 窗函數與濾波器 78
8.1 窗的特性 78
8.2 窗在濾波中的應用 78
8.3 小結 86
第9章 基於濾波的頻譜估計 87
9.1 基於頻點濾波的頻譜估計 87
9.2 基於常規頻點濾波的頻譜估計 88
9.3 基於小方差濾波的頻譜估計 90
9.4 Capon頻譜估計的應用 92
第三篇 信號模型與嚮量子空間基礎

0章 信號與信號子空間 96
10.1 子空間的概念 96
10.2 信號及信號嚮量模型 97
10.3 信號子空間 100
10.4 頻譜估計信號模型及統計特性 101
10.5 頻點濾波信號模型及統計特性 104
1章 小二乘估計 107
11.1 單參數小二乘估計 107
11.2 單參數小二乘估計性能 109
11.3 單參數加權小二乘 110
11.4 單參數加權小二乘與Capon的等效性 112
11.5 多參數小二乘估計 113
11.6 多參數小二乘估計性能 115
11.7 多參數加權小二乘 116
11.8 小方差估計 117
2章 基於小二乘的頻點濾波 121
12.1 單頻率信號模型噪聲特性未知的濾波 121
12.2 單個頻率信號模型噪聲特性已知的濾波 121
12.3 多頻率信號模型噪聲特性未知的濾波 122
12.4 多個頻率信號模型噪聲特性已知的濾波 123
3章 嚮量子空間投影 124
13.1 投影與小二乘 124
13.2 投影算子 126
13.3 在信號子空間的投影 127
13.4 噪聲子空間 128
4章 信號嚮量子空間投影 131
14.1 信號嚮量在一維子空間上的投影 131
14.2 信號嚮量在多維子空間上的投影 132
第四篇 基於信號子空間的譜估計

5章 基於信號子空間投影的譜估計 136
15.1 單次樣本單頻率的頻譜估計 136
15.2 單次樣本多頻率的頻譜估計 137
15.3 多次樣本單頻率的頻譜估計 138
15.4 多次樣本多頻率的頻譜估計 140
15.5 子空間投影在頻率估計中的應用 141
15.6 實正弦信號頻率估計 144
15.7 小結 145
6章 大似然估計基礎 146
16.1 參數估計模型 146
16.2 多維高斯分布聯閤概率密度函數 147
16.3 大似然估計求法 150
16.4 參數估計的剋拉美羅下界 151
7章 基於大似然的頻率估計 156
17.1 信號模型 156
17.2 單次樣本似然函數 157
17.3 單頻率單次樣本大似然估計 158
17.4 單頻率單次樣本參數估計的剋拉美羅下界 161
17.5 單頻率單次樣本參數估計仿真分析 167
17.6 多頻率單次樣本大似然估計 169
17.7 多次樣本似然函數 170
17.8 單頻率多次樣本大似然估計 170
17.9 多頻率多次樣本大似然估計 171
第五篇 基於噪聲子空間的譜估計

8章 信號子空間與噪聲子空間正交分解 174
18.1 協方差矩陣特徵值分解 174
18.2 觀測嚮量正交變換 175
18.3 嚮量正交分解 177
18.4 子空間正交分解 179
9章 MUSIC高分辨頻譜估計 183
19.1 多重信號分類算法 183
19.2 長數據分段模型MUSIC 184
19.3 短數據平穩模型MUSIC 187
19.4 滑動窗數據模型MUSIC 191
第20章 自迴歸譜估計 194
20.1 AR模型譜估計 194
20.2 前嚮綫性預測模型譜估計 197
20.3 AR模型譜估計快速算法 199
20.4 Burg大熵譜估計 202
20.5 後嚮綫性預測譜估計 206
第21章 基於噪聲子空間的頻譜估計 208
21.1 基於噪聲子空間的頻譜 208
21.2 基於噪聲子空間的MUSIC譜估計 209
21.3 近似噪聲子空間譜估計 211
21.4 Capon譜估計 214
參考文獻 216

作者介紹

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文摘

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序言

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【XH】 信號處理基礎：從概念到實踐 本書旨在為讀者構建一個紮實的信號處理理論框架，並提供實際操作的指導，使其能夠理解和應用各種信號處理技術。我們將從最基礎的概念齣發，逐步深入到更復雜的主題，並強調理論與實踐之間的聯係。 第一部分：信號與係統的基本概念 本部分將為讀者打下堅實的基礎，介紹信號處理的核心要素——信號和係統。 第一章：信號的分類與錶示 信號的定義與物理意義： 什麼是信號？信號在現實世界中的錶現形式有哪些？我們將探討信號作為信息載體的本質，並通過豐富的實例，如聲音、圖像、電磁波、生物電信號等，來闡釋信號的多樣性。 連續信號與離散信號： 區分連續信號（時間上和幅度上都連續）和離散信號（時間上或幅度上離散）。介紹采樣和量化的概念，以及它們在將連續信號轉換為離散信號過程中的作用。 周期信號與非周期信號： 定義周期信號和非周期信號，並介紹其基本性質。理解周期性對於信號分析的重要性，例如傅裏葉級數分析。 能量信號與功率信號： 基於信號的能量和功率定義，對信號進行分類。理解不同類型信號在信息傳輸和處理中的意義。 信號的數學錶示： 介紹信號的常見數學模型，如指數信號、正弦信號、單位階躍信號、單位衝激信號等。掌握這些基本信號的性質和它們在信號分析中的作用。 信號的運算： 學習對信號進行各種基本運算，如加法、減法、乘法、捲積、積分、微分等。理解這些運算如何改變信號的特性，以及它們在係統響應分析中的重要性。 第二章：係統的基本性質與描述 係統的定義與構成： 什麼是係統？係統如何接收輸入信號並産生輸齣信號？通過類比，如音頻放大器、圖像濾波器、通信信道等，來理解係統的概念。 綫性時不變（LTI）係統： 詳細介紹LTI係統的定義、疊加性（綫性）和移位不變性（時不變）。強調LTI係統在信號處理中的核心地位，因為許多實際係統都可以近似為LTI係統。 係統的分類： 基於係統的性質，如因果性、穩定性、記憶性等，對係統進行分類。理解這些性質如何影響係統的行為和應用。 係統的時域錶示： 介紹使用差分方程（離散時間係統）和微分方程（連續時間係統）來描述LTI係統。 係統的頻域錶示： 引入傳遞函數（連續時間係統）和係統函數（離散時間係統）的概念。解釋頻域錶示如何揭示係統對不同頻率成分信號的處理特性。 第二部分：時域與頻域分析 本部分將深入探討信號和係統的兩種重要分析域——時域和頻域，並介紹將信號在不同域之間轉換的關鍵工具。 第三章：傅裏葉級數與傅裏葉變換 傅裏葉級數（FS）： 講解周期信號的傅裏葉級數展開，即將周期信號錶示為一係列正弦和餘弦（或復指數）函數的疊加。理解基頻和各次諧波的概念。 傅裏葉變換（FT）： 將傅裏葉級數推廣到非周期信號，引入傅裏葉變換的概念。理解傅裏葉變換如何揭示信號的頻譜，即信號在不同頻率上的能量分布。 傅裏葉變換的性質： 學習傅裏葉變換的綫性性、時移性、頻移性、捲積性質、對稱性等重要性質。這些性質是進行傅裏葉分析和係統分析的重要工具。 常用信號的傅裏葉變換： 計算和分析矩形脈衝、指數衰減信號、高斯信號等典型信號的傅裏葉變換，加深對傅裏葉變換應用的理解。 應用舉例： 通過實例，如音頻信號的頻譜分析、圖像的頻率成分提取等，展示傅裏葉變換在實際問題中的應用。 第四章：拉普拉斯變換與Z變換 拉普拉斯變換（LT）： 針對連續時間係統，引入拉普拉斯變換。理解拉普拉斯變換的收斂域（ROC）概念，以及它如何提供比傅裏葉變換更廣泛的分析能力，尤其是在處理不穩定係統時。 拉普拉斯變換的性質： 學習拉普拉斯變換的性質，如綫性性、時移性、導數性質、積分性質、捲積性質等。 拉普拉斯逆變換： 掌握如何從拉普拉斯變換恢復原始信號。 Z變換（ZT）： 針對離散時間係統，引入Z變換。解釋Z變換與離散時間傅裏葉變換（DTFT）的關係，以及它在處理離散係統時的優勢，特彆是收斂域的概念。 Z變換的性質： 學習Z變換的性質，如綫性性、時移性、乘法性質、捲積性質等。 Z逆變換： 掌握如何從Z變換恢復離散時間信號。 拉普拉斯變換與Z變換在係統分析中的應用： 探討拉普拉斯變換和Z變換如何用於求解LTI係統的零輸入響應和零狀態響應，以及分析係統的穩定性。 第三部分：離散信號處理 本部分將聚焦於離散時間信號的處理，這是數字信號處理（DSP）的核心內容。 第五章：離散傅裏葉變換（DFT）與快速傅裏葉變換（FFT） 離散傅裏葉變換（DFT）： 定義DFT，將其理解為連續時間傅裏葉變換（CTFT）的離散化版本。講解DFT在有限長離散信號上的頻譜分析。 DFT與DTFT的關係： 闡述DFT與離散時間傅裏葉變換（DTFT）之間的關係，以及信號采樣和截斷對DFT結果的影響。 DFT的性質： 學習DFT的綫性性、周期性、對稱性、捲積性質等。 快速傅裏葉變換（FFT）： 介紹FFT算法，其核心在於通過分解計算來大幅度提高DFT的計算效率。講解FFT算法的基本原理，如蝶形運算。 FFT的應用： 討論FFT在頻譜分析、捲積計算、相關計算等方麵的廣泛應用。 第六章：數字濾波器設計 濾波器的基本概念： 什麼是濾波器？濾波器的作用是什麼？介紹濾波器在去除噪聲、提取特定頻率成分等方麵的作用。 IIR濾波器與FIR濾波器： 區分無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器。分析兩者的優缺點，如計算復雜度、穩定性、相位響應等。 濾波器設計的基本要求： 介紹設計濾波器時需要考慮的關鍵指標，如通帶、阻帶、過渡帶、截止頻率、衰減度等。 IIR濾波器設計方法： 介紹常見的IIR濾波器設計方法，如巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、橢圓（Elliptic）等濾波器設計。 FIR濾波器設計方法： 介紹常見的FIR濾波器設計方法，如窗函數法（矩形窗、漢寜窗、海明窗、巴lett窗等）、頻率采樣法。 濾波器的實現： 講解如何使用差分方程或脈衝響應來實現數字濾波器。 第四部分：現代信號處理技術 本部分將介紹一些更高級和更具實用性的信號處理技術，這些技術在現代科學和工程領域扮演著重要角色。 第七章：隨機信號與噪聲 隨機信號的定義與特性： 什麼是隨機信號？隨機信號的統計特性，如均值、方差、自相關函數、功率譜密度等。 平穩過程： 介紹窄帶平穩過程和寬帶平穩過程的概念。 噪聲的種類與建模： 常見的噪聲類型，如高斯白噪聲、閃爍噪聲、周期性噪聲等。介紹噪聲的數學模型。 隨機信號的處理： 學習如何使用濾波器處理隨機信號，以及如何通過統計方法來分析和估計隨機信號的參數。 維納濾波： 介紹維納濾波器，它是一種最優綫性濾波器，用於在噪聲乾擾下估計信號。 第八章：信號的采樣與重構 采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理）： 深入理解采樣定理，即在什麼條件下，離散信號可以無失真地從其樣本中恢復。 欠采樣與過采樣： 分析欠采樣和過采樣對信號重構的影響。 信號重構（內插）： 介紹使用各種插值方法（如綫性插值、多項式插值、Sinc插值等）來從離散樣本重構連續信號。 混疊（Aliasing）： 詳細解釋混疊現象，即由於采樣率不足導緻的頻率失真，以及如何避免混疊（例如使用抗混疊濾波器）。 實際采樣與重構問題： 討論實際應用中的采樣和重構挑戰，如ADC和DAC的工作原理。 第五部分：信號處理的應用 本部分將結閤實際案例，展示信號處理技術在不同領域的應用，幫助讀者鞏固理論知識並激發創新思維。 第九章：信號處理在通信係統中的應用 調製與解調： 介紹幅度調製（AM）、頻率調製（FM）、相位調製（PM）等基本調製技術，以及相應的解調方法。 信道編碼與譯碼： 簡述信道編碼的作用，如糾錯碼（漢明碼、捲積碼等），以及譯碼的基本原理。 數字通信係統模型： 整閤所學知識，構建一個簡化的數字通信係統模型，分析信號在傳輸過程中的處理流程。 噪聲抑製與信號恢復： 討論如何在通信接收端抑製噪聲，恢復清晰的信號。 第十章：信號處理在圖像與語音處理中的應用 圖像處理基礎： 介紹圖像作為二維信號的特性，如像素、灰度、顔色等。 圖像增強： 學習使用濾波器（如平滑濾波器、銳化濾波器）來增強圖像的視覺效果。 圖像復原： 討論如何從退化的圖像（如模糊、噪聲汙染）中恢復原始圖像。 語音信號處理基礎： 介紹語音信號的聲學特性，如基頻、共振峰等。 語音識彆與閤成： 簡要介紹語音識彆（將語音轉換為文本）和語音閤成（將文本轉換為語音）的基本原理。 特徵提取： 講解如何從語音信號中提取有用的特徵，如MFCC（梅爾頻率倒譜係數）。 本書的編寫風格力求清晰易懂，理論與實踐相結閤。每章都配有概念解釋、數學推導、實例分析和練習題，以幫助讀者深入理解信號處理的各個方麵。通過學習本書，讀者將能夠： 建立堅實的信號與係統理論基礎。 熟練掌握時域、頻域、拉普拉斯域和Z域的分析工具。 理解並應用數字濾波器設計和實現技術。 掌握隨機信號分析的基本方法。 理解信號處理在通信、圖像、語音等領域的實際應用。 無論您是通信、電子、計算機科學、自動化還是相關領域的學生、研究人員或工程師，本書都將為您提供寶貴的知識和技能，助力您在信號處理領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

我接觸這本書，主要是為瞭解決一個雷達信號處理中的實際問題——如何在高信噪比環境下準確分離齣兩個緊密相鄰的目標頻率。坦白講，在應用層麵，這本書給齣的指導是間接的，它更多地是提供瞭一套分析問題的思維框架，而不是現成的“配方”。書裏關於子空間方法（如 MUSIC 和 ESPRIT）的介紹非常詳盡，對特徵值分解和奇異值分解在譜分析中的作用闡述得清晰有力。我印象最深的是其中關於參數化模型和非參數化模型對比的那一章，作者很精妙地指齣瞭傳統 Welch 方法的局限性，並強調瞭如何通過改進窗函數來優化譜平滑度。盡管如此，書中對於實際數據預處理（如時間序列的滑動窗口選擇、頻率分辨率與方差的權衡）的討論略顯不足，這使得我不得不結閤其他更偏嚮工程實踐的教材，纔能真正將理論落地到可以運行的代碼層麵。

評分☆☆☆☆☆

我在準備一個關於寬帶信號分析的項目時，希望能找到一本能將理論與數值模擬緊密結閤的書籍。這部作品在理論深度上無可挑剔，但其側重點明顯更偏嚮於數學推導和理論證明的嚴謹性。書中確實提到瞭仿真實驗的重要性，但隨附的案例和代碼示例極為匱乏，幾乎沒有可直接運行的程序片段來驗證那些復雜的算法，比如對多普勒擴展信號的處理。這迫使我必須自行從零開始搭建仿真環境，並對照書中的公式一點點驗證計算結果。這對於時間緊張的工程師來說，無疑增加瞭額外的負擔。這本書更像是理論基石的奠定者，它教會你如何構建堅固的地基，但想讓你自己動手蓋起應用的大樓，它提供的腳手架卻不夠結實。

評分☆☆☆☆☆

這部理論巨著，我真是花瞭大力氣纔啃完。說實話，初讀時感覺像是進入瞭一個高深的數學迷宮，各種傅裏葉變換、矩陣分解的推導鋪天蓋地而來，對初學者來說簡直是場災難。它對數字信號處理基礎的講解非常紮實，毫不含糊地將譜估計的數學根基剖析得淋灕盡緻。但問題在於，理論的深度有時候壓倒瞭直觀性。很多章節，比如關於最大熵法（MEM）和最小方差無偏估計（MVUE）的討論，雖然在數學上無懈可擊，但要真正理解它們在實際噪聲環境下的優勢和局限性，讀者需要具備非常紮實的概率論和隨機過程知識。我花瞭大量時間去查閱其他補充材料，纔勉強跟上作者的思路。這本書更像是給研究生或者資深工程師準備的“硬核”參考手冊，如果你隻是想快速瞭解如何使用工具箱進行頻譜分析，這本書可能會讓你望而卻步，因為它似乎更專注於“為什麼”而不是“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

對於一個熱愛曆史脈絡的讀者來說，這本書的敘事結構簡直是教科書級彆的典範。它不是簡單地堆砌公式，而是很有條理地展現瞭從早期周期圖到現代高分辨率譜估計的發展軌跡，那種學術上的“傳承感”非常強烈。我尤其欣賞作者在每一章開頭設置的“曆史背景”小節，它有效地幫助讀者理解為什麼某項技術會被發明齣來，解決瞭當時哪些核心痛點。這本書最大的貢獻在於其完整性，它幾乎囊括瞭所有主流的經典譜估計算法，並且對每種算法的統計特性（如一緻性、漸近方差）都進行瞭細緻的數學論證。然而，正是這種對“完整性”的追求，導緻瞭章節的冗長，部分內容（例如大量關於采樣定理和窗函數族係的深入分析）對於非專業人士來說，閱讀體驗過於沉重，仿佛在閱讀一本百科全書而不是一本應用手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量實在是令人擔憂，很多公式的下標和上標看起來模糊不清，這在閱讀復雜的矩陣代數推導時，簡直是種摺磨。我記得有一次，我花瞭近半個小時，纔確定一個公式裏的 $mathbf{R}$ 是協方差矩陣還是自相關矩陣，因為排版實在是不夠清晰。從內容角度看，作者在介紹經典譜估計算法時錶現齣瞭極高的嚴謹性，特彆是對周期圖法和巴特利特法的局限性分析，非常到位。但這本書的“新穎”之處，即對現代譜估計技術（如子空間方法）的覆蓋似乎稍顯保守，相比於最新的文獻，其對深度學習在信號分離領域應用的提及非常有限，這讓它在麵對當前快速發展的信號處理領域時，略顯滯後。它更像是對二十世紀末到本世紀初成熟理論的係統性總結，而非麵嚮前沿探索的指南。