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信号分析导论
本书全面系统地介绍现代信号分析的主要基础理论和方法，是有关学科研究生教学的基础教科书。全书共分12章，包括信号的正交分解理论、Fourier变换理论、正交变换理论和方法、随机信号变换与分析的原理和方法、短时Fourier变换理论、小波变换理论、滤波器组理论和方法、非平稳随机信号的隐Markov模型和非线性时频表示方法等。本书取材广泛，比较充分地反映了现代信号分析的理论、方法和应用。 本书可以作为电子、通信、自动化、计算机、航空航天、物理、生物医学和机械工程等学科的研究生“信号分析”课程的教材，也可以作为有关专业教师、研究生和科技人员的参考用书。
作者：
彭启琮 邵怀宗 李明奇
定价：
47.40 元
出版时间：
2010-07-26
ISBN：
978-7-04-029848-2
物料号：
29848-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
电气/电子信息/自动化类
二级分类：
电子信息/通信专业课
三级分类：
其他
重点项目：
暂无
版面字数：
480千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
页数：
396
最新印次时间：
2010年01月
- 目录
- 第1章 正交函数与信号的正交展开
- 1.1 信号的分类与描述
- 1.1.1 信息和信号的关系
- 1.1.2 信号的分类
- 1.1.3 信号分析的方法
- 1.1.1 信息和信号的关系
- 1.2 信号的内积
- 1.2.1 两个向量的内积
- 1.2.2 内积的几何意义和物理意义
- 1.2.3 向量的内积的不等式
- 1.2.4 函数(信号)向量的内积及其不等式
- 1.2.5 随机向量的内积及其不等式
- 1.2.6 内积的物理意义
- 1.2.1 两个向量的内积
- 1.3 向量的正交
- 1.3.1 向量正交
- 1.3.2 函数正交
- 1.3.1 向量正交
- 1.4 正交与内积应用实例
- 1.4.1 信号的三角级数分解
- 1.4.2 采样定理
- 1.4.3 数字通信信号的波形表示
- 1.4.4 正交向量在移动通信中的应用
- 1.4.5 AM信号调幅指数测量的基本原理
- 1.4.6 FM信号调制度测量的基本原理
- 1.4.7 利用滤波器作信号增强
- 1.4.8 信号的近似表示与相关系数
- 1.4.1 信号的三角级数分解
- 1.5 利用正交函数集来表示信号(信号的正交分解)
- 1.5.1 原理
- 1.5.2 函数正交展开的物理意义
- 1.5.3 正交分解的特性
- 1.5.4 Gram-Schmidt正交归一法及其物理解释
- 1.5.5 正交性原理
- 1.5.1 原理
- 习题与思考题
- 1.1 信号的分类与描述
- 第2章 信号的Fourier分析
- 2.1 Fourier变换
- 2.1.1 周期信号的Fourier级数分析
- 2.1.2 Fourier变换
- 2.1.3 Fourier变换的性质
- 2.1.4 Fourier变换的渐近性
- 2.1.1 周期信号的Fourier级数分析
- 2.2 Laplace变换
- 2.2.1 定义
- 2.2.2 Laplace变换的收敛性
- 2.2.3 Laplace变换与Fourier变换的关系
- 2.2.1 定义
- 2.3 Fourier级数
- 2.3.1 线谱和Fourier级数
- 2.3.2 Fourier积分与Fourier级数的关系
- 2.3.3 Fourier级数与离散Fourier级数的关系
- 2.3.4 离散Fourier变换(DFT)
- 2.3.1 线谱和Fourier级数
- 2.4 离散Fourier变换(DFT)与连续Fourier变换(CFT)的关系
- 2.4.1 用DFT计算CFT
- 2.4.2 用DFT计算Fourier级数
- 2.4.1 用DFT计算CFT
- 2.5 Fourier变换的应用实例
- 2.5.1 线性时不变系统分析
- 2.5.2 采样信号的Fourier变换
- 2.5.3 利用系统函数求冲激响应
- 2.5.4 线性系统无失真传输
- 2.5.5 调制与解调
- 2.5.1 线性时不变系统分析
- 2.6 z变换
- 2.6.1 定义
- 2.6.2 z变换的收敛域
- 2.6.3 z变换与Laplace变换和Fourier变换的关系
- 2.6.1 定义
- 2.7 Hartley变换
- 2.7.1 正弦变换与余弦变换
- 2.7.2 Hartley变换的定义
- 2.7.3 Hartley变换的性质
- 2.7.1 正弦变换与余弦变换
- 2.8 离散正弦变换和余弦变换
- 2.8.1 离散余弦变换
- 2.8.2 离散正弦变换
- 2.8.1 离散余弦变换
- 习题与思考题
- 2.1 Fourier变换
- 第3章 一些常用的变换
- 3.1 Hilbert变换的引入与定义
- 3.1.1 Hilbert变换的引入
- 3.1.2 基本性质
- 3.1.3 常用信号的Hilbert变换
- 3.1.1 Hilbert变换的引入
- 3.2 带通信号的复包络表示
- 3.2.1 信号的复包络表示
- 3.2.2 物理可实现信号的Hilbert变换
- 3.2.1 信号的复包络表示
- 3.3 滤波器分析法
- 3.3.1 线性时不变系统
- 3.3.2 线性时不变系统在最优检测中的应用
- 3.3.3 匹配滤波器
- 3.3.4 匹配滤波器和相关检测法的关系
- 3.3.5 最小均方滤波
- 3.3.1 线性时不变系统
- 3.4 Walsh-Hadamard变换
- 3.4.1 非正弦正交函数
- 3.4.2 Walsh级数表示
- 3.4.1 非正弦正交函数
- 习题与思考题
- 3.1 Hilbert变换的引入与定义
- 第4章 随机过程的变换和滤波
- 4.1 随机过程
- 4.1.1 随机变量的基本概念及其特性
- 4.1.2 随机过程的基本概念
- 4.1.3 随机信号的基本特性
- 4.1.1 随机变量的基本概念及其特性
- 4.2 随机信号的K-L变换
- 4.2.1 连续时间K-L变换
- 4.2.2 离散时间K-L变换
- 4.2.1 连续时间K-L变换
- 4.3 白化变换
- 4.4 线性估计
- 4.4.1 最小二乘估计
- 4.4.2 最小均方误差估计
- 4.4.1 最小二乘估计
- 4.5 最大似然估计
- 4.6 线性优化滤波系统
- 4.6.1 Wiener滤波
- 4.6.2 自回归过程和Yule-Walker方程
- 4.6.3 预测误差滤波器
- 4.6.1 Wiener滤波
- 4.7 自相关函数和功率谱估计
- 4.7.1 自相关函数的估计
- 4.7.2 经典功率谱估计
- 4.7.3 常用的现代功率谱估计方法
- 4.7.1 自相关函数的估计
- 4.8 基于特征分解的功率谱估计
- 4.8.1 Pisarenko谐波分解方法
- 4.8.2 多重信号分类(MUSIC)算法
- 4.8.1 Pisarenko谐波分解方法
- 习题与思考题
- 4.1 随机过程
- 第5章 时频变换基础
- 5.1 信号空间
- 5.1.1 信号空间概念的引入
- 5.1.2 距离空间
- 5.1.3 线性空间
- 5.1.4 赋范空间
- 5.1.5 巴拿赫空间
- 5.1.6 Hilbert空间
- 5.1.1 信号空间概念的引入
- 5.2 基、正交基和双正交基
- 5.2.1 基、正交系的定义
- 5.2.2 Hilbert空间中的Fourier变换
- 5.2.3 空间直和
- 5.2.4 双正交基
- 5.2.1 基、正交系的定义
- 5.3 信号的线性表示与线性算子
- 5.3.1 离散表示法
- 5.3.2 积分变换表示法
- 5.3.3 线性算子
- 5.3.4 信号变换的分类
- 5.3.5 对偶基函数的构造
- 5.3.1 离散表示法
- 5.4 信号的双线性变换
- 5.5 框架的基本概念
- 5.6 Fourier变换在应用中的局限性
- 5.6.1 Fourier变换缺乏时间和频率的定位功能
- 5.6.2 Fourier变换对于非平稳信号的局限性
- 5.6.3 Fourier变换在时间和频率分辨上的局限性
- 5.6.1 Fourier变换缺乏时间和频率的定位功能
- 5.7 克服Fourier变换局限的方法
- 习题与思考题
- 5.1 信号空间
- 第6章 短时Fourier变换
- 6.1 定义-加窗的Fourier变换
- 6.1.1 时频分辨率
- 6.1.2 不确定性原理
- 6.1.3 短时Fourier变换的性质
- 6.1.4 谱图
- 6.1.1 时频分辨率
- 6.2 信号的重构
- 6.2.1 连续信号的重构
- 6.2.2 利用展开系数重构原信号
- 6.2.3 连续信号短时Fourier变换的实现
- 6.2.1 连续信号的重构
- 6.3 离散时间信号的短时Fourier变换
- 6.3.1 定义
- 6.3.2 实现
- 6.3.1 定义
- 6.4 Gabor变换
- 6.4.1 Gabor变换的基本概念
- 6.4.2 临界采样Gabor变换
- 6.4.1 Gabor变换的基本概念
- 6.5 短时Fourier变换的应用
- 习题与思考题
- 6.1 定义-加窗的Fourier变换
- 第7章 小波分析
- 7.1 小波变换与短时Fourier变换
- 7.1.1 小波变换的基本概念
- 7.1.2 小波变换与短时Fourier变换的比较
- 7.1.1 小波变换的基本概念
- 7.2 小波变换的性质
- 7.2.1 连续小波变换的性质
- 7.2.2 小波逆变换及其性质
- 7.2.3 小波变换的时频窗特性
- 7.2.4 连续小波变换的实现
- 7.2.1 连续小波变换的性质
- 7.3 小波的简单分类
- 7.3.1 经典小波
- 7.3.2 正交小波
- 7.3.1 经典小波
- 7.4 离散小波变换
- 7.4.1 尺度与位移的离散化方法
- 7.4.2 离散小波变换与小波框架
- 7.4.3 二进制小波
- 7.4.1 尺度与位移的离散化方法
- 习题与思考题
- 7.1 小波变换与短时Fourier变换
- 第8章 多分辨分析
- 8.1 多分辨分析概念的引入
- 8.2 多分辨分析(MRA)与正交小波变换
- 8.2.1 多分辨分析的定义
- 8.2.2 小波函数与小波空间
- 8.2.3 信号在空间Vm和Wm中的分解
- 8.2.1 多分辨分析的定义
- 8.3 尺度函数与小波函数的主要性质
- 8.4 信号的多分辨分析
- 8.4.1 连续信号的多分辨分析
- 8.4.2 离散信号的多分辨分析
- 8.4.1 连续信号的多分辨分析
- 8.5 Mallat快速算法
- 8.5.1 Mallat快速分解算法
- 8.5.2 Mallat快速重建算法
- 8.5.1 Mallat快速分解算法
- 8.6 正交小波的构造
- 8.6.1 正交小波函数构造定理
- 8.6.2 正交小波函数构造实例
- 8.6.3 Daubenchies小波
- 8.6.1 正交小波函数构造定理
- 习题与思考题
- 8.1 多分辨分析概念的引入
- 第9章 小波包、二维小波变换和小波变换的应用
- 9.1 小波包原理
- 9.1.1 小波包的物理思想
- 9.1.2 小波包的概念
- 9.1.3 小波包的性质
- 9.1.4 小波包的最优基
- 9.1.1 小波包的物理思想
- 9.2 二维小波变换
- 9.2.1 二维正交小波变换概念
- 9.2.2 二维正交多分辨分析
- 9.2.1 二维正交小波变换概念
- 9.3 小波分析在信号处理中的应用
- 9.3.1 信号奇异性检测
- 9.3.2 信号降噪
- 9.3.3 数据压缩
- 9.3.4 数据传输
- 9.3.1 信号奇异性检测
- 习题与思考题
- 9.1 小波包原理
- 第10章 滤波器组
- 10.1 多速率采样的基本概念
- 10.1.1 信号的抽取
- 10.1.2 信号的插值
- 10.1.3 抽取和插值结合
- 10.1.4 信号的多相表示
- 10.1.1 信号的抽取
- 10.2 滤波器组的基本概念
- 10.2.1 滤波器组的定义
- 10.2.2 滤波器组的分类
- 10.2.1 滤波器组的定义
- 10.3 两通道滤波器组
- 10.3.1 两通道滤波器组准确重建的条件
- 10.3.2 两通道正交镜像滤波器组
- 10.3.1 两通道滤波器组准确重建的条件
- 10.4 树结构滤波器组
- 10.5 多通道滤波器组
- 10.5.1 多通道滤波器组的输入输出关系
- 10.5.2 多通道滤波器组的多相表示
- 10.5.1 多通道滤波器组的输入输出关系
- 10.6 频分复用技术
- 10.6.1 两个常见的应用实例
- 10.6.2 DFT滤波器组
- 10.6.3 DFT滤波器组和DFT的关系
- 10.6.4 正交频分复用技术
- 10.6.1 两个常见的应用实例
- 10.7 语音信号的子带编码
- 10.7.1 基本原理
- 10.7.2 滤波器组解决方案
- 10.7.1 基本原理
- 习题与思考题
- 10.1 多速率采样的基本概念
- 第11章 时频分布
- 11.1 定义
- 11.1.1 相关概念
- 11.1.2 时频分布的概念
- 11.1.1 相关概念
- 11.2 时频分布的二次叠加性原理
- 11.3 Wigner-Ville分布
- 11.3.1 定义
- 11.3.2 Wigner-Ville分布的基本性质
- 11.3.3 Wigner-Ville分布的逆
- 11.3.4 Wigner-Ville分布与信号时变功率谱的关系
- 11.3.5 Wigner-Ville分布的局限
- 11.3.6 Wigner-Ville分布的应用举例
- 11.3.1 定义
- 11.4 Wigner-Ville分布中的交叉项
- 11.5 模糊函数
- 11.5.1 模糊函数的定义
- 11.5.2 模糊函数的性质
- 11.5.3 模糊函数和Wigner-Ville分布的区别和联系
- 11.5.1 模糊函数的定义
- 11.6 信号时频分布的一般表示
- 习题与思考题
- 11.1 定义
- 第12章 隐Markov模型
- 12.1 Markov过程和Markov链
- 12.2 非平稳过程的统计建模
- 12.3 隐Markov模型
- 12.3.1 隐Markov模型的概念
- 12.3.2 隐Markov模型的物理解释
- 12.3.1 隐Markov模型的概念
- 12.4 隐Markov模型的基本问题
- 12.4.1 隐Markov模型的估计问题
- 12.4.2 隐Markov模型的解码问题
- 12.4.3 隐Markov模型的学习问题
- 12.4.1 隐Markov模型的估计问题
- 12.5 隐Markov模型的分类
- 12.5.1 按照隐Markov模型的状态转移概率(A参数)分类
- 12.5.2 按照隐Markov模型输出概率分布(B参数)分类
- 12.5.3 其他特殊的隐Markov模型
- 12.5.1 按照隐Markov模型的状态转移概率(A参数)分类
- 习题与思考题
- 12.1 Markov过程和Markov链
- 参考文献
- 第1章 正交函数与信号的正交展开
