数字信号处理:时域离散随机信号处理/丁玉美,阔永红,高新波

本书是在1994年编写的《数字信号处理》（全国统编教材）的基础上重新修订的，属数字信号处理基本理论和分析的基础书，系电子信息类部级重点规划教材。全书共10章，第一章：时域离散信号和时域离散系统；第二章：时域离散信号和系统的频域分析，包括傅里对变换和Z变换；第三、四章：离散傅里叶交换、快速傅里叶交换；第五章：时域离散系统的基本网络结构与状态变量分析法；第六、七章：无限脉冲响应数字滤波器的设计、有限脉冲响应数字滤波器的设计；第八章：其它类型的数字滤波器，包括全通滤波器、梳状滤波器、格型滤波器以及抽取与插值滤波等；第九章：数字信号处理的实现，包括实现中的量化误差分析、软件实现和硬件实现；第十章：上机实验，包括四个试验的实验指导。每章后有习题。本书可作为无线电技术类专业本科生的必修课教材，或者相近专业本科、大专生的必修课或选修课教材，也可作为有关科技人员的数字信号处理理论基础参考书。为便于教与学，本书的学习指导书已出版，书中含有习题解答。

本书是在1994年编写的《数字信号处理》（全国统编教材）的基础上重新修订的，属数字信号处理基本理论和分析的基础书，系电子信息类部级重点规划教材。全书共10章，第一章：时域离散信号和时域离散系统；第二章：时域离散信号和系统的频域分析，包括傅里对变换和Z变换；第三、四章：离散傅里叶交换、快速傅里叶交换；第五章：时域离散系统的基本网络结构与状态变量分析法；第六、七章：无限脉冲响应数字滤波器的设计、有限脉冲响应数字滤波器的设计；第八章：其它类型的数字滤波器，包括全通滤波器、梳状滤波器、格型滤波器以及抽取与插值滤波等；第九章：数字信号处理的实现，包括实现中的量化误差分析、软件实现和硬件实现；第十章：上机实验，包括四个试验的实验指导。每章后有习题。本书可作为无线电技术类专业本科生的必修课教材，或者相近专业本科、大专生的必修课或选修课教材，也可作为有关科技人员的数字信号处理理论基础参考书。为便于教与学，本书的学习指导书已出版，书中含有习题解答。

第一章 时域离散随机信号的分析
1.1 引言
1.2 时域离散随机信号的统计描述
1.2.1 时域离散随机信号（随机序列）的概率描述
1.2.2 随机序列的数字特征
1.2.3 平稳随机序列及其数字特征
1.2.4 平稳随机序列的功率密度谱
1.2.5 随机序列的各态历经性
1.2.6 特定的随机序列
1.2.7 随机信号的采样定理
1.3 随机序列数字特征的估计
1.3.1 估计准则
1.3.2 均值的估计
1.3.3 方差的估计
1.3.4 随机序列自相关函数的估计
1.4 平稳随机序列通过线性系统
1.4.1 系统响应的均值、
1.4.2 输出响应的功率谱密度函数
1.4.3 系统的输入、
1.4.4 相关卷积定理
1.5 时间序列信号模型
1.5.1 三种时间序列模型
1.5.2 三种时间序列信号模型的适应性
1.5.3 自相关函数、
习题
参考文献
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波
2.1 引言
2.2 维纳滤波器的离散形式——时域解
2.2.1 维纳滤波器时域求解的方法
2.2.2 维纳-霍夫方程
2.2.3 估计误差的均方值
2.3 离散维纳滤波器的z域解
2.3.1 非因果维纳滤波器的求解
2.3.2 因果维纳滤波器的求解
2.4 维纳预测
2.4.1 维纳预测的计算
2.4.2 纯预测
2.4.3 一步线性预测的时域解
2.5 卡尔曼(Kalman)滤波
2.5.1 卡尔曼滤波的状态方程和量测方程
2.5.2 卡尔曼滤波的递推算法
2.5.3 应用举例
2.5.4 发散问题及其抑制
习题
上机作业
参考文献
第三章 自适应数字滤波器
3.1 引言
3.2 自适应横向滤波器
3.2.1 自适应线性组合器和自适应FIR滤波器
3.2.2 性能函数表示式及其几何意义
3.2.3 最陡下降法
3.2.4 最小均方(LMS)算法
3.3 自适应格型滤波器
3.3.1 前、
3.3.2 格型滤波器
3.3.3 最小均方误差自适应格型滤波器
3.4 最小二乘自适应滤波
3.4.1 最小二乘滤波
3.4.2 递推最小二乘法(RLS)
3.4.3 线性向量空间
3.4.4 最小二乘格型算法(LSL)
3.4.5 快速横向滤波算法(FTF算法)
3.5 自适应滤波的应用
3.5.1 自适应对消
3.5.2 自适应陷波器(NF)
3.5.3 自适应逆滤波
3.5.4 预测及信号分离
习题
上机作业
参考文献
第四章 功率谱估计
4.1 引言
4.2 经典谱估计
4.2.1 BT法
4.2.2 周期图法
4.2.3 经典谱估计方法改进
4.3 现代谱估计中的参数建模
4.3.1 模型选择
4.3.2 模型参数和自相关函数之间的关系
4.4 AR模型谱估计的性质
4.4.1 AR模型的线性预测
4.4.2 预测误差滤波器的最小相位特性
4.4.3 AR模型隐含自相关函数延拓特性
4.5 AR谱估计的方法
4.5.1 自相关法——列文森（Levenson）递推法
4.5.2 协方差法与修正协方差法
4.5.3 伯格(Burg)递推法
4.5.4 关于AR模型阶次的选择
4.6 最大熵谱估计与最大似然谱估计
4.6.1 最大熵谱估计
4.6.2 最大似然谱估计——最小方差谱估计
4.7 特征分解法谱估计
4.7.1 正弦波用退化AR模型表示
4.7.2 白噪声中正弦波组合用一特殊的ARMA模型表示
4.7.3 特征分解法谱估计
习题
上机作业
参考文献
第五章 时频分析
5.1 引言
5.2 短时傅里叶变换
5.2.1 短时傅里叶变换的定义及其物理解释
5.2.2 短时傅里叶变换的性质
5.2.3 短时傅里叶变换的时间、
5.2.4 短时傅里叶变换的实现
5.3 维格纳变换(WD)
5.3.1 WD的定义
5.3.2 WD的性质
5.3.3 常用信号的WD举例
5.3.4 关于二次时频分布中的交叉(干扰)项
5.4 时域离散信号的维格纳变换
5.4.1 时域离散信号的WD定义
5.4.2 利用FFT计算维格纳分布
5.5 时频分布的统一表示式
5.5.1 模糊函数及其和WD之间的关系
5.5.2 Cohen
5.5.3 广义双线性时频分布举例
5.6 时频分析在编队目标架次检测中的应用
5.6.1 编队飞机目标多普勒特性分析
5.6.2 编队目标的Wigner睼ille分布
5.6.3 基于WVD图的架次检测方案
5.6.4 实验结果及讨论
习题
参考文献
第六章 小波分析的基本原理及其应用
6.1 引言
6.2 连续小波变换
6.2.1 从短时傅里叶变换到小波变换
6.2.2 连续小波变换
6.2.3 连续小波变换的性质
6.2.4 小波变换的反演以及对基小波的要求
6.2.5 几种常用的基本小波基
6.3 离散小波变换
6.3.1 框架的概念
6.3.2 通过框架对原函数进行重构
6.3.3 小波框架
6.3.4 多分辨率分析与离散序列的小波变换
6.3.5 尺度函数和小波函数的一些重要性质
6.4 小波分析的应用
6.4.1 小波变换用于表征信号的突变特征
6.4.2 小波变换在信号与图像压缩中的应用
6.4.3 小波变换在数字信号调制识别中的应用
习题
参考文献