图书简介
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商品基本信息，请以下列介绍为准 商品名称： 现代信号谱分析 作者： (美)彼得.斯托伊卡 译者： 吴仁彪 市场价： 59.8元 文轩网价： 50.8元【85折】 ISBN号： 9787121174865 出版社： 电子工业出版社 商品类型： 图书
其他参考信息（以实物为准） 装帧：平装 开本：16开 语种：中文 出版时间：2012-07-01 版次：1 页数：339 印刷时间：2012-07-01 印次：1 字数：557.00千字
主编推荐 《国防电子信息技术丛书:现代信号谱分析》内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。《国防电子信息技术丛书:现代信号谱分析》适合于信号处理、通信、电子、雷达、导航、自动控制及其相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。
内容简介 本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者Petre Stoica教授在2005年编写的教材?Spectral Analysis of Signals?。该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramér-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法的性能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。?
作者简介 作者：（美国）斯托伊卡（Petre Stoica） （美国）摩西（Randolph L. Moses） 译者：吴仁彪 韩萍 冯青
吴仁彪，1966年2月生于武汉市，1994年在西安电子科技大学获博士学位，现任中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室主任。研究方向为自适应信号处理、阵列信号处理和现代谱估计及其在雷达、导航、通信中的应用。共发表学术论文250余篇，其中40余篇发表在IEEE和IEE会刊上，被SCI、EI和ISTP收录150余篇，出版著作8部（其中英文4部）。主持完成国家级科研项目20余项。曾获省部级科技成果奖励9项，国家发明专利20余项。
目录 第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 确定信号的能量谱密度
1.3 随机信号的功率谱密度
1.4 功率谱密度的性质
1.5 谱估计问题
1.6 补充内容
1.7 习题
第2章 非参数化方法
2.1 引言
2.2 周期图和相关图方法
2.3 用FFT计算周期图
2.4 周期图法的性质
2.5 Blackman-Tukey方法
2.6 窗函数设计中需考虑的问题
2.7 其他改进的周期图方法
2.8 补充内容
2.9 习题
第3章 有理谱估计的参数化方法
3.1 引言
3.2 有理谱信号
3.3 ARMA过程的协方差结构
3.4 AR信号
3.5 Yule?Walker方程的阶递推解法
3.6 MA信号
3.7 ARMA信号
3.8 多变量ARMA信号
3.9 补充内容
3.10 习题
第4章 线谱估计的参数化方法
4.1 引言
4.2 噪声中的正弦信号模型
4.3 非线性最小二乘方法
4.4 高阶Yule-Walker方法
4.5 Pisarenko和MUSIC方法
4.6 最小模方法
4.7 ESPRIT方法
4.8 前向－后向方法
4.9 补充内容
4.10 习题
第5章 滤波器组方法
5.1 引言
5.2 周期图的滤波器组解释
5.3 改进的滤波器组方法
5.4 Capon方法
5.5 用滤波器组进一步解释周期图
5.6 补充内容
5.7 习题
第6章 空域方法
6.1 引言
6.2 阵列模型
6.3 非参数化方法
6.4 参数化方法
6.5 补充内容
6.6 习题
附录A 线性代数和矩阵分析工具
附录B Cramér-Rao界分析工具
附录C 模型阶数选择方法
附录D 部分习题答案
参考文献
精彩内容 (d)对于理想的高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和幅度相近的信号来说，(b)和(c)的分辨率阈值对信号幅度和频率／信的变化不敏感。但这些阈值对相位φ1和φ2是敏感的，尤其当a小于1时。试用两对（φ1，φ2），使两个正弦信号在观察间隔的中心点分别同相和反相，比较它们的分辨率阈值；再用不同的a1，a2和σ2值，验证它们对分辨率阈值的影响相对较小。
频谱泄漏：这部分分析周期图估计的泄漏效应。当对两个幅度相差很大且完全分开的正弦信号进行估计时，可以清楚地看到泄漏效应。
(a)产生一个正弦序列，α=4，α2=0，φ1=φ2=0。令a1=1，改变a2（例如a2=1，0.1，0.O1和0.001）。计算周期图（选用矩形数据窗），分析用谱估计分辨第二个正弦信号的能力。
(b)对α=12重复(a)。分辨出第二个正弦信号的幅度阈值改变吗？
(c)观察α=4和α=12时Bartlett窗的傅里叶变换在频率α／N处的幅度，解释(a)和
(b)的结果。
(d)由(a)和(b)可知，Bartlett窗的泄漏程度取决于数据中两频谱分量的距离（其他一些窗也一样）。在很多实
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目录
品牌：图书
| 商品基本信息，请以下列介绍为准 | |
| 商品名称： | 现代信号谱分析 |
| 作者： | (美)彼得.斯托伊卡 |
| 译者： | 吴仁彪 |
| 市场价： | 59.8元 |
| 文轩网价： | 50.8元【85折】 |
| ISBN号： | 9787121174865 |
| 出版社： | 电子工业出版社 |
| 商品类型： | 图书 |
| 其他参考信息（以实物为准） | ||
| 装帧：平装 | 开本：16开 | 语种：中文 |
| 出版时间：2012-07-01 | 版次：1 | 页数：339 |
| 印刷时间：2012-07-01 | 印次：1 | 字数：557.00千字 |
| 主编推荐 | |
| 《国防电子信息技术丛书:现代信号谱分析》内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。《国防电子信息技术丛书:现代信号谱分析》适合于信号处理、通信、电子、雷达、导航、自动控制及其相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。 |
| 内容简介 | |
| 本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者Petre Stoica教授在2005年编写的教材?Spectral Analysis of Signals?。该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramér-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法的性能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。? |
| 作者简介 | |
| 作者：（美国）斯托伊卡（Petre Stoica） （美国）摩西（Randolph L. Moses） 译者：吴仁彪 韩萍 冯青 吴仁彪，1966年2月生于武汉市，1994年在西安电子科技大学获博士学位，现任中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室主任。研究方向为自适应信号处理、阵列信号处理和现代谱估计及其在雷达、导航、通信中的应用。共发表学术论文250余篇，其中40余篇发表在IEEE和IEE会刊上，被SCI、EI和ISTP收录150余篇，出版著作8部（其中英文4部）。主持完成国家级科研项目20余项。曾获省部级科技成果奖励9项，国家发明专利20余项。 |
| 目录 | |
| 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman-Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule?Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘方法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向－后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 用滤波器组进一步解释周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramér-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献 |
| 精彩内容 | |
| (d)对于理想的高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和幅度相近的信号来说，(b)和(c)的分辨率阈值对信号幅度和频率／信的变化不敏感。但这些阈值对相位φ1和φ2是敏感的，尤其当a小于1时。试用两对（φ1，φ2），使两个正弦信号在观察间隔的中心点分别同相和反相，比较它们的分辨率阈值；再用不同的a1，a2和σ2值，验证它们对分辨率阈值的影响相对较小。 频谱泄漏：这部分分析周期图估计的泄漏效应。当对两个幅度相差很大且完全分开的正弦信号进行估计时，可以清楚地看到泄漏效应。 (a)产生一个正弦序列，α=4，α2=0，φ1=φ2=0。令a1=1，改变a2（例如a2=1，0.1，0.O1和0.001）。计算周期图（选用矩形数据窗），分析用谱估计分辨第二个正弦信号的能力。 (b)对α=12重复(a)。分辨出第二个正弦信号的幅度阈值改变吗？ (c)观察α=4和α=12时Bartlett窗的傅里叶变换在频率α／N处的幅度，解释(a)和 (b)的结果。 (d)由(a)和(b)可知，Bartlett窗的泄漏程度取决于数据中两频谱分量的距离（其他一些窗也一样）。在很多实 ...... |
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