隨機信號處理（第2版）

第1章數(shù)字信號處理基本概念

1.1概述

1.2離散時間信號

1.2.1連續(xù)時間信號的采樣

1.2.2采樣定理

1.2.3幾種常見的數(shù)字信號

1.2.4信號的能量、功率及周期性

1.2.5信號的基本運算

1.3信號的傅里葉變換

1.3.1連續(xù)時間信號的傅里葉變換

1.3.2離散時間信號的傅里葉變換

1.3.3離散傅里葉變換及其性質(zhì)

1.4z變換

1.4.1z變換的定義

1.4.2z變換的收斂域

1.4.3z變換的性質(zhì)

1.4.4逆z變換

1.5離散時間系統(tǒng)

1.5.1基本概念

1.5.2離散時間系統(tǒng)的單位沖激響應(yīng)函數(shù)

1.5.3LSI系統(tǒng)的穩(wěn)定性和因果性

1.5.4LSI系統(tǒng)的變換域分析

本章習題

第2章隨機信號分析基礎(chǔ)

2.1概述

2.1.1隨機信號的基本概念

2.1.2隨機信號的分類

2.2隨機信號的概率結(jié)構(gòu)

2.2.1概率論基本概念

2.2.2隨機信號有限維概率密度及數(shù)字特征

2.3隨機信號的平穩(wěn)性

2.4離散時間隨機信號和復隨機信號

2.4.1離散時間隨機信號及其數(shù)字特征

2.4.2復隨機信號

2.5隨機信號的遍歷性

2.5.1總集意義上的數(shù)字特征與時間意義上的數(shù)字特征

2.5.2平穩(wěn)隨機信號的遍歷性

2.6平穩(wěn)隨機信號的功率譜密度

2.6.1維納辛欽定理

2.6.2功率譜密度的性質(zhì)

2.6.3離散隨機序列的功率譜密度

2.7幾種常見的隨機信號

2.7.1白噪聲

2.7.2高斯隨機信號

2.7.3馬爾可夫隨機信號

本章習題

第3章信號參數(shù)估計與信號檢測基礎(chǔ)

3.1信號參數(shù)估計的基本概念

3.2估計算法的性能指標

3.2.1性能指標

3.2.2隨機信號均值及自相關(guān)函數(shù)的估計

3.3估計性能界——CRB

3.3.1單參數(shù)實常量估計的CRB

3.3.2多參量估計的CRB

3.3.3參數(shù)變換的CRB

3.3.4復參數(shù)估計的CRB

3.4最大似然估計

3.4.1最大似然估計的基本原理

3.4.2變換參數(shù)的最大似然估計

3.5貝葉斯估計

3.5.1代價函數(shù)

3.5.2最小均方誤差估計

3.5.3條件中位數(shù)估計

3.5.4最大后驗概率估計

3.5.5貝葉斯估計舉例

3.6線性最小均方誤差估計

3.6.1隨機參量的線性最小均方誤差估計

3.6.2線性最小均方誤差估計的幾何解釋

3.7最小二乘估計

3.8信號檢測基礎(chǔ)

3.8.1確定性信號檢測

3.8.2隨機信號檢測

本章習題

第4章隨機信號的更新與建模

4.1隨機信號通過的線性系統(tǒng)

4.1.1基本概念

4.1.2線性系統(tǒng)輸入/輸出信號之間數(shù)字特征的關(guān)系

4.2隨機向量的線性變換

4.3離散時間序列的線性模型

4.3.1離散時間序列的自回歸滑動平均模型

4.3.2ARMA模型的傳遞函數(shù)

4.3.3ARMA系統(tǒng)的等效性

4.4ARMA模型的數(shù)字特征

4.4.1互相關(guān)函數(shù)

4.4.2自相關(guān)函數(shù)

4.4.3功率譜

4.5ARMA、AR、MA模型之間的關(guān)系

4.5.1Wold分解定理

4.5.2柯爾莫可洛夫定理

本章習題

第5章隨機信號的濾波

5.1數(shù)字濾波器的基本概念

5.2Wiener濾波

5.2.1最小均方誤差準則與正交性原理

5.2.2WienerHopf正則方程

5.2.3Wiener濾波器的求解

5.3線性預測

5.4卡爾曼濾波

5.5最小二乘濾波

5.6匹配濾波器

5.7自適應(yīng)濾波

5.7.1自適應(yīng)濾波器的基本概念

5.7.2LMS自適應(yīng)濾波器

5.7.3RLS自適應(yīng)濾波

本章習題

第6章功率譜估計

6.1概述

6.2經(jīng)典譜估計的基本方法

6.2.1經(jīng)典譜估計法一——周期圖法

6.2.2經(jīng)典譜估計法二——相關(guān)圖法

6.2.3經(jīng)典譜估計方法的改進

6.3功率譜估計的參數(shù)模型法

6.3.1AR譜估計的相關(guān)函數(shù)法

6.3.2LevinsonDurbin算法

6.3.3AR譜估計的性質(zhì)

6.3.4MA譜估計與ARMA譜估計

6.4特征分解法譜估計

6.4.1Pisarenko諧波分解與相關(guān)矩陣的特征分解

6.4.2子空間法功率譜估計

本章習題

附錄A隨機信號處理的MATLAB仿真實例

A.1最大似然估計與CRB

A.2Wiener濾波

A.3卡爾曼濾波

A.4自適應(yīng)信道均衡

A.5功率譜估計