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| 編輯推薦： |
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《现代信号分析与处理》针对仪器类专业课程的特点编写，将信号处理的理论和方法与MATLAB软件应用相结合，便于学生掌握方法、获得能力。
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| 內容簡介： |
本书针对测控技术与仪器专业课程体系的特点进行内容选择并编写,系统地介绍了现代信号处理的基本理论与分析方法。全书共8章，分别介绍了时域离散随机信号分析的理论基础、功率谱估计、小波分析及应用、现代信号滤波技术，包括卡尔曼滤波、自适应滤波及粒子滤波器等。
本书作为教材，努力做到深入浅出、论述清楚。为帮助读者深入理解书中的基本理论和基本分析方法，同时介绍了科学计算应用软件MATLAB，以及与本课程相关的函数和实例等，解决了本课程中各实例计算量大的问题，同时也提高了读者的科学计算能力。
本书可作为理工科大学与信号处理相关专业的硕士研究生学位课或选修课的教材或参考书，而且其内容的广度和深度也适合广大科技工作者自学和进修。
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| 目錄：
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目录
第1章绪论
1.1现代信号分析的目的与意义
1.2信号分析基础
1.2.1随机矢量正交
1.2.2内积空间与正交分解
1.2.3正交投影定理
参考文献
第2章随机信号分析与处理基础
2.1引言
2.2随机信号的描述
2.2.1随机信号及其统计描述
2.2.2随机信号的数字特征
2.3平稳随机信号
2.3.1随机信号的各态历经性
2.3.2各态历经平稳随机信号自相关函数的性质
2.4随机信号的联合概率分布和互相关函数
2.4.1两个随机信号的联合概率分布
2.4.2互相关函数及其性质
2.5正态随机信号
2.5.1正态随机信号的定义
2.5.2平稳正态随机信号
2.6随机信号的分类与频域描述
2.6.1随机信号的分类
2.6.2随机信号的频域特征
2.7随机信号通过线性系统的分析
2.7.1平稳随机信号通过线性系统
2.7.2非平稳随机信号通过线性系统
2.7.3随机信号通过非线性系统
2.8随机信号模型
2.8.1谱分解定理与平稳随机信号模型分类
2.8.2AR模型
2.8.3MA模型
2.8.4ARMA模型
2.8.5平稳随机过程3类模型之间的关系
参考文献
第3章功率谱估计
3.1引言
3.2经典谱估计
3.2.1自相关函数的估计及BT法
3.2.2周期图作为功率谱的估计
3.2.3经典谱估计改进方法
3.3现代谱估计
3.3.1自回归模型法
3.3.2MA模型法和ARMA模型法
3.4最大熵谱估计法
3.4.1最大熵谱估计法的基本思想及其与线性预测AR模型法的等价性
3.4.2LevinsonDurbin递推算法
3.5预测误差格型滤波器及伯格递推算法
3.5.1预测误差格型滤波器
3.5.2Burg递推算法Kp的确定
3.5.3关于AR模型阶次的选择
参考文献
第4章维纳滤波与卡尔曼滤波
4.1引言
4.2匹配滤波器
4.2.1匹配滤波器的原理
4.2.2匹配滤波器单位冲激响应
4.2.3匹配滤波器输出
4.3维纳滤波器
4.3.1离散维纳滤波器的时域解
4.3.2离散维纳滤波器的z域解
4.3.3维纳预测器
4.3.4维纳预测器的计算公式
4.3.5纯预测器
4.3.6一步线性预测器
4.3.7FIR维纳滤波器的MATLAB仿真
4.4卡尔曼滤波器
4.4.1离散状态方程及其解
4.4.2量测方程
4.4.3卡尔曼滤波器的递推算法
4.4.4卡尔曼滤波的MATLAB实现
参考文献
第5章自适应滤波器
5.1引言
5.2自适应横向滤波器
5.2.1自适应线性组合器和自适应FIR滤波器
5.2.2性能函数表示式及其几何意义
5.2.3最陡下降法
5.2.4最小均方算法
5.3最小二乘自适应滤波器
5.3.1最小二乘滤波
5.3.2递推最小二乘法
5.3.3自适应滤波器的MATLAB仿真
5.4自适应滤波器的应用
5.4.1自适应对消
5.4.2自适应陷波器
5.4.3自适应逆滤波
5.4.4预测及信号分离
参考文献
第6章小波分析与应用
6.1短时傅里叶变换
6.2小波分析
6.2.1小波分析概念
6.2.2小波分析与傅里叶变换的区别
6.3常用小波函数介绍
6.3.1Haar小波
6.3.2Daubechies小波
6.3.3Mexican Hat小波
6.3.4Morlet小波
6.3.5Meyer小波
6.4连续小波变换
6.4.1定义
6.4.2连续小波变换的计算
6.4.3连续小波变换的逆变换
6.4.4连续小波变换的性质
6.4.5频率离散化重构原信号（二进小波）
6.4.6时频离散化重构原信号（框架）
6.4.7小波级数
6.5离散小波变换
6.5.1定义
6.5.2小波框架理论
6.5.3离散小波变换的计算
6.5.4离散小波变换的逆变换与重建核问题
6.6多分辨率分析与Mallat算法介绍
6.6.1尺度函数与尺度空间
6.6.2多分辨率分析概念
6.6.3多分辨率分析及尺度函数性质
6.6.4Mallat算法介绍
6.7小波包分析简介
6.7.1小波包定义
6.7.2小波包性质
6.7.3小波包的空间分解
6.7.4小波包算法
6.7.5小波包在图像边缘检测中的应用
6.8提升小波
6.8.1提升小波的概念及运算步骤
6.8.2用提升方法构造传统小波
6.8.3提升小波在图像处理中的应用
6.9小波分析在信号分析中的应用
参考文献
第7章现代信号处理方法简介
7.1引言
7.2HHT变换简介及应用
7.2.1HHT概述
7.2.2固有模态函数概念
7.2.3经验模式分解
7.2.4HHT变换
7.2.5HHT的应用
7.3粒子滤波器简介及应用
7.3.1粒子滤波概述
7.3.2贝叶斯滤波
7.3.3粒子滤波理论及示例
7.3.4粒子滤波器应用
7.4盲信号分析基础
7.4.1盲信号分离问题
7.4.2独立分量分析
7.4.3因子分析和独立因子分析
7.4.4盲解卷与多道盲解卷均衡问题
7.4.5BSP的应用
参考文献
第8章MATLAB语言在信号分析中的应用
8.1MATLAB简介解决工程与科学实际问题的强大工具
8.2MATLAB编程环境和常用语句介绍
8.2.1变量与赋值
8.2.2矩阵的建立
8.2.3特殊矩阵
8.2.4算术运算
8.2.5程序结构语句
8.2.6MATLAB常用数学函数
8.3MATLAB随机信号处理函数库简介
8.4MATLAB维纳滤波和卡尔曼滤波函数
8.5MATLAB自适应滤波函数库
8.6MATLAB小波分析函数库简介
参考文献
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前言信号与信息处理学科是信息科学的重要组成部分，该学科水平的高低反映了一个国家的整体科技水平。它的理论基础涉及众多学科，但其成果又对这些学科的发展起着重要的促进作用； 它的应用范围甚广，如通信、航天航空、雷达、声呐、地震勘探，以及生物、医学仪器、振动工程和射电天文等领域。因此，它已经成为理论与实践并重，在高新技术领域占有重要地位的新兴学科。信号处理应用领域不断扩大，一般的信号处理方法难以完全满足实际工程的需要，从而促进人们在信号处理理论和方法方面不断创新与探索，例如从线性因果最小相位系统的研究到非线性非因果非最小相位系统的研究，从平稳高斯信号的分析到非平稳非高斯信号的分析，这些已成为现代信号处理研究热点的一个方面。现代信号处理研究的又一个特色是理论与实用研究同步进行，对系统的分析已不再限于理想模型，而是考虑各种实际因素，研究其鲁棒性； 同时对性能也不再限于定性描述，而要作出统计性能评价，使理论和实际在更高的水平上密切结合； 既重视基础理论的研究，又重视实际实现和应用的研究。本书力求系统而深入地介绍信号处理的主要新理论和新技术，使广大读者尽快跟踪现代信号处理的发展趋势与热门的研究方向。同时，本书将信号处理的理论和方法与MATLAB科学技术软件结合起来，给出了大量用MATLAB软件编写的程序和算例，使读者在学习相关理论的同时，也学习MATLAB用于信号处理的方法，使两者互相促进。这不仅可以加深对各种信号处理理论的理解和认识，而且可以锻炼实际处理信号的能力。全书共8章，由卜雄洙负责编写第1、2、3章和第8章，吴键编写第4、5章，牛杰编写第6、7章。全书由卜雄洙完成统稿工作。在编写过程中参阅了许多国内外同行撰写的文献资料，在此向这些作者深表谢意。同时，编者的研究生们为本书的完成付出了辛勤的劳动，在此表示衷心的感谢。感谢南京理工大学研究生院研究生教材专著建设项目的资助，感谢清华大学出版社为本书的出版付出的辛勤劳动。由于作者水平有限，书中有不当之处，敬请读者批评指正。编者
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