動態數據建模與處理

隨機信號的參數估計 arma模型的參數估計 小波變換的數字計算與濾波器組

基本信息

出版社: 天津大學出版社; 第1版 (2005年2月1日)
外文書名: Modeling and Processing of Dynamic Data
叢書名: 新世紀高等學校研究生適用教材
平裝: 325頁
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 9787561820841, 7561820844
條形碼: 9787561820841
商品尺寸: 25.8 x 18.2 x 1.4 cm
商品重量: 422 g
ASIN: B001171BH2

商品描述

內容簡介

全書從現代信號處理技術的理論、實現、套用幾個方面著手,重點介紹現代信號處理技術的共性知識,討論信息獲取、處理及傳輸過程中的基本理論和基本方法,結合儀器科學與技術領域的特點,介紹現代信號處理的套用和實現技術。主要內容全部來源於相近學科近年來科研課題所涉及的實際技術問題,包括時間序列分析、譜分析、自適應信號處理、小波分析、神經網路技術、模式識別技術、模糊信息處理等。本書可作為現代信號處理有關的各專業研究生教材或教師教學參考書,也可作為相關專業的研究工作者和工程技術人員的參考書。

目錄

第1章 隨機信號及其統計描述
1.1 隨機信號
1.2 隨機信號的功率譜
1.3 隨機信號通過線性系統
1.4 隨機信號的參數估計
1.5 相關函式的估計
思考與練習
第2章 時間序列及其參數模型
2.1 回歸與差分方程
2.2 arma模型
2.3 arma過程的自相關函式
2.4 arma模型的參數估計
2.5 模型階數估計
2.6 時間序列預報
思考與練習
第3章 譜分析
3.1 傳統功率譜估計
3.2 ARMA譜估計
3.3 最大熵譜估計
3.4 最大似然譜估計
思考與練習
第4章 匹配濾波器
4.1 白噪聲背景下的匹配濾波器
4.2 非白噪聲下的匹配濾波器
4.3 離散時間序列的匹配濾波器
4.4 信號波形未知時構造匹配濾波器方法
思考與練習
第5章 維納濾波器
5.1 維納-霍夫積分方程及其求解
5.2 維納濾波器誤差與輸入信號正交性
5.3 離散維納濾波器
5.4 維納濾波用於信號預測
5.5 後驗維納濾波
思考與練習
第6章 自適應濾波
6.1 緒論
6.2 自適應最小均方程差濾波
6.3 自適應最小二乘濾波
6.4 自適應信息處理的套用
思考與練習
第7章 小波變換與多解析度分析
7.1 時變信號與聯合時頻分析
7.2 連續小波變換
7.3 多解析度分析
7.4 小波變換的數字計算與濾波器組
7.5 由濾波器確定尺度函式和小波函式
7.6 小波變換用於表徵信號的突變性質
7.7 信號的理想重建
思考與練習
第8章 人工神經網路
8.1 緒論
8.2 人工神經網路基礎知識
8.3 前饋型神經網路
8.4 反饋型神經網路
8.5 隨機型神經網路模型
8.6 自組織

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