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涂亚庆，杨辉跃，张海涛，肖玮，刘良兵 著

图书标签:

• 信号处理
• 频率估计
• 复杂信号
• 参数估计
• 谱估计
• 自适应滤波
• 雷达信号
• 通信信号
• Python
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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107777

商品编码：29708726788

包装：精装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名:复杂信号频率估计方法及应用

定价：109.00元

售价：74.1元,便宜34.9元,折扣67

作者:涂亚庆,杨辉跃,张海涛,肖玮,刘良兵

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787118107777

字数：

页码：329

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

频率估计作为数字信号处理的重要组成部分，在航空航天、生物医学、通信工程、雷达探测、故障诊断和仪器仪表等众多领域有着广泛应用。纷繁复杂的应用环境中，信号频率呈现出非线性、非平稳、瞬态性和化等特征，针对复杂信号频率估计方法开展研究是现实需求和技术发展的必然趋势。《复杂信号频率估计方法及应用》总结作者团队多年研究成果，深入探讨了复杂信号频率估计的基础理论、技术方法及实际应用。首先，简述了复杂信号频率估计研究的背景与意义，分析了现有典型频率估计方法；然后，系统深入地重点论述了短时信号频率估计的频谱融合方法、端频信号频率估计的计及负频率方法、时变频率估计的自适应陷波器方法、瞬时频率估计方法与VCO非线性度检测；后，将复杂信号频率估计方法应用于线性调频连续波雷达和科里奥利质量流量计两类典型仪表与装置，详细分析了各种条件的比较实验结果和应用验证效果。
　　《复杂信号频率估计方法及应用》特色鲜明，内容新颖，深入浅出，理论联系实际，可供从事数字信号处理理论与方法研究和频率估计方法与应用技术研究的科技工作者阅读与参考，也可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的课程教材与参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

章 绪论
1．1 背景及意义
1．2 频率估计基本方法
1．2．1 能量重心法
1．2．2 相位差法
1．2．3 幅度比值法
1．2．4 分段FFT法
1．2．5 黄金分割法
1．2．6 三角形法
1．2．7 DTFT法
1．2．8 全相位法
1．2．9 大熵谱法
1．3 时变信号频率跟踪方法
1．3．1 Wigner-Ville分布法
1．3．2 短时傅里叶变换法
1．3．3 小波变换法
1．3．4 Radon-Wigner变换法
1．3．5 分数阶傅里叶变换法
1．3．6 局域波分解法
1．3．7 自适应陷波器法
1．4 短时信号频率估计方法
1．4．1 相干平均法
1．4．2 频谱平均法
1．4．3 相位相关法
1．4．4 相位积累法
1．4．5 卡布分布法
1．4．6 多段信号频谱融合法
1．5 端频信号频率估计方法
1．5．1 CZT法
1．5．2 Zoom-FFT法
1．5．3 FFT+FT法
1．5．4 牛顿法
1．5．5 Goetzel细化法
1．5．6 频率抽取法
1．5．7 相位补偿细化法
1．5．8 频域增采样内插法
1．5．9 基于小波变换的频谱细化法
1．6 本书内容与组织
1．7 小结

第2章 短时信号频率估计的频谱融合方法
2．1 信号模型
2．1．1 多段信号概念
2．1．2 多段信号获取
2．2 频谱融合原理
2．2．1 邻近频率信号对短时信号频率估计的影响
2．2．2 现有信号分解结构
2．2．3 异频域信号分解结构
2．3 频谱融合法
2．3．1 异频修正矩阵设计
2．3．2 优加权融合频谱生成
2．3．3 频域相关性分析
2．3．4 相关谱峰值搜索
2．4 频谱融合快速算法
2．4．1 DTFT快速算法设计
2．4．2 加权融合频谱矩阵降维处理
2．4．3 算法计算量分析
2．5 交叉信息融合法
2．5．1 方法原理
2．5．2 交叉信息融合
2．5．3 关键技术
2．6 交叉信息融合快速算法
2．6．1 基本思想
2．6．2 关键技术
……
第3章 端频信号频率估计的计及负频率方法
第4章 时变频率估计的自适应陷波器方法
第5章 瞬时频率估计与VCO非线性度检测
第6章 LFMCW雷达测距应用
第7章 科里奥利质量流量计应用
参考文献

《复杂信号频率估计方法及应用》一书，旨在深入探讨和梳理现代信号处理领域中，针对复杂信号进行精确频率估计的核心理论、关键技术及其广泛的实际应用。本书并非仅罗列各种算法，而是致力于从根本上阐释不同频率估计方法的内在机理、适用场景、性能权衡以及在高难度信号环境下的鲁棒性挑战。 第一部分：信号模型与频率估计基础 本书的开篇，我们将首先构建一个坚实的理论基础，为后续的复杂分析奠定根基。这部分将详细介绍信号的经典数学模型，包括但不限于平稳信号、广义平稳信号以及非平稳信号的特性。对于非平稳信号，我们将着重探讨其频率随时间变化的规律，并引入时频分析的基本概念，如短时傅里叶变换（STFT）、韦格纳-维尔概率分布（WVD）及其改进型，阐明这些工具如何揭示信号的瞬时频率信息。 频率估计的本质是识别信号中隐藏的周期性或谐波成分。因此，本书将深入讲解傅里叶变换（FT）及其在频率分析中的作用，分析其在理想条件下估计单分量信号频率的优势，同时也会揭示其在存在噪声、干扰以及多分量叠加时的局限性。我们会详细讨论传统方法的不足，例如对短时信号的频率分辨率受限，以及对非平稳信号处理能力的欠缺，这为引出更先进的方法提供了理论铺垫。 此外，为了更好地理解复杂信号的频率特性，本书还将回顾概率论与统计学的相关知识，特别是随机过程理论。我们将介绍不同类型的噪声模型，如加性高斯白噪声（AWGN）、脉冲噪声等，并分析它们对频率估计精度的影响。理解这些基础概念，对于评估和比较各种频率估计算法的性能至关重要。 第二部分：经典频率估计方法及其局限性 在搭建了理论框架后，本书将系统回顾并深入剖析一系列经典的频率估计方法。我们首先会详细介绍基于离散傅里叶变换（DFT）的频率估计技术，例如最大熵法（MEM）及其在频率估计中的应用。我们会对其估计算法、复杂度以及在不同信噪比（SNR）下的性能表现进行详细分析。 接着，本书将重点介绍利用信号自相关函数进行频率估计的方法。这包括经典的Yule-Walker方法、Burg方法等，它们在参数模型估计的背景下，能够提供比DFT更高的频率分辨率。我们将深入探讨这些方法的数学原理，推导其估计公式，并通过仿真实验展示它们在特定信号模型下的性能。 然而，任何经典的频率估计方法都存在其固有的局限性。本书将不回避这些缺点，而是深入剖析。例如，DFT方法对信号长度敏感，频率分辨率受限于采样率和信号长度的乘积；基于模型的方法（如AR模型）在模型阶数选择不当时，可能导致频率估计的偏差。对于多分量信号，经典方法往往难以区分相邻频率分量，产生频率混叠。在低信噪比环境下，噪声的干扰会严重影响估计的准确性和稳定性。这些局限性将直接引导我们进入更高级的、更具鲁棒性的估计技术。 第三部分：先进频率估计技术 为了克服经典方法的不足，本书将重点介绍当前发展迅猛且具有更优性能的频率估计技术。这部分是本书的核心，将围绕几种主流的高级方法展开： 谱估方法（Spectral Estimation Methods）： 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 我们将详细阐述MLE在频率估计中的原理，分析其渐近最优性，并介绍一些常用的MLE算法，如Pisarenko Harmonic Decomposition (PHD)及其改进版本。PHD利用子空间分解的思想，能够精确估计信号的频率和幅度，即使在低信噪比下也能获得良好的性能。我们将详细讨论其数学推导过程，以及在实际应用中的实现要点。 子空间方法（Subspace Methods）： 这类方法，如Music算法、Esprit算法，在参数化模型的基础上，通过对协方差矩阵进行特征值分解，将信号子空间和噪声子空间分离，从而实现高分辨率的频率估计。本书将深入讲解这些方法的数学原理，推导其核心公式，并通过大量仿真对比，展示其在多频率分量、窄带信号下的优越性。我们会探讨其对信号模型的要求、计算复杂度以及在不同噪声条件下的性能表现。 高阶谱方法（Higher-Order Spectral Methods）： 针对具有非高斯分布或包含相位耦合的信号，高阶谱方法能够克服二阶统计量方法的局限性，检测并估计其频率。本书将介绍双谱（Bicoherence）、三谱（Triclass）等概念，并讨论如何利用它们来估计信号的频率，尤其是在存在相干干扰的情况下。 时频分析与频率估计（Time-Frequency Analysis for Frequency Estimation）： 改进型时频分布： 除了基础的时频分析工具，本书还将探讨一些专门为频率估计优化的时频方法，例如平滑伪Wigner-Ville分布（SPWVD）、Choi-Williams分布等，它们在抑制交叉项干扰、提高分辨率方面具有显著优势。 基于时频脊线的频率估计： 对于非平稳信号，其频率轨迹（时频脊线）是频率变化的重要体现。本书将介绍如何从时频图谱中提取时频脊线，并通过脊线的形状和位置来精确估计信号的瞬时频率。这包括各种脊线跟踪算法和基于脊线的频率重构方法。 非参数化与自适应频率估计（Non-parametric and Adaptive Frequency Estimation）： 基于机器学习的频率估计： 随着人工智能的发展，本书将引入一些利用机器学习方法进行频率估计的探索，例如基于神经网络的频率识别，以及基于支持向量机（SVM）的频率分类。我们将讨论这些方法的训练、优化以及在复杂信号环境下的潜在优势。 自适应滤波与频率估计： 对于频率可能发生缓慢变化的信号，自适应滤波技术可以实时跟踪频率变化。本书将介绍如何设计和应用自适应滤波器，如LMS（Least Mean Squares）算法的变种，来估计信号的瞬时频率。 在介绍每一种高级方法时，本书都将注重其理论推导的严谨性，详细的算法描述，以及在不同条件下的性能分析。我们会通过大量的仿真实验，将这些高级方法与经典方法进行对比，直观地展示其在信噪比、分辨率、鲁棒性等方面的优势。 第四部分：复杂信号及其频率估计的挑战 现实世界中的信号往往远比理想模型复杂。本书将专门开辟一个章节，深入探讨复杂信号的特点及其对频率估计带来的挑战： 多分量信号： 多个频率分量叠加在一起，尤其是在频率接近时，会造成频率混叠和估计困难。我们将分析不同方法的频谱重叠与分辨率能力，以及如何通过特定算法（如PHD、Music）来分离和估计密集频率分量。 非平稳信号： 信号的频率随时间变化，如FM信号、Chirp信号、生物信号中的节律性变化等。本书将深入探讨如何利用时频分析方法、瞬时频率估计技术来准确捕捉和跟踪这些动态频率变化。 低信噪比信号： 噪声的干扰是频率估计中最常见的问题。我们将系统分析不同程度噪声对各类频率估计方法的影响，并重点介绍在低信噪比下仍能保持良好性能的鲁棒性算法，如基于子空间的方法和一些专门设计的抗噪声算法。 带外干扰与杂波： 在雷达、通信等应用中，信号会受到各种强烈的带外干扰和杂波的影响。本书将探讨这些干扰的特性，以及如何通过信号预处理、自适应滤波或特征提取来抑制它们，从而提高目标信号的频率估计准确性。 非线性和非线性调制信号： 一些信号在传输过程中会经历非线性失真，或者本身就是非线性调制产生的。本书将分析这些非线性效应如何影响信号的频谱，并探讨是否存在适用的频率估计技术。 具有相位耦合的信号： 信号的多个分量之间可能存在确定的相位关系，这种相位耦合会影响二阶统计量的分析。本书将介绍如何利用高阶谱方法来处理这类信号。 第五部分：频率估计方法在各领域的应用 理论与方法的探讨最终是为了服务于实际应用。本书将详细阐述各种频率估计方法在多个重要领域的实际应用，这不仅能巩固读者的理论理解，更能激发其在实际工程中运用这些技术的灵感。 通信系统： 调制识别： 准确的频率估计是识别不同调制方式（如FSK, PSK, QAM）的关键。本书将讨论如何利用频率特征来区分和识别调制信号。 载波同步： 在接收端恢复发送端的载波频率，对于解调至关重要。我们将介绍如何利用频率估计技术来实现高效的载波同步。 认知无线电： 在动态变化的无线电频谱中，快速准确地估计信号频率是实现频谱感知和动态频谱接入的基础。 雷达系统： 目标检测与参数估计： 雷达信号的频率（或多普勒频移）携带着目标的速度信息。本书将讨论如何利用频率估计技术来检测目标并测量其速度。 动目标显示（MTI）与动目标探测（MTD）： 这些技术依赖于准确的频率信息来区分静止和运动目标。 电子对抗： 干扰信号的频率分析是识别和对抗干扰的关键。 生物医学信号处理： 脑电图（EEG）与心电图（ECG）分析： 脑电图中的各种节律（如Alpha, Beta波）以及心电图的QRS波群特征，都与特定频率成分相关。本书将介绍如何利用频率分析来识别和分析这些生物信号的特征，用于疾病诊断和研究。 语音信号处理： 语音的基频（F0）估计是语音合成、识别和分析的基础。我们将讨论如何从语音信号中提取基频信息。 机械故障诊断： 旋转机械的故障检测： 轴承、齿轮等机械部件的损坏会产生特定的振动频率。本书将介绍如何通过分析振动信号的频率成分来诊断机械故障，预测维护需求。 声学与地震学： 声源定位与识别： 通过分析声音信号的频率特征，可以判断声源的类型和位置。 地震波分析： 地震波的频率成分携带着关于地层结构和地震源特性的重要信息。 在介绍每个应用领域时，本书都会结合具体的信号特性和工程需求，详细说明所介绍的频率估计方法是如何被应用的，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。 第六部分：性能评估与未来展望 为了科学地评估各种频率估计方法的性能，本书将提供详细的性能评估框架。这包括： 理论性能界限： 介绍克拉美-罗界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）等理论性能下限，作为衡量任何估计器性能的基准。 仿真实验设计： 提供设计和进行仿真实验的指导，包括如何设置仿真参数、生成合成信号、添加噪声、计算性能指标（如均方根误差、偏离度、分辨率、鲁棒性）。 常用性能指标： 详细解释如何计算和解读均方误差（MSE）、信噪比（SNR）、频率分辨率、频率准确度、算法的计算复杂度等关键性能指标。 最后，本书将对未来频率估计领域的研究方向进行展望。这可能包括： 低复杂度、实时性强的频率估计算法： 尤其是在嵌入式系统和实时处理场景下，对算法的计算效率要求极高。 面向极端条件（如超低信噪比、极窄带信号）的频率估计： 进一步拓展频率估计的适用边界。 结合深度学习与信号处理的混合模型： 利用深度学习强大的特征提取能力，与传统信号处理理论相结合，开发更高效、更鲁棒的频率估计器。 分布式频率估计： 在传感器网络等场景下，如何协同多个传感器进行频率估计。 频率估计在量子信号处理中的应用探索。 本书旨在成为信号处理领域研究者、工程师以及高年级本科生和研究生的一本重要参考书，帮助他们系统地掌握复杂信号频率估计的理论精髓和工程实践。通过对理论的深入挖掘、方法的细致剖析、应用的广泛展示以及对未来趋势的积极展望，本书将有力地推动复杂信号频率估计技术的发展和应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻让人联想到精密与深度。我本来以为这会是一本偏理论性的著作，里面堆砌着枯燥的公式和抽象的数学模型，但翻开目录后才发现，作者的叙事方式非常平易近人。他似乎有一种魔力，能把那些看似高不可攀的信号处理概念，用非常直观的类比和生动的实例串联起来。特别是关于超分辨算法的章节，作者并没有止步于介绍经典方法，而是深入探讨了它们在实际工程中的局限性，这一点非常宝贵。我记得他用了一个关于声纳定位的例子，清晰地解释了为什么传统方法会“糊掉”目标，而新型算法又是如何“拨开迷雾”的。阅读过程中，我时不时会停下来，拿出纸笔，不是为了演算那些复杂的证明，而是为了梳理作者构建的逻辑框架。这本书的排版和注释也值得称赞，字体大小适中，关键术语的解释深入浅出，使得即便是初次接触这个领域的读者，也能感受到一种被引导的顺畅感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构非常巧妙，它采用了“问题驱动”的叙事模式。每一章的开头，都不是直接抛出理论，而是先设置一个现实中难以解决的“难题”场景，比如“如何分辨两个靠得非常近的频率成分？”或者“在低速运动物体中如何准确锁定其多普勒频移？”。这种设置极大地激发了读者的好奇心和探索欲。当你带着一个清晰的目标进入章节时，自然会对随后的数学工具和算法模型产生强烈的学习动机。与我之前阅读的那些按时间顺序或按工具分类的书籍相比，这种以应用场景为导向的结构，使得知识点之间的关联性更强，更容易形成系统的知识网络。此外，作者在每章末尾的“拓展阅读”部分也做得非常到位，给出了最新的研究动态和相关论文的指引，保证了这本书内容的生命力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我认为很大程度上体现在其对“应用”二字的深刻理解和践行上。市面上很多教材在讲完原理后就戛然而止，留给读者的是“知其然不知其所以然”的困惑。然而，本书的后半部分，简直就是一本实战手册。它没有停留在理想化的白噪声环境下，而是将重点放在了现实世界中信号的“污垢”——干扰、噪声、多径效应等。我特别欣赏作者在处理实际数据时所展现出的那种严谨与务实。例如，在介绍某一种迭代优化算法时，他不仅给出了收敛性的理论保证，还配上了不同信噪比下的仿真结果对比图。这些图表制作得非常精良，直观地展示了算法性能的波动边界。对于我们这些需要将实验室成果转化为工程产品的工程师来说，这种“落地”的视角是至关重要的。它不是在描绘一个完美的数学世界，而是在教我们如何在这个充满缺陷的物理世界中，最大限度地榨取出信号的有效信息。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的写作风格属于那种需要读者投入精力的类型，它绝非可以轻松翻阅的“快餐读物”。作者的学术功底毋庸置疑，行文间充满了对底层物理机制的深刻洞察。在某些章节，比如涉及随机过程和矩阵分解的部分，其推导过程的详尽程度几乎可以媲美研究生教科书。这对于我这种已经工作了一段时间，希望巩固基础知识的专业人士来说，是一种挑战也是一种享受。我发现，很多困扰我已久的技术细节，在作者的笔下被层层剥开，露出了清晰的本质。不过，我也得承认，对于没有扎实微积分和线性代数背景的读者，可能需要配合其他参考资料才能完全跟上节奏。它更像是一部深度访谈录，作者在与读者进行一场高水平的智力对话，要求你必须保持高度的专注力，才能跟上他思维的跳跃和拓展。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来概括这本书的阅读体验，我会选择“震撼”。这种震撼并非来自花哨的图表或夸张的语言，而是源于作者对所涉及领域知识的全面掌控和深入挖掘。它让我意识到，我们日常所依赖的许多“标准”算法，其实都有其特定的适用边界和潜在的缺陷。书中对一些前沿方法的阐述，比如基于稀疏表示的估计技术，不仅清晰地解释了其数学原理，更重要的是，它深入分析了这些方法在面对实际系统非线性和时变特性时的表现。特别是关于参数估计的统计效率分析，作者的论述严谨而深刻，让我对“最优”这个概念有了全新的理解。这本书无疑是为那些不满足于停留在应用层面的技术人员准备的，它鼓励你深入底层，去质疑、去优化、去创造属于自己的解决方案。它提供了一个坚实的理论基石，让你有信心去探索更深更远的前沿领域。