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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
• MATLAB

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107777

商品编码：29715348435

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

：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

《现代通信系统中的信号分析与处理》 概述 在瞬息万变的现代通信领域，对信号的精确理解和高效处理是构建稳定、可靠通信系统的基石。本书《现代通信系统中的信号分析与处理》旨在深入探讨通信信号在时域、频域以及更广阔的信号空间中的内在特性，并在此基础上，系统介绍一系列先进的信号分析与处理技术，为读者提供一套完整而实用的理论框架和实践指南。本书内容侧重于信号的深层解析，而非特定应用场景下的局部优化，力求揭示信号处理的普适性原理，从而赋能读者在不同通信技术背景下都能游刃有余地应对挑战。 核心内容 本书的核心内容围绕着通信信号的“解析”与“重构”展开，通过深入剖析信号的构成要素和传播规律，引申出多种有效的处理手段。 第一部分：通信信号的理论基础与建模 绪论：通信信号的本质与重要性 本章将首先阐述通信信号在信息传递中的核心地位，强调对信号特性的深刻理解是实现高效、准确通信的前提。我们将追溯信号理论的发展脉络，聚焦于现代通信系统中信号所面临的挑战，如噪声、失真、多径效应等，并引出信号分析与处理在克服这些挑战中的关键作用。本章还将简要介绍本书的整体结构和学习路线，为读者搭建一个清晰的学习认知框架。 随机过程理论及其在信号建模中的应用 通信信号往往具有随机性，其内在统计特性对信号的处理至关重要。本章将深入介绍随机过程的基本概念，包括平稳性、独立增量过程、马尔可夫过程等，并详细阐述其在描述和建模各类通信信号（如噪声、信道衰落、用户到达等）中的具体应用。我们将重点讲解高斯过程、泊松过程等经典模型，以及如何利用这些模型来近似和预测通信系统的行为。此外，本章还将探讨功率谱密度（PSD）作为描述随机信号频域特性的重要工具，并介绍其计算方法与性质。 调幅、调频、调相信号的时频域分析 调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）是信息调制最基本的三种方式。本章将从信号的数学表达式出发，深入分析这些调制信号在时域上的波形特征，以及它们在频域上的频谱分布。我们将详细推导不同调制方式下信号的功率谱，并探讨其带宽特性。通过对这些基础调制信号的深入理解，读者可以为后续学习更复杂的调制技术打下坚实基础，并能更好地理解频谱利用率和抗干扰能力等关键性能指标。 数字信号表示与基本变换 随着数字通信的普及，理解数字信号的表示和处理方法变得尤为重要。本章将介绍离散时间信号、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等基本概念。我们将重点讲解DFT如何将时域离散信号映射到频域离散频谱，FFT作为DFT的高效计算算法，其原理和实现方式也将得到详细阐述。此外，本章还将涉及卷积、相关等基本运算，它们是许多信号处理算法的基础。 第二部分：通信信号的特征提取与分析技术 时域信号分析：瞬时特征与包络提取 本章将聚焦于信号在时间维度上的变化特性。我们将介绍瞬时频率、瞬时幅度和瞬时相位等概念，并阐述如何通过这些瞬时特征来洞察信号的动态行为。对于幅度调制的信号，包络提取是关键的一步，本章将介绍多种包络提取方法，并分析其适用场景和局限性。同时，也将涉及信号的时域积分、微分等操作，以及它们在信号解调和特征提取中的作用。 频域信号分析：频谱估计与分辨率 本章将深入探讨信号的频域特性，这是理解信号成分、带宽以及干扰的关键。我们将详细介绍多种频谱估计方法，包括周期图法、Welch法、Bartlett法等，并分析它们在计算精度、方差以及分辨率方面的优缺点。特别地，本章将重点讨论频谱分辨率的概念，以及如何通过改进算法或增加观测时长来提高频谱估计的精度。理解频谱信息对于识别不同信号源、评估信道带宽以及进行频谱监测等任务至关重要。 短时傅里叶变换（STFT）及其在非平稳信号分析中的应用 许多通信信号，如语音、雷达信号等，其频谱特性会随时间发生变化，属于非平稳信号。本章将介绍短时傅里叶变换（STFT）这一分析非平稳信号的经典工具。我们将详细阐述STFT的原理，即通过对信号进行分帧和加窗，然后计算每个短时帧的傅里叶变换来揭示信号的瞬时频谱。本章还将深入讨论窗函数的设计原则及其对STFT性能的影响，包括分辨率和频率泄漏等问题。STFT在语音识别、音频信号分析以及动态频谱分析等领域有着广泛的应用。 小波变换及其在多分辨率信号分析中的优势 与STFT在时间和频率上具有固定分辨率不同，小波变换（Wavelet Transform）能够提供多分辨率分析能力，即在高频区域具有高时间分辨率和低频率分辨率，而在低频区域具有低时间分辨率和高频率分辨率。本章将系统介绍小波变换的基本原理，包括母小波的选择、尺度变换与时间位移。我们将详细讲解连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并重点阐述小波变换在信号去噪、特征提取、信号压缩等方面的优势。通过小波变换，我们可以更精细地捕捉信号在不同尺度上的细节信息。 第三部分：通信信号处理的现代方法与技术 自适应滤波及其在信号增强与干扰抑制中的作用 自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，从而实现信号的优化处理。本章将介绍多种经典的自适应滤波算法，如最小均值平方（LMS）算法及其变种（如NLMS、RLS），并深入分析其收敛性能和复杂度。我们将重点阐述自适应滤波在通信系统中的应用，例如噪声消除、均衡（Equalization）、以及干扰抑制（Interference Cancellation）等，并提供具体的应用实例分析。 盲信号分离（BSS）与独立成分分析（ICA） 在许多复杂的通信场景中，信号的来源是未知的，并且信号可能混合在一起。盲信号分离（BSS）技术的目标是在不知道源信号和混合模型的情况下，从混合信号中分离出原始的独立信号。本章将重点介绍独立成分分析（ICA）这一强大的BSS方法。我们将深入探讨ICA的数学原理，包括最大化信号的统计独立性或非高斯性等度量准则，并介绍几种经典的ICA算法，如FastICA。BSS和ICA在通信接收端信号分离、多用户检测以及特征提取等领域具有重要的理论和应用价值。 信号重构与插值技术 在信号传输过程中，可能会出现数据丢失或采样率不匹配等问题，此时需要对信号进行有效的重构和插值。本章将介绍多种信号重构与插值技术，包括零阶保持、线性插值、样条插值等经典方法。在此基础上，我们将深入探讨基于采样定理的信号重构理论，并介绍更先进的基于模型的方法，例如利用信号的稀疏性或低秩性进行信号重构。这些技术对于处理实际通信系统中的数据缺失和信号恢复至关重要。 信号处理在现代通信系统中的前沿探索 本章将视野放宽，介绍信号处理技术在当前和未来通信系统中的一些前沿应用和发展方向。我们将探讨机器学习与深度学习在通信信号处理中的融合，例如利用神经网络进行信道估计、信号检测和频谱感知。此外，还将涉及信号处理在认知无线电、软件定义网络（SDN）以及5G/6G通信等新兴技术中的角色，例如智能频谱管理、波形设计以及系统优化等。本章旨在激发读者对信号处理领域未来发展的思考和探索。 本书特色 理论与实践相结合： 本书在介绍理论知识的同时，也穿插了大量的实际应用案例和数学推导，力求让读者在理解理论的基础上，掌握实际操作的能力。 系统性与全面性： 本书内容覆盖了通信信号分析与处理的各个关键环节，从基础理论到现代技术，提供了一个完整的知识体系。 深度与广度并存： 本书既深入剖析了核心信号处理算法的原理，也广泛介绍了其在不同通信场景下的应用，帮助读者建立全局观。 语言严谨，逻辑清晰： 本书采用严谨的数学语言和清晰的逻辑结构，确保内容的准确性和易读性。 面向读者群： 本书适合通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的本科生、研究生，以及从事通信系统设计、研发和优化的工程师和研究人员。 结论 《现代通信系统中的信号分析与处理》是一部旨在为读者提供坚实理论基础和丰富实践经验的专著。通过对通信信号的深度解析，本书将帮助读者掌握处理复杂信号的必备技能，从而在不断发展的通信技术浪潮中，成为一名优秀的信号分析与处理专家。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常严谨，学术气息浓厚，但又不至于让人望而却步。作者似乎有一种将复杂概念“碎片化”并以清晰逻辑串联起来的魔力。他善于使用类比和生动的比喻来解释那些初看之下令人困惑的数学细节。我尤其喜欢作者在讨论某些经典方法局限性时所采用的批判性视角。他没有盲目推崇某一种“万能”方法，而是客观地指出每种方法适用的条件和潜在的弱点，这种平衡的论述方式，培养了读者独立思考的能力。对于初学者而言，它像一位耐心的导师，步步引导；对于资深研究者来说，它又像一本值得反复查阅的工具书，提供了许多新的启发点和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，最让我感到惊喜的是作者在软件实现和仿真验证部分所提供的细节。书中提及的许多算法，都附带有详细的伪代码甚至MATLAB/Python实现框架的描述。这极大地弥补了理论书籍在实践操作上的鸿沟。很多时候，我们理解了公式，却不知道如何在代码中高效地实现。而这本书直接提供了清晰的实现思路和关键参数的选择依据，使得读者能够迅速地将理论转化为可运行的程序进行验证和修改。这种“理论+代码”的组合拳，对于工程背景的读者来说，是无价的资源，极大地加速了知识的转化和应用过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当吸引人，封面的色彩搭配既专业又不失现代感，让人在书店里一眼就能注意到。内页的纸张质量也属上乘，触感光滑，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别欣赏作者在排版上花费的心思，图文并茂的布局使得那些原本可能枯燥的理论公式变得生动起来。例如，对于一些关键算法的流程图展示，逻辑清晰，步骤明确，极大地降低了理解门槛。而且，书籍的章节划分非常合理，从基础理论的铺陈到高级应用的探讨，过渡自然流畅，读者可以循序渐进地构建自己的知识体系。这本书的索引和术语表也做得非常详尽，为深入研究提供了极大的便利，查阅特定概念时事半功倍。总的来说，从物理形态到内容组织，这本书都体现出出版方和作者对读者的尊重与专业精神。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在参考文献和前沿技术追踪方面做得非常出色。它不仅仅局限于经典的信号处理理论，还大量引用了近五年内的高质量期刊和会议论文，体现了作者对该领域最新进展的密切关注。例如，书中对某些基于机器学习的估计技术在特定场景下的性能评估，其数据的广度和深度令人印象深刻。这使得这本书不仅仅是一本教材，更像是一份该领域的“状态报告”。通过这本书，我得以快速了解当前研究的前沿热点和尚未解决的挑战，这对我后续的研究方向选择起到了决定性的指导作用。这种与时俱进的特性，是很多老旧教材所不具备的宝贵品质。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是其理论深度与工程实践的完美结合。作者似乎没有停留在抽象的数学推导上，而是将每一个核心概念都紧密地与实际应用场景联系起来。书中对不同环境下的干扰模型进行了细致入微的分析，这些分析绝非纸上谈兵，而是基于大量实际测量数据和仿真验证得出的结论。特别是关于特定非平稳信号处理的那几个章节，深入剖析了时频分析工具的局限性，并提出了更具鲁棒性的解决方案，这对于我们处理真实世界的复杂数据至关重要。书中提供的案例分析详实可靠，不仅仅是给出结果，更重要的是展示了“如何思考”——即面对一个实际问题时，应该如何选择、定制和优化相应的处理流程。这种教学方法，远胜于单纯的知识灌输。