Spot Modern Tearning Resecking 3 -е издание 3 -го издания Zhang Sianda Tsinghua University University Pres
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Введение в книгу
Автор: Чжан Сянда
Цена: 59 Юань
Раздел: 3-2
ISBN: 9787302408697
Дата публикации: 2015.12.01
Дата печати: 2016.12.01
краткое введение
Эта книга систематически и всесторонне представляет основные теории, репрезентативные методы и некоторые типичные применения современной обработки сигналов.Книга содержит 10 глав, включая случайные сигналы, теорию оценки параметров, обнаружение сигнала, современную спектральную оценку, адаптивные фильтры, расширенный статистический анализ, линейное время преобразования во времени, квадратичное время распределения во времени, разделение слепых сигналов, обработка сигнала массива.Книга широко используется и имеет новый контент, который полностью отражает новые теории, новые технологии, новые методы и новые приложения обработки сигналов, и могут помочь читателям отслеживать новейшие международные разработки в области обработки сигналов как можно скорее.По сравнению со вторым изданием, эта книга добавляет важные приложения, такие как обнаружение сигнала, разделение слепых сигналов и обработка сигнала массива, уделяя больше внимания комбинации теории и применения, что облегчает понимание читателей и самостоятельно изучать.
Эта книга является высококачественным учебником для аспирантов в Университете Цинхуа и высококачественным учебником для высшего образования в Пекине. Учебник, который соответствует международной передовой науке и может использоваться в качестве электроники, коммуникации, автоматизации и компьютеров. Дисциплины, такие как физика, биомедицинская и машиностроение.
Введение редактора
Чжан Сянда родился в округе Сингу, провинция Цзянси, в 1946 году. В 1964 году он был принят в Школу военной телекоммуникационной инженерии Народной Армии освобождения (ныне Университет электронной науки и техники Сиан).После окончания университета в 1970 году он работал на заводе Gansu 5203 в течение 8 лет.
Он был старшим инженером и исследователем в 304 -м институте министерства авиационной промышленности.В 1999 году он был назван первой партией Министерства образования.“ Ученый Чанджян&Rdquo;В основном участвуют в преподавании и исследованиях по обработке сигналов и информации.С 1993 года он обладал специальным пособием правительства Государственного совета;“&Rdquo;, он выиграл четыре награды за награду Национальной награды за естественные науки и министерские науки и технологии в качестве первого человека.Он опубликовал более 100 академических работ и опубликовал много учебников и работ, таких как «современная обработка сигналов», «Анализ и применение матрицы», «Обработка сигналов связи», «Теория матрицы и ее инженерное приложение».Ушел в отставку в университете Цинхуа в октябре 2011 года.
Оглавление
Глава 1 Случайные сигналы
1.1 Классификация сигналов
1.2 Функция корреляции, функция ковариации и спектральная плотность мощности
1.2.1 Функция автокорреляции, функция автоковариации и спектральная плотность мощности
1.2.2 Функция межкорреляции, взаимная ковариационная функция и спектральная плотность взаимной мощности
1.3 Сравнение и идентификация двух случайных сигналов
1.3.1 Независимый, нерелевантный и ортогональный
1.3.2 грамм полиномиальной последовательности&Mdash; стандартная ортогонализация Schmidt
1.4 Линейная система со случайными входами
1.4.1 Спектральная плотность мощности выхода системы
1.4.2 Фильтр с узкополосной полосой
краткое содержание главы
упражнение
Глава 2 Теория оценки параметров
2.1 Оцените производительность саб
2.1.1 НЕБОВАННАЯ Оценка и Асимптотическая беспристрастная оценка
2.1.2 Оцените обоснованность саб
2.2 Информация о Фишере и Крамер&Mdash; Raoinequality
2.2.1 Информация о рыбе
2.2.2Cramer&Mdash; граница Raonext
2.3 БАЙЕ Оценки
2.3.1 Определение функции риска
2.3.2. Оценка. Оценка
2.4 Оценка максимальной вероятности
2,5 Линейная средняя квадратная оценка
2.6 Оценка наименьших квадратов
2.6.1 Оценка наименьших квадратов и ее производительность
2.6.2 Оценка взвешенных наименьших квадратов
краткое содержание главы
упражнение
Глава 3 обнаружение сигнала
3.1 Тест статистической гипотезы
3.1.1 Основные понятия обнаружения сигнала
3.1.2 Теоретическое измерение обнаружения сигнала
3.1.3 Пространство теории решений
3.2 Функция плотности вероятности и функция ошибки
3.2.1 Функция плотности вероятности
3.2.2 Функция ошибки и функция ошибки баланса
3.3 Вероятность обнаружения и вероятности ошибок
3.3.1 Определение вероятности обнаружения и вероятности ошибок
3.3.2 Эффективная функция
3.4Neyman—
3.4.1 Вероятность ложной тревоги и вероятности пропущенной тревоги при обнаружении радиолокационного сигнала
3.4.2Neyman——
3.5 Последовательные критерии максимальной эффективности
3.5.1 Проблема обнаружения сигнала связи
3.5.2 Последовательный тест на максимальную эффективность
3.5.3. Физическая значимость последовательного критерия максимальной эффективности
3.6bayes Руководства
3.6.1bays критерии суждения
3.6.2 Обнаружение формы сигнала бинарного сигнала
3.6.3 Анализ вероятностей обнаружения
3.7Bayes Руководство по выводу
3.7.1 Критерии вероятности минимальной ошибки
3.7.2 Максимальный критерий вероятности задней части
3.7.3 Минимальный максимальный стандарт
3.8 Многомерный тест гипотезы
3.8.1 Проблема тестирования многомерной гипотезы
3.8.2 Критерии Байеса для многомерного теста гипотезы
3.9 Тест множественного гипотезы
3.9.1 Скорость ошибок в тесте множественного гипотезы
3.9.2 Метод управления ошибкой для многократного тестирования гипотез
3.9.3 Многомерная линейная регрессия
3.9.4 Многомерный статистический анализ
краткое содержание главы
упражнение
Приложение 3A Таблица функций ошибки
Глава 4 Оценка современного спектра
4.1 непараметрическая спектральная оценка
4.1.1 Дискретный стохастический процесс
4.1.2 Оценка непараметрической спектра мощности
4.2 стабильный процесс ARMA
4.3 Спектральная плотность мощности стационарного процесса ARMA
4.3.1 Спектральная плотность мощности процесса ARMA
4.3.2 Эквивалент спектра мощности
4.4 Оценка спектра ARMA
4.4.1 Два линейных метода для оценки спектра мощности ARMA
4.4.2 Правильно Yule— Уравнение Уокера
4.4.3 Метод разложения единственного значения для определения порядка AR
4.4.4 Общий метод наименьших квадратов для оценки параметров AR
4.5 Идентификация модели ARMA
4.5.1MA Определение порядка
4.5.2 Оценка параметров мА
4.6 максимальная оценка спектра энтропии
4.6.1burg максимальная оценка спектра энтропии
4.6.2 Левинсон рекурсив
4.6.3berg Алгоритм
4.6.4burg максимальный анализ спектра энтропии и оценка спектра ARMA
4.7 Метод декомпозиции Писаренко
4.7.1 ПИСАРЕНКО Гармоническое разложение
4.7.2 Метод моделирования ARMA для восстановления гармоники
4.8. Расширение метода прони
краткое содержание главы
упражнение
Глава 5 Адаптивный фильтр
5.1 Соответствующий фильтр
5.1.1 Соответствующий фильтр
5.1.2 Свойства соответствующих фильтров
5.1.3 Реализация соответствующего фильтра
5.2 Фильтр Wiener в течение непрерывного времени
5.3 Оптимальная теория фильтрации и фильтр винера
5.3.1 Линейный оптимальный фильтр
5.3.2 Принцип ортогональности
5.3.3wierer Filter
5.4 Кальман фильтрации
5.4.1 Кальман. Проблема фильтрации
5.4.2 Новый информационный процесс
5.4.3 Алгоритм фильтрации Калмана
Адаптивный алгоритм класса 5,5 л.
5.5.1 Алгоритм спуска
5.5.2LMS Алгоритм и его основные варианты
5.5.3 Решенный алгоритм LMS
5.5.4 Выбор параметров обучения.
Статистический анализ эффективности алгоритма 5,5,5 л.
Производительность отслеживания алгоритма 5,5,6 л.
5,6RLS адаптивный алгоритм
5.6.1RLS Алгоритм
5.6.2 Сравнение между алгоритмом RLS и алгоритмом фильтрации Калмана
5.6.3r, Статистический анализ эффективности алгоритма LS
5.6.4 Алгоритм быстрых RLS
5.7 Adative Spectrum Line Enhancer и Notch
5.7.1 Переносная функция спектральной линии усилителя и Notch
5.7.2 Адаптивная выемка на основе фильтра IIR-типа сетки
5.8 Обобщенная боковая доля ластика
5.9 Слепые адаптивные многопользовательские обнаружения
5.9.1.
5.9.2 Алгоритмы LMS и RLS для слепого многопользовательского обнаружения
5.9.3 Калман адаптивный алгоритм для слепого многопользовательского обнаружения
краткое содержание главы
упражнение
……
Глава 6 Усовершенствованный статистический анализ
Глава 7 Линейная частотная трансформация времени
Глава 8 Вторичное распределение частоты времени
ГЛАВА 9 СЛУЖЕНИЕ
Глава 10 Обработка сигнала массива
Рекомендации
индекс