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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 平稳信号和非平稳信号
1.2 常用的非平稳信号
1.3 多项式相位信号的基本知识
1.4 多项式相位信号的研究意义和现状
1.4.1 研究意义
1.4.2 研究现状
1.5 本章小结
参考文献
第2章 信号检测与参数估计基础
2.1 信号的频谱分析
2.2 假设检验
2.3 恒虚警检测
2.4 基本的估计理论
2.4.1 最大似然估计法
2.4.2 贝叶斯估计法
2.5 内积与范数
2.6 本章小结
参考文献
第3章 多项式相位信号处理基础
3.1 多项式相位信号模型
3.2 时频分析
3.2.1 线性时频表示
3.2.2 非线性时频表示
3.3 相位变换
3.4 经典的参数估计算法
3.4.1 离散多项式相位变换算法
3.4.2 HAF算法
3.4.3 PHAF算法
3.4.4 CPF算法
3.5 本章小结
参考文献
第4章 多项式相位信号检测技术
4.1 多项式相位信号的传统检测方法
4.2 基于稀疏分解的多项式相位信号检测分析
4.3 基于稀疏分解的多项式相位信号检测算法
4.4 本章小结
参考文献
第5章 基于稀疏分解的多项式相位信号参数估计
5.1 相位差分变换算法
5.2 相位展开估计算法
5.3 PHAF算法
5.4 稀疏分解及匹配追踪算法
5.5 基于稀疏分解的二阶多项式相位信号参数估计
5.6 基于稀疏分解的高阶多项式相位信号参数估计
5.7 基于子空间的三阶多项式相位信号稀疏分解参数估计
5.8 本章小结
参考文献
第6章 基于PCPF-HAF参数估计的不确定性分析
6.1 现有多分量多项式相位信号参数估计存在的不足
6.2 PCPF-HAF算法
6.2.1 CPF算法
6.2.2 PCPF-HAF算法在估计多分量多项式相位信号参数中的不确定性分析
6.3 PCPF-HAF算法不确定性问题的解决
6.4 本章小结
参考文献
第7章 基于PCPF-HAF优化的多分量多项式相位信号参数估计
7.1 利用非一致间隔信号采样方法实现FFT
7.2 基于K-means聚类算法的频率估计
7.3 M点移动平均滤波/相位展开算法改进参数估计分析
7.4 利用SVD改进信号的幅值参数估计
7.5 基于PCPF-HAF优化的多分量多项式相位信号参数估计算法
7.6 基于PCPF的多分量三阶多项式相位信号参数估计
7.7 本章小结
参考文献
第8章 基于字典学习的多项式相位信号去噪
8.1 微弱信号检测及信号去噪研究现状
8.2 字典学习去噪算法研究现状
8.3 基于RLS-DLA的字典学习去噪算法
8.4 本章小结
参考文献
第9章 基于压缩感知的多项式相位信号参数估计
9.1 压缩感知理论
9.2 快速稀疏分解算法
9.3 基于压缩感知的LFM信号参数估计
9.4 多项式相位信号的压缩感知
9.5 本章小结
参考文献
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