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时频分析及其应用 版权信息
- ISBN：9787560670560
- 条形码：9787560670560 ; 978-7-5606-7056-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
时频分析及其应用 本书特色
区别于已有著作, 本书主要以电子信息类研究生为对象, 在系统总结课题组多年研究成果的基础上, 结合领域*新研究进展, 重点介绍相关基础理论和代表性方法, 注重基础理论的系统性、 分析方法的先进性和工程应用的典型性, 其特色主要体现在以下几个方面:
(1) 结构紧凑, 理论系统。 针对雷达、 通信、 电子对抗等实际应用中涉及的非平稳信号处理问题, 首先给出信号空间的概念, 综合了内积空间、 函数空间、 矩阵空间、 张量空间等； 然后基于泛函分析和矩阵分析理论, 在信号空间中定义短时傅里叶变换、 小波分析、 时频分布等分析方法, 通过泛函分析和矩阵表示将信号空间和时频空间紧密联系起来, 形成了一个有机的整体。
(2) 内容新颖, 方法先进。 以复杂多分量非平稳信号分析为重点, 系统介绍信号瞬时频率估计, 以及多分量信号分离与重构的理论和方法, 反映了课题组近年来的研究成果和领域的*新研究进展。
(3) 应用典型, 易于推广。 针对电子信息类硕士和博士研究生, 引入了雷达信号、 脑电信号、 语音信号等应用实例, 在归纳总结科研项目中的非平稳信号处理相关问题的基础上, 挖掘相应的数学模型和理论, 使读者可以理论联系实际、 更深层次地理解相关分析、 处理方法, 具有广泛的适用性。 同时, 针对电子信息类研究生的知识结构和专业特点, 尽量从物理角度阐述变换的概念, 解释其内在的含义, 省略复杂冗繁的理论推导和分析, 提高了本书内容的可读性。
时频分析及其应用 内容简介
本书是编者在总结近年来承担的多项科研项目中涉及的时频分析及其应用相关研究成果的基础上，结合*新研究进展，侧重于相关数学理论和模型的挖掘，融合泛函分析、矩阵与张量分析等数学知识，从方便学生理解和应用的角度，系统地介绍信号空间、傅里叶分析、小波变换等基础理论，以及瞬时频率估计、信号重构、信号分离等代表性方法和应用。
时频分析及其应用 目录
第1章 信号空间
1
1.1 引言 1
1.2 向量空间 2
1.2.1 向量空间的定义 2
1.2.2 度量空间 3
1.2.3 函数空间 5
1.3 内积空间 6
1.3.1 内积空间的基本概念 6
1.3.2 内积空间中的范数 8
1.4 向量空间中的基 9
1.4.1 线性空间中的基 9
1.4.2 正交基 12
1.5 矩阵空间 15
1.5.1 矩阵的基本概念 15
1.5.2 奇异值分解 17
1.6 张量空间 23
1.6.1 张量的基本概念 23
1.6.2 张量的秩与CP分解 28
1.6.3 Tucker分解 29
本章小结 31
第2章 短时傅里叶变换
32
2.1 引言 32
2.2 傅里叶变换 33
2.2.1 傅里叶系数与傅里叶级数 33
2.2.2 傅里叶变换与逆变换 36
2.3 短时傅里叶变换和谱图 37
2.3.1 短时傅里叶变换 37
2.3.2 谱图 43
2.4 短时傅里叶变换的统计特征 45
2.4.1 整体平均 45
2.4.2 局部平均 47
2.5 时频基 52
2.6 Gabor展开 55
本章小结 59
第3章 小波分析
60
3.1 引言 60
3.2 连续小波变换 61
3.2.1 连续小波变换 61
3.2.2 连续小波变换的逆变换 64
3.3 连续小波变换的性质 67
3.4 小波实例 69
3.5 多分辨近似与分析 72
3.5.1 多分辨近似 72
3.5.2 多分辨分析 76
3.6 离散小波变换 81
本章小结 87
第4章 时频分布
88
4.1 引言 88
4.2 二阶时频分布 89
4.2.1 维格纳-威尔分布 89
4.2.2 模糊函数 94
4.2.3 Cohen类分布 98
4.3 高阶时频分布 101
4.3.1 L类WVD 102
4.3.2 复时间延迟时频分布 106
4.4 时频重排与时频聚集性评价 110
4.4.1 时频重排算法 110
4.4.2 时频聚集性评价方法 115
本章小结 116
第5章 自适应时频分析
117
5.1 引言 117
5.2 自适应时频分析 118
5.2.1 自适应小波变换 118
5.2.2 自适应短时傅里叶变换 120
5.3 自适应同步压缩变换 121
5.3.1 自适应同步压缩小波变换 121
5.3.2 自适应同步压缩短时傅里叶变换 125
5.4 自适应二阶同步压缩变换 127
5.4.1 二阶同步压缩变换 127
5.4.2 自适应二阶同步压缩 130
5.5 自适应参数选择 137
本章小结 142
第6章 信号分离与重构
143
6.1 引言 143
6.2 盲源分离算法 144
6.2.1 独立分量分析 145
6.2.2 非负矩阵分解 148
6.3 经验模式分解算法 150
6.3.1 EMD算法简介 150
6.3.2 EMD性能分析 153
6.4 基于线性时频分析的信号分离算法 157
6.5 直接信号分离算法 164
6.5.1 信号分离算法 164
6.5.2 局部线性调频近似 166
6.5.3 时频交叉信号的分离 170
本章小结 176
附录 参考程序与代码 177
附录1 图5.4-3中SST和图5.4-4中SST2参考代码 177
附录2 图5.4-8中FSST2和自适应FSST2参考代码 179
附录3 图6.2-4参考代码 181
附录4 6.3.2节中改进EMD参考代码 182
附录5 图6.5-1中SSO参考代码 183
附录6 图6.5-7中LPFT参考代码 184
参考文献 186
展开全部
时频分析及其应用 作者简介
姬红兵，1963年出生，工学博士，西安电子科技大学教授，控制科学与工程学科博士生导师，享受 政府特殊津贴专家，全国工程专业学位研究生教育指导委员会委员，中国学位与研究生教育学会常务理事，IEEE 会员，中国电子学会 会员。主要研究方向：智能信息处理、现代信号处理、图像处理、目标跟踪与识别、多传感器信息融合等。
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