统计信号处理：非高斯信号处理及其应用.pdfVIP

[General Information] 书名=统计信号处理：非高斯信号处理及其应用 作者=邱天爽 张旭秀 李小兵 孙永梅编著 页数=246 SS号 出版日期=2004年06月 前言 目录 目 录 第1章绪论 1.1预备知识 1.1.1信号与信号处理的概念 1.1.2随机变量及其分布 1.1.3随机信号及随机过程 1.1.4统计信号处理的原理与方法 1.2矩理论简介 1.2.1矩及统计量的概念 1.2.2二阶统计量及基于二阶统计量的信号处理 1.2.3高阶统计量及基于高阶统计量的信号处理 1.2.4分数低阶统计量及基于分数低阶统计量的信号处理 1.3非高斯信号处理的发展 参考文献 第2章高斯分布与高斯过程 2.1高斯分布 2.1.1中心极限定理 2.1.2高斯分布律 2.2高斯过程 参考文献 第3章基于二阶统计量的信号处理方法 3.1基本估计理论 3.1.1最小乘估计 3.1.2线性最小方差估计 3.1.3最小方差估计 3.1.4最大似然估计 3.1.5最大后验概率估计 3.2维纳滤波与卡尔曼滤波 3.2.1连续信号的维纳滤波 3.2.2离散维纳滤波 3.2.3卡尔曼滤波 3.3参数模型功率谱估计 3.3.1平稳随机信号的参数模型 3.3.2 AR模型功率谱估计 3.3.3 MA模型功率谱估计 3.3.4ARMA模型功率谱估计 3.4自适应数字滤波器 3.4.1横向LMS自适应数字滤波器 3.4.2递推自适应数字滤波器 3.4.3 自适应格型数字滤波器 3.4.4递归型自适应数字滤波器 参考文献 第4章高阶累积量和高阶谱 4.1高阶矩和高阶累积量 4.1.1 高阶累积量和高阶矩的定义 4.1.2高阶累积量和高阶矩的关系 4.1.3高阶矩和高阶累积量的性质 4.1.4平稳随机过程的高阶矩和高阶累积量 4.1.5随机过程的互累积量 4.2随机过程的高阶累积量谱和高阶矩谱 4.2.1累积量谱和高阶矩谱的定义 4.2.2累积量谱的特例 4.2.3k阶相干函数和互累积量谱 4.3高阶谱估计的非参数方法 4.3.1直接法 4.3.2间接法 4.4非高斯过程与线性系统 4.4.1非高斯白噪声过程