現代信號譜分析（簡體書）

《現代信號譜分析》譯自國際著名信號處理大師、IEEE信號處理協會技術成就獎獲得者Petre Stoica教授在2005年編寫的教材Spectral Analysis of Signals。該書介紹了經典譜分析和現代譜分析的基本理論和方法，主要內容包括譜估計的基本概念（自相關，能量譜和功率譜），非參數化譜分析（週期圖和相關圖，加窗技術），有理譜分析（自回歸，滑動平均以及自回歸滑動平均方法），線譜分析（最小二乘估計，Yule-Walker和子空間方法），濾波器組方法（改進的濾波器組方法，Capon方法，APES方法），陣列信號處理（波束形成，Capon方法，參數化波達方向估計），有關矩陣分析、Cramér-Rao理論和模型階數選取的主要結論。書中每章包含了大量反映譜分析最新研究成果和當前研究熱點的補充內容，提供了大量有助於讀者深入瞭解各種譜分析方法的性能與實現、反映當前研究熱點的分析習題和上機習題。該書內容豐富新穎、論述嚴謹，是一本信號譜分析領域的高水平教材。．

作者：（美國）斯托伊卡（Petre Stoica） （美國）摩西（Randolph L. Moses） 譯者：吳仁彪 韓萍 馮青

吳仁彪，1966年2月生于武漢市，1994年在西安電子科技大學獲博士學位，現任中國民航大學天津市智能信號與圖像處理重點實驗室主任。研究方向為自適應信號處理、陣列信號處理和現代譜估計及其在雷達、導航、通信中的應用。共發表學術論文250余篇，其中40余篇發表在IEEE和IEE會刊上，被SCI、EI和ISTP收錄150余篇，出版著作8部（其中英文4部）。主持完成國家級科研項目20余項。曾獲省部級科技成果獎勵9項，國家發明專利20余項。

《國防電子信息技術叢書:現代信號譜分析》內容豐富新穎、論述嚴謹，是一本信號譜分析領域的高水平教材。《國防電子信息技術叢書:現代信號譜分析》適合于信號處理、通信、電子、雷達、導航、自動控制及其相關專業高年級本科生和研究生作為教材使用，也是相關專業研究人員不可多得的一本參考書。

第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 確定信號的能量譜密度
1.3 隨機信號的功率譜密度
1.4 功率譜密度的性質
1.5 譜估計問題
1.6 補充內容
1.7 習題
第2章 非參數化方法
2.1 引言
2.2 周期圖和相關圖方法
2.3 用FFT計算周期圖
2.4 周期圖法的性質
2.5 Blackman-Tukey方法
2.6 窗函數設計中需考慮的問題
2.7 其他改進的周期圖方法
2.8 補充內容
2.9 習題
第3章 有理譜估計的參數化方法
3.1 引言
3.2 有理譜信號
3.3 ARMA過程的協方差結構
3.4 AR信號
3.5 YuleWalker方程的階遞推解法
3.6 MA信號
3.7 ARMA信號
3.8 多變量ARMA信號
3.9 補充內容
3.10 習題
第4章 線譜估計的參數化方法
4.1 引言
4.2 噪聲中的正弦信號模型
4.3 非線性最小二乘方法
4.4 高階Yule-Walker方法
4.5 Pisarenko和MUSIC方法
4.6 最小模方法
4.7 ESPRIT方法
4.8 前向－后向方法
4.9 補充內容
4.10 習題
第5章 濾波器組方法
5.1 引言
5.2 周期圖的濾波器組解釋
5.3 改進的濾波器組方法
5.4 Capon方法
5.5 用濾波器組進一步解釋周期圖
5.6 補充內容
5.7 習題
第6章 空域方法
6.1 引言
6.2 陣列模型
6.3 非參數化方法
6.4 參數化方法
6.5 補充內容
6.6 習題
附錄A 線性代數和矩陣分析工具
附錄B Cramér-Rao界分析工具
附錄C 模型階數選擇方法
附錄D 部分習題答案
參考文獻

(d)對于理想的高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和幅度相近的信號來說，(b)和(c)的分辨率閾值對信號幅度和頻率／信的變化不敏感。但這些閾值對相位φ1和φ2是敏感的，尤其當a小于1時。試用兩對（φ1，φ2），使兩個正弦信號在觀察間隔的中心點分別同相和反相，比較它們的分辨率閾值；再用不同的a1，a2和σ2值，驗證它們對分辨率閾值的影響相對較小。
頻譜泄漏：這部分分析周期圖估計的泄漏效應。當對兩個幅度相差很大且完全分開的正弦信號進行估計時，可以清楚地看到泄漏效應。
(a)產生一個正弦序列，α=4，α2=0，φ1=φ2=0。令a1=1，改變a2（例如a2=1，0.1，0.O1和0.001）。計算周期圖（選用矩形數據窗），分析用譜估計分辨第二個正弦信號的能力。
(b)對α=12重復(a)。分辨出第二個正弦信號的幅度閾值改變嗎？
(c)觀察α=4和α=12時Bartlett窗的傅里葉變換在頻率α／N處的幅度，解釋(a)和
(b)的結果。
(d)由(a)和(b)可知，Bartlett窗的泄漏程度取決于數據中兩頻譜分量的距離（其他一些窗也一樣）。在很多實際應用中，數據中正弦分量的動態范圍可能已知，這時就需要用戶選擇副辦電平具有等幅特性的窗。Chebyshev窗是一個很好的選擇，因為用戶在設計窗時可以選擇（恒定的）副辦電平（參見MATLAB命令Chebwin）。
假設正弦分量的最大動態范圍為60 dB。用式（2.6.31）設計一個Chebyshev窗v(t)和對應的Blackman-Tukey窗w(k)，使下面的譜估計器可以在這個動態范圍內將兩個正弦分量分開：(i)窗為w(k)的Blackman-Tukey譜估計器，(ii)窗為。v(t)的加窗周期圖。畫出窗的傅里葉變換并確定它的頻譜分辨率。
通過計算兩個正弦信號的Blackman—Tukey估計和加窗周期圖估計，測試所設計的窗，其中這兩個正弦信號幅度差的動態范圍為50dB且頻率分開值為預測的最小值。將得到的分辨率與預測值進行比較。解釋為什么利用其中的一種方法可以檢測到幅度較小的正弦信號，另一種則不能。
C2.21 周期圖譜估計的偏差和方差特性
本習題驗證有關周期圖譜估計的偏差和方差特性的理論預測。實驗中測試信號為自回歸滑動平均(autoregressive moving average,ARMA)信號（參見第3章）。