功率譜估計基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何平 著

圖書標籤:

• 功率譜估計
• 譜分析
• 信號處理
• 隨機信號
• 數字信號處理
• 傅裏葉變換
• 統計信號處理
• 自相關函數
• 周期圖
• 參數譜估計

齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502963149

版次：1

商品編碼：11903395

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：157

字數：194000

正文語種：中文

內容簡介

　　《功率譜估計基礎》闡述瞭功率譜概念的建立，介紹瞭經典功率譜估計方法，簡要介紹瞭現代功率譜估計方法中具代錶性的AR模型法。
　　《功率譜估計基礎》的特點是強調功率譜概念的準確性與完整性，強調功率譜估計的數學基礎。
　　《功率譜估計基礎》所述內容屬於信號處理範疇，是氣象雷達信息提取技術的理論基礎。氣象雷達主要包括天氣雷達和風廓綫雷達兩大係統。天氣雷達一直以來沿用隨機過程的相關理論進行基本氣象信息的提取。風廓綫雷達是新興的地基遙感係統，采用隨機過程的譜理論進行基本氣象信息的提取。通過《功率譜估計基礎》加強對氣象雷達信息提取技術的理解是《功率譜估計基礎》的期望。
　　《功率譜估計基礎》適閤於大氣探測與遙感專業研究生和高年級學生作為輔助學習材料，也可以供相關專業高年級學生及相關科技人員參考。

作者簡介

何平，研究員，南京信息工程大學碩士研究生導師。在中國氣象科學研究院從事科研工作近25年，現工作於中國氣象局氣象探測中心雷達室。多年從事風廓綫雷達、天氣雷達等方麵的研究與業務應用工作。

內頁插圖

目錄

第1章傅裏葉變換1

1．1傅裏葉變換定義1

1．2傅裏葉變換本質5

1．3傅裏葉變換性質7

1．4廣義傅裏葉變換13

第2章隨機過程19

2．1隨機變量19

2．1．1隨機變量及其分布函數與密度函數20

2．1．2數字特徵22

2．1．3特徵函數27

2．1．4隨機變量函數29

2．1．5復隨機變量29

2．1．6多維隨機變量30

2．1．7極限定理32

2．1．8常見連續分布隨機變量33

2．2隨機過程39

2．2．1定義與基本概念39

2．2．2二階矩過程42

2．2．3增量過程44

2．2．4平穩過程45

……

信號分析的精妙藝術：洞悉頻率域的奧秘 本書旨在帶領讀者深入探索信號分析領域一項至關重要的工具——功率譜估計。我們並非專注於某個具體學科的應用，而是將目光投嚮功率譜估計本身所蘊含的理論原理、核心算法及其普遍適用的數學框架。從信號的定義、傅裏葉變換的深刻內涵，到各類功率譜估計方法的演進與比較，我們將一層層揭開頻率域分析的神秘麵紗，展現其在理解和解析復雜信號時不可或缺的價值。 第一章 信號的本源與錶徵 在深入功率譜估計之前，我們首先需要建立對信號本身的清晰認知。本章將從信號最基本的定義齣發，探討其作為物理量或信息的載體，如何在時域中隨時間或空間變化而呈現。我們將區分確定性信號與隨機信號，理解前者可由數學模型精確描述，而後者則以概率統計的方式來刻畫其行為。 接著，我們將引入信號的數學錶徵，例如連續時間信號和離散時間信號，它們分彆對應於模擬世界和數字世界中的信號。對於連續信號，我們討論其采樣過程，以及采樣頻率、奈奎斯特定理等關鍵概念，這為後續的數字信號處理奠定基礎。對於離散信號，我們將探討其錶示方式，如序列和嚮量。 此外，本章還將簡要介紹信號的能量和功率的概念，理解它們如何量化信號的強度。這為我們理解功率譜，即信號功率在不同頻率上的分布，提供瞭直接的理論依據。通過對信號本源及其錶徵的細緻梳理，讀者將為後續更深入的頻率域分析打下堅實的基礎。 第二章 傅裏葉變換：通往頻率域的鑰匙 頻率域分析的核心在於傅裏葉變換。本章將係統地介紹傅裏葉變換的數學原理，包括連續時間傅裏葉變換（CTFT）及其性質，如綫性、時移、頻移、捲積定理等。我們將闡述傅裏葉變換如何將一個在時域中復雜的信號分解為一係列不同頻率的正弦和餘弦分量的疊加，從而揭示信號的頻率構成。 特彆地，我們將重點討論離散時間傅裏葉變換（DTFT），它是處理離散時間信號的數學工具。然而，DTFT的計算通常涉及無限求和，在實際應用中存在睏難。因此，我們緊接著介紹離散傅裏葉變換（DFT），它是在有限長度的信號上進行的傅裏葉變換。讀者將理解DFT是DTFT在離散和有限長度情況下的近似，以及其計算的復雜性。 為瞭高效計算DFT，快速傅裏葉變換（FFT）算法應運而生。本章將介紹FFT的基本思想和幾種常見的實現方法，如蝶形運算，展示其如何將計算復雜度從O(N^2)降低到O(N log N)。理解FFT對於實際應用中對大量信號數據進行頻譜分析至關重要。 通過對傅裏葉變換及其相關概念的深入剖析，讀者將掌握將時域信號“翻譯”到頻率域的語言，為理解功率譜估計提供強大的數學工具。 第三章 功率譜：信號頻率特性的量化 功率譜，顧名思義，描述瞭信號的功率在不同頻率上的分布情況。本章將正式引入功率譜的概念，並從理論上推導其定義。我們將區分確定性信號的能量譜密度和隨機信號的功率譜密度。對於隨機信號，其功率譜密度提供瞭關於信號統計特性的豐富信息。 我們將探討功率譜的幾種常見形式，包括單邊功率譜和雙邊功率譜，以及它們之間的轉換關係。讀者將理解，功率譜的峰值對應於信號中能量最集中的頻率成分，而其形狀則反映瞭信號的帶寬和頻率特性。 本章還將介紹功率譜與自相關函數之間的密切聯係，即維納-辛欽定理。該定理指齣，隨機信號的功率譜密度是其自相關函數的傅裏葉變換。理解這一關係，使得我們能夠通過計算自相關函數來估計功率譜，反之亦然。 通過對功率譜概念的深入理解，讀者將明白如何通過頻率域的視角來量化信號的內在特性，為後續的估計方法奠定理論基礎。 第四章 非參數化功率譜估計方法：從數據到頻譜 本章將聚焦於最直觀、最直接的功率譜估計方法——非參數化方法。這些方法直接利用觀測到的信號樣本來估計功率譜，無需對信號的生成模型進行任何先驗假設。 我們將從最簡單的方法——周期圖（Periodogram）開始。讀者將理解周期圖是如何通過計算離散傅裏葉變換的模平方來近似功率譜的。然而，周期圖存在方差較大的問題，即估計結果的波動性很大，尤其是在低信噪比環境下。 為瞭剋服周期圖的缺點，我們將介紹幾種改進方法。首先是改進周期圖，例如利用平滑技術來降低估計的方差。接著，我們將深入探討Welch方法，這是一種非常流行且有效的非參數化估計方法。Welch方法通過將信號分段、對每段信號進行周期圖估計，然後對這些估計結果進行平均，從而顯著降低估計的方差，提高譜估計的平滑度和準確性。讀者將學習到Welch方法的具體實現步驟、參數選擇（如窗口函數、段長度、重疊度）以及其優缺點。 此外，本章還將簡要提及其他一些非參數化方法，如Bartlett方法。通過對這些方法的學習，讀者將掌握如何從原始信號數據齣發，直接估計齣信號的功率譜，並理解不同方法在估計性能上的權衡。 第五章 參數化功率譜估計方法：模型驅動的洞察 與非參數化方法不同，參數化功率譜估計方法假定信號可以用一個特定的模型來描述，並通過估計模型參數來推斷功率譜。這些方法通常能夠獲得更精細的譜估計，特彆是在信號具有明顯模型特性的情況下。 本章將重點介紹幾種經典的參數化模型。首先是AR（自迴歸）模型，它將當前信號樣本錶示為過去信號樣本的綫性組閤加上一個白噪聲。讀者將學習到如何利用Yule-Walker方程或Burg方法來估計AR模型的參數。 接著，我們將介紹MA（移動平均）模型，它將當前信號樣本錶示為過去白噪聲的綫性組閤。然後是ARMA（自迴歸-移動平均）模型，它結閤瞭AR和MA模型的特點，能夠更靈活地描述信號。 除瞭AR、MA、ARMA模型，我們還將介紹ARIMA（自迴歸積分滑動平均）模型，它在ARIMA模型的基礎上增加瞭差分操作，能夠處理非平穩信號。 對於每種模型，本章將詳細闡述其功率譜的數學形式，以及如何通過估計模型參數來計算功率譜。參數化方法往往能夠在較低的信噪比下獲得較好的性能，並且能夠提供關於信號生成過程的更深入理解。讀者將學會如何根據信號的特性選擇閤適的參數化模型，並利用相應的算法進行功率譜估計。 第六章 高分辨率功率譜估計方法：精細的頻率區分 當信號中存在頻率相近但區分度不高的成分時，傳統的功率譜估計方法可能難以清晰地分辨它們。本章將介紹一些高分辨率功率譜估計方法，它們旨在提高頻率分辨率，從而能夠區分更精細的頻率細節。 我們將從子空間分解方法開始，如MMS（Minimum Mean Square Error）譜估計，它基於信號的協方差矩陣的特徵值和特徵嚮量來估計功率譜。 接著，我們將深入探討MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。MUSIC算法將信號的協方差矩陣分解為信號子空間和噪聲子空間，通過分析噪聲子空間的正交性來估計信號的頻率。讀者將理解MUSIC算法的原理、步驟及其高分辨率的特性。 我們還將介紹ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法，它在MUSIC算法的基礎上進行瞭改進，能夠直接估計信號的頻率，並且對噪聲不敏感。 這些高分辨率方法在雷達、聲納、通信等領域有著廣泛的應用，它們能夠從混雜的信號中提取齣更精確的頻率信息。本章的重點在於理解這些算法背後的數學原理，以及它們如何通過更精妙的方式來解析信號的頻率構成。 第七章 功率譜估計的實際考量與應用 在掌握瞭各種功率譜估計的理論方法之後，本章將迴歸實踐，探討在實際應用中需要考慮的關鍵因素和常見問題。 我們將討論信號的平穩性假設，理解何時可以使用基於平穩信號的模型，以及在處理非平穩信號時需要采取的策略，如分段處理或使用時頻分析技術。 本章還將詳細探討窗口函數在功率譜估計中的作用。讀者將瞭解不同窗口函數（如漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等）的特性，以及它們在截斷信號時引入的頻譜泄漏和旁瓣效應。如何根據信號的特性選擇閤適的窗口函數，以達到最佳的譜估計效果，將是本章的重點。 此外，我們還會討論信噪比對功率譜估計性能的影響，以及如何通過平均技術（如Welch方法中的平均）或更高分辨率的算法來提高在低信噪比條件下的估計精度。 最後，本章將列舉功率譜估計在不同領域的典型應用，例如通信係統中信號的調製解調、聲學信號的分析、地震信號的處理、生物醫學信號的監測等。通過這些實際案例的展示，讀者將更深刻地理解功率譜估計的強大威力及其在解決實際問題中的不可或缺性。 本書的編寫旨在為讀者構建一個紮實而全麵的功率譜估計理論體係，從最基本的信號概念到最前沿的估計算法，力求做到條理清晰、深入淺齣，並注重理論與實踐相結閤。我們希望通過對功率譜估計基礎知識的係統闡述，能夠激發讀者對信號分析領域的興趣，並為他們在後續的研究和應用中提供有力的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

初翻這本書，最大的感受就是作者對於細節的把控非常到位。我之前在學習傅裏葉變換的時候，就覺得很多教材在推導過程中跳躍性太強，對一些關鍵的數學概念和物理意義的解釋不夠透徹，導緻理解上總感覺隔靴搔癢。而這本書在介紹功率譜估計的數學基礎時，明顯更加嚴謹，從隨機過程的定義、自相關函數到維納-辛欽定理的推導，都展現瞭紮實的功底，並且在每一步都輔以清晰的圖示和直觀的解釋，這對於我這樣需要反復琢磨纔能掌握知識的人來說，簡直是福音。我尤其注意到書中對“功率譜密度”這個概念的講解，不僅僅是給齣瞭數學定義，還詳細解釋瞭它所代錶的物理含義——單位頻率上的功率分布。這讓我對如何從時域信號轉化為頻域信號有瞭更深層次的理解。後續關於周期圖法、Welch法等具體估計方法的介紹，相信也會延續這種嚴謹的風格，帶領讀者一步步揭開功率譜估計的神秘麵紗。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是相當樸實，封麵采用瞭一種偏冷的藍色調，配以簡約的字體，給人一種嚴謹、學術的感覺。我一直對信號處理領域的一些基礎理論很感興趣，尤其是在數據分析和係統辨識等方麵，常常會遇到一些信號的內在規律需要被挖掘。功率譜作為一種描述信號頻率成分的有力工具，其背後的原理和應用無疑是理解復雜係統行為的關鍵。雖然我還沒來得及深入閱讀這本書的每一個章節，但從目錄和前言來看，它似乎非常係統地梳理瞭功率譜估計的各種方法，從經典方法到現代算法，應該涵蓋瞭相當廣泛的內容。我特彆期待書中對不同估計方法在實際應用中的優劣對比，以及它們分彆適用於哪些場景的詳細闡述。例如，在通信係統中，如何利用功率譜分析來優化信道編碼和解碼？在地震勘探中，功率譜估計又如何幫助我們識彆地下地質結構？這些都是我希望從中找到答案的實際問題。這本書的齣版，對於我這樣想要深入理解信號處理領域核心概念的學習者來說，無疑提供瞭一個非常好的參考。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來說，一本好書最關鍵的是它能否有效地傳達知識，並且激發讀者的進一步探索。這本書在這方麵做得非常齣色。它在講解每一個概念的時候，都力求做到由淺入深，從最基本的原理齣發，逐步引申到更復雜的算法和應用。我尤其欣賞書中為每一個算法都配備瞭清晰的流程圖和僞代碼，這對於我這樣的初學者來說，大大降低瞭理解的門檻，也為後續的編程實踐提供瞭直接的指導。此外，書中在討論不同算法的優缺點時，並沒有簡單地羅列，而是結閤瞭數學推導和實際效果的分析，讓讀者能夠深刻理解為什麼某些算法在特定條件下錶現更好。我特彆期待書中關於“多分辨率譜估計”等高級主題的講解，這部分內容往往是區分理論和實踐的關鍵所在。總而言之，這本書的結構清晰、內容詳實、講解透徹，是一本非常值得推薦給所有對功率譜估計感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的驚喜，在於它並沒有止步於理論的陳述，而是將功率譜估計的應用場景進行瞭相當廣泛的拓展。我原以為這本書主要會集中在通信、控製等傳統工程領域，但翻閱過程中發現，它還觸及瞭如生物醫學信號分析、地球物理勘探，甚至是金融時間序列分析等更為多元化的應用。這讓我意識到，功率譜估計作為一種強大的數據分析工具，其普適性遠超我的想象。例如，書中關於如何利用功率譜分析腦電圖（EEG）信號，來識彆癲癇發作的模式，或者分析心電圖（ECG）信號的異常心律，這些章節的引入，極大地拓展瞭我對功率譜應用邊界的認知。它不僅僅是冰冷的數學公式，更是解決實際問題的利器。這種跨學科的應用視角，也激發瞭我將功率譜估計方法應用到我目前所研究的某個非傳統領域中的想法，這無疑是這本書最寶貴的價值之一。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術類書籍，不僅要有嚴謹的理論，更要有豐富的實踐案例。這本書在這方麵給我留下瞭深刻的印象。雖然我還沒完全讀完，但書中的一些示例和討論，已經讓我看到瞭它強大的應用潛力。比如，在描述譜估計方法的局限性時，書中提到瞭“泄露”和“分辨率”等問題，並給齣瞭相應的解決方案，這讓我聯想到在實際的音頻信號處理中，如何準確地捕捉到微弱的聲音信號，或者區分兩個頻率非常接近的聲源，往往就需要精細的功率譜分析。書中對不同算法在處理噪聲、稀疏數據等復雜情況下的錶現的討論，也讓我受益匪淺。我設想，如果能結閤書中的理論，再嘗試一些具體的編程實現，比如使用Python的NumPy和SciPy庫來實現一些功率譜估計算法，再用一些實際采集到的傳感器數據進行驗證，那將是多麼有意義的學習過程。這本書無疑為這樣的實踐打下瞭堅實的基礎。