复杂信号频率估计方法及应用 涂亚庆,杨辉跃,张海涛,肖玮,刘良兵 978711810777 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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涂亚庆，杨辉跃，张海涛，肖玮，刘良兵 著

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• 信号处理
• 频率估计
• 复杂信号
• 雷达信号
• 通信信号
• 参数估计
• 谱估计
• 自适应滤波
• 优化算法
• 应用研究

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118107777

商品编码：29377093664

包装：精装

出版时间：2016-08-01

基本信息

书名：复杂信号频率估计方法及应用

定价：109.00元

作者：涂亚庆,杨辉跃,张海涛,肖玮,刘良兵

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787118107777

字数：

页码：329

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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频率估计作为数字信号处理的重要组成部分，在航空航天、生物医学、通信工程、雷达探测、故障诊断和仪器仪表等众多领域有着广泛应用。纷繁复杂的应用环境中，信号频率呈现出非线性、非平稳、瞬态性和化等特征，针对复杂信号频率估计方法开展研究是现实需求和技术发展的必然趋势。《复杂信号频率估计方法及应用》总结作者团队多年研究成果，深入探讨了复杂信号频率估计的基础理论、技术方法及实际应用。首先，简述了复杂信号频率估计研究的背景与意义，分析了现有典型频率估计方法；然后，系统深入地重点论述了短时信号频率估计的频谱融合方法、端频信号频率估计的计及负频率方法、时变频率估计的自适应陷波器方法、瞬时频率估计方法与VCO非线性度检测；后，将复杂信号频率估计方法应用于线性调频连续波雷达和科里奥利质量流量计两类典型仪表与装置，详细分析了各种条件的比较实验结果和应用验证效果。
　　《复杂信号频率估计方法及应用》特色鲜明，内容新颖，深入浅出，理论联系实际，可供从事数字信号处理理论与方法研究和频率估计方法与应用技术研究的科技工作者阅读与参考，也可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的课程教材与参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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章 绪论
1．1 背景及意义
1．2 频率估计基本方法
1．2．1 能量重心法
1．2．2 相位差法
1．2．3 幅度比值法
1．2．4 分段FFT法
1．2．5 黄金分割法
1．2．6 三角形法
1．2．7 DTFT法
1．2．8 全相位法
1．2．9 大熵谱法
1．3 时变信号频率跟踪方法
1．3．1 Wigner-Ville分布法
1．3．2 短时傅里叶变换法
1．3．3 小波变换法
1．3．4 Radon-Wigner变换法
1．3．5 分数阶傅里叶变换法
1．3．6 局域波分解法
1．3．7 自适应陷波器法
1．4 短时信号频率估计方法
1．4．1 相干平均法
1．4．2 频谱平均法
1．4．3 相位相关法
1．4．4 相位积累法
1．4．5 卡布分布法
1．4．6 多段信号频谱融合法
1．5 端频信号频率估计方法
1．5．1 CZT法
1．5．2 Zoom-FFT法
1．5．3 FFT+FT法
1．5．4 牛顿法
1．5．5 Goetzel细化法
1．5．6 频率抽取法
1．5．7 相位补偿细化法
1．5．8 频域增采样内插法
1．5．9 基于小波变换的频谱细化法
1．6 本书内容与组织
1．7 小结

第2章 短时信号频率估计的频谱融合方法
2．1 信号模型
2．1．1 多段信号概念
2．1．2 多段信号获取
2．2 频谱融合原理
2．2．1 邻近频率信号对短时信号频率估计的影响
2．2．2 现有信号分解结构
2．2．3 异频域信号分解结构
2．3 频谱融合法
2．3．1 异频修正矩阵设计
2．3．2 优加权融合频谱生成
2．3．3 频域相关性分析
2．3．4 相关谱峰值搜索
2．4 频谱融合快速算法
2．4．1 DTFT快速算法设计
2．4．2 加权融合频谱矩阵降维处理
2．4．3 算法计算量分析
2．5 交叉信息融合法
2．5．1 方法原理
2．5．2 交叉信息融合
2．5．3 关键技术
2．6 交叉信息融合快速算法
2．6．1 基本思想
2．6．2 关键技术
……
第3章 端频信号频率估计的计及负频率方法
第4章 时变频率估计的自适应陷波器方法
第5章 瞬时频率估计与VCO非线性度检测
第6章 LFMCW雷达测距应用
第7章 科里奥利质量流量计应用
参考文献

现代通信与雷达系统中的信号处理核心：精确频率估计技术 在信息爆炸的时代，通信和雷达技术扮演着至关重要的角色，它们是现代社会信息传递、目标探测、导航定位的基石。无论是地面上的无线通信，广阔空间中的卫星通信，还是穿梭于空中的飞机、海洋深处的潜艇，都离不开对电磁信号的精确捕捉和分析。而在这众多信号分析的核心环节中，频率估计无疑占据着举足轻重的地位。掌握信号的频率信息，就如同掌握了信号的“身份信息”和“运动轨迹”，是后续一系列复杂信号处理任务得以有效展开的前提。 频率，作为信号最基本的物理属性之一，承载着丰富的信息。在通信系统中，载波频率决定了信息传输的频段，调制信号的频率变化则携带了要传递的信息本身。任何微小的频率偏差都可能导致通信质量的严重下降，甚至信息失真。在雷达系统中，回波信号的频率变化，即多普勒频移，是探测目标运动状态、测量目标速度的关键。精确的频率估计不仅能帮助雷达区分静止目标与运动目标，还能进一步计算出目标的精确速度，这对于目标跟踪、自主导航、以及安全预警等应用至关重要。 传统上，对信号频率的估计主要依赖于傅里叶变换（FT）及其快速算法（FFT）。FFT以其高效的计算性能，在工程实践中得到了广泛应用。通过将时域信号变换到频域，我们可以直观地观察到信号的主要频率成分。然而，这种基于周期性假设的变换方式，在面对非平稳信号（即信号的频率随时间变化的信号）时，其性能会受到限制。当信号能量分布在多个频率点上，或者信号存在噪声干扰时，FFT的频率分辨率会下降，估计精度也会受到影响。特别是在低信噪比（SNR）环境下，FFT的性能更是难以令人满意。 随着通信和雷达系统朝着更复杂、更高精度、更低功耗的方向发展，对频率估计技术提出了更高的要求。传统的FFT方法在许多实际应用场景中已显现出不足，这促使研究人员不断探索和发展更为先进、更为鲁棒的频率估计算法。这些新方法的出现，旨在克服传统方法的局限性，提高在各种复杂信号环境下的频率估计性能。 参数化估计方法便是近年来备受关注的一类重要技术。与FFT这种非参数方法不同，参数化方法尝试在信号模型的基础上，通过数学优化手段来估计信号的频率参数。这类方法通常认为信号可以被建模为一组具有特定参数（如频率、幅度和相位）的正弦波之和。一旦建立了这样的模型，问题就转化为如何找到最符合观测到的信号数据的模型参数。 在参数化方法中，谱峰估计算法是一类经典且高效的代表。它们通过建立信号的模型，然后寻找模型参数空间中的最优值来得到频率估计。例如，自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型及其组合（ARMA模型）都被引入到信号处理中。这些模型能够更精确地描述信号的统计特性，从而提高频率估计的精度，尤其是在噪声较大的情况下。通过最小化模型预测值与实际观测值之间的误差，可以获得信号的参数估计，进而推算出频率。 另一类重要的参数化方法是基于特征分解的技术。这类方法通常将信号的协方差矩阵进行分解，利用特征值和特征向量的特性来提取信号的频率信息。例如，多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间（ESPRIT）算法便是其中的佼佼者。MUSIC算法将信号子空间与噪声子空间区分开来，通过寻找与噪声子空间正交的向量来确定信号的频率。ESPRIT算法则利用信号子空间内部的旋转不变性，通过对子空间的两次变换并计算其交集来估计频率，避免了复杂的谱峰搜索过程，具有更高的计算效率和更好的鲁棒性。这些方法在阵列信号处理领域取得了巨大的成功，能够有效地分离出多个具有相同频率的信号，或者在低信噪比环境下获得较高的频率分辨率。 除了上述方法，高分辨谱估计算法也是一个重要的发展方向。它们致力于在有限的数据长度和较低的信噪比条件下，实现比FFT更高的频率分辨率。例如，多项式Prony模型能够直接从信号的采样值中估计出信号的频率、幅度和相位，无需显式的傅里叶变换，并且在信噪比较低时表现优异。子空间方法，如前述的MUSIC和ESPRIT，也属于高分辨谱估计算法的范畴。 在实际应用中，信号往往是复杂的，可能同时包含多个频率分量，并且受到各种噪声的干扰。因此，多频率估计成为了一个关键的研究课题。许多高级估计算法，如MUSIC和ESPRIT，本身就具备了多频率估计的能力。此外，一些基于判别分析或贝叶斯推断的方法也能够有效地处理多频率信号。 非平稳信号的频率估计是当前信号处理领域的一个活跃研究方向。许多现实世界中的信号，如语音信号、生物电信号，以及雷达中的机动目标回波，都呈现出频率随时间变化的特性。对于这类信号，传统的FFT方法无法准确描述其动态频率。短时傅里叶变换（STFT）是一种处理非平稳信号的初步尝试，它通过在一个短的时间窗内进行傅里叶变换来近似估计信号在该时刻的频率。然而，STFT存在时间和频率分辨率的权衡问题，难以同时满足高时间和高频率分辨率的要求。 为了克服STFT的局限性，时频分析技术应运而生。小波变换是一种强大的时频分析工具，它能够提供多分辨率的时频表示，允许在低频区域获得高频率分辨率，在高频区域获得高时间分辨率。Wigner-Ville分布等也能够提供更高的时间频率分辨率，但在处理多分量信号时会产生交叉项干扰。 更进一步，模型驱动的非平稳信号频率估计方法，例如基于自回归滑动平均模型（ARMA）的非平稳模型，或者基于状态空间模型（SSM）的方法，结合卡尔曼滤波（Kalman Filter）或粒子滤波（Particle Filter）等估计器，能够动态地跟踪信号频率的变化，并实现高精度的估计。这类方法在跟踪具有复杂运动轨迹的雷达目标，或者分析动态变化的通信信道时展现出强大的潜力。 机器学习和深度学习的兴起也为频率估计领域带来了新的思路。通过训练神经网络模型，可以直接从原始信号数据中学习到频率估计的映射关系。卷积神经网络（CNN）可以用于提取信号的时频特征，而循环神经网络（RNN）则能够捕捉信号的时间序列特性。端到端的深度学习模型，能够直接输入原始信号，输出频率估计结果，并且在处理大规模、复杂的训练数据时，往往能够获得比传统算法更优异的性能，尤其是在低信噪比和复杂环境下的泛化能力。 除了算法本身，硬件实现和计算效率也是频率估计技术落地应用的关键考量。对于嵌入式系统和实时应用，算法的计算复杂度至关重要。研究人员也在不断优化算法，利用硬件加速技术（如FPGA、GPU）来提高计算速度，以满足实际系统的需求。 总而言之，精确的频率估计是现代通信和雷达系统正常运行的关键。从传统的FFT到基于参数模型的精细估计，再到应对非平稳信号和利用前沿机器学习技术的先进方法，频率估计技术不断演进，以应对日益复杂的信号环境和不断提高的应用需求。这些技术的不断发展，将有力推动下一代通信系统、高性能雷达、以及其他信号处理应用的发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来非常专业，让我联想到精密仪器的设计和信号的精确测量。我在工业自动化领域工作，负责一些关键设备的运行监控和故障诊断。在这些设备中，很多都依赖于对传感器采集到的信号进行精确分析，而频率信息往往是判断设备状态、识别故障类型的重要依据。例如，某些旋转部件的振动频率，如果发生异常变化，可能就预示着即将发生的故障。传统的频率分析方法虽然有效，但面对一些带有瞬态特性、非平稳特性的复杂信号时，其鲁棒性和精度都会受到挑战。我希望这本书能介绍一些能够应对这些挑战的新型频率估计技术，并且能够提供一些实际案例，展示这些技术在工业现场的应用效果。我特别关心书中是否会探讨如何处理小样本、低信噪比的信号，以及如何进行实时频率估计，这对于工业设备的在线监测至关重要。如果书中能提供一些关于如何选择和优化频率估计方法的指导，那就更完美了，能够帮助我更快地将理论知识应用于实际工作中，提高设备的可靠性和安全性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对通信信号处理充满好奇的学生，最近正在准备我的毕业设计，主题就涉及到复杂的信号调制和解调。在理解一些高阶调制方案时，我发现信号的频率变化和稳定性是关键。但是，我接触到的教材和课程中，对于复杂信号的频率估计方法讲解得不够深入，很多时候只是点到为止。尤其是当信号受到多普勒效应、相位噪声等影响时，频率的估计就变得异常困难。我希望这本书能够提供一个系统性的框架，从理论基础到具体算法，再到实际应用，能够循序渐进地引导我理解这些复杂的问题。我尤其希望能看到书中对不同复杂度信号的分类和分析，以及针对不同信号特点提出的相应频率估计策略。如果书中能包含一些图示和流程图，能够更直观地展示算法的原理和过程，那对我这样的初学者来说将是非常有帮助的。我期待这本书能成为我学习路上的良师益友，帮助我打下坚实的理论基础，并为我的毕业设计提供重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次行业展会上偶然看到这本书的，当时吸引我的主要是“应用”这个词。我对理论研究虽然感兴趣，但更关注研究成果能否转化为实际的生产力。在我的工作领域，也就是航空航天领域的导航定位系统，信号的准确性和可靠性是生命线。特别是对于一些低信噪比、高动态的场景，传统的频率估计方法往往显得力不从心。我之前遇到过一个项目，需要在强干扰环境下精确测量目标的载频，这简直是一场噩梦，耗费了大量的时间和精力，最后的效果也只能说差强人意。如果这本书能在这方面提供一些行之有效的解决方案，哪怕只是给出一些新的思路，都会非常有价值。我特别希望书中能够详细介绍一些针对特定应用场景（比如目标跟踪、信号识别等）的频率估计方法的优化和改进。如果能有实际案例分析，比如某个具体项目的成功应用，那将是对其价值最好的证明。我期待这本书能成为我解决实际工程难题的有力武器，为我的工作带来实质性的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有挑战性，提到“复杂信号”和“频率估计”，我立刻联想到很多实际应用场景，比如雷达、通信、声纳等等。我从事的是通信领域的研究，尤其是在无线信号处理方面，经常会遇到各种非理想的信号，它们的频率信息并不是那么清晰明确，往往受到噪声、干扰、多径效应等因素的影响。在这样的背景下，如何准确有效地估计信号的频率，就成了至关重要的第一步。如果这本书能提供一些新颖的、实用的方法，能够应对这些复杂情况，那对我来说简直是如获至宝。我尤其关心书中是否会深入探讨一些经典算法的局限性，并且提出更优的改进方案。同时，我也对算法的计算复杂度、鲁棒性以及在实时系统中的实现性能非常感兴趣。如果书中能结合一些实际的仿真案例或者甚至是一些硬件实现的细节，那就更好了，这样可以帮助我更好地理解理论知识，并将其转化为实际的工程应用。总的来说，我对这本书充满了期待，希望它能为我在信号处理领域的研究和实践带来新的启发和突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我觉得它可能涉及一些前沿的数学理论和算法。我在学术界工作，主要的研究方向是机器学习在信号处理中的应用。近年来，机器学习在特征提取、模式识别等方面取得了巨大的成功，我想知道它是否也能在频率估计这个领域带来一些颠覆性的改变。传统的频率估计方法，比如FFT、AR模型、MUSIC等，虽然经典，但在处理高度复杂、非线性的信号时，它们的性能会受到很大限制。我希望这本书能介绍一些将深度学习、神经网络等技术应用于频率估计的新方法。例如，是否可以通过训练一个神经网络来直接从原始信号中提取频率信息，或者利用机器学习来优化现有算法的参数，从而提高估计精度和鲁棒性。我也对书中提到的“复杂信号”的定义以及如何将其数学化处理非常感兴趣。如果书中能提供一些清晰的数学推导和理论分析，并且有相应的仿真实验来验证算法的有效性，那将非常有吸引力。我期待这本书能为我提供一些创新的研究思路，帮助我拓展在机器学习与信号处理交叉领域的研究。