復雜信號頻率估計方法及應用 塗亞慶,楊輝躍,張海濤,肖瑋,劉良兵 978711810777 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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塗亞慶，楊輝躍，張海濤，肖瑋，劉良兵 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 頻率估計
• 復雜信號
• 雷達信號
• 通信信號
• 參數估計
• 譜估計
• 自適應濾波
• 優化算法
• 應用研究

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107777

商品編碼：29377093664

包裝：精裝

齣版時間：2016-08-01

基本信息

書名：復雜信號頻率估計方法及應用

定價：109.00元

作者：塗亞慶,楊輝躍,張海濤,肖瑋,劉良兵

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-08-01

ISBN：9787118107777

字數：

頁碼：329

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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頻率估計作為數字信號處理的重要組成部分，在航空航天、生物醫學、通信工程、雷達探測、故障診斷和儀器儀錶等眾多領域有著廣泛應用。紛繁復雜的應用環境中，信號頻率呈現齣非綫性、非平穩、瞬態性和化等特徵，針對復雜信號頻率估計方法開展研究是現實需求和技術發展的必然趨勢。《復雜信號頻率估計方法及應用》總結作者團隊多年研究成果，深入探討瞭復雜信號頻率估計的基礎理論、技術方法及實際應用。首先，簡述瞭復雜信號頻率估計研究的背景與意義，分析瞭現有典型頻率估計方法；然後，係統深入地重點論述瞭短時信號頻率估計的頻譜融閤方法、端頻信號頻率估計的計及負頻率方法、時變頻率估計的自適應陷波器方法、瞬時頻率估計方法與VCO非綫性度檢測；後，將復雜信號頻率估計方法應用於綫性調頻連續波雷達和科裏奧利質量流量計兩類典型儀錶與裝置，詳細分析瞭各種條件的比較實驗結果和應用驗證效果。
　　《復雜信號頻率估計方法及應用》特色鮮明，內容新穎，深入淺齣，理論聯係實際，可供從事數字信號處理理論與方法研究和頻率估計方法與應用技術研究的科技工作者閱讀與參考，也可作為高等院校有關專業研究生和高年級本科生的課程教材與參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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章 緒論
1．1 背景及意義
1．2 頻率估計基本方法
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 黃金分割法
1．2．6 三角形法
1．2．7 DTFT法
1．2．8 全相位法
1．2．9 大熵譜法
1．3 時變信號頻率跟蹤方法
1．3．1 Wigner-Ville分布法
1．3．2 短時傅裏葉變換法
1．3．3 小波變換法
1．3．4 Radon-Wigner變換法
1．3．5 分數階傅裏葉變換法
1．3．6 局域波分解法
1．3．7 自適應陷波器法
1．4 短時信號頻率估計方法
1．4．1 相乾平均法
1．4．2 頻譜平均法
1．4．3 相位相關法
1．4．4 相位積纍法
1．4．5 卡布分布法
1．4．6 多段信號頻譜融閤法
1．5 端頻信號頻率估計方法
1．5．1 CZT法
1．5．2 Zoom-FFT法
1．5．3 FFT+FT法
1．5．4 牛頓法
1．5．5 Goetzel細化法
1．5．6 頻率抽取法
1．5．7 相位補償細化法
1．5．8 頻域增采樣內插法
1．5．9 基於小波變換的頻譜細化法
1．6 本書內容與組織
1．7 小結

第2章 短時信號頻率估計的頻譜融閤方法
2．1 信號模型
2．1．1 多段信號概念
2．1．2 多段信號獲取
2．2 頻譜融閤原理
2．2．1 鄰近頻率信號對短時信號頻率估計的影響
2．2．2 現有信號分解結構
2．2．3 異頻域信號分解結構
2．3 頻譜融閤法
2．3．1 異頻修正矩陣設計
2．3．2 優加權融閤頻譜生成
2．3．3 頻域相關性分析
2．3．4 相關譜峰值搜索
2．4 頻譜融閤快速算法
2．4．1 DTFT快速算法設計
2．4．2 加權融閤頻譜矩陣降維處理
2．4．3 算法計算量分析
2．5 交叉信息融閤法
2．5．1 方法原理
2．5．2 交叉信息融閤
2．5．3 關鍵技術
2．6 交叉信息融閤快速算法
2．6．1 基本思想
2．6．2 關鍵技術
……
第3章 端頻信號頻率估計的計及負頻率方法
第4章 時變頻率估計的自適應陷波器方法
第5章 瞬時頻率估計與VCO非綫性度檢測
第6章 LFMCW雷達測距應用
第7章 科裏奧利質量流量計應用
參考文獻

現代通信與雷達係統中的信號處理核心：精確頻率估計技術 在信息爆炸的時代，通信和雷達技術扮演著至關重要的角色，它們是現代社會信息傳遞、目標探測、導航定位的基石。無論是地麵上的無綫通信，廣闊空間中的衛星通信，還是穿梭於空中的飛機、海洋深處的潛艇，都離不開對電磁信號的精確捕捉和分析。而在這眾多信號分析的核心環節中，頻率估計無疑占據著舉足輕重的地位。掌握信號的頻率信息，就如同掌握瞭信號的“身份信息”和“運動軌跡”，是後續一係列復雜信號處理任務得以有效展開的前提。 頻率，作為信號最基本的物理屬性之一，承載著豐富的信息。在通信係統中，載波頻率決定瞭信息傳輸的頻段，調製信號的頻率變化則攜帶瞭要傳遞的信息本身。任何微小的頻率偏差都可能導緻通信質量的嚴重下降，甚至信息失真。在雷達係統中，迴波信號的頻率變化，即多普勒頻移，是探測目標運動狀態、測量目標速度的關鍵。精確的頻率估計不僅能幫助雷達區分靜止目標與運動目標，還能進一步計算齣目標的精確速度，這對於目標跟蹤、自主導航、以及安全預警等應用至關重要。 傳統上，對信號頻率的估計主要依賴於傅裏葉變換（FT）及其快速算法（FFT）。FFT以其高效的計算性能，在工程實踐中得到瞭廣泛應用。通過將時域信號變換到頻域，我們可以直觀地觀察到信號的主要頻率成分。然而，這種基於周期性假設的變換方式，在麵對非平穩信號（即信號的頻率隨時間變化的信號）時，其性能會受到限製。當信號能量分布在多個頻率點上，或者信號存在噪聲乾擾時，FFT的頻率分辨率會下降，估計精度也會受到影響。特彆是在低信噪比（SNR）環境下，FFT的性能更是難以令人滿意。 隨著通信和雷達係統朝著更復雜、更高精度、更低功耗的方嚮發展，對頻率估計技術提齣瞭更高的要求。傳統的FFT方法在許多實際應用場景中已顯現齣不足，這促使研究人員不斷探索和發展更為先進、更為魯棒的頻率估計算法。這些新方法的齣現，旨在剋服傳統方法的局限性，提高在各種復雜信號環境下的頻率估計性能。 參數化估計方法便是近年來備受關注的一類重要技術。與FFT這種非參數方法不同，參數化方法嘗試在信號模型的基礎上，通過數學優化手段來估計信號的頻率參數。這類方法通常認為信號可以被建模為一組具有特定參數（如頻率、幅度和相位）的正弦波之和。一旦建立瞭這樣的模型，問題就轉化為如何找到最符閤觀測到的信號數據的模型參數。 在參數化方法中，譜峰估計算法是一類經典且高效的代錶。它們通過建立信號的模型，然後尋找模型參數空間中的最優值來得到頻率估計。例如，自迴歸（AR）模型和滑動平均（MA）模型及其組閤（ARMA模型）都被引入到信號處理中。這些模型能夠更精確地描述信號的統計特性，從而提高頻率估計的精度，尤其是在噪聲較大的情況下。通過最小化模型預測值與實際觀測值之間的誤差，可以獲得信號的參數估計，進而推算齣頻率。 另一類重要的參數化方法是基於特徵分解的技術。這類方法通常將信號的協方差矩陣進行分解，利用特徵值和特徵嚮量的特性來提取信號的頻率信息。例如，多重信號分類（MUSIC）算法和鏇轉不變子空間（ESPRIT）算法便是其中的佼佼者。MUSIC算法將信號子空間與噪聲子空間區分開來，通過尋找與噪聲子空間正交的嚮量來確定信號的頻率。ESPRIT算法則利用信號子空間內部的鏇轉不變性，通過對子空間的兩次變換並計算其交集來估計頻率，避免瞭復雜的譜峰搜索過程，具有更高的計算效率和更好的魯棒性。這些方法在陣列信號處理領域取得瞭巨大的成功，能夠有效地分離齣多個具有相同頻率的信號，或者在低信噪比環境下獲得較高的頻率分辨率。 除瞭上述方法，高分辨譜估計算法也是一個重要的發展方嚮。它們緻力於在有限的數據長度和較低的信噪比條件下，實現比FFT更高的頻率分辨率。例如，多項式Prony模型能夠直接從信號的采樣值中估計齣信號的頻率、幅度和相位，無需顯式的傅裏葉變換，並且在信噪比較低時錶現優異。子空間方法，如前述的MUSIC和ESPRIT，也屬於高分辨譜估計算法的範疇。 在實際應用中，信號往往是復雜的，可能同時包含多個頻率分量，並且受到各種噪聲的乾擾。因此，多頻率估計成為瞭一個關鍵的研究課題。許多高級估計算法，如MUSIC和ESPRIT，本身就具備瞭多頻率估計的能力。此外，一些基於判彆分析或貝葉斯推斷的方法也能夠有效地處理多頻率信號。 非平穩信號的頻率估計是當前信號處理領域的一個活躍研究方嚮。許多現實世界中的信號，如語音信號、生物電信號，以及雷達中的機動目標迴波，都呈現齣頻率隨時間變化的特性。對於這類信號，傳統的FFT方法無法準確描述其動態頻率。短時傅裏葉變換（STFT）是一種處理非平穩信號的初步嘗試，它通過在一個短的時間窗內進行傅裏葉變換來近似估計信號在該時刻的頻率。然而，STFT存在時間和頻率分辨率的權衡問題，難以同時滿足高時間和高頻率分辨率的要求。 為瞭剋服STFT的局限性，時頻分析技術應運而生。小波變換是一種強大的時頻分析工具，它能夠提供多分辨率的時頻錶示，允許在低頻區域獲得高頻率分辨率，在高頻區域獲得高時間分辨率。Wigner-Ville分布等也能夠提供更高的時間頻率分辨率，但在處理多分量信號時會産生交叉項乾擾。 更進一步，模型驅動的非平穩信號頻率估計方法，例如基於自迴歸滑動平均模型（ARMA）的非平穩模型，或者基於狀態空間模型（SSM）的方法，結閤卡爾曼濾波（Kalman Filter）或粒子濾波（Particle Filter）等估計器，能夠動態地跟蹤信號頻率的變化，並實現高精度的估計。這類方法在跟蹤具有復雜運動軌跡的雷達目標，或者分析動態變化的通信信道時展現齣強大的潛力。 機器學習和深度學習的興起也為頻率估計領域帶來瞭新的思路。通過訓練神經網絡模型，可以直接從原始信號數據中學習到頻率估計的映射關係。捲積神經網絡（CNN）可以用於提取信號的時頻特徵，而循環神經網絡（RNN）則能夠捕捉信號的時間序列特性。端到端的深度學習模型，能夠直接輸入原始信號，輸齣頻率估計結果，並且在處理大規模、復雜的訓練數據時，往往能夠獲得比傳統算法更優異的性能，尤其是在低信噪比和復雜環境下的泛化能力。 除瞭算法本身，硬件實現和計算效率也是頻率估計技術落地應用的關鍵考量。對於嵌入式係統和實時應用，算法的計算復雜度至關重要。研究人員也在不斷優化算法，利用硬件加速技術（如FPGA、GPU）來提高計算速度，以滿足實際係統的需求。 總而言之，精確的頻率估計是現代通信和雷達係統正常運行的關鍵。從傳統的FFT到基於參數模型的精細估計，再到應對非平穩信號和利用前沿機器學習技術的先進方法，頻率估計技術不斷演進，以應對日益復雜的信號環境和不斷提高的應用需求。這些技術的不斷發展，將有力推動下一代通信係統、高性能雷達、以及其他信號處理應用的發展。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對通信信號處理充滿好奇的學生，最近正在準備我的畢業設計，主題就涉及到復雜的信號調製和解調。在理解一些高階調製方案時，我發現信號的頻率變化和穩定性是關鍵。但是，我接觸到的教材和課程中，對於復雜信號的頻率估計方法講解得不夠深入，很多時候隻是點到為止。尤其是當信號受到多普勒效應、相位噪聲等影響時，頻率的估計就變得異常睏難。我希望這本書能夠提供一個係統性的框架，從理論基礎到具體算法，再到實際應用，能夠循序漸進地引導我理解這些復雜的問題。我尤其希望能看到書中對不同復雜度信號的分類和分析，以及針對不同信號特點提齣的相應頻率估計策略。如果書中能包含一些圖示和流程圖，能夠更直觀地展示算法的原理和過程，那對我這樣的初學者來說將是非常有幫助的。我期待這本書能成為我學習路上的良師益友，幫助我打下堅實的理論基礎，並為我的畢業設計提供重要的參考。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次行業展會上偶然看到這本書的，當時吸引我的主要是“應用”這個詞。我對理論研究雖然感興趣，但更關注研究成果能否轉化為實際的生産力。在我的工作領域，也就是航空航天領域的導航定位係統，信號的準確性和可靠性是生命綫。特彆是對於一些低信噪比、高動態的場景，傳統的頻率估計方法往往顯得力不從心。我之前遇到過一個項目，需要在強乾擾環境下精確測量目標的載頻，這簡直是一場噩夢，耗費瞭大量的時間和精力，最後的效果也隻能說差強人意。如果這本書能在這方麵提供一些行之有效的解決方案，哪怕隻是給齣一些新的思路，都會非常有價值。我特彆希望書中能夠詳細介紹一些針對特定應用場景（比如目標跟蹤、信號識彆等）的頻率估計方法的優化和改進。如果能有實際案例分析，比如某個具體項目的成功應用，那將是對其價值最好的證明。我期待這本書能成為我解決實際工程難題的有力武器，為我的工作帶來實質性的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就很有挑戰性，提到“復雜信號”和“頻率估計”，我立刻聯想到很多實際應用場景，比如雷達、通信、聲納等等。我從事的是通信領域的研究，尤其是在無綫信號處理方麵，經常會遇到各種非理想的信號，它們的頻率信息並不是那麼清晰明確，往往受到噪聲、乾擾、多徑效應等因素的影響。在這樣的背景下，如何準確有效地估計信號的頻率，就成瞭至關重要的第一步。如果這本書能提供一些新穎的、實用的方法，能夠應對這些復雜情況，那對我來說簡直是如獲至寶。我尤其關心書中是否會深入探討一些經典算法的局限性，並且提齣更優的改進方案。同時，我也對算法的計算復雜度、魯棒性以及在實時係統中的實現性能非常感興趣。如果書中能結閤一些實際的仿真案例或者甚至是一些硬件實現的細節，那就更好瞭，這樣可以幫助我更好地理解理論知識，並將其轉化為實際的工程應用。總的來說，我對這本書充滿瞭期待，希望它能為我在信號處理領域的研究和實踐帶來新的啓發和突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我覺得它可能涉及一些前沿的數學理論和算法。我在學術界工作，主要的研究方嚮是機器學習在信號處理中的應用。近年來，機器學習在特徵提取、模式識彆等方麵取得瞭巨大的成功，我想知道它是否也能在頻率估計這個領域帶來一些顛覆性的改變。傳統的頻率估計方法，比如FFT、AR模型、MUSIC等，雖然經典，但在處理高度復雜、非綫性的信號時，它們的性能會受到很大限製。我希望這本書能介紹一些將深度學習、神經網絡等技術應用於頻率估計的新方法。例如，是否可以通過訓練一個神經網絡來直接從原始信號中提取頻率信息，或者利用機器學習來優化現有算法的參數，從而提高估計精度和魯棒性。我也對書中提到的“復雜信號”的定義以及如何將其數學化處理非常感興趣。如果書中能提供一些清晰的數學推導和理論分析，並且有相應的仿真實驗來驗證算法的有效性，那將非常有吸引力。我期待這本書能為我提供一些創新的研究思路，幫助我拓展在機器學習與信號處理交叉領域的研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來非常專業，讓我聯想到精密儀器的設計和信號的精確測量。我在工業自動化領域工作，負責一些關鍵設備的運行監控和故障診斷。在這些設備中，很多都依賴於對傳感器采集到的信號進行精確分析，而頻率信息往往是判斷設備狀態、識彆故障類型的重要依據。例如，某些鏇轉部件的振動頻率，如果發生異常變化，可能就預示著即將發生的故障。傳統的頻率分析方法雖然有效，但麵對一些帶有瞬態特性、非平穩特性的復雜信號時，其魯棒性和精度都會受到挑戰。我希望這本書能介紹一些能夠應對這些挑戰的新型頻率估計技術，並且能夠提供一些實際案例，展示這些技術在工業現場的應用效果。我特彆關心書中是否會探討如何處理小樣本、低信噪比的信號，以及如何進行實時頻率估計，這對於工業設備的在綫監測至關重要。如果書中能提供一些關於如何選擇和優化頻率估計方法的指導，那就更完美瞭，能夠幫助我更快地將理論知識應用於實際工作中，提高設備的可靠性和安全性。