復雜信號頻率估計方法及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

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
• 參數估計
• 譜估計
• 自適應濾波
• 雷達信號
• 通信信號
• Python
• MATLAB

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118107777

商品編碼：29708726788

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

售價：74.1元,便宜34.9元,摺扣67

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

內容提要

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

作者介紹

文摘

序言

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

《復雜信號頻率估計方法及應用》一書，旨在深入探討和梳理現代信號處理領域中，針對復雜信號進行精確頻率估計的核心理論、關鍵技術及其廣泛的實際應用。本書並非僅羅列各種算法，而是緻力於從根本上闡釋不同頻率估計方法的內在機理、適用場景、性能權衡以及在高難度信號環境下的魯棒性挑戰。 第一部分：信號模型與頻率估計基礎 本書的開篇，我們將首先構建一個堅實的理論基礎，為後續的復雜分析奠定根基。這部分將詳細介紹信號的經典數學模型，包括但不限於平穩信號、廣義平穩信號以及非平穩信號的特性。對於非平穩信號，我們將著重探討其頻率隨時間變化的規律，並引入時頻分析的基本概念，如短時傅裏葉變換（STFT）、韋格納-維爾概率分布（WVD）及其改進型，闡明這些工具如何揭示信號的瞬時頻率信息。 頻率估計的本質是識彆信號中隱藏的周期性或諧波成分。因此，本書將深入講解傅裏葉變換（FT）及其在頻率分析中的作用，分析其在理想條件下估計單分量信號頻率的優勢，同時也會揭示其在存在噪聲、乾擾以及多分量疊加時的局限性。我們會詳細討論傳統方法的不足，例如對短時信號的頻率分辨率受限，以及對非平穩信號處理能力的欠缺，這為引齣更先進的方法提供瞭理論鋪墊。 此外，為瞭更好地理解復雜信號的頻率特性，本書還將迴顧概率論與統計學的相關知識，特彆是隨機過程理論。我們將介紹不同類型的噪聲模型，如加性高斯白噪聲（AWGN）、脈衝噪聲等，並分析它們對頻率估計精度的影響。理解這些基礎概念，對於評估和比較各種頻率估計算法的性能至關重要。 第二部分：經典頻率估計方法及其局限性 在搭建瞭理論框架後，本書將係統迴顧並深入剖析一係列經典的頻率估計方法。我們首先會詳細介紹基於離散傅裏葉變換（DFT）的頻率估計技術，例如最大熵法（MEM）及其在頻率估計中的應用。我們會對其估計算法、復雜度以及在不同信噪比（SNR）下的性能錶現進行詳細分析。 接著，本書將重點介紹利用信號自相關函數進行頻率估計的方法。這包括經典的Yule-Walker方法、Burg方法等，它們在參數模型估計的背景下，能夠提供比DFT更高的頻率分辨率。我們將深入探討這些方法的數學原理，推導其估計公式，並通過仿真實驗展示它們在特定信號模型下的性能。 然而，任何經典的頻率估計方法都存在其固有的局限性。本書將不迴避這些缺點，而是深入剖析。例如，DFT方法對信號長度敏感，頻率分辨率受限於采樣率和信號長度的乘積；基於模型的方法（如AR模型）在模型階數選擇不當時，可能導緻頻率估計的偏差。對於多分量信號，經典方法往往難以區分相鄰頻率分量，産生頻率混疊。在低信噪比環境下，噪聲的乾擾會嚴重影響估計的準確性和穩定性。這些局限性將直接引導我們進入更高級的、更具魯棒性的估計技術。 第三部分：先進頻率估計技術 為瞭剋服經典方法的不足，本書將重點介紹當前發展迅猛且具有更優性能的頻率估計技術。這部分是本書的核心，將圍繞幾種主流的高級方法展開： 譜估方法（Spectral Estimation Methods）： 最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 我們將詳細闡述MLE在頻率估計中的原理，分析其漸近最優性，並介紹一些常用的MLE算法，如Pisarenko Harmonic Decomposition (PHD)及其改進版本。PHD利用子空間分解的思想，能夠精確估計信號的頻率和幅度，即使在低信噪比下也能獲得良好的性能。我們將詳細討論其數學推導過程，以及在實際應用中的實現要點。 子空間方法（Subspace Methods）： 這類方法，如Music算法、Esprit算法，在參數化模型的基礎上，通過對協方差矩陣進行特徵值分解，將信號子空間和噪聲子空間分離，從而實現高分辨率的頻率估計。本書將深入講解這些方法的數學原理，推導其核心公式，並通過大量仿真對比，展示其在多頻率分量、窄帶信號下的優越性。我們會探討其對信號模型的要求、計算復雜度以及在不同噪聲條件下的性能錶現。 高階譜方法（Higher-Order Spectral Methods）： 針對具有非高斯分布或包含相位耦閤的信號，高階譜方法能夠剋服二階統計量方法的局限性，檢測並估計其頻率。本書將介紹雙譜（Bicoherence）、三譜（Triclass）等概念，並討論如何利用它們來估計信號的頻率，尤其是在存在相乾乾擾的情況下。 時頻分析與頻率估計（Time-Frequency Analysis for Frequency Estimation）： 改進型時頻分布： 除瞭基礎的時頻分析工具，本書還將探討一些專門為頻率估計優化的時頻方法，例如平滑僞Wigner-Ville分布（SPWVD）、Choi-Williams分布等，它們在抑製交叉項乾擾、提高分辨率方麵具有顯著優勢。 基於時頻脊綫的頻率估計： 對於非平穩信號，其頻率軌跡（時頻脊綫）是頻率變化的重要體現。本書將介紹如何從時頻圖譜中提取時頻脊綫，並通過脊綫的形狀和位置來精確估計信號的瞬時頻率。這包括各種脊綫跟蹤算法和基於脊綫的頻率重構方法。 非參數化與自適應頻率估計（Non-parametric and Adaptive Frequency Estimation）： 基於機器學習的頻率估計： 隨著人工智能的發展，本書將引入一些利用機器學習方法進行頻率估計的探索，例如基於神經網絡的頻率識彆，以及基於支持嚮量機（SVM）的頻率分類。我們將討論這些方法的訓練、優化以及在復雜信號環境下的潛在優勢。 自適應濾波與頻率估計： 對於頻率可能發生緩慢變化的信號，自適應濾波技術可以實時跟蹤頻率變化。本書將介紹如何設計和應用自適應濾波器，如LMS（Least Mean Squares）算法的變種，來估計信號的瞬時頻率。 在介紹每一種高級方法時，本書都將注重其理論推導的嚴謹性，詳細的算法描述，以及在不同條件下的性能分析。我們會通過大量的仿真實驗，將這些高級方法與經典方法進行對比，直觀地展示其在信噪比、分辨率、魯棒性等方麵的優勢。 第四部分：復雜信號及其頻率估計的挑戰 現實世界中的信號往往遠比理想模型復雜。本書將專門開闢一個章節，深入探討復雜信號的特點及其對頻率估計帶來的挑戰： 多分量信號： 多個頻率分量疊加在一起，尤其是在頻率接近時，會造成頻率混疊和估計睏難。我們將分析不同方法的頻譜重疊與分辨率能力，以及如何通過特定算法（如PHD、Music）來分離和估計密集頻率分量。 非平穩信號： 信號的頻率隨時間變化，如FM信號、Chirp信號、生物信號中的節律性變化等。本書將深入探討如何利用時頻分析方法、瞬時頻率估計技術來準確捕捉和跟蹤這些動態頻率變化。 低信噪比信號： 噪聲的乾擾是頻率估計中最常見的問題。我們將係統分析不同程度噪聲對各類頻率估計方法的影響，並重點介紹在低信噪比下仍能保持良好性能的魯棒性算法，如基於子空間的方法和一些專門設計的抗噪聲算法。 帶外乾擾與雜波： 在雷達、通信等應用中，信號會受到各種強烈的帶外乾擾和雜波的影響。本書將探討這些乾擾的特性，以及如何通過信號預處理、自適應濾波或特徵提取來抑製它們，從而提高目標信號的頻率估計準確性。 非綫性和非綫性調製信號： 一些信號在傳輸過程中會經曆非綫性失真，或者本身就是非綫性調製産生的。本書將分析這些非綫性效應如何影響信號的頻譜，並探討是否存在適用的頻率估計技術。 具有相位耦閤的信號： 信號的多個分量之間可能存在確定的相位關係，這種相位耦閤會影響二階統計量的分析。本書將介紹如何利用高階譜方法來處理這類信號。 第五部分：頻率估計方法在各領域的應用 理論與方法的探討最終是為瞭服務於實際應用。本書將詳細闡述各種頻率估計方法在多個重要領域的實際應用，這不僅能鞏固讀者的理論理解，更能激發其在實際工程中運用這些技術的靈感。 通信係統： 調製識彆： 準確的頻率估計是識彆不同調製方式（如FSK, PSK, QAM）的關鍵。本書將討論如何利用頻率特徵來區分和識彆調製信號。 載波同步： 在接收端恢復發送端的載波頻率，對於解調至關重要。我們將介紹如何利用頻率估計技術來實現高效的載波同步。 認知無綫電： 在動態變化的無綫電頻譜中，快速準確地估計信號頻率是實現頻譜感知和動態頻譜接入的基礎。 雷達係統： 目標檢測與參數估計： 雷達信號的頻率（或多普勒頻移）攜帶著目標的速度信息。本書將討論如何利用頻率估計技術來檢測目標並測量其速度。 動目標顯示（MTI）與動目標探測（MTD）： 這些技術依賴於準確的頻率信息來區分靜止和運動目標。 電子對抗： 乾擾信號的頻率分析是識彆和對抗乾擾的關鍵。 生物醫學信號處理： 腦電圖（EEG）與心電圖（ECG）分析： 腦電圖中的各種節律（如Alpha, Beta波）以及心電圖的QRS波群特徵，都與特定頻率成分相關。本書將介紹如何利用頻率分析來識彆和分析這些生物信號的特徵，用於疾病診斷和研究。 語音信號處理： 語音的基頻（F0）估計是語音閤成、識彆和分析的基礎。我們將討論如何從語音信號中提取基頻信息。 機械故障診斷： 鏇轉機械的故障檢測： 軸承、齒輪等機械部件的損壞會産生特定的振動頻率。本書將介紹如何通過分析振動信號的頻率成分來診斷機械故障，預測維護需求。 聲學與地震學： 聲源定位與識彆： 通過分析聲音信號的頻率特徵，可以判斷聲源的類型和位置。 地震波分析： 地震波的頻率成分攜帶著關於地層結構和地震源特性的重要信息。 在介紹每個應用領域時，本書都會結閤具體的信號特性和工程需求，詳細說明所介紹的頻率估計方法是如何被應用的，以及在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。 第六部分：性能評估與未來展望 為瞭科學地評估各種頻率估計方法的性能，本書將提供詳細的性能評估框架。這包括： 理論性能界限： 介紹剋拉美-羅界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）等理論性能下限，作為衡量任何估計器性能的基準。 仿真實驗設計： 提供設計和進行仿真實驗的指導，包括如何設置仿真參數、生成閤成信號、添加噪聲、計算性能指標（如均方根誤差、偏離度、分辨率、魯棒性）。 常用性能指標： 詳細解釋如何計算和解讀均方誤差（MSE）、信噪比（SNR）、頻率分辨率、頻率準確度、算法的計算復雜度等關鍵性能指標。 最後，本書將對未來頻率估計領域的研究方嚮進行展望。這可能包括： 低復雜度、實時性強的頻率估計算法： 尤其是在嵌入式係統和實時處理場景下，對算法的計算效率要求極高。 麵嚮極端條件（如超低信噪比、極窄帶信號）的頻率估計： 進一步拓展頻率估計的適用邊界。 結閤深度學習與信號處理的混閤模型： 利用深度學習強大的特徵提取能力，與傳統信號處理理論相結閤，開發更高效、更魯棒的頻率估計器。 分布式頻率估計： 在傳感器網絡等場景下，如何協同多個傳感器進行頻率估計。 頻率估計在量子信號處理中的應用探索。 本書旨在成為信號處理領域研究者、工程師以及高年級本科生和研究生的一本重要參考書，幫助他們係統地掌握復雜信號頻率估計的理論精髓和工程實踐。通過對理論的深入挖掘、方法的細緻剖析、應用的廣泛展示以及對未來趨勢的積極展望，本書將有力地推動復雜信號頻率估計技術的發展和應用。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的寫作風格屬於那種需要讀者投入精力的類型，它絕非可以輕鬆翻閱的“快餐讀物”。作者的學術功底毋庸置疑，行文間充滿瞭對底層物理機製的深刻洞察。在某些章節，比如涉及隨機過程和矩陣分解的部分，其推導過程的詳盡程度幾乎可以媲美研究生教科書。這對於我這種已經工作瞭一段時間，希望鞏固基礎知識的專業人士來說，是一種挑戰也是一種享受。我發現，很多睏擾我已久的技術細節，在作者的筆下被層層剝開，露齣瞭清晰的本質。不過，我也得承認，對於沒有紮實微積分和綫性代數背景的讀者，可能需要配閤其他參考資料纔能完全跟上節奏。它更像是一部深度訪談錄，作者在與讀者進行一場高水平的智力對話，要求你必須保持高度的專注力，纔能跟上他思維的跳躍和拓展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，我認為很大程度上體現在其對“應用”二字的深刻理解和踐行上。市麵上很多教材在講完原理後就戛然而止，留給讀者的是“知其然不知其所以然”的睏惑。然而，本書的後半部分，簡直就是一本實戰手冊。它沒有停留在理想化的白噪聲環境下，而是將重點放在瞭現實世界中信號的“汙垢”——乾擾、噪聲、多徑效應等。我特彆欣賞作者在處理實際數據時所展現齣的那種嚴謹與務實。例如，在介紹某一種迭代優化算法時，他不僅給齣瞭收斂性的理論保證，還配上瞭不同信噪比下的仿真結果對比圖。這些圖錶製作得非常精良，直觀地展示瞭算法性能的波動邊界。對於我們這些需要將實驗室成果轉化為工程産品的工程師來說，這種“落地”的視角是至關重要的。它不是在描繪一個完美的數學世界，而是在教我們如何在這個充滿缺陷的物理世界中，最大限度地榨取齣信號的有效信息。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來概括這本書的閱讀體驗，我會選擇“震撼”。這種震撼並非來自花哨的圖錶或誇張的語言，而是源於作者對所涉及領域知識的全麵掌控和深入挖掘。它讓我意識到，我們日常所依賴的許多“標準”算法，其實都有其特定的適用邊界和潛在的缺陷。書中對一些前沿方法的闡述，比如基於稀疏錶示的估計技術，不僅清晰地解釋瞭其數學原理，更重要的是，它深入分析瞭這些方法在麵對實際係統非綫性和時變特性時的錶現。特彆是關於參數估計的統計效率分析，作者的論述嚴謹而深刻，讓我對“最優”這個概念有瞭全新的理解。這本書無疑是為那些不滿足於停留在應用層麵的技術人員準備的，它鼓勵你深入底層，去質疑、去優化、去創造屬於自己的解決方案。它提供瞭一個堅實的理論基石，讓你有信心去探索更深更遠的前沿領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的組織結構非常巧妙，它采用瞭“問題驅動”的敘事模式。每一章的開頭，都不是直接拋齣理論，而是先設置一個現實中難以解決的“難題”場景，比如“如何分辨兩個靠得非常近的頻率成分？”或者“在低速運動物體中如何準確鎖定其多普勒頻移？”。這種設置極大地激發瞭讀者的好奇心和探索欲。當你帶著一個清晰的目標進入章節時，自然會對隨後的數學工具和算法模型産生強烈的學習動機。與我之前閱讀的那些按時間順序或按工具分類的書籍相比，這種以應用場景為導嚮的結構，使得知識點之間的關聯性更強，更容易形成係統的知識網絡。此外，作者在每章末尾的“拓展閱讀”部分也做得非常到位，給齣瞭最新的研究動態和相關論文的指引，保證瞭這本書內容的生命力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實抓人眼球，那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形，立刻讓人聯想到精密與深度。我本來以為這會是一本偏理論性的著作，裏麵堆砌著枯燥的公式和抽象的數學模型，但翻開目錄後纔發現，作者的敘事方式非常平易近人。他似乎有一種魔力，能把那些看似高不可攀的信號處理概念，用非常直觀的類比和生動的實例串聯起來。特彆是關於超分辨算法的章節，作者並沒有止步於介紹經典方法，而是深入探討瞭它們在實際工程中的局限性，這一點非常寶貴。我記得他用瞭一個關於聲納定位的例子，清晰地解釋瞭為什麼傳統方法會“糊掉”目標，而新型算法又是如何“撥開迷霧”的。閱讀過程中，我時不時會停下來，拿齣紙筆，不是為瞭演算那些復雜的證明，而是為瞭梳理作者構建的邏輯框架。這本書的排版和注釋也值得稱贊，字體大小適中，關鍵術語的解釋深入淺齣，使得即便是初次接觸這個領域的讀者，也能感受到一種被引導的順暢感。