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圖書簡(jiǎn)介

品牌：圖書

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商品基本信息，請(qǐng)以下列介紹為準(zhǔn)
商品名稱：	高級(jí)信號(hào)處理原理及應(yīng)用
作者：	柏正堯 編
市場(chǎng)價(jià)：	39元
文軒網(wǎng)價(jià)：	30.8元【79折】
ISBN號(hào)：	9787030386939
出版社：	科學(xué)出版社
商品類型：	圖書

其他參考信息（以實(shí)物為準(zhǔn)）
裝幀：平裝	開本：16開	語(yǔ)種：中文
出版時(shí)間：2013-10-01	版次：1	頁(yè)數(shù)：266
印刷時(shí)間：2013-10-01	印次：1	字?jǐn)?shù)：410.00千字

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書主要內(nèi)容涉及信號(hào)處理的高級(jí)專題，主要包括貝葉斯推斷，線性預(yù)測(cè)模型，隱馬爾可夫模型，自適應(yīng)濾波器，特征值分析與主成份分析，功率譜分析，獨(dú)立成份分析，時(shí)間序列分析，時(shí)-頻分析，信道均衡與盲解卷，以及壓縮感知理論與亞奈奎斯特采樣等。

目錄

第1章 貝葉斯推理 1．1 貝葉斯估計(jì)理論 1．1．1 貝葉斯定理 1．1．2 貝葉斯推理的定義 1．1．3 動(dòng)態(tài)概率模型估計(jì)方法 1．1．4 估計(jì)的性能指標(biāo) 1．2 貝葉斯估計(jì) 1．2．1 最大后驗(yàn)估計(jì) 1．2．2 最大似然估計(jì) 1．2．3 最小均方誤差估計(jì) 1．2．4 最小平均絕對(duì)值誤差估計(jì)一 1．2．5 先驗(yàn)概率密度對(duì)估計(jì)偏差和方差的影響 1．3 最大期望算法 1．3．1 似然函數(shù)的最大期望 1．3．2 最大期望算法的推導(dǎo)及收斂性 1．4 最小估計(jì)方差的cram6r―Rao界 1．4．1 隨機(jī)參數(shù)的Crarn6rRao界 1．4．2 參數(shù)向量的cram6r―Rao約束 1．5 高斯混合模型 1．6 貝葉斯分類 1．6．1 二元分類 1．6．2 分類誤差 1．6．3 離散值參數(shù)的貝葉斯分類器 1．6．4 有限狀態(tài)過(guò)程的貝葉斯分類 1．7 隨機(jī)過(guò)程空間建模 1．7．1 隨機(jī)過(guò)程的向量量化 1．7．2 使用集簇高斯模型的向量量化 1．7．3 向量量化器設(shè)計(jì)――K均值聚類 第2章 隱馬爾可夫模型 2．1 非平穩(wěn)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型 2．2 HMM概述 2．2．1 HMM與貝葉斯模型 2．2．2 HMM的參數(shù) 2．2．3 狀態(tài)觀測(cè)概率模型 2．2．4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率 2．2．5 狀態(tài)時(shí)間網(wǎng)格圖 2．3 HMM訓(xùn)練 2．3．1 前向一后向概率計(jì)算 2．3．2 BaumWelch模型再估計(jì) 2．3．3 離散密度HMM訓(xùn)練 2．3．4 連續(xù)密度HMM 2．3．5 高斯混合概率密度HMM 2．4 用HMM進(jìn)行信號(hào)解碼 2．4．1 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用 2．4．2 維特比算法 2．5 噪聲的HMM 2．5．1 噪聲信號(hào)的估計(jì) 2．5．2 信號(hào)與噪聲模型的組合與分解 2．5．3 HMM組合 2．5．4 信號(hào)和噪聲狀態(tài)序列的分解 2．5．5 基于HMM的維納濾波器 2．5．6 噪聲特征建模 第3章 維納濾波器 3．1 最小二乘估計(jì)――維納濾波器 3．1．1 維納濾波方程的推導(dǎo) 3．1．2 輸入的自相關(guān)及輸入與期望信號(hào)的互相關(guān)的計(jì)算 3．2 維納濾波器的分塊數(shù)據(jù)公式 3．3 最小均方誤差方程的QR分解 3．4 維納濾波器的向量空間投影描述 3．5 最小均方誤差信號(hào)分析 3．6 頻域中的維納濾波器。 3．7 維納濾波器的應(yīng)用 3．7．1 維納濾波器用于加性噪聲抑制 3．7．2 平方根維納濾波 3．7．3 維納信道均衡器 3．7．4 多信道／多傳感器系統(tǒng)中的信號(hào)時(shí)間校正 3．8 維納濾波器的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題 3．8．1 維納濾波器階數(shù)的選擇 3．8．2 維納濾波器的改進(jìn) 第4章 自適應(yīng)濾波器 4．1 自適應(yīng)濾波器的概念 4．2 狀態(tài)空間卡爾曼濾波器 4．2．1 卡爾曼濾波算法的推導(dǎo) 4．2．2 用遞歸貝葉斯公式表示卡爾曼濾波器 4．2．3 卡爾曼濾波器的馬爾可夫性 4．3 擴(kuò)展卡爾曼濾波器 4．4 無(wú)跡卡爾曼濾波器 4．5 樣本自適應(yīng)濾波器 4．6 遞歸最小二乘誤差自適應(yīng)濾波器 4．6．1 矩陣求逆引理 4．6．2 濾波器系數(shù)的遞歸時(shí)間更新 4．7 最速下降法 4．7．1 收斂速度 4．7．2 向量值自適應(yīng)步長(zhǎng) 4．8 最小均方誤差濾波器 4．8．1 漏溢最小均方誤差算法 4．8．2 歸一化最小均方誤差算法 第5章 功率譜分析 5．1 概 述 5．2 經(jīng)典譜估計(jì) 5．2．1 相關(guān)圖法 5．2．2 相關(guān)圖法功率譜估計(jì)――有偏自相關(guān)函數(shù)估計(jì)法 5．2．3 周期圖法 5．2．4 經(jīng)典譜估計(jì)方法改進(jìn) 5．3 參數(shù)譜估計(jì) 5．3．1 信號(hào)建模 5．3．2 模型參數(shù)和自相關(guān)函數(shù)之間的關(guān)系 5．3．3 AR模型譜估計(jì)的性質(zhì) 5．3．4 AR譜估計(jì)的方法 5．3．5 AR模型階次的選擇 5．4 非參數(shù)模型法估計(jì)功率譜 5．4．1 全向天線波束下傾 5．4．2 天線波達(dá)方向估計(jì) 第6章 主成分分析 6．1 概 述 6．2 主成分分析的特征結(jié)構(gòu) 6．3 常見算法 6．3．1 基于Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則的隨機(jī)梯度算法 6．3．2 廣義的Hebb算法 6．3．3 改進(jìn)的增量計(jì)算方法 6．3．4 混合算法 6．4 應(yīng)用舉例 6．4．1 在圖像壓縮中的應(yīng)用 6．4．2 在模式識(shí)別中的應(yīng)用 6．4．3 產(chǎn)生圖像的視覺顯著圖 第7章 獨(dú)立成分分析 7．1 概 述 7．1．1 獨(dú)立成分分析的定義 7．1．2 統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性 7．2 獨(dú)立成分分析的估計(jì)原理 7．2．1 非高斯性最大化 7．2．2 互信息最小化 7．2．3 最大似然估計(jì) 7．3 獨(dú)立成分分析的生物意義 7．4 常見算法 7．4．1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 7．4．2 Jutten一Herault算法 7．4．3 Infomax算法 7．4．4 FastICA算法 7．5 應(yīng)用舉例 7．5．1 混合信號(hào)的分離 7．5．2 自然圖像的降噪 第8章 小波變換 8．1 連續(xù)小波變換 8．1．1 連續(xù)小波變換的定義 8．1．2 連續(xù)小波變換的一些性質(zhì) 8．1．3 小波的基本要求 8．1．4 幾種常用的基本小波 8．1．5 連續(xù)小波變換的計(jì)算及實(shí)現(xiàn) 8．2 離散小波變換 8．2．1 離散小波及離散小波變換 8．2．2 小渡框架與離散小波反變換 8．3小波變換的MaIlat算法 8．3．1 多分辨分析 8．3．2 尺度函數(shù)和小波函數(shù) 8．3．3 MaIlat快速算法 8．4 小波變換的應(yīng)用舉例 8．4．1 小波去噪 8．4．2 GPS信號(hào)處理 第9章 HilbertHuang變換 9．1 瞬時(shí)頻率 9．2 固有模態(tài)函數(shù) 9．3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解 9．4 完備性和正交性 9．5 Hilbert譜 9．6 Hilbert譜驗(yàn)證和校正 第10章 盲解卷積和信道均衡 10．1 盲解卷積 10．1．1 盲解卷積簡(jiǎn)介 10．1．2 盲解卷積的數(shù)學(xué)模型 10．1．3 盲解卷積準(zhǔn)則 10．1．4 算法 10．2 信道均衡 10．2．1 信道均衡簡(jiǎn)介 10．2．2 基本原理 主要參考文獻(xiàn)

目錄

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