第一章 緒論
1.1 諧波信號(hào)處理概述
1.1.1 諧波信號(hào)模型
1.1.2 諧波信號(hào)的研究?jī)?nèi)容
1.1.3 諧波信號(hào)處理的發(fā)展概況
1.2 諧波信號(hào)處理研究現(xiàn)狀
1.2.1 加性噪聲中的諧波參數(shù)估計(jì)
1.2.2 乘性噪聲中的諧波參數(shù)估計(jì)
1.2.3 諧波參數(shù)估計(jì)的界
1.3 諧波參數(shù)估計(jì)的非參數(shù)方法
1.3.1 LSE方法
1.3.2 MLE方法
1.3.3 基于離散Fourief變換的插值估計(jì)方法
1.3.4 三步迭代估計(jì)方法
1.3.5 基于小波變換的估計(jì)
1.3.6 循環(huán)累積量方法
1.3.7 基于BSS的諧波恢復(fù)方法
1.3.8 基于稀疏表示的諧波模型參數(shù)估計(jì)
1.3.9 基于優(yōu)化算法的諧波模型參數(shù)估計(jì)
1.4 諧波參數(shù)估計(jì)的參數(shù)方法
1.1.1 Pisarenko諧波分解法
1.4.2 ARMA建模法
1.4.3 MUSIC方法
1.4.4 高階Yule-Walker方法
1.4.5 ESPRlT方法
1.4.6 MFBLP方法
1.4.7 擴(kuò)展的Prony方法
1.4.8 基于高階統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)方法
第二章 諧波分量數(shù)估計(jì)
2.1 諧波分量數(shù)估計(jì)的研究現(xiàn)狀
2.2 加性噪聲中諧波分量數(shù)估計(jì)
2.2.1 懲罰函數(shù)方法
2.2.2 增強(qiáng)矩陣方法
2.3 乘性噪聲中諧波分量數(shù)估計(jì)
2.3.1 基于增強(qiáng)矩陣的乘性和加性有色噪聲中諧波分量數(shù)的估計(jì)
2.3.2 算法的理論性質(zhì)分析
2.3.3 仿真試驗(yàn)
第三章 基于最小二乘的諧波參數(shù)估計(jì)
3.1 諧波信號(hào)與最小二乘
3.2 概率極限理論
3.2.1 隨機(jī)序列的收斂性
3.2.2 大數(shù)定律
3.2.3 中心極限定理
3.3 加性噪聲諧波模型
3.3.1 加性噪聲中諧波參數(shù)的最小二乘估計(jì)量及其相關(guān)結(jié)論
3.3.2 加性噪聲中諧波參數(shù)估計(jì)的CR界
3.3.3 針對(duì)LSE的統(tǒng)計(jì)性能分析的典型技巧
3.4 乘性噪聲諧波模型
3.4.1 非零均值噪聲情形
3.4.2 零均值噪聲情形
3.5 附錄
3.5.1 非零均值乘性噪聲情形的定理證明
3.5.2 零均值乘性噪聲情形的定理證明
第四章 基于迭代方法的諧波參數(shù)估計(jì)
4.1 問(wèn)題的描述
4.2 加性噪聲中諧波參數(shù)估計(jì)
4.2.1 加性噪聲諧波模型
4.2.2 初估計(jì)以及TSI估計(jì)步驟
4.2.3 估計(jì)的漸近性質(zhì)
4.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
4.3 乘性噪聲中諧波參數(shù)估計(jì)
4.3.1 非零均值噪聲情形
4.3.2 零均值乘性噪聲情形
4.4 附錄
4.4.1 定理4.1的證明
4.4.2 定理4.2的證明
4.4.3 定理4.3的證明
4.4.4 定理4.4的證明
4.4.5 定理4.5的證明
4.4.6 定理4.6的證明
第五章 基于小波分析的諧波參數(shù)估計(jì)
5.1 信號(hào)模型與假設(shè)
5.2 小波與小波變換
5.2.1 小波與小波變換
5.2.2 小波變換的自適應(yīng)時(shí)頻窗
5.3 諧波信號(hào)的規(guī)范化量圖
5.3.1 可調(diào)小波
5.3.2 諧波的規(guī)范化量圖
5.4 參數(shù)估計(jì)方法與算法實(shí)現(xiàn)
5.5 零均值乘性噪聲中諧波恢復(fù)的小波方法
5.6 附錄
第六章 基于稀疏表示的諧波參數(shù)估計(jì)
6.1 稀疏分量分析
6.1.1 稀疏分解
6.1.2 匹配追蹤方法
6.2 正交最小二乘方法
6.2.1 帶可調(diào)核的正交最小二乘
6.2.2 具有樹結(jié)構(gòu)的正交最小二乘
6.3 諧波參數(shù)的正交最小二乘估計(jì)
6.3.1 參數(shù)估計(jì)
6.3.2 魯棒性分析
第七章 基于盲源分離的諧波恢復(fù)
7.1 諧波信號(hào)的盲分離模型
7.1.1 盲源分離模型
7.1.2 諧波信號(hào)的盲源分離模型
7.2 基于高階統(tǒng)計(jì)量的諧波盲分離算法
7.2.1 算法設(shè)計(jì)
7.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)
7.3 基于二維加權(quán)直方圖的諧波盲分離算法
7.3.1 算法設(shè)計(jì)
7.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)
7.4 基于時(shí)問(wèn)周期結(jié)構(gòu)的諧波盲分離算法
7.4.1 算法設(shè)計(jì)
7.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)
英文縮寫索引
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