第一章 緒論
1.1 諧波信號處理概述
1.1.1 諧波信號模型
1.1.2 諧波信號的研究內容
1.1.3 諧波信號處理的發(fā)展概況
1.2 諧波信號處理研究現(xiàn)狀
1.2.1 加性噪聲中的諧波參數(shù)估計
1.2.2 乘性噪聲中的諧波參數(shù)估計
1.2.3 諧波參數(shù)估計的界
1.3 諧波參數(shù)估計的非參數(shù)方法
1.3.1 LSE方法
1.3.2 MLE方法
1.3.3 基于離散Fourief變換的插值估計方法
1.3.4 三步迭代估計方法
1.3.5 基于小波變換的估計
1.3.6 循環(huán)累積量方法
1.3.7 基于BSS的諧波恢復方法
1.3.8 基于稀疏表示的諧波模型參數(shù)估計
1.3.9 基于優(yōu)化算法的諧波模型參數(shù)估計
1.4 諧波參數(shù)估計的參數(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 擴展的Prony方法
1.4.8 基于高階統(tǒng)計量的估計方法
第二章 諧波分量數(shù)估計
2.1 諧波分量數(shù)估計的研究現(xiàn)狀
2.2 加性噪聲中諧波分量數(shù)估計
2.2.1 懲罰函數(shù)方法
2.2.2 增強矩陣方法
2.3 乘性噪聲中諧波分量數(shù)估計
2.3.1 基于增強矩陣的乘性和加性有色噪聲中諧波分量數(shù)的估計
2.3.2 算法的理論性質分析
2.3.3 仿真試驗
第三章 基于最小二乘的諧波參數(shù)估計
3.1 諧波信號與最小二乘
3.2 概率極限理論
3.2.1 隨機序列的收斂性
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)的最小二乘估計量及其相關結論
3.3.2 加性噪聲中諧波參數(shù)估計的CR界
3.3.3 針對LSE的統(tǒng)計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
4.1 問題的描述
4.2 加性噪聲中諧波參數(shù)估計
4.2.1 加性噪聲諧波模型
4.2.2 初估計以及TSI估計步驟
4.2.3 估計的漸近性質
4.2.4 仿真實驗
4.3 乘性噪聲中諧波參數(shù)估計
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
5.1 信號模型與假設
5.2 小波與小波變換
5.2.1 小波與小波變換
5.2.2 小波變換的自適應時頻窗
5.3 諧波信號的規(guī)范化量圖
5.3.1 可調小波
5.3.2 諧波的規(guī)范化量圖
5.4 參數(shù)估計方法與算法實現(xiàn)
5.5 零均值乘性噪聲中諧波恢復的小波方法
5.6 附錄
第六章 基于稀疏表示的諧波參數(shù)估計
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 帶可調核的正交最小二乘
6.2.2 具有樹結構的正交最小二乘
6.3 諧波參數(shù)的正交最小二乘估計
6.3.1 參數(shù)估計
6.3.2 魯棒性分析
第七章 基于盲源分離的諧波恢復
7.1 諧波信號的盲分離模型
7.1.1 盲源分離模型
7.1.2 諧波信號的盲源分離模型
7.2 基于高階統(tǒng)計量的諧波盲分離算法
7.2.1 算法設計
7.2.2 仿真實驗
7.3 基于二維加權直方圖的諧波盲分離算法
7.3.1 算法設計
7.3.2 仿真實驗
7.4 基于時問周期結構的諧波盲分離算法
7.4.1 算法設計
7.4.2 仿真實驗
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