随机信号的功率谱估计及其算法的改进
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文工作 | 第10-12页 |
| 第二章 经典谱估计方法 | 第12-18页 |
| 2.1 相关函数法(BT法) | 第13页 |
| 2.2 周期图法 | 第13-14页 |
| 2.3 周期图法的改进 | 第14-16页 |
| 2.3.1 平均周期图法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 平滑平均周期图法 | 第15-16页 |
| 2.3.3 多窗谱估计 | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第三章 现代谱估计方法 | 第18-24页 |
| 3.1 AR模型 | 第18-21页 |
| 3.1.1 自相关法 | 第19-20页 |
| 3.1.2 Burg算法 | 第20-21页 |
| 3.1.3 AR模型的阶 | 第21页 |
| 3.2 MA模型 | 第21页 |
| 3.3 ARMA模型 | 第21-22页 |
| 3.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第四章 THREE型谱估计方法 | 第24-37页 |
| 4.1 THREE型谱估计方法及可行性分析 | 第24-27页 |
| 4.2 Kullback-Leibler距离 | 第27-31页 |
| 4.2.1 谱估计优化问题 | 第28页 |
| 4.2.2 拉格朗日参数 | 第28-31页 |
| 4.3 Hellinger距离 | 第31-36页 |
| 4.3.1 谱估计优化问题 | 第31-33页 |
| 4.3.2 对偶问题 | 第33-34页 |
| 4.3.3 矩阵牛顿算法 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 THREE型谱估计方法的仿真实验 | 第37-45页 |
| 5.1 一维随机信号功率谱估计的仿真实验 | 第37-41页 |
| 5.2 多维随机信号功率谱估计的仿真实验 | 第41-43页 |
| 5.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
