| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 频率谱估计的发展和研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 频率谱估计基础 | 第10-21页 |
| 1.3.1 谱估计问题信号模型 | 第10-11页 |
| 1.3.2 几种与本文研究相关的谱估计方法 | 第11-20页 |
| 1.3.3 采样模式 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要内容和创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 一般性广义噪声协方差矩阵的自适应迭代谱估计 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 非参数化加权最小二乘WLS谱估计 | 第24-27页 |
| 2.2.1 加权最小二乘WLS简述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 非参数化谱估计方法的统一分析 | 第25-27页 |
| 2.3 一般性广义噪声协方差矩阵的自适应迭代谱估计方法 | 第27-30页 |
| 2.3.1 方法推导 | 第27-28页 |
| 2.3.2 算法分析 | 第28-30页 |
| 2.4 算法仿真 | 第30-36页 |
| 2.4.1 均匀采样下的谱估计 | 第30-34页 |
| 2.4.2 非均匀采样下的谱估计 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 鲁棒迭代自适应谱估计算法的研究 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 信号模型 | 第37-38页 |
| 3.3 一种鲁棒迭代自适应谱估计算法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第38-40页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第40-41页 |
| 3.4 算法仿真 | 第41-48页 |
| 3.4.1 均匀采样下的谱估计 | 第41-46页 |
| 3.4.2 非均匀采样下的谱估计 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 结合l_q范数矩阵填充丢失采样数据的谱估计 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 信号模型 | 第49-50页 |
| 4.3 结合l_q范数矩阵填充丢失采样数据的谱估计方法 | 第50-54页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第50-52页 |
| 4.3.2 算法分析 | 第52-54页 |
| 4.4 算法仿真 | 第54-57页 |
| 4.4.1 数据丢失率为5%时,对比多种谱估计方法的估计效果 | 第54-56页 |
| 4.4.2 数据丢失率从0到20%,对比多种谱估计方法的估计误差 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
