| 吴仁彪，1966年2月生于武汉市。1991年在西北工业大学首届教改试点班（五年半本硕连读）毕业，1994年在西安电子科技大学获博士学位。先后四次以博士后、访问教授、国家首批高级研究学者的身份在美国佛罗里达大学和英国帝国理工大学工作近五年。现任中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室主任，天津市首批三位特聘教授之一，中国民航总局首批特聘专家，天津大学和西安电子科技大学博士生导师，IEEE高级会员，中国电子学会理事和学术工作委员会委员。研究方向为自适应信号处理、阵列信号处理和现代谱估计及其在雷达、导航、通信中的应用。共发表学术论文150余篇，其中50余篇发表在IEEE和IEE会刊上，被SOI，EI和ISTP收录100余篇。曾获省部级科技成果奖励7项，国家发明专利6项。1999年入选国家人事部百千万人才工程第一、二层次培养对象，2005年荣获国家杰出青年基金。 |
| 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman－Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule-Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘方法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向－后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 用滤波器组进一步解释周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramer-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献 |
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