Рекомендуем

Ключевые слова:
Случайные процессы
Фильтры Винера и КалманаШахтарин Б.И. Фильтры Винера и Калмана
Случайные процессы. Примеры и задачи. Том 1 – Случайные величины и процессыТихонов В.И., Шахтарин Б.И., Сизых В.В. Случайные процессы. Примеры и задачи. Том 1 – Случайные величины и процессы
Генераторы хаотических колебанийШахтарин Б.И., Кобылкина П.И., Сидоркина Ю.А., Кондратьев А.В., Митин С.В. Генераторы хаотических колебаний

Книга

Методы оценки энергетического спектра случайных процессов

Учебное пособие для вузов
2017 г.
228 стр.
Тираж 500 экз.
Формат 60х90/16 (145x215 мм)
Исполнение: в мягкой обложке
ISBN 978-5-9912-0694-5
ББК 32.811.1
УДК 621.37:621.391
Гриф УМО
Допущено федеральным учебно-методическим объединением в системе высшего образования по укрупненной группе специальностей и направлений подготовки 17.00.00 – «Оружие и системы вооружения» в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по основным образовательным программам высшего образования по направлению подготовки специалитета 17.05.01 – « Боеприпасы и взрыватели»
Аннотация

Изложены основы спектрального анализа случайных процессов. Пособие состоит из трех частей. В первой части изложены классические методы оценки спектров: периодограммные (непараметрические) и параметрические методы. Во второй части даны декомпозиционные методы (MUSIC, ESPIRIT и др.). В третьей части рассмотрено использование вейвлет-преобразований для оценки спектра коротких записей. Книга содержит программы на языке MATLAB и примеры с результатами численного моделирования.

Для студентов вузов, будет полезна аспирантам, преподавателям и специалистам, занимающимся обработкой сигналов.

Оглавление

Введение

Часть I. Классические методы спектрального оценивания

Глава 1. Непараметрические (периодограммные) методы оценки энергетического спектра стационарных случайных процессов
1.1. Свойства периодограммы случайных процессов
1.2. Модифицированные периодограммы
1.3. Метод Бартлетта: усреднение периодограммы
1.4. Метод Уэлча: усреднение модифицированной периодограммы
1.5. Метод Блэкмена–Тьюки: сглаживание периодограммы
1.6. Сравнение характеристик

Глава 2. Параметрические методы оценки энергетического спектра
2.1. Авторегрессионная оценка спектра
2.2. Оценка спектра методом скользящего среднего
2.3. Оценка спектра методом авторегрессии — скользящего среднего

Глава 3. Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии
3.1. Фильтровая интерпретация спектральной оценки по методу МД
3.2. Приложение метода МД к оценке частот комплексных экспонент на фоне шума
3.3. Реализация метода спектральной оценки по критерию МД
3.4. Некоторые результаты компьютерного моделирования алгоритмов спектрального оценивания по МД-методу

Глава 4. Спектральное оценивание методом максимума энтропии
Литература к части I

Часть III. Декомпозиционные методы спектрального оценивания

Глава 5. Сигнальное и шумовое подпространство

Глава 6. Метод Писаренко

Глава 7. Метод MUSIC

Глава 8. Метод минимума нормы

Глава 9. Алгоритмы инвариантного вращения ESPRIT
9.1. Исходный метод ESPRIT
9.2. Алгоритмы LS ESPRIT и TLS
9.3. Сводка результатов

Глава 10. Локализация широкополосных источников сигнала с использованием алгоритма ESPRIT

Литература к части II

Часть III. Вейвлет-анализ сигналов

Глава 11. Вейвлет-преобразования и вейвлетный анализ
11.1. Теория вейвлетов
11.2. Вейвлет-преобразование
11.3. Непрерывное вейвлет-преобразование
11.4. Дискретизация НВП
11.5. Взаимный вейвлетный спектр (ВВС)

Глава 12. Исследование хаотической синхронизации каскадносвязанных систем фазовой автоподстройки с применением вейвлет-анализа
12.1. Методика определения фазы хаотического сигнала на основе вейвлет-преобразования
12.2. Исследование фазовой хаотической синхронизации каскадно-связанных систем ФАП
12.4. Оптимизация параметров материнского вейвлета в условиях белого гауссовского шума

Литература к части III

Приложение. Программы на Matlab