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正版 复杂信号频率估计方法及应用 涂亚庆,杨辉跃,张海涛 等 国防
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第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 频率估计基本方法
1.2.1 能量重心法
1.2.2 相位差法
1.2.3 幅度比值法
1.2.4 分段FFT法
1.2.5 黄金分割法
1.2.6 三角形法
1.2.7 DTFT法
1.2.8 全相位法
1.2.9 最大熵谱法
1.3 时变信号频率跟踪方法
1.3.1 Wigner-Ville分布法
1.3.2 短时傅里叶变换法
1.3.3 小波变换法
1.3.4 Radon-Wigner变换法
1.3.5 分数阶傅里叶变换法
1.3.6 局域波分解法
1.3.7 自适应陷波器法
1.4 短时信号频率估计方法
1.4 相干平均法
1.4.2 频谱平均法
1.4.3 相位相关法
1.4.4 相位积累法
1.4.5 卡布分布法
1.4.6 多段信号频谱融合法
1.5 端频信号频率估计方法
1.5.1 CZT法
1.5.2 Zoom-FFT法
1.5.3 FFT+FT法
1.5.4 牛顿法
1.5.5 Goertzel细化法
1.5.6 频率抽取法
1.5.7 相位补偿细化法
1.5.8 频域增采样内插法
1.5.9 基于小波变换的频谱细化法
1.6 本书内容与组织
1.7 小结
第2章 短时信号频率估计的频谱融合方法
2.1 信号模型
2.1.1 多段信号概念
2.1.2 多段信号获取
2.2 频谱融合原理
2.2.1 邻近频率信号对短时信号频率估计的影响
2.2.2 现有信号分解结构
2.2.3 异频域信号分解结构
2.3 频谱融合法
2.3.1 异频修正矩阵设计
2.3.2 最优加权融合频谱生成
2.3.3 频域相关性分析
2.3.4 相关谱峰值搜索
2.4 频谱融合快速算法
2.4.1 DTFT快速算法设计
2.4.2 加权融合频谱矩阵降维处理
2.4.3 算法计算量分析
2.5 交叉信息融合法
2.5.1 方法原理
2.5.2 交叉信息融合
2.5.3 关键技术
2.6 交叉信息融合快速算法
2.6.1 基本思想
2.6.2 关键技术
2.6.3 算法流程及计算量分析
2.7 实验验证
2.7.1 信噪比变化条件下的实验验证
2.7.2 各单段信号采样点数不等条件下的实验验证
2.7.3 多段信号采样点数变化条件下的实验验证
2.7.4 信号频率变化条件下的实验验证
2.7.5 采样频率变化条件下的实验验证
2.8 小结
第3章 端频信号频率估计的计及负频率方法
3.1 频谱分析中的负频率影响
3.2 计及负频率的端频信号离散频谱校正方法
3.2.1 极端低频信号的离散频谱校正方法
3.2.2 极端高频信号的离散频谱校正方法
3.2.3 实验验证
3.3 基于FFT的端频信号相位差估计方法
3.3.1 FFT法测量原理及误差分析
3.3.2 加矩形窗的相位差计算公式
3.3.3 加汉宁窗的相位差计算公式
3.3.4 实验验证
3.4 基于余弦窗DTFT的端频信号相位差估计方法
3.4.1 DTFT法测量原理及误差分析
3.4.2 加矩形窗的相位差计算公式
3.4.3 加汉宁窗的相位差计算公式
3.4.4 滑动DTFT递推算法
3.4.5 实验验证
3.5 基于卷积窗DTFT的端频信号相位差估计方法
3.5.1 卷积窗的构造及特点
3.5.2 加2阶卷积窗的相位差计算公式
3.5.3 加4阶卷积窗的相位差计算公式
3.5.4 实验验证
3.6 小结
第4章 时变频率估计的自适应陷波器方法
4.1 ANF频率估计原理
4.2 典型ANF频率估计方法及性能分析
4.2.1 误差函数分析
4.2.2 FIR-ANF性能分析
4.2.3 IIR-ANF性能分析
4.2.4 实验验证
4.3 联合误差ANF的频率估计法及性能分析
4.3.1 间接型联合误差ANF频率估计
4.3.2 直接型联合误差ANF频率估计
4.3.3 离散卡尔曼滤波
4.3.4 实验验证
4.4 基于Steiglitz-McBride系统辨识的自适应陷波器方法
4.4.1 用于陷波器辨识的SMM方法
4.4.2 SMM-ANF法
4.4.3 实验验证
4.5 反馈修正自适应陷波器法
4.5.1 不完全收敛问题
4.5.2 反馈修正策略
4.5.3 频率估计精度评估
4.5.4 方法流程
4.5.5 实验验证
4.6 小结
第5章 瞬时频率估计与VCO非线性度检测
5.1 自适应窗长的PWVD瞬时频率估计法
5.1.1 窗长对PWVD瞬时频率估计的影响
5.1.2 窗长选择的基本思想
5.1.3 方法流程
5.1.4 实验验证
5.2 基于FrFT的瞬时频率估计法
5.2.1 参数设置
5.2.2 求中间点频率
5.2.3 中间点频率插值
5.2.4 最佳分数阶比的搜索
5.2.5 方法流程
5.2.6 实验验证
5.3 基于SVD的非平稳信号重叠分段降噪算法
5.3.1 基于SVD的平稳信号降噪原理分析
5.3.2 算法基本思想
5.3.3 算法实现步骤
5.3.4 算法流程
5.3.5 参数变化影响分析
5.3.6 实验验证
5.4 VCO非线性度检测应用
5.4.1 实验背景
5.4.2 实验步骤
5。4.3 相同非线性度不同信噪比下的实验
5.4.4 相同信噪比不同非线性度下的实验
5.5 小结
第6章 LFMCW雷达测距应用
6.1 LFMCW雷达测距实验
频率估计作为数字信号处理的重要组成部分,在航空航天、生物医学、通信工程、雷达探测、故障诊断和仪器仪表等众多领域有着广泛应用。纷繁复杂的应用环境中,信号频率呈现出非线性、非平稳、瞬态性和极端化等特征,针对复杂信号频率估计方法开展研究是现实需求和技术发展的必然趋势。《复杂信号频率估计方法及应用》总结作者团队多年研究成果,深入探讨了复杂信号频率估计的基础理论、技术方法及实际应用。首先,简述了复杂信号频率估计研究的背景与意义,分析了现有典型频率估计方法;然后,系统深入地重点论述了短时信号频率估计的频谱融合方法、端频信号频率估计的计及负频率方法、时变频率估计的自适应陷波器方法、瞬时频率估计方法与VCO非线性度检测;最后,将复杂信号频率估计方法应用于线性调频连续波雷达和科里奥利质量流量计两类典型仪表与装置,详细分析了各种条件的比较实验结果和应用验证效果。 《复杂信号频率估计方法及应用》特色鲜明,内容新颖,深入浅出,理论联系实际,可供从事数字信号处理理论与方法研究和频率估计方法与应用技术研究的科技工作者阅读与参考,也可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的课程教材与参考书。
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