具体描述
《时频分析与小波变换》全面系统地介绍了时频分析的基本理论、基本方法及应用。全书共10章，内容包括时频分析基础、短时傅里叶变换与Gabor展开、维格纳-威尔分布、小波变换与时频分析、离散小波变换与多分辨分析、尺度函数与小波的构造方法、小波包变换、二维小波变换、多带小波变换、多小波变换等内容。
好的，以下是为您构思的图书简介，主题围绕信息处理、信号分析与系统控制，旨在避免涉及“时频分析与小波变换”的具体内容： --- 图书名称： 现代信号处理与系统辨识：原理、方法与工程应用 内容简介 本书系统阐述了现代信号处理领域的核心理论、关键算法以及在复杂系统辨识与控制工程中的实际应用。全书内容紧密围绕信号的获取、表征、滤波、估计以及系统建模等核心议题展开，力求为读者提供一个全面而深入的理论框架和实用的技术指导。 第一部分：基础理论与信号表征 本部分奠定了全书的理论基石，重点回顾了经典信号理论中的傅里叶变换及其在频域分析中的作用，并引入了更具现代性的统计信号处理基础。 1. 随机过程与统计特性： 详细分析了随机信号的数学模型，包括平稳性、遍历性、自相关函数与功率谱密度。这一部分强调了信号的统计特性如何影响其在噪声环境下的检测与估计性能。我们深入探讨了维纳-霍夫方程在线性最小均方误差（LMMSE）估计中的应用，为后续的滤波设计提供了理论支撑。 2. 经典线性滤波理论： 详尽介绍了线性滤波器的设计原则，特别是针对已知信号模型和噪声特性的最优滤波器。卡尔曼滤波作为本章的重点，不仅从状态空间模型的角度对其递推特性进行了详尽的推导，还分析了其在非线性系统中的扩展形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），这些是现代导航、制导和实时估计系统的核心技术。 3. 信号采样与重构： 深入探讨了信号的离散化过程，强调了采样定理在实际工程中的局限性与应对策略。同时，本书对过采样、欠采样技术进行了分析，并介绍了基于特定内插算法的信号完美重构方法，确保了从连续域到离散域转换的精度和可靠性。 第二部分：现代信号处理算法与技术 本部分聚焦于解决实际工程问题中遇到的复杂信号处理挑战，特别是针对非平稳信号和高维数据的处理方法。 4. 盲源分离与独立分量分析（ICA）： 针对通信、医学影像等领域中信号源相互混合的难题，本书系统介绍了盲源分离的基本原理。核心内容集中于独立分量分析（ICA）的数学基础，如高阶统计量（HOS）的应用，以及FastICA算法的实现细节。通过对比主成分分析（PCA），突出了ICA在保留统计独立性方面的优势。 5. 自适应滤波原理与应用： 自适应滤波器因其无需预先知道环境参数的特性，在噪声消除、回声消除和信道均衡中占据重要地位。本书详尽阐述了最小均方误差（LMS）算法、归一化LMS（NLMS）以及基于递归最小二乘（RLS）的自适应算法。重点分析了算法的收敛性、稳定性及其在时变信道中的性能表现。 6. 谱估计的高分辨率方法： 在频谱分析方面，本书超越了经典的周期图法，深入探讨了参数化模型谱估计方法。这包括自回归（AR）、滑动平均（MA）以及ARMA模型在频谱细化中的应用。特别地，对子空间分解法（如MUSIC和ESPRIT）在提高分辨率方面的原理和实践进行了深入剖析。 第三部分：系统辨识与模型建立 本部分将信号处理技术应用于系统工程，核心在于如何从输入/输出数据中精确地估计出系统的动态模型。 7. 经典系统辨识理论： 辨识过程被系统地分解为数据预处理、模型结构选择和参数估计三个关键步骤。本书详细介绍了时域和频域中的辨识方法，如子空间辨识法（Subspace Identification Method, SIM），该方法在处理线性时不变（LTI）系统时表现出优异的鲁棒性。 8. 非线性系统辨识： 鉴于现实世界中大量系统具有显著的非线性特征，本书专门辟出章节讨论非线性辨识策略。内容涵盖了基于核方法的辨识、基于神经网络的黑箱建模技术，以及如何利用局部线性化技术处理分段非线性系统。 9. 模型检验与不确定性分析： 建立模型并非终点，模型的有效性和可靠性至关重要。本部分强调了模型检验的重要性，包括残差分析、模型结构验证和参数的可信度区间估计。我们引入了贝叶斯方法来量化模型参数的不确定性，为后续的系统控制设计提供可靠依据。 第四部分：工程实践与前沿交叉 本部分将理论与工程实践紧密结合，探讨信号处理技术在特定工程领域中的应用。 10. 状态估计与数据融合： 讨论了多传感器数据融合在提高系统鲁棒性和精度中的作用。重点讲解了扩展信息滤波（EIF）和基于粒子滤波（PF）的非线性状态估计方法，这些方法在航空航天、自动驾驶等领域具有直接的应用价值。 11. 通信与雷达信号处理实例： 选取了现代通信系统中的信道均衡技术和雷达系统中的目标检测与参数估计作为案例分析。通过具体案例，展示了如何结合匹配滤波、快速傅里叶变换（FFT）和上述的估计算法来完成实际的信号处理任务。 读者对象 本书适合于电子信息工程、控制科学与工程、自动化、航空航天工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事信号处理、系统辨识、状态估计与自动控制领域的工程师和科研人员参考使用。全书配有丰富的数学推导、算法流程图和仿真实例，确保读者能够有效地掌握理论并将其转化为实际工程能力。 ---
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