10.3.2 用冲激不变设计iir滤波器

10.3.3 利用双线性变换设计iir滤波器

10.3.4 通用模拟滤波器的特性

10.3.5 基于双线性变换的数字滤波器设计的一些例子

10.4 频率变换

10.4.1 模拟域频率变换

10.4.2 数字域频率变换

10.5 小结与参考文献

习题

第11章 多速率数字信号处理

11.1 引言

11.2 以因子d抽取

11.3 以因子i内插

11.4 以有理因子i/d转换采样率

11.5 采样率转换的实现

11.5.1 多相滤波器结构

11.5.2 滤波器和下采样器/上采样器的相互交换

11.5.3 利用级联积分器的梳状滤波器转换采样率

11.5.4 抽取和内插滤波器的多相结构

11.5.5 有理采样率转换的结构

11.6 采样率转换的多级实现

11.7 带通信号的采样率转换

11.8 以任意因子的采样率转换

11.8.1 利用多相内插器任意重采样

11.8.2 利用farrow滤波器结构任意重采样

11.9 多速率信号处理的应用

11.9.1 移相器的设计

11.9.2 不同采样率数字系统的接口技术

11.9.3 窄带低通滤波器的实现

11.9.4 语音信号子带编码

11.10数字滤波器组

11.10.1 均匀滤波器组的多相结构

11.10.2 复用转接器

11.11双通道正交镜像滤波器组

11.11.1 消除混叠效应

11.11.2 准确重构的条件

11.11.3 qmf组的多相形式

11.11.4 线性相位fir qmf组

11.11.5 iir qmf组

11.11.6 准确重构双通道fir qmf组

11.11.7 子带编码中的双通道qmf组

11.12m通道qmf组

11.12.1 无混叠和准确重构的条件

11.12.2 m通道qmf组的多相形式

11.13小结与参考文献

习题

第12章 线性预测和*优线性滤波器

12.1 随机信号、相关函数和功率谱

12.1.1 随机过程

12.1.2 平稳随机过程

12.1.3 统计（集合）平均

12.1.4 联合随机过程的统计平均

12.1.5 功率谱密度

12.1.6 离散时间随机信号

12.1.7 离散时间随机过程的时间平均

12.1.8 均值遍历过程

12.1.9 相关遍历过程

12.2 平稳随机过程的修正表示

12.2.1 有理功率谱

12.2.2 滤波器参数和自相关序列的关系

12.3 前向和后向线性预测

12.3.1 前向线性预测

12.3.2 后向线性预测

12.3.3 格型前向和后向预测器的*优反射系数

12.3.4 ar过程和线性预测的关系

12.4 正规方程的解

12.4.1 levinson-durbin算法

12.4.2 schur算法

12.5 线性预测误差滤波器的性质

12.6 ar格型和arma格梯型滤波器

12.6.1 ar格型结构

12.6.2 arma过程和格梯型滤波器

12.7 用于滤波和预测的维纳滤波器

12.7.1 fir维纳滤波器

12.7.2 线性均方估计的正交性原理

12.7.3 iir维纳滤波器

12.7.4 非因果维纳滤波器

12.8 小结与参考文献

习题

第13章 自适应滤波器

13.1 自适应滤波器的应用

13.1.1 系统标识或系统模型

13.1.2 自适应通道均衡器

13.1.3 电话通道数据传输中的回声消除

13.1.4 对宽带信号中的窄带干扰的抑制

13.1.5 自适应线谱增强器

13.1.6 自适应噪声消除

13.1.7 语音信号的线性预测编码

13.1.8 自适应阵列

13.2 自适应直接型fir滤波器——lms算法

13.2.1 *小均方误差准则

13.2.2 lms算法

13.2.3 随机梯度相关算法

13.2.4 lms算法的性质

13.3 自适应直接型滤波器——rls算法

13.3.1 rls算法

13.3.2 ldu因式分解与平方根算法

13.3.3 快速rls算法

13.3.4 直接型rls算法的性质

13.4 自适应格子-梯型滤波器

13.4.1 递归*小二乘方格子-梯型算法

13.4.2 其他格型算法

13.4.3 格子-梯型算法的性质

13.5 小结与参考文献

习题

第14章 功率谱估计

14.1 基于有限长信号观察的功率谱估计

14.1.1 能量密度谱计算

14.1.2 随机信号的自相关和功率谱估计:周期图

14.1.3 使用dft的功率谱估计

14.2 功率谱估计的非参数化方法

14.2.1 bartlett方法:平均周期图

14.2.2 welch方法:平均修正的周期图

14.2.3 blackman和tukey图基方法:平滑周期图

14.2.4 非参数的功率谱估计器的性能特征

14.2.5 非参数的功率谱估计器的计算需求

14.3 功率谱估计的参数化方法

14.3.1 自相关和模型参数之间的关系

14.3.2 ar模型参数的yule-walker求解方法

14.3.3 ar模型参数的burg求解方法

14.3.4 ar模型参数的非约束条件的*小二乘方求解方法

14.3.5 ar模型参数的顺序估计方法

14.3.6 ar模型阶数的选择

14.3.7 功率谱估计的ma模型

14.3.8 功率谱估计的arma模型

14.3.9 一些实验结果

14.4 滤波器组方法

14.4.1 周期图的滤波器组实现

14.4.2 *小方差谱估计

14.5 功率谱估计的本征分析方法

14.5.1 pisarenko 谐波分解方法

14.5.2 具有白噪声的正弦信号的自相关矩阵的本征分解

14.5.3 music算法

14.5.4 esprit 算法

14.5.5 阶数选择准则

 3/4   首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页

工业技术 电子通信 通信

在线阅读