离散信号的滤波

作者：王欣等著

ISBN：10位［7505375946］ 13位［9787505375949］

出版社：电子工业出版社

出版日期：2002-06

定价：￥20.00 元

内容提要滤波是现代数字信号处理的重要研究内容，在信号分析、图像处理、模式识别、自动控制等领域得到了广泛应用。最佳滤波是指在给定某种准则的条件下，得到信号的最佳估计。本书首先在最小均方误差条件下，介绍Wiener滤波、Kalman滤波和自适应滤波等一些线性滤波方法。然后讨论近年来受到人们日益重视的一些非线性滤波方法，即小波滤波、同态滤波、中值滤波、形态滤波等，它们都是现代数字信号处理领域的前沿研究课题，不但有重要的理论意义，而且有广阔的应用前景。本书适合通信、信号处理、自动控制、人工智能等专业的师生与科研人员阅读。

目录第1章 离散随机信号

1.1 随机变量及统计特性

1.2 正交投影原理

1.3 离散随机信号

1.4 随机序列经过线性滤波器

1.5 最小相位滤波器

1.6 信号模型

1.7 随机变量的参数估计

第2章 Wiener滤波

2.1 信号的滤波

2.2 Wiener-Hoff方程

2.3 平稳序列的Wiener滤波

2.4 平稳序列的Wiener预测

2.5 Levinson-Durbin算法

2.6 格型滤波器

2.7 Burg算法

2.8 功率谱估计

第3章 Kalman滤波

3.1 状态与观测方程

前言滤波是现代数字信号处理的重要研究内容，它在信号分析、图像处理、模式识别、自动控制等领域得到了广泛应用。本书主要介绍用于离散信号的一些典型的滤波方法。滤波一般要求在给定某种准则的条件下，得到信号的最佳估计。Wiener滤波是最早提出的一种滤波方法，当信号混有白噪声时，可以在最小均方误差条件下得到信号的最佳估计。但是，由于求解WienerHoff方程的复杂性，使得Wiener滤波实际应用起来很困难。不过Wiener滤波在理论上的意义是非常重要的，利用Wiener滤波的纯一步预测，可以求解信号的模型参数，进而获得著名的Levinson算法。 Kalman滤波是20世纪60年代初提出的一种滤波方法。与Wiener滤波相似..