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內(nèi)容簡介

　　濾波是現(xiàn)代數(shù)字信號處理的重要研究內(nèi)容，在信號分析、圖像處理、模式識別、自動控制等領域得到了廣泛應用。最佳濾波是指在給定某種準則的條件下，得到信號的最佳估計。本書首先在最小均方誤差條件下，介紹Wiener濾波、Kalman濾波和自適應濾波等一些線性濾波方法。然后討論近年來受到人們?nèi)找嬷匾暤囊恍┓蔷€性濾波方法，即小波濾波、同態(tài)濾波、中值濾波、形態(tài)濾波等，它們都是現(xiàn)代數(shù)字信號處理領域的前沿研究課題，不但有重要的理論意義，而且有廣闊的應用前景。本書適合通信、信號處理、自動控制、人工智能等專業(yè)的師生與科研人員閱讀。

作者簡介

暫缺《離散信號的濾波》作者簡介

圖書目錄

第1章  離散隨機信號
1.1  隨機變量及統(tǒng)計特性
1.2  正交投影原理
1.3  離散隨機信號
1.4  隨機序列經(jīng)過線性濾波器
1.5  最小相位濾波器
1.6  信號模型
1.7  隨機變量的參數(shù)估計
第2章  Wiener濾波
2.1  信號的濾波
2.2  Wiener-Hoff方程
2.3  平穩(wěn)序列的Wiener濾波
2.4  平穩(wěn)序列的Wiener預測
2.5  Levinson-Durbin算法
2.6  格型濾波器
2.7  Burg算法
2.8  功率譜估計
第3章  Kalman濾波
3.1  狀態(tài)與觀測方程
3.2  Kalman濾波
3.3  有色噪聲模型的Kalman濾波
第4章  自適應濾波
4.1  FIR Weiner濾波器
4.2  LMS自適應算法
4.3  步長因子 m 的取值范圍
4.4  學習曲線
4.5  失調(diào)
4.6  RLS自適應濾波
4.7  自適應噪聲抵消
4.8  自適應信道均衡器
第5章  小波濾波
5.1  連續(xù)小波變換
5.2  二進小波變換
5.3  離散二進小波變換
5.4  Daubechies小波
5.5  雙正交小波變換
5.6  信號的最大模重建
5.7  利用最大模重建濾除噪聲
5.8  軟門限去噪
第6章  同態(tài)濾波
6.1  同態(tài)濾波的定義
6.2  解相乘同態(tài)系統(tǒng)
6.3  解卷積同態(tài)系統(tǒng)
6.4  復時譜的計算
6.5  指數(shù)序列的復時譜
第7章  中值濾波
7.1  中值濾波的定義
7.2  中值濾波的門限分解算法
7.3  中值濾波的輸出統(tǒng)計特性
7.4  多級中值濾波
7.5  序統(tǒng)計濾波
7.6  近均值濾波
7.7  Lee濾波
7.8  梯度倒數(shù)加權(quán)濾波
第8章  形態(tài)濾波
8.1  形態(tài)學的基本運算和性質(zhì)
8.2  Matheron表示定理
8.3  一維信號的形態(tài)濾波
8.4  一維形態(tài)濾波的輸出統(tǒng)計特性
參考文獻