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目次
第1章 集合、空間與核函數的基本知識 1
1.1 概述 1
1.2 集合與映射的概念 1
1.3 空間 3
1.4 希爾伯特空間 5
1.5 核函數與再生核希爾伯特空間 8
1.6 概率密度函數估計的Parzen窗法 12
1.7 本章小結 14
思考題與習題 15
第2章 脈衝噪聲與同頻干擾下的信號處理問題 16
2.1 概述 16
2.2 隨機過程與隨機信號 16
2.3 平穩隨機信號 20
2.4 非平穩隨機信號與循環平穩隨機信號 26
2.5 Alpha穩定分布與其他非高斯分布 28
2.6 同頻帶與鄰近頻帶干擾的初步分析 36
2.7 Alpha穩定分布下經典信號處理方法退化的初步分析 39
2.8 本章小結 43
思考題與習題 44
第3章 基於分數低階統計量的信號處理理論與應用 46
3.1 概述 46
3.2 分數低階統計量 47
3.3 Alpha穩定分布的線性理論 53
3.4 Alpha穩定分布下的參數模型與估計 55
3.5 基於分數低階統計量的自適應濾波 58
3.6 Alpha穩定分布噪聲下的核自適應濾波 61
3.7 分數低階統計量信號處理的應用 65
3.8 本章小結 75
思考題與習題 75
第4章 分數低階循環統計量及其信號處理 77
4.1 概述 77
4.2 隨機信號的循環平穩性與循環統計量 78
4.3 分數低階循環統計量基本理論 88
4.4 分數低階循環相關匹配濾波器 94
4.5 分數低階循環統計量在時間延遲估計中的應用 98
4.6 基於分數低階循環統計量的波達方向估計 104
4.7 本章小結 107
思考題與習題 107
第5章 相關熵基本理論 109
5.1 概述 109
5.2 相關熵的基本概念與原理 110
5.3 最大相關熵準則 116
5.4 相關熵的核函數 123
5.5 相關熵的性質 129
5.6 相關熵的物理與幾何解釋 137
5.7 本章小結 139
思考題與習題 139
第6章 基於相關熵的信號濾波技術 142
6.1 概述 142
6.2 最大相關熵估計與貝葉斯估計 142
6.3 基於最大相關熵準則的信號濾波技術 146
6.4 基於相關熵的核自適應濾波器 150
6.5 基於相關熵的卡爾曼濾波器 156
6.6 本章小結 165
思考題與習題 165
第7章 相關熵信號處理的應用 167
7.1 概述 167
7.2 相關熵作為局部相似性的測度 167
7.3 相關熵在無線定位技術中的應用 170
7.4 基於相關熵的圖像處理技術 176
7.5 基於相關熵的醫學信號處理技術 182
7.6 相關熵在其他領域的應用 187
7.7 本章小結 189
思考題與習題 190
第8章 廣義相關熵與復相關熵 191
8.1 概述 191
8.2 廣義相關熵 191
8.3 廣義相關熵的應用 197
8.4 復相關熵 203
8.5 最大復相關熵準則及其應用 210
8.6 本章小結 216
思考題與習題 216
第9章 循環相關熵基本理論 218
9.1 概述 218
9.2 循環相關熵與循環相關熵譜 219
9.3 復循環相關熵與復循環相關熵譜 229
9.4 循環相關熵及其譜函數的主要性質 234
9.5 廣義循環相關熵與廣義循環相關熵譜 245
9.6 本章小結 252
思考題與習題 252
第10章 基於循環相關熵的信號處理方法及其應用 253
10.1 概述 253
10.2 基於循環相關熵譜的載波頻率估計 254
10.3 循環相關熵在波達方向估計中的應用 264
10.4 廣義循環相關熵在到達時差估計中的應用 271
10.5 基於循環相關熵的調制方式識別 276
10.6 基於廣義循環相關熵譜的機械故障診斷 282
10.7 本章小結 286
思考題與習題 286
參考文獻 288
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