高阶统计量及其谱分析

上传人:j****9 文档编号:47789657 上传时间:2018-07-05 格式:PDF 页数:4 大小:169.93KB
返回 下载 相关 举报
高阶统计量及其谱分析_第1页
第1页 / 共4页
高阶统计量及其谱分析_第2页
第2页 / 共4页
高阶统计量及其谱分析_第3页
第3页 / 共4页
高阶统计量及其谱分析_第4页
第4页 / 共4页
亲,该文档总共4页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述

《高阶统计量及其谱分析》由会员分享,可在线阅读,更多相关《高阶统计量及其谱分析(4页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、研究生课程:现代信号处理 课程编号:0211007(博) ,0221024(硕) 西安电子科技大学电子工程学院 课程名称:现代信号处理现代信号处理-高阶统计量及其谱分析课程编号:0211007(博士生)0221024(硕士生) 学分:3 学时:46 授课对象:博士/硕士研究生 任课教师:姬红兵 教授 联系电话:88204144 地点:办公楼 424 室 Email: 教材: 1. Higher-Order Spectral Analysis , C. L. Nikias and A. P. Petropulu, Prentice Hall, 1993. 参考资料: 1、 “高阶统计量及其谱分析

2、” ,张贤达,清华大学出版社。 2、 “现代信号处理” ,张贤达,清华大学出版社。 3、期刊:IEEE Transactions on Signal Processing, Proceedings of IEEE, IEEE Signal Processing Magazine 等。 6、HOS主页:HOS home page http:/www.ee.ed.ac.uk/hos/. 先修课程:信号与系统,随机信号分析(处理) ,数字信号处理。 课程介绍:本课程主要介绍现代信号处理中的“高阶统计量及其谱分析”和“时频分析”等内容。重点介绍随机信号和确定性信号的矩和累积量以及高阶谱的定义和基本性质

3、;高阶累积量和高阶谱的估计方法,包括常规非参数估计法和基于AR、MA 和 ARMA 模型的参数估计法。并介绍高阶累积量及其谱在信号检测、系统辩识、非线性检测等方面的应用。 课程目的:通过本课程的学习,使学生对高阶统计量及其谱的性质和估计算法,估计性能、计算复杂性,以及这些算法在信号处理和相关研究领域的应用奠定一个坚实的基础。 考核方式及要求: 1、考核方式:笔试(硕士生)综述或研究报告 2、提交内容:文献专题综述(或翻译)报告或研究报告 1 篇。要求打印稿和电子版文件一同提交。电子版文件命名格式: “现代信号处理 07(博/硕)姓名”发至 。 3、提交期限:于 2007 年 6 月 30 日前

4、; 更新日期:2007 年 3 月 1 日 授课教师:姬红兵教授 更新日期 2007 年 3 月 1 日 1研究生课程:现代信号处理 课程编号:0211007(博) ,0221024(硕) 西安电子科技大学电子工程学院 课程内容 第一部分 基本定义与性质 一. 绪论 1.1 功率谱 1.2 信号处理中为什么用多谱? 1.3 应用 二. 随机信号的累积量谱 2.1 引言 2.2 矩和累计量 2.3 累积量谱 2.4 非高斯线性过程的累计量谱 2.5 非线性过程检测与辨识 三. 确知信号的矩谱 3.1 引言 3.2 能量信号的矩 3.3 周期能量信号的矩谱 3.4 功率信号的矩 3.5 周期功率

5、信号的矩谱 第二部分 高阶谱估计与信号恢复 四. 高阶谱估计的常规方法(非参数) 4.1 引言 4.2 间接法 4.3 直接法 4.4 复调制法 4.5 常规法的统计特性 4.6 双谱混叠的测试 4.7 在极坐标栅格上的双谱计算 五. 高阶谱估计的参数化方法 5.1 引言 5.2 MA 方法 5.3 非因果 AR 方法 5.4 ARMA 方法 5.5 模型定阶 5.6 应用 授课教师:姬红兵教授 更新日期 2007 年 3 月 1 日 2研究生课程:现代信号处理 课程编号:0211007(博) ,0221024(硕) 西安电子科技大学电子工程学院 六. 利用高阶谱恢复信号的非参数方法 6.1

6、 从高阶谱估计幅度和相位 6.2 相位恢复算法 6.3 仅利用双谱相位重构信号 第三部分 应用专题 七. 瞬态信号分析 10.1 瞬态信号的参数估计 10.2 瞬态信号检测 十一. 时间序列中非线性的检测与表征 11.1 一般 Volterra 系统 11.2 二次相位耦合 11.3 三次相位耦合 十二. 基于高阶谱的时频分布 12.1 Wigner 多谱 12.2 Wigner 高阶谱的应用 Course Outline: PART I: BASIC DEFINITIONS AND PROPERTIES Introduction o Power Spectrum o Why polyspec

7、tra in signal processing? o Applications Cumulant Spectra of Stochastic Signals o Moments and cumulants o Cumulant spectra o Cumulant spectra of non-Gaussian linear processes o Detecting and identifying nonlinear processes Moment Spectra of Deterministic Signals o Moments of energy signals o Moments

8、 spectra of aperiodic energy signals o Moments of power signals o Moment spectra of periodic power signals 授课教师:姬红兵教授 更新日期 2007 年 3 月 1 日 3研究生课程:现代信号处理 课程编号:0211007(博) ,0221024(硕) 西安电子科技大学电子工程学院 PART II: HIGHER-ORDER SPECTRA ESTIMATION AND SIGNAL RECONSTRUCTION Conventional Methods for the Estimati

9、on of Higher-Order Spectra o Indirect class of conventional methods o Direct class of conventional methods o Statistical properties of conventional methods o Bispectrum computation on polar rasters Higher-Order Cepstra (Polycepstra) o The complex cepstrum o The differential cepstrum o The power ceps

10、trum o The bicepstrum and tricepstrum o The cepstrum of bicoherency o Inverse filter reconstruction o The cross-bicepstrum Nonparametric Methods o Magnitude and phase estimation from higher-order spectra o Phase recovery algorithms o Signal reconstruction from only the phase of the bispectrum Parame

11、tric Methods o MA methods o Noncausal AR methods o ARMA methods o Model order determination PART III: SPECIAL TOPICS Analysis of transient signals Nonlinearities in Time Series o Volterra Systems o Quadratic filter identification techniques o Methods for the detection of quadratic phase coupling Time-Frequecy Distributions Based on Higher-Order Statistics 授课教师:姬红兵教授 更新日期 2007 年 3 月 1 日 4

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 生活休闲 > 社会民生

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号