标题：现代数字信号处理
基本信息
  作者：（美）克里斯蒂（Cristi,R.） 著，徐盛 等译
ISBN：10位［7111162803］ 13位［9787111162803］
出版社：机械工业出版社
出版日期：2005-5-1
定价：￥39.00 元
内容提要
本书是作者20多年教学经验的结晶，阐述了数字信号处理的理论和实现。书中不仅包含信号与系统的基础内容，还讨论了更多的DSP高级概念。阐述数学概念时，作者清晰的思路和严谨的推导将有助于读者掌握理论的来龙去脉。
主要内容：
●连续时间的和离散时间的信号与系统；
●数字与模拟滤波器的最常见的设计方式，以及每项技术的原理与限制；
●多采样率数字信号处理的基本原理、及其在信号重采样、高效滤波器设计和信号数字化中的应用；
●使用滤波器组进行信号分解，重点介绍DFT滤波器组和最大抽取滤波器组；
●细致分析多路复用器，包含时分多址(TDMA)和频分多址(FDMA)等数字通信技术；
●介绍了时频分解，如短时傅里叶变换、盖博变换、小波变换。
编辑推荐
译者序： 
随着电子技术的发展，数字信号已经取代了模拟信号，占据了主导地位。目前，虽然绝大多数科研院校都开设了“数字信号处理”课程，着重介绍数字信号处理的基础理论，但其中涉及的内容离实际使用的理论和算法还存在一定的距离。本书的编写过程中特别注意了上述问题，其内容非常贴近实际应用，可以作为初学者的入门书籍，也可以供研究生和工程人员的进一步提高使用。
本书涉及的内容较广泛，按照所涉及理论的难易程度安排，前7章是数字信号处理的经典理论，后面两章是现代理论。第1章和第2章，回顾信号与系统的基础理论并介绍数字信号处理的基础知识；第3章介绍数字信号处理的基本工具—离散时间傅里叶变换；第4章至第8章介绍滤波器和滤波器组的设计、多采样率变换等内容；第9章介绍时频分析基础。读者可根据自己的需要和水平有选择性地阅读，相信这本书会给大家带来帮助。
整书的翻译历时近8个月才完成了初稿。在对初稿的校对中，我们一起讨论分析，使得大家对数字信号处理的理论又有了一层更深的认识。翻译是一种艰苦的工作，但当书籍即将出版的时候，这种苦已经变成了一种期待的兴奋和快乐。作为一个老师和一个译者，此时希望将这种快乐与读者、参与翻译的人们和出版社的编辑分享，希望大家在阅读时能够记下他们的名字—张伟、尤扬、李晋、潘银君、肖龙安、郑珊瑚、白晓亮。同时，我也希望把这本书作为一份礼物送给我的导师—陈健教授，希望他收到这份礼物时能够和当年拿着我的博士毕业论文时一样高兴。最后，我要感谢我的父母和我的妻子，是他们的支持让我能够在工作上投入很大的精力，感激之情难于言表，套用一句歌词“军功章上有我的一半，也有你的一半”。
限于水平和时间原因，书中难免有误漏之处，敬请读者批评指正。
作者简介
Roberto Cristi，美国海军研究生院电气与计算机工程系副教授。他的研究和教学领域主要包括数字信号处理、控制系统物自适应系统。
目录
第一章 基础知识
1.1 随机矢量
1.2 相关抵消
1.3 Gram-schidt正变化
1.3.1 基本定义
1.3.2 正交投影定理和Gram-schidt正变化
1.4 偏相关系数
1.5 功率谱和周期图
1.6 谱分解
1.6.1 最小相位序列
1.6.2 部分能量和最小时延
1.6.3 自相关函数的不变性
1.6.4 最小时延性质
1.6.5 最小相位性质
1.6.6 谱分解定理
1.7 信号的参数模型
习题
参考文献
第二章 维纳滤波和卡尔曼滤波
2.1 维纳滤波的标准方程
2.2 维纳-霍夫方程的求解
2.2.1 FIR维纳滤波器
2.2.2 非因果IIR维纳滤波器
2.2.3 因果IIR维纳滤波器
2.3 维纳滤波的均方误差
2.4 因果IIR维纳滤波器的设计与计算
2.5 标量卡尔曼滤波器
2.6 矢量卡尔曼滤波器
2.6.1 信号矢量和数据矢量
2.6.2 矢量卡尔曼滤波器的递推计算公式
2.7 维纳滤波和卡尔曼滤波的计算和应用举例
2.7.1 维纳滤波器
2.7.2 卡尔曼滤波器
复习思考题
习题
参考文献
第三章 自适应滤波器
3.1 自适应滤波原理
3.2 自适应线性组合器
3.3 均方误差性能曲面
3.4 二次性能曲面的基本性质
3.5 最陡下降法
3.6 学习曲线和收敛速度
3.7 自适应的最小均方(LMS)算法
3.8 权矢量噪声
3.9 失调量
3.10 自适应的递归最小二乘方(RLS)算法
3.11 IIR递推结构自适应滤波器的LMS算法
3.12 自适应滤波器计算举例
3.13 自适应滤波器的数字实现
3.13.1 LMS算法自适应滤波器的直接实现
3.13.2 分布运算自适应滤波器
3.13.3 余数制自适应滤波器
3.14 最小二乘自适应滤波器
3.14.1 最小二乘滤波器的矢量空间分析
3.14.2 投影矩阵和正交投影矩阵
3.14.3 时间更新
3.15 最小二乘格形(LSL)自适应算法
3.15.1 前向预测和后向预测
3.15.2 预测误差滤波器的格形结构
3.15.3 LSL自适应算法
3.15.4 LSL自适应算法的性能
3.16 快速横向滤波(FTF)自适应算法
3.16.1 FTF算法涉及到的4个横向滤波器
3.16.2 横向滤波算子的时间更新
3.16.3 FTF自适应算法中的时间更新关系
3.16.4 FTF自适应算法流程
3.16.5 FTF自适应算法的性能
3.16.6 FTF算法计算量的进一步减少
3.17 自适应滤波器的应用
3.17.1 自适应系统模拟和辨识
3.17.2 自适应逆滤波
3.17.3 自适应干扰抵消
3.17.4 自适应预测
复习思考题
习题
参考文献
第四章 功率谱估计的现代方法
4.1 从经典谱估计到现代谱估计
4.2 谱估计的参数模型方法
4.3 AR模型的Yule—Walker方程
4.4 Levinson—Durbin算法
4.5 AR模型的稳定性及其阶的确定
4.6 AR谱估计的性质
4.6.1 AR谱估计隐含着自相关函数的外推
4.6.2 AR谱估计与最大熵谱估计等效
4.6.3 AR谱估计与线性预测谱估计等效
4.6.4 AR谱估计等效于最佳白化处理
4.6.5 AR谱估计的界
4.7 格形滤波器
4.8 AR模型参数提取方法
4.8.1 Yule—Walker法
4.8.2 协方差法
4.8.3 Burg法
4.9 AR谱估计的异常现象及其补救措施
4.9.1 虚假谱峰
4.9.2 谱线分裂
4.9.3 噪声对AR谱估计的影响
4.10 MA和ARMA模型谱估计
4.10.1 MA模型谱估计
4.10.2 ARMA模型谱估计
4.11 白噪声中正弦波频率的估计
4.11.1 最大似然法
4.11.2 修正协方差AR谱估计方法
4.11.3 特征分解频率估计
4.11.4 信号子空间频率估计
4.11.5 噪声子空问频率估计
复习思考题
习题
参考文献
第五章 同态信号处理
5.1 广义叠加原理
5.2 乘法同态系统
5.3 卷积同态系统
5.4 复倒谱定义
5.4.1 复对数的多值性问题
5.4.2 X(z)的解析性问题
5.5 复倒谱的性质
5.6 复倒谱的计算方法
5.6.1 按复倒谱定义计算
5.6.2 最小相位序列的复倒谱的计算
5.6.3 复对数求导数计算法
5.6.4 递推计算方法
复习思考题
习题
参考文献
第六章 高阶谱分析
6.1 三阶相关和双谱的定义及其性质
6.2 累量和多谱的定义及其性质
6.2.1 随机变量的累量
6.2.2 随机过程的累量
6.2.3 多谱的定义
6.2.4 累量和多谱的性质
6.3 累量和多谱估计
6.4 基于高阶谱的相位谱估计
6.5 基于高阶谱的模型参数估计
6.5.1 AR模型参数估计
6.5.2 MA模型参数估计
6.5.3 ARMA模型参数估计
6.6 利用高阶谱确定模型的阶
6.7 多谱的应用
复习思考题
第七章 小波分析
第八章 神经网络信号处理
第四章附录
第六章附录
第七章附录
第八章附录
部分习题参考答案
索引