М.: Гелиос АРВ, 2005. 248 с. Излагаются основы спектрального анализа случайных процессов.
Рассматриваются свойства параметрических и непараметрических методов оценки энергетического спектра, а также алгоритмы их реализации. Приводятся методы спектрального оценивания путем экстраполяции автокорреляционной последовательности и алгоритмы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений. Оцениваются потенциальные возможности спектральных методов по разрешающей способности и вычислительной эффективности.
Книга содержит машинные программы на языке MATLAB и примеры с результатами численного моделирования, поясняющие применение спектральных методов для решения практических задач.
Для студентов вузов. Может быть полезна аспирантам и преподавателям, а также специалистам-практикам, занимающимся обработкой сигналов.Математические основы анализа энергетического спектра стационарных случайных процессов
Классические методы спектрального оценивания
Параметрические модели случайных процессов
Представление авторегрессионного процесса с помощью фильтров специальных классов
Авторегрессионное спектральное оценивание на основе блочной обработки данных
Блочные алгоритмы спектрального оценивания на основе модели скользящего среднего
Блочные алгоритмы спектрального оценивания на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего
Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии
Методы спектрального оценивания, основанные на экстраполяции АКП
Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений автокорреляционной матрицы
Алгоритмы оценки частоты в подпространстве шума
Процедуры оценки частоты в подпространстве сигнала
