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当代信号谱分析

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简介：
《当代信号谱分析》一书深入探讨了现代信号处理技术中的频谱分析方法，涵盖理论基础与实际应用。适合科研人员及工程技术人员阅读参考。 现代信号谱分析目录 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 使用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman－Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule-Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向－后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 使用滤波器组进一步解析周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramer-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献

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  • 当代信号谱分析
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    《当代信号谱分析》一书深入探讨了现代信号处理技术中的频谱分析方法，涵盖理论基础与实际应用。适合科研人员及工程技术人员阅读参考。 现代信号谱分析目录 第1章 基本概念 1.1 引言 1.2 确定信号的能量谱密度 1.3 随机信号的功率谱密度 1.4 功率谱密度的性质 1.5 谱估计问题 1.6 补充内容 1.7 习题 第2章 非参数化方法 2.1 引言 2.2 周期图和相关图方法 2.3 使用FFT计算周期图 2.4 周期图法的性质 2.5 Blackman－Tukey方法 2.6 窗函数设计中需考虑的问题 2.7 其他改进的周期图方法 2.8 补充内容 2.9 习题 第3章 有理谱估计的参数化方法 3.1 引言 3.2 有理谱信号 3.3 ARMA过程的协方差结构 3.4 AR信号 3.5 Yule-Walker方程的阶递推解法 3.6 MA信号 3.7 ARMA信号 3.8 多变量ARMA信号 3.9 补充内容 3.10 习题 第4章 线谱估计的参数化方法 4.1 引言 4.2 噪声中的正弦信号模型 4.3 非线性最小二乘法 4.4 高阶Yule-Walker方法 4.5 Pisarenko和MUSIC方法 4.6 最小模方法 4.7 ESPRIT方法 4.8 前向－后向方法 4.9 补充内容 4.10 习题 第5章 滤波器组方法 5.1 引言 5.2 周期图的滤波器组解释 5.3 改进的滤波器组方法 5.4 Capon方法 5.5 使用滤波器组进一步解析周期图 5.6 补充内容 5.7 习题 第6章 空域方法 6.1 引言 6.2 阵列模型 6.3 非参数化方法 6.4 参数化方法 6.5 补充内容 6.6 习题 附录A 线性代数和矩阵分析工具 附录B Cramer-Rao界分析工具 附录C 模型阶数选择方法 附录D 部分习题答案 参考文献
     
  • 信号频谱分析_LABVIEW 信号频谱分析_频谱_labview 频谱分析
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    本课程专注于使用LabVIEW进行信号频谱分析。学生将学习如何利用LabVIEW工具高效地采集、处理和展示频率域中的信号数据，深入理解频谱特性及其应用价值。 使用LABVIEW实现信号的仿真，并对其进行频谱分析。
     
  • 信号的谱分析
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    《信号的谱分析》是一本专注于信号处理领域中频谱分析技术的专业书籍。书中详细介绍了傅里叶变换、小波变换等核心理论，并探讨了它们在通信工程和电子系统中的应用，适合科研人员及高校师生阅读参考。 《信号谱分析》是由Yanwei Wang、Jian Li 和 Petre Stoica 著作的一本PDF格式的电子书。这本书名为SPECTRAL ANALYSIS OF SIGNALS，涵盖了信号处理领域的相关知识和技术。
     
  • 信号频谱分析、功率谱分析、倒谱分析及小波分析
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    本课程涵盖信号处理中的核心技术，包括信号频谱分析、功率谱估计、倒谱分析以及小波变换方法，旨在培养学生深入理解信号特征提取与分析的能力。 在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，它能够将信号的时域波形转换为频域表示形式。为什么需要进行这种域转换呢？因为在传输过程中，大部分信号可能会受到外界因素干扰（可以理解为“噪声”），这种干扰在时域上不明显，但通过傅立叶变换可以把难以处理的时域信号转化为易于分析的频域信号（即信号的频谱）。 根据傅里叶原理，任何连续测量的时间序列或信号都可以表示成不同频率正弦波无限叠加的形式。基于这个原理建立起来的傅立叶变换算法能够直接利用原始采集到的数据来计算该信号中各个不同频率分量的具体参数，包括它们各自的振幅和相位信息。而与之对应的反傅里叶变换则可以将单独改变的一个或多个正弦波重新组合成原来的复合信号。
     
  • 现代信号谱分析（斯托伊卡）
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    《现代信号谱分析》由著名学者斯托伊卡编著，深入探讨了现代信号处理中的频谱分析理论与技术，涵盖最新研究成果和应用案例。 《现代信号谱分析》是电子专业的参考书，提供英文原版及中文译本。
     
  • MATLAB中的信号频谱分析代码
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    本段落提供了一组用于在MATLAB环境中执行信号频谱分析的代码示例。这些资源涵盖从基础到高级的各种技术，适用于学习和研究工作。 使用Matlab实现频谱分析代码：生成正弦波、矩形波及白噪声信号，并展示各自在时域中的波形图；执行FFT变换以显示各信号的频谱图，其中采样率、频率以及数据长度由用户自定；绘制上述三种信号的均方根图谱、功率图谱和对数均方根图谱；通过IFFT傅立叶反变换恢复原始信号，并展示复原后的正弦波时域波形。
     
  • MATLAB信号处理详解：频谱、相谱与功率谱分析_源代码_振动信号频谱解析
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    本书深入讲解了使用MATLAB进行信号处理的技术，重点介绍频谱、相位谱及功率谱的分析方法，并提供了丰富的源代码用于振动信号的频谱解析。 本段落主要阐述振动信号特征频谱、相谱以及谱密度之间的区别，帮助初学者理清三者的不同之处。
     
  • MATLAB信号分析代码：VMD分解与包络谱分析
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    本项目提供基于MATLAB的信号处理工具，采用变分模态分解(VMD)技术对复杂信号进行有效解析，并运用包络谱分析进一步提取信号特征。适合工程领域信号研究者使用。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行信号分析，并特别关注电机电流信号中的轴承故障检测。作为一款广泛应用于工程、科学与数学领域的强大计算软件，MATLAB具备卓越的信号处理及数据分析能力，使其成为此类任务的理想工具。 我们将重点介绍VMD（Variational Mode Decomposition，变分模态分解）算法。这是一种非线性且适用于非平稳信号的方法，能够将复杂信号分解为一系列简谐模态函数(IMF)。在电机电流信号分析中应用VMD旨在揭示隐藏的故障特征。通过该方法，可以将原始信号拆分为具有不同特性的多个IMF分量，每个分量对应不同的物理过程或潜在故障模式。 对电机电流信号进行分析通常涉及时域、频域及包络谱分析等多种技术手段。其中，时域分析主要观察信号随时间的变化情况；而通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，则可揭示其频率成分并识别特定的故障特征。此外，包络谱分析是检测周期性冲击型故障的有效方法之一，它借助希尔伯特变换提取出信号的包络线，从而更容易地识别出与故障相关的频率峰值。 在实际操作中，首先需要选定要进行分析的数据通道；随后可能还需对原始数据实施降采样处理以减少计算复杂度和存储需求。接下来利用VMD算法将处理后的信号分解为4个IMF分量，并通过进一步的频谱分析确定与故障模式相匹配的具体频率峰值。 总结而言，MATLAB中的“信号分析 VMD分解代码 包络谱分析”工具能够有效支持电机健康监测任务。该方法结合了先进的VMD技术以及传统的时域、频域和包络谱分析手段，帮助工程师及时发现并预防潜在的设备故障问题，从而提高系统的可靠性和维护效率。
     
  • 信号的能量谱分析
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    《信号的能量谱分析》一书专注于探讨信号处理领域中的能量谱分析技术，深入解析了信号特征提取与频域表示方法。书中结合理论知识和实际应用案例，为读者提供了全面的学习资源。 在时频联合域中衡量信号不确定性的信息熵特征指标的定量方法。