【高阶统计量在有钯噪声中谐波恢复的应用Ⅱ利用希尔伯特变换进行谐波恢复和二维谐波问题的研究】李生红.pdf

吉林工业大学硕士论文:高阶统计量在有色噪声中谐波恢复的应用(I)摘要主树勋老师在申报的国家自然科学基金课题“高阶统计量在有色噪声中谐波恢复的应用”中,拟解决五个方面问题:非对称分布非高斯有色噪声中存在二次相位耦合的谐波信号恢复问题的研究.高斯与非对称分布非高斯有色噪声混合背景下的谐波信号恢复问题的研究.对称分布非高斯有色噪声中谐波信号恢复问题的研究.高斯与对称分布非高斯有色噪声混台背景下的谐波信号恢复问题的研究.高斯与非高斯有色噪声混合背景下的谐波信号恢复问题的研究.本文的目的是研究上述问题和,并且给出了相应解决方法。

吉林工业大学硕士论文:高阶统计量在有色噪声中谐波恢复的应用(I)摘要 ABSTRACT 第一章概述 1引言1高阶谱估计1噪声中的谐波恢复问题研究现状 1本文研究的内容和主要结论第二章基础知识2高阶矩与高阶累积量的定义.2 高斯过程的高阶累积量2 高阶累积量的性质 2双谱及其性质2 线性时不变系统谐波信号的高阶累积量性质2希尔伯特变换的定义和性质.第三章谐波信号恢复的新进展概述

吉林工业大学硕士论文:高阶统计量在有色噪声中谐波恢复的应用(I)第一章概述 1引言数字信号处理是计算机工程领域中发展极其迅速的-个分支,它在高科技工业革命中起着重要作用。三十多年来,它综合了系统理论、统计学、数值分析、计算机科学及超大规模集成电路等学科的理论和技术,而独立地形成了一门具有普遍意义的学科。数字信号处理的最终目的是通过对有限长的数据进行处理,以提取含在数据中的有用信息。为了实现这一目标,通常先根据数据的特征,确定一台适结构,找出一定的算法,以软、硬件或软硬件相结合的形式来实现,最后应用到实际数据处理中去.数字信号可分为确定数字信号和随机数字信号。