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

【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。
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