《声信号处理及其应用》求取 ⇩

第一部分概述1

第一章声纳系统与声信号处理1

1.1声纳系统1

1.1.1 定义与分类1

1.1.2 水声信号传播特点2

1.1.3 声纳系统性能估计3

1.1.4 水声技术应用及新技术的影响5

1.2 声信号处理与声信号处理机5

思考题与练习7

参考文献8

第二部分声信号、信道与声信号预处理9

第二章声源、声场与信道9

2.1信号与噪声模型9

2.1.1 主动声纳信号9

2.1.2 被动声纳信号11

2.1.3 海洋环境噪声12

2.1.4 混响12

2.2声场及其性质13

2.2.1 声场的数学模型13

2.2.2 声场的性质13

2.3信道模型及其性质15

2.3.1 传播／散射效应15

2.3.2 信道模型17

2.3.3 信道的性质18

2.4 声源与声场的关系20

2.5 扩展信道——抽头延迟线模型21

思考题与练习23

参考文献24

第三章解析信号与频带转移25

3.1 解析信号25

3.2HILBERT变换27

3.2.1 HILBERT变换的定义27

3.2.2 HILBERT变换的性质28

3.3窄带信号复数表示29

3.3.1 确定性窄带信号复数表示29

3.3.2 随机窄带信号复数表示31

3.4正交解调及其实现33

3.4.1 正交解调原理33

3.4.2 正交解调的实现34

3.5线性窄带信号与系统35

3.5.1 线性窄带系统复数表示35

3.5.2 线性窄带系统对窄带信号的响应36

思考题与练习37

参考文献38

第四章波形设计与信号产生39

4.1模糊度函数39

4.1.1 接收信号模型39

4.1.2 匹配滤波40

4.1.3 模糊度函数及其性质41

4.1.4 模糊度函数计算举例42

4.2 脉冲压缩44

4.3波形设计45

4.3.1 分辨率与模糊度函数45

4.3.2 参数估计精度与模糊度函数46

4.3.3 检测性能与模糊度函数50

4.3.4 中心频率选择53

4.4信号产生53

4.4.1 信号产生方法53

4.4.2 典型的数字信号发生器54

思考题与练习56

参考文献57

第五章数字化与动态范围压缩59

5.1时域采样与频域采样59

5.1.1 低通信号采样59

5.1.2 带通信号采样63

5.1.3 随机信号采样64

5.1.4 频域采样64

5.2带通信号采样技术65

5.2.1 正交采样65

5.2.2 延迟采样65

5.2.3 解析信号采样66

5.2.4 欠采样（undersampling）68

5.3量化68

5.3.1 量化概念68

5.3.2 量化噪声与SQNR70

5.4动态范围压缩73

5.4.1 问题的提出73

5.4.2 动态范围控制技术73

思考题与练习75

参考文献75

第三部分空间信号处理：波束形成与频率波数谱估计77

第六章空间信号处理77

6.1基阵与空间采样77

6.1.1 基阵（传感器阵）77

6.1.2 空间采样78

6.2波束形成与基阵图案81

6.2.1 波束形成81

6.2.2 基阵图案82

6.2.3 波束形成举例——离散线阵83

6.3空间-时间类比与多维滤波89

6.3.1 空间-时间类比89

6.3.2 多维滤波92

6.4波束形成的实现93

6.4.1 数字延迟求和波束形成94

6.4.2 “downsampling”波束形成96

6.4.3 内插（upsampling）波束形成98

6.4.4 正交波束形成（复数波束形成）99

6.4.5 相移波束形成100

6.4.6 频率域波束形成102

6.5自适应波束形成与频率波数谱估计105

6.5.1 自适应波束形成器105

6.5.2 频率波数谱估计106

6.6综合孔径声纳（SAS）111

6.6.1 SAS基本原理111

6.6.2 SAS信号处理113

6.7随机阵115

6.7.1 随机阵的概念115

6.7.2 波束形成与波束图案的统计性质115

6.7.3 指向性指数117

思考题与练习117

参考文献118

第四部分时域与频域信号处理121

第七章滤波与平滑121

7.1 滤波器的信号处理功能121

7.2 数字滤波器的分类及其特性比较122

7.3 数字滤波器的技术规格124

7.4数字滤波器的实现125

7.4.1 时域硬件实现125

7.4.2 频域软件-硬件相结合的实现125

思考题与练习128

参考文献128

第八章判决处理129

8.1检测与估计理论129

8.1.1 假设检验129

8.1.2 最佳估计134

8.1.3 检测与估计理论小结137

8.2目标检测138

8.2.1 慢起伏点目标的检测（白噪声中严格已知波形的检测）138

8.2.2 随机相位和振幅信号的检测（Rayleigh起伏目标的检测）139

8.2.3 扩展目标的检测141

8.2.4 被动声纳信号的检测（高斯背景噪声中完全未知信号的检测）143

8.3参数估计与定位144

8.3.1 被动声纳方位估计144

8.3.2 被动声纳测距147

8.3.3 单通道被动声纳频谱估计147

8.3.4 频率波数谱估计149

8.4目标跟踪（目标运动分析）149

8.4.1 状态空间表示149

8.4.2 信号模型与观测模型151

8.4.3 卡尔曼滤波器151

8.4.4 目标运动分析举例153

8.5目标分类与识别156

8.5.1 目标分类与识别概述156

8.5.2 模式识别引论157

8.5.3 样板匹配自动模式识别系统158

8.6归一化159

8.6.1 归一化的定义与分类159

8.6.2 自适应归一化方法160

8.7 显示处理161

思考题与练习161

参考文献163

第九章现代谱分析164

9.1经典谱分析基础164

9.1.1 经典功率谱密度分析方法164

9.1.2 经典谱分析的数据模型165

9.1.3 频谱估计质量的改善——平均短时间周期图166

9.1.4 经典谱分析在声纳中的应用167

9.2现代谱分析基础168

9.2.1 现代谱分析产生的背景168

9.2.2 现代谱分析的数据模型168

9.3现代谱分析技术169

9.3.1 自回归（AR）PSD估计169

9.3.2 滑动平均（MA）PSD估计173

9.3.3 自回归滑动平均（ARMA）PSD估计174

9.3.4 最大似然谱估计（MLSE）175

9.3.5 Pisarenko简谐分解（PHD）176

9.4 结论180

思考题与练习182

参考文献183

第五部分声信号处理机设计方法与设计举例185

第十章声信号处理机设计185

10.1设计方法概述185

10.1.1 声信号处理系统透视185

10.1.2 设计过程与设计方法论186

10.1.3 性能要求与载荷计算188

10.2主动声纳信号处理机设计190

10.2.1 用户要求与技术规格190

10.2.2 系统功能与算法191

10.2.3 逻辑系统设计191

10.2.4 详细的技术设计192

10.2.5 硬件实现体系结构196

10.3被动声纳信号处理机设计196

10.3.1 用户要求及技术规格196

10.3.2 系统功能与算法197

10.3.3 详细的技术设计197

10.3.4 硬件／软件实现体系结构200

参考文献200