通信輻射源信號細微特征分析與處理簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

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內容簡(jiǎn)介:　　《通信輻射源信號細微特征分析與處理》系統地介紹了目前通信輻射源信號細微特征分析、處理與識別領(lǐng)域的主要研究成果。全書(shū)共9章，包括該研究領(lǐng)域的相關(guān)概念及發(fā)展情況、產(chǎn)生機理和主要表現形式、信道的影響及獲取模型、時(shí)頻域特征、高階譜特征、波形骨架、分形特征、識別技術(shù)。
　　《通信輻射源信號細微特征分析與處理》讀者對象：從事通信工程、電子工程、信息工程、計算機科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)領(lǐng)域工作的科技工作者、大專(zhuān)院校師生等。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1章 緒論
1.1 通信輻射源信號細微特征分析與處理概述
1.2 通信輻射源信號細微特征分析與處理系統
1.3 現狀與展望
1.3.1 通信輻射源細微特征研究現狀
1.3.2 特征選擇的研究現狀
1.3.3 分類(lèi)器設計的研究現狀
1.3.4 展望

第2章 通信輻射源信號細微特征產(chǎn)生機理
2.1 通信輻射源信號細微特征概述
2.2 通信輻射源信號的暫態(tài)特征
2.3 通信輻射源信號的常規特征
2.3.1 信號載頻偏差
2.3.2 信號調制參數
2.3.3 基帶終端特性
2.4 通信輻射源的非線(xiàn)性產(chǎn)物特征
2.4.1 諧波
2.4.2 交叉調制
2.4.3 互相調制
2.5 通信輻射源發(fā)射機的雜散特征
2.5.1 通信輻射源放大器雜散輸出特征
2.5.2 通信輻射源頻率源雜散輸出特征

第3章 通信輻射源細微特征的獲取
3.1 無(wú)線(xiàn)通信傳輸信道概述
3.2 多徑信道的特點(diǎn)
3.2.1 時(shí)延擴散
3.2.2 瑞利衰落
3.2.3 多普勒擴展
3.2.4 境噪聲
3.3 接收信道獲取通信輻射源細微特征
3.3.1 接收機振蕩器的影響
3.3.2 接收機非線(xiàn)性產(chǎn)物的影響
3.3.3 接收機受電磁干擾和雜散輻射的影響
3.3.4 接收機DDS雜散輸出的影響
3.4 AD采樣獲取通信輻射源細微特征
3.4.1 高速ADC結構
3.4.2 高速ADC主要特性參數
3.4.3 ADC接口

第4章 通信輻射源信號細微特征時(shí)頻域分析
4.1 引言
4.1.1 窗口傅里葉變換
4.1.2 窗口傅里葉變換的時(shí)間頻率局域化
4.2 連續小波變換
4.2.1 定義
4.2.2 時(shí)間一頻率局域化特性
4.2.3 連續小波變換的基本性質(zhì)
4.3 離散小波變換
4.3.1 正交小波變換和多分辨分析
4.3.2 框架與非正交小波變換
4.3.3 單正交小波
4.3.4 基數樣條小波分析
4.3.5 正交小波包
4.3.6 Mallat算法
4.4 第二代小波變換
4.4.1 基本原理
4.4.2 算法實(shí)現
4.4.3 算法的改進(jìn)
4.5 小波變換在電子信號細微特征處理中的應用特點(diǎn)
4.5.1 小波空間采樣定理
4.5.2 基小波函數及其選擇
4.5.3 基小波函數尺度參數的選擇
4.5.4 小波變換運算特點(diǎn)

第5章 通信輻射源信號細微特征高階譜分析
5.1 累積量
5.1.1 高階矩和高階累積量
5.1.2 高斯過(guò)程的高階累積量
5.1.3 高階累積量的性質(zhì)
5.2 雙譜
5.2.1 雙譜的定義
5.2.2 雙譜的性質(zhì)
5.2.3 雙譜估計方法
5.3 局部雙譜
5.3.1 徑向積分雙譜
5.3.2 軸向積分雙譜
5.3.3 圓周積分雙譜
5.4 矩形積分雙譜
5.5 雙譜的切片譜

第6章 通信輻射源信號細微特征波形骨架分析
6.1 主曲線(xiàn)提取波形骨架
6.1.1 主曲線(xiàn)理論
6.1.2 主曲線(xiàn)的性質(zhì)
6.1.3 主曲線(xiàn)算法
6.2 壓縮傳感提取波形骨架
6.2.1 壓縮傳感理論
6.2.2 信號重構算法
6.2.3 分段弱閾值修正共軛梯度追蹤算法
6.3 波形骨架提取實(shí)驗

第7章 通信輻射源信號細微特征分形分析
7.1 分形幾何理論
7.1.1 分形的幾何特征
7.1.2 分形的數學(xué)基礎
7.1.3 分形空間
7.2 分形維數
7.2.1 Hausdorff測度和維數
7.2.2 分形維
7.2.3 容量維
7.2.4 盒維
7.2.5 信息維
7.2.6 相關(guān)維數
7.3 多重分形
7.3.1 多重分形的概念
7.3.2 奇異譜
7.3.3 多重分形的幾何特性

第8章 基于說(shuō)話(huà)人話(huà)音特性的通信輻射源信號細微特征分析
8.1 引言
8.1.1 說(shuō)話(huà)人識別概述
8.1.2 說(shuō)話(huà)人識別基本原理
8.2 話(huà)音信號處理基礎
8.2.1 話(huà)音信號產(chǎn)生模型
8.2.2 話(huà)音信號的時(shí)域分析
8.2.3 話(huà)音信號的頻域分析
8.3 說(shuō)話(huà)人特征提取
8.3.1 說(shuō)話(huà)人特征
8.3.2 LPC倒譜系數的提取
8.3.3 Mel倒譜系數的提取
8.4 說(shuō)話(huà)人識別基本方法及分類(lèi)
8.5 基于DTW的說(shuō)話(huà)人識別
8.6 基于VQ的說(shuō)話(huà)人識別
8.6.1 矢量量化的基本原理
8.6.2 矢量量化的一般方法
8.7 基于HMM的說(shuō)話(huà)人識別
8.8 基于GMM的說(shuō)話(huà)人識別
8.8.1 GMM模型表示
8.8.2 GMM模型的參數估計
8.8.3 GMM模型的識別算法

第9章 通信輻射源信號細微特征識別
9.1 概述
9.1.1 模式識別概念
9.1.2 模式識別發(fā)展
9.1.3 模式識別過(guò)程
9.2 統計模式識別
9.2.1 幾何分類(lèi)法
9.2.2 概率分類(lèi)法
9.3 模糊模式識別
9.3.1 模糊集理論
9.3.2 模糊特征和模糊分類(lèi)
9.3.3 模式識別的模糊方法
9.4 智能模式識別
9.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模式識別的典型做法
9.4.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與統計模式識別的關(guān)系

參考文獻