了得網工業技術_麥克風陣列信號處理

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麥克風陣列信號處理
該商品所屬分類：工業技術 -> 電子通信
【市場價】	772-1120元
【優惠價】	483-700元
【作者】	（加）貝內斯特　，陳景東，黃以騰　著，鄒霞　等譯
【所屬類別】	圖書工業技術電子通信通信
【出版社】	國防工業出版社
【ISBN】	9787118104981
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：精裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787118104981

作者：（加）貝內斯特，陳景東，黃以騰著，鄒霞等譯

出版社：國防工業出版社

出版時間：2016年01月

內容簡介

貝內斯特、陳景東、黃以騰所*的《麥克風陣列信號處理（精）/高新科技譯叢》與傳統的陣列信號處理書籍不同。傳統的陣列信號處理書籍是從窄帶信號處理的角度來描述，如假定信號是窄帶的、采用的信號處理算法是窄帶的等。這些方法對於解決諸如天線陣列等問題來說是有效的，但對於解決明顯具有寬帶信號特征的聲音及語音信號的問題時則會遇到很多不可克服的困難。而本書真正從寬帶信號處理角度來分析、解決問題。從聲音信號的獨特特性出發，完整的闡述了麥克風陣列信號處理的基本理論、基礎方法和關鍵技術，使讀者可以從根本上摒除傳統窄帶陣列信號處理的觀念，真正意義上進入麥克風陣列的寬帶處理時代。

第1章緒論
1.1 基於麥克風陣列的信號處理技術研究
1.2 本書的內容與結構
第2章經典濾波器
2.1 引言
2.2 維納濾波器
2.3 Frost濾波器
2.3.1 算法
2.3.2 廣義旁瓣抵消結構
2.3.3 在線性內插中的應用
2.4 卡爾曼濾波
2.5 可替代MSE的準則
2.5.1 Pearson相關繫數
2.5.2 SPCC的重要性質第1章緒論

1.1 基於麥克風陣列的信號處理技術研究

1.2 本書的內容與結構

第2章經典濾波器

2.1 引言

2.2 維納濾波器

2.3 Frost濾波器

    2.3.1 算法

    2.3.2 廣義旁瓣抵消結構

    2.3.3 在線性內插中的應用

2.4 卡爾曼濾波

2.5 可替代MSE的準則

    2.5.1 Pearson相關繫數

    2.5.2 SPCC的重要性質

    2.5.3 由SPCC推導濾波器舉例

2.6 總結

第3章傳統波束形成技術

3.1 引言

3.2 問題描述

3.3 延遲一求和技術

3.4 固定波束形成的設計

3.5 信噪比濾波器

3.6 小方差無失真響應濾波器

3.7 基於參考信號的方法

3.8 響應不變寬帶波束形成

3.9 陷零技術

3.10 麥克風陣列方向圖函數

    3.10.1 種信號模型

    3.10.2 第二種信號模型

3.11 總結

第4章 LCMV濾波器在室內聲學環境下的應用

4.1 引言

4.2 信號模型

    4.2.1 無回聲模型

    4.2.2 混響模型

    4.2.3 空一時模型

4.3 基於無回聲模型的LCMV濾波器

4.4 基於混響模型的LCMV濾波器

4.5 基於空一時模型的LCMV濾波

    4.5.1 實驗結果

4.6 頻域LCMV濾波

4.7 總結

第5章多麥克風噪聲抑制：統一處理

5.1 引言

5.2 信號模型和問題描述

5.3 有用的定義

5.4 維納濾波

5.5 子空間方法

5.6 空一時預測方法

5.7 噪聲完全相干的情況

5.8 自適應噪聲消除

5.9 卡爾曼濾波

5.10 仿真

    5.10.1 聲學環境和實驗設置

    5.10.2 實驗結果

5.11 總結

第6章非因果(頻域)濾波

6.1 引言

6.2 信號模型和問題描述

6.3 性能測度

6.4 非因果維納濾波

6.5 參數化維納濾波

6.6 推廣到多通道的情況

    6.6.1 信號模型

    6.6.2 定義

    6.6.3 多通道維納濾波

    6.6.4 空間SNR濾波

    6.6.5 小方差無失真響應濾波

    6.6.6 無失真多通道維納濾波

6.7 總結

第7章多輸入多輸出視角下的麥克風陣列

7.1 引言

7.2 信號模型與問題描述

    7.2.1 SISO模型

    7.2.2 SIM0模型

    7.2.3 MIS0模型

    7.2.4 MIM0模型

    7.2.5 問題描述

7.3 麥克風陣列

    7.3.1 小二乘法

    7.3.2 Frost算法

    7.3.3 廣義旁瓣消除結構

7.4 麥克風陣列

    7.4.1 小二乘和MINT方法

    7.4.2 Frost算法

    7.4.3 廣義旁瓣消除結構

    7.4.4 小方差無失真響應方法

7.5 仿真

    7.5.1 聲環境與實驗設置

7.6 總結

第8章逐級分離和去混響：兩級方法

8.1 引言

8.2 信號模型與問題描述

8.3 源分離

    8.3.1 2×3MIM0繫統

    8.3.2 MxNMIMO繫統

8.4 語音去混響

    8.4.1 直接反向法

    8.4.2 小均方誤差和小二乘法

    8.4.3 MINT方法

8.5 總結

第9章到達方向和到達時間差估計

9.1 引言

9.2 問題描述和信號模型

    9.2.1 單源自由場模型

    9.2.2 多源自由場模型

    9.2.3 單源混響模型

    9.2.4 多源混響模型

9.3 互相關方法

9.4 廣義互相關方法族

    9.4.1 經典互相關

    9.4.2 平滑相干變換

    9.4.3 相位變換

9.5 空間線性預測方法

9.6 多通道互相關繫數算法

9.7 基於特征矢量的技術

    9.7.1 窄帶MUSIC

    9.7.2 寬帶MIJSIC

9.8 小熵方法

    9.8.1 高斯源信號

    9.8.2 語音源信號

9.9 自適應特征值分解算法

9.10 基於自適應多通道盲辨識的方法

9.11 多源TDOA估計

9.12 總結

第10章未涉及的問題

10.1 引言

10.2 語音源數目估計

10.3 雞尾酒會效應和盲源分離

10.4 盲MIMO辨識

10.5 總結

參考文獻

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