資料詳細

目次

第0章 プロローグ

  0.1 信号処理とは

  0.2 この本の構成

第1章 不規則信号の基礎

  1.1 不規則信号と確率統計現象

  1.2 確率密度関数(有限次元分布)

  1.3 定常信号と非定常信号

  1.4 不規則信号の統計量

  1.5 エルゴード性

  理解度チェック

第2章 相関関数とスペクトル

  2.1 スペクトル解析

  2.2 相関の基礎

  2.3 自己相関関数と相互相関関数

  2.4 電力スペクトル密度と相互スペクトル密度

  2.5 ウィナー・ヒンチンの定理

  2.6 線形システムと不規則信号

  2.7 相関関数とスペクトルのまとめ

  理解度チェック

第3章 スペクトル推定

  3.1 スペクトル推定手法

  3.2 相関関数法によるスペクトル推定

  3.3 ピリオドグラム法によるスペクトル推定

  3.4 線形モデル法によるスペクトル推定

  理解度チェック

第4章 信号のベクトル表現とその扱い

  4.1 ベクトル信号

  4.2 ベクトル信号の統計的性質

  4.3 多次元ガウス分布

  4.4 直交変換

  理解度チェック

第5章 ウィナーフィルタ

  5.1 不規則信号の推定問題

  5.2 連続時間ウィナーフィルタ

  5.3 離散時間ウィナーフィルタ

  5.4 ベクトル信号のウィナーフィルタ

  理解度チェック

第6章 カルマンフィルタ

  6.1 カルマンフィルタの考え方

  6.2 信号と観測のモデル化

  6.3 カルマンフィルタの構成

  6.4 カルマンゲイン

  6.5 最適カルマンフィルタ

  6.6 カルマンフィルタの拡張

  理解度チェック

第7章 線形予測理論と格子型フィルタ

  7.1 信号の生成モデルと線形予測問題

  7.2 m次線形予測問題

  7.3 レヴィンソン・ダービンのアルゴリズム

  7.4 格子型アルゴリズム

  7.5 信号生成モデルの構成

  7.6 信号生成モデルの応用

  理解度チェック

第8章 適応フィルタとアルゴリズム

  8.1 適応フィルタの考え方

  8.2 逐次適応アルゴリズム

  8.3 最小二乗適応アルゴリズム

  8.4 さまざまな適応フィルタ

  8.5 適応フィルタの応用

  理解度チェック

第9章 非線形信号処理フィルタ

  9.1 非線形信号処理フィルタとは

  9.2 メジアンフィルタ

  9.3 順序統計量に基づくフィルタ

  9.4 εフィルタ

  9.5 その他の非線形フィルタ

  理解度チェック

第10章 エピローグ

  10.1 この本のまとめ

  10.2 より詳しく学びたい読者のために

ページの先頭へ