陣列信號處理pdf

㈠ 求大神指導 陣列信號處理的經典書籍 以及入門書籍 經典譯著

Modal Array Signal Processing: Principles and Applications，這是國外的一本
陣列信號處理的理論和應用 國防工業出版社，比較基礎也比較全。學這方面最好互相結合來學。

㈡ 信號處理的內容

信號處理最基本的內容有變換、濾波、調制、解調、檢測以及譜分析和估計等。變換諸如類型的傅里葉變換、正弦變換、餘弦變換、沃爾什變換等；濾波包括髙通濾波、低通濾波、帶通濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、線性濾波、非線性濾波以及自適應濾波等；譜分析方麵包括確知信號的分析和隨機信號的分析，通常研究最普遍的是隨機信號的分析，也稱統計信號分析或估計，它通常又分線性譜估計與非線性譜估計；譜估計有周期圖估計、最大熵譜估計等；隨著信號類型的復雜化，在要求分析的信號不能滿足高斯分布、非最小相位等條件時，又有髙階譜分析的方法。高階譜分析可以提供信號的相位信息、非高斯類信息以及非線性信息；自適應濾波與均衡也是應用研究的一大領域。自適應濾波包括橫向LMS自適應濾波、格型自適應濾波，自適應對消濾波，以及自適應均衡等。此外，對於陣列信號還有陣列信號處理等等。
信號處理是電信的基礎理論與技術。它的數學理論有方程論、函數論、數論、隨機過程論、最小二乘方法以及最優化理論等，它的技術支柱是電路分析、合成以及電子計算機技術。信號處理與當代模式識別、人工智慧、神經網計算以及多媒體信息處理等有著密切的關系，它把基礎理論與工程應用緊密聯系起來。因此信號處理是一門既有復雜數理分析背景，又有廣闊實用工程前景的學科。
信號處理是以數字信號處理為中心而發展的。這 是因為信號普遍可以用數字化形式來表示，而數字化的信號可以在電子計算機上通過軟體來實現計算或處理，這樣，無論多麼復雜的運算，只要數學上能夠分析、可以得到最優的求解，就都可以在電子計算機上模擬完成。如果計算速度適當快，還可以用超大規模的專用數字信號處理心片來實時完成。因此，數字信號處理技術成為信息技術發展中最富有活力的學科之一。

㈢ 請問陣列信號處理裡面的快拍數是指什麼

快拍數是指時域上的采樣點數。
陣列信號指若干個安一定規律排列（列陣）的信號集合。
比如電視機把視頻信號按照一定規律，以行、幀的形式展示出來； 手機根據屏幕上各個點是否接觸、接觸的先後來判斷輸入內容； 雷達根據信號返回的時間和方向判斷目標的位置。這些都包括了對陣列信號的處理。

㈣ 什麼是陣列信號

陣列信號指若干個安一定規律排列（列陣）的信號集合。

電視機把視頻信號按照一定規律，以行、幀的形式展示出來； 手機根據屏幕上各個點是否接觸、接觸的先後來判斷輸入內容； 雷達根據信號返回的時間和方向判斷目標的位置。……這些都包括了對陣列信號的處理。

㈤ 陣列信號處理的一些基本知識

陣列信號處理最主要的研究內容包括DOA估計和波束形成。較早的DOA估計方法又稱為波束形成方法，而該波束形成方法利用了空域維納濾波的匹配概念，由陣列流形在信號空間中的投影大小判定信號方向，後來隨著研究的深入，高分辨譜估計技術的發展，才把DOA估計和波束形成加以區分，DOA估計是為了確定信號的方位，從接收數據中測出信號方向，不管信號是有用信號還是干擾信號，在DOA估計方向圖中都表現為峰值，而此峰值並不是實際陣列輸出功率；波束形成是傳統濾波的空域拓展，其根本目的是有效提取有用信號並抑制雜訊和干擾，在方向圖中表現為有用信號方向形成峰值、干擾方向形成零陷，可以認為DOA估計為波束形成的前端處理，確定期望信號和干擾方向後，陣列對期望信號方向形成波束並在干擾方向形成零陷。

㈥ 文件格式dbf什麼意思

dbf是一種特殊的文件格式，表示資料庫文件，Foxbase，Dbase，Visual FoxPro等資料庫處理系統所產生的資料庫文件。

DBF是Digital Beam Forming的縮寫，譯為數字波束形成 或數字波束合成。數字波束形成技術是天線波束形成原理與數字信號處理技術相結合的產物，其廣泛應用於陣列信號處理領域。

文件格式（或文件類型）是指電腦為了存儲信息而使用的對信息的特殊編碼方式，是用於識別內部儲存的資料。比如有的儲存圖片，有的儲存程序，有的儲存文字信息。

每一類信息，都可以一種或多種文件格式保存在電腦存儲中。每一種文件格式通常會有一種或多種擴展名可以用來識別，但也可能沒有擴展名。擴展名可以幫助應用程序識別的文件格式。

對於硬碟機或任何電腦存儲來說，有效的信息只有0和1兩種。所以電腦必須設計有相應的方式進行信息-位元的轉換。對於不同的信息有不同的存儲格式。文件格式也意味著文件的用途。

㈦ 《陣列信號處理及MATLAB實現》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《陣列信號處理及MATLAB實現》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1oah4gsihw3DWX0aE3di-AA

㈧ 在陣列信號處理中，為什麼雜訊子空間與導向矢量是相互正交的

陣列信號處理經過多年來的發展，時域、空域上所蘊含的信息已得到充分的挖掘。近年來，新的研究工作在極化上得到開展。作為一種既能感知極化信息又能感知時空域信息的接收裝置，電磁矢量感測器陣列接收到的數據具有高維結構。然而，傳統的方法處理高維數據是將其轉化為矩陣數據，這使得數據的高維信息未得到有效利用。

利用張量這一處理高維數據的專用工具，研究了非完全極化波信號的BTD（Block
term
decompositions）模型、基於Tucker分解的參數估計方法、基於CP（Canoical
Decomposition）分解的參數估計方法和基於BTD分解的DOA估計方法。本文圍繞如...
展開
陣列信號處理經過多年來的發展，時域、空域上所蘊含的信息已得到充分的挖掘。近年來，新的研究工作在極化上得到開展。作為一種既能感知極化信息又能感知時空域信息的接收裝置，電磁矢量感測器陣列接收到的數據具有高維結構。然而，傳統的方法處理高維數據是將其轉化為矩陣數據，這使得數據的高維信息未得到有效利用。
本文利用張量這一處理高維數據的專用工具，研究了非完全極化波信號的BTD（Block
term
decompositions）模型、基於Tucker分解的參數估計方法、基於CP（Canoical
Decomposition）分解的參數估計方法和基於BTD分解的DOA估計方法。本文圍繞如何充分利用電磁矢量感測器陣列中蘊含的高維信息，
展開了以下幾個部分工作：

1、改進了基於張量的Tucker分解的MUSIC演算法。通過張量分解改善了估計的雜訊子空間與真實信號導向矢量的之間的正交性，提升了對電磁矢量感測器陣列參數估計的分辨力。相對於矩陣方法對雜訊子空間的估計，張量法利用到了數據的各個維度的信息，能從被雜訊覆蓋的數據中還原出更接近真實值的數據。模擬表明，利用張量分解估計的雜訊子空間進行MUSIC參數估計能夠提升來波信號的分辨力。這部分說明了張量各維度之間的整體性，即張量數據的高維特徵，是一種值得利用的信息。

2、改進了基於張量的CP分解對陣列進行盲估計的方法。相比於Tucker分解的估計方法，CP分解不僅能反映數據各維度之間的整體性，更重要的是還可以盲估計出各維度上的組成成分。利用這種盲估計特性，可以進一步將對應組成成分具有的結構特點作為約束去影響CP分解的每一步迭代。即這種盲估計特性為充分利用陣列自身具有的結構特點創造了條件。另外，本文提出了基於參數化的加入結構約束的方法。即在每一步迭代中，利用盲估計出來的組成成分估算參數，並根據參數和信號模型生成滿足模型特徵的組成成分。模擬表明，加入了結構信息的約束之後，參數估計誤差有所減小。
3、研究了基於
BTD分解的非完全極化波參數估計方法。對於非完全極化波的電磁矢量感測器陣列接收模型，同一方向的來波總是可以等效為兩路不相乾的信號被一個6×2矩陣導向。這時候，CP分解唯一性所需的條件不滿足，本文首次採用了符合這種陣列模型的BTD分解。BTD分解可以盲估計出空域陣列導向矢量和極化部分的一個列空間。另外，根據電磁場中的坡印廷定理，本文研究了從這個列空間中求解方向向量的方法。最後，融合空域陣列導向矢量和方向向量的估計得到來波方向。最後與ESPRIT演算法進行了模擬對比。結果表明，對於非完全極化波的接收模型，基於BTD分解的方法能夠得到更精確的估計結果。