《現代信號譜分析》譯自國際著名信號處理大師、IEEE信號處理協會技術成就獎獲得者Petre Stoica教授在2005年編寫的教材?Spectral Analysis of Signals?。該書介紹了經典譜分析和現代譜分析的基本理論和方法，主要內容包括譜估計的基本概念（自相關，能量譜和功率譜），非參數化譜分析（周期圖和相關圖，加窗技術），有理譜分析（自回歸，滑動平均以及自回歸滑動平均方法），線譜分析（最小二乘估計，Yule-Walker和子空間方法），濾波器組方法（改進的濾波器組方法，Capon方法，APES方法），陣列信號處理（波束形成，Capon方法，參數化波達方向估計），有關矩陣分析、Cramér-Rao理論和模型階數選取的主要結論。書中每章包含了大量反映譜分析最新研究成果和當前研究熱點的補充內容，提供了大量有助于讀者深入了解各種譜分析方法的性能與實現、反映當前研究熱點的分析習題和上機習題。該書內容豐富新穎、論述嚴謹，是一本信號譜分析領域的高水平教材。?
第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 確定信號的能量譜密度
1.3 隨機信號的功率譜密度
1.4 功率譜密度的性質
1.5 譜估計問題
1.6 補充內容
1.7 習題
第2章 非參數化方法
2.1 引言
2.2 周期圖和相關圖方法
2.3 用FFT計算周期圖
2.4 周期圖法的性質
2.5 Blackman?Tukey方法
2.6 窗函數設計中需考慮的問題
2.7 其他改進的周期圖方法
2.8 補充內容
2.9 習題
第3章 有理譜估計的參數化方法
3.1 引言
3.2 有理譜信號
3.3 ARMA過程的協方差結構
3.4 AR信號
3.5 Yule?Walker方程的階遞推解法
3.6 MA信號
3.7 ARMA信號
3.8 多變量ARMA信號
3.9 補充內容
3.10習題
第4章 線譜估計的參數化方法
4.1 引言
4.2 噪聲中的正弦信號模型
4.3 非線性最小二乘方法
4.4 高階Yule?Walker方法
4.5 Pisarenko和MUSIC方法
4.6 最小模方法
4.7 ESPRIT方法
4.8 前向－后向方法
4.9 補充內容
4.10習題
第5章 濾波器組方法
5.1 引言
5.2 周期圖的濾波器組解釋
5.3 改進的濾波器組方法
5.4 Capon方法
5.5 用濾波器組進一步解釋周期圖
5.6 補充內容
5.7 習題
第6章 空域方法
6.1 引言
6.2 陣列模型
6.3 非參數化方法
6.4 參數化方法
6.5 補充內容
6.6 習題
附錄A 線性代數和矩陣分析工具
附錄B Cramér?Rao界分析工具
附錄C 模型階數選擇方法
附錄D 部分習題答案參考文獻
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