作者：（美国）斯托伊卡（Petre Stoica） （美国）摩西（Randolph L. Moses） 译者：吴仁彪 韩萍 冯青 吴仁彪，1966年2月生于武汉市，1994年在西安电子科技大学获博士学位，现任中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室主任。研究方向为自适应信号处理、阵列信号处理和现代谱估计及其在雷达、导航、通信中的应用。共发表学术论文250余篇，其中40余篇发表在IEEE和IEE会刊上，被SCI、EI和ISTP收录150余篇，出版著作8部（其中英文4部）。主持完成国家级科研项目20余项。曾获省部级科技成果奖励9项，国家发明专利20余项。

第1章 基本概念
1.1 引言
1.2 确定信号的能量谱密度
1.3 随机信号的功率谱密度
1.4 功率谱密度的性质
1.5 谱估计问题
1.6 补充内容
1.7 习题
第2章 非参数化方法
2.1 引言
2.2 周期图和相关图方法
2.3 用FFT计算周期图
2.4 周期图法的性质
2.5 BlackmanTukey方法
2.6 窗函数设计中需考虑的问题
2.7 其他改进的周期图方法
2.8 补充内容
2.9 习题
第3章 有理谱估计的参数化方法
3.1 引言
3.2 有理谱信号
3.3 ARMA过程的协方差结构
3.4 AR信号
3.5 YuleWalker方程的阶递推解法
3.6 MA信号
3.7 ARMA信号
3.8 多变量ARMA信号
3.9 补充内容
3.10习题
第4章 线谱估计的参数化方法
4.1 引言
4.2 噪声中的正弦信号模型
4.3 非线性最小二乘方法
4.4 高阶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 补充内容
4.10习题
第5章 滤波器组方法
5.1 引言
5.2 周期图的滤波器组解释
5.3 改进的滤波器组方法
5.4 Capon方法
5.5 用滤波器组进一步解释周期图
5.6 补充内容
5.7 习题
第6章 空域方法
6.1 引言
6.2 阵列模型
6.3 非参数化方法
6.4 参数化方法
6.5 补充内容
6.6 习题
附录A 线性代数和矩阵分析工具
附录B CramérRao界分析工具
附录C 模型阶数选择方法
附录D 部分习题答案参考文献

《现代信号谱分析》译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者Petre Stoica教授在2005年编写的教材Spectral Analysis of Signals。该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramér-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法的性能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。

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