现代信号谱分析·目录第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3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA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　Cramer-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

分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计，并进行比较。

1、 计算真实的自相关值时，采用逆Levinson-Durbin递归方法，由a、b参数得到，，，，其中为滤波器的阶数，再采用公式外推得到的自相关值；
2、 实际功率谱，可调用Matlab中的FFT算法得到；
3、 自相关序列的估计值采用公式得到；
4、 采用各种功率谱估计方法对功率谱进行估计。

仿真了两个相干信号和两个独立信号情况下，不同现代空间谱估计算法的应用；
1、最大熵算法；
2、最小方差算法；
3、双向预测算法；
4、最小模算法

可运行的C代码，有关常用数字信号的产生，数字信号处理，随机数字信号处理，数字图像处理等。
含有快速傅里叶变换，常用滤波器及各种现代谱估计

capon谱估计MATLAB程序通过验证可以得到功率谱估计的图比较准确

详述信号处理的谱估计算法，有详细的数据实例分析，对DSP信号处理很有用

经典谱估计的过程，经典谱与现代谱的对比，ARMA,AR,周期图法，巴特利特法，直接法，沃尔什法

应用不同方法求信号的功率谱，包括周期图法、分段周期图法、welch方法、多窗口MTM法、最大熵MEM法、多信号分类Music法

北京理工大学2018级数字信号处理课程大作业（刘泉华老师），含完好Matlab代码及实验报告。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。