Digital Spectral Analysis : Parametric, Non-Parametric and Advanced Methods
Lingua: inglese
Editore: Wiley Jul 2011, 2011
- Rilegato
- Nuovo
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Neuware - Digital Spectral Analysis provides a single source that offers complete coverage of the spectral analysis domain. This self-contained work includes details on advanced topics that are usually presented in scattered sources throughout the literature. The theoretical principles necessary for the understanding of spectral analysis are discussed in the first four chapters: fundamentals, digital signal processing, estimation in spectral analysis, and time-series models. An entire chapter is devoted to the non-parametric methods most widely used in industry. High resolution methods are detailed in a further four chapters: spectral analysis by stationary time series modeling, minimum variance, and subspace-based estimators. Finally, advanced concepts are the core of the last four chapters: spectral analysis of non-stationary random signals, space time adaptive processing: irregularly sampled data processing, particle filtering and tracking of varying sinusoids. Suitable for students, engineers working in industry, and academics at any level, this book provides a rare complete overview of the spectral analysis domain.…
Codice articolo 9781848212770
- Titolo
- Digital Spectral Analysis : Parametric, Non-Parametric and Advanced Methods
- Autore
- Francis Castanié
- Editore
- Wiley Jul 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1848212771
- ISBN 13
- 9781848212770
- Peso dell'articolo
- 680 grammi
- Dimensioni
- 234x157x25 mm
The theoretical principles necessary for the understanding of spectral analysis are discussed in the first four chapters: fundamentals, digital signal processing, estimation in spectral analysis, and time-series models.
An entire chapter is devoted to the non-parametric methods most widely used in industry.
High resolution methods are detailed in a further four chapters: spectral analysis by stationary time series modeling, minimum variance, and subspace-based estimators.
Finally, advanced concepts are the core of the last four chapters: spectral analysis of non-stationary random signals, space time adaptive processing: irregularly sampled data processing, particle filtering and tracking of varying sinusoids.
Suitable for students, engineers working in industry, and academics at any level, this book provides a rare complete overview of the spectral analysis domain.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Francis Castanié is an emeritus professor of INPT and Laboratory Director of TeSA in Toulouse, France.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Einbeck, Germania
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