高新科技译丛 麦克风阵列信号处理作者： （加）贝内斯特 等著；邹霞，周彬，贾冲 等译 出版时间：2016年版内容简介 《麦克风阵列信号处理》与传统的阵列信号处理书籍不同。传统的阵列信号处理书籍是从窄带信号处理的角度来描述，如假定信号是窄带的、采用的信号处理算法是窄带的等。这些方法对于解决诸如天线阵列等问题来说是有效的，但对于解决明显具有宽带信号特征的声音及语音信号的问题时则会遇到很多不可克服的困难。而《麦克风阵列信号处理》真正从宽带信号处理角度来分析、解决问题。从声音信号的独特特性出发，完整的阐述了麦克风阵列信号处理的基本理论、基础方法和关键技术，使读者可以从根本上摒除传统窄带阵列信号处理的观念，真正意义上进入麦克风阵列的宽带处理时代。目录第1章 绪论1．1 基于麦克风阵列的信号处理技术研究1．2 本书的内容与结构第2章 经典最优滤波器2．1 引言2．2 维纳滤波器2．3 Frost滤波器2．3．1 算法2．3．2 广义旁瓣抵消结构2．3．3 在线性内插中的应用2．4 卡尔曼滤波2．5 可替代MSE的准则2．5．1 Pearson相关系数2．5．2 SPCC的重要性质2．5．3 由SPCC推导最优滤波器举例2．6 总结第3章 传统波束形成技术3．1 引言3．2 问题描述3．3 延迟一求和技术3．4 固定波束形成的设计3．5 最大信噪比滤波器3．6 最小方差无失真响应滤波器3．7 基于参考信号的方法3．8 响应不变宽带波束形成3．9 陷零技术3．10 麦克风阵列方向图函数3．10．1 第一种信号模型3．10．2 第二种信号模型3．11 总结第4章 LCMV滤波器在室内声学环境下的应用4．1 引言4．2 信号模型4．2．1 无回声模型4．2．2 混响模型4．2．3 空一时模型4．3 基于无回声模型的LCMV滤波器4．4 基于混响模型的LCMV滤波器4．5 基于空一时模型的LCMV滤波4．5．1 实验结果4．6 频域LCMV滤波4．7 总结第5章 多麦克风噪声抑制：统一处理5．1 引言5．2 信号模型和问题描述5．3 有用的定义5．4 维纳滤波5．5 子空间方法5．6 空一时预测方法5．7 噪声完全相干的情况5．8 自适应噪声消除5．9 卡尔曼滤波5．10 仿真5．10．1 声学环境和实验设置5．10．2 实验结果5．11 总结第6章 非因果(频域)最优滤波6．1 引言6．2 信号模型和问题描述6．3 性能测度6．4 非因果维纳滤波6．5 参数化维纳滤波6．6 推广到多通道的情况6．6．1 信号模型6．6．2 定义6．6．3 多通道维纳滤波6．6．4 空间最大SNR滤波6．6．5 最小方差无失真响应滤波6．6．6 无失真多通道维纳滤波6．7 总结第7章 多输入多输出视角下的麦克风阵列7．1 引言7．2 信号模型与问题描述7．2．1 SISO模型7．2．2 SIM0模型7．2．3 MIS0模型7．2．4 MIM0模型7．2．5 问题描述7．3 二元麦克风阵列7．3．1 最小二乘法7．3．2 Frost算法7．3．3 广义旁瓣消除结构7．4 N元麦克风阵列7．4．1 最小二乘和MINT方法7．4．2 Frost算法7．4．3 广义旁瓣消除结构7．4．4 最小方差无失真响应方法7．5 仿真7．5．1 声环境与实验设置7．6 总结第8章 逐级分离和去混响：两级方法8．1 引言8．2 信号模型与问题描述8．3 源分离8．3．1 2×3MIM0系统8．3．2 MxNMIMO系统8．4 语音去混响8．4．1 直接反向法8．4．2 最小均方误差和最小二乘法8．4．3 MINT方法8．5 总结第9章 到达方向和到达时间差估计9．1 引言9．2 问题描述和信号模型9．2．1 单源自由场模型9．2．2 多源自由场模型9．2．3 单源混响模型9．2．4 多源混响模型9．3 互相关方法9．4 广义互相关方法族9．4．1 经典互相关9．4．2 平滑相干变换9．4．3 相位变换9．5 空间线性预测方法9．6 多通道互相关系数算法9．7 基于特征矢量的技术9．7．1 窄带MUSIC9．7．2 宽带MIJSIC9．8 最小熵方法9．8．1 高斯源信号9．8．2 语音源信号9．9 自适应特征值分解算法9．10 基于自适应多通道盲辨识的方法9．11 多源TDOA估计9．12 总结第10章 未涉及的问题10．1 引言10．2 语音源数目估计10．3 鸡尾酒会效应和盲源分离10．4 盲MIMO辨识10．5 总结参考文献 上一篇: 高新科技译丛 稀疏与冗余表示 理论及其在信号与图像处理中的应用 [以色列] Michael Elad 著， 下一篇: 高新科技译丛·天线技术系列 寄生天线阵列在无线MIMO系统中的应用 （希）安东尼斯·卡利斯，（希）阿萨
