通常，包围我们的信号世界在频域会比在时域更加便于理解和分析。谱分析允许我们在频域以数学的方式来分析这些信号，它在工程学、统计学、地球物理学、生物学、经济计量学和医学等许多应用领域部是一个很重要的课题。这本书可以用做高年级本科生或研究生课程的教材，也可以作为一本自学书籍或者研究者的参考书。

本书具有简明扼要和自成体系的特点，同时配备有一系列学习和教学的辅助工具，包括一套完整的分析习题和上机习题(这些习题涵盖了实际中所感兴趣的诸多内容)，内容详实的幻灯片以及一本题解手册。另外，对于研究者，本书在每章中部包含了一些内容深刻的章节。本书涵盖的主要内容有：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；Capon方法。阵列信号处理：波束形成；Capon方法；参数化波达方向估计。

本书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、Cramer-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。

本书适合于信号处理、通信、电子、雷达、导航、自动控制及其相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，也是相关专业研究人员不可多得的一本参考书。

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　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