时频分析技术是信号处理领域的主要技术之一，广泛应用于雷达、通信、电子对抗、航天测控等领域。本书是编者在总结近年来承担的多项科研项目中涉及的时频分析及其应用相关研究成果的基础上，结合最新研究进展编写的。书中侧重于介绍相关数学理论和模型的挖掘，融合泛函分析、矩阵与张量分析等数学知识，从方便理解和应用的角度，系统地介绍了信号空间、傅里叶分析、小波变换等基础理论，以及瞬时频率估计、信号重构、信号分离等代表性方法和应用。 本书具有基础理论系统、分析方法先进、工程应用典型的特点，可作为高等学校电子信息类专业硕士、博士研究生的教材，也可作为相关专业研究生、教师和科研人员的参考书。

第1章 信号空间
1.1 引言
1.2 向量空间
1.2.1 向量空间的定义
1.2.2 度量空间
1.2.3 函数空间
1.3 内积空间
1.3.1 内积空间的基本概念
1.3.2 内积空间中的范数
1.4 向量空间中的基
1.4.1 线性空间中的基
1.4.2 正交基
1.5 矩阵空间
1.5.1 矩阵的基本概念
1.5.2 奇异值分解
1.6 张量空间
1.6.1 张量的基本概念
1.6.2 张量的秩与CP分解
1.6.3 Tucker分解
本章小结
第2章 短时傅里叶变换
2.1 引言
2.2 傅里叶变换
2.2.1 傅里叶系数与傅里叶级数
2.2.2 傅里叶变换与逆变换
2.3 短时傅里叶变换和谱图
2.3.1 短时傅里叶变换
2.3.2 谱图
2.4 短时傅里叶变换的统计特征
2.4.1 整体平均
2.4.2 局部平均
2.5 时频基
2.6 Gabor展开
本章小结
第3章 小波分析
3.1 引言
3.2 连续小波变换
3.2.1 连续小波变换
3.2.2 连续小波变换的逆变换
3.3 连续小波变换的性质
3.4 小波实例
3.5 多分辨近似与分析
3.5.1 多分辨近似
3.5.2 多分辨分析
3.6 离散小波变换
本章小结
第4章 时频分布
4.1 引言
4.2 二阶时频分布
4.2.1 维格纳-威尔分布
4.2.2 模糊函数
4.2.3 Cohen类分布
4.3 高阶时频分布
4.3.1 L类WVD
4.3.2 复时间延迟时频分布
4.4 时频重排与时频聚集性评价
4.4.1 时频重排算法
4.4.2 时频聚集性评价方法
本章小结
第5章 自适应时频分析
5.1 引言
5.2 自适应时频分析
5.2.1 自适应小波变换
5.2.2 自适应短时傅里叶变换
5.3 自适应同步压缩变换
5.3.1 自适应同步压缩小波变换
5.3.2 自适应同步压缩短时傅里叶变换
5.4 自适应二阶同步压缩变换
5.4.1 二阶同步压缩变换
5.4.2 自适应二阶同步压缩
5.5 自适应参数选择
本章小结
第6章 信号分离与重构
6.1 引言
6.2 盲源分离算法
6.2.1 独立分量分析
6.2.2 非负矩阵分解
6.3 经验模式分解算法
6.3.1 EMD算法简介
6.3.2 EMD性能分析
6.4 基于线性时频分析的信号分离算法
6.5 直接信号分离算法
6.5.1 信号分离算法
6.5.2 局部线性调频近似
6.5.3 时频交叉信号的分离
本章小结
附录 参考程序与代码
附录1 图5.4-3中SST和图5.4-4中SST2参考代码
附录2 图5.4-8中FSST2和自适应FSST2参考代码
附录3 图6.2-4参考代码
附录4 6.3.2节中改进EMD参考代码
附录5 图6.5-1中SSO参考代码
附录6 图6.5-7中LPFT参考代码
参考文献