Книга посвящена цифровому спектральному анализу с использованием современных методов спектрального оценивания. Такие методы обеспечивают повышенную разрешающую способность при короткой выборке и отсутствии ложных боковых лепестков и благодаря этому могут иметь широкий диапазон приложений в радиолокации, гидролокации, синтезе речи и музыки, обработке изображений и сейсмограмм и многих других областях. Приведены программы, реализующие вычислительные процедуры для каждых из рассматриваемых методов. Оглавление: Введение (историческая перспектива; солнечные пятна; контрольный случай; проблемы в области спектрального оценивания; как пользоваться этой книгой). Обзор теории линейных систем и теории преобразований. Обзор матричной алгебры. Обзор теории случайных процессов. Классические методы спектрального оценивания. Параметрические модели случайных процессов. Авторегрессионный процесс и свойства спектра. Авторегрессионное спектральное оценивание: Алгоритмы блочной обработки данных. Авторегрессионное спектральное оценивание: Алгоритмы обработки последовательных данных. Спектральное оценивание на основе моделей авторегрессии - скользящего среднего. Метод Прони. Спектральное оценивание по методу минимума дисперсии. Методы оценивания частоты, основанные на анализе собственных значений. Краткая сводка результатов по спектральным оценкам. Многоканальное спектральное оценивание. Двумерное спектральное оценивание. Приложения.