统计信号处理基础

统计信号处理基础
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作者: ,
2006-07
版次: 1
ISBN: 9787121025815
定价: 89.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 883页
字数: 1446千字
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  •   《统计信号处理基础:估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷,分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计,总结了各种估计方法,考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波,并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例,范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等;并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。
      第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法,并且重点介绍了现实中的信号处理应用,包括现代语音、通信技术以及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始,回顾高斯,X2、F、瑞利及莱斯概率密度;讲解了高斯随机变量的二次型,以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估;介绍了基于简单假设检验的检测理论基础,包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验,以及确定性信号和随机信号的检测;最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。   StevenM.Kay:美国RhodeIsland大学电子工程系教授、信号处理领域的资深专家,曾经发表过大量的论文与学术报告,并且撰写过多部著作。Kay博士现在致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE的会士,曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。 第一卷:统计信号处理基础——估计理论
    第1章引言
    第2章最小方差无偏估计
    第3章Cramer-Rao下限
    第4章线性模型
    第5章一般最小方差无偏估计
    第6章最佳线性无偏估计
    第7章最大似然估计
    第8章最小二乘估计
    第9章矩方法
    第10章贝叶斯原理
    第11章一般贝叶斯估计器
    第12章线性贝叶斯估计器
    第13章卡尔曼滤波器
    第14章估计总结
    第15章复数据和复数参数的扩展
    第二卷:统计信号处理基础——检测理论
    第1章引言
    第2章重要PDF的总结
    第3章统计判决理论I
    第4章确定信号
    第5章随机信号
    第6章统计判决理论II
    第7章具有未知参数的确定性信号
    第8章具有未知参数的随机信号
    第9章未知噪声参数
    第10章非高斯噪声
    第11章检测器总结
    第12章模型变化的检测
    第13章复矢量扩展及阵列处理
    附录1重要概念回顾
    附录2符号和缩写术语表
  • 内容简介:
      《统计信号处理基础:估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷,分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计,总结了各种估计方法,考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波,并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例,范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等;并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。
      第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法,并且重点介绍了现实中的信号处理应用,包括现代语音、通信技术以及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始,回顾高斯,X2、F、瑞利及莱斯概率密度;讲解了高斯随机变量的二次型,以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估;介绍了基于简单假设检验的检测理论基础,包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验,以及确定性信号和随机信号的检测;最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
  • 作者简介:
      StevenM.Kay:美国RhodeIsland大学电子工程系教授、信号处理领域的资深专家,曾经发表过大量的论文与学术报告,并且撰写过多部著作。Kay博士现在致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE的会士,曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。
  • 目录:
    第一卷:统计信号处理基础——估计理论
    第1章引言
    第2章最小方差无偏估计
    第3章Cramer-Rao下限
    第4章线性模型
    第5章一般最小方差无偏估计
    第6章最佳线性无偏估计
    第7章最大似然估计
    第8章最小二乘估计
    第9章矩方法
    第10章贝叶斯原理
    第11章一般贝叶斯估计器
    第12章线性贝叶斯估计器
    第13章卡尔曼滤波器
    第14章估计总结
    第15章复数据和复数参数的扩展
    第二卷:统计信号处理基础——检测理论
    第1章引言
    第2章重要PDF的总结
    第3章统计判决理论I
    第4章确定信号
    第5章随机信号
    第6章统计判决理论II
    第7章具有未知参数的确定性信号
    第8章具有未知参数的随机信号
    第9章未知噪声参数
    第10章非高斯噪声
    第11章检测器总结
    第12章模型变化的检测
    第13章复矢量扩展及阵列处理
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