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統計信號處理基礎 版權信息
- ISBN：9787121276071
- 條形碼：9787121276071 ; 978-7-121-27607-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
統計信號處理基礎 內容簡介
本書是作者Steven M. Kay關于統計信號處理三卷書中的*后一卷，該卷建立了覆蓋前兩卷的綜合性理論，在設計解決實際問題的優良算法方面幫助讀者開發直觀和專業的方法。本書首先評述開發信號處理算法的方法，包括數學建模、計算機模擬、性能評估。通過展示設計、評估、測試的有用解析結果和實現，將理論與實踐聯系起來。然后從幾個關鍵的應用領域重點介紹了一些經典的算法。*后引導讀者將算法轉換成MATLAB程序來驗證得到的解。全書主題包括：算法設計方法；信號與噪聲模型的比較和選擇；性能評估、規范、折中、測試和資料；應用大定理的*佳方法；估計、檢測和譜估計算法；完整的案例研究：雷達多普勒中心頻率估計、磁信號檢測、心率監測等。
統計信號處理基礎 目錄
**部分 方法論與通用方法
第1章 引言 2
1．1 動機和目標 2
1．2 核心算法 3
1．3 容易的、難的和不可能的問題 3
1．4 增加成功的概率―提升直覺 8
1．5 應用領域 8
1．6 注意事項 9
1．6．1 信號類型 9
1．6．2 本書的特點和符號表示 9
1．7 小結 10
參考文獻 10
附錄1A 練習解答 11
第2章 算法設計方法 13
2．1 引言 13
2．2 一般方法 13
2．3 信號處理算法設計實例 18
2．4 小結 29
參考文獻 29
附錄2A 多普勒效應的推導 30
附錄2B 練習解答 31
第3章 信號的數學建模 33
3．1 引言 33
3．2 信號模型的分層(分類) 34
3．3 線性與非線性確定性信號模型 37
3．4 參數已知的確定性信號(類型1) 38
3．4．1 正弦信號 38
3．4．2 阻尼指數信號 39
3．4．3 阻尼正弦信號 39
3．4．4 相位調制信號 39
3．4．5 多項式信號 40
3．4．6 周期信號 41
3．5 具有未知參數的確定性信號(類型2) 42
3．5．1 一般考慮 42
3．5．2 多項式信號模型 42
3．5．3 周期信號模型 44
3．5．4 非線性和部分線性信號 47
3．6 具有已知PDF的隨機信號(類型3) 49
3．6．1 一般考慮 49
3．6．2 隨機正弦模型―零均值 51
3．6．3 隨機正弦模型―非零均值 51
3．6．4 貝葉斯線性模型 52
3．6．5 其他具有已知PDF的隨機模型 53
3．7 PDF具有未知參數的隨機信號(類型4) 53
3．8 小結 53
參考文獻 54
附錄3A 練習解答 54
第4章 噪聲的數學建模 57
4．1 引言 57
4．2 一般噪聲模型 57
4．3 高斯白噪聲 59
4．4 高斯色噪聲 61
4．5 一般高斯噪聲 66
4．6 IID非高斯噪聲 71
4．7 隨機相位正弦噪聲 74
4．8 小結 75
參考文獻 76
附錄4A 隨機過程的概念和公式 76
附錄4B 高斯隨機過程 78
附錄4C AR PSD的幾何解釋 79
附錄4D 練習解答 80
第5章 信號模型選擇 84
5．1 引言 84
5．2 信號建模 85
5．2．1 路圖 85
5．3 示例 86
5．4 參數估計 89
5．5 模型階數的選擇 90
5．6 小結 94
參考文獻 94
附錄5A 練習解答 94
第6章 噪聲模型選擇 97
6．1 引言 97
6．2 噪聲建模 97
6．2．1 路圖 97
6．3 示例 99
6．4 噪聲特性的估計 105
6．4．1 均值 106
6．4．2 方差 106
6．4．3 協方差 107
6．4．4 自相關序列 108
6．4．5 均值向量和協方差矩陣 108
6．4．6 PDF 110
6．4．7 PSD 114
6．5 模型階數的選擇 116
6．6 小結 117
參考文獻 118
附錄6A 置信區間 118
附錄6B 練習解答 120
第7章 性能評估、測試與文檔 124
7．1 引言 124
7．2 為什么采用計算機模擬評估 124
7．3 統計意義下的性能度量指標 125
7．3．1 參數估計的性能度量指標 126
7．3．2 檢測性能的度量指標 127
7．3．3 分類性能度量標準 130
7．4 性能邊界 133
7．5 精確與漸近性能 134
7．6 靈敏度 135
7．7 有效性能比較 136
7．8 性能/復雜性的折中 138
7．9 算法軟件開發 138
7．10 算法文檔 142
7．11 小結 142
參考文獻 143
附錄7A 算法描述文檔中包括的信息檢查表 143
附錄7B 算法描述文檔樣本 145
7B．1 問題與目標 145
7B．2 歷史 145
7B．3 假設 145
7B．4 數學模型 145
7B．5 算法描述 145
7B．6 算法實現 146
7B．7 MATLAB實現 146
7B．8 計算機產生數據的性能 147
7B．9 現場數據的性能 149
7B．10 強/弱關系 149
7B．11 參考文獻 149
7B．12 支持材料 150
附錄7C 練習解答 153
第8章 使用大定理的*佳方法 155
8．1 引言 155
8．2 大定理 156
8．2．1 參數估計 156
8．2．2 檢測 161
8．2．3 分類 163
8．3 線性模型的*佳算法 165
8．3．1 參數估計 166
8．3．2 檢測 167
8．3．3 分類 168
8．4 利用理論導出新結論 169
8．5 實用*佳方法 170
8．5．1 參數估計：*大似然估計 171
8．5．2 檢測 172
8．5．3 分類 173
8．6 所學內容 173
參考文獻 173
附錄8A 參數估計的一些分析 174
8A．1 經典方法 174
8A．2 貝葉斯方法 176
附錄8B 練習解答 177
第二部分 特 定 算 法
第9章 估計算法 182
9．1 引言 182
9．2 信號信息的提取 182
9．3 噪聲/干擾時的信號增強 199
參考文獻 206
附錄9A 練習解答 207
第10章 檢測算法 209
10．1 引言 209
10．2 已知信號形式(已知信號) 210
10．3 未知信號形式(隨機信號) 215
10．4 未知信號參數(部分已知信號) 218
參考文獻 224
附錄10A 練習解答 224
第11章 譜估計 226
11．1 引言 226
11．2 非參量(傅里葉)方法 227
11．3 參量(基于模型)譜分析 232
11．3．1 AR模型階數的估計 237
11．4 時變功率譜密度 238
參考文獻 238
附錄11A 傅里葉譜分析及濾波 238
附錄11B 補零及精度問題 240
附錄11C 練習解答 241
第三部分 實 例 擴 展
第12章 復數據擴展 244
12．1 引言 244
12．2 復信號 247
12．3 復噪聲 247
12．3．1 復隨機變量 247
12．3．2 復隨機矢量 248
12．3．3 復隨機過程 249
12．4 復*小均方及線性模型 251
12．5 復數據的算法擴展 252
12．5．1 復數據的估計 252
12．5．2 復數據的檢測 258
12．5．3 復數據的譜估計 261
12．6 其他擴展 263
12．7 章節總結 264
參考文獻 264
附錄12A 練習解答 264
第四部分 真 實 應 用
第13章 案例―統計問題 270
13．1 引言 270
13．2 估計問題―雷達多普勒中心頻率 270
13．3 已學內容 277
參考文獻 278
附錄13A AR功率譜密度的3 dB帶寬 278
附錄13B 練習解答 279
第14章 案例研究―檢測問題 280
14．1 引言 280
14．2 估計問題―磁信號檢測 280
14．3 已學內容 290
參考文獻 291
附錄14A 練習解答 291
第15章 案例研究―譜估計問題 292
15．1 引言 292
15．2 提取肌肉噪聲 294
15．3 肌肉噪聲的譜分析 296
15．4 改善ECG波形 297
15．5 已學內容 299
參考文獻 299
附錄15A 練習解答 299
附錄A 符號和縮寫術語表 301
附錄B MATLAB簡要介紹 305
附錄C 隨書光盤內容的描述 309
展開全部
統計信號處理基礎 作者簡介
Steven M. Kay：美國Rhode Island大學電子工程系的教授、信號處理領域的資深專家，曾經發表過大量的論文與學術報告，并且撰寫過多部著作。Kay博士致力于頻譜分析、檢測和估計理論、統計信號處理等領域的研究工作。他是IEEE會士，曾經負責過IEEE聲學、語音、信號處理委員會的頻譜估計與建模領域的工作。羅鵬飛，國防科學技術大學電子科學與工程學院，教授，博導。“信號處理系列課程***教學團隊”，團隊帶頭人；“隨機信號分析與處理”國家精品課程和國家資源共享課，課程負責人；“統計信號處理”研究生MOOC課程建設，項目負責人。
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