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統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)--估計(jì)與檢測(cè)理論 版權(quán)信息
- ISBN：9787121467486
- 條形碼：9787121467486 ; 978-7-121-46748-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)--估計(jì)與檢測(cè)理論 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書是一部經(jīng)典的有關(guān)統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理的權(quán)威著作。全書分為兩卷，分別講解了統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)的估計(jì)理論和檢測(cè)理論。**卷詳細(xì)介紹了經(jīng)典估計(jì)理論和貝葉斯估計(jì)，總結(jié)了各種估計(jì)方法，考慮了維納濾波和卡爾曼濾波，并介紹了對(duì)復(fù)數(shù)據(jù)和參數(shù)的估計(jì)方法。本卷給出了大量的應(yīng)用實(shí)例，范圍包括高分辨率譜分析、系統(tǒng)辨識(shí)、數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)、自適應(yīng)噪聲對(duì)消、自適應(yīng)波束形成、跟蹤和定位等；并且設(shè)計(jì)了大量的習(xí)題來(lái)加深對(duì)基本概念的理解。第二卷全面介紹了計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的*佳檢測(cè)算法，并且重點(diǎn)介紹了現(xiàn)實(shí)中的信號(hào)處理應(yīng)用，包括現(xiàn)代語(yǔ)音通信技術(shù)及傳統(tǒng)的聲吶/雷達(dá)系統(tǒng)。本卷從檢測(cè)的基礎(chǔ)理論開始，回顧了高斯、F、瑞利及萊斯概率密度；講解了高斯隨機(jī)變量的二次型，以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評(píng)估；介紹了基于簡(jiǎn)單假設(shè)檢驗(yàn)的檢測(cè)理論基礎(chǔ)，包括Neyman-Pearson定理、無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)的處理、貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)、多元假設(shè)檢驗(yàn)，以及確定性信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)的檢測(cè)。*后詳細(xì)分析了適合于未知信號(hào)和未知噪聲參數(shù)的復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)。
統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)--估計(jì)與檢測(cè)理論 目錄
目 錄
**卷：統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)――估計(jì)理論
第1章 引言
1.1 信號(hào)處理中的估計(jì)
1.2 估計(jì)的數(shù)學(xué)問(wèn)題
1.3 估計(jì)量性能評(píng)估
1.4 幾點(diǎn)說(shuō)明
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第2章 *小方差無(wú)偏估計(jì)
2.1 引言
2.2 小結(jié)
2.3 無(wú)偏估計(jì)量
2.4 *小方差準(zhǔn)則
2.5 *小方差無(wú)偏估計(jì)的存在性
2.6 求*小方差無(wú)偏估計(jì)量
2.7 擴(kuò)展到矢量參數(shù)
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第3章 Cramer-Rao下限
3.1 引言
3.2 小結(jié)
3.3 估計(jì)量精度考慮
3.4 Cramer-Rao下限
3.5 高斯白噪聲中信號(hào)的一般CRLB
3.6 參數(shù)的變換
3.7 擴(kuò)展到矢量參數(shù)
3.8 矢量參數(shù)變換的CRLB
3.9 一般高斯情況的CRLB
3.10 WSS高斯隨機(jī)過(guò)程的漸近CRLB
3.11 信號(hào)處理的例子
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
附錄3A 標(biāo)量參數(shù)CRLB的推導(dǎo)
附錄3B 矢量參數(shù)CRLB的推導(dǎo)
附錄3C 一般高斯CRLB的推導(dǎo)
附錄3D 漸近CRLB的推導(dǎo)
第4章 線性模型
4.1 引言
4.2 小結(jié)
4.3 定義和性質(zhì)
4.4 線性模型的例子
4.5 擴(kuò)展到線性模型
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第5章 一般*小方差無(wú)偏估計(jì)
5.1 引言
5.2 小結(jié)
5.3 充分統(tǒng)計(jì)量
5.4 求充分統(tǒng)計(jì)量
5.5 利用充分統(tǒng)計(jì)量求MVU估計(jì)量
5.6 擴(kuò)展到矢量參數(shù)
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
附錄5A Neyman-Fisher因子分解定理（標(biāo)量參數(shù)）的證明
附錄5B Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffe定理（標(biāo)量參數(shù)）的證明
第6章 *佳線性無(wú)偏估計(jì)量
6.1 引言
6.2 小結(jié)
6.3 BLUE的定義
6.4 求BLUE
6.5 擴(kuò)展到矢量參數(shù)
6.6 信號(hào)處理的例子
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
附錄6A 標(biāo)量BLUE的推導(dǎo)
附錄6B 矢量BLUE的推導(dǎo)
第7章 *大似然估計(jì)
7.1 引言
7.2 小結(jié)
7.3 舉例
7.4 求MLE
7.5 MLE的性質(zhì)
7.6 變換參數(shù)的MLE
7.7 MLE的數(shù)值確定
7.8 擴(kuò)展到矢量參數(shù)
7.9 漸近MLE
7.10 信號(hào)處理的例子
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
附錄7A 蒙特卡洛方法
附錄7B 標(biāo)量參數(shù)MLE
展開全部
統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)--估計(jì)與檢測(cè)理論 作者簡(jiǎn)介
Steven M.Kay，美國(guó)羅德島大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系的教授IEEE會(huì)士，信號(hào)處理領(lǐng)域 專家，曾發(fā)表過(guò)大量論文與學(xué)術(shù)報(bào)告，并撰寫過(guò)多部著作。研究方向?yàn)轭l譜分析、檢測(cè)和估計(jì)理論、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理。 羅鵬飛教授，主要從事現(xiàn)代信號(hào)處理方面的教學(xué)科研與人才培養(yǎng)工作。主講的本科生課程有《隨機(jī)信號(hào)分析與處理》、《信號(hào)與系統(tǒng)》、《信號(hào)檢測(cè)、估計(jì)原來(lái)與應(yīng)用專題研討》、《隨機(jī)信號(hào)分析》、《信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)》、《統(tǒng)計(jì)無(wú)線電理論》，主講研究生核心課程《統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理》。現(xiàn)為 教學(xué)團(tuán)隊(duì)“信號(hào)處理系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)”的帶頭人， 精品課程和軍隊(duì)優(yōu)質(zhì)課程《隨機(jī)信號(hào)分析與處理》的課程負(fù)責(zé)人，湖南省研究生精品課程《統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理》的課程負(fù)責(zé)人。
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