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現代信號處理(第三版) 版權信息
- ISBN：9787302408697
- 條形碼：9787302408697 ; 978-7-302-40869-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
現代信號處理(第三版) 內容簡介
本書系統、全面地介紹了現代信號處理的主要理論、具有代表性的方法及一些典型應用。全書共10章，內容包括信號、參數估計理論、信號檢測、現代譜估計、自適應濾波器、高階統計分析、線性時頻變換、二次型時頻分布、盲信號分離、陣列信號處理。全書取材廣泛，內容新穎，充分反映了信號處理的新理論、新技術、新方法和新應用，可以幫助讀者盡快跟蹤信號處理的國際發展。與第二版相比，本書增加了信號檢測、盲信號分離與陣列信號處理等重要應用，更加注重理論與應用的結合，更加方便讀者理解與自學。本書為清華大學研究生精品教材和北京市高等教育精品教材，*近又獲得清華大學名優教材批立項資助，是一本與國際前沿科學接軌的研究生教材，可作為電子、通信、自動化、計算機、物理、生物醫學和機械工程等各學科有關教師、研究生和科技人員教學、自學、進修用書或參考書。
現代信號處理(第三版) 目錄
章 信號
1.1 信號分類
1.2 相關函數章 協方差函數與功率譜密度
1.2.1 自相關函數章 自協方差函數與功率譜密度
1.2.2 互相關函數章 互協方差函數與互功率譜密度
1.3 兩個信號的比較與識別
1.3.1 獨立章 不相關與正交
1.3.2 多項式序列的Gram-Schmidt標準正交化
1.4 具有輸入的線性系統
1.4.1 系統輸出的功率譜密度
1.4.2 窄帶帶通濾波器
本章小結
習題
第2章 參數估計理論
2.1 估計子的性能
2.1.1 無偏估計與漸近無偏估計
2.1.2 估計子的有效性
2.2 Fisher信息與Cramer-Rao不等式
2.2.1 Fisher信息
2.2.2 Cramer-Rao下界
2.3 Bayes估計
2.3.1 風險函數的定義
2.3.2 Bayes估計
2.4 似然估計
2.5 線性均方估計
2.6 二乘估計
2.6.1 二乘估計及其性能
2.6.2 加權二乘估計
本章小結
習題
第3章 信號檢測
3.1 統計假設檢驗
3.1.1 信號檢測的基本概念
3.1.2 信號檢測理論測度
3.1.3 決策理論空間
3.2 概率密度函數與誤差函數
3.2.1 概率密度函數
3.2.2 誤差函數和補余誤差函數
3.3 檢測概率與錯誤概率
3.3.1 檢測概率與錯誤概率的定義
3.3.2 功效函數
3.4 Neyman-Pearson準則
3.4.1 雷達信號檢測的虛警概率與漏警概率
3.4.2 Neyman-Pearson引理與Neyman-Pearson準則
3.5 一致功效準則
3.5.1 通信信號檢測問題
3.5.2 一致功效檢驗
3.5.3 一致功效準則的物理意義
3.6 Bayes準則
3.6.1 Bayes判決準則
3.6.2 二元信號波形的檢測
3.6.3 檢測概率分析
3.7 Bayes派生準則
3.7.1 錯誤概率準則
3.7.2 后驗概率準則
3.7.3 極小極大準則
3.8 多元假設檢驗
3.8.1 多元假設檢驗問題
3.8.2 多元假設檢驗的Bayes準則
3.9 多重假設檢驗
3.9.1 多重假設檢驗的錯誤率
3.9.2 多重假設檢驗的錯誤控制方法
3.9.3 多元線性回歸
3.9.4 多元統計分析
本章小結
習題
附錄3A 誤差函數表
第4章 現代譜估計
4.1 非參數化譜估計
4.1.1 離散過程
4.1.2 非參數化功率譜估計
……
第5章 自適應濾波器
第6章 高階統計分析
第7章 線性時頻變換
第8章 二次型時頻分布
第9章 盲信號分離
0章 陣列信號處理
參考文獻
索引
1.1 信號分類
1.2 相關函數章 協方差函數與功率譜密度
1.2.1 自相關函數章 自協方差函數與功率譜密度
1.2.2 互相關函數章 互協方差函數與互功率譜密度
1.3 兩個信號的比較與識別
1.3.1 獨立章 不相關與正交
1.3.2 多項式序列的Gram-Schmidt標準正交化
1.4 具有輸入的線性系統
1.4.1 系統輸出的功率譜密度
1.4.2 窄帶帶通濾波器
本章小結
習題
第2章 參數估計理論
2.1 估計子的性能
2.1.1 無偏估計與漸近無偏估計
2.1.2 估計子的有效性
2.2 Fisher信息與Cramer-Rao不等式
2.2.1 Fisher信息
2.2.2 Cramer-Rao下界
2.3 Bayes估計
2.3.1 風險函數的定義
2.3.2 Bayes估計
2.4 似然估計
2.5 線性均方估計
2.6 二乘估計
2.6.1 二乘估計及其性能
2.6.2 加權二乘估計
本章小結
習題
第3章 信號檢測
3.1 統計假設檢驗
3.1.1 信號檢測的基本概念
3.1.2 信號檢測理論測度
3.1.3 決策理論空間
3.2 概率密度函數與誤差函數
3.2.1 概率密度函數
3.2.2 誤差函數和補余誤差函數
3.3 檢測概率與錯誤概率
3.3.1 檢測概率與錯誤概率的定義
3.3.2 功效函數
3.4 Neyman-Pearson準則
3.4.1 雷達信號檢測的虛警概率與漏警概率
3.4.2 Neyman-Pearson引理與Neyman-Pearson準則
3.5 一致功效準則
3.5.1 通信信號檢測問題
3.5.2 一致功效檢驗
3.5.3 一致功效準則的物理意義
3.6 Bayes準則
3.6.1 Bayes判決準則
3.6.2 二元信號波形的檢測
3.6.3 檢測概率分析
3.7 Bayes派生準則
3.7.1 錯誤概率準則
3.7.2 后驗概率準則
3.7.3 極小極大準則
3.8 多元假設檢驗
3.8.1 多元假設檢驗問題
3.8.2 多元假設檢驗的Bayes準則
3.9 多重假設檢驗
3.9.1 多重假設檢驗的錯誤率
3.9.2 多重假設檢驗的錯誤控制方法
3.9.3 多元線性回歸
3.9.4 多元統計分析
本章小結
習題
附錄3A 誤差函數表
第4章 現代譜估計
4.1 非參數化譜估計
4.1.1 離散過程
4.1.2 非參數化功率譜估計
……
第5章 自適應濾波器
第6章 高階統計分析
第7章 線性時頻變換
第8章 二次型時頻分布
第9章 盲信號分離
0章 陣列信號處理
參考文獻
索引
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