統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)

內(nèi)容概要

　　《統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)：估計(jì)與檢測理論》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)理論和檢測理論。第一卷詳細(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)題來加深對(duì)基本概念的理解?！　〉诙砣娼榻B了計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的最佳檢測算法，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)代語音、通信技術(shù)以及傳統(tǒng)的聲吶/雷達(dá)系統(tǒng)。本卷從檢測的基礎(chǔ)理論開始，回顧高斯，X2、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；介紹了基于簡單假設(shè)檢驗(yàn)的檢測理論基礎(chǔ)，包括Neyman-Pearson定理、無關(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；最后詳細(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)。

作者簡介

　　Steven M.Kay：美國Rhode Island大學(xué)電子工程系教授、信號(hào)處理領(lǐng)域的資深專家，曾經(jīng)發(fā)表過大量的論文與學(xué)術(shù)報(bào)告，并且撰寫過多部著作。Kay博士現(xiàn)在致力于頻譜分析、檢測和估計(jì)理論、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理等領(lǐng)域的研究工作。他是IEEE的會(huì)士，曾經(jīng)負(fù)責(zé)過IEEE聲學(xué)、語音、信號(hào)處理委員會(huì)的頻譜估計(jì)與建模領(lǐng)域的工作。

書籍目錄

第一卷：統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)——估計(jì)理論第1章 引言第2章 最小方差無偏估計(jì)第3章 Cramer-Rao下限第4章 線性模型第5章 一般最小方差無偏估計(jì)第6章 最佳線性無偏估計(jì)第7章 最大似然估計(jì)第8章 最小二乘估計(jì)第9章 矩方法第10章 貝葉斯原理第11章 一般貝葉斯估計(jì)器第12章 線性貝葉斯估計(jì)器第13章 卡爾曼濾波器第14章 估計(jì)總結(jié)第15章 復(fù)數(shù)據(jù)和復(fù)數(shù)參數(shù)的擴(kuò)展第二卷：統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)——檢測理論第1章 引言第2章 重要PDF的總結(jié)第3章 統(tǒng)計(jì)判決理論I第4章 確定信號(hào)第5章 隨機(jī)信號(hào)第6章 統(tǒng)計(jì)判決理論II第7章 具有未知參數(shù)的確定性信號(hào)第8章 具有未知參數(shù)的隨機(jī)信號(hào)第9章 未知噪聲參數(shù)第10章 非高斯噪聲第11章 檢測器總結(jié)第12章 模型變化的檢測第13章 復(fù)矢量擴(kuò)展及陣列處理附錄1 重要概念回顧附錄2 符號(hào)和縮寫術(shù)語表

編輯推薦

　　《統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理基礎(chǔ)：估計(jì)與檢測理論》可以作為電子信息類研究生統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理課程的教材或教學(xué)參考書，也可供從事信號(hào)處理的教學(xué)、科研和工程技術(shù)人員參考。

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