- 统计信号处理基础(第2卷检测理论英文版香农信息科学经典)
- - 作者：(美)史蒂文·凯|责编:陈亮
  - 出版社：世图出版公司
  - ISBN：9787519283377
  - 出版日期：2022/06/01
  - 页数：560
- 售价：51.6

内容大纲
本书是《统计信号处理基础》第2卷，检测理论，全面介绍了计算机上实现的信号检测算法，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纳/雷达系统。
本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生统计信号处理课程的教材或参考书，也可供相关技术人员参考。
作者介绍
史蒂文·凯（Steven M.Kay）是统计信号处理领域世界知名的资深专家，他是美国罗得岛大学电子与计算机工程系的教授，同时也是许多工业部门以及美国空军、陆军、海军的顾问。他是国际电气电子工程师学会的杰出会士（IEEE Fellow），IEEE信号处理协会的杰出讲师，并获得过IEEE信号处理协会的教育奖章。
目录
第1章  引论
  1.1  信号处理中的检测理论
  1.2  检测问题
  1.3  检测问题的数学描述
  1.4  检测问题的内容体系
  1.5  渐近的作用
  1.6  几点说明
第2章  重要PDF的总结
  2.1  引言
  2.2  基本概率密度函数及其性质
  2.3  高斯随机变量的二次型
  2.4  渐进高斯PDF
  2.5  蒙特卡洛性能评估
  附录2A  要求的蒙特卡洛实验次数
  附录2B  正态概率纸
  附录2C  计算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序
  附录2D  计算中心化和非中心化χ2的右尾概率
  附录2E  蒙特卡洛计算机模拟的MATLAB程序
第3章  统计判决理论Ⅰ
  3.1  引言
  3.2  提要
  3.3  Neyman-Pearson定理
  3.4  接收机工作特性
  3.5  无关数据
  3.6  最小错误概率
  3.7  贝叶斯风险
  3.8  多元假设检验
  附录3A  Neyman-Pearson定理
  附录3B  最小贝叶斯风险检测器——二元假设
  附录3C  最小贝叶斯风险检测器——多元假设
第4章  确定信号
  4.1  引言
  4.2  提要
  4.3  匹配滤波器
  4.4  广义匹配滤波器
  4.5  多个信号
  4.6  线性模型
  4.7  信号处理的例子
  附录4A线性模型的简化形式
第5章  随机信号
  5.1  引言
  5.2  提要
  5.3  估计器-相关器
  5.4  线性模型
  5.5  大数据记录的估计器-相关器
  5.6  一般高斯检测
  5.7  信号处理的例子
  附录5A  估计器-相关器的检测性能
第6章  统计判决理论Ⅱ
  6.1  引言

  6.2  提要
  6.3  复合假设检验
  6.4  复合假设检验方法
  6.5  大数据记录时GULT的性能
  6.6  等效大数据记录检验
  6.7  局部最大势检测器
  6.8  多元假设检验
  附录6A  渐近等效检验一无多余参数
  附录6B  渐近等效检猃一多余参数
  附录6C  GLRT的渐近PDF
  附录6D  LMP检验的渐近检测性能
  附录6E  局部最优势检验的另一种推导
  附录6F  广义ML准则的推导
第7章  具有未知参数的确定性信号
  7.1  引言
  7.2  提要
  7.3  信号建模和检测性能
  7.4  未知幅度
  7.5  未知到达时间
  7.6  正弦信号检测
  7.7  经典线性模型
  7.8  信号处理的例子
  附录7A  能量检测器的渐进性能
  附录7B  经典线性模型GLRT的推导
第8章  未知参数的随机信号
  8.1  引言
  8.2  提要
  8.3  信号协方差不完全已知
  8.4  大数据记录的近似
  8.5  弱信号检测
  8.6  信号处理的例子
  附录8A  周期高斯随机过程PDF的推导
第9章  未知噪声参数
  9.1  引言
  9.2  提要
  9.3  一般考虑
  9.4  白高斯噪声
  9.5  有色WSS高斯噪声
  9.6  信号处理的例子
  附录9A  推导对于σ2未知的经典线性模型的GLRT
  附录9B  对具有未知噪声参数的一般线性模型的Rao检验
  附录9C  信号处理例子的渐近等效Rao检验
第10章  非高斯噪声
  10.1  引言
  10.2  提要
  10.3  非高斯噪声的性质
  10.4  已知确定性信号
  10.5  未知参数确定性信号
  10.6  信号处理的例子
  附录10A  NP检测器对微弱信号的渐近性能

  附录10B  IID非高斯噪声中线性模型信号的Rao检验
第11章  检测器总结
  11.1  引言
  11.2  检测方法
  11.3  线性模型
  11.4  选择一个检测器
  11.5  其他方法和其他参考教材
第12章  模型变化检测
  12.1  引言
  12.2  提要
  12.3  问题的描述
  12.4  基本问题的扩展
  12.5  多个变化时刻
  12.6  信号处理的例子
  附录12A  分段的通用动态规划方法
  附录12B  动态规划的MATLAB程序
第13章  复矢量扩展及阵列处理
  13.1  引言
  13.2  提要
  13.3  已知PDF
  13.4  具有未知参数的PDF
  13.5  矢量观测和PDF
  13.6  矢量观测量的检测器
  13.7  大数据记录的估计器-相关器
  13.8  信号处理的例子
  附录13A  复线性模型GLRT的PDF
附录A1  重要概念综述
  A1.1  线性代数和矩阵代数
  A1.2  概率、随机过程和时间序列模型
附录A2  符号和缩写术语表

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