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    • 统计信号处理基础(第3卷实用算法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:9787519283391
      • 出版日期:2022/06/01
      • 页数:475
    • 售价:47.6
  • 内容大纲

        这部统计信号处理领域的经典名著共分为三卷,全面讲解了检测、估计与滤波的基本原理,并且介绍了大量信号处理的经典算法与应用实例。
        第1卷:估计理论,主要介绍了参数估计的基本方法和最优滤波理论;
        第2卷:检测理论,主要介绍了检测的基本理论,包括假设检验的基本判决准则和噪声中信号的检测:
        第3卷:实用算法,建立了覆盖前两卷的综合性理论,在设计解决实际问题的优良算法方面帮助读者开发直观和专业的方法。
  • 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

    第一部分  方法论与通用方法
      第1章  引论
        1.1  动机和目标
        1.2  核心算法
        1.3  容易的、难的和不可能的问题
        1.4  增加成功的概率——提升直觉
        1.5  应用领域
        1.6  注意事项
        1.7  小结
        参考文献
        附录1A  练习解答
      第2章  算法设计方法
        2.1  引言
        2.2  一般方法
        2.3  信号处理算法设计实例
        2.4  小结
        参考文献
        附录2A  多普勒效应的推导
        附录2B  练习解答
      第3章  信号的数学建模
        3.1  引言
        3.2  信号模型的分类
        3.3  线性与非线性确定性信号模型
        3.4  参数已知的确定性信号(类型1)
        3.5  具有未知参数的确定性信号(类型2)
        3.6  具有已知PDF的随机信号(类型3)
        3.7  PDF具有未知参数的随机信号(类型4)
        3.8  小结
        参考文献
        附录3A  练习解答
      第4章  噪声的数学建模
        4.1  引言
        4.2  一般噪声模型
        4.3  高斯白噪声
        4.4  高斯色噪声
        4.5  一般高斯噪声
        4.6  IID非高斯噪声
        4.7  随机相位正弦噪声
        4.8  小结
        参考文献
        附录4A  随机过程的概念和公式
        附录4B  高斯随机过程
        附录4C  AR功率谱密度的几何解释
        附录4D  练习解答
      第5章  信号模型选择
        5.1  引言
        5.2  信号建模
        5.3  示例
        5.4  参数估计
        5.5  模型阶数的选择

        5.6  小结
        参考文献
        附录5A  练习解答
      第6章  噪声模型选择
        6.1  引言
        6.2  噪声建模
        6.3  示例
        6.4  噪声特性的估计
        6.5  模型阶数的选择
        6.6  小结
        参考文献
        附录6A  置信区间
        附录6B  练习解答
      第7章  性能评估、测试与文档
        7.1  引言
        7.2  为什么采用计算机模拟评估
        7.3  统计意义下的性能度量指标
        7.4  性能边界
        7.5  精确与渐近性能
        7.6  灵敏度
        7.7  有效性能比较
        7.8  性能/复杂性的折中
        7.9  算法软件开发
        7.10  算法文档
        7.11  小结
        参考文献
        附录7A  算法描述文档中包括的信息检查表
        附录7B  算法描述文档样本
        附录7C  练习解答
      第8章  使用大定理的最佳方法
        8.1  引言
        8.2  大定理
        8.3  线性模型的最佳算法
        8.4  利用定理导出新结论
        8.5  实用最佳方法
        8.6  小结
        参考文献
        附录8A  参数估计的一些分析
        附录8B  练习解答
    第二部分  特定算法
      第9章  估计算法
        9.1  引言
        9.2  信号信息的提取
        9.3  噪声/干扰时的信号增强
        参考文献
        附录9A  练习解答
      第10章  检测算法
        10.1  引言
        10.2  已知信号形式(已知信号)
        10.3  未知信号形式(随机信号)

        10.4  未知信号参数(部分已知信号)
        参考文献
        附录10A  练习解答
      第11章  谱估计
        11.1  引言
        11.2  非参量(傅里叶)方法
        11.3  参量(基于模型)谱分析
        11.4  时变功率谱密度
        参考文献
        附录11A  傅里叶谱分析及滤波
        附录11B  补零及精度问题
        附录11C  练习解答
    第三部分  实例扩展
      第12章  复数据扩展
        12.1  引言
        12.2  复信号
        12.3  复噪声
        12.4  复最小均方及线性模型
        12.5  复数据的算法扩展
        12.6  其他扩展
        12.7  小结
        参考文献
        附录12A  练习解答
    第四部分  实际应用
      第13章  案例研究——估计问题
        13.1  引言
        13.2  估计问题——雷达多普勒中心频率
        13.3  小结
        参考文献
        附录13A  AR功率谱密度的3dB带宽
        附录13B  练习解答
      第14章  案例研究――检测问题
        14.1  引言
        14.2  估计问题——磁信号检测
        14.3  小结
        参考文献
        附录14A  练习解答
      第15章  案例研究——谱估计问题
        15.1  引言
        15.2  提取肌肉噪声
        15.3  肌肉噪声的谱分析
        15.4  改善ECG波形
        15.5  小结
        参考文献
        附录15A  练习解答
    附录A  符号和缩写术语表
      A.1  符号
      A.2  缩写
    附录B  MATLAB简要介绍
      B.1  MATLAB概述

      B.2  MATLAB绘制
    附录C  随书光盘内容的描述
      C.1  光盘文件夹
      C.2  实用程序文件描述