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内容大纲
本书扩充自约翰斯·霍普金斯大学怀廷工程学院的高级信号处理研究生课程，这门课程面向具有电气工程、物理、计算机和数据科学以及数学等相关专业背景的学生。书中涵盖了统计信号处理应用的理论基础，包括谱估计、线性预测、自适应滤波器和均匀线性阵列的优化处理。本书还包括对现代神经网络的全面介绍，以及时间序列预测和图像分类方面的案例，在同类型教材中具有鲜明而突出的特色。 -
作者介绍
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目录
译者序
前言
致谢
缩略语
第1章 信号空间的数学结构
1.1 引言
1.2 向量空间、范数和内积
1.3 标准正交向量和格拉姆-施密特法
1.4 完备基和标准正交基
1.5 函数空间中的线性算子
1.6 矩阵行列式、特征向量和特征值
1.7 矩阵范数
1.8 Ax=b的解
1.9 希尔伯特空间中的投影
1.10 长椭球函数
1.11 近似问题和正交原理
1.12 正交投影与哈尔尺度和小波函数
1.13 多分辨率分析子空间和离散正交小波基
1.14 压缩感知
第2章 矩阵分解和最小二乘问题
2.1 引言
2.2 QR分解
2.3 使用Givens旋转的QR分解
2.4 使用Householder反射的QR
2.5 QR分解和满秩最小二乘法
2.6 Cholesky分解和满秩最小二乘法
2.7 奇异值分解
2.8 SVD和降秩近似
2.9 SVD和矩阵子空间
2.10 SVD：满秩最小二乘法和最小范数解
2.11 总体最小二乘法
2.12 SVD和正交Procrustes问题
第3章 线性时不变系统和变换
3.1 引言
3.2 拉普拉斯变换
3.3 相位和群延迟响应：连续时间
3.4 Z变换
3.5 相位和群延迟响应：离散时间
3.6 最小相位和前载特性
3.7 傅里叶变换
3.8 短时傅里叶变换和频谱图
3.9 离散时间傅里叶变换
3.10 Chirp Z变换
3.11 有限卷积
3.12 倒谱
3.13 正交离散小波变换
3.14 希尔伯特变换关系
3.15 解析信号和瞬时频率
3.16 时频分布函数
第4章 最小二乘滤波器
4.1 引言
4.2 二次最小化问题
4.3 频域最小二乘滤波器
4.4 时域最小二乘整形滤波器
4.5 最小二乘滤波的梯度下降迭代解
4.6 时延估计
第5章 随机变量和估计理论
5.1 随机变量和随机向量
5.2 复随机变量和随机向量
5.3 随机过程
5.4 高斯随机变量和随机向量
5.5 格拉姆-施密特去相关
5.6 主成分分析
5.7 卡胡南-拉维变换
5.8 最小二乘滤波器的统计特性
5.9 随机变量的估计
5.10 联合高斯随机向量、条件均值和协方差
5.11 条件均值和线性模型
5.12 卡尔曼滤波器
5.13 参数估计和克拉默-拉奥下界
5.14 线性最小方差无偏估计量和最大似然估计量
5.15 线性模型参数向量的最大似然估计
5.16 高斯噪声中复正弦信号复振幅的最大似然估计
5.17 一阶高斯马尔可夫过程的最大似然估计
5.18 信息论：熵与互信息
5.19 独立分量分析
5.20 最大似然独立分量分析
第6章 广义平稳随机过程
6.1 自相关函数及功率谱密度
6.2 零均值白噪声中的复正弦信号
6.3 MUSIC算法
6.4 Pisarenko谐波分解
6.5 ESPRIT算法
6.6 时间反转信号向量的自相关矩阵
第7章 线性系统与随机输入
7.1 滤波随机过程
7.2 广义平稳噪声中已知非随机信号的检测
7.3 广义平稳随机噪声中广义平稳随机信号的检测
7.4 典型分解
7.5 连续时间因果维纳滤波器
7.6 离散时间因果维纳滤波器
7.7 因果维纳滤波器和卡尔曼滤波器
7.8 非因果维纳滤波器和相干函数
7.9 广义互相关和时延估计
7.10 随机场
第8章 功率谱密度估计和信号模型
8.1 引言
8.2 各态历经性
8.3 均值和相关函数的样本估计
8.4 周期图
8.5 周期图的统计特性
8.6 减少周期图方差
8.7 多窗口法
8.8 经典谱估计的示例应用
8.9 最小方差无失真谱估计
8.10 自回归移动平均信号模型
8.11 自回归信号模型
8.12 最大熵和AR（P）过程
8.13 谱平坦度和AR（P）过程
8.14 AR（P）过程示例
8.15 Levinson-Durbin算法
8.16 MVD和AR谱的关系
8.17 零均值广义平稳随机信号的自回归模型
8.18 白噪声中复正弦信号的自回归模型
8.19 白噪声中多个复正弦信号的自回归模型
8.20 AR模型的分辨率
8.21 AR模型参数估计
8.22 最大似然AR参数估计：自相关法
8.23 最大似然AR参数估计：协方差法
8.24 模型阶数选择
8.25 赤池信息量准则
8.26 贝叶斯模型阶数选择
8.27 最小描述长度
第9章 离散时间维纳滤波器和线性预测
9.1 引言
9.2 离散时间FIR维纳滤波器
9.3 前向预测问题
9.4 后向预测问题
9.5 预测误差序列和偏相关
9.6 格型滤波器
9.7 前向PEF的最小相位特性
9.8 AR参数估计：Burg法
9.9 线性预测和语音识别
第10章 自适应滤波器
10.1 引言
10.2 LMS算法
10.3 复LMS算法
10.4 符号自适应LMS算法
10.5 归一化LMS算法
10.6 均衡LMS收敛速率
10.7 递归最小二乘法
10.8 RLS实现
第11章 线性阵列的优化处理
11.1 均匀线性阵列
11.2 ULA上的信号模型
11.3 波束成形
11.4 最优波束成形
11.5 最优波束成形器的性能
11.6 实际中的最优波束成形
11.7 SMI波束成形中的递归方法
11.8 PCA和主模式抑制波束成形
11.9 到达方向估计
第12章 神经网络
12.1 引言
12.2 感知机
12.3 全连接前馈神经网络
12.4 反向传播算法
12.5 神经网络训练中的损失函数
12.6 梯度下降变体
12.7 单隐藏层和多隐藏层神经网络
12.8 小批量训练和归一化
12.9 网络初始化
12.10 正则化
12.11 卷积神经网络
12.12 卷积神经网络的时间序列分类
12.13 基于卷积神经网络的图像分类
12.14 循环神经网络
12.15 无监督学习
12.16 生成对抗网络
12.17 观点
参考文献
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