統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III) (美)Steven M. Kay(S. M. pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III) (美)Steven M. Kay(S. M.


美Steven M. KayS. M. 凱 著



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发表于2024-06-14

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店鋪: 煜城弘毅圖書專營店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121276071
商品編碼:30104636755
包裝:平裝-膠訂
齣版時間:2018-02-01

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具體描述

   圖書基本信息
圖書名稱 統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III) 作者 (美)Steven M. Kay(S. M. 凱)
定價 79.00元 齣版社 電子工業齣版社
ISBN 9787121276071 齣版日期 2018-02-01
字數 頁碼
版次 1 裝幀 平裝-膠訂
開本 16開 商品重量 0.4Kg

   內容簡介
本書是作者Steven M. Kay關於統計信號處理三捲書中的*後一捲,該捲建立瞭覆蓋前兩捲的綜閤性理論,在設計解決實際問題的優良算法方麵幫助讀者開發直觀和專業的方法。本書首先評述開發信號處理算法的方法,包括數學建模、計算機模擬、性能評估。通過展示設計、評估、測試的有用解析結果和實現,將理論與實踐聯係起來。然後從幾個關鍵的應用領域重點介紹瞭一些經典的算法。*後引導讀者將算法轉換成MATLAB程序來驗證得到的解。全書主題包括:算法設計方法;信號與噪聲模型的比較和選擇;性能評估、規範、摺中、測試和資料;應用大定理的*方法;估計、檢測和譜估計算法;完整的案例研究:雷達多普勒中心頻率估計、磁信號檢測、心率監測等。

   作者簡介
Steven M. Kay:美國Rhode Island大學電子工程係的教授、信號處理領域的專傢,曾經發錶過大量的論文與學術報告,並且撰寫過多部著作。Kay博士緻力於頻譜分析、檢測和估計理論、統計信號處理等領域的研究工作。他是IEEE會士,曾經負責過IEEE聲學、語音、信號處理委員會的頻譜估計與建模領域的工作。
羅鵬飛,國防科學技術大學電子科學與工程學院,教授,博導。“信號處理係列課程教學團隊”,團隊帶頭人;“信號分析與處理”國傢精品課程和國傢資源共享課,課程負責人;“統計信號處理”研究生MOOC課程建設,項目負責人。

   目錄
目 錄
部分 方法論與通用方法
章 引言2
1.1 動機和目標2
1.2 核心算法3
1.3 容易的、難的和不可能的問題3
1.4 增加成功的概率—提升直覺8
1.5 應用領域8
1.6 注意事項9
1.6.1 信號類型9
1.6.2 本書的特點和符號錶示9
1.7 小結10
參考文獻10
附錄1A 練習解答11
第2章 算法設計方法13
2.1 引言13
2.2 一般方法13
2.3 信號處理算法設計實例18
2.4 小結29
參考文獻29
附錄2A 多普勒效應的推導30
附錄2B 練習解答31
第3章 信號的數學建模33
3.1 引言33
3.2 信號模型的分層(分類)34
3.3 綫性與非綫性確定模型37
3.4 參數已知的確定(類型1)38
3.4.1 正弦信號38
3.4.2 阻尼指數信號39
3.4.3 阻尼正弦信號39
3.4.4 相位調製信號39
3.4.5 多項式信號40
3.4.6 周期信號41
3.5 具有未知參數的確定(類型2)42
3.5.1 一般考慮42
3.5.2 多項式信號模型42
3.5.3 周期信號模型44
3.5.4 非綫性和部分綫47
3.6 具有已知PDF的信號(類型3)49
3.6.1 一般考慮49
3.6.2 正弦模型—零均值51
3.6.3 正弦模型—非零均值51
3.6.4 貝葉斯綫性模型52
3.6.5 其他具有已知PDF的模型53
3.7 PDF具有未知參數的信號(類型4)53
3.8 小結53
參考文獻54
附錄3A 練習解答54
第4章 噪聲的數學建模57
4.1 引言57
4.2 一般噪聲模型57
4.3 高斯白噪聲59
4.4 高斯色噪聲61
4.5 一般高斯噪聲66
4.6 IID非高斯噪聲71
4.7 相位正弦噪聲74
4.8 小結75
參考文獻76
附錄4A 過程的概念和公式76
附錄4B 高斯過程78
附錄4C AR PSD的幾何解釋79
附錄4D 練習解答80
第5章 信號模型選擇84
5.1 引言84
5.2 信號建模85
5.2.1 路圖85
5.3 示例86
5.4 參數估計89
5.5 模型階數的選擇90
5.6 小結94
參考文獻94
附錄5A 練習解答94
第6章 噪聲模型選擇97
6.1 引言97
6.2 噪聲建模97
6.2.1 路圖97
6.3 示例99
6.4 噪聲特性的估計105
6.4.1 均值106
6.4.2 方差106
6.4.3 協方差107
6.4.4 自相關序列108
6.4.5 均值嚮量和協方差矩陣108
6.4.6 PDF110
6.4.7 PSD114
6.5 模型階數的選擇116
6.6 小結117
參考文獻118
附錄6A 置信區間118
附錄6B 練習解答120
第7章 性能評估、測試與文檔124
7.1 引言124
7.2 為什麼采用計算機模擬評估124
7.3 統計意義下的性能度量指標125
7.3.1 參數估計的性能度量指標126
7.3.2 檢測性能的度量指標127
7.3.3 分類性能度量標準130
7.4 性能邊界133
7.5 與漸近性能134
7.6 靈敏度135
7.7 有效性能比較136
7.8 性能/復雜性的摺中138
7.9 算法軟件開發138
7.10 算法文檔142
7.11 小結142
參考文獻143
附錄7A 算法描述文檔中包括的信息檢查錶143
附錄7B 算法描述文檔樣本145
7B.1 問題與目標145
7B.2 曆史145
7B.3 假設145
7B.4 數學模型145
7B.5 算法描述145
7B.6 算法實現146
7B.7 MATLAB實現146
7B.8 計算機産生數據的性能147
7B.9 現場數據的性能149
7B.10 強/弱關係149
7B.11 參考文獻149
7B.12 支持材料150
附錄7C 練習解答153
第8章 使用大定理的佳方法155
8.1 引言155
8.2 大定理156
8.2.1 參數估計156
8.2.2 檢測161
8.2.3 分類163
8.3 綫性模型的佳算法165
8.3.1 參數估計166
8.3.2 檢測167
8.3.3 分類168
8.4 利用理論導齣新結論169
8.5 實用佳方法170
8.5.1 參數估計:大似然估計171
8.5.2 檢測172
8.5.3 分類173
8.6 所學內容173
參考文獻173
附錄8A 參數估計的一些分析174
8A.1 經典方法174
8A.2 貝葉斯方法176
附錄8B 練習解答177
第二部分 特 定 算 法
第9章 估計算法182
9.1 引言182
9.2 信號信息的提取182
9.3 噪聲/乾擾時的信號增強199
參考文獻206
附錄9A 練習解答207
0章 檢測算法209
10.1 引言209
10.2 已知信號形式(已知信號)210
10.3 未知信號形式(信號)215
10.4 未知信號參數(部分已知信號)218
參考文獻224
附錄10A 練習解答224
1章 譜估計226
11.1 引言226
11.2 非參量(傅裏葉)方法227
11.3 參量(基於模型)譜分析232
11.3.1 AR模型階數的估計237
11.4 時變功率譜密度238
參考文獻238
附錄11A 傅裏葉譜分析及濾波238
附錄11B 補零及精度問題240
附錄11C 練習解答241
第三部分 實 例 擴 展
2章 復數據擴展244
12.1 引言244
12.2 復信號247
12.3 復噪聲247
12.3.1 復變量247
12.3.2 復矢量248
12.3.3 復過程249
12.4 復小均方及綫性模型251
12.5 復數據的算法擴展252
12.5.1 復數據的估計252
12.5.2 復數據的檢測258
12.5.3 復數據的譜估計261
12.6 其他擴展263
12.7 章節總結264
參考文獻264
附錄12A 練習解答264
第四部分 真 實 應 用
3章 案例—統計問題270
13.1 引言270
13.2 估計問題—雷達多普勒中心頻率270
13.3 已學內容277
參考文獻278
附錄13A AR功率譜密度的3 dB帶寬278
附錄13B 練習解答279
4章 案例研究—檢測問題280
14.1 引言280
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