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內容簡介：
本书是作者Steven M. Kay关于统计信号处理三卷书中的最后一卷，该卷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。本书首先评述开发信号处理算法的方法，包括数学建模、计算机模拟、性能评估。通过展示设计、评估、测试的有用解析结果和实现，将理论与实践联系起来。然后从几个关键的应用领域重点介绍了一些经典的算法。最后引导读者将算法转换成MATLAB程序来验证得到的解。全书主题包括：算法设计方法；信号与噪声模型的比较和选择；性能评估、规范、折中、测试和资料；应用大定理的最佳方法；估计、检测和谱估计算法；完整的案例研究：雷达多普勒中心频率估计、磁信号检测、心率监测等。
目錄
目 录第一部分 方法论与通用方法第1章 引言21.1 动机和目标21.2 核心算法31.3 容易的、难的和不可能的问题31.4 增加成功的概率—提升直觉81.5 应用领域81.6 注意事项91.6.1 信号类型91.6.2 本书的特点和符号表示91.7 小结10参考文献10附录1A 练习解答11第2章 算法设计方法132.1 引言132.2 一般方法132.3 信号处理算法设计实例182.4 小结29参考文献29附录2A 多普勒效应的推导30附录2B 练习解答31第3章 信号的数学建模333.1 引言333.2 信号模型的分层(分类)343.3 线性与非线性确定性信号模型373.4 参数已知的确定性信号(类型1)383.4.1 正弦信号383.4.2 阻尼指数信号393.4.3 阻尼正弦信号393.4.4 相位调制信号393.4.5 多项式信号403.4.6 周期信号413.5 具有未知参数的确定性信号(类型2)423.5.1 一般考虑423.5.2 多项式信号模型423.5.3 周期信号模型443.5.4 非线性和部分线性信号473.6 具有已知PDF的随机信号(类型3)493.6.1 一般考虑493.6.2 随机正弦模型—零均值513.6.3 随机正弦模型—非零均值513.6.4 贝叶斯线性模型523.6.5 其他具有已知PDF的随机模型533.7 PDF具有未知参数的随机信号(类型4)533.8 小结53参考文献54附录3A 练习解答54第4章 噪声的数学建模574.1 引言574.2 一般噪声模型574.3 高斯白噪声594.4 高斯色噪声614.5 一般高斯噪声664.6 IID非高斯噪声714.7 随机相位正弦噪声744.8 小结75参考文献76附录4A 随机过程的概念和公式76附录4B 高斯随机过程78附录4C AR PSD的几何解释79附录4D 练习解答80第5章 信号模型选择845.1 引言845.2 信号建模855.2.1 路图855.3 示例865.4 参数估计895.5 模型阶数的选择905.6 小结94参考文献94附录5A 练习解答94第6章 噪声模型选择976.1 引言976.2 噪声建模976.2.1 路图976.3 示例996.4 噪声特性的估计1056.4.1 均值1066.4.2 方差1066.4.3 协方差1076.4.4 自相关序列1086.4.5 均值向量和协方差矩阵1086.4.6 PDF1106.4.7 PSD1146.5 模型阶数的选择1166.6 小结117参考文献118附录6A 置信区间118附录6B 练习解答120第7章 性能评估、测试与文档1247.1 引言1247.2 为什么采用计算机模拟评估1247.3 统计意义下的性能度量指标1257.3.1 参数估计的性能度量指标1267.3.2 检测性能的度量指标1277.3.3 分类性能度量标准1307.4 性能边界1337.5 精确与渐近性能1347.6 灵敏度1357.7 有效性能比较1367.8 性能/复杂性的折中1387.9 算法软件开发1387.10 算法文档1427.11 小结142参考文献143附录7A 算法描述文档中包括的信息检查表143附录7B 算法描述文档样本1457B.1 问题与目标1457B.2 历史1457B.3 假设1457B.4 数学模型1457B.5 算法描述1457B.6 算法实现1467B.7 MATLAB实现1467B.8 计算机产生数据的性能1477B.9 现场数据的性能1497B.10 强/弱关系1497B.11 参考文献1497B.12 支持材料150附录7C 练习解答153第8章 使用大定理的最佳方法1558.1 引言1558.2 大定理1568.2.1 参数估计1568.2.2 检测1618.2.3 分类1638.3 线性模型的最佳算法1658.3.1 参数估计1668.3.2 检测1678.3.3 分类1688.4 利用理论导出新结论1698.5 实用最佳方法1708.5.1 参数估计：最大似然估计1718.5.2 检测1728.5.3 分类1738.6 所学内容173参考文献173附录8A 参数估计的一些分析1748A.1 经典方法1748A.2 贝叶斯方法176附录8B 练习解答177第二部分 特 定 算 法第9章 估计算法1829.1 引言1829.2 信号信息的提取1829.3 噪声/干扰时的信号增强199参考文献206附录9A 练习解答207第10章 检测算法20910.1 引言20910.2 已知信号形式(已知信号)21010.3 未知信号形式(随机信号)21510.4 未知信号参数(部分已知信号)218参考文献224附录10A 练习解答224第11章 谱估计22611.1 引言22611.2 非参量(傅里叶)方法22711.3 参量(基于模型)谱分析232 11.3.1 AR模型阶数的估计23711.4 时变功率谱密度238参考文献238附录11A 傅里叶谱分析及滤波238附录11B 补零及精度问题240附录11C 练习解答241第三部分 实 例 扩 展第12章 复数据扩展24412.1 引言24412.2 复信号24712.3 复噪声247 12.3.1 复随机变量247 12.3.2 复随机矢量248 12.3.3 复随机过程24912.4 复最小均方及线性模型25112.5 复数据的算法扩展252 12.5.1 复数据的估计252 12.5.2 复数据的检测258 12.5.3 复数据的谱估计26112.6 其他扩展26312.7 章节总结264参考文献264附录12A 练习解答264第四部分 真 实 应 用第13章 案例—统计问题27013.1 引言27013.2 估计问题—雷达多普勒中心频率27013.3 已学内容277参考文献278附录13A AR功率谱密度的3 dB带宽278附录13B 练习解答279第14章 案例研究—检测问题28014.1 引言28014.2 估计问题—磁信号检测28014.3 已学内容290参考文献291附录14A 练习解答291第15章 案例研究—谱估计问题29215.1 引言29215.2 提取肌肉噪声29415.3 肌肉噪声的谱分析29615.4 改善ECG波形29715.5 已学内容299参考文献299附录15A 练习解答299附录A 符号和缩写术语表301附录B MATLAB简要介绍305附录C 随书光盘内容的描述 309
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