国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Dimitris G.Manolakis，[美] Vinay K.Ingle，[美] Stephen M.Kogon 著

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出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560628486

版次：1

商品编码：11147613

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：382

编辑推荐

　　《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》由Dimitris G.Manolakis、Vinay K.Ingle、Stephen M.Kogon著，阔永江改编，内容：Chapter 1 introduces the basic concepts and applications of statistical and adaptive signal processing and provides an overview of the book.Chapters 2 introduce some basic concepts of estimation theory.Chapter 3 provides a treatment of parametric linear signal models in the time and frequency domains.Chapter 4 presents the most practical methods for the estimation of correlation and spectral densities.Chapter 5 provides a detailed study of the theoretical properties of optimum filters，assuming that the relevant signals can be modeled as stochastic processes with known statistical properties; and Chapter 6 contains algorithms and structures for optimum filtering，signal modeling，and prediction.Chapter 7 introduces the principle of least-squares estimation and its application to the design of practical filters and predictors……

内容简介

　　《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》介绍了统计与自 适应信号处理的基本概念和应用，包括随机序列分析、谱估计以及自适应滤波等内容。本书可作为电子、通信、自动化、电机、生物医 学和机械工程等专业研究生作为教材或教学参考书，也可作为广大工程技术人员的自学读本或参考用书。

作者简介

　　Dimitris G.Manolakis：于希腊雅典大学获得物理学士学位和电气工程博士学位，现任美国麻省林肯实验室研究员；曾在Riveride研究所任主任研究员，并曾在雅典大学、美国东北大学、波士顿学院、沃切斯特理工学院任教。
　　Vinay K.Ingle：于伦斯勒理工学院获得电气和计算机工程的博士学位，曾在多所大学讲授过信号处理课程，具有丰富的研究经历；1981年加入美国东北大学，目前在电气工程和计算机系任职。
　　Stephen M.Kogon：于佐治亚理工学院获得电气工程博士学位，现任美国麻省林肯实验室研究员；曾就职于Raytheon公司、波士顿大学和佐治亚技术研究所。

目录

CHAPTER 1 Introduction
1.1 Random Signals
1.2 Spectral Estimation
1.3 Signal Modeling
1.4 Adaptive Filtering
1.4.1 Applicatior of Adaptive Filter
1.4.2 Features of Adaptive Filter
1.5 Organization of the Book
CHAPTER 2 Random Sequences
2.1 Discrete-Time Stochastic Processes
2.1.1 Description Using Probability Functior
2.1.2 Second-Order Statistical Description
2.1.3 Stationarity
2.1.4 Ergodicity
2.1.5 Random Signal Variability
2.1.6 Frequency-Domain Description of Stationary Processes
2.2 Linear Systems with Stationary Random Inputs
2.2.1 Time-Domain Analysis
2.2.2 Frequency-Domain Analysis
2.2.3 Random Signal Memory
2.2.4 General Correlation Matrices
2.2.5 Correlation Matrices from Random Processes
2.3 Innovatior Representation of Random Vector
2.4 Principles of Estimation Theory
2.4.1 Properties of Estimator
2.4.2 Estimation of Mean
2.4.3 Estimation of Variance
2.5 Summary
Problems
CHAPTER 3 Linear Signal Models
3.1 Introduction
3.1.1 Linear Nonparametric Signal Models
3.1.2 Parametric Pole-Zero Signal Models
3.1.3 Mixed Processes and Wold Decomposition
3.2 All-Pole Models
3.2.1 Model Properties
3.2.2 All-Pole Modeling and Linear Prediction
3.2.3 Autoregressive Models
3.2.4 Lower-Order Models
3.3 All-Zero Models
3.3.1 Model Properties
3.3.2 Moving-Average Models
3.3.3 Lower-Order Models
3.4 Pole-Zero Models
3.4.1 Model Properties
3.4.2 Autoregressive Moving-Average Models
3.4.3 The Firt-Order Pole-Zero Model：PZ（1，1）
3.4.4 Summary and Dualities
3.5 Summary
Problems
CHAPTER 4 Nonparametric Power Spectrum Estimation
4.1 Spectral Analysis of Deterministic Signals
4.1.1 Effect of Signal Sampling
4.1.2 Windowing，Periodic Exterion，and Extrapolation
4.1.3 Effect of Spectrum Sampling
4.1.4 Effects of Windowing：Leakage and Loss of Resolution
4.1.5 Summary
4.2 Estimation of the Autocorrelation of Stationary Random Signals
4.3 Estimation of the Power Spectrum of Stationary Random Signals
4.3.1 Power Spectrum Estimation Using the Periodogram
4.3.2 Power Spectrum Estimation by Smoothing a Single Periodogram——The Blackman-Tukey Method
4.3.3 Power Spectrum Estimation by Averaging Multiple Periodograms——The Welch-Bartlett Method
4.3.4 Some Practical Corideratior and Examples
4.4 Multitaper Power Spectrum Estimation
4.5 Summary
Problems
CHAPTER 5 Optimum Linear Filter
5.1 Optimum Signal Estimation
5.2 Linear Mean Square Error Estimation
5.2.1 Error Performance Surface
5.2.2 Derivation of the Linear MMSE Estimator
5.2.3 Principal-Component Analysis of the Optimum Linear Estimator
5.2.4 Geometric Interpretatior and the Principle of Orthogonality
5.2.5 Summary and Further Properties
5.3 Optimum Finite Impulse Respore Filter
5.3.1 Design and Properties
5.3.2 Optimum FIR Filter for Stationary Processes
5.3.3 Frequency-Domain Interpretatior
5.4 Linear Prediction
5.4.1 Linear Signal Estimation
5.4.2 Forward Linear Prediction
5.4.3 Backward Linear Prediction
5.4.4 Stationary Processes
5.4.5 Properties
5.5 Optimum Infinite Impulse Respore Filter
5.5.1 Noncausal IIR Filter
5.5.2 Causal IIR Filter
5.5.3 Filtering of Additive Noise
5.5.4 Linear Prediction Using the Infinite Past——Whitening
5.6 Invere Filtering and Deconvolution
5.7 Summary
Problems
CHAPTER 6 Algorthms and Structures for Optimum Linear Filter
6.1 Fundamentals of Order-Recurive Algorithms
6.1.1 Matrix Partitioning and Optimum Nesting .
6.1.2 Inverion of Partitioned Hermitian Matrices
6.1.3 Leviron Recurion for the Optimum Estimator
6.1.4 Order-Recurive Computation of the LDLH Decomposition
6.1.5 Order-Recurive Computation of the Optimum Estimate
6.2 Interpretatior of Algorithmic Quantities
6.2.1 Innovatior and Backward Prediction
6.2.2 Partial Correlation
6.2.3 Order Decomposition of the Optimum Estimate
6.2.4 Gram-Schmidt Orthogonalization
6.3 Order-Recurive Algorithms for Optimum FIR Filter
6.3.1 Order-Recurive Computation of the Optimum Filter
6.3.2 Lattice-Ladder Structure
6.3.3 Simplificatior for Stationary Stochastic Processes
6.4 Algorithms of Leviron and Leviron-Durbin
6.5 Lattice Structures for Optimum Fir Filter And Predictor
6.5.1 Lattice-Ladder Structures
6.5.2 Some Properties and Interpretatior
6.5.3 Parameter Converior
6.6 Summary
Problems
CHAPTER 7 Least-Squares Filtering and Prediction
7.1 The Principle of Least Squares
7.2 Linear Least-Squares Error Estimation
7.2.1 Derivation of the Normal Equatior
7.2.2 Statistical Properties of Least-Squares Estimater
7.3 Least-Squares FIR Filter
7.4 Linear Least-Squares Signal Estimation
7.4.1 Signal Estimation and Linear Prediction
7.4.2 Combined Forward and Backward Linear Prediction（FBLP）
7.4.3 Narrowband Interference Cancelation
7.5 LS Computatior Using the Normal Equatior
7.5.1 Linear LSE Estimation
7.5.2 LSE FIR Filtering and Prediction
7.6 Summary
Problems
CHAPTER 8 Signal Modeling and Parametric Spectral Estimation
8.1 The Modeling Process：Theory and Practice
8.2 Estimation of All-Pole Models
8.2.1 Direct Structures
8.2.2 Lattice Structures
8.2.3 Maximum Entropy Method
8.2.4 Excitatior with Line Spectra
8.3 Estimation Of Pole-Zero Models
8.3.1 Known Excitation
8.3.2 Unknown Excitation
8.4 Applicatior
8.4.1 Spectral Estimation
8.4.2 Speech Modeling
8.5 Harmonic Models and Frequency Estimation Techniques
8.5.1 Harmonic Model
8.5.2 Pisarenko Harmonic Decomposition
8.5.3 MUSIC Algorithm
8.5.4 Minimum-Norm Method
8.5.5 ESPRIT Algorithm
8.6 Summary
Problems
CHAPTER 9 Adaptive Filter
9.1 Typical Applicatior of Adaptive Filter
9.1.1 Echo Cancelation in Communicatior
9.1.2 Linear Predictive Coding
9.1.3 Noise Cancelation
9.2 Principles of Adaptive Filter
9.2.1 Features of Adaptive Filter
9.2.2 Optimum verus Adaptive Filter
9.2.3 Stability and Steady-State Performance of Adaptive Filter
9.2.4 Some Practical Corideratior
9.3 Method of Steepest Descent
9.4 Least-Mean-Square Adaptive Filter
9.4.1 Derivation
9.4.2 Adaptation in a Stationary SOE
9.4.3 Summary and Design Guidelines
9.4.4 Applicatior of the LMS Algorithm
9.4.5 Some Practical Corideratior
9.5 Recurive Least-Squares Adaptive Filter
9.5.1 LS Adaptive Filter
9.5.2 Conventional Recurive Least-Squares Algorithm
9.5.3 Some Practical Corideratior
9.5.4 Convergence and Performance Analysis
9.6 Fast RLS Algorithms for FIR Filtering
9.6.1 Fast Fixed-Order RLS FIR Filter
9.6.2 RLS Lattice-Ladder Filter
9.6.3 RLS Lattice-Ladder Filter Using Error Feedback Updatings
9.7 Tracking Performance of Adaptive Algorithms
9.7.1 Approaches for Nortationary SOE
9.7.2 Preliminaries in Performance Analysis
9.7.3 LMS Algorithm
9.7.4 RLS Algorithm with Exponential Forgetting
9.7.5 Comparison of Tracking Performance
9.8 Summary
Problems

前言/序言

《统计与自适应信号处理》 图书简介 本书是一部深入探讨统计信号处理与自适应信号处理核心理论与关键技术的专著。它旨在为读者提供一个全面而系统的学习框架，使读者能够深刻理解信号处理在统计意义下的行为特性，以及如何利用自适应滤波器在未知或时变环境中对信号进行优化处理。本书的编写遵循严谨的学术逻辑，从基础概念出发，逐步深入到高级理论和实际应用，力求理论与实践相结合，为读者在科研、工程以及数据分析等领域的研究与工作打下坚实的基础。 第一部分：统计信号处理基础 本部分是全书的理论基石，聚焦于描述和分析信号统计特性的基本工具与概念。 第一章：随机过程及其统计特性 本章首先引入随机过程的概念，将其定义为随时间变化的随机变量的集合。我们将详细介绍描述随机过程的关键统计量，包括均值函数、自相关函数和互相关函数。这些函数为我们理解信号的内在结构、相关性以及稳定与否提供了量化指标。 随机变量与概率分布： 回顾概率论的基础知识，包括离散型和连续型随机变量，以及常见的概率分布（如高斯分布、泊松分布、均匀分布等）。 联合概率分布与条件概率： 介绍多维随机变量的概念，以及联合概率和条件概率在分析多个随机变量之间关系的重要性。 期望、方差与协方差： 深入阐述随机变量的期望、方差以及随机向量的协方差矩阵，它们是描述随机变量中心趋势、分散程度以及变量之间线性关联程度的关键统计量。 随机过程的定义与分类： formalize the definition of a random process, distinguishing between discrete-time and continuous-time processes, and scalar and vector processes. 平稳随机过程： 重点介绍狭义平稳（Strict-Sense Stationarity, SSS）和广义平稳（Wide-Sense Stationarity, WSS）随机过程。WSS过程是信号处理中最常用的模型，因为其统计特性（均值和自相关函数）不随时间变化，大大简化了分析。我们将深入理解其数学定义和判别方法。 均值函数与自相关函数： 详细推导并分析随机过程的均值函数和自相关函数。自相关函数是描述一个随机过程在不同时间点上的值之间相关程度的度量，它揭示了信号的周期性、相关长度等重要信息。 功率谱密度（PSD）： 引入功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）的概念，它是自相关函数的傅里叶变换，描述了信号在不同频率上的能量分布。PSD是理解信号频率成分和进行频谱分析的基础。 互相关函数与互功率谱密度： 类似地，介绍两个随机过程之间的互相关函数，以及它们对应的互功率谱密度（Cross-Power Spectral Density, CPSD），用于分析两个信号之间的线性关系和频率耦合。 马尔可夫过程与高斯过程： 简要介绍一些特殊的随机过程模型，如马尔可夫过程（具有无记忆性）和高斯过程（由高斯随机变量构成），这些模型在特定应用中具有重要意义。 第二章：线性系统与随机过程 本章探讨线性系统如何处理随机过程，以及系统对随机过程的统计特性的影响。 线性时不变（LTI）系统： 回顾LTI系统的基本性质，包括卷积定理、频率响应和脉冲响应。 LTI系统对随机过程的影响： 分析当随机过程作为LTI系统的输入时，输出随机过程的统计特性如何变化。我们将推导出输出随机过程的均值函数、自相关函数和功率谱密度与输入信号以及系统脉冲响应之间的关系。 滤波定理（Wiener–Khinchin 定理）： 详细阐述Wiener–Khinchin定理，它建立了随机过程的自相关函数与其功率谱密度之间的傅里叶变换关系，这是信号处理中极为重要的工具。 白噪声： 介绍白噪声的概念，即在所有频率上具有均匀功率谱密度的随机过程。白噪声在理论分析中常被用作理想化的噪声模型，也是许多自适应滤波算法的性能基准。 染色的白噪声（Colored Noise）： 探讨非白噪声（即具有特定谱特性的噪声）的处理方法，理解系统如何“染色”白噪声，以及如何从染色的白噪声中提取有用信息。 系统稳定性与随机过程： 分析LTI系统的稳定性对随机过程输出的影响，例如，不稳定的系统可能导致输出信号的方差无限增大。 例题分析： 通过具体的例子，如RC低通滤波器处理高斯白噪声，演示LTI系统如何改变输入随机过程的统计特性，以及如何计算输出信号的PSD。 第三章：最优线性滤波（维纳滤波） 本章是统计信号处理的核心内容之一，介绍了如何设计最优线性滤波器来从带有噪声的信号中提取期望信号。 滤波问题描述： 明确滤波任务：给定一个观测信号 $y(t)$，其中包含一个期望信号 $s(t)$ 和一个噪声信号 $v(t)$（即 $y(t) = s(t) + v(t)$），目标是设计一个滤波器，使其输出 $ hat{s}(t)$ 最接近 $s(t)$。 最小均方误差（MSE）准则： 引入最小均方误差（Mean Squared Error, MSE）作为评价滤波器性能的标准。MSE定义为 $ E[|s(t) - hat{s}(t)|^2] $，目标是最小化这个误差。 维纳滤波器的推导（连续时间和离散时间）： 详细推导维纳滤波器的数学形式。对于离散时间信号，推导得到离散时间维纳滤波器；对于连续时间信号，推导得到连续时间维纳滤波器。 正向方程（Normal Equations）： 推导求解维纳滤波器的正向方程。这些方程是基于正交投影定理，将期望信号投影到观测信号的子空间上。 维纳滤波器的频率域表示： 将维纳滤波器在时域和频域进行表示，展示频率响应如何影响信号和噪声的分离。 应用场景： 介绍维纳滤波器的典型应用，如语音增强、图像去噪、雷达信号处理等。 卡尔曼滤波器的初步介绍（可选）： 简要提及卡尔曼滤波器作为维纳滤波器的动态版本，为后续自适应滤波器的学习铺垫。 实例演示： 通过具体的噪声信号和期望信号，计算维纳滤波器的系数，并分析滤波效果。 第二部分：自适应信号处理 本部分将视角转向处理未知或时变环境下的信号，重点介绍能够根据数据反馈不断调整自身参数的自适应滤波器。 第四章：自适应滤波器基础 本章介绍自适应滤波器的基本概念、结构以及学习算法的通用框架。 自适应滤波器的需求： 阐述在实际应用中，由于信号或信道特性未知或随时间变化，静态滤波器（如维纳滤波器）的局限性，引出自适应滤波器的必要性。 自适应滤波器的基本结构： 介绍自适应滤波器的通用结构，包括一个滤波器（通常是FIR滤波器），一个性能评估函数（代价函数），以及一个自适应算法（权重更新算法）。 代价函数的选择： 讨论常见的代价函数，如均方误差（MSE）、最小均方误差（LMS）、最大似然估计（MLE）等。MSE是自适应滤波器中最常用的代价函数。 学习算法的通用框架： 介绍自适应算法的工作原理：利用当前输入信号和期望响应，估计代价函数的梯度，并沿负梯度方向更新滤波器权重，以期逐步逼近最优滤波器。 冲激响应（脉冲响应）与权重向量： 明确FIR滤波器在时域中的表示，以及其系数构成的权重向量。 输入信号向量： 定义用于滤波器计算的输入信号向量。 期望响应： 介绍滤波器试图逼近的目标信号，即期望响应。 误差信号： 定义滤波器输出与期望响应之间的差值，即误差信号。 收敛性与稳定性： 探讨自适应算法的收敛性（是否能达到最优解）和稳定性（滤波器权重是否会发散）。 第五章：最小均方（LMS）算法 本章重点介绍最基本、最广泛使用的自适应滤波算法——最小均方（LMS）算法。 LMS算法的原理： 基于MSE代价函数，LMS算法利用误差信号的符号来近似梯度的方向，从而迭代更新滤波器权重。其核心思想是“无模型”自适应。 LMS算法的迭代公式： 详细推导LMS算法的权重更新方程： $ mathbf{w}_{k+1} = mathbf{w}_k + mu e_k mathbf{x}_k $，其中 $ mathbf{w}_k $ 为当前时刻的权重向量，$ e_k $ 为误差信号，$ mathbf{x}_k $ 为输入信号向量，$ mu $ 为步长参数。 步长参数 $ mu $ 的选择： 深入分析步长参数 $ mu $ 对LMS算法性能的影响，包括收敛速度、稳态误差以及稳定性。讨论步长参数的选择原则和范围。 LMS算法的收敛性分析： 对LMS算法的期望行为进行理论分析，探讨在不同条件下（如输入信号的协方差矩阵）的收敛速度和稳态误差。 LMS算法的变种： 归一化LMS（NLMS）算法： 介绍NLMS算法，通过对输入信号能量进行归一化来克服步长参数对输入信号幅度的敏感性，提高算法的鲁棒性。 块LMS（BLMS）算法： 介绍BLMS算法，通过同时更新多个权值来提高计算效率，尤其适用于批处理场景。 LMS算法的应用： 详细阐述LMS算法在各种实际问题中的应用，例如： 噪声消除（Noise Cancellation）： 利用一个参考噪声信号来消除主信号中的噪声。 回声消除（Echo Cancellation）： 在通信系统中消除由信号路径反射引起的回声。 信道均衡（Channel Equalization）： 补偿由于传输信道引起的信号失真。 预测（Prediction）： 根据历史信号预测未来信号。 LMS算法的局限性： 指出LMS算法在某些情况下的不足，例如收敛速度受限于输入信号的特征值散布，以及其在强相关输入信号下的性能下降。 第六章：递归最小二乘（RLS）算法 本章介绍另一种重要的自适应滤波算法——递归最小二乘（RLS）算法，该算法在收敛速度上通常优于LMS算法。 RLS算法的原理： RLS算法通过最小化过去一段时间内所有误差的加权平方和来更新滤波器权重，其核心思想是利用“最小二乘”准则。 RLS算法的迭代公式： 详细推导RLS算法的权重更新方程。RLS算法的更新过程涉及到矩阵求逆运算，通常通过卡尔曼滤波的框架来理解和实现。 遗忘因子 $ lambda $： 介绍遗忘因子 $ lambda $ 的作用，它控制算法对过去数据的“遗忘”程度。 $ lambda $ 接近1时，算法对历史数据更敏感，收敛更慢但稳态误差小； $ lambda $ 较小时，算法对新数据更敏感，收敛快但稳态误差大。 RLS算法的计算复杂度： 分析RLS算法的计算复杂度，通常高于LMS算法，这是其应用中的一个权衡。 RLS算法的收敛性与性能： 讨论RLS算法的收敛速度，通常比LMS算法更快，特别是在输入信号相关性较高时。分析其稳态误差。 RLS算法的应用： 介绍RLS算法在需要快速收敛的应用中的优势，如快速变化的信道估计、高速通信系统等。 RLS算法与LMS算法的比较： 从收敛速度、计算复杂度、稳态误差、鲁棒性等方面对比RLS和LMS算法，帮助读者根据具体应用选择合适的算法。 RLS算法的改进与变种（可选）： 简要介绍一些RLS算法的改进版本，如QR分解RLS、Fast RLs等，以提高计算效率或数值稳定性。 第七章：其他自适应滤波算法与应用 本章将介绍其他一些重要的自适应滤波算法，以及自适应信号处理在各个领域的实际应用。 梯度自适应格型（Lattice）滤波器： 介绍格型滤波器结构，其优点在于其系数的统计独立性，使得算法具有良好的收敛性和稳定性。 LMS和RLS算法的性能改进： 讨论如何通过改进算法结构、优化步长参数选择、引入正则化项等方法来提升LMS和RLS算法的性能。 盲信号分离（Blind Signal Separation, BSS）： 介绍盲信号分离的基本概念，例如独立成分分析（ICA），以及如何利用自适应滤波器来实现盲源分离。 自适应谱估计： 介绍基于自适应滤波器的谱估计方法，如Burg法，以及其与传统谱估计方法的比较。 自适应信号处理的实际应用领域： 详细列举并阐述自适应信号处理在以下领域的具体应用： 通信系统： 信道均衡、自适应均衡、自适应调制解调。 语音信号处理： 语音增强、语音识别、说话人识别、声源定位。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）噪声滤除、脑电图（EEG）信号分析。 雷达与声纳： 目标跟踪、杂波抑制、干扰消除。 图像处理： 图像去噪、图像复原、边缘检测。 控制系统： 自适应控制、模型参考自适应控制。 金融信号处理： 市场预测、风险管理。 附录： 矩阵理论基础： 包含线性代数中与信号处理相关的基础概念，如矩阵运算、特征值分解、奇异值分解等。 概率与随机过程复习： 对概率论和随机过程中的关键概念进行简要回顾，方便读者快速查阅。 MATLAB/Python 编程示例（可选）： 提供一些使用MATLAB或Python实现典型统计和自适应信号处理算法的示例代码，帮助读者实践。 总结： 本书全面而深入地介绍了统计信号处理与自适应信号处理的核心理论和算法。通过学习本书，读者将能够掌握分析和理解随机信号特性、设计最优滤波器以及开发能够适应动态环境的自适应系统。本书的内容涵盖了从基础理论到先进算法，并提供了丰富的实际应用案例，旨在培养读者解决复杂信号处理问题的能力，为他们在相关领域的学习和工作提供强大的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》这本书，在我看来，是一本不可多得的经典之作。它以一种非常独特和深入的视角，剖析了统计学如何深刻地影响并塑造着现代信号处理的各个方面。书中不仅仅介绍了基本的信号处理概念，更是将统计推断、随机过程理论等高级数学工具巧妙地融入到信号分析与处理的框架中，让我得以站在一个更高的维度去审视信号处理问题。我特别喜欢书中对各种噪声模型及其对信号处理算法影响的详细讨论，这使得我对信号处理中的不确定性和随机性有了更清晰的认识，也学会了如何设计更鲁棒的算法来应对实际中的挑战。此外，书中对自适应算法的讲解，不仅包括理论推导，更深入探讨了这些算法的收敛性、性能边界以及在实际系统中的实现考量，这些都是在其他教材中很难找到的宝贵信息。这本书的英文版本阅读起来非常舒适，内容安排也很有条理。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理领域充满好奇的学习者，我一直渴望能够找到一本能够系统性地、深入浅出地讲解统计与自适应信号处理的书籍。《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》无疑满足了我的这一需求，并且远远超出了我的预期。这本书的深度和广度都令人惊叹，它将统计学理论与信号处理的实际应用无缝地结合在一起，构建了一个完整的知识体系。我尤其欣赏书中对各种信号模型假设的讨论，以及这些假设如何影响最终的信号处理结果，这让我能够更批判性地看待问题，并根据具体场景选择最合适的处理方法。书中对于信号检测理论的讲解，也为我理解如何从噪声中提取有用的信号信息提供了坚实的理论基础，这一点对于我正在进行的研究项目至关重要。总而言之，这本书的英文改编版以其清晰的语言、严谨的逻辑和丰富的实例，为我打开了一扇通往更高级信号处理领域的大门，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我曾一度在信号处理的海洋中迷失方向，感觉理论知识与实际应用之间存在一道难以逾越的鸿沟。直到我接触了《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》，才仿佛找到了那盏指路的明灯。《统计与自适应信号处理》这一主题本身就充满了挑战与吸引力，而这本书恰恰以一种极为系统和深入的方式，将这个主题的精髓展现得淋漓尽致。它不仅仅是一本教材，更像是一本思想的启迪者。书中对自适应滤波器的各种经典算法，如LMS、RLS等的推导过程，清晰明了，并且详细分析了它们在不同场景下的优缺点和适用范围，这一点对我来说尤为重要，因为在实际工程中，选择合适的算法往往是决定项目成败的关键。作者还花了相当篇幅讲解了贝叶斯统计在信号处理中的应用，这部分内容对我拓展思路、理解更高级的信号处理技术起到了至关重要的作用。书中的内容严谨而不失趣味，理论与实践相结合，让我深刻体会到统计学在现代信号处理领域不可或缺的地位。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在研读《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》，这本书带给我的惊喜和启发是前所未有的。作为一名已经有一定信号处理基础的学生，我发现这本书的内容对我而言，恰到好处地填补了我知识体系中的一些空白，特别是关于统计信号处理的前沿进展和精妙设计。书中对现代谱估计方法、高分辨率谱估计技术等内容的介绍，让我对信号的频率特性有了更深刻的认识，也掌握了处理复杂信号频谱分析的有效工具。我尤其对书中关于卡尔曼滤波及其变种在状态估计中的应用分析感到印象深刻，这部分内容详细讲解了如何在存在噪声的情况下，对动态系统的状态进行最优估计，这对于我参与的雷达信号处理项目非常有指导意义。书中的例子也选取得恰当好处，能够帮助我将理论知识与实际应用联系起来，进行更深入的思考。这本书的英文改编版在保留了原著的严谨性的同时，语言上也更加易于理解，逻辑性很强，读起来非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望深入理解信号处理领域的学生，我一直对《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》这本书抱有极大的兴趣。在我看来，这是一本极具前瞻性和实用性的著作。它不仅仅停留在理论的讲解，更是将抽象的统计概念巧妙地融入到信号处理的实际应用中，让我得以窥见信号分析与处理的深层奥秘。书中对于各种统计模型在信号去噪、信号检测、参数估计等方面的应用进行了详尽的阐述，尤其是在面对复杂噪声环境和未知信号特性时，书中的方法提供了坚实的理论基础和可行的解决方案。我特别欣赏作者在介绍复杂算法时，能够从最基本的原理出发，层层递进，使得即使是初学者也能逐步掌握，不至于感到无从下手。书中丰富的图示和实例分析，更是将枯燥的数学公式转化为生动的技术画面，极大地增强了我的理解力和学习兴趣。此外，该书的英文改编版在保留原著精髓的同时，在语言表达上也力求清晰流畅，对于非英语母语的学习者来说，这是一个巨大的福音，能够有效降低阅读障碍，更快地吸收知识。

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内容简介

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以后还会买

评分☆☆☆☆☆

书不知道怎么评价，不敢乱评价。

评分☆☆☆☆☆

《国外电子信息类系列教材：统计与自适应信号处理（英文改编版）》介绍了统计与自 适应信号处理的基本概念和应用，包括随机序列分析、谱估计以及自适应滤波等内容。本书可作为电子、通信、自动化、电机、生物医 学和机械工程等专业研究生作为教材或教学参考书，也可作为广大工程技术人员的自学读本或参考用书。

评分☆☆☆☆☆

没想买英文的，不过书应该是好书

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

内容简介

评分☆☆☆☆☆

价格合适 应该是正版 就是塑料包装导致书有褶皱 边角不完美

评分☆☆☆☆☆

没想买英文的，不过书应该是好书