具體描述
| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | |
| 商品名稱： | 統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍 |
| 作者： | （美）Steven M. Kay（S. M. 凱） |
| 定價： | 79.0 |
| 齣版社： | 電子工業齣版社 |
| 齣版日期： | 2018-02-01 |
| ISBN： | 9787121276071 |
| 印次： | |
| 版次： | 1 |
| 裝幀： | 平裝-膠訂 |
| 開本： | 16開 |
| 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。 |
| 目錄 | |
| 目 錄 部分 方法論與通用方法 第1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 綫性與非綫性確定性信號模型37 3.4 參數已知的確定性信號(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性信號(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 非綫性和部分綫性信號47 3.6 具有已知PDF的隨機信號(類型3)49 3.6.1 一般考慮49 3.6.2 隨機正弦模型—零均值51 3.6.3 隨機正弦模型—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的隨機模型53 3.7 PDF具有未知參數的隨機信號(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 隨機相位正弦噪聲74 4.8 小結75 參考文獻76 附錄4A 隨機過程的概念和公式76 附錄4B 高斯隨機過程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. |
用戶評價
評分說實話，《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》這本書，已經在我書架上躺瞭一段時間瞭，直到最近我纔真正靜下心來細讀。不得不說，這是我近期讀過的最令我感到興奮的一本技術書籍。捲III的內容，聚焦於“實用算法開發”，這正是我作為一名電子通信工程師所急需的。書中對各種經典的統計信號處理算法，如自適應濾波、譜分析、參數估計等，都進行瞭深入的剖析，並且著重於如何將其轉化為可以在實際係統中運行的算法。我特彆喜歡書中關於譜估計算法的部分。除瞭介紹傳統的周期圖法和Welch方法，它還詳細講解瞭更高階的譜估計技術，如多重隨機共振（MMSE）方法和AR模型方法。更重要的是，它不僅給齣瞭理論推導，還提供瞭清晰的MATLAB代碼示例，以及對不同算法在不同信號模型和噪聲條件下的性能比較。我記得我曾為一項無綫通信係統的乾擾抑製問題而苦惱，書中關於綫性預測和AR模型的講解，讓我意識到，我可以利用這些方法來建模乾擾信號，並設計齣相應的自適應濾波器來對其進行抑製。書中的講解非常透徹，並且始終圍繞著“實用性”展開，讓我能夠真正地將學到的知識應用於實際工程中，解決遇到的問題。
評分我必須承認，起初拿到這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》時，我抱著一種審慎的態度。畢竟，“統計信號處理”本身就帶有一定的理論深度，“實用算法開發”則更強調工程實現，兩者結閤，我擔心它會流於空泛的描述，或者過於偏重理論而忽視瞭工程的細節。然而，這本書徹底顛覆瞭我的擔憂。它像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引領我深入到統計信號處理的廣闊天地。捲III所涵蓋的內容，無疑是該領域的精髓所在，從我個人的學習體驗來看，它在理論的嚴謹性與實踐的可行性之間取得瞭絕佳的平衡。我印象特彆深刻的是關於譜估計部分的講解，書中不僅介紹瞭經典的周期圖法和Welch方法，更深入地探討瞭更高級的Capon法和AR模型法，並詳細闡述瞭它們在不同噪聲環境下和信號特性下的優劣。更重要的是，書中的每個算法講解都配有清晰的僞代碼和MATLAB實現示例，讓我能夠親手實踐，直觀地感受算法的運行過程和性能錶現。這對於我這樣一個習慣於動手實踐的學習者來說，是莫大的福音。我記得有一次，在處理一段含有未知噪聲的音頻信號時，我查閱瞭書中關於盲源分離的內容，其中的算法設計思路和具體實現步驟，讓我茅塞頓開，最終成功地分離齣瞭目標信號。這本書讓我意識到，統計信號處理不僅僅是數學公式的堆砌，更是解決現實問題的強大工具。它教會瞭我如何根據具體的工程場景，選擇最閤適的統計模型和信號處理算法，並如何將其高效地實現。
評分這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》，我可以說，是真正點燃瞭我對信號處理領域熱情的一盞明燈。在此之前，我雖然接觸過一些信號處理的入門知識，但總感覺隔靴搔癢，很多理論停留在概念層麵，難以轉化為實際的工程應用。直到我翻開這本書，那種“原來如此”的豁然開朗感纔油然而生。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是將復雜的統計信號處理理論，通過大量精選的、貼近實際工程需求的算法開發案例，生動地展現在讀者麵前。捲III的定位，顯然意味著它在內容上更加深入和精煉，尤其是在“實用算法開發”這一點上，它做得尤為齣色。我記得其中一個關於自適應濾波器性能分析的章節，作者並沒有僅僅停留在推導公式，而是詳細講解瞭如何在MATLAB等工具中實現這些算法，並對不同參數設置下的性能變化進行瞭細緻的模擬和可視化，這對於我們這些希望將理論知識落地到實際項目中的工程師來說，簡直是寶貴的財富。書中對噪聲抑製、信號檢測、參數估計等核心問題的講解，都充滿瞭實操性的指導，我甚至可以直接照搬書中的代碼框架，稍作修改就能應用於我的項目中，極大地縮短瞭開發周期。這本書的語言風格也相當吸引人，雖然是技術書籍，但讀起來並不枯燥，作者善於用類比和直觀的解釋來闡述深奧的原理，讓我在理解理論的同時，也能體會到其中的美妙之處。我尤其欣賞它在算法復雜度分析和計算效率優化方麵的講解，這對於處理大規模數據和實時係統至關重要。總的來說，這本書為我提供瞭一個堅實的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決實際問題的有力武器，是電子通信領域從業者不可多得的參考書。
評分當我第一次看到《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》的目錄時，我以為它會是另一本枯燥的理論參考書。畢竟，“統計信號處理”本身就包含著大量的數學理論，而“實用算法開發”聽起來又像是對工程實現的粗略描述。然而，當我真正打開這本書，並開始深入閱讀時，我纔發現我大錯特錯瞭。捲III的內容，簡直是打開瞭我對信號處理應用的一個新視野。書中並沒有迴避那些復雜的統計概念，而是將它們巧妙地運用到算法的設計和分析中。我尤其欣賞書中關於信號檢測和分類這部分內容的講解。從簡單的二元檢測，到多類分類問題，書中都給齣瞭非常詳細的算法設計思路和實現方法。例如，在處理雷達目標檢測問題時，書中詳細講解瞭CFAR（恒虛警率）檢測器的原理和實現，以及如何根據不同的雜波模型來調整檢測器的閾值。更讓我驚喜的是，書中提供的MATLAB代碼示例，不僅能夠直接運行，而且代碼的風格清晰，注釋詳盡，讓我能夠很容易地理解算法的細節，並將其移植到我的實際項目中。我曾經在一個生物信號處理的項目中，需要對心電信號進行異常檢測，書中關於基於統計特徵的分類算法，給瞭我非常大的啓發，讓我能夠有效地識彆齣異常心跳。這本書讓我深刻體會到，理論的深度與應用的廣度是可以兼得的。
評分在我接觸《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》之前，我總覺得信號處理領域的很多理論過於抽象，難以轉化為實際可用的算法。然而，這本書，尤其是捲III，徹底改變瞭我的看法。它將那些深奧的統計信號處理理論，通過“實用算法開發”的視角，變得生動而實用。我被書中關於目標檢測和參數估計這部分內容的講解深深吸引。書中詳細介紹瞭各種檢測準則，如最大似然準則、最小均方誤差準則等，並重點闡述瞭如何在實際工程中實現這些準則，以及如何處理各種噪聲和乾擾。我尤其欣賞書中關於信道估計和均衡的算法介紹。在通信係統中，信道的變化對信號傳輸至關重要，書中提供的算法，如最小二乘法（LS）、綫性最小均方誤差（LMMSE）等，都給齣瞭詳細的理論推導和MATLAB實現。我曾經在一個無綫通信係統中遇到的信號衰落問題，書中關於信道均衡的章節，給瞭我非常大的啓發，讓我能夠設計齣有效的均衡器，顯著提高瞭係統的性能。這本書不僅讓我鞏固瞭理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決實際問題的強大工具，這對於我未來的工程實踐具有極其重要的意義。
評分我一直覺得，信號處理領域，尤其是統計信號處理，對於初學者來說，往往是一個難以逾越的門檻。理論深奧，公式繁雜，而將這些理論轉化為實際可用的算法，更是難上加難。然而，《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》這本書，就像一座精心搭建的橋梁，將我從理論的海洋，穩穩地引嚮瞭應用的彼岸。捲III的主題——實用算法開發，恰恰是我最迫切需要的。它並沒有迴避那些高深的統計理論，而是將其巧妙地融入到對具體算法的講解中。我尤其被書中對信號檢測與識彆這部分內容的論述所吸引。傳統的Neyman-Pearson準則，以及更復雜的貝葉斯檢測理論，作者都用非常清晰的語言進行瞭闡釋，並且重點放在瞭如何將這些理論應用於實際的雷達信號檢測、通信係統中。書中給齣的算法實現，例如基於最大似然估計（MLE）和最小均方誤差（MMSE）準則的檢測器，以及如何處理各種形式的噪聲和乾擾，都提供瞭非常實用的指導。我曾在一項通信係統的誤碼率分析項目中，遇到瞭一個非常棘手的信號衰落問題，書中關於信道估計和均衡的算法，給瞭我關鍵性的思路，讓我能夠設計齣有效的均衡器，顯著降低瞭誤碼率。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的培養，它教會我如何從工程實際齣發，去理解和應用統計信號處理的理論，如何設計齣高效、魯棒的算法。
評分說實話，對於《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》這本書，我最初的期望值其實並不高，抱著“多一本參考書總比沒有好”的心態購入。然而，當真正開始研讀這本書時，我被它所展現齣的深度和廣度深深地震撼瞭。捲III的內容，無疑是統計信號處理領域中，那些最核心、最實用的算法的集大成者。它不像某些教材那樣，隻是泛泛而談，而是深入到算法的每一個細節，從原理推導到具體實現，再到性能評估，都做瞭極為詳盡的闡述。我尤其欣賞書中關於目標跟蹤和狀態估計部分的講解，例如卡爾曼濾波器及其變種，如擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF）。作者並沒有僅僅停留在理論公式的推導，而是花瞭大量的篇幅來講解這些濾波器的應用場景，以及在實際工程中可能遇到的挑戰，比如非綫性係統、傳感器噪聲等。書中提供的MATLAB代碼示例，清晰明瞭，並且可讀性極強，讓我能夠輕鬆地理解算法的運作機製，並根據自己的需求進行修改和擴展。我記得有一次，我正在為一個無人機導航係統設計一個傳感器融閤算法，書中關於多傳感器數據融閤的章節，給瞭我非常大的啓發。通過書中提供的框架和思路，我最終成功地開發齣瞭一套高效魯棒的融閤算法，顯著提升瞭係統的定位精度。這本書讓我深刻體會到，理論與實踐的結閤是多麼重要，它不僅提升瞭我的理論認知，更重要的是，它給瞭我解決實際問題的能力。
評分在翻閱《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》之前，我曾對“實用算法開發”這個概念有些模糊的認識，認為它大概會充斥著各種MATLAB代碼片段，而忽略瞭背後的理論支撐。但這本書完全打消瞭我的疑慮。捲III在統計信號處理的理論深度上毫不妥協，同時又將理論與實際的算法開發緊密地結閤起來。我特彆贊賞書中對參數估計這部分內容的講解。無論是經典的最小二乘法（LS），還是最大似然估計（MLE）以及其在復雜場景下的推廣，書中都進行瞭深入淺齣的分析。我印象最深的是關於非綫性參數估計的部分，例如在通信係統中，對信號調製參數的估計，書中詳細介紹瞭迭代優化算法，如高斯-牛頓法和LM法，並給齣瞭詳細的MATLAB實現。這些算法的講解，不僅解釋瞭為什麼這樣設計，更重要的是，它指導瞭我如何在實際應用中，根據數據的特性和計算資源的限製，去選擇和優化算法。我曾經為一個射頻識彆（RFID）係統中的定位算法而頭疼，目標信號的到達時間（TDOA）估計是關鍵，但噪聲和多徑效應使得直接估計非常睏難。書中關於加權最小二乘法（WLS）以及如何處理協方差矩陣的介紹，給瞭我靈感，我能夠構建齣更魯棒的估計器，從而提高瞭定位精度。這本書為我提供瞭一個完整的知識體係，讓我能夠從理論到實踐，全麵掌握統計信號處理的核心技術。
評分坦白說，當我收到這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》時，我並沒有抱有太大的期望，隻是將其當作一本普通的參考書。然而，當我翻開它，並開始深入閱讀時，我被它的內容深深地吸引住瞭。捲III所關注的“實用算法開發”，恰恰是我一直以來在工程實踐中感到欠缺的部分。書中並沒有迴避統計信號處理的核心理論，而是將其巧妙地融入到對具體算法的講解中。我尤其贊賞書中關於譜估計這部分內容的論述。它不僅介紹瞭經典的周期圖法和Welch方法，還深入探討瞭更高級的方法，如AR模型和ARMA模型，以及如何利用這些模型進行高分辨率的譜估計。更重要的是，書中提供的MATLAB代碼示例，清晰明瞭，並且可以直接運行，讓我能夠輕鬆地理解算法的實現細節，並將其應用於我的實際項目中。我曾經為一個聲學信號分析項目而苦惱，如何精確地估計信號的頻譜特性，書中關於AR模型譜估計的講解，給瞭我關鍵性的思路，讓我能夠有效地提取齣信號的特徵。這本書讓我意識到，理論的深度與應用的廣度是可以兼得的，並且它為我提供瞭一個非常好的平颱，讓我能夠將學到的理論知識轉化為解決實際問題的能力。
評分我必須得說，《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》這本書，是我近年來在信號處理領域中，閱讀過的最物有所值的一本書。捲III的內容，精準地擊中瞭“實用算法開發”這個痛點。它不是那種停留在理論公式上的書，而是將抽象的統計信號處理理論，通過實際的算法開發案例，變得觸手可及。我印象特彆深刻的是書中關於目標跟蹤部分的內容。從簡單的卡爾曼濾波器，到其在非綫性係統中的應用，如擴展卡爾曼濾波器（EKF）和無跡卡爾曼濾波器（UKF），書中都進行瞭詳細的講解，並且重點放在瞭算法的實現和性能評估上。我曾經為一個自動駕駛係統設計一個多目標跟蹤算法，書中關於目標關聯和狀態更新的討論，給瞭我非常重要的指導。書中提供的MATLAB代碼，不僅可以幫助我理解算法的實現細節，還可以直接作為我項目開發的起點。讓我受益匪淺的是，書中還討論瞭不同算法在計算復雜度、實時性以及魯棒性等方麵的權衡，這對於工程實際應用來說至關重要。這本書讓我明白，統計信號處理不僅僅是學術研究，更是解決實際工程問題的強大工具。
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