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
評分這本書給我最大的驚喜，是它在理論講解之外，還提供瞭大量的“工程經驗”。我是一名在通信公司工作的工程師，經常需要將理論算法落地到實際産品中。很多時候，理論上的完美算法，在實際工程中會遇到各種各樣的問題，比如計算復雜度過高、魯棒性不夠好、參數調整睏難等等。這本書卻在這方麵給瞭我很多啓發。讓我印象深刻的是，書中在講解自適應濾波器的時候，不僅僅是講解瞭 LMS、RLS 等基本算法，還重點討論瞭這些算法在實際應用中的一些“坑”。比如，在講解 LMS 算法的時候，它提到瞭步長參數的選擇對收斂速度和穩態誤差的影響，並給齣瞭一個經驗性的選擇方法。這對於我來說，簡直是救命稻草。我曾經因為步長參數選擇不當，導緻算法性能非常糟糕，浪費瞭很多調試時間。讀到這本書之後，我纔明白瞭其中的奧秘。另外，書中還提到瞭許多關於算法工程化的技巧，比如如何進行數值穩定性分析，如何進行並行化處理，以及如何進行性能評估等等。這些內容對於我將理論算法轉化為可部署的工程代碼，起到瞭至關重要的作用。我記得我曾經需要實現一個用於背景噪聲消除的算法，我嘗試瞭很多書上的經典算法，但效果總是不如人意。後來，我翻到這本書裏關於噪聲抑製的章節，它不僅僅是介紹瞭幾種算法，還詳細地討論瞭如何根據噪聲的特性來選擇閤適的算法，以及如何進行參數的優化。我按照書中的建議，對算法進行瞭調整，結果效果立竿見影。這本書讓我感覺，它不僅僅是在教我信號處理的知識，更是在教我如何成為一名更優秀的信號處理工程師。
評分我是一名剛開始接觸信號處理的研究生，感覺這個領域非常龐大和復雜。在眾多的參考書中，這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）》是我最喜歡的。它的講解方式非常獨特，不像很多教材那樣上來就堆砌公式，而是從實際問題齣發，循序漸進地引導讀者理解。我印象特彆深刻的是，書中關於信道估計和均衡的講解。在我的研究方嚮中，信道估計是一個非常關鍵的環節，而傳統的最小二乘估計方法，往往在信噪比低的情況下效果不佳。書中卻引入瞭更先進的方法，比如最大似然估計和貝葉斯估計，並詳細解釋瞭它們是如何剋服傳統方法的局限性的。更重要的是，書中給齣瞭大量的僞代碼和具體的實現細節，我嘗試著將書中的算法應用到我的仿真實驗中，發現效果比我之前使用的算法有瞭顯著的提升。這讓我對信道估計有瞭更深刻的理解，也更有信心去應對我研究中的挑戰。此外，書中還涉及到瞭許多關於多用戶通信和 MIMO 係統的先進技術，比如空間復用、波束成形等等。雖然這些內容對我來說還比較前沿，但我能夠感受到它們在未來通信技術中的重要性。這本書就像是一扇窗戶，讓我得以窺見信號處理領域的前沿發展。我尤其欣賞書中在講解每一個算法時，都會提到其在具體應用場景中的優缺點，以及如何根據實際情況進行選擇和優化。這種“授人以漁”的教學方式，讓我能夠真正地掌握信號處理的精髓，而不是僅僅停留在錶麵。
評分我通常對“基礎”類的書籍不太感冒，總覺得它們比較枯燥，而且理論性太強，離實際應用比較遠。但是，這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）》卻徹底顛覆瞭我的認知。它讓我看到瞭，即便是“基礎”的概念，也可以被講得如此生動有趣，而且實用性如此之強。我一直對一些隨機信號的分析和處理感到睏惑，比如如何理解隨機過程的平穩性，如何計算功率譜密度等等。書中用非常形象的比喻，比如“一個持續變化的聲波”，來解釋這些抽象的概念，讓我一下子就茅塞頓開。它不僅僅是給齣數學定義，而是通過生活化的例子，讓我能夠直觀地理解這些概念的物理含義。更讓我驚喜的是，書中在講解完理論之後，會立即給齣如何將這些理論轉化為實際算法的開發步驟。我記得我曾經需要做一個關於信號去相關的項目，我嘗試瞭很多資料，但總感覺差瞭點什麼。後來，我翻到這本書裏關於協方差矩陣和去相關的章節，它詳細地講解瞭如何利用協方差矩陣來衡量信號之間的相關性，以及如何通過對信號進行正交化來達到去相關的目的。書中還提供瞭詳細的僞代碼，我跟著代碼一步步地實現瞭我的去相關算法，效果非常好。這本書最大的特點，就是它能夠將“理論”和“實踐”完美地結閤起來。它不僅僅是讓你理解瞭“為什麼”，更讓你掌握瞭“怎麼做”。這對於我這種動手能力比較強的人來說，簡直是福音。我能夠一邊閱讀理論，一邊動手去實現，從而加深理解，並且能夠立即看到成果。這本書為我打開瞭信號處理的全新視角，讓我對這個領域充滿瞭熱情。
評分這本書的內容非常豐富，簡直就像一個信號處理的百科全書，但它又不像百科全書那樣枯燥乏味，而是充滿著作者的思考和實踐經驗。我是一名嵌入式工程師，經常需要在資源受限的平颱上實現復雜的信號處理算法。在遇到這本書之前，我總是覺得，那些高級的信號處理算法離我的工作太遙遠，因為它們往往需要大量的計算資源。然而，這本書卻改變瞭我的想法。書中不僅講解瞭各種算法的原理，還重點強調瞭算法的實用性和高效性。讓我印象深刻的是，書中在講解滑動窗口算法的時候，它不僅僅是給齣瞭算法的描述，還詳細地分析瞭其在實時係統中的應用，以及如何通過一些優化技巧來降低計算復雜度。例如，書中介紹瞭一種叫做“快速傅裏葉變換”（FFT）的算法，並詳細解釋瞭它的原理和實現方法。雖然FFT本身並不算特彆“嵌入式”，但書中也給齣瞭如何在嵌入式平颱上進行FFT實現的技巧，比如如何優化內存訪問，如何進行並行計算等等。我嘗試著將這些技巧應用到我的項目中，成功地將一個原本難以在嵌入式平颱上實現的FFT算法，以一種高效的方式實現瞭。這讓我看到瞭理論與實踐相結閤的巨大力量。另外，書中還涉及到瞭許多關於實時信號處理的挑戰和解決方案，比如如何處理數據流，如何保證算法的實時性等等。這些內容對於我這樣的嵌入式工程師來說，是非常寶貴的。書中提供的不僅僅是算法，更是一種解決實際問題的思維方式。我經常會迴過頭來翻閱書中的某些章節，即使我當時已經理解瞭，但再次閱讀，總會有新的體會。這讓我感覺，這本書的價值是隨著我的經驗增長而不斷增值的。
評分這本書，我斷斷續續地讀瞭好幾個月，每次翻開都能有新的收獲，真是越讀越覺得它厚重。就拿最近我卡住的一個小地方來說，是關於自適應濾波器的收斂速度分析，這本書裏給齣瞭兩種不同的推導方法，一種是基於均方誤差的，另一種是基於特徵值分解的。我一開始對均方誤差那種推導，雖然公式看著挺直觀，但總覺得少瞭點什麼，總是在想，為什麼這個均方誤差會以這種方式收斂？它背後的隨機性是如何被數學語言精確捕捉的？直到我讀到第二種方法，從特徵值和特徵嚮量的角度去理解，纔突然豁然開朗。原來，信號的頻譜特性，也就是協方差矩陣的特徵值，直接決定瞭濾波器的收斂速度。那些小而接近零的特徵值，就像是信號中的“噪音”或者“乾擾”，會拖慢濾波器的適應過程。而那些大的特徵值，則代錶著信號的主要成分，能夠更快地被濾波器捕捉到。這種從不同角度的解釋，不僅加深瞭我對理論的理解，更重要的是，它為我實際開發中的調參提供瞭重要的指導。當我在項目中遇到濾波器收斂緩慢的問題時，我不再是盲目地嘗試各種參數組閤，而是可以迴想起書裏關於特徵值的討論，去分析我的信號特性，是否可能存在某些“慢收斂”的成分，從而更有針對性地去優化濾波器結構或者選擇更閤適的算法。這讓我感覺自己不再是一個機械地敲代碼的碼農，而是真正地理解瞭背後的原理，能夠做齣更明智的設計決策。而且，書中在講解這些理論的時候，並沒有僅僅停留在數學公式的羅列，而是花瞭大量的篇幅去解釋公式的物理含義，以及它們在實際應用中是如何體現的。比如，在講解最小二乘法時，它不僅僅給齣瞭公式，還形象地比喻成“試圖找到最能‘擬閤’數據的直綫”，這種生動的比喻，讓抽象的數學概念變得更加容易接受和理解。我尤其喜歡書中在每一章的最後，都會給齣一係列實際的算法實現案例，從簡單的最小二乘法到復雜的卡爾曼濾波，每一步都講解得非常細緻，並且提供瞭僞代碼，我嘗試著在我的開發環境中復現瞭一些，效果齣乎意料地好，這讓我覺得這本書不僅僅是理論的堆砌，更是實實在在的工程指導手冊，非常寶貴。
評分這本書的強大之處，在於它能夠將看似復雜晦澀的信號處理理論，用一種極其清晰且富有邏輯的方式呈現齣來。我一直對各種濾波器感到頭疼，尤其是那些名字聽起來就很高大上的，比如維納濾波器、卡爾曼濾波器等等。在學習這本書之前，我總是覺得它們就像是一個黑箱子，我輸入數據，它輸齣結果，但我不明白裏麵到底發生瞭什麼。然而，通過這本書，我纔真正明白瞭它們的工作原理。它不是簡單地把公式丟給我，而是循序漸進地引導我理解每個概念的由來和意義。比如，在講到維納濾波器的時候，它首先從均方誤差最小化的目標齣發，然後一步步推導齣最優濾波器的衝激響應。這個過程，我感覺像是跟著一位經驗豐富的老師傅在逐步解剖一個精密的機械裝置，讓我看到瞭每一個齒輪、每一個彈簧是如何協同工作的。更讓我驚喜的是，書中在介紹完理論之後，並沒有止步於此，而是緊接著就給齣瞭如何將這些理論轉化為實際可運行的算法。它不僅僅是給齣瞭一些抽象的僞代碼，而是詳細地描述瞭算法的實現步驟，甚至連一些在實際編程中容易遇到的陷阱和優化技巧都一並給齣瞭。我記得我曾經為瞭實現一個實時噪聲抑製算法，花瞭好幾天的時間，結果效果不盡如人意。後來，我翻到這本書裏關於這個算法的章節，纔發現我之前犯瞭一個非常低級的錯誤，是關於數據預處理的部分。書裏詳細地解釋瞭為什麼需要進行特定的數據預處理，以及預處理不當會對算法性能造成多大的影響。我按照書裏的建議調整瞭我的預處理流程，結果算法的性能立刻提升瞭一個檔次，這讓我感嘆不已。而且，這本書在講解過程中，大量使用瞭圖示和錶格，這些視覺化的輔助手段，極大地降低瞭理解的難度。有些抽象的數學概念，通過一張清晰的圖，就能立刻豁然開朗。這讓我覺得，這本書的設計者非常用心，真正站在讀者的角度去考慮如何纔能更好地幫助讀者學習。我毫不誇張地說，這本書為我打開瞭信號處理領域的一扇新大門，讓我從一個對信號處理感到畏懼的人，變成瞭一個對這個領域充滿好奇和探索欲的人。
評分讀完這本書，我最大的感受就是“豁然開朗”。我一直對信號檢測和估計的理論感到睏惑，覺得它們離實際應用太遠，而且公式太多，難以理解。這本書卻徹底改變瞭我的看法。它以一種非常務實的方式，將這些理論與實際問題緊密地結閤起來。讓我印象特彆深刻的是，書中關於貝葉斯估計的講解。在我的項目中，我需要對某個信號的參數進行估計，並且需要考慮先驗知識。我嘗試過多種方法，但總覺得不夠完善。當我讀到書中關於貝葉斯估計的部分時，我纔真正理解瞭如何將先驗信息融入到估計過程中，從而獲得更精確、更穩健的結果。書中通過一個具體的例子，比如“識彆手寫數字”，來講解如何應用貝葉斯定理進行分類和估計。這個例子非常生動形象，讓我一下子就明白瞭貝葉斯估計的思想。而且，書中不僅僅是講解瞭理論，還給齣瞭具體的算法實現步驟，包括如何計算後驗概率，如何更新估計值等等。我按照書中的指導，將貝葉斯估計應用於我的項目中，結果參數估計的精度得到瞭顯著提升。這讓我深感這本書的實用性。另外，書中還詳細地介紹瞭各種統計檢驗方法，比如假設檢驗、 Neyman-Pearson 準則等等。這些方法在我的項目中，用於判斷某個信號是否存在，或者比較不同算法的性能，都起到瞭關鍵作用。書中對每種檢驗方法的適用場景和優缺點都進行瞭清晰的闡述，讓我能夠根據實際需求，選擇最閤適的檢驗方法。這本書為我提供瞭一個堅實的統計基礎，讓我能夠更自信地去處理各種信號處理問題，並且能夠做齣更科學的決策。
評分這本書就像是一本武林秘籍，裏麵記載瞭無數精妙絕倫的信號處理“招式”，而我，則是在這位“宗師”的指導下，一步步地學習如何將這些“招式”融會貫通，化為己用。我一直對信號分離和降噪技術很感興趣，但總是感覺它們之間的界限模糊，而且各自的理論都相當復雜。然而，這本書卻以一種非常係統的方式，將它們串聯瞭起來。讓我印象深刻的是，書中在講解獨立成分分析（ICA）的時候，不僅僅是給齣瞭其數學模型和求解算法，還花瞭很大的篇幅去解釋ICA的物理意義，以及它與主成分分析（PCA）的區彆和聯係。它用非常生動的例子，比如“雞尾酒派對問題”，來解釋ICA是如何將混閤的信號分離成獨立的源信號的。這讓我一下子就明白瞭，原來ICA不僅僅是一個數學工具，它在很多實際問題中都有著廣泛的應用。我記得我曾經在一個音頻處理項目中，需要從一段包含多種樂器聲音的錄音中，分離齣其中某一種樂器的聲音。我嘗試瞭很多傳統的方法，效果都不理想。後來，我翻到這本書裏關於ICA的章節，按照書中的指導，我嘗試使用ICA進行信號分離。雖然在參數的選擇上花瞭一些時間，但最終我成功地分離齣瞭我想要的樂器聲音。這讓我感到無比的興奮和成就感。而且，書中不僅僅停留在理論層麵，還提供瞭大量的關於算法實現和優化的建議。例如，在講解ICA的算法實現時，它詳細地說明瞭如何選擇閤適的迭代算法，以及如何避免收斂到局部最優解。這些細節對於我這種實踐型學習者來說，簡直是金礦。此外，書中還涉及到瞭許多其他先進的信號處理技術，比如稀疏錶示、字典學習等等。雖然這些內容我還在逐步消化中，但我已經能夠感受到它們在解決復雜信號問題上的巨大潛力。總而言之，這本書為我提供瞭一個強大的工具箱，讓我能夠自信地去應對各種信號處理的挑戰。
評分我是一名研究生，正在進行一個關於無綫通信係統的畢業設計，需要用到大量的信號處理技術。在尋找相關資料的過程中，我偶然發現瞭這本《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）》。我必須說，這本書是我近期閱讀過的最令我感到振奮的學術書籍之一。它不僅僅是教科書，更像是一位嚴謹而耐心的導師，引領我一步步深入信號處理的殿堂。這本書的章節組織非常閤理，從基礎的隨機信號理論，到各種先進的濾波和估計技術，都銜接得非常自然。讓我印象最深的是關於最優估計的內容。在我的畢業設計中，我需要對接收到的信號進行精確的估計，以恢復原始信息。書中關於最小均方誤差（MMSE）估計和最大似然（ML）估計的講解，給瞭我極大的啓發。它不僅僅是給齣瞭公式，而是深入淺齣地分析瞭這兩種估計方法的思想和應用場景。我理解瞭為什麼在某些情況下，MMSE估計是最佳選擇，而在另一些情況下，ML估計則更具優勢。更重要的是，書中提供瞭大量的實例，展示瞭如何將這些估計方法應用於實際的通信係統。比如，在講解卡爾曼濾波的時候，它不僅僅是給齣瞭濾波器的遞推公式，而是詳細地闡述瞭其在目標跟蹤、導航係統等領域的應用，並給齣瞭具體的算法實現細節。我嘗試著將書中的卡爾曼濾波算法應用於我的通信係統中的信道估計，結果效果非常顯著。通過細緻地分析書中的僞代碼和參數設置，我成功地實現瞭比我之前使用的方法更準確、更魯棒的信道估計。這不僅大大提升瞭我畢業設計的質量，也讓我對卡爾曼濾波的應用有瞭更深刻的理解。此外，書中還強調瞭算法的穩健性，這一點對於實際的工程應用來說至關重要。它不僅教我如何實現一個算法，更教我如何讓這個算法在各種不確定的條件下都能穩定地工作。這對於我這種初學者來說，是極其寶貴的經驗。
評分這本書在我近期對信號處理算法的開發過程中，扮演瞭不可或缺的角色。我一直在一個項目中處理傳感器數據，其中涉及到大量的噪聲和乾擾，傳統的一些濾波方法效果並不理想。我嘗試過很多其他的資料，但總感覺它們要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成一個係統的認識。直到我接觸到《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）》，我纔找到瞭我一直渴望的那種深入淺齣的講解方式。讓我印象最深刻的是關於譜估計的部分。在處理我的傳感器數據時，我需要瞭解數據中存在哪些頻率成分，以及它們的能量大小。這本書裏詳細介紹瞭多種譜估計方法，從經典的周期圖法到更先進的AR模型、MA模型等。它不僅解釋瞭這些方法的數學原理，更重要的是，它還分析瞭各種方法的優缺點，以及在不同場景下的適用性。我記得我當時在項目中遇到瞭一個問題，我想要精確地識彆數據中的一個微弱但關鍵的頻率信號。我嘗試瞭周期圖法，結果發現它的分辨率很差，無法清晰地分辨齣這個信號。然後我轉嚮瞭書中介紹的AR模型，通過對模型的階數進行選擇和參數的估計，我成功地提取齣瞭我需要的信號。這個過程讓我對譜估計的理解不再局限於某個單一的算法，而是能夠根據實際需求，靈活地選擇和組閤不同的方法。書裏還給齣瞭很多關於如何評估譜估計結果的指標，比如分辨率、偏差和方差等，這讓我能夠更客觀地評價不同方法的性能，從而做齣更明智的選擇。另外，書中在講解每一種算法的時候，都會給齣相應的計算復雜度分析，這對於我進行實時的算法開發至關重要。我需要確保我開發的算法能夠在有限的計算資源下高效地運行。這本書提供的計算復雜度分析，讓我能夠清晰地瞭解每種算法的計算負擔，從而在算法選擇和優化上做到心中有數。這不僅僅是理論上的指導，更是對實際工程開發的有力支持，讓我少走瞭很多彎路，也大大提高瞭我的開發效率。
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