统计信号处理基础――实用算法开发（卷III） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Steven M.Kay（S.M.凯） 著，罗鹏飞 等 译

图书标签:

• 统计信号处理
• 信号处理
• 算法开发
• 实用算法
• 数字信号处理
• 通信工程
• 雷达信号处理
• 自适应滤波
• 谱估计
• 随机过程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276071

版次：1

商品编码：12322306

包装：平装

丛书名： 经典译丛?信息与通信技术

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：320

字数：538000

正文语种：中文

内容简介

本书是作者Steven M. Kay关于统计信号处理三卷书中的*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。*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*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。

作者简介

Steven M. Kay：美国Rhode Island大学电子工程系的教授、信号处理领域的资深专家，曾经发表过大量的论文与学术报告，并且撰写过多部著作。Kay博士致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE会士，曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。
罗鹏飞，国防科学技术大学电子科学与工程学院，教授，博导。“信号处理系列课程***教学团队”，团队带头人；“随机信号分析与处理”国家精品课程和国家资源共享课，课程负责人；“统计信号处理”研究生MOOC课程建设，项目负责人。

目录

第一部分 方法论与通用方法
第1章 引言 2
1．1 动机和目标 2
1．2 核心算法 3
1．3 容易的、难的和不可能的问题 3
1．4 增加成功的概率―提升直觉 8
1．5 应用领域 8
1．6 注意事项 9
1．6．1 信号类型 9
1．6．2 本书的特点和符号表示 9
1．7 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 13
2．1 引言 13
2．2 一般方法 13
2．3 信号处理算法设计实例 18
2．4 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 33
3．1 引言 33
3．2 信号模型的分层(分类) 34
3．3 线性与非线性确定性信号模型 37
3．4 参数已知的确定性信号(类型1) 38
3．4．1 正弦信号 38
3．4．2 阻尼指数信号 39
3．4．3 阻尼正弦信号 39
3．4．4 相位调制信号 39
3．4．5 多项式信号 40
3．4．6 周期信号 41
3．5 具有未知参数的确定性信号(类型2) 42
3．5．1 一般考虑 42
3．5．2 多项式信号模型 42
3．5．3 周期信号模型 44
3．5．4 非线性和部分线性信号 47
3．6 具有已知PDF的随机信号(类型3) 49
3．6．1 一般考虑 49
3．6．2 随机正弦模型―零均值 51
3．6．3 随机正弦模型―非零均值 51
3．6．4 贝叶斯线性模型 52
3．6．5 其他具有已知PDF的随机模型 53
3．7 PDF具有未知参数的随机信号(类型4) 53
3．8 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 57
4．1 引言 57
4．2 一般噪声模型 57
4．3 高斯白噪声 59
4．4 高斯色噪声 61
4．5 一般高斯噪声 66
4．6 IID非高斯噪声 71
4．7 随机相位正弦噪声 74
4．8 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 84
5．1 引言 84
5．2 信号建模 85
5．2．1 路图 85
5．3 示例 86
5．4 参数估计 89
5．5 模型阶数的选择 90
5．6 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 97
6．1 引言 97
6．2 噪声建模 97
6．2．1 路图 97
6．3 示例 99
6．4 噪声特性的估计 105
6．4．1 均值 106
6．4．2 方差 106
6．4．3 协方差 107
6．4．4 自相关序列 108
6．4．5 均值向量和协方差矩阵 108
6．4．6 PDF 110
6．4．7 PSD 114
6．5 模型阶数的选择 116
6．6 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 124
7．1 引言 124
7．2 为什么采用计算机模拟评估 124
7．3 统计意义下的性能度量指标 125
7．3．1 参数估计的性能度量指标 126
7．3．2 检测性能的度量指标 127
7．3．3 分类性能度量标准 130
7．4 性能边界 133
7．5 精确与渐近性能 134
7．6 灵敏度 135
7．7 有效性能比较 136
7．8 性能/复杂性的折中 138
7．9 算法软件开发 138
7．10 算法文档 142
7．11 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 145
7B．1 问题与目标 145
7B．2 历史 145
7B．3 假设 145
7B．4 数学模型 145
7B．5 算法描述 145
7B．6 算法实现 146
7B．7 MATLAB实现 146
7B．8 计算机产生数据的性能 147
7B．9 现场数据的性能 149
7B．10 强/弱关系 149
7B．11 参考文献 149
7B．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 155
8．1 引言 155
8．2 大定理 156
8．2．1 参数估计 156
8．2．2 检测 161
8．2．3 分类 163
8．3 线性模型的最佳算法 165
8．3．1 参数估计 166
8．3．2 检测 167
8．3．3 分类 168
8．4 利用理论导出新结论 169
8．5 实用最佳方法 170
8．5．1 参数估计：最大似然估计 171
8．5．2 检测 172
8．5．3 分类 173
8．6 所学内容 173
参考文献 173
附录8A 参数估计的一些分析 174
8A．1 经典方法 174
8A．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 182
9．1 引言 182
9．2 信号信息的提取 182
9．3 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 209
10．1 引言 209
10．2 已知信号形式(已知信号) 210
10．3 未知信号形式(随机信号) 215
10．4 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 226
11．1 引言 226
11．2 非参量(傅里叶)方法 227
11．3 参量(基于模型)谱分析 232
11．3．1 AR模型阶数的估计 237
11．4 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 244
12．1 引言 244
12．2 复信号 247
12．3 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 249
12．4 复最小均方及线性模型 251
12．5 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 261
12．6 其他扩展 263
12．7 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 270
13．1 引言 270
13．2 估计问题―雷达多普勒中心频率 270
13．3 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 280
14．1 引言 280
14．2 估计问题―磁信号检测 280
14．3 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 292
15．1 引言 292
15．2 提取肌肉噪声 294
15．3 肌肉噪声的谱分析 296
15．4 改善ECG波形 297
15．5 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

前言/序言

前 言

《统计信号处理处理基础—实用算法开发》一书是同名系列教材的第三卷。前两卷描述了估计与检测算法涉及的理论，本卷将介绍如何将这些理论转换成数字计算机上实现的软件算法。在介绍实践方法和技术时，并没有假定读者已经学习过前两卷，当然我们还是鼓励大家这样做，我们的介绍将集中在一般概念上，尽可能少用数学知识，而用MATLAB的实现来进行详细的阐述。对于那些希望为实际系统设计好的和可实现的统计信号处理算法的工程师和科学工作者来说，本书毫无疑问是有吸引力的，这些实际系统在许多信号处理学科中常常会遇到，包括但不限于雷达、通信、声呐、生物医学、语音、光学、图像处理等。此外，由于强调实际的工作算法，对于那些希望得到一些实用技术的统计信号处理领域的研究者，本书提供的内容应该是有用的，而对那些涉足该领域的新手来说，要从大量良莠不齐的大量算法中挑选好的算法，本书也是很好的参考。

本书的总体目标是帮助读者提升统计信号处理的实践能力，为了完成这一目标，我们要努力做到：

1．描述一套用来建立算法的方法，包括数学建模、计算机模拟、性能评估；

2．通过典型工具的实践，允许读者深刻理解一些重要的概念，包括有用的分析结果和设计、评估和测试的MATLAB实现；

3．强化一些实际中已有的方法和特定算法，这些算法已经经受了时间的检验；

4．通过描述和求解现实生活中的实际问题来介绍相关的应用领域；

5．给读者介绍实际中要求的扩展；

6．将数学算法转换成MATLAB程序并验证解的完整性。

在教学方面，我们相信强调通过MATLAB实现有助于理解算法的实际工作情况及不同算法的细微差别，读者将在“做中学”。同样，教材中加入了许多供学生练习的分析练习题，完整的解答包含在每章的附录中，书中也给出了MATLAB练习题，每章的附录列出了简化的解答，所有答案及可运行的MATLAB程序都放在随书的光盘上 。在每章的结尾都有一节“小结”，其中给出的结论都是非常重要的，意在提供算法内在运行的深入理解以及常用的拇指法则，这些内容对建立成功的算法都是关键的。本书的大部分主题来自Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory(1993)和Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory(1998)，也从Modern Spectral Estimation: Theory and Application(1988)(所有这些书都是由Prentice Hall出版的，中译本已由电子工业出版社出版)加入了许多材料，后一本书包含了许多数据模拟和分析所要求的技术。最后，我们希望本书对自学也是有用的。尽管没有MATLAB作为实践工具也是可以学习本书的，但却失去MATLAB实践所获得的许多理解。

本书假定读者具有微积分和基本线性系统的背景知识，包括某些数字信号处理、概率和随机过程导论、线性和矩阵代数等。正如前面提到的，我们在算法描述时尽量少用数学知识和相关背景材料，然而算法在最终总是以数学形式呈现，因此这一目标也只是部分地实现。

作者要感谢许多人所做的贡献，在过去的许多年里，他们提供了许多教学和研究问题中富有启发的讨论以及应用研究结果的机会。感谢罗德岛大学的同事L. Jackson、R. Kumaresan、L. Pakula、P. Swaszek；感谢我目前和以前的所有研究生，他们在平时教学和研究中的许多讨论以及他们具体的注释和评论，对本书最终的定稿都做出了贡献。特别是Quan Ding和Naresh Vankayalapati，他们做了许多注释，并在练习的解答方面提供了许多帮助。此外，William Knight对初稿也提供了许多有价值的反馈意见。作者还要感谢许多资助他研究的机构和项目主管，这些主管包括Jon Davis、Darren Emge、James Kelly、Muralidhar Rangaswamy、Jon Sjogren和Peter Zulch，相关机构包括美国海军海底作战中心、海空作战中心、空军科研办公室、海军研究办公室、空军研究实验室、爱德华化学和生物中心。作者咨询了许多工业公司，从他们那里获得了许多实践经历，在此一并表示感谢。作者也非常欢迎读者提出疑问和修改意见，有任何疑问和建议请发邮件至kay@ele.uri. edu。

Steven M. Kay

University of Rhode Island

Kingston, RI

信号的智慧：洞悉统计世界，驱动智能未来 在信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着无尽的奥秘与价值。如何从海量、杂乱的信号流中提取有用的信息，辨识隐藏的规律，预测未来的趋势，已成为科学、工程乃至日常生活中的核心挑战。本书将带您踏上一段深度探索统计信号处理奥秘的旅程，为您揭示那些驱动现代技术发展的关键原理与实用算法。 为何我们需要统计信号处理？ 信号，无处不在。从通信系统中传输的电波，到医疗影像中的生理波形，再到经济市场中的价格波动，甚至我们大脑中神经元的放电模式，都属于信号的范畴。然而，真实的信号往往并非纯净理想，它们常常伴随着噪声的干扰、失真的影响、不确定性的存在。直接对这些“脏”信号进行分析，如同试图在浑水中捞月，效率低下且结果不可靠。 统计信号处理应运而生，它巧妙地将概率论、数理统计与信号处理理论相结合，为我们提供了一套强大的工具箱，来应对信号中的不确定性与随机性。它不仅仅是数学公式的堆砌，更是对信号背后内在统计规律的深刻洞察。通过理解信号的概率分布、统计特性，我们可以设计出更鲁棒、更精确的算法，从而在噪声中“听到”真实的声音，在混沌中“看到”隐藏的模式。 本书将为您构建怎样的知识体系？ 本书的设计理念在于理论与实践的有机结合，旨在帮助读者不仅理解“为什么”这样做，更能掌握“如何”将其应用于实际开发。我们将从基础概念出发，逐步深入到核心算法，并最终触及前沿的应用领域。 第一部分：基石——信号的统计之眼 在深入算法之前，我们必须牢固掌握统计信号处理的基石。本部分将带领您： 重新审视信号的本质： 我们将从随机过程的角度来理解信号，学习如何用统计学语言描述信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数、互相关函数等。理解这些基本概念，如同拥有了一双“统计的眼睛”，能够审视信号的内在规律。 量化不确定性： 概率分布是描述随机变量及其行为的语言。我们将深入探讨各种重要的概率分布，例如高斯分布、泊松分布、指数分布等，并学习如何根据实际信号的特点选择合适的模型。这将帮助我们量化信号中的不确定性，为后续的建模和处理奠定基础。 噪声的统计模型： 噪声是信号处理中无法回避的挑战。我们将详细分析各种常见的噪声模型，如加性高斯白噪声（AWGN）、多普勒噪声等，理解它们的统计特性，并学习如何利用这些模型来更好地滤除噪声，提升信号的信噪比。 数据的表示与变换： 为了更好地分析信号，我们需要将其转化为易于处理的形式。本部分将介绍傅里叶变换、小波变换等重要的信号变换技术，并从统计的角度分析这些变换如何揭示信号在不同域（频域、时频域）的统计特性。 第二部分：核心算法——从理论到实践的飞跃 掌握了基础概念后，我们将进入本书的核心——实用算法的开发。本部分将详细讲解一系列经过时间检验且在现代应用中至关重要的统计信号处理算法： 滤波——信号的精炼大师： 滤波是信号处理中最基本也是最重要的操作之一。我们将深入探讨： 维纳滤波器（Wiener Filter）： 作为最优线性滤波器，维纳滤波器如何在已知信号和噪声的统计特性的情况下，最小化均方误差，实现最优的去噪或预测。我们将剖析其原理，并给出具体的实现方法。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）： 对于时变系统和非稳态过程，卡尔曼滤波器是动态系统的状态估计的利器。我们将详细介绍其递推算法，理解其如何融合测量值与系统模型，实现对系统状态的实时、最优估计。这在导航、追踪、控制等领域有着广泛的应用。 粒子滤波器（Particle Filter）： 当系统模型或噪声模型不再是线性的或高斯分布时，卡尔曼滤波器将失效。粒子滤波器作为一种更通用的非线性、非高斯滤波方法，将引入蒙特卡洛方法，通过大量粒子的采样与重采样来逼近后验概率分布，实现对复杂系统的状态估计。 谱估计——解析信号的频率构成： 信号的频率信息往往蕴含着关键的特征。本部分将介绍： 经典谱估计方法： 如周期图法、Welch法，它们如何在时域数据中计算出信号的功率谱密度，帮助我们识别信号的频率成分。 现代谱估计方法： 如AR模型、ARMA模型等参数化模型，它们如何利用模型的结构来获得更高分辨率的谱估计，适用于识别窄带信号或具有特定结构的信号。 自适应信号处理——动态调整的智慧： 在许多应用场景下，信号和噪声的统计特性会随时间变化。自适应信号处理算法能够根据实时数据自动调整其参数，以适应环境的变化。我们将重点介绍： 最小均方（LMS）算法： 作为最简单、最常用的自适应算法之一，LMS算法如何在迭代中不断调整滤波器系数，以最小化误差信号的均方值。我们将探讨其收敛性和性能。 归一化最小均方（NLMS）算法： LMS算法在输入信号能量变化较大时可能存在收敛速度慢或不稳定等问题，NLMS算法通过归一化处理，提高了算法的鲁棒性。 递归最小二乘（RLS）算法： 相较于LMS算法，RLS算法具有更快的收敛速度，尤其适用于对收敛速度要求较高的场合。我们将分析其原理和实现。 盲信号分离——从混合信号中解耦源信号： 在许多情况下，我们只能观测到多个混合后的信号，而无法直接获取原始信号。盲信号分离技术的目标是在不知道源信号和混合矩阵的情况下，将混合信号恢复成独立的原始信号。我们将介绍： 独立成分分析（ICA）： ICA是一种基于高阶统计量的盲源分离技术，其核心思想是找到一个解混矩阵，使得输出信号统计独立。我们将探讨其基本原理和常用的算法。 第三部分：前沿应用——统计信号处理的广阔天地 理论与算法最终是为了解决实际问题。本部分将引导您探索统计信号处理在各个领域的广泛应用，激发您的创新思维： 通信系统： 从信道估计、均衡到调制解调，统计信号处理是现代通信系统不可或缺的核心技术，保证了信息的高效、可靠传输。 雷达与声纳： 目标检测、跟踪、识别，以及杂波抑制，都离不开精密的统计信号处理算法。 图像与视频处理： 图像去噪、增强、分割、目标识别，统计信号处理在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色。 生物医学工程： 心电图（ECG）分析、脑电图（EEG）信号处理、医学影像去噪与重建，统计信号处理为疾病诊断与治疗提供了强大的工具。 金融工程： 股票价格预测、风险管理、算法交易，统计信号处理在量化金融领域发挥着越来越大的作用。 机器学习与人工智能： 许多机器学习算法，特别是深度学习中的特征提取、模型优化等环节，都与统计信号处理有着千丝万缕的联系。 本书的特色与价值 本书不仅是一本理论指南，更是一本实践手册。在讲解每一个算法时，我们都力求： 深入浅出的原理阐释： 避免晦涩难懂的数学推导，用清晰的逻辑和直观的解释，让读者真正理解算法的核心思想。 详实的算法细节剖析： 从算法的步骤、收敛性、参数选择到实现上的注意事项，都进行细致的讲解。 丰富的代码示例与伪代码： 帮助读者将理论知识转化为实际可运行的代码，加速学习进程。 贴近实际的应用场景： 通过大量的实例，展示算法在真实世界中的应用，激发读者的学习兴趣和解决问题的能力。 引导性的拓展思考： 在每个章节的最后，都会提出一些进一步的思考题或相关的研究方向，鼓励读者进行更深入的探索。 无论您是想深入理解现代信号处理的奥秘，还是希望掌握驱动智能设备和信息系统的关键技术，亦或是寻求在科研和工程实践中解决复杂信号问题的利器，本书都将是您不可或缺的伴侣。 让我们一起，用统计的智慧，解读信号的语言，驱动未来的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，《统计信号处理基础——实用算法开发》这个系列一直以其清晰的逻辑和丰富的实例给我留下了深刻的印象。我一直认为，理论的学习固然重要，但如果不能与实际应用相结合，那么这些知识就显得有些空洞。因此，对于第三卷，我最期待的是它能够在我对信号处理有了初步了解的基础上，进一步深化我的认识。我希望书中能够介绍一些更高级或者更具挑战性的信号处理技术，并且这些技术能够以一种循序渐进、易于理解的方式呈现出来。我特别希望书中能够对各种算法的优缺点进行详细的对比分析，帮助读者在面对实际问题时，能够做出更明智的选择。如果书中还能提供一些关于算法复杂度、计算效率方面的讨论，以及在不同硬件平台上的优化建议，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我是一名工程师，在工作中经常需要处理各种各样的信号数据，而《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III）》的出现，对我来说无疑是雪中送炭。我一直以来都在寻找能够帮助我提升信号分析和处理能力的专业书籍，尤其是那些能够提供实际解决方案的书籍。我希望第三卷能够涵盖一些我目前在工作中遇到的棘手问题，例如如何在动态环境中进行实时信号处理，如何应对信号的非平稳性，或者是在资源受限的嵌入式系统中实现高效的信号处理算法。我非常看重书中的“开发”二字，这意味着我期待能看到具体的代码实现，以及如何在实际项目中应用这些算法。如果书中能够提供一些案例研究，展示这些算法在不同行业（如工业自动化、音频处理、图像识别）的应用效果，那将非常有参考价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究人员，我对于《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III）》抱有相当高的期望。我一直认为，信号处理的核心在于如何从嘈杂的数据中提取有用的信息，而统计学提供了理解和处理这种不确定性的强大框架。我希望第三卷能够深入探讨一些更具挑战性的统计信号处理问题，例如非高斯信号的处理、非线性系统的辨识、或者是在低信噪比和复杂干扰环境下进行信号的估计和检测。我特别期待书中能够引入一些新的研究成果或者前沿算法，并对它们的理论基础、性能优势以及局限性进行深入的分析。同时，我也希望书中能够提供一些严谨的数学推导和性能评估，这对于我们进行理论验证和方法改进至关重要。如果书中还能包含一些开源的实现代码或者数据集，那将是对我们研究工作极大的促进。

评分☆☆☆☆☆

我之前读过《统计信号处理基础——实用算法开发》的前两卷，可以说是相当熟悉了，所以当第三卷出来的时候，我毫不犹豫地就下单了。我一直觉得前两卷在理论讲解和算法实现上都做得非常扎实，尤其是在信号的建模、估计和检测这些核心问题上，给了我很多启发。所以，我抱着极大的期待来翻阅这一卷，希望能看到在前两卷基础上更深入的探讨，比如更复杂的模型、更先进的算法，以及在实际工程应用中可能遇到的各种挑战和解决方案。我特别希望第三卷能够拓展一些我之前没怎么接触过的领域，或者对某些概念进行更细致的分析，比如在自适应滤波、谱估计或者阵列信号处理这些方面，如果能有更贴近实际问题的例子和代码实现，那就太棒了。毕竟，光有理论是不够的，能够真正地将这些理论转化为可用的工具，才是我们作为开发者最看重的。我期待着在这里找到能够解决我项目难题的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

从我的角度来看，这本书的标题“实用算法开发”真的非常吸引人。我一直觉得，很多理论书籍虽然讲得头头是道，但到了实际操作层面，就感觉有点脱节。这本书的第三卷，在我看来，应该是在这个“实用”上下足了功夫。我希望它能像前两卷一样，不仅仅是列出算法公式，更重要的是解释这些算法背后的原理，以及在不同场景下如何选择和优化它们。我特别关心书中是否会涉及一些近年来在信号处理领域比较热门的新算法，比如基于深度学习的信号处理方法，或者是在某些特定应用领域（如通信、雷达、生物医学信号）的先进技术。当然，我更看重的是书中能否提供详细的算法伪代码或者成熟的编程实现，最好是用一些主流的编程语言，这样我就可以直接借鉴和修改，快速地应用到我的工作当中。我期待着这本书能成为我解决实际问题的得力助手，而不是仅仅放在书架上的一个摆设。

评分☆☆☆☆☆

等这本书很久了

评分☆☆☆☆☆

大师经典，就是印刷包装太一般

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质量非常好。认真学习一下。

评分☆☆☆☆☆

等了3年，终于等到你

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等了3年，终于等到你

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等这本书很久了

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