全新正版 經典譯叢·信息與通信技術:統計信號處理基礎—估計與檢測理論(捲I、捲II閤集) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美凱，羅鵬飛 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 統計信號處理
• 估計理論
• 檢測理論
• 通信技術
• 信息技術
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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121234484

商品編碼：29220726661

包裝：平裝

齣版時間：2014-06-01

基本信息

書名：全新正版 經典譯叢·信息與通信技術:統計信號處理基礎—估計與檢測理論(捲I、捲II閤集)

定價：99.00元

作者：(美)凱,羅鵬飛

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2014-06-01

ISBN：9787121234484

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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　　《統計信號處理基礎--估計與檢測理論》分為兩捲，分彆講解瞭統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。捲Ⅰ詳細介紹瞭經典估計理論和貝葉斯估計，總結瞭各種估計方法，考慮瞭維納濾波和卡爾曼濾波，並介紹瞭對復數據和參數的估計方法。捲Ⅱ全麵介紹瞭計算機上實現的*檢測算法，並且重點介紹瞭現實中的信號處理應用，包括現代語音、通信技術以及傳統的聲納/雷達係統。

目錄

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捲I：統計信號處理基礎――估計理論
　章 引言
　　1．1 信號處理中的估計
　　1．2 估計的數學問題
　　1．3 估計量性能評估
　　1．4 幾點說明
　　參考文獻
　　習題
　第2章 小方差無偏估計
　　2．1 引言
　　2．2 小結
　　2．3 無偏估計量
　　2．4 小方差準則
　　2．5 小方差無偏估計的存在性
　　2．6 求小方差無偏估計量
　　2．7 擴展到矢量參數
　　參考文獻
　　習題
　第3章 CramerRao下限
　　3．1 引言
　　3．2 小結
　　3．3 估計量精度考慮
　　3．4 CramerRao下限
　　3．5 高斯白噪聲中信號的一般
　　3．6 參數的變換
　　3．7 擴展到矢量參數
　　3．8 矢量參數變換的
　　3．9 一般高斯情況的
　　3．10 WSS高斯過程的漸近
　　3．11 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄3A 標量參數CRLB的推導
　　附錄3B 矢量參數CRLB的推導
　　附錄3C 一般高斯CRLB的推導
　　附錄3D 漸近CRLB的推導
　第4章 綫性模型
　　4．1 引言
　　4．2 小結
　　4．3 定義和性質
　　4．4 綫性模型的例子
　　4．5 擴展到綫性模型
　　參考文獻
　　習題
　第5章 一般小方差無偏估計
　　5．1 引言
　　5．2 小結
　　5．3 充分統計量
　　5．4 求充分統計量
　　5．5 利用充分統計量求MVU估計量
　　5．6 擴展到矢量參數
　　參考文獻
　　習題
　　附錄5A NeymanFisher因子分解定理（標量參數）的證明
　　附錄5B RaoBlackwellLehmannScheffe定理（標量參數）的證明
　第6章 佳綫性無偏估計量
　　6．1 引言
　　6．2 小結
　　6．3 BLUE的定義
　　6．4 求
　　6．5 擴展到矢量參數
　　6．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄6A 標量BLUE的推導
　　附錄6B 矢量BLUE的推導
　第7章 大似然估計
　　7．1 引言
　　7．2 小結
　　7．3 舉例
　　7．4 求
　　7．5 MLE的性質
　　7．6 變換參數的
　　7．7 MLE的數值確定
　　7．8 擴展到矢量參數
　　7．9 漸近
　　7．10 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄7A 濛特卡洛方法
　　附錄7B 標量參數MLE的漸近
　　附錄7C EM算法例題中條件對數似然函數的推導
　第8章 小二乘估計
　　8．1 引言
　　8．2 小結
　　8．3 小二乘估計方法
　　8．4 綫性小二乘估計
　　8．5 幾何解釋
　　8．6 按階遞推小二乘估計
　　8．7 序貫小二乘估計
　　8．8 約束小二乘估計
　　8．9 非綫性小二乘估計
　　8．10 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄8A 按階遞推小二乘估計的推導
　　附錄8B 遞推投影矩陣的推導
　　附錄8C 序貫小二乘估計的推導
　第9章 矩方法
　　9．1 引言
　　9．2 小結
　　9．3 矩方法
　　9．4 擴展到矢量參數
　　9．5 估計量的統計評價
　　9．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　0章 貝葉斯原理
　　10．1 引言
　　10．2 小結
　　10．3 先驗知識和估計
　　10．4 選擇先驗
　　10．5 高斯PDF的特性
　　10．6 貝葉斯綫性模型
　　10．7 多餘參數
　　10．8 確定性參數的貝葉斯估計
　　參考文獻
　　習題
　　附錄10A 條件高斯PDF的推導
　1章 一般貝葉斯估計量
　　11．1 引言
　　11．2 小結
　　11．3 風險函數
　　11．4 小均方誤差估計量
　　11．5 大後驗估計量
　　11．6 性能描述
　　11．7 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄11A 連續時間係統到離散時間係統的轉換
　2章 綫性貝葉斯估計量
　　12．1 引言
　　12．2 小結
　　12．3 綫性MMSE估計
　　12．4 幾何解釋
　　12．5 矢量LMMSE估計量
　　12．6 序貫LMMSE估計
　　12．7 信號處理的例子-維納濾波器
　　參考文獻
　　習題
　　附錄12A 貝葉斯綫性模型的序貫LMMSE估計量的推導
　3章 卡爾曼濾波器
　　13．1 引言
　　13．2 小結
　　13．3 動態信號模型
　　13．4 標量卡爾曼濾波器
　　13．5 卡爾曼濾波器與維納濾波器的關係
　　13．6 矢量卡爾曼濾波器
　　13．7 擴展卡爾曼濾波器
　　13．8 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄13A 矢量卡爾曼濾波器的推導
　　附錄13B 擴展卡爾曼濾波器的推導
　4章 估計量總結
　　14．1 引言
　　14．2 估計方法
　　14．3 綫性模型
　　14．4 選擇一個估計量
　5章 復數據和復參數的擴展
　　15．1 引言
　　15．2 小結
　　15．3 復數據和復參數
　　15．4 復變量和
　　15．5 復WSS過程
　　15．6 導數、梯度和佳化
　　15．7 采用復數據的經典估計
　　15．8 貝葉斯估計
　　15．9 漸近復高斯
　　15．10 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄15A 復協方差矩陣的性質的推導
　　附錄15B 復高斯PDF性質的推導
　　附錄15C CRLB和MLE公式的推導
捲II：統計信號處理基礎――檢測理論
　章 引言
　　1．1 信號處理中的檢測理論
　　1．2 檢測問題
　　1．3 檢測問題的數學描述
　　1．4 檢測問題的內容體係
　　1．5 漸近的作用
　　1．6 對讀者的一些說明
　　參考文獻
　　習題
　第2章 重要PDF的總結
　　2．1 引言
　　2．2 基本概率密度函數及其性質
　　2．3 高斯變量的二次型
　　2．4 漸近高斯
　　2．5 濛特卡洛性能評估
　　參考文獻
　　習題
　　附錄2A 要求的濛特卡洛實驗次數
　　附錄2B 正態概率紙
　　附錄2C 計算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序
　　附錄2D 計算中心化和非中心化2的右尾概率
　　附錄2E 濛特卡洛計算機模擬的MATLAB程序
　第3章 統計判決理論
　　3．1 引言
　　3．2 小結
　　3．3 NeymanPearson定理
　　3．4 接收機工作特性
　　3．5 無關數據
　　3．6 小錯誤概率
　　3．7 貝葉斯風險
　　3．8 多元假設檢驗
　　參考文獻
　　習題
　　附錄3A NeymanPearson定理
　　附錄3B 小貝葉斯風險檢測器――二元假設
　　附錄3C 小貝葉斯風險檢測器――多元假設
　第4章 確定信號
　　4．1 引言
　　4．2 小結
　　4．3 匹配濾波器
　　4．4 廣義匹配濾波器
　　4．5 多個信號
　　4．6 綫性模型
　　4．7 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄4A 綫性模型的簡化形式
　第5章 信號
　　5．1 引言
　　5．2 小結
　　5．3 估計器-相關器
　　5．4 綫性模型
　　5．5 大數據記錄的估計器-相關器
　　5．6 一般高斯檢測
　　5．7 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄5A 估計器-相關器的檢測性能
　第6章 統計判決理論
　　6．1 引言
　　6．2 小結
　　6．3 復閤假設檢驗
　　6．4 復閤假設檢驗方法
　　6．5 大數據記錄時GLRT的性能
　　6．6 等效大數據記錄檢驗
　　6．7 局部大勢檢測器
　　6．8 多元假設檢驗
　　參考文獻
　　習題
　　附錄6A 漸近等效檢驗――無多餘參數
　　附錄6B 漸近等效檢驗――多餘參數
　　附錄6C GLRT的漸近
　　附錄6D LMP檢驗的漸近檢測性能
　　附錄6E 局部優勢檢驗的另一種推導
　　附錄6F 廣義ML準則的推導
　第7章 具有未知參數的確定
　　7．1 引言
　　7．2 小結
　　7．3 信號建模和檢測性能
　　7．4 未知幅度
　　7．5 未知到達時間
　　7．6 正弦信號檢測
　　7．7 經典綫性模型
　　7．8 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄7A 能量檢測器的漸近性能
　　附錄7B 經典綫性模型GLRT的推導
　第8章 未知參數的信號
　　8．1 引言
　　8．2 小結
　　8．3 信號協方差不完全已知
　　8．4 大數據記錄的近似
　　8．5 弱信號檢測
　　8．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄8A 周期高斯過程PDF的推導
　第9章 未知噪聲參數
　　9．1 引言
　　9．2 小結
　　9．3 一般考慮
　　9．4 白高斯噪聲
　　9．5 有色WSS高斯噪聲
　　9．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄9A 推導對於σ2未知的經典綫性模型的
　　附錄9B 對具有未知噪聲參數的一般綫性模型的Rao檢驗
　　附錄9C 信號處理例子的漸近等效Rao檢驗
　0章 非高斯噪聲
　　10．1 引言
　　10．2 小結
　　10．3 非高斯噪聲的性質
　　10．4 已知確定
　　10．5 未知參數確定
　　10．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄10A NP檢測器對微弱信號的漸近性能
　　附錄10B IID非高斯噪聲中綫性模型信號的Rao檢驗
　1章 檢測器總結
　　11．1 引言
　　11．2 檢測方法
　　11．3 綫性模型
　　11．4 選擇一個檢測器
　　11．5 其他方法和其他參考教材
　　參考文獻
　2章 模型變化檢測
　　12．1 引言
　　12．2 小結
　　12．3 問題的描述
　　12．4 基本問題的擴展
　　12．5 多個變化時刻
　　12．6 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄12A 分段的通用動態規劃方法
　　附錄12B 動態規劃的MATLAB程序
　3章 復矢量擴展及陣列處理
　　13．1 引言
　　13．2 小結
　　13．3 已知
　　13．4 具有未知參數的
　　13．5 矢量觀測和
　　13．6 矢量觀測量的檢測器
　　13．7 大數據記錄的估計器-相關器
　　13．8 信號處理的例子
　　參考文獻
　　習題
　　附錄13A 復綫性模型GLRT的
　　附錄1 重要概念迴顧
　　附錄2 符號和縮寫術語錶

作者介紹

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（美）凱，美國羅德島大學電子與計算機工程係的教授，IEEE會士，信號處理領域專傢，曾發錶過大量論文與學術報告，並撰寫過多部著作。研究方嚮為頻譜分析、檢測和估計理論、統計信號處理。

文摘

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序言

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統計信號處理：估計與檢測理論 第一捲：估計理論 本書的第一捲深入探討瞭統計信號處理中的估計理論，為理解和應用信號處理技術奠定堅實的基礎。從基本概念齣發，循序漸進地引入瞭信號模型、觀測模型以及噪聲的影響。 1. 信號模型與觀測模型 捲一首先建立信號的統計模型。這包括對信號的概率分布、均值、方差等統計特性的描述。信號可以是確定性的，也可以是隨機的，而統計模型則能夠捕捉信號的隨機性。接著，我們引入觀測模型，描述瞭信號如何通過一個信道或係統被觀測到，以及觀測過程中引入的噪聲。觀測模型通常錶示為信號加上噪聲的形式，噪聲的統計特性對於後續的估計至關重要。 2. 參數估計 核心內容之一是參數估計。許多信號處理問題可以轉化為估計信號模型中的未知參數。例如，在通信係統中，可能需要估計信號的幅度、頻率或相位；在圖像處理中，可能需要估計圖像的亮度或對比度。本書介紹瞭多種參數估計方法： 矩估計 (Method of Moments): 這種方法通過匹配樣本矩與理論矩來估計參數。它簡單易懂，但可能不是最優的。 最大似然估計 (Maximum Likelihood Estimation, MLE): MLE 是一種廣泛使用且性能優越的估計方法。它選擇最有可能産生觀測數據的參數值。本書詳細闡述瞭 MLE 的原理、推導過程以及其漸近性質（如一緻性、漸近正態性和漸近有效性）。 最小均方誤差估計 (Minimum Mean Squared Error, MMSE): MMSE 估計的目標是最小化估計值與真實值之間的均方誤差。它通常需要知道信號和噪聲的聯閤概率分布。貝葉斯框架下的 MMSE 估計，特彆是綫性 MMSE 估計，在本書中得到瞭深入的探討。 貝葉斯估計 (Bayesian Estimation): 在貝葉斯框架下，參數被視為隨機變量，並具有先驗分布。通過引入觀測數據，更新先驗分布得到後驗分布。本書介紹瞭貝葉斯估計的各種形式，包括貝葉斯點估計（如後驗均值、後驗中位數、後驗眾數）以及貝葉斯區間估計。 3. 性能度量與界限 為瞭評價估計方法的優劣，本書引入瞭多種性能度量，如均方誤差 (MSE)、偏差 (Bias) 等。更重要的是，它深入探討瞭估計精度的理論界限： 剋拉美-羅界 (Cramér-Rao Bound, CRB): CRB 為任何無偏估計提供瞭估計方差的下界。本書詳細推導瞭 CRB，並討論瞭如何利用 CRB 來評估不同估計方法的性能。一個估計方法如果能達到 CRB，則被認為是漸近有效的。 貝葉斯剋拉美-羅界 (Bayesian Cramér-Rao Bound, BCRB): 針對貝葉斯估計，BCRB 提供瞭後驗方差的下界。 4. 擴展主題 除瞭上述核心內容，捲一還涵蓋瞭一些重要的擴展主題： 高斯信號與噪聲: 高斯分布在統計信號處理中扮演著核心角色。本書詳細分析瞭高斯信號和高斯噪聲下的估計問題，特彆是卡爾曼濾波器（Kalman Filter）及其變種。 卡爾曼濾波器: 卡爾曼濾波器是處理綫性係統和高斯噪聲下的最優估計器。本書詳細闡述瞭卡爾曼濾波器的遞推算法、其理論基礎以及在目標跟蹤、導航等領域的應用。 擴展卡爾曼濾波器 (Extended Kalman Filter, EKF) 和無跡卡爾曼濾波器 (Unscented Kalman Filter, UKF): 針對非綫性係統，本書介紹瞭 EKF 和 UKF 等近似卡爾曼濾波方法，它們在實際應用中至關重要。 模型選擇與模型辨識: 在實際應用中，準確的信號模型是有效估計的前提。本書簡要介紹瞭模型選擇和模型辨識的基本概念，以幫助讀者構建閤適的信號模型。 第二捲：檢測理論 第二捲聚焦於統計信號處理中的檢測理論，即如何從含有噪聲的觀測數據中判斷某個特定信號是否存在，或者區分不同的信號模型。 1. 二元檢測問題 捲二首先從最基本的二元檢測問題入手。在這種情況下，觀測數據可能來自兩個不同的假設： H₀ (零假設): 觀測數據僅包含噪聲。 H₁ (備擇假設): 觀測數據包含信號加上噪聲。 本書詳細介紹瞭不同準則下的最優檢測器： 最大似然比檢驗 (Maximum Likelihood Ratio Test, MLRT): MLRT 是最常用的檢測準則之一。它基於似然比（即在 H₁ 下的概率密度與在 H₀ 下的概率密度的比值）與一個閾值的比較來做齣決策。 最小最大後驗概率檢驗 (Minimum Probability of Error Test): 該準則旨在最小化整體的錯誤概率。 貝葉斯檢驗 (Bayes Test): 引入瞭錯誤代價，旨在最小化期望代價。 2. 性能分析 對於任何檢測器，其性能至關重要。本書深入分析瞭檢測器的性能度量： 概率密度函數 (Probability Density Functions, PDFs): 講解瞭在 H₀ 和 H₁ 下的觀測數據概率密度函數。 錯誤概率: 虛警概率 (Probability of False Alarm, P_FA): 當 H₀ 為真時，錯誤地判斷為 H₁ 的概率。 漏警概率 (Probability of Miss Detection, P_M): 當 H₁ 為真時，錯誤地判斷為 H₀ 的概率。 探測概率 (Probability of Detection, P_D): 當 H₁ 為真時，正確地判斷為 H₁ 的概率，即 P_D = 1 - P_M。 ROC 麯綫 (Receiver Operating Characteristic Curve): ROC 麯綫圖示瞭在不同閾值下，P_D 與 P_FA 之間的權衡關係。它提供瞭一種直觀的方式來評估檢測器的性能。 3. 多元檢測與參數估計的結閤 實際問題往往比簡單的二元檢測更復雜。本書還探討瞭更一般的情況： 多類檢測 (Multiple Hypothesis Testing): 當存在超過兩個可能的信號模型或假設時，需要進行多類檢測。 信號參數的估計與檢測: 許多檢測問題都與參數估計緊密相關。例如，檢測一個已知信號的存在，可能需要估計其到達時間或幅度。本書討論瞭如何在檢測的同時進行參數估計，以及參數不確定性對檢測性能的影響。 4. 擴展檢測技術 捲二還涵蓋瞭一些更高級和實用的檢測技術： 匹配濾波器 (Matched Filter): 對於已知信號在加性高斯白噪聲中的檢測，匹配濾波器是均方誤差最小的最優綫性濾波器，能夠最大化輸齣信噪比。本書詳細推導瞭匹配濾波器的結構和性能。 維納濾波器 (Wiener Filter): 維納濾波器是一種最優綫性濾波器，用於在噪聲存在的情況下估計信號。它可以通過最小化估計誤差的均方值來設計。當信號和噪聲是平穩的，並且它們的功率譜已知時，維納濾波器是最佳選擇。 信號存在性檢驗: 針對更復雜的信號模型，如未知幅度或相位的情況，本書介紹瞭相應的檢測方法，如能量檢測、功率譜檢測等。 雷達和聲納中的檢測: 通過具體的應用案例，如雷達方程和聲納方程，本書展示瞭檢測理論在實際工程中的應用，以及如何根據實際環境和目標特性來設計檢測係統。 總結 《統計信號處理：估計與檢測理論》這兩捲閤集，為讀者提供瞭一個全麵而深入的統計信號處理知識體係。從基礎的信號模型、參數估計方法，到復雜的檢測理論和濾波器設計，本書都以嚴謹的數學推導和清晰的邏輯講解，幫助讀者理解信號處理的本質，並能夠將其應用於各種實際問題。無論是對信號處理、通信、控製、機器學習還是其他相關領域的學生、研究人員或工程師而言，本書都將是一部不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“統計信號處理基礎—估計與檢測理論”引起瞭我極大的興趣。我從事的工作需要處理大量的傳感器數據，經常會遇到信號淹沒在噪聲中的情況，如何有效地從中提取齣有用的信息，或者判斷是否存在某個特定的信號，一直是我工作中的一大難題。我希望這本書能夠提供一套係統性的解決方案，讓我能夠理解其背後的數學原理和統計方法。我特彆關注“估計”和“檢測”這兩個詞，它們分彆代錶瞭對未知參數的推斷和對是否存在信號的判斷。這本書是否能夠詳細闡述相關的統計模型、決策理論以及各種估計和檢測方法的優劣呢？如果書中能包含一些具體的算法和實現思路，那就更好瞭。我期待它能幫助我提升解決實際問題的能力，讓我對信號處理的理解上升到一個新的颱階。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店看到這本書時，它的“經典譯叢”和“信息與通信技術”的標簽立刻吸引瞭我。我一直對通信技術背後的科學原理充滿好奇，尤其是在信息爆炸的時代，如何高效、準確地傳輸和處理信息，讓我覺得非常重要。而“統計信號處理基礎—估計與檢測理論”這個副標題，則讓我看到瞭深入理解通信係統核心機製的途徑。我希望這本書能帶我領略統計學在信號處理中的強大力量，理解概率論、隨機過程等理論如何被應用於分析和優化信號。我更期待它能詳細講解信號估計的各種方法，比如如何根據觀測到的信號來推斷未知參數，以及信號檢測的原理，比如如何判斷一個信號是否存在，並區分它與噪聲。如果這本書能提供一些實際應用案例，比如在雷達、聲納或者無綫通信中的應用，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有質感，純色的背景搭配沉穩的字體，給人一種專業又經典的印象。雖然我還沒來得及深入研讀，但僅僅是翻閱目錄，就足以讓我對信息與通信技術這個領域産生濃厚的興趣。我尤其關注到“統計信號處理基礎”這幾個字，這似乎是理解現代通信係統、圖像處理、甚至是人工智能背後原理的關鍵。而“估計與檢測理論”更是精準地觸及瞭我一直以來對數據分析和模式識彆的睏惑。我常常思考，在海量的數據中，如何纔能準確地提取齣有用的信息，又如何纔能有效地識彆齣目標信號，排除乾擾？這本書的標題暗示瞭它將深入探討這些核心問題，並提供一套係統化的理論框架。我期待它能帶領我從統計學的視角，理解信號的本質，掌握處理噪聲和不確定性的方法。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這種知識體係完整的圖書，尤其是像“信息與通信技術”這樣跨越多個學科的領域。這本書的“統計信號處理基礎”部分，聽起來就非常有吸引力。我一直覺得，很多現代科技，從手機通信到雷達探測，都離不開對信號的精確處理。而“估計與檢測理論”則像是這兩者之間的橋梁，它應該能幫助我們理解如何從看似雜亂的信號中“猜”齣真實的信息，或者“找齣”我們想要的目標。我希望這本書能夠深入淺齣地講解復雜的概念，用清晰的邏輯和圖示來輔助理解。如果它能涵蓋一些基礎的算法，例如卡爾曼濾波或者維納濾波的理論基礎，那就太棒瞭。這本書的厚度和內容量，讓我覺得可以花很長的時間去鑽研，去理解每一個公式背後的意義，去體會信號處理的精妙之處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量令人驚喜，紙張厚實，印刷清晰，而且是厚厚的一大本，完全閤集的形式，感覺性價比很高。我之前接觸過一些信號處理的入門書籍，但總覺得不夠深入，或者側重於具體的應用，缺乏理論上的支撐。而這套“經典譯叢”的名頭，以及“統計信號處理基礎”的副標題，讓我看到瞭它在這方麵有所突破的希望。我希望它能解釋清楚一些基礎概念，比如概率密度函數、似然比檢驗、最大似然估計等，並且能夠通過嚴謹的數學推導，讓我理解這些理論是如何建立起來的。如果書中能有一些經典的案例分析，或者與實際工程問題相結閤的講解，那就更好瞭。我非常期待能夠通過閱讀這本書，對信號估計和檢測的原理有一個更深刻、更係統的認識，為我日後在相關領域的研究打下堅實的基礎。