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

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276071

商品编码：29868342759

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍
作者：	（美）Steven M. Kay（S. M. 凯）
定价：	79.0
出版社：	电子工业出版社
出版日期：	2018-02-01
ISBN：	9787121276071
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	16开

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*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。

目录

目 录 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 PDF110 6.4.7 PSD114 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 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.

《信号的奥秘：从理论到应用的探索之旅》 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着我们与世界沟通的桥梁，是理解自然现象、驱动技术进步的基石。从微观世界的粒子波动，到宏观宇宙的射电波，再到现代通信网络中奔腾的数据流，信号是构成现实世界信息层面的核心要素。而对这些信号进行深入的理解、分析、处理和应用，正是“信号处理”这门学科的精髓所在。 本书，《信号的奥秘：从理论到应用的探索之旅》，正是为了带领读者走进信号处理的广阔天地而精心编撰。我们并非简单罗列枯燥的公式和抽象的理论，而是力图勾勒出一幅信号处理从基础概念到实际应用的宏大画卷，揭示隐藏在各种信号背后的规律，以及如何运用智慧和工具去驾驭它们，从而解决现实世界中的各种挑战。 第一章：信号的语言——理解信号的本质 万事万物皆有其“语言”，信号亦不例外。本章将作为我们探索之旅的起点，首先带领读者认识信号的“面貌”。我们将从最基本的信号类型入手，区分连续时间信号与离散时间信号，理解它们在数学模型上的差异，以及各自的应用场景。例如，模拟世界的声波、温度变化便是典型的连续时间信号，而数字相机捕捉的图像、传感器采样的数据则是离散时间信号。 接着，我们将深入探讨信号的常见特性，如周期性、奇偶性、能量与功率。理解信号的周期性有助于我们进行频谱分析，揭示信号的频率构成；分析信号的奇偶性则为我们简化某些数学运算提供了便利；而能量和功率的概念，更是判断信号强度和稳定性的重要指标，对信号的存储、传输和检测至关重要。 此外，本章还会介绍几种基本但极为重要的信号模型，如单位脉冲信号（delta函数）和单位阶跃信号。这些看似简单的信号，却是构建更复杂信号分析的基础，如同积木一样，可以组合出各种千变万化的信号。我们将通过直观的图形和形象的比喻，帮助读者建立对这些基本信号的深刻理解，为后续更复杂的理论学习打下坚实的基础。 第二章：频域的洞察——信号的“身份识别” 我们日常感知世界，往往是基于时间序列的，但许多信号的本质特征，却隐藏在它们的“频率成分”之中。想象一下，一首音乐，我们在时间轴上听到的是旋律的起伏，但在频域，我们能分辨出乐器的高低音、演唱者的音色，这是因为每个音符都对应着特定的频率。 本章将引领读者进入信号的“频域世界”，学习如何运用傅里叶变换这一强大的数学工具，将一个信号从时间域“翻译”到频率域。我们会详细介绍傅里叶级数（用于周期信号）和傅里叶变换（用于非周期信号）的原理，解释它们如何揭示信号中包含的各种频率成分及其对应的幅度与相位信息。 更重要的是，我们将探讨傅里叶变换的实际意义。通过频域分析，我们可以了解信号的带宽、主导频率、噪声成分等关键信息。这对于信号的滤波、压缩、以及识别信号源等应用至关重要。例如，在音频处理中，我们可以通过傅里叶变换去除背景噪声；在图像处理中，我们可以通过频域分析锐化图像或去除特定纹理。 除了经典的傅里叶变换，本章还会简要介绍短时傅里叶变换（STFT）的概念，它允许我们分析信号在不同时间段内的频率变化，这对于理解非平稳信号（例如语音信号）的特性至关重要。 第三章：信号的转换——从采样到重构 在数字时代，我们处理的绝大多数信号都经过了“采样”的过程，即将连续变化的模拟信号转化为离散的数字信号。这一过程是连接模拟世界与数字世界的桥梁，但同时也引入了新的挑战和可能性。 本章将聚焦于信号的采样与重构。我们将深入讲解奈奎斯特-香农采样定理，阐述采样率与信号带宽之间的关系，并解释为什么过采样或欠采样会导致不同的结果，特别是欠采样可能引起的“混叠”现象。理解采样定理是进行数字信号处理的前提。 接着，我们将介绍重构信号的方法，即如何根据采样后的离散数据，尽可能精确地恢复原始的连续信号。我们将讨论插值等基本技术，并展望更高级的重构算法。 此外，本章还会涉及信号的量化过程，即为采样后的信号幅值赋予离散的数值。量化误差是数字信号处理中不可避免的因素，理解量化误差的来源和影响，对于评估信号处理系统的性能至关重要。我们将介绍不同的量化策略，以及如何最小化量化误差。 第四章：滤波的艺术——信号的“净化”与“塑形” 信号在传输和处理过程中，常常会混入各种噪声，或者包含我们不希望保留的频率成分。滤波技术，就是一种用以“净化”和“塑形”信号的强大工具。 本章将全面介绍信号滤波的基本原理和常用方法。我们将区分低通滤波器（允许低频通过）、高通滤波器（允许高频通过）、带通滤波器（允许特定频段通过）和带阻滤波器（阻止特定频段通过）等不同类型的滤波器。 我们会深入探讨FIR（有限脉冲响应）滤波器和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计原理、优缺点以及它们在不同应用场景下的选择。通过具体的例子，读者将了解如何设计一个能够去除特定噪声的滤波器，或者提取信号中的特定频率成分。 此外，本章还会介绍自适应滤波器的概念，这类滤波器能够根据输入信号的特性自动调整其滤波参数，从而在复杂多变的信号环境中实现更优的滤波效果。自适应滤波器在噪声消除、回声消除等领域有着广泛的应用。 第五章：统计的视角——从随机信号中提取信息 现实世界中的许多信号，其本质是随机的，例如通信信道中的噪声、传感器采集的测量值、甚至某些生理信号。对于这些随机信号，传统的确定性分析方法往往难以奏效，我们需要借助统计学的工具来理解和处理它们。 本章将把读者的视野引向随机信号处理。我们将介绍随机变量、概率密度函数、期望值、方差等基本概念，并阐述它们在信号分析中的作用。 接着，我们将深入探讨随机过程，理解平稳性、相关性等重要特性。我们将介绍自相关函数和互相关函数，它们能够揭示随机信号自身的统计规律，以及不同信号之间的统计关系，这对于信号检测、系统辨识至关重要。 本章还将介绍几种重要的统计估计方法，例如最大似然估计和最小均方误差估计，以及它们在参数估计和信号恢复中的应用。此外，我们还会简要介绍卡尔曼滤波器，它是一种能够对含有噪声的动态系统进行最优估计的强大工具，在导航、跟踪等领域发挥着核心作用。 第六章：算法的实践——将理论转化为代码 再精妙的理论，也需要落地的算法来实现。本章将专注于信号处理算法的开发与实现，将前面章节所学的理论知识转化为可执行的计算机程序。 我们将介绍几种在信号处理领域具有广泛应用的基础算法，例如卷积算法（在时域实现滤波）、傅里叶变换的快速算法（FFT）及其在频域分析中的应用。我们将讨论这些算法的计算复杂度，以及如何在保证精度的前提下优化算法效率。 此外，本章还会介绍一些更高级的信号处理算法，例如自相关序列的计算、谱估计方法（如功率谱密度估计），以及一些典型的信号检测和识别算法。 在讲解算法的同时，我们还会强调算法的实用性。读者将了解到如何选择合适的算法来解决特定的信号处理问题，如何对算法的性能进行评估，以及如何在实际应用中进行算法的调优。我们鼓励读者通过编程实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第七章：应用的疆域——信号处理在世界中的足迹 信号处理的魅力在于其无处不在的应用。本章将带领读者领略信号处理技术如何在各个领域发挥着至关重要的作用，让抽象的理论变得鲜活。 我们将从通信系统入手，介绍信号调制解调、信道编码、多用户接入等技术，以及它们如何保证信息的高效、可靠传输。读者将了解到，手机通信、无线网络、卫星通信等现代通信的背后，都离不开信号处理的身影。 接着，我们将目光投向音频与语音处理，探讨语音识别、语音合成、音频压缩（如MP3）、噪声消除等技术。你会发现，智能音箱、语音助手、降噪耳机等产品，都受益于先进的信号处理算法。 在图像与视频处理领域，我们也将看到信号处理的强大力量。从图像增强、特征提取，到人脸识别、视频压缩（如H.264）、图像复原，信号处理技术支撑着我们看到的数字世界。 此外，本章还会触及生物医学信号处理（如心电图、脑电图分析）、雷达与声纳信号处理、地球物理信号处理等多个领域，展现信号处理技术解决复杂科学和工程问题的广泛能力。 结语 《信号的奥秘：从理论到应用的探索之旅》并非终点，而是读者踏入信号处理领域的起点。我们希望通过本书，激发读者对信号处理的兴趣，培养其分析和解决问题的能力，并为他们在电子、通信、计算机科学以及其他相关领域的研究和实践奠定坚实的基础。信号的海洋广阔而深邃，愿您在这场探索之旅中，有所收获，有所启发，最终成为驾驭信号、创造价值的杰出人才。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献也值得一提。我注意到书中列出了许多经典的文献和最新的研究成果，这表明作者在编写过程中做了大量的资料搜集和整合工作。对于想要深入研究某个特定主题的读者来说，这些参考文献无疑是非常宝贵的资源。它们能够帮助我找到更多相关的学术论文和技术报告，进一步拓展我的知识面。而且，这些参考文献的质量很高，能够保证我所学习到的知识是权威和前沿的。我计划在读完这本书之后，会仔细研究其中的参考文献，并深入学习其中提到的关键技术。我相信，这本书不仅能够为我提供一个坚实的基础，更能引导我走向更广阔的信号处理研究领域，为我的学术或职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻。在浏览目录的时候，我发现它涵盖了统计信号处理领域的许多重要分支，从基础的参数估计，到高级的自适应滤波、谱估计，再到更前沿的机器学习在信号处理中的应用，几乎无所不包。而且，在每一个分支下，它都进行了深入的探讨，不仅仅是点到为止，而是将相关的理论、算法和应用都进行了详细的介绍。这种全面的覆盖，让我感觉像是获得了一个完整的知识体系，能够帮助我建立起对整个领域的清晰认知。我尤其看重它在多个领域之间的联系和整合，它并没有将各个子领域孤立开来，而是强调它们之间的相互关联和应用。这种系统性的学习方法，能够帮助我更好地理解信号处理的整体框架，并灵活地运用不同领域的知识来解决问题。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了信号处理领域广阔的可能性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度是不小的，但这种挑战正是吸引我的地方。它并没有刻意地去回避那些核心的数学理论和复杂的推导，而是以一种负责任的态度，将它们一一呈现。我能感受到作者在编写这本书时，对于每一个公式、每一个证明都经过了深思熟虑，力求严谨和准确。当然，这意味着我需要投入大量的时间和精力去理解和消化。但是，正是这种深入的挑战，让我觉得学到的东西更加扎实，更加有价值。每一次攻克一个难题，都让我对统计信号处理的理解更上一层楼。这本书就像一个精心打磨的工具箱，里面装满了解决各种复杂信号处理问题的强大武器。我明白，要熟练运用这些武器，需要付出艰辛的努力，但这正是成长和进步的必经之路。我愿意付出这份努力，因为我知道，这本书能够给予我的，绝不仅仅是知识，更是解决实际问题的能力和信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够激发读者的好奇心和探索欲。这本书在这方面做得非常出色。在阅读过程中，我经常会遇到一些让我眼前一亮的概念或者算法，从而引发我深入研究的兴趣。作者的叙述方式，总是能够巧妙地将读者带入到问题的情境中，让我们主动去思考解决方案。例如，在介绍某个经典算法时，作者会先提出一个实际的信号处理难题，然后逐步引入算法来解决这个问题。这种“问题驱动”的学习方式，比枯燥的理论灌输更加有效。它能够让我清晰地看到算法的价值和意义，从而更有动力去学习和掌握它。我相信，通过这本书的学习，我不仅能够掌握统计信号处理的理论和算法，更能够培养出解决未知问题的能力和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术气息，又不失生动和启发性。在阅读的过程中，我并没有感受到传统教材那种枯燥乏味的陈述，反而像是与一位经验丰富的工程师在进行一场深入的技术交流。作者在讲解复杂算法时，会不时穿插一些实际应用的案例，或者用一些生动形象的比喻来解释抽象的概念。这种“接地气”的写作方式，极大地拉近了书本与读者之间的距离，让原本可能令人望而生畏的数学公式和理论变得亲切起来。我尤其喜欢作者在讲解一些经典算法的推导过程中，会回顾其历史背景和发展脉络，这不仅让我知其然，更让我知其所以然。通过了解这些算法的演进，我对它们的设计思想和适用范围有了更深刻的认识。这种深入浅出的讲解方式，让我能够更轻松地吸收书中的知识，并将其内化为自己的理解。我坚信，通过这样一种引人入胜的方式学习，我能够更有效地掌握这些统计信号处理的精髓，并将其灵活运用到我的实际工作中，解决更复杂的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点在于其对“算法开发”的侧重。很多信号处理的书籍，在讲解完理论之后，往往就戛然而止，留给读者大量的空白去自行实现。但这本书不同，它在介绍理论的同时，还详细阐述了如何将这些理论转化为实际可用的算法，甚至会提供一些实现上的建议和技巧。这一点对于我这样的开发者来说，简直是太及时了！我一直苦于将学到的理论知识与实际编程实现之间存在鸿沟，而这本书恰恰弥补了这一不足。它不仅教会我“是什么”，更教会我“怎么做”。我非常期待书中关于“实用算法开发”的部分，希望能从中学习到更多关于代码实现、性能优化以及实际应用中的常见问题和解决方案。我相信，通过这本书的指导，我能够更快地将理论知识转化为可执行的代码，从而在我的项目开发中取得更大的进展，提升我的专业技能水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图也是我非常欣赏的一点。虽然它是一本技术性很强的书籍，但并没有因此牺牲阅读体验。字体清晰，间距适中，长时间阅读也不会感到疲劳。更重要的是，书中大量的图表和示意图，极大地帮助我理解了那些抽象的数学概念。很多时候，一个精妙的图示比冗长的文字描述更能直观地传达信息。例如，在解释某些复杂的统计模型时，书中通过精美的图形化展示，让我瞬间茅塞顿开，那些原本模糊不清的原理变得清晰可见。这种“可视化”的学习方式，对于我们这些需要将理论转化为工程实践的读者来说，简直是福音。我一直认为，好的教材不仅要传授知识，更要教会读者如何去理解知识，而这本书无疑在这方面做得非常出色。它不仅仅是一本工具书，更像是一位循循善诱的老师，用最直观、最易懂的方式引领我一步步走向信号处理的殿堂。我对书中即将遇到的算法和模型充满了好奇，相信这些精心设计的图表会成为我学习过程中的得力助手，帮助我更扎实地掌握这些宝贵的知识。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》的那一刻，我就感觉沉甸甸的，不仅仅是书本本身的厚度，更是其中蕴含的知识的厚重感。这本书的封面设计简洁大方，书名清晰醒目，一看就知道是专注于核心技术的硬核读物。我之前在信号处理领域有过一些初步的学习，但总感觉缺乏系统性，特别是涉及到算法开发方面，更是摸不着门道。市面上有很多教材，但要么过于理论化，要么就太过于碎片化，很难找到一本能够兼顾理论深度和实践可操作性的书籍。当我翻开这本书的时候，我首先被它的章节划分所吸引。它并没有像很多教材那样，把所有的概念一股脑地堆砌在一起，而是非常有条理地将复杂的统计信号处理知识分解成易于理解的部分。特别是“实用算法开发”这几个字，让我看到了它与众不同的定位——它不是仅仅停留在概念的讲解，而是着眼于如何将这些理论转化为实际可用的算法。这一点对于我这样的读者来说尤为重要，因为我希望能够学到能够实际应用的技能，而不是仅仅停留在纸上谈兵的阶段。我迫不及待地想要深入书中，去探索那些能够解决实际问题的强大算法，希望能借此提升我在信号处理领域的研发能力，为我的电子与通信工作带来实质性的突破。这本书的出现，无疑为我指明了一个更清晰的学习方向，让我对未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》这本书，对于任何从事信号处理、通信工程以及相关领域的研究和开发人员来说，都无疑是一部不容错过的宝藏。它不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够帮助我们提升专业能力、解决实际问题的得力助手。我对于这本书的期待非常高，我相信它会成为我在信号处理领域学习和工作的重要参考。我迫不及待地想要深入其中，去探索那些充满智慧的算法和深刻的理论，并将其应用到我的实际工作中，为我的专业发展带来新的机遇和突破。这本书的到来，标志着我信号处理学习之路上的一次重要升级，我为此感到无比兴奋和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性体现在许多细节之处。在讲解算法时，作者经常会给出一些关于算法复杂度、收敛性以及在不同噪声环境下性能表现的分析。这些细节对于实际工程应用来说至关重要，能够帮助我们做出更明智的算法选择，并预估算法在实际系统中的表现。此外，书中还包含了一些关于算法性能评估的建议，以及如何进行参数调优的技巧。这些宝贵的经验，是单纯的理论学习无法获得的。我感觉作者在编写这本书时，充分考虑到了读者的实际需求，将理论与实践紧密结合。我尤其期待书中能够提供一些代码示例或者伪代码，这样我就可以直接将学到的算法应用到我的项目中，大大缩短开发周期。这本书就像是一位经验丰富的导师，不仅传授知识，更分享经验，让我能够少走弯路，更快地掌握核心技术。