統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 統計信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 算法開發
• MATLAB
• 自適應濾波
• 譜估計
• 小波分析
• 數字信號處理

店鋪： 藍調圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276071

商品編碼：29868342759

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.

《信號的奧秘：從理論到應用的探索之旅》 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們承載著我們與世界溝通的橋梁，是理解自然現象、驅動技術進步的基石。從微觀世界的粒子波動，到宏觀宇宙的射電波，再到現代通信網絡中奔騰的數據流，信號是構成現實世界信息層麵的核心要素。而對這些信號進行深入的理解、分析、處理和應用，正是“信號處理”這門學科的精髓所在。 本書，《信號的奧秘：從理論到應用的探索之旅》，正是為瞭帶領讀者走進信號處理的廣闊天地而精心編撰。我們並非簡單羅列枯燥的公式和抽象的理論，而是力圖勾勒齣一幅信號處理從基礎概念到實際應用的宏大畫捲，揭示隱藏在各種信號背後的規律，以及如何運用智慧和工具去駕馭它們，從而解決現實世界中的各種挑戰。 第一章：信號的語言——理解信號的本質 萬事萬物皆有其“語言”，信號亦不例外。本章將作為我們探索之旅的起點，首先帶領讀者認識信號的“麵貌”。我們將從最基本的信號類型入手，區分連續時間信號與離散時間信號，理解它們在數學模型上的差異，以及各自的應用場景。例如，模擬世界的聲波、溫度變化便是典型的連續時間信號，而數字相機捕捉的圖像、傳感器采樣的數據則是離散時間信號。 接著，我們將深入探討信號的常見特性，如周期性、奇偶性、能量與功率。理解信號的周期性有助於我們進行頻譜分析，揭示信號的頻率構成；分析信號的奇偶性則為我們簡化某些數學運算提供瞭便利；而能量和功率的概念，更是判斷信號強度和穩定性的重要指標，對信號的存儲、傳輸和檢測至關重要。 此外，本章還會介紹幾種基本但極為重要的信號模型，如單位脈衝信號（delta函數）和單位階躍信號。這些看似簡單的信號，卻是構建更復雜信號分析的基礎，如同積木一樣，可以組閤齣各種韆變萬化的信號。我們將通過直觀的圖形和形象的比喻，幫助讀者建立對這些基本信號的深刻理解，為後續更復雜的理論學習打下堅實的基礎。 第二章：頻域的洞察——信號的“身份識彆” 我們日常感知世界，往往是基於時間序列的，但許多信號的本質特徵，卻隱藏在它們的“頻率成分”之中。想象一下，一首音樂，我們在時間軸上聽到的是鏇律的起伏，但在頻域，我們能分辨齣樂器的高低音、演唱者的音色，這是因為每個音符都對應著特定的頻率。 本章將引領讀者進入信號的“頻域世界”，學習如何運用傅裏葉變換這一強大的數學工具，將一個信號從時間域“翻譯”到頻率域。我們會詳細介紹傅裏葉級數（用於周期信號）和傅裏葉變換（用於非周期信號）的原理，解釋它們如何揭示信號中包含的各種頻率成分及其對應的幅度與相位信息。 更重要的是，我們將探討傅裏葉變換的實際意義。通過頻域分析，我們可以瞭解信號的帶寬、主導頻率、噪聲成分等關鍵信息。這對於信號的濾波、壓縮、以及識彆信號源等應用至關重要。例如，在音頻處理中，我們可以通過傅裏葉變換去除背景噪聲；在圖像處理中，我們可以通過頻域分析銳化圖像或去除特定紋理。 除瞭經典的傅裏葉變換，本章還會簡要介紹短時傅裏葉變換（STFT）的概念，它允許我們分析信號在不同時間段內的頻率變化，這對於理解非平穩信號（例如語音信號）的特性至關重要。 第三章：信號的轉換——從采樣到重構 在數字時代，我們處理的絕大多數信號都經過瞭“采樣”的過程，即將連續變化的模擬信號轉化為離散的數字信號。這一過程是連接模擬世界與數字世界的橋梁，但同時也引入瞭新的挑戰和可能性。 本章將聚焦於信號的采樣與重構。我們將深入講解奈奎斯特-香農采樣定理，闡述采樣率與信號帶寬之間的關係，並解釋為什麼過采樣或欠采樣會導緻不同的結果，特彆是欠采樣可能引起的“混疊”現象。理解采樣定理是進行數字信號處理的前提。 接著，我們將介紹重構信號的方法，即如何根據采樣後的離散數據，盡可能精確地恢復原始的連續信號。我們將討論插值等基本技術，並展望更高級的重構算法。 此外，本章還會涉及信號的量化過程，即為采樣後的信號幅值賦予離散的數值。量化誤差是數字信號處理中不可避免的因素，理解量化誤差的來源和影響，對於評估信號處理係統的性能至關重要。我們將介紹不同的量化策略，以及如何最小化量化誤差。 第四章：濾波的藝術——信號的“淨化”與“塑形” 信號在傳輸和處理過程中，常常會混入各種噪聲，或者包含我們不希望保留的頻率成分。濾波技術，就是一種用以“淨化”和“塑形”信號的強大工具。 本章將全麵介紹信號濾波的基本原理和常用方法。我們將區分低通濾波器（允許低頻通過）、高通濾波器（允許高頻通過）、帶通濾波器（允許特定頻段通過）和帶阻濾波器（阻止特定頻段通過）等不同類型的濾波器。 我們會深入探討FIR（有限脈衝響應）濾波器和IIR（無限脈衝響應）濾波器的設計原理、優缺點以及它們在不同應用場景下的選擇。通過具體的例子，讀者將瞭解如何設計一個能夠去除特定噪聲的濾波器，或者提取信號中的特定頻率成分。 此外，本章還會介紹自適應濾波器的概念，這類濾波器能夠根據輸入信號的特性自動調整其濾波參數，從而在復雜多變的信號環境中實現更優的濾波效果。自適應濾波器在噪聲消除、迴聲消除等領域有著廣泛的應用。 第五章：統計的視角——從隨機信號中提取信息 現實世界中的許多信號，其本質是隨機的，例如通信信道中的噪聲、傳感器采集的測量值、甚至某些生理信號。對於這些隨機信號，傳統的確定性分析方法往往難以奏效，我們需要藉助統計學的工具來理解和處理它們。 本章將把讀者的視野引嚮隨機信號處理。我們將介紹隨機變量、概率密度函數、期望值、方差等基本概念，並闡述它們在信號分析中的作用。 接著，我們將深入探討隨機過程，理解平穩性、相關性等重要特性。我們將介紹自相關函數和互相關函數，它們能夠揭示隨機信號自身的統計規律，以及不同信號之間的統計關係，這對於信號檢測、係統辨識至關重要。 本章還將介紹幾種重要的統計估計方法，例如最大似然估計和最小均方誤差估計，以及它們在參數估計和信號恢復中的應用。此外，我們還會簡要介紹卡爾曼濾波器，它是一種能夠對含有噪聲的動態係統進行最優估計的強大工具，在導航、跟蹤等領域發揮著核心作用。 第六章：算法的實踐——將理論轉化為代碼 再精妙的理論，也需要落地的算法來實現。本章將專注於信號處理算法的開發與實現，將前麵章節所學的理論知識轉化為可執行的計算機程序。 我們將介紹幾種在信號處理領域具有廣泛應用的基礎算法，例如捲積算法（在時域實現濾波）、傅裏葉變換的快速算法（FFT）及其在頻域分析中的應用。我們將討論這些算法的計算復雜度，以及如何在保證精度的前提下優化算法效率。 此外，本章還會介紹一些更高級的信號處理算法，例如自相關序列的計算、譜估計方法（如功率譜密度估計），以及一些典型的信號檢測和識彆算法。 在講解算法的同時，我們還會強調算法的實用性。讀者將瞭解到如何選擇閤適的算法來解決特定的信號處理問題，如何對算法的性能進行評估，以及如何在實際應用中進行算法的調優。我們鼓勵讀者通過編程實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第七章：應用的疆域——信號處理在世界中的足跡 信號處理的魅力在於其無處不在的應用。本章將帶領讀者領略信號處理技術如何在各個領域發揮著至關重要的作用，讓抽象的理論變得鮮活。 我們將從通信係統入手，介紹信號調製解調、信道編碼、多用戶接入等技術，以及它們如何保證信息的高效、可靠傳輸。讀者將瞭解到，手機通信、無綫網絡、衛星通信等現代通信的背後，都離不開信號處理的身影。 接著，我們將目光投嚮音頻與語音處理，探討語音識彆、語音閤成、音頻壓縮（如MP3）、噪聲消除等技術。你會發現，智能音箱、語音助手、降噪耳機等産品，都受益於先進的信號處理算法。 在圖像與視頻處理領域，我們也將看到信號處理的強大力量。從圖像增強、特徵提取，到人臉識彆、視頻壓縮（如H.264）、圖像復原，信號處理技術支撐著我們看到的數字世界。 此外，本章還會觸及生物醫學信號處理（如心電圖、腦電圖分析）、雷達與聲納信號處理、地球物理信號處理等多個領域，展現信號處理技術解決復雜科學和工程問題的廣泛能力。 結語 《信號的奧秘：從理論到應用的探索之旅》並非終點，而是讀者踏入信號處理領域的起點。我們希望通過本書，激發讀者對信號處理的興趣，培養其分析和解決問題的能力，並為他們在電子、通信、計算機科學以及其他相關領域的研究和實踐奠定堅實的基礎。信號的海洋廣闊而深邃，願您在這場探索之旅中，有所收獲，有所啓發，最終成為駕馭信號、創造價值的傑齣人纔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖也是我非常欣賞的一點。雖然它是一本技術性很強的書籍，但並沒有因此犧牲閱讀體驗。字體清晰，間距適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。更重要的是，書中大量的圖錶和示意圖，極大地幫助我理解瞭那些抽象的數學概念。很多時候，一個精妙的圖示比冗長的文字描述更能直觀地傳達信息。例如，在解釋某些復雜的統計模型時，書中通過精美的圖形化展示，讓我瞬間茅塞頓開，那些原本模糊不清的原理變得清晰可見。這種“可視化”的學習方式，對於我們這些需要將理論轉化為工程實踐的讀者來說，簡直是福音。我一直認為，好的教材不僅要傳授知識，更要教會讀者如何去理解知識，而這本書無疑在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是一本工具書，更像是一位循循善誘的老師，用最直觀、最易懂的方式引領我一步步走嚮信號處理的殿堂。我對書中即將遇到的算法和模型充滿瞭好奇，相信這些精心設計的圖錶會成為我學習過程中的得力助手，幫助我更紮實地掌握這些寶貴的知識。

評分☆☆☆☆☆

拿到《統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III） 電子與通信 書籍》的那一刻，我就感覺沉甸甸的，不僅僅是書本本身的厚度，更是其中蘊含的知識的厚重感。這本書的封麵設計簡潔大方，書名清晰醒目，一看就知道是專注於核心技術的硬核讀物。我之前在信號處理領域有過一些初步的學習，但總感覺缺乏係統性，特彆是涉及到算法開發方麵，更是摸不著門道。市麵上有很多教材，但要麼過於理論化，要麼就太過於碎片化，很難找到一本能夠兼顧理論深度和實踐可操作性的書籍。當我翻開這本書的時候，我首先被它的章節劃分所吸引。它並沒有像很多教材那樣，把所有的概念一股腦地堆砌在一起，而是非常有條理地將復雜的統計信號處理知識分解成易於理解的部分。特彆是“實用算法開發”這幾個字，讓我看到瞭它與眾不同的定位——它不是僅僅停留在概念的講解，而是著眼於如何將這些理論轉化為實際可用的算法。這一點對於我這樣的讀者來說尤為重要，因為我希望能夠學到能夠實際應用的技能，而不是僅僅停留在紙上談兵的階段。我迫不及待地想要深入書中，去探索那些能夠解決實際問題的強大算法，希望能藉此提升我在信號處理領域的研發能力，為我的電子與通信工作帶來實質性的突破。這本書的齣現，無疑為我指明瞭一個更清晰的學習方嚮，讓我對未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於其對“算法開發”的側重。很多信號處理的書籍，在講解完理論之後，往往就戛然而止，留給讀者大量的空白去自行實現。但這本書不同，它在介紹理論的同時，還詳細闡述瞭如何將這些理論轉化為實際可用的算法，甚至會提供一些實現上的建議和技巧。這一點對於我這樣的開發者來說，簡直是太及時瞭！我一直苦於將學到的理論知識與實際編程實現之間存在鴻溝，而這本書恰恰彌補瞭這一不足。它不僅教會我“是什麼”，更教會我“怎麼做”。我非常期待書中關於“實用算法開發”的部分，希望能從中學習到更多關於代碼實現、性能優化以及實際應用中的常見問題和解決方案。我相信，通過這本書的指導，我能夠更快地將理論知識轉化為可執行的代碼，從而在我的項目開發中取得更大的進展，提升我的專業技能水平。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，應該能夠激發讀者的好奇心和探索欲。這本書在這方麵做得非常齣色。在閱讀過程中，我經常會遇到一些讓我眼前一亮的概念或者算法，從而引發我深入研究的興趣。作者的敘述方式，總是能夠巧妙地將讀者帶入到問題的情境中，讓我們主動去思考解決方案。例如，在介紹某個經典算法時，作者會先提齣一個實際的信號處理難題，然後逐步引入算法來解決這個問題。這種“問題驅動”的學習方式，比枯燥的理論灌輸更加有效。它能夠讓我清晰地看到算法的價值和意義，從而更有動力去學習和掌握它。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠掌握統計信號處理的理論和算法，更能夠培養齣解決未知問題的能力和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用性體現在許多細節之處。在講解算法時，作者經常會給齣一些關於算法復雜度、收斂性以及在不同噪聲環境下性能錶現的分析。這些細節對於實際工程應用來說至關重要，能夠幫助我們做齣更明智的算法選擇，並預估算法在實際係統中的錶現。此外，書中還包含瞭一些關於算法性能評估的建議，以及如何進行參數調優的技巧。這些寶貴的經驗，是單純的理論學習無法獲得的。我感覺作者在編寫這本書時，充分考慮到瞭讀者的實際需求，將理論與實踐緊密結閤。我尤其期待書中能夠提供一些代碼示例或者僞代碼，這樣我就可以直接將學到的算法應用到我的項目中，大大縮短開發周期。這本書就像是一位經驗豐富的導師，不僅傳授知識，更分享經驗，讓我能夠少走彎路，更快地掌握核心技術。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《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，對於任何從事信號處理、通信工程以及相關領域的研究和開發人員來說，都無疑是一部不容錯過的寶藏。它不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠幫助我們提升專業能力、解決實際問題的得力助手。我對於這本書的期待非常高，我相信它會成為我在信號處理領域學習和工作的重要參考。我迫不及待地想要深入其中，去探索那些充滿智慧的算法和深刻的理論，並將其應用到我的實際工作中，為我的專業發展帶來新的機遇和突破。這本書的到來，標誌著我信號處理學習之路上的一次重要升級，我為此感到無比興奮和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，既有嚴謹的學術氣息，又不失生動和啓發性。在閱讀的過程中，我並沒有感受到傳統教材那種枯燥乏味的陳述，反而像是與一位經驗豐富的工程師在進行一場深入的技術交流。作者在講解復雜算法時，會不時穿插一些實際應用的案例，或者用一些生動形象的比喻來解釋抽象的概念。這種“接地氣”的寫作方式，極大地拉近瞭書本與讀者之間的距離，讓原本可能令人望而生畏的數學公式和理論變得親切起來。我尤其喜歡作者在講解一些經典算法的推導過程中，會迴顧其曆史背景和發展脈絡，這不僅讓我知其然，更讓我知其所以然。通過瞭解這些算法的演進，我對它們的設計思想和適用範圍有瞭更深刻的認識。這種深入淺齣的講解方式，讓我能夠更輕鬆地吸收書中的知識，並將其內化為自己的理解。我堅信，通過這樣一種引人入勝的方式學習，我能夠更有效地掌握這些統計信號處理的精髓，並將其靈活運用到我的實際工作中，解決更復雜的技術難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我印象深刻。在瀏覽目錄的時候，我發現它涵蓋瞭統計信號處理領域的許多重要分支，從基礎的參數估計，到高級的自適應濾波、譜估計，再到更前沿的機器學習在信號處理中的應用，幾乎無所不包。而且，在每一個分支下，它都進行瞭深入的探討，不僅僅是點到為止，而是將相關的理論、算法和應用都進行瞭詳細的介紹。這種全麵的覆蓋，讓我感覺像是獲得瞭一個完整的知識體係，能夠幫助我建立起對整個領域的清晰認知。我尤其看重它在多個領域之間的聯係和整閤，它並沒有將各個子領域孤立開來，而是強調它們之間的相互關聯和應用。這種係統性的學習方法，能夠幫助我更好地理解信號處理的整體框架，並靈活地運用不同領域的知識來解決問題。這本書無疑為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭信號處理領域廣闊的可能性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的難度是不小的，但這種挑戰正是吸引我的地方。它並沒有刻意地去迴避那些核心的數學理論和復雜的推導，而是以一種負責任的態度，將它們一一呈現。我能感受到作者在編寫這本書時，對於每一個公式、每一個證明都經過瞭深思熟慮，力求嚴謹和準確。當然，這意味著我需要投入大量的時間和精力去理解和消化。但是，正是這種深入的挑戰，讓我覺得學到的東西更加紮實，更加有價值。每一次攻剋一個難題，都讓我對統計信號處理的理解更上一層樓。這本書就像一個精心打磨的工具箱，裏麵裝滿瞭解決各種復雜信號處理問題的強大武器。我明白，要熟練運用這些武器，需要付齣艱辛的努力，但這正是成長和進步的必經之路。我願意付齣這份努力，因為我知道，這本書能夠給予我的，絕不僅僅是知識，更是解決實際問題的能力和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻也值得一提。我注意到書中列齣瞭許多經典的文獻和最新的研究成果，這錶明作者在編寫過程中做瞭大量的資料搜集和整閤工作。對於想要深入研究某個特定主題的讀者來說，這些參考文獻無疑是非常寶貴的資源。它們能夠幫助我找到更多相關的學術論文和技術報告，進一步拓展我的知識麵。而且，這些參考文獻的質量很高，能夠保證我所學習到的知識是權威和前沿的。我計劃在讀完這本書之後，會仔細研究其中的參考文獻，並深入學習其中提到的關鍵技術。我相信，這本書不僅能夠為我提供一個堅實的基礎，更能引導我走嚮更廣闊的信號處理研究領域，為我的學術或職業生涯打下堅實的基礎。