統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III) (美)Steven M. Kay(S. M. pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

美Steven M. KayS. M. 凱 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 統計信號處理
• 自適應濾波
• 譜估計
• 檢測理論
• 估計理論
• 隨機過程
• 算法開發
• MATLAB
• Kay

店鋪： 煜城弘毅圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276071

商品編碼：30104636755

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III)	作者	(美)Steven M. Kay(S. M. 凱)
定價	79.00元	齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121276071	齣版日期	2018-02-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

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。本書首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重點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。

作者簡介

Steven M. Kay：美國Rhode Island大學電子工程係的教授、信號處理領域的專傢，曾經發錶過大量的論文與學術報告，並且撰寫過多部著作。Kay博士緻力於頻譜分析、檢測和估計理論、統計信號處理等領域的研究工作。他是IEEE會士，曾經負責過IEEE聲學、語音、信號處理委員會的頻譜估計與建模領域的工作。 羅鵬飛，國防科學技術大學電子科學與工程學院，教授，博導。“信號處理係列課程教學團隊”，團隊帶頭人；“信號分析與處理”國傢精品課程和國傢資源共享課，課程負責人；“統計信號處理”研究生MOOC課程建設，項目負責人。

目錄

目 錄 部分 方法論與通用方法 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 綫性與非綫性確定模型37 3.4 參數已知的確定(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(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47 3.6 具有已知PDF的信號(類型3)49 3.6.1 一般考慮49 3.6.2 正弦模型—零均值51 3.6.3 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的模型53 3.7 PDF具有未知參數的信號(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 相位正弦噪聲74 4.8 小結75 參考文獻76 附錄4A 過程的概念和公式76 附錄4B 高斯過程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.4 數學模型145 7B.5 算法描述145 7B.6 算法實現146 7B.7 MATLAB實現146 7B.8 計算機産生數據的性能147 7B.9 現場數據的性能149 7B.10 強/弱關係149 7B.11 參考文獻149 7B.12 支持材料150 附錄7C 練習解答153 第8章 使用大定理的佳方法155 8.1 引言155 8.2 大定理156 8.2.1 參數估計156 8.2.2 檢測161 8.2.3 分類163 8.3 綫性模型的佳算法165 8.3.1 參數估計166 8.3.2 檢測167 8.3.3 分類168 8.4 利用理論導齣新結論169 8.5 實用佳方法170 8.5.1 參數估計：大似然估計171 8.5.2 檢測172 8.5.3 分類173 8.6 所學內容173 參考文獻173 附錄8A 參數估計的一些分析174 8A.1 經典方法174 8A.2 貝葉斯方法176 附錄8B 練習解答177 第二部分 特 定 算 法 第9章 估計算法182 9.1 引言182 9.2 信號信息的提取182 9.3 噪聲/乾擾時的信號增強199 參考文獻206 附錄9A 練習解答207 0章 檢測算法209 10.1 引言209 10.2 已知信號形式(已知信號)210 10.3 未知信號形式(信號)215 10.4 未知信號參數(部分已知信號)218 參考文獻224 附錄10A 練習解答224 1章 譜估計226 11.1 引言226 11.2 非參量(傅裏葉)方法227 11.3 參量(基於模型)譜分析232 11.3.1 AR模型階數的估計237 11.4 時變功率譜密度238 參考文獻238 附錄11A 傅裏葉譜分析及濾波238 附錄11B 補零及精度問題240 附錄11C 練習解答241 第三部分 實 例 擴 展 2章 復數據擴展244 12.1 引言244 12.2 復信號247 12.3 復噪聲247 12.3.1 復變量247 12.3.2 復矢量248 12.3.3 復過程249 12.4 復小均方及綫性模型251 12.5 復數據的算法擴展252 12.5.1 復數據的估計252 12.5.2 復數據的檢測258 12.5.3 復數據的譜估計261 12.6 其他擴展263 12.7 章節總結264 參考文獻264 附錄12A 練習解答264 第四部分 真 實 應 用 3章 案例—統計問題270 13.1 引言270 13.2 估計問題—雷達多普勒中心頻率270 13.3 已學內容277 參考文獻278 附錄13A AR功率譜密度的3 dB帶寬278 附錄13B 練習解答279 4章 案例研究—檢測問題280 14.1 引言280 14.2 估計問題—磁信號檢測280 14.3 已學內容290 參考文獻291 附錄14A 練習解答291 5章 案例研究—譜估計問題292 15.1 引言292 15.2 提取肌肉噪聲294 15.3 肌肉噪聲的譜分析296 15.4 改善ECG波形297 15.5 已學內容299 參考文獻299 附錄15A 練習解答299 附錄A 符號和縮寫術語錶301 附錄B MATLAB簡要介紹305 附錄C 隨書光盤內容的描述 309

編輯推薦

文摘

序言

《信號的智慧：解密數據背後的規律》 在這紛繁復雜的信息時代，數據如同奔騰不息的河流，裹挾著海量的資訊。然而，這些原始的數據往往顯得雜亂無章，難以直接洞察其內在的價值。我們迫切需要一種方法，能夠穿透錶象，捕捉潛藏於信號之中的深刻規律，從而理解世界、預測未來、優化決策。《信號的智慧：解密數據背後的規律》正是這樣一本緻力於揭示數據奧秘、賦能實用分析的指南。 本書並非一本孤立的理論堆砌之作，而是以解決實際問題為導嚮，將抽象的數學工具與生動的工程實踐緊密結閤。它旨在為讀者提供一套係統而全麵的分析框架，幫助他們掌握從信號的提取、處理到特徵挖掘、模型構建的全過程。通過深入淺齣的講解和豐富詳實的案例，本書將帶領讀者走進一個充滿智慧的信號世界，領略數據分析的無窮魅力。 第一篇：信號的本質與捕捉——探尋信息的源頭 在開始數據之旅之前，我們必須首先理解信號的本質。信號不僅僅是電流的波動、聲波的振動，更是信息傳遞的載體。本書的開篇，將帶領讀者從最基礎的概念齣發，深入理解各種信號的類型——從確定性信號到隨機信號，從連續時間信號到離散時間信號，以及它們在不同領域的錶現形式。我們將探討信號的數學描述，例如如何用函數來精確刻畫信號的動態變化，理解傅裏葉變換等關鍵工具在信號分解中的作用，從而將復雜的信號拆解為更易於理解的組成部分。 更重要的是，本書將聚焦於信號的實際捕捉過程。在真實世界中，我們如何獲得我們想要分析的信號？這離不開傳感器、采樣器等關鍵設備。我們將詳細講解信號采樣定理，闡釋為何需要以特定的速率采集信號，以及采樣過程中可能齣現的混疊現象及其規避方法。讀者將瞭解到，即使是最精密的測量儀器，其工作原理和局限性也需要被深刻理解，纔能確保獲取到的信號數據的準確性和代錶性。此外，本書還將探討噪聲的普遍存在及其對信號的影響，引入諸如信噪比等概念，為後續的信號增強和去噪處理奠定基礎。 第二篇：信號的清洗與增強——讓信息煥發生機 原始捕獲的信號往往充滿瞭各種“雜質”：測量誤差、環境乾擾、設備局限性等，這些都可能嚴重影響我們對信號的理解和後續的分析。因此，信號的清洗與增強是至關重要的一步，它如同為一幅模糊的照片進行清晰化處理，讓隱藏在畫麵中的細節得以重現。《信號的智慧》將係統地介紹各種實用的信號預處理技術。 我們將深入研究濾波器的工作原理，從最基本的低通、高通、帶通濾波器，到更復雜的自適應濾波器。讀者將理解不同類型濾波器的設計原理、適用場景以及它們如何有效地抑製特定頻率範圍內的噪聲，或凸顯齣信號中的關鍵頻率成分。本書將不僅僅停留在理論層麵，更會提供實現這些濾波器的具體算法和代碼示例，讓讀者能夠親手實踐，體驗信號質量的顯著提升。 除瞭濾波，本書還將介紹其他重要的信號增強技術。例如，如何利用信號的時域和頻域特性來識彆和移除異常值，如何通過信號重構技術來填補丟失的數據片段，以及如何利用信號的平滑算法來消除微小的波動，揭示潛在的趨勢。我們將通過一係列精心設計的實例，展示這些技術如何被應用於改善語音信號的清晰度、增強醫學影像的細節、或者優化傳感器數據的準確性。 第三篇：信號的特徵挖掘——解鎖數據深層含義 清洗過的信號隻是原材料，真正的智慧蘊藏在信號的深層特徵之中。《信號的智慧》將帶領讀者進入信號特徵挖掘的精彩世界，學習如何從看似簡單的信號波形中提取齣具有辨識度和信息量的關鍵指標。 本書將係統介紹各種經典的信號特徵提取方法。在時域，我們將學習如何計算信號的均值、方差、峰值、能量等基本統計量，以及如何利用過零率、脈衝寬度等特徵來描述信號的動態行為。在頻域，傅裏葉變換的威力將得到更充分的展現，我們將學習如何分析信號的功率譜密度，識彆信號的主要頻率成分，以及如何利用頻譜的形狀來描述信號的特性。 更進一步，本書將探討更高級的特徵提取技術。例如，如何利用小波變換來分析信號在不同尺度上的局部特徵，這對於捕捉信號中的瞬態事件和非平穩特性尤為有效。我們將介紹如何利用自相關函數和互相關函數來分析信號的周期性以及不同信號之間的相關性。此外，本書還將關注機器學習在特徵提取中的應用，介紹如何利用降維技術（如主成分分析）來提取最重要的信號特徵，以及如何利用聚類算法來發現信號中的自然分組。通過這些技術，讀者將能夠將原始的信號數據轉化為能夠被機器理解和學習的“語言”。 第四篇：信號建模與分析——構建預測與決策的基石 在充分理解瞭信號的本質、掌握瞭信號的清洗與特徵挖掘技術之後，我們便可以進入信號建模與分析的更高層麵。本篇將聚焦於如何利用提取齣的特徵來構建數學模型，從而實現對信號的預測、分類、識彆以及進一步的分析。 我們將深入探討各種經典的信號模型。從簡單的綫性模型，到更復雜的非綫性模型，本書將介紹如何根據信號的特性選擇閤適的模型。例如，自迴歸（AR）模型、移動平均（MA）模型、自迴歸移動平均（ARMA）模型等時間序列模型，在許多信號分析場景中都扮演著重要角色。我們將詳細講解這些模型的構建原理、參數估計方法以及如何評估模型的性能。 此外，本書還將介紹更具挑戰性的模型，例如隱馬爾可夫模型（HMM），它在語音識彆、文本分析等領域有著廣泛的應用。我們將深入理解HMM的狀態轉移、觀測概率等關鍵概念，並學習如何利用維特比算法等工具來解碼隱藏的狀態序列。 在模型分析部分，本書將強調如何利用建立的模型來進行預測。我們將介紹各種預測算法，例如卡爾曼濾波，它能夠從包含噪聲的測量數據中估計係統的狀態，並對未來狀態進行預測。我們還將探討模型的應用，例如如何利用信號模型來進行異常檢測，及時發現係統中的潛在問題；如何利用信號模型來進行模式識彆，將未知信號歸類到已知的類彆中；以及如何利用信號模型來進行係統辨識，理解被分析係統的內在動力學。 第五篇：算法的實踐與優化——從理論到落地的橋梁 理論的海洋固然廣闊，但真正的力量在於將這些理論轉化為可執行的算法，並在實際應用中不斷優化。《信號的智慧》的最後一篇，將迴歸到實用的算法開發層麵，強調工程實踐的重要性。 本書將提供大量基於Python等主流編程語言的算法實現示例。這些示例將涵蓋從基礎的信號處理函數到復雜的模型構建和分析流程。讀者將學習如何使用NumPy, SciPy, scikit-learn等強大的科學計算庫來高效地實現信號處理算法。 更重要的是，本書將指導讀者如何對算法進行性能評估和優化。我們將介紹各種常用的性能指標，例如均方誤差（MSE）、準確率、召迴率等，並討論如何根據具體的應用場景來選擇閤適的評估標準。在優化方麵，本書將涵蓋從參數調優到算法結構改進的各種策略，幫助讀者寫齣更高效、更魯棒的信號處理代碼。 本書還將關注算法的可解釋性和可信度。在許多關鍵領域，我們不僅需要算法能夠做齣準確的預測，更需要理解其決策過程。我們將探討如何通過可視化手段、特徵重要性分析等方式來增強算法的可解釋性，從而建立對算法的信任，並為進一步的改進提供方嚮。 結語 《信號的智慧：解密數據背後的規律》是一本麵嚮所有渴望深入理解數據、掌握信號分析技能的讀者的著作。無論您是計算機科學、電子工程、通信工程、自動化、統計學等領域的學生、研究人員，還是希望在工作中提升數據分析能力的工程師和數據科學傢，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具。 通過掌握本書所介紹的信號處理理論與實用算法，您將能夠更有效地從海量數據中提取有價值的信息，洞察事物發展的內在規律，做齣更明智的決策，並在日新月異的科技浪潮中，成為一名真正掌握“信號的智慧”的引領者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有太多花哨的圖形，就是書名和作者信息，這倒是讓我想起瞭很多經典的技術書籍，總是以內容取勝。拿到手的時候，紙張的手感還不錯，印刷也清晰，排版上看起來也比較規整，沒有那種讓人頭疼的小字或者過於擁擠的布局。我一直對統計信號處理這個領域很感興趣，尤其是在實際應用方麵，所以看到“實用算法開發”這樣的字眼，就覺得這本書很可能是我一直在尋找的那種。雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅是翻閱目錄，就能感受到作者在內容組織上的用心。感覺他把一個龐雜的學科拆解成瞭若乾個有邏輯的章節，並且每一章都指嚮具體的算法實現，這對於我這種希望學瞭就能用的讀者來說，無疑是最大的吸引力。我比較期待的是書中對經典算法的講解，不知道是否會提供僞代碼或者更詳細的步驟，這樣的話，我在學習過程中就能很快地動手嘗試，將理論知識轉化為實際的代碼。當然，對於某些比較抽象的概念，如果作者能提供一些形象的比喻或者實際案例來輔助理解，那就更好瞭。總而言之，初步印象是這本書非常有潛力，能夠幫助我係統地學習和掌握統計信號處理的實用算法。

評分☆☆☆☆☆

我之前在學術界接觸過一些信號處理的書籍，大多偏嚮理論推導，雖然嚴謹，但對於實際工程開發來說，往往需要花費大量時間去“翻譯”成可執行的代碼。這本書的標題《統計信號處理基礎——實用算法開發》讓我眼前一亮，仿佛是為我量身定做的。我尤其關注“實用算法開發”這幾個字，這說明作者不僅僅是停留在理論層麵，而是更側重於如何將這些理論轉化為可操作的算法，這對於我目前的工作來說是至關重要的。我希望能在這本書中找到關於濾波器設計、譜估計、或者自適應信號處理等方麵的實用算法解析，並且希望這些解析能夠包含一些關鍵的實現細節，比如參數的選擇、數值穩定性問題的處理，甚至是一些優化技巧。如果書中能夠提供一些與實際應用場景相結閤的例子，比如在通信、雷達、或者生物醫學信號處理中的應用，那將極大地增強我學習的動力和理解的深度。我對作者 Steven M. Kay 的名字並不陌生，他在這個領域有著很高的聲譽，所以我對這本書的質量充滿信心。我期待的是一種能夠讓我快速上手、解決實際問題的學習體驗，而不是枯燥乏味的數學證明。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我首先注意到的是它的結構。作者 Steven M. Kay 將“統計信號處理”這樣看似高深的學科，劃分成瞭若乾個邏輯清晰的章節，並且在每一章的結尾都指嚮瞭“實用算法開發”。這讓我感覺作者在嘗試構建一個從理論到實踐的橋梁。我目前最關注的是書中如何介紹一些核心的信號處理技術，比如如何進行信號的降噪，如何從含噪聲的數據中提取有用的信息，或者如何對信號的頻率成分進行有效的分析。我希望這本書能夠提供具體的算法步驟，甚至能夠指導讀者如何編寫代碼來實現這些算法。例如，在處理傳感器數據時，常常會遇到各種乾擾，我希望能在這本書中找到有效的濾波算法，能夠幫助我清理數據，提取齣更準確的測量結果。如果書中還能涉及一些關於參數估計的算法，比如如何找到最佳的模型參數來描述一個信號，那對我來說將是非常有價值的。總的來說，我希望這本書能成為我的“算法開發指南”，幫助我掌握將理論知識轉化為實際應用的能力。

評分☆☆☆☆☆

我收到這本書後，最先吸引我的就是它“基礎”和“實用”並存的定位。在很多情況下，“基礎”意味著內容會比較淺顯，而“實用”又要求能解決問題，這兩者結閤起來，常常意味著內容的平衡性很難把握。但這本書的作者 Steven M. Kay 是這個領域的權威，這讓我對它能否在理論深度和實踐指導之間找到一個完美的結閤點充滿瞭期待。我個人非常看重學習過程中能夠獲得的“動手能力”，所以，我希望這本書能夠提供清晰的算法描述，甚至附帶一些代碼示例，能夠幫助我理解算法的內在邏輯，並能夠快速地將其應用到我自己的項目中。比如，在處理某些復雜的信號時，可能需要用到各種不同的濾波技術，我希望這本書能詳細介紹各種濾波器的原理，以及它們在不同場景下的適用性，並給齣具體的實現建議。另外，對於“統計信號處理”這個大範疇，裏麵有很多細分的領域，我不知道這本書是否能夠涵蓋到我比較感興趣的幾個方麵，比如參數估計、模型選擇，或者降噪技術等。如果能對這些內容有深入淺齣的講解，並輔以實際案例，那無疑會是一本非常有價值的書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初學者，在接觸“統計信號處理”這個領域時，我感到有些畏懼，因為它常常伴隨著大量的數學公式和抽象的概念。然而，《統計信號處理基礎——實用算法開發》這個書名，特彆是“實用算法開發”幾個字，給瞭我很大的希望。我希望這本書能夠用一種相對更容易理解的方式來介紹這個學科，而不是一開始就堆砌復雜的數學推導。我尤其希望書中能夠詳細講解一些基礎但非常重要的算法，比如傅裏葉變換在信號處理中的應用，或者各種類型的濾波器是如何工作的，以及它們在實際中是如何實現的。如果書中能夠提供清晰的圖示來幫助理解信號的變換過程，或者算法的迭代過程，那將會大大提升我的學習效率。我更希望的是，通過這本書的學習，我能夠掌握一些基本的信號處理技能，並且能夠將這些技能應用到我的學習或工作中，哪怕是處理一些簡單的數據分析任務。對我來說，能夠“開發”齣實用的算法，比純粹地理解理論公式更有意義。