具体描述
| 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. |
用户评价
我必须承认，起初拿到这本《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》时，我抱着一种审慎的态度。毕竟，“统计信号处理”本身就带有一定的理论深度，“实用算法开发”则更强调工程实现，两者结合，我担心它会流于空泛的描述，或者过于偏重理论而忽视了工程的细节。然而，这本书彻底颠覆了我的担忧。它像一位经验丰富的导师，循序渐进地引领我深入到统计信号处理的广阔天地。卷III所涵盖的内容，无疑是该领域的精髓所在，从我个人的学习体验来看，它在理论的严谨性与实践的可行性之间取得了绝佳的平衡。我印象特别深刻的是关于谱估计部分的讲解，书中不仅介绍了经典的周期图法和Welch方法，更深入地探讨了更高级的Capon法和AR模型法，并详细阐述了它们在不同噪声环境下和信号特性下的优劣。更重要的是，书中的每个算法讲解都配有清晰的伪代码和MATLAB实现示例，让我能够亲手实践，直观地感受算法的运行过程和性能表现。这对于我这样一个习惯于动手实践的学习者来说，是莫大的福音。我记得有一次，在处理一段含有未知噪声的音频信号时，我查阅了书中关于盲源分离的内容，其中的算法设计思路和具体实现步骤，让我茅塞顿开，最终成功地分离出了目标信号。这本书让我意识到，统计信号处理不仅仅是数学公式的堆砌，更是解决现实问题的强大工具。它教会了我如何根据具体的工程场景，选择最合适的统计模型和信号处理算法，并如何将其高效地实现。
评分当我第一次看到《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》的目录时，我以为它会是另一本枯燥的理论参考书。毕竟，“统计信号处理”本身就包含着大量的数学理论，而“实用算法开发”听起来又像是对工程实现的粗略描述。然而，当我真正打开这本书，并开始深入阅读时，我才发现我大错特错了。卷III的内容，简直是打开了我对信号处理应用的一个新视野。书中并没有回避那些复杂的统计概念，而是将它们巧妙地运用到算法的设计和分析中。我尤其欣赏书中关于信号检测和分类这部分内容的讲解。从简单的二元检测，到多类分类问题，书中都给出了非常详细的算法设计思路和实现方法。例如，在处理雷达目标检测问题时，书中详细讲解了CFAR（恒虚警率）检测器的原理和实现，以及如何根据不同的杂波模型来调整检测器的阈值。更让我惊喜的是，书中提供的MATLAB代码示例，不仅能够直接运行，而且代码的风格清晰，注释详尽，让我能够很容易地理解算法的细节，并将其移植到我的实际项目中。我曾经在一个生物信号处理的项目中，需要对心电信号进行异常检测，书中关于基于统计特征的分类算法，给了我非常大的启发，让我能够有效地识别出异常心跳。这本书让我深刻体会到，理论的深度与应用的广度是可以兼得的。
评分我必须得说，《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，是我近年来在信号处理领域中，阅读过的最物有所值的一本书。卷III的内容，精准地击中了“实用算法开发”这个痛点。它不是那种停留在理论公式上的书，而是将抽象的统计信号处理理论，通过实际的算法开发案例，变得触手可及。我印象特别深刻的是书中关于目标跟踪部分的内容。从简单的卡尔曼滤波器，到其在非线性系统中的应用，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），书中都进行了详细的讲解，并且重点放在了算法的实现和性能评估上。我曾经为一个自动驾驶系统设计一个多目标跟踪算法，书中关于目标关联和状态更新的讨论，给了我非常重要的指导。书中提供的MATLAB代码，不仅可以帮助我理解算法的实现细节，还可以直接作为我项目开发的起点。让我受益匪浅的是，书中还讨论了不同算法在计算复杂度、实时性以及鲁棒性等方面的权衡，这对于工程实际应用来说至关重要。这本书让我明白，统计信号处理不仅仅是学术研究，更是解决实际工程问题的强大工具。
评分在我接触《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》之前，我总觉得信号处理领域的很多理论过于抽象，难以转化为实际可用的算法。然而，这本书，尤其是卷III，彻底改变了我的看法。它将那些深奥的统计信号处理理论，通过“实用算法开发”的视角，变得生动而实用。我被书中关于目标检测和参数估计这部分内容的讲解深深吸引。书中详细介绍了各种检测准则，如最大似然准则、最小均方误差准则等，并重点阐述了如何在实际工程中实现这些准则，以及如何处理各种噪声和干扰。我尤其欣赏书中关于信道估计和均衡的算法介绍。在通信系统中，信道的变化对信号传输至关重要，书中提供的算法，如最小二乘法（LS）、线性最小均方误差（LMMSE）等，都给出了详细的理论推导和MATLAB实现。我曾经在一个无线通信系统中遇到的信号衰落问题，书中关于信道均衡的章节，给了我非常大的启发，让我能够设计出有效的均衡器，显著提高了系统的性能。这本书不仅让我巩固了理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决实际问题的强大工具，这对于我未来的工程实践具有极其重要的意义。
评分说实话，《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，已经在我书架上躺了一段时间了，直到最近我才真正静下心来细读。不得不说，这是我近期读过的最令我感到兴奋的一本技术书籍。卷III的内容，聚焦于“实用算法开发”，这正是我作为一名电子通信工程师所急需的。书中对各种经典的统计信号处理算法，如自适应滤波、谱分析、参数估计等，都进行了深入的剖析，并且着重于如何将其转化为可以在实际系统中运行的算法。我特别喜欢书中关于谱估计算法的部分。除了介绍传统的周期图法和Welch方法，它还详细讲解了更高阶的谱估计技术，如多重随机共振（MMSE）方法和AR模型方法。更重要的是，它不仅给出了理论推导，还提供了清晰的MATLAB代码示例，以及对不同算法在不同信号模型和噪声条件下的性能比较。我记得我曾为一项无线通信系统的干扰抑制问题而苦恼，书中关于线性预测和AR模型的讲解，让我意识到，我可以利用这些方法来建模干扰信号，并设计出相应的自适应滤波器来对其进行抑制。书中的讲解非常透彻，并且始终围绕着“实用性”展开，让我能够真正地将学到的知识应用于实际工程中，解决遇到的问题。
评分在翻阅《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》之前，我曾对“实用算法开发”这个概念有些模糊的认识，认为它大概会充斥着各种MATLAB代码片段，而忽略了背后的理论支撑。但这本书完全打消了我的疑虑。卷III在统计信号处理的理论深度上毫不妥协，同时又将理论与实际的算法开发紧密地结合起来。我特别赞赏书中对参数估计这部分内容的讲解。无论是经典的最小二乘法（LS），还是最大似然估计（MLE）以及其在复杂场景下的推广，书中都进行了深入浅出的分析。我印象最深的是关于非线性参数估计的部分，例如在通信系统中，对信号调制参数的估计，书中详细介绍了迭代优化算法，如高斯-牛顿法和LM法，并给出了详细的MATLAB实现。这些算法的讲解，不仅解释了为什么这样设计，更重要的是，它指导了我如何在实际应用中，根据数据的特性和计算资源的限制，去选择和优化算法。我曾经为一个射频识别（RFID）系统中的定位算法而头疼，目标信号的到达时间（TDOA）估计是关键，但噪声和多径效应使得直接估计非常困难。书中关于加权最小二乘法（WLS）以及如何处理协方差矩阵的介绍，给了我灵感，我能够构建出更鲁棒的估计器，从而提高了定位精度。这本书为我提供了一个完整的知识体系，让我能够从理论到实践，全面掌握统计信号处理的核心技术。
评分坦白说，当我收到这本《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》时，我并没有抱有太大的期望，只是将其当作一本普通的参考书。然而，当我翻开它，并开始深入阅读时，我被它的内容深深地吸引住了。卷III所关注的“实用算法开发”，恰恰是我一直以来在工程实践中感到欠缺的部分。书中并没有回避统计信号处理的核心理论，而是将其巧妙地融入到对具体算法的讲解中。我尤其赞赏书中关于谱估计这部分内容的论述。它不仅介绍了经典的周期图法和Welch方法，还深入探讨了更高级的方法，如AR模型和ARMA模型，以及如何利用这些模型进行高分辨率的谱估计。更重要的是，书中提供的MATLAB代码示例，清晰明了，并且可以直接运行，让我能够轻松地理解算法的实现细节，并将其应用于我的实际项目中。我曾经为一个声学信号分析项目而苦恼，如何精确地估计信号的频谱特性，书中关于AR模型谱估计的讲解，给了我关键性的思路，让我能够有效地提取出信号的特征。这本书让我意识到，理论的深度与应用的广度是可以兼得的，并且它为我提供了一个非常好的平台，让我能够将学到的理论知识转化为解决实际问题的能力。
评分这本《统计信号处理基础——实用算法开发（卷III） 电子与通信 书籍》，我可以说，是真正点燃了我对信号处理领域热情的一盏明灯。在此之前，我虽然接触过一些信号处理的入门知识，但总感觉隔靴搔痒，很多理论停留在概念层面，难以转化为实际的工程应用。直到我翻开这本书，那种“原来如此”的豁然开朗感才油然而生。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是将复杂的统计信号处理理论，通过大量精选的、贴近实际工程需求的算法开发案例，生动地展现在读者面前。卷III的定位，显然意味着它在内容上更加深入和精炼，尤其是在“实用算法开发”这一点上，它做得尤为出色。我记得其中一个关于自适应滤波器性能分析的章节，作者并没有仅仅停留在推导公式，而是详细讲解了如何在MATLAB等工具中实现这些算法，并对不同参数设置下的性能变化进行了细致的模拟和可视化，这对于我们这些希望将理论知识落地到实际项目中的工程师来说，简直是宝贵的财富。书中对噪声抑制、信号检测、参数估计等核心问题的讲解，都充满了实操性的指导，我甚至可以直接照搬书中的代码框架，稍作修改就能应用于我的项目中，极大地缩短了开发周期。这本书的语言风格也相当吸引人，虽然是技术书籍，但读起来并不枯燥，作者善于用类比和直观的解释来阐述深奥的原理，让我在理解理论的同时，也能体会到其中的美妙之处。我尤其欣赏它在算法复杂度分析和计算效率优化方面的讲解，这对于处理大规模数据和实时系统至关重要。总的来说，这本书为我提供了一个坚实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决实际问题的有力武器，是电子通信领域从业者不可多得的参考书。
评分我一直觉得，信号处理领域，尤其是统计信号处理，对于初学者来说，往往是一个难以逾越的门槛。理论深奥，公式繁杂，而将这些理论转化为实际可用的算法，更是难上加难。然而，《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，就像一座精心搭建的桥梁，将我从理论的海洋，稳稳地引向了应用的彼岸。卷III的主题——实用算法开发，恰恰是我最迫切需要的。它并没有回避那些高深的统计理论，而是将其巧妙地融入到对具体算法的讲解中。我尤其被书中对信号检测与识别这部分内容的论述所吸引。传统的Neyman-Pearson准则，以及更复杂的贝叶斯检测理论，作者都用非常清晰的语言进行了阐释，并且重点放在了如何将这些理论应用于实际的雷达信号检测、通信系统中。书中给出的算法实现，例如基于最大似然估计（MLE）和最小均方误差（MMSE）准则的检测器，以及如何处理各种形式的噪声和干扰，都提供了非常实用的指导。我曾在一项通信系统的误码率分析项目中，遇到了一个非常棘手的信号衰落问题，书中关于信道估计和均衡的算法，给了我关键性的思路，让我能够设计出有效的均衡器，显著降低了误码率。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的培养，它教会我如何从工程实际出发，去理解和应用统计信号处理的理论，如何设计出高效、鲁棒的算法。
评分说实话，对于《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，我最初的期望值其实并不高，抱着“多一本参考书总比没有好”的心态购入。然而，当真正开始研读这本书时，我被它所展现出的深度和广度深深地震撼了。卷III的内容，无疑是统计信号处理领域中，那些最核心、最实用的算法的集大成者。它不像某些教材那样，只是泛泛而谈，而是深入到算法的每一个细节，从原理推导到具体实现，再到性能评估，都做了极为详尽的阐述。我尤其欣赏书中关于目标跟踪和状态估计部分的讲解，例如卡尔曼滤波器及其变种，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。作者并没有仅仅停留在理论公式的推导，而是花了大量的篇幅来讲解这些滤波器的应用场景，以及在实际工程中可能遇到的挑战，比如非线性系统、传感器噪声等。书中提供的MATLAB代码示例，清晰明了，并且可读性极强，让我能够轻松地理解算法的运作机制，并根据自己的需求进行修改和扩展。我记得有一次，我正在为一个无人机导航系统设计一个传感器融合算法，书中关于多传感器数据融合的章节，给了我非常大的启发。通过书中提供的框架和思路，我最终成功地开发出了一套高效鲁棒的融合算法，显著提升了系统的定位精度。这本书让我深刻体会到，理论与实践的结合是多么重要，它不仅提升了我的理论认知，更重要的是，它给了我解决实际问题的能力。
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