统计信号处理基础——实用算法开发(卷III) (美)Steven M. Kay(S. M. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美Steven M. KayS. M. 凯 著

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• 信号处理
• 统计信号处理
• 自适应滤波
• 谱估计
• 检测理论
• 估计理论
• 随机过程
• 算法开发
• MATLAB
• Kay

店铺： 煜城弘毅图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276071

商品编码：30104636755

包装：平装-胶订

出版时间：2018-02-01

图书基本信息
图书名称	统计信号处理基础——实用算法开发(卷III)	作者	(美)Steven M. Kay(S. M. 凯)
定价	79.00元	出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121276071	出版日期	2018-02-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

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。本书首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重点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。

作者简介

Steven M. Kay：美国Rhode Island大学电子工程系的教授、信号处理领域的专家，曾经发表过大量的论文与学术报告，并且撰写过多部著作。Kay博士致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE会士，曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。 罗鹏飞，国防科学技术大学电子科学与工程学院，教授，博导。“信号处理系列课程教学团队”，团队带头人；“信号分析与处理”国家精品课程和国家资源共享课，课程负责人；“统计信号处理”研究生MOOC课程建设，项目负责人。

目录

目 录 部分 方法论与通用方法 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 线性与非线性确定模型37 3.4 参数已知的确定(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(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47 3.6 具有已知PDF的信号(类型3)49 3.6.1 一般考虑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 贝叶斯线性模型52 3.6.5 其他具有已知PDF的模型53 3.7 PDF具有未知参数的信号(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 相位正弦噪声74 4.8 小结75 参考文献76 附录4A 过程的概念和公式76 附录4B 高斯过程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.4 数学模型145 7B.5 算法描述145 7B.6 算法实现146 7B.7 MATLAB实现146 7B.8 计算机产生数据的性能147 7B.9 现场数据的性能149 7B.10 强/弱关系149 7B.11 参考文献149 7B.12 支持材料150 附录7C 练习解答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 参数估计156 8.2.2 检测161 8.2.3 分类163 8.3 线性模型的佳算法165 8.3.1 参数估计166 8.3.2 检测167 8.3.3 分类168 8.4 利用理论导出新结论169 8.5 实用佳方法170 8.5.1 参数估计：大似然估计171 8.5.2 检测172 8.5.3 分类173 8.6 所学内容173 参考文献173 附录8A 参数估计的一些分析174 8A.1 经典方法174 8A.2 贝叶斯方法176 附录8B 练习解答177 第二部分 特 定 算 法 第9章 估计算法182 9.1 引言182 9.2 信号信息的提取182 9.3 噪声/干扰时的信号增强199 参考文献206 附录9A 练习解答207 0章 检测算法209 10.1 引言209 10.2 已知信号形式(已知信号)210 10.3 未知信号形式(信号)215 10.4 未知信号参数(部分已知信号)218 参考文献224 附录10A 练习解答224 1章 谱估计226 11.1 引言226 11.2 非参量(傅里叶)方法227 11.3 参量(基于模型)谱分析232 11.3.1 AR模型阶数的估计237 11.4 时变功率谱密度238 参考文献238 附录11A 傅里叶谱分析及滤波238 附录11B 补零及精度问题240 附录11C 练习解答241 第三部分 实 例 扩 展 2章 复数据扩展244 12.1 引言244 12.2 复信号247 12.3 复噪声247 12.3.1 复变量247 12.3.2 复矢量248 12.3.3 复过程249 12.4 复小均方及线性模型251 12.5 复数据的算法扩展252 12.5.1 复数据的估计252 12.5.2 复数据的检测258 12.5.3 复数据的谱估计261 12.6 其他扩展263 12.7 章节总结264 参考文献264 附录12A 练习解答264 第四部分 真 实 应 用 3章 案例—统计问题270 13.1 引言270 13.2 估计问题—雷达多普勒中心频率270 13.3 已学内容277 参考文献278 附录13A AR功率谱密度的3 dB带宽278 附录13B 练习解答279 4章 案例研究—检测问题280 14.1 引言280 14.2 估计问题—磁信号检测280 14.3 已学内容290 参考文献291 附录14A 练习解答291 5章 案例研究—谱估计问题292 15.1 引言292 15.2 提取肌肉噪声294 15.3 肌肉噪声的谱分析296 15.4 改善ECG波形297 15.5 已学内容299 参考文献299 附录15A 练习解答299 附录A 符号和缩写术语表301 附录B MATLAB简要介绍305 附录C 随书光盘内容的描述 309

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文摘

序言

《信号的智慧：解密数据背后的规律》 在这纷繁复杂的信息时代，数据如同奔腾不息的河流，裹挟着海量的资讯。然而，这些原始的数据往往显得杂乱无章，难以直接洞察其内在的价值。我们迫切需要一种方法，能够穿透表象，捕捉潜藏于信号之中的深刻规律，从而理解世界、预测未来、优化决策。《信号的智慧：解密数据背后的规律》正是这样一本致力于揭示数据奥秘、赋能实用分析的指南。 本书并非一本孤立的理论堆砌之作，而是以解决实际问题为导向，将抽象的数学工具与生动的工程实践紧密结合。它旨在为读者提供一套系统而全面的分析框架，帮助他们掌握从信号的提取、处理到特征挖掘、模型构建的全过程。通过深入浅出的讲解和丰富详实的案例，本书将带领读者走进一个充满智慧的信号世界，领略数据分析的无穷魅力。 第一篇：信号的本质与捕捉——探寻信息的源头 在开始数据之旅之前，我们必须首先理解信号的本质。信号不仅仅是电流的波动、声波的振动，更是信息传递的载体。本书的开篇，将带领读者从最基础的概念出发，深入理解各种信号的类型——从确定性信号到随机信号，从连续时间信号到离散时间信号，以及它们在不同领域的表现形式。我们将探讨信号的数学描述，例如如何用函数来精确刻画信号的动态变化，理解傅里叶变换等关键工具在信号分解中的作用，从而将复杂的信号拆解为更易于理解的组成部分。 更重要的是，本书将聚焦于信号的实际捕捉过程。在真实世界中，我们如何获得我们想要分析的信号？这离不开传感器、采样器等关键设备。我们将详细讲解信号采样定理，阐释为何需要以特定的速率采集信号，以及采样过程中可能出现的混叠现象及其规避方法。读者将了解到，即使是最精密的测量仪器，其工作原理和局限性也需要被深刻理解，才能确保获取到的信号数据的准确性和代表性。此外，本书还将探讨噪声的普遍存在及其对信号的影响，引入诸如信噪比等概念，为后续的信号增强和去噪处理奠定基础。 第二篇：信号的清洗与增强——让信息焕发生机 原始捕获的信号往往充满了各种“杂质”：测量误差、环境干扰、设备局限性等，这些都可能严重影响我们对信号的理解和后续的分析。因此，信号的清洗与增强是至关重要的一步，它如同为一幅模糊的照片进行清晰化处理，让隐藏在画面中的细节得以重现。《信号的智慧》将系统地介绍各种实用的信号预处理技术。 我们将深入研究滤波器的工作原理，从最基本的低通、高通、带通滤波器，到更复杂的自适应滤波器。读者将理解不同类型滤波器的设计原理、适用场景以及它们如何有效地抑制特定频率范围内的噪声，或凸显出信号中的关键频率成分。本书将不仅仅停留在理论层面，更会提供实现这些滤波器的具体算法和代码示例，让读者能够亲手实践，体验信号质量的显著提升。 除了滤波，本书还将介绍其他重要的信号增强技术。例如，如何利用信号的时域和频域特性来识别和移除异常值，如何通过信号重构技术来填补丢失的数据片段，以及如何利用信号的平滑算法来消除微小的波动，揭示潜在的趋势。我们将通过一系列精心设计的实例，展示这些技术如何被应用于改善语音信号的清晰度、增强医学影像的细节、或者优化传感器数据的准确性。 第三篇：信号的特征挖掘——解锁数据深层含义 清洗过的信号只是原材料，真正的智慧蕴藏在信号的深层特征之中。《信号的智慧》将带领读者进入信号特征挖掘的精彩世界，学习如何从看似简单的信号波形中提取出具有辨识度和信息量的关键指标。 本书将系统介绍各种经典的信号特征提取方法。在时域，我们将学习如何计算信号的均值、方差、峰值、能量等基本统计量，以及如何利用过零率、脉冲宽度等特征来描述信号的动态行为。在频域，傅里叶变换的威力将得到更充分的展现，我们将学习如何分析信号的功率谱密度，识别信号的主要频率成分，以及如何利用频谱的形状来描述信号的特性。 更进一步，本书将探讨更高级的特征提取技术。例如，如何利用小波变换来分析信号在不同尺度上的局部特征，这对于捕捉信号中的瞬态事件和非平稳特性尤为有效。我们将介绍如何利用自相关函数和互相关函数来分析信号的周期性以及不同信号之间的相关性。此外，本书还将关注机器学习在特征提取中的应用，介绍如何利用降维技术（如主成分分析）来提取最重要的信号特征，以及如何利用聚类算法来发现信号中的自然分组。通过这些技术，读者将能够将原始的信号数据转化为能够被机器理解和学习的“语言”。 第四篇：信号建模与分析——构建预测与决策的基石 在充分理解了信号的本质、掌握了信号的清洗与特征挖掘技术之后，我们便可以进入信号建模与分析的更高层面。本篇将聚焦于如何利用提取出的特征来构建数学模型，从而实现对信号的预测、分类、识别以及进一步的分析。 我们将深入探讨各种经典的信号模型。从简单的线性模型，到更复杂的非线性模型，本书将介绍如何根据信号的特性选择合适的模型。例如，自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型、自回归移动平均（ARMA）模型等时间序列模型，在许多信号分析场景中都扮演着重要角色。我们将详细讲解这些模型的构建原理、参数估计方法以及如何评估模型的性能。 此外，本书还将介绍更具挑战性的模型，例如隐马尔可夫模型（HMM），它在语音识别、文本分析等领域有着广泛的应用。我们将深入理解HMM的状态转移、观测概率等关键概念，并学习如何利用维特比算法等工具来解码隐藏的状态序列。 在模型分析部分，本书将强调如何利用建立的模型来进行预测。我们将介绍各种预测算法，例如卡尔曼滤波，它能够从包含噪声的测量数据中估计系统的状态，并对未来状态进行预测。我们还将探讨模型的应用，例如如何利用信号模型来进行异常检测，及时发现系统中的潜在问题；如何利用信号模型来进行模式识别，将未知信号归类到已知的类别中；以及如何利用信号模型来进行系统辨识，理解被分析系统的内在动力学。 第五篇：算法的实践与优化——从理论到落地的桥梁 理论的海洋固然广阔，但真正的力量在于将这些理论转化为可执行的算法，并在实际应用中不断优化。《信号的智慧》的最后一篇，将回归到实用的算法开发层面，强调工程实践的重要性。 本书将提供大量基于Python等主流编程语言的算法实现示例。这些示例将涵盖从基础的信号处理函数到复杂的模型构建和分析流程。读者将学习如何使用NumPy, SciPy, scikit-learn等强大的科学计算库来高效地实现信号处理算法。 更重要的是，本书将指导读者如何对算法进行性能评估和优化。我们将介绍各种常用的性能指标，例如均方误差（MSE）、准确率、召回率等，并讨论如何根据具体的应用场景来选择合适的评估标准。在优化方面，本书将涵盖从参数调优到算法结构改进的各种策略，帮助读者写出更高效、更鲁棒的信号处理代码。 本书还将关注算法的可解释性和可信度。在许多关键领域，我们不仅需要算法能够做出准确的预测，更需要理解其决策过程。我们将探讨如何通过可视化手段、特征重要性分析等方式来增强算法的可解释性，从而建立对算法的信任，并为进一步的改进提供方向。 结语 《信号的智慧：解密数据背后的规律》是一本面向所有渴望深入理解数据、掌握信号分析技能的读者的著作。无论您是计算机科学、电子工程、通信工程、自动化、统计学等领域的学生、研究人员，还是希望在工作中提升数据分析能力的工程师和数据科学家，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具。 通过掌握本书所介绍的信号处理理论与实用算法，您将能够更有效地从海量数据中提取有价值的信息，洞察事物发展的内在规律，做出更明智的决策，并在日新月异的科技浪潮中，成为一名真正掌握“信号的智慧”的引领者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，在接触“统计信号处理”这个领域时，我感到有些畏惧，因为它常常伴随着大量的数学公式和抽象的概念。然而，《统计信号处理基础——实用算法开发》这个书名，特别是“实用算法开发”几个字，给了我很大的希望。我希望这本书能够用一种相对更容易理解的方式来介绍这个学科，而不是一开始就堆砌复杂的数学推导。我尤其希望书中能够详细讲解一些基础但非常重要的算法，比如傅里叶变换在信号处理中的应用，或者各种类型的滤波器是如何工作的，以及它们在实际中是如何实现的。如果书中能够提供清晰的图示来帮助理解信号的变换过程，或者算法的迭代过程，那将会大大提升我的学习效率。我更希望的是，通过这本书的学习，我能够掌握一些基本的信号处理技能，并且能够将这些技能应用到我的学习或工作中，哪怕是处理一些简单的数据分析任务。对我来说，能够“开发”出实用的算法，比纯粹地理解理论公式更有意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图形，就是书名和作者信息，这倒是让我想起了很多经典的技术书籍，总是以内容取胜。拿到手的时候，纸张的手感还不错，印刷也清晰，排版上看起来也比较规整，没有那种让人头疼的小字或者过于拥挤的布局。我一直对统计信号处理这个领域很感兴趣，尤其是在实际应用方面，所以看到“实用算法开发”这样的字眼，就觉得这本书很可能是我一直在寻找的那种。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅是翻阅目录，就能感受到作者在内容组织上的用心。感觉他把一个庞杂的学科拆解成了若干个有逻辑的章节，并且每一章都指向具体的算法实现，这对于我这种希望学了就能用的读者来说，无疑是最大的吸引力。我比较期待的是书中对经典算法的讲解，不知道是否会提供伪代码或者更详细的步骤，这样的话，我在学习过程中就能很快地动手尝试，将理论知识转化为实际的代码。当然，对于某些比较抽象的概念，如果作者能提供一些形象的比喻或者实际案例来辅助理解，那就更好了。总而言之，初步印象是这本书非常有潜力，能够帮助我系统地学习和掌握统计信号处理的实用算法。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先注意到的是它的结构。作者 Steven M. Kay 将“统计信号处理”这样看似高深的学科，划分成了若干个逻辑清晰的章节，并且在每一章的结尾都指向了“实用算法开发”。这让我感觉作者在尝试构建一个从理论到实践的桥梁。我目前最关注的是书中如何介绍一些核心的信号处理技术，比如如何进行信号的降噪，如何从含噪声的数据中提取有用的信息，或者如何对信号的频率成分进行有效的分析。我希望这本书能够提供具体的算法步骤，甚至能够指导读者如何编写代码来实现这些算法。例如，在处理传感器数据时，常常会遇到各种干扰，我希望能在这本书中找到有效的滤波算法，能够帮助我清理数据，提取出更准确的测量结果。如果书中还能涉及一些关于参数估计的算法，比如如何找到最佳的模型参数来描述一个信号，那对我来说将是非常有价值的。总的来说，我希望这本书能成为我的“算法开发指南”，帮助我掌握将理论知识转化为实际应用的能力。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学术界接触过一些信号处理的书籍，大多偏向理论推导，虽然严谨，但对于实际工程开发来说，往往需要花费大量时间去“翻译”成可执行的代码。这本书的标题《统计信号处理基础——实用算法开发》让我眼前一亮，仿佛是为我量身定做的。我尤其关注“实用算法开发”这几个字，这说明作者不仅仅是停留在理论层面，而是更侧重于如何将这些理论转化为可操作的算法，这对于我目前的工作来说是至关重要的。我希望能在这本书中找到关于滤波器设计、谱估计、或者自适应信号处理等方面的实用算法解析，并且希望这些解析能够包含一些关键的实现细节，比如参数的选择、数值稳定性问题的处理，甚至是一些优化技巧。如果书中能够提供一些与实际应用场景相结合的例子，比如在通信、雷达、或者生物医学信号处理中的应用，那将极大地增强我学习的动力和理解的深度。我对作者 Steven M. Kay 的名字并不陌生，他在这个领域有着很高的声誉，所以我对这本书的质量充满信心。我期待的是一种能够让我快速上手、解决实际问题的学习体验，而不是枯燥乏味的数学证明。

评分☆☆☆☆☆

我收到这本书后，最先吸引我的就是它“基础”和“实用”并存的定位。在很多情况下，“基础”意味着内容会比较浅显，而“实用”又要求能解决问题，这两者结合起来，常常意味着内容的平衡性很难把握。但这本书的作者 Steven M. Kay 是这个领域的权威，这让我对它能否在理论深度和实践指导之间找到一个完美的结合点充满了期待。我个人非常看重学习过程中能够获得的“动手能力”，所以，我希望这本书能够提供清晰的算法描述，甚至附带一些代码示例，能够帮助我理解算法的内在逻辑，并能够快速地将其应用到我自己的项目中。比如，在处理某些复杂的信号时，可能需要用到各种不同的滤波技术，我希望这本书能详细介绍各种滤波器的原理，以及它们在不同场景下的适用性，并给出具体的实现建议。另外，对于“统计信号处理”这个大范畴，里面有很多细分的领域，我不知道这本书是否能够涵盖到我比较感兴趣的几个方面，比如参数估计、模型选择，或者降噪技术等。如果能对这些内容有深入浅出的讲解，并辅以实际案例，那无疑会是一本非常有价值的书。