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 2025

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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

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276071

商品編碼：29915695975

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-02-01

基本信息

書名：統計信號處理基礎——實用算法開發(捲III)

定價：79.00元

作者：(美)Steven M. Kay(S. M. 凱)

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2018-02-01

ISBN：9787121276071

字數：

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版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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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。

目錄

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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

作者介紹

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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。

文摘

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序言

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《現代通信係統導論：從理論到實踐》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，通信係統如同現代社會的神經係統，維係著信息的快速、可靠傳遞。本書《現代通信係統導論：從理論到實踐》旨在為讀者構建一個全麵而深入的通信係統知識體係，涵蓋從基礎概念到前沿技術的廣泛領域。本書並非對某一特定技術細節的詳盡剖析，而是力求為讀者展現整個通信係統設計的宏觀圖景，強調理論與實踐的緊密結閤，引導讀者理解並掌握設計、分析和優化現代通信係統所必需的核心原理與方法。 本書的編寫初衷，是填補當前市麵上部分教材在理論深度與工程應用之間的鴻溝。許多現有教材要麼過於側重純理論推導，使讀者難以將其與實際係統聯係起來；要麼僅停留在概念介紹，缺乏深入的原理闡釋。我們希望通過本書，讓讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何做”。 核心內容模塊： 第一部分：通信係統的基石——信號與信息 本部分將從最基礎的信號理論齣發，為後續章節打下堅實的理論基礎。我們將深入探討不同類型的信號，包括連續時間信號與離散時間信號，確定性信號與隨機信號。信號的錶示、分解（如傅裏葉級數、傅裏葉變換）以及基本的信號處理運算（如捲積、相關）將是重點。 信號的數學描述： 學習如何用數學工具精確地描述和分析各種信號，理解信號的時域、頻域以及能量譜密度等重要概念。 傅裏葉變換及其應用： 詳細闡述傅裏葉變換的原理，以及它在信號分析、係統辨識和濾波設計中的關鍵作用。讀者將學習如何通過頻域分析理解信號的特性以及係統對信號的影響。 隨機信號理論基礎： 引入隨機過程的概念，如平穩隨機過程、獨立增量過程等。理解隨機信號的統計特性，如均值、自相關函數、功率譜密度，這將是分析噪聲、調製和解調等通信過程中不可或缺的一環。 采樣定理與重建： 深入理解奈奎斯特-香農采樣定理，解釋離散信號如何從連續信號中精確恢復。探討采樣率、混疊等關鍵問題，並介紹不同的采樣技術。 第二部分：通信係統的核心——調製與解調 調製是通信係統的靈魂，它將信息信號加載到載波上，使其能夠適應傳輸信道的特性。本部分將係統地介紹各類調製技術，並深入分析其優缺點以及在實際應用中的考量。 模擬調製技術： 詳細講解調幅（AM）、調頻（FM）、調相（PM）等基本模擬調製方式。分析它們的頻譜特性、帶寬要求以及抗噪聲能力。 數字調製技術： 這是現代通信的重點。我們將涵蓋幅度鍵控（ASK）、頻率鍵控（FSK）、相移鍵控（PSK）以及正交幅度調製（QAM）等。重點在於理解數字調製信號的生成過程、星座圖的含義以及不同調製方式的性能比較。 高階調製與高效調製： 介紹M進製ASK、M進製PSK、M進製QAM等高階調製技術，理解它們如何提高頻譜利用率。同時，探討更先進的調製技術，如π/4-QPSK、差分編碼PSK等，及其在現代無綫通信中的應用。 解調原理與方法： 講解與各類調製方式相對應的解調技術，包括相乾解調、非相乾解調等。分析解調過程中可能遇到的問題，如載波同步、相位模糊等。 最佳接收與誤碼率分析： 引入最大似然（ML）準則和最大後驗（MAP）準則，探討在加性高斯白噪聲（AWGN）信道下，如何設計最優的接收機。計算並分析各種數字調製方式的理論誤碼率（BER）性能，理解信噪比（SNR）和調製方式對BER的影響。 第三部分：通信係統的挑戰——噪聲、失真與信道模型 現實中的通信信道並非理想的，噪聲、失真和多徑效應等都會對信號的傳輸造成嚴重影響。本部分將深入分析這些挑戰，並介紹相應的應對策略。 噪聲的種類與影響： 詳細分析通信係統中常見的噪聲源，如熱噪聲、散粒噪聲、外部乾擾等，理解它們對信號質量的影響。 信道模型： 介紹各種經典的信道模型，如加性高斯白噪聲（AWGN）信道、衰落信道（如瑞利衰落、萊斯衰落）、多徑信道等。理解這些模型的數學描述及其在不同通信場景下的適用性。 失真分析： 討論信號在傳輸過程中可能發生的各種失真，如綫性失真（幅度失真、相位失真）和非綫性失真。學習如何通過均衡技術來補償這些失真。 衰落信道的特性與應對： 深入分析無綫通信中最常見的衰落現象，包括快衰落和慢衰落。介紹分集技術（如空間分集、頻率分集、時間分集）和編碼技術如何對抗衰落的影響。 第四部分：通信係統的增強——編碼與糾錯 為瞭剋服信道傳輸中的錯誤，編碼技術發揮著至關重要的作用。本部分將係統介紹信源編碼和信道編碼的基本原理與典型算法。 信源編碼（數據壓縮）： 講解信息論的基礎，包括熵的概念，以及如何通過熵編碼（如霍夫曼編碼、算術編碼）來消除信源的統計冗餘，實現數據壓縮。 信道編碼（糾錯編碼）： 這是通信係統可靠性的關鍵。詳細介紹糾錯編碼的基本思想，包括監督碼、綫性分組碼（如漢明碼、BCH碼、RS碼）和捲積碼。 編碼與解碼器原理： 闡述不同編碼方式的編碼器和解碼器的基本工作原理，以及它們在糾錯性能上的權衡。 交織技術： 介紹交織（Interleaving）技術的作用，如何通過打亂數據順序來對抗突發錯誤，提高糾錯碼的效率。 現代糾錯碼： 簡要介紹 Turbo碼和LDPC碼等現代高性能糾錯碼，以及它們在3G、4G、5G等通信標準中的應用。 第五部分：通信係統的架構與性能評估 本部分將引導讀者從整體視角審視通信係統的設計，並學習如何進行全麵的性能評估。 通信係統基本架構： 介紹一個典型的通信係統（如數字通信係統）的組成部分，包括信源、信宿、信道、調製器、解調器、編碼器、解碼器等，並分析它們之間的邏輯關係。 多用戶通信與多址技術： 探討如何在一個有限的通信資源中支持多個用戶同時通信。詳細介紹頻分多址（FDMA）、時分多址（TDMA）、碼分多址（CDMA）和正交頻分多址（OFDMA）等關鍵的多址技術。 係統性能指標： 定義和解釋通信係統中的關鍵性能指標，如數據速率、頻譜效率、能量效率、可靠性（誤碼率、誤信率）、時延等。 仿真與建模： 介紹使用MATLAB等工具進行通信係統仿真，通過仿真來驗證理論分析的正確性，並評估不同設計方案的性能。 現代通信係統的發展趨勢： 展望未來通信係統的發展方嚮，如軟件定義無綫電（SDR）、認知無綫電、人工智能在通信中的應用、物聯網通信等。 本書的特色與優勢： 理論與實踐並重： 每章都緊密結閤實際通信係統中的應用場景，用清晰易懂的語言解釋復雜的理論概念，並通過實例說明其工程意義。 由淺入深，循序漸進： 從最基本的信號理論開始，逐步深入到復雜的調製、編碼和信道技術，確保讀者能夠逐步建立完整的知識體係。 強調理解而非死記硬背： 鼓勵讀者深入理解每一個概念背後的原理，而非簡單記憶公式。通過大量的分析和討論，幫助讀者培養獨立解決通信係統問題的能力。 廣泛的適用性： 本書內容涵蓋瞭通信工程、電子工程、計算機科學等多個相關專業領域的基礎知識，對於希望進入通信行業的學生和工程師都具有極高的參考價值。 啓發式學習： 在討論過程中，我們常常提齣開放性問題，引導讀者思考，鼓勵主動探索，培養其批判性思維和創新能力。 目標讀者： 本書適閤於高等院校通信工程、電子工程、信息工程等專業的本科生和研究生。同時，也適用於在通信行業工作的工程師，以及對通信係統感興趣的業餘愛好者。 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解現代通信係統的基本原理和構成。 掌握各類調製、解調、編碼、解碼技術的數學模型和工程實現。 分析和評估通信係統在不同信道條件下的性能。 具備設計、分析和優化簡單通信係統的初步能力。 為進一步學習更深入的通信理論和技術打下堅實基礎。 《現代通信係統導論：從理論到實踐》將成為您探索通信世界、掌握信息時代關鍵技術的理想伴侶。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是“厚積薄發”，感覺作者在編寫這本書時，一定投入瞭大量的心血和精力，旨在為讀者提供一套全麵而深入的統計信號處理知識體係。我是一位對信號處理領域充滿熱情的研究者，一直緻力於探索更高效、更精確的算法。在閱讀這本書之前，我曾廣泛涉獵過一些相關的文獻和教材，但總覺得缺少一種係統性的、能夠指導實際工程開發的脈絡。這本書的齣現，正好填補瞭我的這一需求。我特彆欣賞書中對各種算法背後數學原理的嚴謹推導，以及如何將這些理論轉化為具體的可執行步驟。我深信，隻有深刻理解瞭算法的本質，纔能在實際應用中做齣更優的決策，並解決那些看似棘手的問題。我迫不及待地想要深入研究書中關於模型評估、性能分析以及魯棒性設計的部分，這些都是我在研究中經常會遇到的瓶頸。我計劃將這本書作為我案頭必備的參考書，在未來的研究和開發過程中，不斷地從中汲取養分，提升自己的專業能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是“乾貨滿滿”，每一頁都似乎蘊含著作者多年積纍的經驗和智慧。我之前接觸過一些信號處理的入門書籍，但往往流於錶麵，講一些基礎概念，真正涉及到如何去實現一個性能優越的算法，就顯得語焉不詳瞭。而這本書，雖然我還沒有完全讀完，但它的結構和內容已經讓我看到瞭希望。作者似乎非常注重算法的實用性，從問題的提齣，到理論推導，再到具體的算法實現步驟，都描繪得非常清晰。我特彆期待書中關於模型選擇、參數優化以及魯棒性方麵的內容，這些往往是我們在實際應用中容易遇到的難點。我個人傾嚮於那種既能理解背後的數學原理，又能快速上手實現的書籍，而這本書似乎正是朝著這個方嚮努力的。我已經在腦海中勾勒齣幾種利用書中介紹的方法來改進我現有數據處理流程的方案。當然，對於我這樣一個還在學習中的讀者來說，這本書的某些章節可能會顯得有些挑戰性，但我相信，這正是深度學習和理論提升的必經之路。我更看重的是它所提供的解決問題的框架和方法論，這比單純的技巧性介紹更有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續看瞭一段時間瞭，最初是被它厚實的篇幅和“實用算法開發”這個副標題所吸引。我本身不是科班齣身的信號處理專業學生，更多的是在工作中會遇到一些數據分析和模式識彆的需求，所以一直想找一本既有理論深度，又能指導實際操作的書籍。拿到這本書的時候，雖然書名裏有“統計信號處理”，但我隱隱覺得它應該能為我解決一些實際工程問題提供思路。我尤其看重那種能夠落地、能夠指導我編寫代碼去實現的知識。雖然我還沒來得及深入到每一個算法的細節，但從目錄和部分章節的概述來看，它涵蓋瞭許多我一直想瞭解的經典算法和技術。例如，書中對各種估計理論的講解，如何構建模型，以及如何評估模型的性能，這些都是我工作中經常會遇到的挑戰。我感覺這本書就像一本“武功秘籍”，裏麵詳細拆解瞭各種“招式”和“內功心法”，隻要我肯花時間和精力去鑽研，一定能從中武功大成，解決實際問題。當然，這本書的篇幅確實不小，要完全消化吸收需要付齣相當的努力，我計劃將其作為我近期工作的一個重要參考資料，遇到相關問題時隨時翻閱，並結閤自己的項目實踐去理解和應用。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對統計信號處理領域充滿求知欲的讀者，我被這本書深深吸引。我一直認為，理論的價值最終體現在實踐中，而這本書的“實用算法開發”這個定位，恰恰是我所追求的。我希望能夠找到一本不僅能讓我理解統計信號處理的深層原理，更能指導我如何將這些原理轉化為實際可用的算法。我尤其看重書中對各種經典的統計估計方法和濾波技術的介紹，我相信這些是解決許多現實世界問題的基石。在我看來，一本好的技術書籍，應該能夠清晰地闡述問題背景，詳細地推導理論依據，並提供具體的算法實現步驟，最後還能給齣一些關於算法性能和局限性的討論。這本書的目錄和章節安排，似乎正朝著這個方嚮努力。我期待它能幫助我解決一些在數據分析和模式識彆過程中遇到的挑戰，讓我能夠更自信地開發齣高性能的信號處理係統。我計劃將這本書作為一個長期學習的夥伴，在遇到問題時，能夠從中找到解決問題的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的瞬間，我就被它沉甸甸的分量所摺服，這預示著它包含瞭豐富的內容。作為一名對信號處理充滿好奇心的從業者，我一直渴望找到一本能夠帶領我深入理解統計信號處理精髓的書。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠提供切實可行的算法開發思路。我尤其關注書中對各種統計模型的詳細闡述，以及如何根據實際數據選擇最閤適的模型。我理解，在現實世界中，數據往往是不完美的，充滿瞭噪聲和不確定性，所以如何在這種條件下開發齣魯棒且高效的算法，是至關重要的。這本書的副標題“實用算法開發”讓我對它充滿瞭期待，我希望它能教會我如何將理論知識轉化為實際可操作的代碼，解決我工作中遇到的各種信號處理難題。雖然我還沒有深入研究每一個細節，但僅僅從目錄結構和章節標題來看，它所涵蓋的知識點對我來說都極具吸引力。我計劃將它作為我的主要參考書，逐步啃讀，並嘗試將書中介紹的算法應用到我的項目實踐中。