統計信號處理（第2版）/中國科學技術大學精品教材·普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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葉中付 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 統計信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 模式識彆
• 隨機過程
• 高等教育
• 教材
• 中國科學技術大學
• 精品教材

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312032370

版次：2

商品編碼：11315856

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-07-01

用紙：膠版紙

頁數：409

字數：505000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計信號處理（第2版）/中國科學技術大學精品教材·普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》論述對隨機信號的統計分析與處理，除瞭重點介紹統計信號處理的基本理論和方法外，還對所需預備知識作瞭概述並把陣列信號處理作為應用加以介紹.全書共分7章，依次為統計信號處理中的基本數學知識、隨機信號與係統、噪聲中的信號檢測、非參量檢測與穩健檢測、信號估計理論。
　　《統計信號處理（第2版）/中國科學技術大學精品教材·普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》是為信息科學技術領域高年級本科生和研究生的學習需求而編寫的，也可供從事科研和技術開發的人員參考。

內頁插圖

目錄

總序
再版前言
前言

第1章 統計信號處理中的基本數學知識
1.1 概率論概要
1.1.1 隨機事件及其概率
1.1.2 隨機變量及其分布
1.1.3 多維隨機變量
1.1.4 隨機變量的數字特徵
1.1.5 高斯隨機變量
1.1.6 隨機變量函數的分布
1.1.7 復隨機變量
1.2 隨機過程基礎
1.2.1 平穩與非平穩隨機過程
1.2.2 隨機過程的統計特性與維納——辛欽定理
1.2.3 高斯隨機過程
1.2.4 隨機過程的積分微分特性
1.3 綫性代數導論
1.3.1 矩陣的概念和基本運算
1.3.2 特殊矩陣
1.3.3 矩陣的逆
1.3.4 矩陣分解
1.3.5 子空間
1.3.6 梯度分析
參考文獻

第2章 隨機信號與係統
2.1 信號與係統概述
2.1.1 信號及其分類
2.1.2 係統及其分類
2.2 隨機信號通過綫性時不變係統
2.2.1 係統輸齣的均值
2.2.2 係統輸齣的自相關函數和功率譜密度函數
2.2.3 係統輸入與輸齣的互相關函數和互功率譜密度函數
2.2.4 係統輸齣的概率密度
2.3 隨機序列通過綫性時不變係統
2.3.1 係統輸齣的均值
2.3.2 係統輸齣的自相關函數和功率譜密度函數
2.3.3 係統輸入與輸齣的互相關函數和互功率譜密度函數
2.4 白噪聲通過綫性時不變係統
2.4.1 係統輸齣的一般特性及等效噪聲帶寬
2.4.2 白噪聲通過理想低通係統
2.4.3 白噪聲通過理想帶通係統
2.4.4 白噪聲通過具有高斯頻率特性的帶通係統
2.5 白噪聲序列和平穩隨機序列的參數模型
2.5.1 自迴歸滑動平均模型
2.5.2 自迴歸模型
2.5.3 滑動平均模型
2.5.4 三種模型間的聯係
2.6 隨機信號通過綫性時變係統
2.7 隨機信號通過非綫性係統
2.7.1 直按計算法
2.7.2 特徵函數法
2.7.3 普賴斯定理
2.7.4 級數展開法
小結
……

第3章 噪聲中的信號檢測
第4章 非參量檢測與穩健檢測
第5章 信號估計量論
第6章 最佳綫性濾波基本理論——波形估計
第7章 陣列信號處理

精彩書摘

　　第1章 統計信號處理中的數學知識
　　在信號的分析與處理中常常需要用到不少數學基礎知識，因此在本章中將對統計信號處理中可能用到的數學知識作簡單的介紹。
　　1.1節 主要是對概率論內容的概述；
　　1.2節 主要介紹隨機過程的基本內容；在1.3節中，綫性代數的知識將是我們闡述的重點，需要特彆說明的是：由於本書側重於數學知識在統計信號處理中的應用，因此關於數學基礎知識的闡述以基本概念和有用的結論為主，而命題的嚴格證明較少涉及，對此感興趣的讀者可以參閱有關參考文獻。
　　1.1 概率論概要
　　自然界與人類社會的眾多現象大緻可分為兩類，分彆稱為確定性現象與隨機現象。
　　所謂確定性現象，即在一定條件下必然會齣現某一結果（或發生某一事件）的現象，例如，純淨水在一個大氣壓下加熱至100攝氏度時，必然沸騰；物體以10米／秒的速度做勻速直綫運動1分鍾，其走過的路程必為600米.這類確定性現象由確定的規律所控製，從數量的角度來研究，從而産生瞭量與量之間確定的函數關係。
　　所謂隨機現象，即在一定條件下可能齣現不同結果（或發生不同事件），且不能準確預言究竟齣現哪一種結果的現象.例如，相同條件下擲一枚硬幣，可能正麵嚮上，也可能反麵嚮上，且在未擲之前無法準確預言究竟哪一麵嚮上；二元數字通信係統發送的信號可能是“1”，也可能是“0”，接收機在接收之前無法準確預言接收結果是信號“1”，還是信號“0”.這一類現象廣泛存在於自然界與社會活動中，而概率論正是探索研究這類隨機現象客觀規律的一門學科。
　　本節首先介紹隨機事件及其概率，並在此基礎上分析隨機變量的分布和數字特徵，最後對現實中常用的多維隨機變量作簡單的概述。
　　1.1.1 隨機事件及其概率
　　觀察、研究隨機現象的手段與過程稱為試驗.當試驗滿足下述條件時，稱之為隨機試驗，簡稱試驗，記為E.隨機試驗具有如下特徵：
　　（1）試驗可在相同條件下重復進行（可重復性）；
　　（2）試驗可能齣現的結果不止一個，並明確知道所有可能的結果；
　　（3）每次試驗總是恰好齣現這些可能結果中的一個，但是在一次試驗之前不能準確預言哪一種結果會齣現（結果齣現的隨機性）。
　　如：擲一顆骰子並觀察齣現的點數，從一批産品中任意抽取若乾件來觀察其中的次品數等都是隨機試驗。
　　概率論所要研究的是隨機試驗中齣現的各種情況，為瞭方便研究，對試驗的有關結果給齣如下概念。
　　定義。
　　1.1.1 某一隨機試驗中可能齣現的每一結果稱為該試驗的一個基本事件（樣本點），記為叫.所有基本事件構成的集閤稱為該試驗的樣本空間，記為Ω.由樣本空間Ω中的若乾基本事件構成的子集閤稱為該試驗中的隨機事件，簡稱為事件，記為A，B，C，….當屬於事件A的某一基本事件發生時，稱事件A發生。
　　我們在研究隨機現象時，不僅需要知道可能會齣現哪些事件，更重要且更具實踐意義的是瞭解、研究各種事件發生可能性的大小並加以度量.我們把刻畫事件A發生可能性大小的數量指標稱為事件A的概率，記為P（A）.下麵給齣計算P（A）的三種主要方法。
　　定義1.1.2在觀察某一隨機事件A的隨機試驗中，隨著隨機試驗次數n的增大，事件A發生的頻率Fn（A）會越來越穩定地在某一常數p附近擺動，這時就以常數p作為事件A的概率，稱之為統計概率，即P（A）=p。
　　……

前言/序言

　　無論是在人類社會還是在自然界裏，信息無處不在、無時不在。信號既是錶現信息的形式，也是人類理解信息的橋梁。而獲取信息是通過對信號的分析和處理來實現的，因此信號分析與處理十分重要，它已經成為一個專門的研究領域，理論和技術成果應用非常廣泛。
　　對確定信號的分析與處理已在其他課程中介紹，本書則是論述對隨機信號的分析與處理。由於對隨機信號的分析與處理需要大量的統計理論，因此通常將對隨機信號的分析與處理稱為統計信號處理。
　　隨機信號是普遍存在和韆變萬化的，對它的分析與處理的研究也是無窮無盡的。世界上許多大學、研究所和企業集中瞭一大批科研工作者和工程技術人員，他們把畢生的精力投入到統計信號處理理論和技術的研究、産品研發中去，極大地提高瞭人類的生活質量，增強瞭人類的認知能力，推動瞭，社會的發展。讀者隻需稍加留心就會注意到國內外有大量的學術刊物、學術會議涉及統計信號處理，統計信號處理不但為通信、雷達、聲呐、自動控製等領域提供理論基礎和技術支持，而且還是天文學、地震學、氣象學、生物物理學、醫學、經濟學研究與應用中的重要工具。
　　統計信號處理是在發展通信、雷達、聲呐、自動控製等係統的過程中逐漸形成和發展起來的。對於這些係統的性能要求概括起來有兩方麵：一是係統能高效率地傳輸信息；二是可靠地傳輸信息，影響係統可靠性的原因主要有：係統內部存在的噪聲，係統外部存在的乾擾，傳輸過程中攜帶信息的信號的畸變。統計信號處理的基本任務就是提高係統的可靠性，主要內容包括信號與係統模型、信號檢測理論、信號參量估計理論、信號波形估計理論。
　　本書是為高年級本科生和低年級研究生而寫的，期望對他們現在的學習和將來的工作有所幫助。學習統計信號處理需要一些預備知識，包括概率論、隨機過程、綫性代數、信號與係統等。因此本書除瞭重點介紹統計信號處理的基本理論和方法外，還對所需預備知識作瞭概述並把陣列信號處理作為應用加以介紹，全書共分7章，依次為統計信號處理中的基本數學知識、隨機信號與係統、噪聲中的信號檢測、非參量檢測與穩健檢測、信號估計理論、最佳綫性濾波基本理論——波形估計和陣列信號處理。
　　中國科學技術大學十分重視信號與信息處理學科的建設，在建校之初就把信號處理列入該學科的課程規劃。瀋鳳麟先生從1980年起承擔瞭“信號統計分析基礎”課程的教學工作，具有豐富的教學經驗，他先後編寫瞭《信號統計分析基礎》、《信號統計分析與處理>兩本教材。作者師從瀋先生，先是做他的助教，然後跟隨他一起講授部分章節。瀋先生對教學工作的敬業精神令人欽佩，作者從他身上學到瞭許多寶貴的東西，瀋先生退休後，作者承擔瞭主講本科生“信號統計分析基礎”課程，還為研究生開設瞭“近代信號統計分析”課程，由於教改的需要，現已將兩門課程閤並為本碩貫通課程“信號統計分析”。經過十餘年的教學與科研工作經驗和成果的積纍，作者對於統計信號處理有瞭一些心得體會，在所在係的熱情支持下，作者策劃瞭這本書的寫作並申報瞭普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材，獲得批準。這本書還列入瞭“十一五”國傢重點圖書和中國科學技術大學建校五十周年校慶精品教材目錄。
　　在本書的策劃和撰寫過程中，得到瞭信號統計處理研究室許多同誌的幫助，徐旭講師不僅參與瞭第2章內容的寫作，還參與瞭全書問題的討論。劉超、彭建輝、張裕峰、戴繼生、秦翰欽、賈紅江、崔波、薛續磊、杜冰、祝佳、硃張勤、嚮利、李春輝、王種等研究生積極參與資料的收集、文字的錄入和問題的討論。在本書的策劃和撰寫過程中，還得到瞭傢人的理解和大力支持。此外，本書的完成還參考瞭很多文獻和書籍，在此作者嚮所有支持、關心、幫助本書的同誌錶示衷心的感謝。

《數字信號處理原理與應用》 內容概要： 本書係統深入地闡述瞭數字信號處理（DSP）的基本原理、核心算法以及在各個領域的典型應用。全書共分為十一章，結構清晰，循序漸進，旨在幫助讀者建立紮實的理論基礎，並掌握實際工程中常用的處理技術。 第一章 緒論 本章首先介紹瞭信號與係統的基本概念，包括信號的分類（連續/離散、周期/非周期、偶/奇、能量/功率信號等）以及係統的基本性質（綫性、時不變、因果性、穩定性等）。在此基礎上，引齣瞭數字信號處理的概念及其在現代科技中的重要性，例如通信、音頻、圖像、雷達、醫學等領域。最後，簡要迴顧瞭數字信號處理的發展曆程，並展望瞭其未來的發展趨勢。 第二章 離散時間信號與係統 本章重點介紹瞭離散時間信號的數學描述和基本運算，包括單位抽樣序列、單位階躍序列、指數序列、正弦序列等。同時，深入講解瞭離散時間係統的基本概念和分類，特彆是綫性時不變（LTI）係統的描述方法，如差分方程和係統函數。通過捲積運算，揭示瞭LTI係統的基本特性和輸齣信號的生成機製。 第三章 離散傅裏葉變換（DFT） 本章是數字信號處理的核心章節之一，詳細介紹瞭離散傅裏葉變換（DFT）及其性質。DFT是連接時域和頻域的重要橋梁，能夠揭示信號的頻譜特性。本章內容涵蓋瞭DFT的定義、計算方法、周期性、綫性、對稱性、時移、頻移、捲積性質以及帕塞瓦爾定理等。此外，還介紹瞭DFT在信號分析和係統特性錶徵中的作用。 第四章 快速傅裏葉變換（FFT） 在DFT的基礎上，本章重點介紹瞭計算DFT的快速算法——快速傅裏葉變換（FFT）。FFT通過分解計算，大大提高瞭DFT的運算效率，是實際應用中的關鍵技術。本章將詳細講解兩種主要的FFT算法：按時間抽取（Cooley-Tukey）和按頻率抽取，並分析其蝶形運算結構和計算復雜度。 第五章 Z變換 Z變換是分析離散時間係統的重要數學工具，特彆適用於處理LTI係統的頻率響應和穩定性。本章介紹瞭Z變換的定義、收斂域、基本性質，如綫性、時移、尺度變換、微分、捲積定理等。通過反Z變換，可以從係統函數得到係統的單位衝激響應，從而全麵理解係統的動態特性。 第六章 綫性時不變係統的頻率響應 本章聚焦於LTI係統的頻率響應，這是衡量係統對不同頻率信號響應特性的關鍵指標。通過Z變換和DFT，本章詳細分析瞭係統的頻率響應函數，包括幅度響應和相位響應。進一步討論瞭如何利用頻率響應來設計濾波器，以及如何理解係統在頻率域的行為，例如低通、高通、帶通和帶阻特性。 第七章 濾波器設計 濾波器是信號處理中最基本也是最重要的組成部分，用於去除噪聲、提取有用信息或改變信號的頻譜特性。本章分兩大類詳細介紹瞭濾波器的設計方法： IIR濾波器設計： 重點講解瞭基於模擬濾波器原型（如巴特沃斯、切比雪夫、橢圓濾波器）的數字濾波器設計方法，特彆是雙綫性變換法和脈衝響應不變法。 FIR濾波器設計： 介紹瞭兩種主要的FIR濾波器設計方法：窗函數法（如矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗）和頻率采樣法。分析瞭不同窗函數的性能權衡，以及如何根據濾波器性能指標（通帶紋波、阻帶衰減、過渡帶寬度）來選擇閤適的窗函數和濾波器階數。 第八章 參數化估計 本章將目光轉嚮信號的建模與參數估計。介紹瞭經典參數化模型，如AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）模型，並深入討論瞭相應的參數估計方法，如最小二乘法、Yule-Walker方程等。這些模型在信號預測、信道均衡、語音閤成等領域有著廣泛應用。 第九章 譜估計 譜估計是研究信號頻譜特性的重要技術，它旨在從有限的觀測數據中估計齣信號的功率譜密度。本章介紹瞭多種譜估計方法： 經典譜估計： 包括周期圖法和改進周期圖法（Welch法），分析瞭它們的優缺點，特彆是在方差和分辨率之間的權衡。 現代譜估計： 重點介紹瞭模型驅動的譜估計方法，如AR模型譜估計（Burg法、Yule-Walker法）、MA模型譜估計、ARMA模型譜估計。這些方法在低信噪比條件下通常能獲得更高的分辨率。 第十章 有限長序列的傅裏葉變換 本章針對有限長序列，深入探討瞭其傅裏葉變換的性質和應用。重點講解瞭循環捲積的概念，並闡述瞭它與綫性捲積的關係。在此基礎上，介紹瞭如何利用DFT和FFT高效計算綫性捲積，這在實際係統中至關重要。 第十一章 數字信號處理的應用 本章將前麵所學的理論知識和算法，通過具體的工程實例進行展示。涵蓋瞭數字信號處理在以下幾個重要領域的應用： 語音信號處理： 包括語音信號的分析（如基頻估計、共振峰提取）、編碼、閤成和識彆。 圖像信號處理： 涵蓋瞭圖像增強、濾波、邊緣檢測、圖像壓縮等技術。 通信係統： 介紹瞭數字調製解調、信道編碼、均衡等在現代通信中的應用。 生物醫學信號處理： 如心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）信號的分析與診斷。 本書內容結構嚴謹，理論推導清晰，輔以大量圖示和實例，力求使讀者在掌握理論的同時，也能理解其工程實現和實際意義。通過學習本書，讀者將能熟練運用數字信號處理技術解決實際工程問題，並為進一步深入研究打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對信號處理充滿好奇心的學生，一直希望能找到一本能夠係統地帶領我進入這個領域的書籍。《統計信號處理（第2版）》這本書，可以說是我探索這個領域的一塊敲門磚。它從最基礎的概率論和隨機過程入手，層層深入，逐漸引入各種統計信號處理的核心概念和方法。我最喜歡的是書中對各種估計器性能的分析，比如均方誤差、信噪比等，這些指標的引入，讓我能夠客觀地評價不同算法的效果。另外，書中關於譜估計的章節，也給我留下瞭深刻的印象，傳統方法和現代方法的對比，讓我對信號的頻率成分有瞭更深刻的理解。這本書的難度適中，既有理論深度，又有一定的實踐指導意義，非常適閤想要係統學習統計信號處理的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹和厚重感，中國科學技術大學精品教材的標識更是讓人對內容的深度和學術價值充滿期待。我是一個剛入行不久的科研人員，在工作中經常會遇到各種信號處理的問題，從最初的濾波器設計到後來的模型辨識，再到更復雜的盲源分離，這些都離不開紮實的信號處理理論基礎。而《統計信號處理（第2版）》這本書，正是為解決這些痛點而來的。它的內容覆蓋麵非常廣，從最基礎的隨機信號理論，到各種統計估計方法，再到現代信號處理的前沿技術，可以說是應有盡有。最讓我印象深刻的是，書中並沒有一味地堆砌復雜的數學公式，而是將理論知識與實際應用緊密結閤，通過大量的實例，讓抽象的數學概念變得直觀易懂。例如，在講解卡爾曼濾波器時，作者並沒有止步於理論推導，而是詳細闡述瞭它在目標跟蹤、導航製導等領域的實際應用，並給齣瞭相應的僞代碼，這對於我這樣的實踐者來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

我曾經嘗試過一些其他關於信號處理的書籍，但總感覺它們不夠“接地氣”，或者說，離我實際工作中的問題總有一點距離。《統計信號處理（第2版）》則完全不同。它非常注重理論與實踐的結閤。書中大量的例題和習題，不僅鞏固瞭理論知識，更重要的是，它們展示瞭如何將這些理論應用於解決實際問題。我記得在學習自適應濾波部分時，書中詳細介紹瞭LMS算法和RLS算法，並給齣瞭它們在噪聲消除、迴聲消除等方麵的應用實例。這讓我能夠直接將學到的知識應用到我的工程項目中，取得瞭顯著的效果。

評分☆☆☆☆☆

當我開始深入研究某個具體問題時，這本書更是展現瞭它的價值。我當時需要處理的是非平穩信號，傳統的平穩信號處理方法效果不佳。這本書中關於非平穩信號分析的內容，比如時頻分析方法，給瞭我很大的啓發。作者詳細介紹瞭短時傅裏葉變換、小波變換等技術，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用範圍。我嘗試將這些方法應用到我的數據上，結果令人欣喜。同時，書中關於參數估計的部分，也為我提供瞭多種選擇，比如最大似然估計、最小均方估計等，並詳細解釋瞭它們的推導過程和應用條件。這讓我能夠根據具體的數據特性和任務需求，選擇最閤適的估計方法。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這是一本非常經典的教材，也是一本非常有價值的參考書。我曾在一個討論會上，與幾位同行交流學習心得，大傢都不約而同地提到瞭《統計信號處理（第2版）》這本書，並對其給予瞭高度評價。這本書的內容非常全麵，從基礎的隨機信號理論到高級的統計信號處理技術，應有盡有。它不僅適閤作為本科生和研究生學習的教材，也適閤作為科研人員和工程師的參考書。我對書中關於模型辨識的部分印象深刻，它係統地介紹瞭各種模型辨識的理論和方法，並對其優缺點進行瞭詳細的分析。這對於我理解和構建各種信號模型，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我選擇這本書很大程度上是因為它的“普通高等教育‘十一五’國傢級規劃教材”這個標簽。在當前這個信息爆炸的時代，找到一本真正高質量、經過時間檢驗的教材是多麼不容易。這本書恰恰符閤瞭我的需求。我之前也看過一些信號處理的書籍，但很多都顯得過於理論化，或者內容更新不夠及時，無法滿足我處理現代復雜信號的需求。《統計信號處理（第2版）》在這方麵做得非常好，它不僅涵蓋瞭經典統計信號處理理論，更重要的是，它對一些近些年發展起來的新方法、新思想也進行瞭深入的探討。我特彆喜歡其中關於譜估計的部分，傳統的方法和現代的譜估計技術被清晰地梳理和對比，讓我能夠更好地理解不同方法的優劣和適用場景。書中的習題也很有挑戰性，既有鞏固基礎的，也有引導思考的，完成這些習題的過程，本身就是一次深入理解知識的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太紮實瞭！我是在讀研究生期間接觸到的，當時我的研究方嚮涉及到大量的傳感器數據處理，需要對采集到的噪聲信號進行有效的估計和濾波。在老師的推薦下，我拿起瞭這本《統計信號處理（第2版）》。第一遍讀的時候，我更多的是在梳理知識框架，瞭解整體的脈絡。我發現，它從隨機過程的定義、性質，到各種分布的統計特性，再到均值、方差、協方差等基本概念，都講解得非常清晰。尤其是在介紹各種估計量的性質時，例如無偏性、有效性、一緻性等，書中給齣瞭嚴謹的數學證明，並解釋瞭這些性質在實際應用中的意義。這對於我理解為什麼某種估計方法更好，為什麼需要關注某些指標，有著至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在通信工程領域工作的工程師，日常工作中經常需要處理各種調製、解調、信道估計等問題，這些都離不開統計信號處理的知識。我在一次項目評審中，聽一位專傢提到瞭《統計信號處理（第2版）》，於是抱著學習的態度購入瞭這本書。這本書的深度和廣度都讓我感到非常滿意。它不僅僅是一本教材，更像是一本案頭常備的參考書。例如，在講解盲源分離時，書中不僅介紹瞭獨立成分分析（ICA）等經典方法，還提及瞭一些更前沿的技術，並提供瞭相關的數學推導和算法流程。這對於我理解通信係統中信號分離的難題，提供瞭理論上的支持和解決思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，從基礎理論到高級應用，層層遞進，邏輯清晰。我是一個習慣於先掌握理論基礎再進行實踐學習的人，而《統計信號處理（第2版）》完全滿足瞭我的學習習慣。開頭部分對概率論和隨機過程的復習和延伸，為後續內容的學習打下瞭堅實的基礎。後麵關於參數估計、模型辨識、譜估計等章節，都圍繞著“如何從帶有噪聲的信號中提取有用信息”這一核心問題展開，提供瞭多種分析工具和方法。我特彆欣賞書中對各種統計模型（如AR模型、MA模型、ARMA模型）的介紹，以及如何利用這些模型來進行信號的預測和濾波。這對於理解和處理時間序列數據非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失可讀性。作者在闡述復雜概念時，會盡量使用清晰的語言，並輔以直觀的圖示和例子。我尤其喜歡書中關於貝葉斯統計的部分，這在傳統的信號處理教材中並不常見，但對於現代信號處理來說卻越來越重要。作者用一種循序漸進的方式介紹瞭貝葉斯推斷的基本思想，並將其應用於參數估計等問題。這讓我能夠從一個全新的角度來理解信號處理，並掌握更強大的分析工具。書中對各種方法的比較和權衡，也幫助我建立瞭更全麵的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

還行，書的質量，就是有點小貴，打摺力度太小瞭

評分☆☆☆☆☆

先評價！雖然自己沒有看到呢！但應該不錯！信任京東商城。網購已成魔！

評分☆☆☆☆☆

書還可以把，便宜，摺扣價，質量不錯

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，沒任何摺損。

評分☆☆☆☆☆

書的印刷很好，就是裏麵錯誤不少，公式推導特彆多，最好自己推一推加深印象。

評分☆☆☆☆☆

好書。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，沒任何摺損。

評分☆☆☆☆☆

內容充實 東西不錯 物流很好

評分☆☆☆☆☆

正品