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

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276071

商品编码：29915695975

包装：平装-胶订

出版时间：2018-02-01

基本信息

书名：统计信号处理基础——实用算法开发(卷III)

定价：79.00元

作者：(美)Steven M. Kay(S. M. 凯)

出版社：电子工业出版社

出版日期：2018-02-01

ISBN：9787121276071

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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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。

目录

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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

作者介绍

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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。

文摘

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序言

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《现代通信系统导论：从理论到实践》 内容简介： 在信息爆炸的时代，通信系统如同现代社会的神经系统，维系着信息的快速、可靠传递。本书《现代通信系统导论：从理论到实践》旨在为读者构建一个全面而深入的通信系统知识体系，涵盖从基础概念到前沿技术的广泛领域。本书并非对某一特定技术细节的详尽剖析，而是力求为读者展现整个通信系统设计的宏观图景，强调理论与实践的紧密结合，引导读者理解并掌握设计、分析和优化现代通信系统所必需的核心原理与方法。 本书的编写初衷，是填补当前市面上部分教材在理论深度与工程应用之间的鸿沟。许多现有教材要么过于侧重纯理论推导，使读者难以将其与实际系统联系起来；要么仅停留在概念介绍，缺乏深入的原理阐释。我们希望通过本书，让读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。 核心内容模块： 第一部分：通信系统的基石——信号与信息 本部分将从最基础的信号理论出发，为后续章节打下坚实的理论基础。我们将深入探讨不同类型的信号，包括连续时间信号与离散时间信号，确定性信号与随机信号。信号的表示、分解（如傅里叶级数、傅里叶变换）以及基本的信号处理运算（如卷积、相关）将是重点。 信号的数学描述： 学习如何用数学工具精确地描述和分析各种信号，理解信号的时域、频域以及能量谱密度等重要概念。 傅里叶变换及其应用： 详细阐述傅里叶变换的原理，以及它在信号分析、系统辨识和滤波设计中的关键作用。读者将学习如何通过频域分析理解信号的特性以及系统对信号的影响。 随机信号理论基础： 引入随机过程的概念，如平稳随机过程、独立增量过程等。理解随机信号的统计特性，如均值、自相关函数、功率谱密度，这将是分析噪声、调制和解调等通信过程中不可或缺的一环。 采样定理与重建： 深入理解奈奎斯特-香农采样定理，解释离散信号如何从连续信号中精确恢复。探讨采样率、混叠等关键问题，并介绍不同的采样技术。 第二部分：通信系统的核心——调制与解调 调制是通信系统的灵魂，它将信息信号加载到载波上，使其能够适应传输信道的特性。本部分将系统地介绍各类调制技术，并深入分析其优缺点以及在实际应用中的考量。 模拟调制技术： 详细讲解调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM）等基本模拟调制方式。分析它们的频谱特性、带宽要求以及抗噪声能力。 数字调制技术： 这是现代通信的重点。我们将涵盖幅度键控（ASK）、频率键控（FSK）、相移键控（PSK）以及正交幅度调制（QAM）等。重点在于理解数字调制信号的生成过程、星座图的含义以及不同调制方式的性能比较。 高阶调制与高效调制： 介绍M进制ASK、M进制PSK、M进制QAM等高阶调制技术，理解它们如何提高频谱利用率。同时，探讨更先进的调制技术，如π/4-QPSK、差分编码PSK等，及其在现代无线通信中的应用。 解调原理与方法： 讲解与各类调制方式相对应的解调技术，包括相干解调、非相干解调等。分析解调过程中可能遇到的问题，如载波同步、相位模糊等。 最佳接收与误码率分析： 引入最大似然（ML）准则和最大后验（MAP）准则，探讨在加性高斯白噪声（AWGN）信道下，如何设计最优的接收机。计算并分析各种数字调制方式的理论误码率（BER）性能，理解信噪比（SNR）和调制方式对BER的影响。 第三部分：通信系统的挑战——噪声、失真与信道模型 现实中的通信信道并非理想的，噪声、失真和多径效应等都会对信号的传输造成严重影响。本部分将深入分析这些挑战，并介绍相应的应对策略。 噪声的种类与影响： 详细分析通信系统中常见的噪声源，如热噪声、散粒噪声、外部干扰等，理解它们对信号质量的影响。 信道模型： 介绍各种经典的信道模型，如加性高斯白噪声（AWGN）信道、衰落信道（如瑞利衰落、莱斯衰落）、多径信道等。理解这些模型的数学描述及其在不同通信场景下的适用性。 失真分析： 讨论信号在传输过程中可能发生的各种失真，如线性失真（幅度失真、相位失真）和非线性失真。学习如何通过均衡技术来补偿这些失真。 衰落信道的特性与应对： 深入分析无线通信中最常见的衰落现象，包括快衰落和慢衰落。介绍分集技术（如空间分集、频率分集、时间分集）和编码技术如何对抗衰落的影响。 第四部分：通信系统的增强——编码与纠错 为了克服信道传输中的错误，编码技术发挥着至关重要的作用。本部分将系统介绍信源编码和信道编码的基本原理与典型算法。 信源编码（数据压缩）： 讲解信息论的基础，包括熵的概念，以及如何通过熵编码（如霍夫曼编码、算术编码）来消除信源的统计冗余，实现数据压缩。 信道编码（纠错编码）： 这是通信系统可靠性的关键。详细介绍纠错编码的基本思想，包括监督码、线性分组码（如汉明码、BCH码、RS码）和卷积码。 编码与解码器原理： 阐述不同编码方式的编码器和解码器的基本工作原理，以及它们在纠错性能上的权衡。 交织技术： 介绍交织（Interleaving）技术的作用，如何通过打乱数据顺序来对抗突发错误，提高纠错码的效率。 现代纠错码： 简要介绍 Turbo码和LDPC码等现代高性能纠错码，以及它们在3G、4G、5G等通信标准中的应用。 第五部分：通信系统的架构与性能评估 本部分将引导读者从整体视角审视通信系统的设计，并学习如何进行全面的性能评估。 通信系统基本架构： 介绍一个典型的通信系统（如数字通信系统）的组成部分，包括信源、信宿、信道、调制器、解调器、编码器、解码器等，并分析它们之间的逻辑关系。 多用户通信与多址技术： 探讨如何在一个有限的通信资源中支持多个用户同时通信。详细介绍频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）和正交频分多址（OFDMA）等关键的多址技术。 系统性能指标： 定义和解释通信系统中的关键性能指标，如数据速率、频谱效率、能量效率、可靠性（误码率、误信率）、时延等。 仿真与建模： 介绍使用MATLAB等工具进行通信系统仿真，通过仿真来验证理论分析的正确性，并评估不同设计方案的性能。 现代通信系统的发展趋势： 展望未来通信系统的发展方向，如软件定义无线电（SDR）、认知无线电、人工智能在通信中的应用、物联网通信等。 本书的特色与优势： 理论与实践并重： 每章都紧密结合实际通信系统中的应用场景，用清晰易懂的语言解释复杂的理论概念，并通过实例说明其工程意义。 由浅入深，循序渐进： 从最基本的信号理论开始，逐步深入到复杂的调制、编码和信道技术，确保读者能够逐步建立完整的知识体系。 强调理解而非死记硬背： 鼓励读者深入理解每一个概念背后的原理，而非简单记忆公式。通过大量的分析和讨论，帮助读者培养独立解决通信系统问题的能力。 广泛的适用性： 本书内容涵盖了通信工程、电子工程、计算机科学等多个相关专业领域的基础知识，对于希望进入通信行业的学生和工程师都具有极高的参考价值。 启发式学习： 在讨论过程中，我们常常提出开放性问题，引导读者思考，鼓励主动探索，培养其批判性思维和创新能力。 目标读者： 本书适合于高等院校通信工程、电子工程、信息工程等专业的本科生和研究生。同时，也适用于在通信行业工作的工程师，以及对通信系统感兴趣的业余爱好者。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解现代通信系统的基本原理和构成。 掌握各类调制、解调、编码、解码技术的数学模型和工程实现。 分析和评估通信系统在不同信道条件下的性能。 具备设计、分析和优化简单通信系统的初步能力。 为进一步学习更深入的通信理论和技术打下坚实基础。 《现代通信系统导论：从理论到实践》将成为您探索通信世界、掌握信息时代关键技术的理想伴侣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对统计信号处理领域充满求知欲的读者，我被这本书深深吸引。我一直认为，理论的价值最终体现在实践中，而这本书的“实用算法开发”这个定位，恰恰是我所追求的。我希望能够找到一本不仅能让我理解统计信号处理的深层原理，更能指导我如何将这些原理转化为实际可用的算法。我尤其看重书中对各种经典的统计估计方法和滤波技术的介绍，我相信这些是解决许多现实世界问题的基石。在我看来，一本好的技术书籍，应该能够清晰地阐述问题背景，详细地推导理论依据，并提供具体的算法实现步骤，最后还能给出一些关于算法性能和局限性的讨论。这本书的目录和章节安排，似乎正朝着这个方向努力。我期待它能帮助我解决一些在数据分析和模式识别过程中遇到的挑战，让我能够更自信地开发出高性能的信号处理系统。我计划将这本书作为一个长期学习的伙伴，在遇到问题时，能够从中找到解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的瞬间，我就被它沉甸甸的分量所折服，这预示着它包含了丰富的内容。作为一名对信号处理充满好奇心的从业者，我一直渴望找到一本能够带领我深入理解统计信号处理精髓的书。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能够提供切实可行的算法开发思路。我尤其关注书中对各种统计模型的详细阐述，以及如何根据实际数据选择最合适的模型。我理解，在现实世界中，数据往往是不完美的，充满了噪声和不确定性，所以如何在这种条件下开发出鲁棒且高效的算法，是至关重要的。这本书的副标题“实用算法开发”让我对它充满了期待，我希望它能教会我如何将理论知识转化为实际可操作的代码，解决我工作中遇到的各种信号处理难题。虽然我还没有深入研究每一个细节，但仅仅从目录结构和章节标题来看，它所涵盖的知识点对我来说都极具吸引力。我计划将它作为我的主要参考书，逐步啃读，并尝试将书中介绍的算法应用到我的项目实践中。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续看了一段时间了，最初是被它厚实的篇幅和“实用算法开发”这个副标题所吸引。我本身不是科班出身的信号处理专业学生，更多的是在工作中会遇到一些数据分析和模式识别的需求，所以一直想找一本既有理论深度，又能指导实际操作的书籍。拿到这本书的时候，虽然书名里有“统计信号处理”，但我隐隐觉得它应该能为我解决一些实际工程问题提供思路。我尤其看重那种能够落地、能够指导我编写代码去实现的知识。虽然我还没来得及深入到每一个算法的细节，但从目录和部分章节的概述来看，它涵盖了许多我一直想了解的经典算法和技术。例如，书中对各种估计理论的讲解，如何构建模型，以及如何评估模型的性能，这些都是我工作中经常会遇到的挑战。我感觉这本书就像一本“武功秘籍”，里面详细拆解了各种“招式”和“内功心法”，只要我肯花时间和精力去钻研，一定能从中武功大成，解决实际问题。当然，这本书的篇幅确实不小，要完全消化吸收需要付出相当的努力，我计划将其作为我近期工作的一个重要参考资料，遇到相关问题时随时翻阅，并结合自己的项目实践去理解和应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“干货满满”，每一页都似乎蕴含着作者多年积累的经验和智慧。我之前接触过一些信号处理的入门书籍，但往往流于表面，讲一些基础概念，真正涉及到如何去实现一个性能优越的算法，就显得语焉不详了。而这本书，虽然我还没有完全读完，但它的结构和内容已经让我看到了希望。作者似乎非常注重算法的实用性，从问题的提出，到理论推导，再到具体的算法实现步骤，都描绘得非常清晰。我特别期待书中关于模型选择、参数优化以及鲁棒性方面的内容，这些往往是我们在实际应用中容易遇到的难点。我个人倾向于那种既能理解背后的数学原理，又能快速上手实现的书籍，而这本书似乎正是朝着这个方向努力的。我已经在脑海中勾勒出几种利用书中介绍的方法来改进我现有数据处理流程的方案。当然，对于我这样一个还在学习中的读者来说，这本书的某些章节可能会显得有些挑战性，但我相信，这正是深度学习和理论提升的必经之路。我更看重的是它所提供的解决问题的框架和方法论，这比单纯的技巧性介绍更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是“厚积薄发”，感觉作者在编写这本书时，一定投入了大量的心血和精力，旨在为读者提供一套全面而深入的统计信号处理知识体系。我是一位对信号处理领域充满热情的研究者，一直致力于探索更高效、更精确的算法。在阅读这本书之前，我曾广泛涉猎过一些相关的文献和教材，但总觉得缺少一种系统性的、能够指导实际工程开发的脉络。这本书的出现，正好填补了我的这一需求。我特别欣赏书中对各种算法背后数学原理的严谨推导，以及如何将这些理论转化为具体的可执行步骤。我深信，只有深刻理解了算法的本质，才能在实际应用中做出更优的决策，并解决那些看似棘手的问题。我迫不及待地想要深入研究书中关于模型评估、性能分析以及鲁棒性设计的部分，这些都是我在研究中经常会遇到的瓶颈。我计划将这本书作为我案头必备的参考书，在未来的研究和开发过程中，不断地从中汲取养分，提升自己的专业能力。