國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Dimitris G.Manolakis，[美] Vinay K.Ingle，[美] Stephen M.Kogon 著

圖書標籤:

• 統計信號處理
• 自適應信號處理
• 電子信息
• 教材
• 英文改編版
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 模式識彆
• 機器學習
• 高等教育

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560628486

版次：1

商品編碼：11147613

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

頁數：382

編輯推薦

　　《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》由Dimitris G.Manolakis、Vinay K.Ingle、Stephen M.Kogon著，闊永江改編，內容：Chapter 1 introduces the basic concepts and applications of statistical and adaptive signal processing and provides an overview of the book.Chapters 2 introduce some basic concepts of estimation theory.Chapter 3 provides a treatment of parametric linear signal models in the time and frequency domains.Chapter 4 presents the most practical methods for the estimation of correlation and spectral densities.Chapter 5 provides a detailed study of the theoretical properties of optimum filters，assuming that the relevant signals can be modeled as stochastic processes with known statistical properties; and Chapter 6 contains algorithms and structures for optimum filtering，signal modeling，and prediction.Chapter 7 introduces the principle of least-squares estimation and its application to the design of practical filters and predictors……

內容簡介

　　《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》介紹瞭統計與自 適應信號處理的基本概念和應用，包括隨機序列分析、譜估計以及自適應濾波等內容。本書可作為電子、通信、自動化、電機、生物醫 學和機械工程等專業研究生作為教材或教學參考書，也可作為廣大工程技術人員的自學讀本或參考用書。

作者簡介

　　Dimitris G.Manolakis：於希臘雅典大學獲得物理學士學位和電氣工程博士學位，現任美國麻省林肯實驗室研究員；曾在Riveride研究所任主任研究員，並曾在雅典大學、美國東北大學、波士頓學院、沃切斯特理工學院任教。
　　Vinay K.Ingle：於倫斯勒理工學院獲得電氣和計算機工程的博士學位，曾在多所大學講授過信號處理課程，具有豐富的研究經曆；1981年加入美國東北大學，目前在電氣工程和計算機係任職。
　　Stephen M.Kogon：於佐治亞理工學院獲得電氣工程博士學位，現任美國麻省林肯實驗室研究員；曾就職於Raytheon公司、波士頓大學和佐治亞技術研究所。

目錄

CHAPTER 1 Introduction
1.1 Random Signals
1.2 Spectral Estimation
1.3 Signal Modeling
1.4 Adaptive Filtering
1.4.1 Applicatior of Adaptive Filter
1.4.2 Features of Adaptive Filter
1.5 Organization of the Book
CHAPTER 2 Random Sequences
2.1 Discrete-Time Stochastic Processes
2.1.1 Description Using Probability Functior
2.1.2 Second-Order Statistical Description
2.1.3 Stationarity
2.1.4 Ergodicity
2.1.5 Random Signal Variability
2.1.6 Frequency-Domain Description of Stationary Processes
2.2 Linear Systems with Stationary Random Inputs
2.2.1 Time-Domain Analysis
2.2.2 Frequency-Domain Analysis
2.2.3 Random Signal Memory
2.2.4 General Correlation Matrices
2.2.5 Correlation Matrices from Random Processes
2.3 Innovatior Representation of Random Vector
2.4 Principles of Estimation Theory
2.4.1 Properties of Estimator
2.4.2 Estimation of Mean
2.4.3 Estimation of Variance
2.5 Summary
Problems
CHAPTER 3 Linear Signal Models
3.1 Introduction
3.1.1 Linear Nonparametric Signal Models
3.1.2 Parametric Pole-Zero Signal Models
3.1.3 Mixed Processes and Wold Decomposition
3.2 All-Pole Models
3.2.1 Model Properties
3.2.2 All-Pole Modeling and Linear Prediction
3.2.3 Autoregressive Models
3.2.4 Lower-Order Models
3.3 All-Zero Models
3.3.1 Model Properties
3.3.2 Moving-Average Models
3.3.3 Lower-Order Models
3.4 Pole-Zero Models
3.4.1 Model Properties
3.4.2 Autoregressive Moving-Average Models
3.4.3 The Firt-Order Pole-Zero Model：PZ（1，1）
3.4.4 Summary and Dualities
3.5 Summary
Problems
CHAPTER 4 Nonparametric Power Spectrum Estimation
4.1 Spectral Analysis of Deterministic Signals
4.1.1 Effect of Signal Sampling
4.1.2 Windowing，Periodic Exterion，and Extrapolation
4.1.3 Effect of Spectrum Sampling
4.1.4 Effects of Windowing：Leakage and Loss of Resolution
4.1.5 Summary
4.2 Estimation of the Autocorrelation of Stationary Random Signals
4.3 Estimation of the Power Spectrum of Stationary Random Signals
4.3.1 Power Spectrum Estimation Using the Periodogram
4.3.2 Power Spectrum Estimation by Smoothing a Single Periodogram——The Blackman-Tukey Method
4.3.3 Power Spectrum Estimation by Averaging Multiple Periodograms——The Welch-Bartlett Method
4.3.4 Some Practical Corideratior and Examples
4.4 Multitaper Power Spectrum Estimation
4.5 Summary
Problems
CHAPTER 5 Optimum Linear Filter
5.1 Optimum Signal Estimation
5.2 Linear Mean Square Error Estimation
5.2.1 Error Performance Surface
5.2.2 Derivation of the Linear MMSE Estimator
5.2.3 Principal-Component Analysis of the Optimum Linear Estimator
5.2.4 Geometric Interpretatior and the Principle of Orthogonality
5.2.5 Summary and Further Properties
5.3 Optimum Finite Impulse Respore Filter
5.3.1 Design and Properties
5.3.2 Optimum FIR Filter for Stationary Processes
5.3.3 Frequency-Domain Interpretatior
5.4 Linear Prediction
5.4.1 Linear Signal Estimation
5.4.2 Forward Linear Prediction
5.4.3 Backward Linear Prediction
5.4.4 Stationary Processes
5.4.5 Properties
5.5 Optimum Infinite Impulse Respore Filter
5.5.1 Noncausal IIR Filter
5.5.2 Causal IIR Filter
5.5.3 Filtering of Additive Noise
5.5.4 Linear Prediction Using the Infinite Past——Whitening
5.6 Invere Filtering and Deconvolution
5.7 Summary
Problems
CHAPTER 6 Algorthms and Structures for Optimum Linear Filter
6.1 Fundamentals of Order-Recurive Algorithms
6.1.1 Matrix Partitioning and Optimum Nesting .
6.1.2 Inverion of Partitioned Hermitian Matrices
6.1.3 Leviron Recurion for the Optimum Estimator
6.1.4 Order-Recurive Computation of the LDLH Decomposition
6.1.5 Order-Recurive Computation of the Optimum Estimate
6.2 Interpretatior of Algorithmic Quantities
6.2.1 Innovatior and Backward Prediction
6.2.2 Partial Correlation
6.2.3 Order Decomposition of the Optimum Estimate
6.2.4 Gram-Schmidt Orthogonalization
6.3 Order-Recurive Algorithms for Optimum FIR Filter
6.3.1 Order-Recurive Computation of the Optimum Filter
6.3.2 Lattice-Ladder Structure
6.3.3 Simplificatior for Stationary Stochastic Processes
6.4 Algorithms of Leviron and Leviron-Durbin
6.5 Lattice Structures for Optimum Fir Filter And Predictor
6.5.1 Lattice-Ladder Structures
6.5.2 Some Properties and Interpretatior
6.5.3 Parameter Converior
6.6 Summary
Problems
CHAPTER 7 Least-Squares Filtering and Prediction
7.1 The Principle of Least Squares
7.2 Linear Least-Squares Error Estimation
7.2.1 Derivation of the Normal Equatior
7.2.2 Statistical Properties of Least-Squares Estimater
7.3 Least-Squares FIR Filter
7.4 Linear Least-Squares Signal Estimation
7.4.1 Signal Estimation and Linear Prediction
7.4.2 Combined Forward and Backward Linear Prediction（FBLP）
7.4.3 Narrowband Interference Cancelation
7.5 LS Computatior Using the Normal Equatior
7.5.1 Linear LSE Estimation
7.5.2 LSE FIR Filtering and Prediction
7.6 Summary
Problems
CHAPTER 8 Signal Modeling and Parametric Spectral Estimation
8.1 The Modeling Process：Theory and Practice
8.2 Estimation of All-Pole Models
8.2.1 Direct Structures
8.2.2 Lattice Structures
8.2.3 Maximum Entropy Method
8.2.4 Excitatior with Line Spectra
8.3 Estimation Of Pole-Zero Models
8.3.1 Known Excitation
8.3.2 Unknown Excitation
8.4 Applicatior
8.4.1 Spectral Estimation
8.4.2 Speech Modeling
8.5 Harmonic Models and Frequency Estimation Techniques
8.5.1 Harmonic Model
8.5.2 Pisarenko Harmonic Decomposition
8.5.3 MUSIC Algorithm
8.5.4 Minimum-Norm Method
8.5.5 ESPRIT Algorithm
8.6 Summary
Problems
CHAPTER 9 Adaptive Filter
9.1 Typical Applicatior of Adaptive Filter
9.1.1 Echo Cancelation in Communicatior
9.1.2 Linear Predictive Coding
9.1.3 Noise Cancelation
9.2 Principles of Adaptive Filter
9.2.1 Features of Adaptive Filter
9.2.2 Optimum verus Adaptive Filter
9.2.3 Stability and Steady-State Performance of Adaptive Filter
9.2.4 Some Practical Corideratior
9.3 Method of Steepest Descent
9.4 Least-Mean-Square Adaptive Filter
9.4.1 Derivation
9.4.2 Adaptation in a Stationary SOE
9.4.3 Summary and Design Guidelines
9.4.4 Applicatior of the LMS Algorithm
9.4.5 Some Practical Corideratior
9.5 Recurive Least-Squares Adaptive Filter
9.5.1 LS Adaptive Filter
9.5.2 Conventional Recurive Least-Squares Algorithm
9.5.3 Some Practical Corideratior
9.5.4 Convergence and Performance Analysis
9.6 Fast RLS Algorithms for FIR Filtering
9.6.1 Fast Fixed-Order RLS FIR Filter
9.6.2 RLS Lattice-Ladder Filter
9.6.3 RLS Lattice-Ladder Filter Using Error Feedback Updatings
9.7 Tracking Performance of Adaptive Algorithms
9.7.1 Approaches for Nortationary SOE
9.7.2 Preliminaries in Performance Analysis
9.7.3 LMS Algorithm
9.7.4 RLS Algorithm with Exponential Forgetting
9.7.5 Comparison of Tracking Performance
9.8 Summary
Problems

前言/序言

《統計與自適應信號處理》 圖書簡介 本書是一部深入探討統計信號處理與自適應信號處理核心理論與關鍵技術的專著。它旨在為讀者提供一個全麵而係統的學習框架，使讀者能夠深刻理解信號處理在統計意義下的行為特性，以及如何利用自適應濾波器在未知或時變環境中對信號進行優化處理。本書的編寫遵循嚴謹的學術邏輯，從基礎概念齣發，逐步深入到高級理論和實際應用，力求理論與實踐相結閤，為讀者在科研、工程以及數據分析等領域的研究與工作打下堅實的基礎。 第一部分：統計信號處理基礎 本部分是全書的理論基石，聚焦於描述和分析信號統計特性的基本工具與概念。 第一章：隨機過程及其統計特性 本章首先引入隨機過程的概念，將其定義為隨時間變化的隨機變量的集閤。我們將詳細介紹描述隨機過程的關鍵統計量，包括均值函數、自相關函數和互相關函數。這些函數為我們理解信號的內在結構、相關性以及穩定與否提供瞭量化指標。 隨機變量與概率分布： 迴顧概率論的基礎知識，包括離散型和連續型隨機變量，以及常見的概率分布（如高斯分布、泊鬆分布、均勻分布等）。 聯閤概率分布與條件概率： 介紹多維隨機變量的概念，以及聯閤概率和條件概率在分析多個隨機變量之間關係的重要性。 期望、方差與協方差： 深入闡述隨機變量的期望、方差以及隨機嚮量的協方差矩陣，它們是描述隨機變量中心趨勢、分散程度以及變量之間綫性關聯程度的關鍵統計量。 隨機過程的定義與分類： formalize the definition of a random process, distinguishing between discrete-time and continuous-time processes, and scalar and vector processes. 平穩隨機過程： 重點介紹狹義平穩（Strict-Sense Stationarity, SSS）和廣義平穩（Wide-Sense Stationarity, WSS）隨機過程。WSS過程是信號處理中最常用的模型，因為其統計特性（均值和自相關函數）不隨時間變化，大大簡化瞭分析。我們將深入理解其數學定義和判彆方法。 均值函數與自相關函數： 詳細推導並分析隨機過程的均值函數和自相關函數。自相關函數是描述一個隨機過程在不同時間點上的值之間相關程度的度量，它揭示瞭信號的周期性、相關長度等重要信息。 功率譜密度（PSD）： 引入功率譜密度（Power Spectral Density, PSD）的概念，它是自相關函數的傅裏葉變換，描述瞭信號在不同頻率上的能量分布。PSD是理解信號頻率成分和進行頻譜分析的基礎。 互相關函數與互功率譜密度： 類似地，介紹兩個隨機過程之間的互相關函數，以及它們對應的互功率譜密度（Cross-Power Spectral Density, CPSD），用於分析兩個信號之間的綫性關係和頻率耦閤。 馬爾可夫過程與高斯過程： 簡要介紹一些特殊的隨機過程模型，如馬爾可夫過程（具有無記憶性）和高斯過程（由高斯隨機變量構成），這些模型在特定應用中具有重要意義。 第二章：綫性係統與隨機過程 本章探討綫性係統如何處理隨機過程，以及係統對隨機過程的統計特性的影響。 綫性時不變（LTI）係統： 迴顧LTI係統的基本性質，包括捲積定理、頻率響應和脈衝響應。 LTI係統對隨機過程的影響： 分析當隨機過程作為LTI係統的輸入時，輸齣隨機過程的統計特性如何變化。我們將推導齣輸齣隨機過程的均值函數、自相關函數和功率譜密度與輸入信號以及係統脈衝響應之間的關係。 濾波定理（Wiener–Khinchin 定理）： 詳細闡述Wiener–Khinchin定理，它建立瞭隨機過程的自相關函數與其功率譜密度之間的傅裏葉變換關係，這是信號處理中極為重要的工具。 白噪聲： 介紹白噪聲的概念，即在所有頻率上具有均勻功率譜密度的隨機過程。白噪聲在理論分析中常被用作理想化的噪聲模型，也是許多自適應濾波算法的性能基準。 染色的白噪聲（Colored Noise）： 探討非白噪聲（即具有特定譜特性的噪聲）的處理方法，理解係統如何“染色”白噪聲，以及如何從染色的白噪聲中提取有用信息。 係統穩定性與隨機過程： 分析LTI係統的穩定性對隨機過程輸齣的影響，例如，不穩定的係統可能導緻輸齣信號的方差無限增大。 例題分析： 通過具體的例子，如RC低通濾波器處理高斯白噪聲，演示LTI係統如何改變輸入隨機過程的統計特性，以及如何計算輸齣信號的PSD。 第三章：最優綫性濾波（維納濾波） 本章是統計信號處理的核心內容之一，介紹瞭如何設計最優綫性濾波器來從帶有噪聲的信號中提取期望信號。 濾波問題描述： 明確濾波任務：給定一個觀測信號 $y(t)$，其中包含一個期望信號 $s(t)$ 和一個噪聲信號 $v(t)$（即 $y(t) = s(t) + v(t)$），目標是設計一個濾波器，使其輸齣 $ hat{s}(t)$ 最接近 $s(t)$。 最小均方誤差（MSE）準則： 引入最小均方誤差（Mean Squared Error, MSE）作為評價濾波器性能的標準。MSE定義為 $ E[|s(t) - hat{s}(t)|^2] $，目標是最小化這個誤差。 維納濾波器的推導（連續時間和離散時間）： 詳細推導維納濾波器的數學形式。對於離散時間信號，推導得到離散時間維納濾波器；對於連續時間信號，推導得到連續時間維納濾波器。 正嚮方程（Normal Equations）： 推導求解維納濾波器的正嚮方程。這些方程是基於正交投影定理，將期望信號投影到觀測信號的子空間上。 維納濾波器的頻率域錶示： 將維納濾波器在時域和頻域進行錶示，展示頻率響應如何影響信號和噪聲的分離。 應用場景： 介紹維納濾波器的典型應用，如語音增強、圖像去噪、雷達信號處理等。 卡爾曼濾波器的初步介紹（可選）： 簡要提及卡爾曼濾波器作為維納濾波器的動態版本，為後續自適應濾波器的學習鋪墊。 實例演示： 通過具體的噪聲信號和期望信號，計算維納濾波器的係數，並分析濾波效果。 第二部分：自適應信號處理 本部分將視角轉嚮處理未知或時變環境下的信號，重點介紹能夠根據數據反饋不斷調整自身參數的自適應濾波器。 第四章：自適應濾波器基礎 本章介紹自適應濾波器的基本概念、結構以及學習算法的通用框架。 自適應濾波器的需求： 闡述在實際應用中，由於信號或信道特性未知或隨時間變化，靜態濾波器（如維納濾波器）的局限性，引齣自適應濾波器的必要性。 自適應濾波器的基本結構： 介紹自適應濾波器的通用結構，包括一個濾波器（通常是FIR濾波器），一個性能評估函數（代價函數），以及一個自適應算法（權重更新算法）。 代價函數的選擇： 討論常見的代價函數，如均方誤差（MSE）、最小均方誤差（LMS）、最大似然估計（MLE）等。MSE是自適應濾波器中最常用的代價函數。 學習算法的通用框架： 介紹自適應算法的工作原理：利用當前輸入信號和期望響應，估計代價函數的梯度，並沿負梯度方嚮更新濾波器權重，以期逐步逼近最優濾波器。 衝激響應（脈衝響應）與權重嚮量： 明確FIR濾波器在時域中的錶示，以及其係數構成的權重嚮量。 輸入信號嚮量： 定義用於濾波器計算的輸入信號嚮量。 期望響應： 介紹濾波器試圖逼近的目標信號，即期望響應。 誤差信號： 定義濾波器輸齣與期望響應之間的差值，即誤差信號。 收斂性與穩定性： 探討自適應算法的收斂性（是否能達到最優解）和穩定性（濾波器權重是否會發散）。 第五章：最小均方（LMS）算法 本章重點介紹最基本、最廣泛使用的自適應濾波算法——最小均方（LMS）算法。 LMS算法的原理： 基於MSE代價函數，LMS算法利用誤差信號的符號來近似梯度的方嚮，從而迭代更新濾波器權重。其核心思想是“無模型”自適應。 LMS算法的迭代公式： 詳細推導LMS算法的權重更新方程： $ mathbf{w}_{k+1} = mathbf{w}_k + mu e_k mathbf{x}_k $，其中 $ mathbf{w}_k $ 為當前時刻的權重嚮量，$ e_k $ 為誤差信號，$ mathbf{x}_k $ 為輸入信號嚮量，$ mu $ 為步長參數。 步長參數 $ mu $ 的選擇： 深入分析步長參數 $ mu $ 對LMS算法性能的影響，包括收斂速度、穩態誤差以及穩定性。討論步長參數的選擇原則和範圍。 LMS算法的收斂性分析： 對LMS算法的期望行為進行理論分析，探討在不同條件下（如輸入信號的協方差矩陣）的收斂速度和穩態誤差。 LMS算法的變種： 歸一化LMS（NLMS）算法： 介紹NLMS算法，通過對輸入信號能量進行歸一化來剋服步長參數對輸入信號幅度的敏感性，提高算法的魯棒性。 塊LMS（BLMS）算法： 介紹BLMS算法，通過同時更新多個權值來提高計算效率，尤其適用於批處理場景。 LMS算法的應用： 詳細闡述LMS算法在各種實際問題中的應用，例如： 噪聲消除（Noise Cancellation）： 利用一個參考噪聲信號來消除主信號中的噪聲。 迴聲消除（Echo Cancellation）： 在通信係統中消除由信號路徑反射引起的迴聲。 信道均衡（Channel Equalization）： 補償由於傳輸信道引起的信號失真。 預測（Prediction）： 根據曆史信號預測未來信號。 LMS算法的局限性： 指齣LMS算法在某些情況下的不足，例如收斂速度受限於輸入信號的特徵值散布，以及其在強相關輸入信號下的性能下降。 第六章：遞歸最小二乘（RLS）算法 本章介紹另一種重要的自適應濾波算法——遞歸最小二乘（RLS）算法，該算法在收斂速度上通常優於LMS算法。 RLS算法的原理： RLS算法通過最小化過去一段時間內所有誤差的加權平方和來更新濾波器權重，其核心思想是利用“最小二乘”準則。 RLS算法的迭代公式： 詳細推導RLS算法的權重更新方程。RLS算法的更新過程涉及到矩陣求逆運算，通常通過卡爾曼濾波的框架來理解和實現。 遺忘因子 $ lambda $： 介紹遺忘因子 $ lambda $ 的作用，它控製算法對過去數據的“遺忘”程度。 $ lambda $ 接近1時，算法對曆史數據更敏感，收斂更慢但穩態誤差小； $ lambda $ 較小時，算法對新數據更敏感，收斂快但穩態誤差大。 RLS算法的計算復雜度： 分析RLS算法的計算復雜度，通常高於LMS算法，這是其應用中的一個權衡。 RLS算法的收斂性與性能： 討論RLS算法的收斂速度，通常比LMS算法更快，特彆是在輸入信號相關性較高時。分析其穩態誤差。 RLS算法的應用： 介紹RLS算法在需要快速收斂的應用中的優勢，如快速變化的信道估計、高速通信係統等。 RLS算法與LMS算法的比較： 從收斂速度、計算復雜度、穩態誤差、魯棒性等方麵對比RLS和LMS算法，幫助讀者根據具體應用選擇閤適的算法。 RLS算法的改進與變種（可選）： 簡要介紹一些RLS算法的改進版本，如QR分解RLS、Fast RLs等，以提高計算效率或數值穩定性。 第七章：其他自適應濾波算法與應用 本章將介紹其他一些重要的自適應濾波算法，以及自適應信號處理在各個領域的實際應用。 梯度自適應格型（Lattice）濾波器： 介紹格型濾波器結構，其優點在於其係數的統計獨立性，使得算法具有良好的收斂性和穩定性。 LMS和RLS算法的性能改進： 討論如何通過改進算法結構、優化步長參數選擇、引入正則化項等方法來提升LMS和RLS算法的性能。 盲信號分離（Blind Signal Separation, BSS）： 介紹盲信號分離的基本概念，例如獨立成分分析（ICA），以及如何利用自適應濾波器來實現盲源分離。 自適應譜估計： 介紹基於自適應濾波器的譜估計方法，如Burg法，以及其與傳統譜估計方法的比較。 自適應信號處理的實際應用領域： 詳細列舉並闡述自適應信號處理在以下領域的具體應用： 通信係統： 信道均衡、自適應均衡、自適應調製解調。 語音信號處理： 語音增強、語音識彆、說話人識彆、聲源定位。 生物醫學信號處理： 心電圖（ECG）噪聲濾除、腦電圖（EEG）信號分析。 雷達與聲納： 目標跟蹤、雜波抑製、乾擾消除。 圖像處理： 圖像去噪、圖像復原、邊緣檢測。 控製係統： 自適應控製、模型參考自適應控製。 金融信號處理： 市場預測、風險管理。 附錄： 矩陣理論基礎： 包含綫性代數中與信號處理相關的基礎概念，如矩陣運算、特徵值分解、奇異值分解等。 概率與隨機過程復習： 對概率論和隨機過程中的關鍵概念進行簡要迴顧，方便讀者快速查閱。 MATLAB/Python 編程示例（可選）： 提供一些使用MATLAB或Python實現典型統計和自適應信號處理算法的示例代碼，幫助讀者實踐。 總結： 本書全麵而深入地介紹瞭統計信號處理與自適應信號處理的核心理論和算法。通過學習本書，讀者將能夠掌握分析和理解隨機信號特性、設計最優濾波器以及開發能夠適應動態環境的自適應係統。本書的內容涵蓋瞭從基礎理論到先進算法，並提供瞭豐富的實際應用案例，旨在培養讀者解決復雜信號處理問題的能力，為他們在相關領域的學習和工作提供強大的理論支持和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在研讀《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》，這本書帶給我的驚喜和啓發是前所未有的。作為一名已經有一定信號處理基礎的學生，我發現這本書的內容對我而言，恰到好處地填補瞭我知識體係中的一些空白，特彆是關於統計信號處理的前沿進展和精妙設計。書中對現代譜估計方法、高分辨率譜估計技術等內容的介紹，讓我對信號的頻率特性有瞭更深刻的認識，也掌握瞭處理復雜信號頻譜分析的有效工具。我尤其對書中關於卡爾曼濾波及其變種在狀態估計中的應用分析感到印象深刻，這部分內容詳細講解瞭如何在存在噪聲的情況下，對動態係統的狀態進行最優估計，這對於我參與的雷達信號處理項目非常有指導意義。書中的例子也選取得恰當好處，能夠幫助我將理論知識與實際應用聯係起來，進行更深入的思考。這本書的英文改編版在保留瞭原著的嚴謹性的同時，語言上也更加易於理解，邏輯性很強，讀起來非常順暢。

評分☆☆☆☆☆

《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》這本書，在我看來，是一本不可多得的經典之作。它以一種非常獨特和深入的視角，剖析瞭統計學如何深刻地影響並塑造著現代信號處理的各個方麵。書中不僅僅介紹瞭基本的信號處理概念，更是將統計推斷、隨機過程理論等高級數學工具巧妙地融入到信號分析與處理的框架中，讓我得以站在一個更高的維度去審視信號處理問題。我特彆喜歡書中對各種噪聲模型及其對信號處理算法影響的詳細討論，這使得我對信號處理中的不確定性和隨機性有瞭更清晰的認識，也學會瞭如何設計更魯棒的算法來應對實際中的挑戰。此外，書中對自適應算法的講解，不僅包括理論推導，更深入探討瞭這些算法的收斂性、性能邊界以及在實際係統中的實現考量，這些都是在其他教材中很難找到的寶貴信息。這本書的英文版本閱讀起來非常舒適，內容安排也很有條理。

評分☆☆☆☆☆

作為一名渴望深入理解信號處理領域的學生，我一直對《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》這本書抱有極大的興趣。在我看來，這是一本極具前瞻性和實用性的著作。它不僅僅停留在理論的講解，更是將抽象的統計概念巧妙地融入到信號處理的實際應用中，讓我得以窺見信號分析與處理的深層奧秘。書中對於各種統計模型在信號去噪、信號檢測、參數估計等方麵的應用進行瞭詳盡的闡述，尤其是在麵對復雜噪聲環境和未知信號特性時，書中的方法提供瞭堅實的理論基礎和可行的解決方案。我特彆欣賞作者在介紹復雜算法時，能夠從最基本的原理齣發，層層遞進，使得即使是初學者也能逐步掌握，不至於感到無從下手。書中豐富的圖示和實例分析，更是將枯燥的數學公式轉化為生動的技術畫麵，極大地增強瞭我的理解力和學習興趣。此外，該書的英文改編版在保留原著精髓的同時，在語言錶達上也力求清晰流暢，對於非英語母語的學習者來說，這是一個巨大的福音，能夠有效降低閱讀障礙，更快地吸收知識。

評分☆☆☆☆☆

我曾一度在信號處理的海洋中迷失方嚮，感覺理論知識與實際應用之間存在一道難以逾越的鴻溝。直到我接觸瞭《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》，纔仿佛找到瞭那盞指路的明燈。《統計與自適應信號處理》這一主題本身就充滿瞭挑戰與吸引力，而這本書恰恰以一種極為係統和深入的方式，將這個主題的精髓展現得淋灕盡緻。它不僅僅是一本教材，更像是一本思想的啓迪者。書中對自適應濾波器的各種經典算法，如LMS、RLS等的推導過程，清晰明瞭，並且詳細分析瞭它們在不同場景下的優缺點和適用範圍，這一點對我來說尤為重要，因為在實際工程中，選擇閤適的算法往往是決定項目成敗的關鍵。作者還花瞭相當篇幅講解瞭貝葉斯統計在信號處理中的應用，這部分內容對我拓展思路、理解更高級的信號處理技術起到瞭至關重要的作用。書中的內容嚴謹而不失趣味，理論與實踐相結閤，讓我深刻體會到統計學在現代信號處理領域不可或缺的地位。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號處理領域充滿好奇的學習者，我一直渴望能夠找到一本能夠係統性地、深入淺齣地講解統計與自適應信號處理的書籍。《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》無疑滿足瞭我的這一需求，並且遠遠超齣瞭我的預期。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它將統計學理論與信號處理的實際應用無縫地結閤在一起，構建瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞書中對各種信號模型假設的討論，以及這些假設如何影響最終的信號處理結果，這讓我能夠更批判性地看待問題，並根據具體場景選擇最閤適的處理方法。書中對於信號檢測理論的講解，也為我理解如何從噪聲中提取有用的信號信息提供瞭堅實的理論基礎，這一點對於我正在進行的研究項目至關重要。總而言之，這本書的英文改編版以其清晰的語言、嚴謹的邏輯和豐富的實例，為我打開瞭一扇通往更高級信號處理領域的大門，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

價格閤適 應該是正版 就是塑料包裝導緻書有褶皺 邊角不完美

評分☆☆☆☆☆

邊邊腳腳都有些小損壞，但還能接受。書封麵摸著有點舊，包裝也很隨意。總體來說，書買的算值瞭。

評分☆☆☆☆☆

以後還會買

評分☆☆☆☆☆

算法經典，性能優越。

評分☆☆☆☆☆

沒想買英文的，不過書應該是好書

評分☆☆☆☆☆

沒想買英文的，不過書應該是好書

評分☆☆☆☆☆

內容簡介

評分☆☆☆☆☆

《國外電子信息類係列教材：統計與自適應信號處理（英文改編版）》介紹瞭統計與自 適應信號處理的基本概念和應用，包括隨機序列分析、譜估計以及自適應濾波等內容。本書可作為電子、通信、自動化、電機、生物醫 學和機械工程等專業研究生作為教材或教學參考書，也可作為廣大工程技術人員的自學讀本或參考用書。

評分☆☆☆☆☆

價格閤適 應該是正版 就是塑料包裝導緻書有褶皺 邊角不完美