统计信号处理基础――估计与检测理论（卷I、卷II合集） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Steven M.Kay（S.M.凯） 著，罗鹏飞，张文明 译

图书标签:

• 统计信号处理
• 信号估计
• 信号检测
• 随机过程
• 通信原理
• 信息论
• 概率论
• 数学模型
• 工程数学
• 高等教育

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121234484

版次：1

商品编码：11496261

包装：平装

丛书名： 经典译丛·信息与通信技术

开本：其他

出版时间：2014-06-01

用纸：胶版纸

页数：748

正文语种：中文

内容简介

本书是一部经典的有关统计信号处理的权*著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。卷I详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。卷II全面介绍了计算机上实现的*佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音、通信技术以及传统的声纳/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，复习了高斯，c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估。

作者简介

罗鹏飞，教授，国防科技大学电子科学与工程学院教授,随机信号分析与处理课程负责人。张文明，副教授，国防科技大学电子科学与工程学院副教授,随机信号分析与处理课程主讲教师。

目录

卷I：统计信号处理基础――估计理论
第1章 引言
1．1 信号处理中的估计
1．2 估计的数学问题
1．3 估计量性能评估
1．4 几点说明
参考文献
习题
第2章 最小方差无偏估计
2．1 引言
2．2 小结
2．3 无偏估计量
2．4 最小方差准则
2．5 最小方差无偏估计的存在性
2．6 求最小方差无偏估计量
2．7 扩展到矢量参数
参考文献
习题
第3章 Cramer?Rao下限
3．1 引言
3．2 小结
3．3 估计量精度考虑
3．4 Cramer?Rao下限
3．5 高斯白噪声中信号的一般CRLB
3．6 参数的变换
3．7 扩展到矢量参数
3．8 矢量参数变换的CRLB
3．9 一般高斯情况的CRLB
3．10 WSS高斯随机过程的渐近CRLB
3．11 信号处理的例子
参考文献
习题
附录3A 标量参数CRLB的推导
附录3B 矢量参数CRLB的推导
附录3C 一般高斯CRLB的推导
附录3D 渐近CRLB的推导
第4章 线性模型
4．1 引言
4．2 小结
4．3 定义和性质
4．4 线性模型的例子
4．5 扩展到线性模型
参考文献
习题
第5章 一般最小方差无偏估计
5．1 引言
5．2 小结
5．3 充分统计量
5．4 求充分统计量
5．5 利用充分统计量求MVU估计量
5．6 扩展到矢量参数
参考文献
习题
附录5A Neyman?Fisher因子分解定理（标量参数）的证明
附录5B Rao?Blackwell?Lehmann?Scheffe定理（标量参数）的证明
第6章 最佳线性无偏估计量
6．1 引言
6．2 小结
6．3 BLUE的定义
6．4 求BLUE
6．5 扩展到矢量参数
6．6 信号处理的例子
参考文献
习题
附录6A 标量BLUE的推导
附录6B 矢量BLUE的推导
第7章 最大似然估计
7．1 引言
7．2 小结
7．3 举例
7．4 求MLE
7．5 MLE的性质
7．6 变换参数的MLE
7．7 MLE的数值确定
7．8 扩展到矢量参数
7．9 渐近MLE
7．10 信号处理的例子
参考文献
习题
附录7A 蒙特卡洛方法
附录7B 标量参数MLE的渐近PDF
附录7C EM算法例题中条件对数似然函数的推导
第8章 最小二乘估计
8．1 引言
8．2 小结
8．3 最小二乘估计方法
8．4 线性最小二乘估计
8．5 几何解释
8．6 按阶递推最小二乘估计
8．7 序贯最小二乘估计
8．8 约束最小二乘估计
8．9 非线性最小二乘估计
8．10 信号处理的例子
参考文献
习题
附录8A 按阶递推最小二乘估计的推导
附录8B 递推投影矩阵的推导
附录8C 序贯最小二乘估计的推导
第9章 矩方法
9．1 引言
9．2 小结
9．3 矩方法
9．4 扩展到矢量参数
9．5 估计量的统计评价
9．6 信号处理的例子
参考文献
习题
第10章 贝叶斯原理
10．1 引言
10．2 小结
10．3 先验知识和估计
10．4 选择先验PDF
10．5 高斯PDF的特性
10．6 贝叶斯线性模型
10．7 多余参数
10．8 确定性参数的贝叶斯估计
参考文献
习题
附录10A 条件高斯PDF的推导
第11章 一般贝叶斯估计量
11．1 引言
11．2 小结
11．3 风险函数
11．4 最小均方误差估计量
11．5 最大后验估计量
11．6 性能描述
11．7 信号处理的例子
参考文献
习题
附录11A 连续时间系统到离散时间系统的转换
第12章 线性贝叶斯估计量
12．1 引言
12．2 小结
12．3 线性MMSE估计
12．4 几何解释
12．5 矢量LMMSE估计量
12．6 序贯LMMSE估计
12．7 信号处理的例子-维纳滤波器
参考文献
习题
附录12A 贝叶斯线性模型的序贯LMMSE估计量的推导
第13章 卡尔曼滤波器
13．1 引言
13．2 小结
13．3 动态信号模型
13．4 标量卡尔曼滤波器
13．5 卡尔曼滤波器与维纳滤波器的关系
13．6 矢量卡尔曼滤波器
13．7 扩展卡尔曼滤波器
13．8 信号处理的例子
参考文献
习题
附录13A 矢量卡尔曼滤波器的推导
附录13B 扩展卡尔曼滤波器的推导
第14章 估计量总结
14．1 引言
14．2 估计方法
14．3 线性模型
14．4 选择一个估计量
第15章 复数据和复参数的扩展
15．1 引言
15．2 小结
15．3 复数据和复参数
15．4 复随机变量和PDF
15．5 复WSS随机过程
15．6 导数、梯度和最佳化
15．7 采用复数据的经典估计
15．8 贝叶斯估计
15．9 渐近复高斯PDF
15．10 信号处理的例子
参考文献
习题
附录15A 复协方差矩阵的性质的推导
附录15B 复高斯PDF性质的推导
附录15C CRLB和MLE公式的推导

卷II：统计信号处理基础――检测理论
第1章 引言
1．1 信号处理中的检测理论
1．2 检测问题
1．3 检测问题的数学描述
1．4 检测问题的内容体系
1．5 渐近的作用
1．6 对读者的一些说明
参考文献
习题
第2章 重要PDF的总结
2．1 引言
2．2 基本概率密度函数及其性质
2．3 高斯随机变量的二次型
2．4 渐近高斯PDF
2．5 蒙特卡洛性能评估
参考文献
习题
附录2A 要求的蒙特卡洛实验次数
附录2B 正态概率纸
附录2C 计算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序
附录2D 计算中心化和非中心化2的右尾概率
附录2E 蒙特卡洛计算机模拟的MATLAB程序
第3章 统计判决理论I
3．1 引言
3．2 小结
3．3 Neyman?Pearson定理
3．4 接收机工作特性
3．5 无关数据
3．6 最小错误概率
3．7 贝叶斯风险
3．8 多元假设检验
参考文献
习题
附录3A Neyman?Pearson定理
附录3B 最小贝叶斯风险检测器――二元假设
附录3C 最小贝叶斯风险检测器――多元假设
第4章 确定信号
4．1 引言
4．2 小结
4．3 匹配滤波器
4．4 广义匹配滤波器
4．5 多个信号
4．6 线性模型
4．7 信号处理的例子
参考文献
习题
附录4A 线性模型的简化形式
第5章 随机信号
5．1 引言
5．2 小结
5．3 估计器-相关器
5．4 线性模型
5．5 大数据记录的估计器-相关器
5．6 一般高斯检测
5．7 信号处理的例子
参考文献
习题
附录5A 估计器-相关器的检测性能
第6章 统计判决理论II
6．1 引言
6．2 小结
6．3 复合假设检验
6．4 复合假设检验方法
6．5 大数据记录时GLRT的性能
6．6 等效大数据记录检验
6．7 局部最大势检测器
6．8 多元假设检验
参考文献
习题
附录6A 渐近等效检验――无多余参数
附录6B 渐近等效检验――多余参数
附录6C GLRT的渐近PDF
附录6D LMP检验的渐近检测性能
附录6E 局部最优势检验的另一种推导
附录6F 广义ML准则的推导
第7章 具有未知参数的确定性信号
7．1 引言
7．2 小结
7．3 信号建模和检测性能
7．4 未知幅度
7．5 未知到达时间
7．6 正弦信号检测
7．7 经典线性模型
7．8 信号处理的例子
参考文献
习题
附录7A 能量检测器的渐近性能
附录7B 经典线性模型GLRT的推导
第8章 未知参数的随机信号
8．1 引言
8．2 小结
8．3 信号协方差不完全已知
8．4 大数据记录的近似
8．5 弱信号检测
8．6 信号处理的例子
参考文献
习题
附录8A 周期高斯随机过程PDF的推导
第9章 未知噪声参数
9．1 引言
9．2 小结
9．3 一般考虑
9．4 白高斯噪声
9．5 有色WSS高斯噪声
9．6 信号处理的例子
参考文献
习题
附录9A 推导对于σ2未知的经典线性模型的GLRT
附录9B 对具有未知噪声参数的一般线性模型的Rao检验
附录9C 信号处理例子的渐近等效Rao检验
第10章 非高斯噪声
10．1 引言
10．2 小结
10．3 非高斯噪声的性质
10．4 已知确定性信号
10．5 未知参数确定性信号
10．6 信号处理的例子
参考文献
习题
附录10A NP检测器对微弱信号的渐近性能
附录10B IID非高斯噪声中线性模型信号的Rao检验
第11章 检测器总结
11．1 引言
11．2 检测方法
11．3 线性模型
11．4 选择一个检测器
11．5 其他方法和其他参考教材
参考文献
第12章 模型变化检测
12．1 引言
12．2 小结
12．3 问题的描述
12．4 基本问题的扩展
12．5 多个变化时刻
12．6 信号处理的例子
参考文献
习题
附录12A 分段的通用动态规划方法
附录12B 动态规划的MATLAB程序
第13章 复矢量扩展及阵列处理
13．1 引言
13．2 小结
13．3 已知PDF
13．4 具有未知参数的PDF
13．5 矢量观测和PDF
13．6 矢量观测量的检测器
13．7 大数据记录的估计器-相关器
13．8 信号处理的例子
参考文献
习题
附录13A 复线性模型GLRT的PDF
附录1 重要概念回顾
附录2 符号和缩写术语表

前言/序言

数据时代的导航者：洞悉信号的奥秘，驾驭信息的洪流 在当今信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，无处不在，深刻地影响着我们的生活、工作乃至整个社会的运转。从浩瀚的宇宙星系观测，到微观的基因序列分析，从金融市场的波动预测，到医疗诊断的精准辅助，再到通信系统的畅通无阻，无不依赖于对海量数据的深刻理解与有效处理。而这一切的基石，正是“信号”。信号，是承载信息的载体，是理解世界、发现规律、做出决策的源泉。然而，信号并非总是清晰无误的，它们常常伴随着噪声的干扰，隐藏着未知的模式，需要我们运用智慧与工具去“看见”它们，去“解读”它们。 本书，《统计信号处理基础——估计与检测理论》（卷I、卷II合集），正是为渴望掌握信号处理核心精髓的您量身打造的深度指南。它并非简单罗列算法，而是以严谨的数学理论为骨架，以深刻的统计思想为血肉，系统地为您揭示信号处理的底层逻辑与精妙之处。本书将带领您穿越统计学与信号处理的交汇点，构建一套强大的数据分析与决策框架，让您能够从纷繁复杂的数据信号中提取有价值的信息，做出更明智的判断。 第一卷：信号之“辨”——洞察未知，精准估量 卷I，“估计理论”，是本书的基石，它将聚焦于如何从含噪的观测数据中，最大程度地还原出我们所关心的真实信号特征，即“估计”的过程。这其中蕴含着深刻的统计推断思想，以及对不确定性本身的度量与控制。 我们将从信号与噪声的基本概念出发，认识信号的统计特性，理解随机过程在描述真实世界信号中的关键作用。您将深入学习概率论与随机过程这一通用语言，掌握描述随机现象的数学工具，如概率密度函数、期望、方差、自相关函数、功率谱密度等，这些都是理解信号本质的必备知识。 随后，本书将重点介绍参数估计。当您面对一个具有已知模型结构的信号，但其参数未知时，如何通过观测数据来“猜”出最接近真实的参数值？我们会从最大似然估计（MLE）这一强大而普适的原理入手，理解其核心思想——找到最有可能生成当前观测数据的参数。您将学习如何推导不同场景下的MLE，并分析其优缺点，例如存在偏差的问题。 接着，我们将引入最小均方误差（MMSE）估计。这是一种在统计意义上能使估计误差的均方值最小化的准则。本书将阐述MMSE估计的理论基础，并与MLE进行对比，理解何时MMSE更优。您将学习如何计算MMSE估计量，尤其是在高斯噪声和线性模型下的最小二乘估计，这是工程实践中极其重要的工具。 此外，无偏估计与有效估计等概念将被详细阐述。无偏性保证了估计量的期望值等于真实参数值，避免了系统性误差。而有效性（最小方差）则要求在所有无偏估计中，选择方差最小的那个，即最精确的估计。Cramér-Rao界将是衡量一个估计量性能优劣的重要理论下界，您将学习如何计算它，并理解其在评估估计方法时的重要意义。 本书还将探讨贝叶斯估计的视角。不同于频率派的固定参数，贝叶斯方法将参数视为随机变量，并引入先验分布。您将学习如何利用观测数据更新先验分布，得到后验分布，并从中提取信息。最小均方贝叶斯估计（Bayes MMSE）和最大后验概率估计（MAP）将是贝叶斯估计的两大核心，它们提供了一种在存在先验知识时进行估计的强大框架。 在信号处理的应用层面，卡尔曼滤波将是一个亮点。尤其是在线性系统和高斯噪声的假设下，卡尔曼滤波能够以一种递推的方式，实时地从噪声观测中估计出系统的状态。您将深入理解其递推公式的推导过程，掌握其在导航、跟踪、控制等领域的广泛应用。对于非线性系统，扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等近似方法也将被介绍，让您能够应对更复杂的现实问题。 卷I的终极目标是，让您能够深刻理解“估计”背后的统计学原理，掌握多种有效的估计方法，并能够根据具体问题选择最合适的工具，从而从混沌的数据中提炼出清晰的信号特征。 第二卷：信号之“判”——洞察异常，决策判断 卷II，“检测理论”，则将视角转向另一个同样重要的问题：如何从观测数据中判断一个特定信号是否存在，或者判断信号处于哪种状态。这涉及二元假设检验和多元假设检验，是做出决策与判断的核心。 我们将从统计假设检验的基本框架开始。您将学习如何清晰地定义零假设（H0）和备选假设（H1），理解统计量的选择，以及拒绝域的设定。显著性水平（α）和功效（Power）是评估检测性能的关键指标，您将深刻理解它们的含义，以及如何在两者之间进行权衡。第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概率，将直接影响到决策的可靠性。 本书将重点介绍 Neyman-Pearson 准则。在给定第一类错误概率的情况下，如何最大化第二类错误概率？Neyman-Pearson 准则给出了最优的解决方案，您将学习如何根据此准则构建最优似然比检验。似然比检验是检测理论中最基本且强大的工具之一，通过比较在两种假设下观测数据的似然度，来做出最优决策。 在实际应用中，我们常常需要检测一个已知形式的信号是否存在于背景噪声中。匹配滤波器是解决这一问题的经典方法。您将理解匹配滤波器的原理，它如何最大化信噪比（SNR），从而最有效地检测已知信号。 当信号模型未知，或者需要区分多种信号状态时，广义似然比检验（GLRT）将成为一种强大的工具。它将似然比检验的思想推广到参数未知的情况，通过最大化似然比来做出判断。 本书还将深入探讨贝叶斯检测。如同在估计理论中一样，贝叶斯方法引入了假设的先验概率。您将学习如何计算后验概率，并通过比较不同假设的后验概率来做出最优决策。贝叶斯风险的概念将被引入，它提供了一种在考虑不同决策成本时的通用框架。 对于更复杂的检测场景，例如检测多目标、或者在存在干扰的情况下进行检测，最大似然检测和最大后验概率检测将提供更通用的解决方案。 在通信领域，最佳接收机的设计就离不开检测理论。您将理解如何利用统计信号处理的原理，设计出能够最大限度地从噪声中恢复出信息的接收机。 本书还将触及信号分类的问题，即判断观测信号属于哪个预定义的类别。这涉及到判别函数的设计，以及决策规则的制定。 卷II的最终目标是，让您能够掌握统计假设检验的核心思想，熟练运用各种检测方法，并能够根据实际需求设计出可靠的检测系统，从而在不确定性中做出准确的判断，识别出隐藏在噪声中的信号，或者区分不同的信号模式。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解了统计信号处理的严谨理论，更注重理论在实际问题中的应用，通过丰富的例子和分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 系统性与深度： 卷I和卷II的合集，构建了一个完整且深入的信号处理理论体系，从基础概念到高级技术，层层递进，为读者打下坚实的根基。 数学严谨与直观解释结合： 在保证数学推导的严谨性的同时，本书也力求用直观易懂的语言解释复杂的概念，降低理解门槛。 数据驱动时代的必备技能： 无论您是从事通信、雷达、声纳、遥感、医学影像、金融分析、机器学习等领域的研究者或工程师，统计信号处理都是您不可或缺的核心技能。 《统计信号处理基础——估计与检测理论》（卷I、卷II合集），不仅仅是一本教材，更是您在数据浪潮中探索未知、驾驭信息的强大罗盘。它将为您打开一扇通往更深层数据洞察的大门，让您能够更自信、更有效地应对这个由数据驱动的时代所带来的机遇与挑战。踏上这段充满智慧的旅程，您将能够真正“听见”信号的声音，“看见”隐藏的真相，并做出基于证据的最优决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名博士生，我在进行信号处理相关的研究时，经常会遇到需要查阅经典文献的情况。这套《统计信号处理基础――估计与检测理论（卷I、卷II合集）》绝对是我书架上最常被翻阅的书籍之一。它不仅仅是一本教材，更是一本可以作为工具书使用的参考指南。书中对于一些前沿问题的讨论，也给我的研究提供了很多启发。例如，在讨论非高斯噪声下的估计问题时，作者虽然主要聚焦于经典的理论，但其方法论和思路对于理解和解决更复杂的问题也至关重要。书中的数学推导严谨且完整，我从来不用担心会有跳跃性的结论。即使是那些我之前接触过的概念，通过这本书的解读，我也能发现新的理解角度和更深层次的认识。作者在讲解过程中，非常注重概念的形成过程，从基本假设到最终结论，一步步引导读者思考，这对于培养独立研究能力非常有帮助。我常常在遇到难题时，翻开这本书，总能在其中找到解决问题的线索和灵感。

评分☆☆☆☆☆

我对统计信号处理一直抱有浓厚的兴趣，也读过一些相关的书籍，但《统计信号处理基础――估计与检测理论（卷I、卷II合集）》这本书给我带来的震撼是前所未有的。它是一部集大成之作，将估计与检测理论这两个看似独立却又紧密联系的领域，以一种融会贯通的方式呈现出来。卷I中的估计理论，从参数的估计到信号的估计，再到系统的状态估计，覆盖面极广，而且讲解的深度和广度都令人惊叹。作者在介绍各种估计算法时，不仅给出了详细的理论推导，还对算法的收敛性、最优性等进行了深入的分析。卷II的检测理论更是将统计推断的精髓展现得淋漓尽致。书中对于各种检测准则的阐述，以及在不同噪声和信号模型下的具体应用，都写得非常精彩。我尤其欣赏书中对于“信噪比”和“检测性能”之间关系的探讨，这让我对信号处理中的许多关键问题有了更深刻的理解。这本书的语言风格非常严谨，但又充满逻辑的美感，读起来让人感到非常享受。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入信号处理领域的在职工程师，一直想在统计信号处理方面打下坚实的基础，因此购买了这本《统计信号处理基础――估计与检测理论（卷I、卷II合集）》。不得不说，这本书的内容非常充实，几乎涵盖了统计信号处理中所有核心的概念和方法。卷I的估计理论部分，从参数估计到状态估计，梳理得非常清晰。作者对各种估计准则的优缺点分析得透彻，并结合实际例子说明其适用范围。尤其是关于贝叶斯估计的讲解，我之前一直觉得比较抽象，但通过书中大量的图示和细致的推导，我才真正理解了其背后的思想和计算方法。卷II的检测理论更是精彩，书中对 Neyman-Pearson 准则、最小错误概率准则等经典的检测理论进行了详尽的阐述，并重点介绍了在不同噪声模型和信号模型下的检测方法。书中对于假设检验、信号存在性检测等问题的处理，条理分明，逻辑严谨。我最喜欢的是书中关于性能分析的部分，作者不仅给出了各种检测器在不同条件下的性能指标计算公式，还对这些指标的含义和影响因素进行了深入分析，这对我进行实际系统设计和性能评估非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直对信号处理领域的一些理论知识感到头疼，尤其是那些涉及大量数学公式和抽象概念的内容。但是，当我拿到这本《统计信号处理基础――估计与检测理论（卷I、卷II合集）》后，我发现我的看法完全被颠覆了。这本书的讲解方式非常特别，它不是简单地堆砌公式，而是通过生动形象的语言和直观的图示，将那些原本晦涩难懂的概念变得清晰易懂。作者在解释每一个理论的时候，都会先从实际的应用场景出发，让我们明白这个理论是用来解决什么问题的，然后再循序渐进地进行数学推导。这一点对于我这种实践导向的学习者来说，简直是福音。我特别喜欢书中关于各种滤波器设计和性能比较的部分，通过对比，我能清楚地了解不同滤波器的优势和劣势，从而在实际工程中做出更明智的选择。虽然书中的数学公式依然存在，但因为有了前面清晰的铺垫，我不再感到畏惧，反而能够更主动地去理解它们。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是统计信号处理领域的“圣经”！我之前在学习相关课程时，老师推荐了这本书，抱着试试看的心态买了下来，没想到一头扎进去就出不来了。初版就以其严谨的数学推导和清晰的逻辑结构著称，而这卷I、卷II的合集更是将知识体系完整地呈现出来。书中对于估计理论的讲解，从最基础的最大似然估计、最小均方误差估计，到更高级的卡尔曼滤波、粒子滤波，层层递进，讲解得深入浅出。每一章节都配有大量的例题和习题，并且作者给出的解答都非常详细，能够帮助我理解每一个推导步骤背后的原理，而不是简单地给出结果。尤其是在处理非线性系统估计时，作者更是花费了大量篇幅介绍各种近似方法和迭代算法，这对于我理解现代通信系统和控制系统中的实际应用非常有帮助。我记得有一次为了理解某个复杂的估计器，我在书里反复研读了三天，终于豁然开朗。这本书的语言虽然学术化，但并没有枯燥乏味的感觉，反而充满了智慧的火花，让我在学习的过程中也感受到了数学的魅力。

评分☆☆☆☆☆

不错不错。。。。。。不错不错，不错，不错

评分☆☆☆☆☆

上课要用的教材上课要用的教材

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，慢慢看，用来参考的

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，需好好消化

评分☆☆☆☆☆

送货快，服务好，全新正品么么哒

评分☆☆☆☆☆

还没看，囤货了

评分☆☆☆☆☆

内容非常的详细，就是感觉有点难。

评分☆☆☆☆☆

好难懂啊

评分☆☆☆☆☆

好书啊，解释的非常清楚，业内经典，收获很大