统计信号处理基础 实用算法开发 卷III卷3 信号处理算法方法教程书籍 数学建模 计算机 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美] Steven M.Kay（S.M.凯） 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276071

商品编码：26213958761

统计信号处理基础——实用算法开发（卷III）  

 

丛书名 ：经典译丛·信息与通信技术

著    者：（美）Steven M. Kay（S. M. 凯）

作 译 者：罗鹏飞 等

出版时间：2018-02    千 字 数：538

版    次：01-01    页    数：320

开    本：16开

装    帧：

I S B N ：9787121276071     

换    版：

所属分类：教育 >> 本科研究生 >> 电子信息类

纸质书定价：￥79.0   

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；应用大定理的佳方法；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

部分  方法论与通用方法

第1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  线性与非线性确定性信号模型    37

3.4  参数已知的确定性信号(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性信号(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  非线性和部分线性信号    47

3.6  具有已知PDF的随机信号(类型3)    49

3.6.1  一般考虑    49

3.6.2  随机正弦模型—零均值    51

3.6.3  随机正弦模型—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的随机模型    53

3.7  PDF具有未知参数的随机信号(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  随机相位正弦噪声    74

4.8  小结    75

参考文献    76

附录4A  随机过程的概念和公式    76

附录4B  高斯随机过程    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  PDF    110

6.4.7  PSD    114

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

第10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(随机信号)    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

第11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

第12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  复随机变量    247

 12.3.2  复随机矢量    248

 12.3.3  复随机过程    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

第13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

第14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

第15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 

 

 

  统计信号处理基础——实用算法开发（卷III）  

 

《信号处理理论与实践：从基础到前沿》 一、 导言：解锁信号的奥秘，赋能智能未来 在信息爆炸的时代，信号无处不在，它们承载着丰富的信息，从我们日常通信的语音、图像，到工业生产的传感器数据，再到天文学探测的遥远星体辐射，无一不以信号的形式存在。理解和处理这些信号，正是“信号处理”这一核心科学技术的目标。它是一门跨越数学、物理、工程、计算机科学的综合性学科，其发展直接关系到通信、医疗、国防、人工智能等众多关键领域的进步。 本书《信号处理理论与实践：从基础到前沿》旨在为读者构建一个全面而深入的信号处理知识体系。我们不局限于某一种特定的应用或某个狭窄的领域，而是力求展现信号处理的普适性与强大生命力。从扎实的理论基础出发，通过一系列具有代表性的实际案例，逐步引导读者掌握现代信号处理的核心概念、关键技术和实用方法。无论是希望系统学习信号处理的初学者，还是寻求拓展研究视野的专业人士，亦或是对信号处理在实际问题中应用感兴趣的工程师，都能从中获益。 本书的另一大特色在于其理论与实践的紧密结合。我们深知，纯粹的理论往往显得抽象而难以掌握，而脱离理论的实践则可能缺乏深度和创新。因此，本书在讲解每一个理论概念的同时，都会紧密联系实际应用，通过清晰的图示、直观的解释以及精心设计的算法示例，帮助读者理解理论的实际意义和应用价值。此外，本书还将触及近年来在信号处理领域涌现出的前沿技术和新兴应用，为读者指明未来发展的方向。 二、 核心概念：奠定坚实的理论基石 信号处理的核心在于对信号的理解、分析、变换与重构。本书将从最基础的概念入手，逐步深入。 信号的分类与表示： 我们将首先介绍信号的多种分类方式，包括模拟信号与数字信号、连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等。并详细讲解傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等经典变换工具，它们是分析信号频域特性的基石，能够揭示信号的频率成分，为后续的滤波、调制等操作提供理论依据。 采样与量化： 数字信号处理是现代信号处理的核心。本书将深入讲解采样定理（Nyquist-Shannon采样定理），阐述如何选择合适的采样率以避免混叠失真。同时，也将探讨量化过程中的量化误差及其处理方法，这是将连续信号转化为数字信号的关键步骤。 系统分析： 信号处理的对象往往是各种各样的信号处理系统。我们将介绍线性时不变（LTI）系统的基本性质，包括因果性、稳定性、时移不变性等。并重点讲解卷积运算，它是描述LTI系统输入输出关系的数学工具。此外，还将介绍LTI系统的频率响应，理解系统如何影响信号的各个频率分量。 随机信号处理： 许多现实世界的信号都具有随机性，例如噪声。本书将引入随机过程的概念，包括自相关函数、互相关函数、功率谱密度等，它们是描述随机信号统计特性的重要工具。我们将学习如何分析和处理包含噪声的信号，以提取有用信息。 三、 经典算法：掌握核心的信号处理工具 在坚实的理论基础上，本书将系统介绍一系列经典的信号处理算法，这些算法是解决实际信号处理问题的基石。 滤波器设计与应用： 滤波器是信号处理中最基本也是最重要的工具之一，用于选择性地增强或抑制信号的某些频率成分。我们将详细讲解不同类型的滤波器，包括低通、高通、带通、带阻滤波器，以及它们的模拟和数字实现。书中将覆盖Butterworth、Chebyshev、Elliptic等经典滤波器设计方法，并重点介绍IIR（无限冲激响应）和FIR（有限冲激响应）滤波器的设计原理、优缺点以及设计流程。读者将学习如何根据实际需求选择合适的滤波器类型和设计参数，并通过实际算例进行验证。 傅里叶变换及其变种： 傅里叶变换是分析信号频谱的强大工具。本书将深入介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT极大地加速了傅里叶变换的计算，使得在数字信号处理器（DSP）上实时处理成为可能。我们将讲解FFT的原理、不同算法（如Cooley-Tukey算法）以及在信号分析、频谱估计等方面的应用。 相关与卷积： 相关和卷积是信号处理中描述信号相似性以及系统响应的关键操作。本书将详细讲解自相关、互相关函数的计算与解释，以及它们在信号检测、模式识别、同步等方面的应用。同时，也将深入探讨卷积的计算方法，并展示其在系统建模和信号滤波中的重要作用。 谱估计： 准确估计信号的功率谱密度是许多信号分析任务的基础。本书将介绍多种谱估计方法，包括经典的周期图法、Welch方法，以及现代的参数化谱估计方法，如AR、MA、ARMA模型。读者将了解不同方法的原理、优缺点以及适用场景，并学习如何通过谱估计来分析信号的频率成分和动态特性。 自适应滤波： 在许多应用场景中，信号的特性或环境会随时间变化，此时需要能够根据信号的变化自动调整自身参数的自适应滤波器。本书将重点介绍LMS（最小均方）算法及其变种，阐述其工作原理，并展示其在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用。 四、 前沿技术与新兴应用：洞察信号处理的未来图景 随着计算能力的飞跃和算法的创新，信号处理正不断拓展其应用边界，并涌现出许多激动人心的新技术。 小波变换： 与傅里叶变换主要关注信号的频率信息不同，小波变换能够同时提供信号的频率和时间信息，非常适合分析非平稳信号，如语音、图像的边缘信息。本书将介绍小波变换的基本原理，包括连续小波变换和离散小波变换，并探讨其在信号去噪、图像压缩、特征提取等方面的应用。 盲信号分离（BSS）： 在许多情况下，我们无法直接观测到独立信号源，而是只能观测到它们的混合信号。盲信号分离技术的目标是在不知道混合矩阵和源信号特性的情况下，将混合信号分离成原始信号。本书将介绍独立成分分析（ICA）等经典的BSS算法，并探讨其在语音分离、医学信号分析等领域的应用。 机器学习与信号处理的融合： 近年来，机器学习，特别是深度学习，在信号处理领域展现出巨大的潜力。本书将介绍如何将机器学习技术应用于信号分类、识别、预测等任务，例如利用卷积神经网络（CNN）进行图像和语音信号的处理，利用循环神经网络（RNN）处理时间序列信号。我们将探讨深度学习在噪声抑制、异常检测、特征学习等方面的突破性进展。 大数据与信号处理： 随着大数据时代的到来，海量信号数据的处理与分析提出了新的挑战。本书将探讨如何利用分布式计算框架和高效的算法来处理大规模信号数据集，并分析其在物联网、智慧城市、金融风控等领域的应用前景。 特定领域的应用案例： 为了更好地展示信号处理的实际价值，本书还将选取一些具有代表性的应用领域进行深入探讨，例如： 通信系统： 调制解调、信道编码、均衡、多用户检测等。 图像与视频处理： 图像增强、去噪、边缘检测、特征提取、目标识别等。 语音信号处理： 语音识别、语音合成、说话人识别、声纹分析等。 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）分析，医学图像重建等。 雷达与声纳信号处理： 目标检测、目标跟踪、距离-多普勒分析等。 五、 学习路径与资源建议 本书的编写遵循由浅入深、循序渐进的学习原则。读者可以根据自身的背景和学习目标，选择合适的阅读顺序。 对于初学者： 建议从第一部分“核心概念”开始，逐步理解信号和系统的基本原理。然后深入第二部分“经典算法”，掌握常用的信号处理工具。 对于有一定基础的读者： 可以跳过部分基础概念，直接从第二部分和第三部分开始，重点学习前沿技术和应用。 为了便于读者更深入地学习和实践，本书还将推荐相关的软件工具（如MATLAB, Python及其信号处理库SciPy, NumPy等），并提供一些推荐的进一步阅读材料和在线资源。 六、 结语 信号处理是一门充满活力和创新潜力的学科。它不仅是理解和解释我们所处数字世界的重要钥匙，更是驱动人工智能、物联网、5G通信等前沿技术发展不可或缺的核心力量。本书《信号处理理论与实践：从基础到前沿》希望能为您开启一扇通往信号处理精彩世界的大门，助您掌握分析和解决复杂信号问题的能力，并在未来的科技浪潮中，成为一名富有创造力的实践者。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《统计信号处理基础：实用算法开发（卷III）：信号处理算法方法教程，数学建模，计算机》之后，我心里最大的一个疑问是，它到底能多“实用”？市面上关于信号处理的书籍不少，很多都停留在理论层面，公式推导一大堆，但要实际编写代码、调试程序，还是得自己摸索。我特别想了解书中对“算法开发”这部分是如何阐述的。是仅仅提供伪代码，还是会包含实际的编程语言实现，比如Python、MATLAB或者C++？更重要的是，书中会不会涉及一些工程中常见的“坑”，比如数值稳定性问题、计算效率问题，以及如何针对不同硬件平台进行优化？ 另外，名字里提到了“数学建模”，这让我对这本书的应用范围产生了更广泛的联想。不知道书中会不会引导读者如何将现实世界的问题抽象成数学模型，然后利用信号处理的方法来求解？比如，如何建立一个模型来描述噪声信号，或者如何设计一个滤波器来提取特定频率成分？如果书中能提供一些将理论应用于实际建模的步骤和技巧，那将非常有价值。我不太喜欢那种只讲概念不讲实践的书，所以“实用算法开发”和“数学建模”这两个词，是我对这本书最主要的期待。希望它能像一本工具书一样，在我遇到实际问题时，能给我提供清晰的思路和可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计信号处理基础：实用算法开发（卷III）：信号处理算法方法教程，数学建模，计算机》的名字实在是很唬人，刚拿到手的时候，我一度怀疑自己是不是买错了，感觉像是要啃一本超级艰涩的学术巨著。封面设计嘛，说实话，不算特别吸引人，比较规整，但就是那种一看就让人觉得“内容肯定很硬核”的类型。翻开书页，纸张质量还不错，印刷也清晰，这个是题外话，但好的阅读体验总是从这些细节开始的。 我最期待的部分是书中对“实用算法开发”这几个字的承诺。信号处理领域，尤其是统计信号处理，理论推导可能让人头晕脑胀，但真正落地到实际应用，算法的实现和优化才是关键。我希望能看到书中详细阐述如何将复杂的数学模型转化为可执行的代码，并且给出一些实际的案例分析。比如，在自动驾驶、通信系统或者医疗影像分析等领域，信号处理是如何发挥作用的，以及书中提到的算法在这个过程中扮演了怎样的角色。当然，我也希望作者能提供一些算法的性能评估方法，以及如何根据实际需求来选择和调整算法。纯理论的学习往往会让人觉得抽象，而“实用”二字则意味着这本书能真正解决一些工程上的问题，这是我选择它的重要原因。

评分☆☆☆☆☆

这本书的命名《统计信号处理基础：实用算法开发（卷III）：信号处理算法方法教程，数学建模，计算机》让我对它的内容充满了期待，尤其是“实用算法开发”和“信号处理算法方法教程”这两个关键词。我希望书中能详细介绍一些在统计信号处理领域具有代表性的算法，并且不仅仅停留在理论层面，而是能够深入探讨这些算法的开发过程。 具体来说，我期望能够看到书中对不同算法的实现细节进行深入剖析，例如如何进行参数选择、如何处理边界效应、如何进行算法优化以提高计算效率和精度。如果书中能够提供一些实际的编程代码示例，并且讲解如何将这些算法集成到更大的系统中，那就更好了。我希望这本书能成为一本能够指导我进行实际项目开发的参考书，帮助我从理论学习者转变为能够独立开发信号处理应用的工程师。

评分☆☆☆☆☆

读到《统计信号处理基础：实用算法开发（卷III）：信号处理算法方法教程，数学建模，计算机》的书名，我立刻联想到这本书可能涉及很多与计算机科学相结合的内容。我特别想知道“计算机”这个关键词在书中扮演了什么角色。它指的是算法的实现和优化，还是会涉及到一些与计算机硬件相关的信号处理技术？比如，在嵌入式系统或者高性能计算环境中，如何高效地实现信号处理算法？ 此外，“数学建模”部分也让我充满好奇。不知道书中会如何引导读者进行数学建模。是会介绍一些通用的建模方法论，还是会给出一些特定领域的建模案例？我希望它能帮助我理解如何将现实世界中的各种信号问题，通过数学语言进行描述，并最终找到合适的信号处理方法来解决。如果书中能提供一些不同复杂度的案例，并且逐步引导读者完成建模、算法设计和实现的全过程，那这本书的实用价值就会大大提升。我期待它能够帮助我将理论知识转化为实际操作能力，并且拓宽我在计算机与信号处理交叉领域的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《统计信号处理基础：实用算法开发（卷III）：信号处理算法方法教程，数学建模，计算机》听起来就非常专业，而且“卷III”这个字眼暗示了其内容的深度和广度。我关注的重点在于“信号处理算法方法教程”这部分。我希望书中能够系统地介绍一些核心的信号处理算法，比如傅里叶变换、小波变换、卡尔曼滤波、自适应滤波等等，并且详细解释它们的原理、优缺点以及适用场景。 更吸引我的是“实用算法开发”这个方向。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够教会读者如何将这些算法转化为实际可用的代码。会不会有具体的编程示例？会不会讲解在实际开发过程中需要注意的一些工程问题，比如算法的效率、精度、鲁棒性等等？如果能提供一些实际应用案例，比如在通信、图像处理、语音识别等领域的应用，那就更好了。我希望这本书能够帮助我理解抽象的数学概念，并将它们转化为解决实际问题的工具。