統計信號處理基礎 實用算法開發 捲III捲3 信號處理算法方法教程書籍 數學建模 計算機 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美] Steven M.Kay（S.M.凱） 著

圖書標籤:

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276071

商品編碼：26213958761

統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）  

 

叢書名 ：經典譯叢·信息與通信技術

著    者：（美）Steven M. Kay（S. M. 凱）

作 譯 者：羅鵬飛 等

齣版時間：2018-02    韆 字 數：538

版    次：01-01    頁    數：320

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121276071     

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所屬分類：教育 >> 本科研究生 >> 電子信息類

紙質書定價：￥79.0   

本書是作者Steven M. Kay關於統計信號處理三捲書中的後一捲，該捲建立瞭覆蓋前兩捲的綜閤性理論，在設計解決實際問題的優良算法方麵幫助讀者開發直觀和專業的方法。本書首先評述開發信號處理算法的方法，包括數學建模、計算機模擬、性能評估。通過展示設計、評估、測試的有用解析結果和實現，將理論與實踐聯係起來。然後從幾個關鍵的應用領域重點介紹瞭一些經典的算法。後引導讀者將算法轉換成MATLAB程序來驗證得到的解。全書主題包括：算法設計方法；信號與噪聲模型的比較和選擇；性能評估、規範、摺中、測試和資料；應用大定理的佳方法；估計、檢測和譜估計算法；完整的案例研究：雷達多普勒中心頻率估計、磁信號檢測、心率監測等。

 

 

目    錄

部分  方法論與通用方法

第1章  引言    2

1.1  動機和目標    2

1.2  核心算法    3

1.3  容易的、難的和不可能的問題    3

1.4  增加成功的概率—提升直覺    8

1.5  應用領域    8

1.6  注意事項    9

1.6.1  信號類型    9

1.6.2  本書的特點和符號錶示    9

1.7  小結    10

參考文獻    10

附錄1A  練習解答    11

第2章  算法設計方法    13

2.1  引言    13

2.2  一般方法    13

2.3  信號處理算法設計實例    18

2.4  小結    29

參考文獻    29

附錄2A  多普勒效應的推導    30

附錄2B  練習解答    31

第3章  信號的數學建模    33

3.1  引言    33

3.2  信號模型的分層(分類)    34

3.3  綫性與非綫性確定性信號模型    37

3.4  參數已知的確定性信號(類型1)    38

3.4.1  正弦信號    38

3.4.2  阻尼指數信號    39

3.4.3  阻尼正弦信號    39

3.4.4  相位調製信號    39

3.4.5  多項式信號    40

3.4.6  周期信號    41

3.5  具有未知參數的確定性信號(類型2)    42

3.5.1  一般考慮    42

3.5.2  多項式信號模型    42

3.5.3  周期信號模型    44

3.5.4  非綫性和部分綫性信號    47

3.6  具有已知PDF的隨機信號(類型3)    49

3.6.1  一般考慮    49

3.6.2  隨機正弦模型—零均值    51

3.6.3  隨機正弦模型—非零均值    51

3.6.4  貝葉斯綫性模型    52

3.6.5  其他具有已知PDF的隨機模型    53

3.7  PDF具有未知參數的隨機信號(類型4)    53

3.8  小結    53

參考文獻    54

附錄3A  練習解答    54

第4章  噪聲的數學建模    57

4.1  引言    57

4.2  一般噪聲模型    57

4.3  高斯白噪聲    59

4.4  高斯色噪聲    61

4.5  一般高斯噪聲    66

4.6  IID非高斯噪聲    71

4.7  隨機相位正弦噪聲    74

4.8  小結    75

參考文獻    76

附錄4A  隨機過程的概念和公式    76

附錄4B  高斯隨機過程    78

附錄4C  AR PSD的幾何解釋    79

附錄4D  練習解答    80

第5章  信號模型選擇    84

5.1  引言    84

5.2  信號建模    85

5.2.1  路圖    85

5.3  示例    86

5.4  參數估計    89

5.5  模型階數的選擇    90

5.6  小結    94

參考文獻    94

附錄5A  練習解答    94

第6章  噪聲模型選擇    97

6.1  引言    97

6.2  噪聲建模    97

6.2.1  路圖    97

6.3  示例    99

6.4  噪聲特性的估計    105

6.4.1  均值    106

6.4.2  方差    106

6.4.3  協方差    107

6.4.4  自相關序列    108

6.4.5  均值嚮量和協方差矩陣    108

6.4.6  PDF    110

6.4.7  PSD    114

6.5  模型階數的選擇    116

6.6  小結    117

參考文獻    118

附錄6A  置信區間    118

附錄6B  練習解答    120

第7章  性能評估、測試與文檔    124

7.1  引言    124

7.2  為什麼采用計算機模擬評估    124

7.3  統計意義下的性能度量指標    125

7.3.1  參數估計的性能度量指標    126

7.3.2  檢測性能的度量指標    127

7.3.3  分類性能度量標準    130

7.4  性能邊界    133

7.5  與漸近性能    134

7.6  靈敏度    135

7.7  有效性能比較    136

7.8  性能/復雜性的摺中    138

7.9  算法軟件開發    138

7.10 算法文檔    142

7.11 小結    142

參考文獻    143

附錄7A  算法描述文檔中包括的信息檢查錶    143

附錄7B  算法描述文檔樣本    145

7B.1  問題與目標    145

7B.2  曆史    145

7B.3  假設    145

7B.4  數學模型    145

7B.5  算法描述    145

7B.6  算法實現    146

7B.7  MATLAB實現    146

7B.8  計算機産生數據的性能    147

7B.9  現場數據的性能    149

7B.10 強/弱關係    149

7B.11 參考文獻    149

7B.12 支持材料    150

附錄7C  練習解答    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  參數估計    156

8.2.2  檢測    161

8.2.3  分類    163

8.3  綫性模型的佳算法    165

8.3.1  參數估計    166

8.3.2  檢測    167

8.3.3  分類    168

8.4  利用理論導齣新結論    169

8.5  實用佳方法    170

8.5.1  參數估計：大似然估計    171

8.5.2  檢測    172

8.5.3  分類    173

8.6  所學內容    173

參考文獻    173

附錄8A  參數估計的一些分析    174

8A.1  經典方法    174

8A.2  貝葉斯方法    176

附錄8B  練習解答    177

第二部分  特 定 算 法

第9章  估計算法    182

9.1  引言    182

9.2  信號信息的提取    182

9.3  噪聲/乾擾時的信號增強    199

參考文獻    206

附錄9A  練習解答    207

第10章  檢測算法    209

10.1  引言    209

10.2  已知信號形式(已知信號)    210

10.3  未知信號形式(隨機信號)    215

10.4  未知信號參數(部分已知信號)    218

參考文獻    224

附錄10A  練習解答    224

第11章  譜估計    226

11.1  引言    226

11.2  非參量(傅裏葉)方法    227

11.3  參量(基於模型)譜分析    232

 11.3.1  AR模型階數的估計    237

11.4  時變功率譜密度    238

參考文獻    238

附錄11A  傅裏葉譜分析及濾波    238

附錄11B  補零及精度問題    240

附錄11C  練習解答    241

第三部分  實 例 擴 展

第12章  復數據擴展    244

12.1  引言    244

12.2  復信號    247

12.3  復噪聲    247

 12.3.1  復隨機變量    247

 12.3.2  復隨機矢量    248

 12.3.3  復隨機過程    249

12.4  復小均方及綫性模型    251

12.5  復數據的算法擴展    252

 12.5.1  復數據的估計    252

 12.5.2  復數據的檢測    258

 12.5.3  復數據的譜估計    261

12.6  其他擴展    263

12.7  章節總結    264

參考文獻    264

附錄12A  練習解答    264

第四部分  真 實 應 用

第13章  案例—統計問題    270

13.1  引言    270

13.2  估計問題—雷達多普勒中心頻率    270

13.3  已學內容    277

參考文獻    278

附錄13A  AR功率譜密度的3 dB帶寬    278

附錄13B  練習解答    279

第14章  案例研究—檢測問題    280

14.1  引言    280

14.2  估計問題—磁信號檢測    280

14.3  已學內容    290

參考文獻    291

附錄14A  練習解答    291

第15章  案例研究—譜估計問題    292

15.1  引言    292

15.2  提取肌肉噪聲    294

15.3  肌肉噪聲的譜分析    296

15.4  改善ECG波形    297

15.5  已學內容    299

參考文獻    299

附錄15A  練習解答    299

附錄A  符號和縮寫術語錶    301

附錄B  MATLAB簡要介紹    305

附錄C  隨書光盤內容的描述 

 

 

  統計信號處理基礎——實用算法開發（捲III）  

 

《信號處理理論與實踐：從基礎到前沿》 一、 導言：解鎖信號的奧秘，賦能智能未來 在信息爆炸的時代，信號無處不在，它們承載著豐富的信息，從我們日常通信的語音、圖像，到工業生産的傳感器數據，再到天文學探測的遙遠星體輻射，無一不以信號的形式存在。理解和處理這些信號，正是“信號處理”這一核心科學技術的目標。它是一門跨越數學、物理、工程、計算機科學的綜閤性學科，其發展直接關係到通信、醫療、國防、人工智能等眾多關鍵領域的進步。 本書《信號處理理論與實踐：從基礎到前沿》旨在為讀者構建一個全麵而深入的信號處理知識體係。我們不局限於某一種特定的應用或某個狹窄的領域，而是力求展現信號處理的普適性與強大生命力。從紮實的理論基礎齣發，通過一係列具有代錶性的實際案例，逐步引導讀者掌握現代信號處理的核心概念、關鍵技術和實用方法。無論是希望係統學習信號處理的初學者，還是尋求拓展研究視野的專業人士，亦或是對信號處理在實際問題中應用感興趣的工程師，都能從中獲益。 本書的另一大特色在於其理論與實踐的緊密結閤。我們深知，純粹的理論往往顯得抽象而難以掌握，而脫離理論的實踐則可能缺乏深度和創新。因此，本書在講解每一個理論概念的同時，都會緊密聯係實際應用，通過清晰的圖示、直觀的解釋以及精心設計的算法示例，幫助讀者理解理論的實際意義和應用價值。此外，本書還將觸及近年來在信號處理領域湧現齣的前沿技術和新興應用，為讀者指明未來發展的方嚮。 二、 核心概念：奠定堅實的理論基石 信號處理的核心在於對信號的理解、分析、變換與重構。本書將從最基礎的概念入手，逐步深入。 信號的分類與錶示： 我們將首先介紹信號的多種分類方式，包括模擬信號與數字信號、連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、確定性信號與隨機信號等。並詳細講解傅裏葉級數、傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換等經典變換工具，它們是分析信號頻域特性的基石，能夠揭示信號的頻率成分，為後續的濾波、調製等操作提供理論依據。 采樣與量化： 數字信號處理是現代信號處理的核心。本書將深入講解采樣定理（Nyquist-Shannon采樣定理），闡述如何選擇閤適的采樣率以避免混疊失真。同時，也將探討量化過程中的量化誤差及其處理方法，這是將連續信號轉化為數字信號的關鍵步驟。 係統分析： 信號處理的對象往往是各種各樣的信號處理係統。我們將介紹綫性時不變（LTI）係統的基本性質，包括因果性、穩定性、時移不變性等。並重點講解捲積運算，它是描述LTI係統輸入輸齣關係的數學工具。此外，還將介紹LTI係統的頻率響應，理解係統如何影響信號的各個頻率分量。 隨機信號處理： 許多現實世界的信號都具有隨機性，例如噪聲。本書將引入隨機過程的概念，包括自相關函數、互相關函數、功率譜密度等，它們是描述隨機信號統計特性的重要工具。我們將學習如何分析和處理包含噪聲的信號，以提取有用信息。 三、 經典算法：掌握核心的信號處理工具 在堅實的理論基礎上，本書將係統介紹一係列經典的信號處理算法，這些算法是解決實際信號處理問題的基石。 濾波器設計與應用： 濾波器是信號處理中最基本也是最重要的工具之一，用於選擇性地增強或抑製信號的某些頻率成分。我們將詳細講解不同類型的濾波器，包括低通、高通、帶通、帶阻濾波器，以及它們的模擬和數字實現。書中將覆蓋Butterworth、Chebyshev、Elliptic等經典濾波器設計方法，並重點介紹IIR（無限衝激響應）和FIR（有限衝激響應）濾波器的設計原理、優缺點以及設計流程。讀者將學習如何根據實際需求選擇閤適的濾波器類型和設計參數，並通過實際算例進行驗證。 傅裏葉變換及其變種： 傅裏葉變換是分析信號頻譜的強大工具。本書將深入介紹離散傅裏葉變換（DFT）及其高效算法——快速傅裏葉變換（FFT）。FFT極大地加速瞭傅裏葉變換的計算，使得在數字信號處理器（DSP）上實時處理成為可能。我們將講解FFT的原理、不同算法（如Cooley-Tukey算法）以及在信號分析、頻譜估計等方麵的應用。 相關與捲積： 相關和捲積是信號處理中描述信號相似性以及係統響應的關鍵操作。本書將詳細講解自相關、互相關函數的計算與解釋，以及它們在信號檢測、模式識彆、同步等方麵的應用。同時，也將深入探討捲積的計算方法，並展示其在係統建模和信號濾波中的重要作用。 譜估計： 準確估計信號的功率譜密度是許多信號分析任務的基礎。本書將介紹多種譜估計方法，包括經典的周期圖法、Welch方法，以及現代的參數化譜估計方法，如AR、MA、ARMA模型。讀者將瞭解不同方法的原理、優缺點以及適用場景，並學習如何通過譜估計來分析信號的頻率成分和動態特性。 自適應濾波： 在許多應用場景中，信號的特性或環境會隨時間變化，此時需要能夠根據信號的變化自動調整自身參數的自適應濾波器。本書將重點介紹LMS（最小均方）算法及其變種，闡述其工作原理，並展示其在噪聲消除、迴聲消除、均衡等方麵的應用。 四、 前沿技術與新興應用：洞察信號處理的未來圖景 隨著計算能力的飛躍和算法的創新，信號處理正不斷拓展其應用邊界，並湧現齣許多激動人心的新技術。 小波變換： 與傅裏葉變換主要關注信號的頻率信息不同，小波變換能夠同時提供信號的頻率和時間信息，非常適閤分析非平穩信號，如語音、圖像的邊緣信息。本書將介紹小波變換的基本原理，包括連續小波變換和離散小波變換，並探討其在信號去噪、圖像壓縮、特徵提取等方麵的應用。 盲信號分離（BSS）： 在許多情況下，我們無法直接觀測到獨立信號源，而是隻能觀測到它們的混閤信號。盲信號分離技術的目標是在不知道混閤矩陣和源信號特性的情況下，將混閤信號分離成原始信號。本書將介紹獨立成分分析（ICA）等經典的BSS算法，並探討其在語音分離、醫學信號分析等領域的應用。 機器學習與信號處理的融閤： 近年來，機器學習，特彆是深度學習，在信號處理領域展現齣巨大的潛力。本書將介紹如何將機器學習技術應用於信號分類、識彆、預測等任務，例如利用捲積神經網絡（CNN）進行圖像和語音信號的處理，利用循環神經網絡（RNN）處理時間序列信號。我們將探討深度學習在噪聲抑製、異常檢測、特徵學習等方麵的突破性進展。 大數據與信號處理： 隨著大數據時代的到來，海量信號數據的處理與分析提齣瞭新的挑戰。本書將探討如何利用分布式計算框架和高效的算法來處理大規模信號數據集，並分析其在物聯網、智慧城市、金融風控等領域的應用前景。 特定領域的應用案例： 為瞭更好地展示信號處理的實際價值，本書還將選取一些具有代錶性的應用領域進行深入探討，例如： 通信係統： 調製解調、信道編碼、均衡、多用戶檢測等。 圖像與視頻處理： 圖像增強、去噪、邊緣檢測、特徵提取、目標識彆等。 語音信號處理： 語音識彆、語音閤成、說話人識彆、聲紋分析等。 生物醫學信號處理： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）分析，醫學圖像重建等。 雷達與聲納信號處理： 目標檢測、目標跟蹤、距離-多普勒分析等。 五、 學習路徑與資源建議 本書的編寫遵循由淺入深、循序漸進的學習原則。讀者可以根據自身的背景和學習目標，選擇閤適的閱讀順序。 對於初學者： 建議從第一部分“核心概念”開始，逐步理解信號和係統的基本原理。然後深入第二部分“經典算法”，掌握常用的信號處理工具。 對於有一定基礎的讀者： 可以跳過部分基礎概念，直接從第二部分和第三部分開始，重點學習前沿技術和應用。 為瞭便於讀者更深入地學習和實踐，本書還將推薦相關的軟件工具（如MATLAB, Python及其信號處理庫SciPy, NumPy等），並提供一些推薦的進一步閱讀材料和在綫資源。 六、 結語 信號處理是一門充滿活力和創新潛力的學科。它不僅是理解和解釋我們所處數字世界的重要鑰匙，更是驅動人工智能、物聯網、5G通信等前沿技術發展不可或缺的核心力量。本書《信號處理理論與實踐：從基礎到前沿》希望能為您開啓一扇通往信號處理精彩世界的大門，助您掌握分析和解決復雜信號問題的能力，並在未來的科技浪潮中，成為一名富有創造力的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的命名《統計信號處理基礎：實用算法開發（捲III）：信號處理算法方法教程，數學建模，計算機》讓我對它的內容充滿瞭期待，尤其是“實用算法開發”和“信號處理算法方法教程”這兩個關鍵詞。我希望書中能詳細介紹一些在統計信號處理領域具有代錶性的算法，並且不僅僅停留在理論層麵，而是能夠深入探討這些算法的開發過程。 具體來說，我期望能夠看到書中對不同算法的實現細節進行深入剖析，例如如何進行參數選擇、如何處理邊界效應、如何進行算法優化以提高計算效率和精度。如果書中能夠提供一些實際的編程代碼示例，並且講解如何將這些算法集成到更大的係統中，那就更好瞭。我希望這本書能成為一本能夠指導我進行實際項目開發的參考書，幫助我從理論學習者轉變為能夠獨立開發信號處理應用的工程師。

評分☆☆☆☆☆

讀到《統計信號處理基礎：實用算法開發（捲III）：信號處理算法方法教程，數學建模，計算機》的書名，我立刻聯想到這本書可能涉及很多與計算機科學相結閤的內容。我特彆想知道“計算機”這個關鍵詞在書中扮演瞭什麼角色。它指的是算法的實現和優化，還是會涉及到一些與計算機硬件相關的信號處理技術？比如，在嵌入式係統或者高性能計算環境中，如何高效地實現信號處理算法？ 此外，“數學建模”部分也讓我充滿好奇。不知道書中會如何引導讀者進行數學建模。是會介紹一些通用的建模方法論，還是會給齣一些特定領域的建模案例？我希望它能幫助我理解如何將現實世界中的各種信號問題，通過數學語言進行描述，並最終找到閤適的信號處理方法來解決。如果書中能提供一些不同復雜度的案例，並且逐步引導讀者完成建模、算法設計和實現的全過程，那這本書的實用價值就會大大提升。我期待它能夠幫助我將理論知識轉化為實際操作能力，並且拓寬我在計算機與信號處理交叉領域的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《統計信號處理基礎：實用算法開發（捲III）：信號處理算法方法教程，數學建模，計算機》聽起來就非常專業，而且“捲III”這個字眼暗示瞭其內容的深度和廣度。我關注的重點在於“信號處理算法方法教程”這部分。我希望書中能夠係統地介紹一些核心的信號處理算法，比如傅裏葉變換、小波變換、卡爾曼濾波、自適應濾波等等，並且詳細解釋它們的原理、優缺點以及適用場景。 更吸引我的是“實用算法開發”這個方嚮。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能夠教會讀者如何將這些算法轉化為實際可用的代碼。會不會有具體的編程示例？會不會講解在實際開發過程中需要注意的一些工程問題，比如算法的效率、精度、魯棒性等等？如果能提供一些實際應用案例，比如在通信、圖像處理、語音識彆等領域的應用，那就更好瞭。我希望這本書能夠幫助我理解抽象的數學概念，並將它們轉化為解決實際問題的工具。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計信號處理基礎：實用算法開發（捲III）：信號處理算法方法教程，數學建模，計算機》之後，我心裏最大的一個疑問是，它到底能多“實用”？市麵上關於信號處理的書籍不少，很多都停留在理論層麵，公式推導一大堆，但要實際編寫代碼、調試程序，還是得自己摸索。我特彆想瞭解書中對“算法開發”這部分是如何闡述的。是僅僅提供僞代碼，還是會包含實際的編程語言實現，比如Python、MATLAB或者C++？更重要的是，書中會不會涉及一些工程中常見的“坑”，比如數值穩定性問題、計算效率問題，以及如何針對不同硬件平颱進行優化？ 另外，名字裏提到瞭“數學建模”，這讓我對這本書的應用範圍産生瞭更廣泛的聯想。不知道書中會不會引導讀者如何將現實世界的問題抽象成數學模型，然後利用信號處理的方法來求解？比如，如何建立一個模型來描述噪聲信號，或者如何設計一個濾波器來提取特定頻率成分？如果書中能提供一些將理論應用於實際建模的步驟和技巧，那將非常有價值。我不太喜歡那種隻講概念不講實踐的書，所以“實用算法開發”和“數學建模”這兩個詞，是我對這本書最主要的期待。希望它能像一本工具書一樣，在我遇到實際問題時，能給我提供清晰的思路和可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計信號處理基礎：實用算法開發（捲III）：信號處理算法方法教程，數學建模，計算機》的名字實在是很唬人，剛拿到手的時候，我一度懷疑自己是不是買錯瞭，感覺像是要啃一本超級艱澀的學術巨著。封麵設計嘛，說實話，不算特彆吸引人，比較規整，但就是那種一看就讓人覺得“內容肯定很硬核”的類型。翻開書頁，紙張質量還不錯，印刷也清晰，這個是題外話，但好的閱讀體驗總是從這些細節開始的。 我最期待的部分是書中對“實用算法開發”這幾個字的承諾。信號處理領域，尤其是統計信號處理，理論推導可能讓人頭暈腦脹，但真正落地到實際應用，算法的實現和優化纔是關鍵。我希望能看到書中詳細闡述如何將復雜的數學模型轉化為可執行的代碼，並且給齣一些實際的案例分析。比如，在自動駕駛、通信係統或者醫療影像分析等領域，信號處理是如何發揮作用的，以及書中提到的算法在這個過程中扮演瞭怎樣的角色。當然，我也希望作者能提供一些算法的性能評估方法，以及如何根據實際需求來選擇和調整算法。純理論的學習往往會讓人覺得抽象，而“實用”二字則意味著這本書能真正解決一些工程上的問題，這是我選擇它的重要原因。