全新正版 经典译丛·信息与通信技术: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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美凯，罗鹏飞 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121234484

商品编码：29220726661

包装：平装

出版时间：2014-06-01

基本信息

书名：全新正版 经典译丛·信息与通信技术:统计信号处理基础—估计与检测理论(卷I、卷II合集)

定价：99.00元

作者：(美)凯,罗鹏飞

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787121234484

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

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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　　《统计信号处理基础--估计与检测理论》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*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。

目录

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卷I：统计信号处理基础――估计理论
　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 小方差无偏估计
　　2．1 引言
　　2．2 小结
　　2．3 无偏估计量
　　2．4 小方差准则
　　2．5 小方差无偏估计的存在性
　　2．6 求小方差无偏估计量
　　2．7 扩展到矢量参数
　　参考文献
　　习题
　第3章 CramerRao下限
　　3．1 引言
　　3．2 小结
　　3．3 估计量精度考虑
　　3．4 CramerRao下限
　　3．5 高斯白噪声中信号的一般
　　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
　　3．9 一般高斯情况的
　　3．10 WSS高斯过程的渐近
　　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 NeymanFisher因子分解定理（标量参数）的证明
　　附录5B RaoBlackwellLehmannScheffe定理（标量参数）的证明
　第6章 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
　　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 大似然估计
　　7．1 引言
　　7．2 小结
　　7．3 举例
　　7．4 求
　　7．5 MLE的性质
　　7．6 变换参数的
　　7．7 MLE的数值确定
　　7．8 扩展到矢量参数
　　7．9 渐近
　　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
　　附录7C EM算法例题中条件对数似然函数的推导
　第8章 小二乘估计
　　8．1 引言
　　8．2 小结
　　8．3 小二乘估计方法
　　8．4 线性小二乘估计
　　8．5 几何解释
　　8．6 按阶递推小二乘估计
　　8．7 序贯小二乘估计
　　8．8 约束小二乘估计
　　8．9 非线性小二乘估计
　　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
　0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
　　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
　1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 小均方误差估计量
　　11．5 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
　2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
　3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
　4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
　5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 复变量和
　　15．5 复WSS过程
　　15．6 导数、梯度和佳化
　　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
　　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
　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 高斯变量的二次型
　　2．4 渐近高斯
　　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
　　3．1 引言
　　3．2 小结
　　3．3 NeymanPearson定理
　　3．4 接收机工作特性
　　3．5 无关数据
　　3．6 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 NeymanPearson定理
　　附录3B 小贝叶斯风险检测器――二元假设
　　附录3C 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 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
　　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
　　附录6D LMP检验的渐近检测性能
　　附录6E 局部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
　　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
　　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
　0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
　　10．5 未知参数确定
　　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
　1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
　2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
　3章 复矢量扩展及阵列处理
　　13．1 引言
　　13．2 小结
　　13．3 已知
　　13．4 具有未知参数的
　　13．5 矢量观测和
　　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
　　附录1 重要概念回顾
　　附录2 符号和缩写术语表

作者介绍

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（美）凯，美国罗德岛大学电子与计算机工程系的教授，IEEE会士，信号处理领域专家，曾发表过大量论文与学术报告，并撰写过多部著作。研究方向为频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理。

文摘

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序言

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统计信号处理：估计与检测理论 第一卷：估计理论 本书的第一卷深入探讨了统计信号处理中的估计理论，为理解和应用信号处理技术奠定坚实的基础。从基本概念出发，循序渐进地引入了信号模型、观测模型以及噪声的影响。 1. 信号模型与观测模型 卷一首先建立信号的统计模型。这包括对信号的概率分布、均值、方差等统计特性的描述。信号可以是确定性的，也可以是随机的，而统计模型则能够捕捉信号的随机性。接着，我们引入观测模型，描述了信号如何通过一个信道或系统被观测到，以及观测过程中引入的噪声。观测模型通常表示为信号加上噪声的形式，噪声的统计特性对于后续的估计至关重要。 2. 参数估计 核心内容之一是参数估计。许多信号处理问题可以转化为估计信号模型中的未知参数。例如，在通信系统中，可能需要估计信号的幅度、频率或相位；在图像处理中，可能需要估计图像的亮度或对比度。本书介绍了多种参数估计方法： 矩估计 (Method of Moments): 这种方法通过匹配样本矩与理论矩来估计参数。它简单易懂，但可能不是最优的。 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE): MLE 是一种广泛使用且性能优越的估计方法。它选择最有可能产生观测数据的参数值。本书详细阐述了 MLE 的原理、推导过程以及其渐近性质（如一致性、渐近正态性和渐近有效性）。 最小均方误差估计 (Minimum Mean Squared Error, MMSE): MMSE 估计的目标是最小化估计值与真实值之间的均方误差。它通常需要知道信号和噪声的联合概率分布。贝叶斯框架下的 MMSE 估计，特别是线性 MMSE 估计，在本书中得到了深入的探讨。 贝叶斯估计 (Bayesian Estimation): 在贝叶斯框架下，参数被视为随机变量，并具有先验分布。通过引入观测数据，更新先验分布得到后验分布。本书介绍了贝叶斯估计的各种形式，包括贝叶斯点估计（如后验均值、后验中位数、后验众数）以及贝叶斯区间估计。 3. 性能度量与界限 为了评价估计方法的优劣，本书引入了多种性能度量，如均方误差 (MSE)、偏差 (Bias) 等。更重要的是，它深入探讨了估计精度的理论界限： 克拉美-罗界 (Cramér-Rao Bound, CRB): CRB 为任何无偏估计提供了估计方差的下界。本书详细推导了 CRB，并讨论了如何利用 CRB 来评估不同估计方法的性能。一个估计方法如果能达到 CRB，则被认为是渐近有效的。 贝叶斯克拉美-罗界 (Bayesian Cramér-Rao Bound, BCRB): 针对贝叶斯估计，BCRB 提供了后验方差的下界。 4. 扩展主题 除了上述核心内容，卷一还涵盖了一些重要的扩展主题： 高斯信号与噪声: 高斯分布在统计信号处理中扮演着核心角色。本书详细分析了高斯信号和高斯噪声下的估计问题，特别是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）及其变种。 卡尔曼滤波器: 卡尔曼滤波器是处理线性系统和高斯噪声下的最优估计器。本书详细阐述了卡尔曼滤波器的递推算法、其理论基础以及在目标跟踪、导航等领域的应用。 扩展卡尔曼滤波器 (Extended Kalman Filter, EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (Unscented Kalman Filter, UKF): 针对非线性系统，本书介绍了 EKF 和 UKF 等近似卡尔曼滤波方法，它们在实际应用中至关重要。 模型选择与模型辨识: 在实际应用中，准确的信号模型是有效估计的前提。本书简要介绍了模型选择和模型辨识的基本概念，以帮助读者构建合适的信号模型。 第二卷：检测理论 第二卷聚焦于统计信号处理中的检测理论，即如何从含有噪声的观测数据中判断某个特定信号是否存在，或者区分不同的信号模型。 1. 二元检测问题 卷二首先从最基本的二元检测问题入手。在这种情况下，观测数据可能来自两个不同的假设： H₀ (零假设): 观测数据仅包含噪声。 H₁ (备择假设): 观测数据包含信号加上噪声。 本书详细介绍了不同准则下的最优检测器： 最大似然比检验 (Maximum Likelihood Ratio Test, MLRT): MLRT 是最常用的检测准则之一。它基于似然比（即在 H₁ 下的概率密度与在 H₀ 下的概率密度的比值）与一个阈值的比较来做出决策。 最小最大后验概率检验 (Minimum Probability of Error Test): 该准则旨在最小化整体的错误概率。 贝叶斯检验 (Bayes Test): 引入了错误代价，旨在最小化期望代价。 2. 性能分析 对于任何检测器，其性能至关重要。本书深入分析了检测器的性能度量： 概率密度函数 (Probability Density Functions, PDFs): 讲解了在 H₀ 和 H₁ 下的观测数据概率密度函数。 错误概率: 虚警概率 (Probability of False Alarm, P_FA): 当 H₀ 为真时，错误地判断为 H₁ 的概率。 漏警概率 (Probability of Miss Detection, P_M): 当 H₁ 为真时，错误地判断为 H₀ 的概率。 探测概率 (Probability of Detection, P_D): 当 H₁ 为真时，正确地判断为 H₁ 的概率，即 P_D = 1 - P_M。 ROC 曲线 (Receiver Operating Characteristic Curve): ROC 曲线图示了在不同阈值下，P_D 与 P_FA 之间的权衡关系。它提供了一种直观的方式来评估检测器的性能。 3. 多元检测与参数估计的结合 实际问题往往比简单的二元检测更复杂。本书还探讨了更一般的情况： 多类检测 (Multiple Hypothesis Testing): 当存在超过两个可能的信号模型或假设时，需要进行多类检测。 信号参数的估计与检测: 许多检测问题都与参数估计紧密相关。例如，检测一个已知信号的存在，可能需要估计其到达时间或幅度。本书讨论了如何在检测的同时进行参数估计，以及参数不确定性对检测性能的影响。 4. 扩展检测技术 卷二还涵盖了一些更高级和实用的检测技术： 匹配滤波器 (Matched Filter): 对于已知信号在加性高斯白噪声中的检测，匹配滤波器是均方误差最小的最优线性滤波器，能够最大化输出信噪比。本书详细推导了匹配滤波器的结构和性能。 维纳滤波器 (Wiener Filter): 维纳滤波器是一种最优线性滤波器，用于在噪声存在的情况下估计信号。它可以通过最小化估计误差的均方值来设计。当信号和噪声是平稳的，并且它们的功率谱已知时，维纳滤波器是最佳选择。 信号存在性检验: 针对更复杂的信号模型，如未知幅度或相位的情况，本书介绍了相应的检测方法，如能量检测、功率谱检测等。 雷达和声纳中的检测: 通过具体的应用案例，如雷达方程和声纳方程，本书展示了检测理论在实际工程中的应用，以及如何根据实际环境和目标特性来设计检测系统。 总结 《统计信号处理：估计与检测理论》这两卷合集，为读者提供了一个全面而深入的统计信号处理知识体系。从基础的信号模型、参数估计方法，到复杂的检测理论和滤波器设计，本书都以严谨的数学推导和清晰的逻辑讲解，帮助读者理解信号处理的本质，并能够将其应用于各种实际问题。无论是对信号处理、通信、控制、机器学习还是其他相关领域的学生、研究人员或工程师而言，本书都将是一部不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“统计信号处理基础—估计与检测理论”引起了我极大的兴趣。我从事的工作需要处理大量的传感器数据，经常会遇到信号淹没在噪声中的情况，如何有效地从中提取出有用的信息，或者判断是否存在某个特定的信号，一直是我工作中的一大难题。我希望这本书能够提供一套系统性的解决方案，让我能够理解其背后的数学原理和统计方法。我特别关注“估计”和“检测”这两个词，它们分别代表了对未知参数的推断和对是否存在信号的判断。这本书是否能够详细阐述相关的统计模型、决策理论以及各种估计和检测方法的优劣呢？如果书中能包含一些具体的算法和实现思路，那就更好了。我期待它能帮助我提升解决实际问题的能力，让我对信号处理的理解上升到一个新的台阶。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这种知识体系完整的图书，尤其是像“信息与通信技术”这样跨越多个学科的领域。这本书的“统计信号处理基础”部分，听起来就非常有吸引力。我一直觉得，很多现代科技，从手机通信到雷达探测，都离不开对信号的精确处理。而“估计与检测理论”则像是这两者之间的桥梁，它应该能帮助我们理解如何从看似杂乱的信号中“猜”出真实的信息，或者“找出”我们想要的目标。我希望这本书能够深入浅出地讲解复杂的概念，用清晰的逻辑和图示来辅助理解。如果它能涵盖一些基础的算法，例如卡尔曼滤波或者维纳滤波的理论基础，那就太棒了。这本书的厚度和内容量，让我觉得可以花很长的时间去钻研，去理解每一个公式背后的意义，去体会信号处理的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有质感，纯色的背景搭配沉稳的字体，给人一种专业又经典的印象。虽然我还没来得及深入研读，但仅仅是翻阅目录，就足以让我对信息与通信技术这个领域产生浓厚的兴趣。我尤其关注到“统计信号处理基础”这几个字，这似乎是理解现代通信系统、图像处理、甚至是人工智能背后原理的关键。而“估计与检测理论”更是精准地触及了我一直以来对数据分析和模式识别的困惑。我常常思考，在海量的数据中，如何才能准确地提取出有用的信息，又如何才能有效地识别出目标信号，排除干扰？这本书的标题暗示了它将深入探讨这些核心问题，并提供一套系统化的理论框架。我期待它能带领我从统计学的视角，理解信号的本质，掌握处理噪声和不确定性的方法。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到这本书时，它的“经典译丛”和“信息与通信技术”的标签立刻吸引了我。我一直对通信技术背后的科学原理充满好奇，尤其是在信息爆炸的时代，如何高效、准确地传输和处理信息，让我觉得非常重要。而“统计信号处理基础—估计与检测理论”这个副标题，则让我看到了深入理解通信系统核心机制的途径。我希望这本书能带我领略统计学在信号处理中的强大力量，理解概率论、随机过程等理论如何被应用于分析和优化信号。我更期待它能详细讲解信号估计的各种方法，比如如何根据观测到的信号来推断未知参数，以及信号检测的原理，比如如何判断一个信号是否存在，并区分它与噪声。如果这本书能提供一些实际应用案例，比如在雷达、声纳或者无线通信中的应用，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量令人惊喜，纸张厚实，印刷清晰，而且是厚厚的一大本，完全合集的形式，感觉性价比很高。我之前接触过一些信号处理的入门书籍，但总觉得不够深入，或者侧重于具体的应用，缺乏理论上的支撑。而这套“经典译丛”的名头，以及“统计信号处理基础”的副标题，让我看到了它在这方面有所突破的希望。我希望它能解释清楚一些基础概念，比如概率密度函数、似然比检验、最大似然估计等，并且能够通过严谨的数学推导，让我理解这些理论是如何建立起来的。如果书中能有一些经典的案例分析，或者与实际工程问题相结合的讲解，那就更好了。我非常期待能够通过阅读这本书，对信号估计和检测的原理有一个更深刻、更系统的认识，为我日后在相关领域的研究打下坚实的基础。