統計信號處理基礎:估計與檢測理論(捲1、捲2閤集) 工業技術 電子通信 通信技術 電子與通信教材（美 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅鵬飛張文明劉忠趙艷麗 譯

圖書標籤:

• 統計信號處理
• 信號處理
• 估計理論
• 檢測理論
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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121234484

商品編碼：29383945507

叢書名： 統計信號處理基礎--估計與檢測理論(捲I捲I

齣版時間：2014-06-01

商品參數

統計信號處理基礎:估計與檢測理論(捲1、捲2閤集)
	定價	99.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2014年06月
	開本	16開
	作者	（美）凱，羅鵬飛
	裝幀	平裝
	頁數	0
	字數	0
	ISBN編碼	9787121234484

目錄

捲I：統計信號處理基礎――估計理論  
　第1章 引言  
　　1．1 信號處理中的估計  
　　1．2 估計的數學問題  
　　1．3 估計量性能評估  
　　1．4 幾點說明  
　　參考文獻  
　　習題  
　第2章 zui小方差無偏估計  
　　2．1 引言  
　　2．2 小結  
　　2．3 無偏估計量  
　　2．4 zui小方差準則  
　　2．5 zui小方差無偏估計的存在性  
　　2．6 求zui小方差無偏估計量  
　　2．7 擴展到矢量參數  
　　參考文獻  
　　習題  
　第3章 Cramer?Rao下限  
　　3．1 引言  
　　3．2 小結  
　　3．3 估計量精度考慮  
　　3．4 Cramer?Rao下限  
　　3．5 高斯白噪聲中信號的一般  
　　3．6 參數的變換  
　　3．7 擴展到矢量參數  
　　3．8 矢量參數變換的  
　　3．9 一般高斯情況的  
　　3．10 WSS高斯隨機過程的漸近  
　　3．11 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄3A 標量參數CRLB的推導  
　　附錄3B 矢量參數CRLB的推導  
　　附錄3C 一般高斯CRLB的推導  
　　附錄3D 漸近CRLB的推導  
　第4章 綫性模型  
　　4．1 引言  
　　4．2 小結  
　　4．3 定義和性質  
　　4．4 綫性模型的例子  
　　4．5 擴展到綫性模型  
　　參考文獻  
　　習題  
　第5章 一般zui小方差無偏估計  
　　5．1 引言  
　　5．2 小結  
　　5．3 充分統計量  
　　5．4 求充分統計量  
　　5．5 利用充分統計量求MVU估計量  
　　5．6 擴展到矢量參數  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄5A Neyman?Fisher因子分解定理（標量參數）的證明  
　　附錄5B Rao?Blackwell?Lehmann?Scheffe定理（標量參數）的證明  
　第6章 zui佳綫性無偏估計量  
　　6．1 引言  
　　6．2 小結  
　　6．3 BLUE的定義  
　　6．4 求  
　　6．5 擴展到矢量參數  
　　6．6 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄6A 標量BLUE的推導  
　　附錄6B 矢量BLUE的推導  
　第7章 zui大似然估計  
　　7．1 引言  
　　7．2 小結  
　　7．3 舉例  
　　7．4 求  
　　7．5 MLE的性質  
　　7．6 變換參數的  
　　7．7 MLE的數值確定  
　　7．8 擴展到矢量參數  
　　7．9 漸近  
　　7．10 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄7A 濛特卡洛方法  
　　附錄7B 標量參數MLE的漸近  
　　附錄7C EM算法例題中條件對數似然函數的推導  
　第8章 zui小二乘估計  
　　8．1 引言  
　　8．2 小結  
　　8．3 zui小二乘估計方法  
　　8．4 綫性zui小二乘估計  
　　8．5 幾何解釋  
　　8．6 按階遞推zui小二乘估計  
　　8．7 序貫zui小二乘估計  
　　8．8 約束zui小二乘估計  
　　8．9 非綫性zui小二乘估計  
　　8．10 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄8A 按階遞推zui小二乘估計的推導  
　　附錄8B 遞推投影矩陣的推導  
　　附錄8C 序貫zui小二乘估計的推導  
　第9章 矩方法  
　　9．1 引言  
　　9．2 小結  
　　9．3 矩方法  
　　9．4 擴展到矢量參數  
　　9．5 估計量的統計評價  
　　9．6 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　第10章 貝葉斯原理  
　　10．1 引言  
　　10．2 小結  
　　10．3 先驗知識和估計  
　　10．4 選擇先驗  
　　10．5 高斯PDF的特性  
　　10．6 貝葉斯綫性模型  
　　10．7 多餘參數  
　　10．8 確定性參數的貝葉斯估計  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄10A 條件高斯PDF的推導  
　第11章 一般貝葉斯估計量  
　　11．1 引言  
　　11．2 小結  
　　11．3 風險函數  
　　11．4 zui小均方誤差估計量  
　　11．5 zui大後驗估計量  
　　11．6 性能描述  
　　11．7 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄11A 連續時間係統到離散時間係統的轉換  
　第12章 綫性貝葉斯估計量  
　　12．1 引言  
　　12．2 小結  
　　12．3 綫性MMSE估計  
　　12．4 幾何解釋  
　　12．5 矢量LMMSE估計量  
　　12．6 序貫LMMSE估計  
　　12．7 信號處理的例子-維納濾波器  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄12A 貝葉斯綫性模型的序貫LMMSE估計量的推導  
　第13章 卡爾曼濾波器  
　　13．1 引言  
　　13．2 小結  
　　13．3 動態信號模型  
　　13．4 標量卡爾曼濾波器  
　　13．5 卡爾曼濾波器與維納濾波器的關係  
　　13．6 矢量卡爾曼濾波器  
　　13．7 擴展卡爾曼濾波器  
　　13．8 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄13A 矢量卡爾曼濾波器的推導  
　　附錄13B 擴展卡爾曼濾波器的推導  
　第14章 估計量總結  
　　14．1 引言  
　　14．2 估計方法  
　　14．3 綫性模型  
　　14．4 選擇一個估計量  
　第15章 復數據和復參數的擴展  
　　15．1 引言  
　　15．2 小結  
　　15．3 復數據和復參數  
　　15．4 復隨機變量和  
　　15．5 復WSS隨機過程  
　　15．6 導數、梯度和zui佳化  
　　15．7 采用復數據的經典估計  
　　15．8 貝葉斯估計  
　　15．9 漸近復高斯  
　　15．10 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄15A 復協方差矩陣的性質的推導  
　　附錄15B 復高斯PDF性質的推導  
　　附錄15C CRLB和MLE公式的推導  
捲II：統計信號處理基礎――檢測理論  
　第1章 引言  
　　1．1 信號處理中的檢測理論  
　　1．2 檢測問題  
　　1．3 檢測問題的數學描述  
　　1．4 檢測問題的內容體係  
　　1．5 漸近的作用  
　　1．6 對讀者的一些說明  
　　參考文獻  
　　習題  
　第2章 重要PDF的總結  
　　2．1 引言  
　　2．2 基本概率密度函數及其性質  
　　2．3 高斯隨機變量的二次型  
　　2．4 漸近高斯  
　　2．5 濛特卡洛性能評估  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄2A 要求的濛特卡洛實驗次數  
　　附錄2B 正態概率紙  
　　附錄2C 計算高斯右尾概率及其逆的MATLAB程序  
　　附錄2D 計算中心化和非中心化2的右尾概率  
　　附錄2E 濛特卡洛計算機模擬的MATLAB程序  
　第3章 統計判決理論  
　　3．1 引言  
　　3．2 小結  
　　3．3 Neyman?Pearson定理  
　　3．4 接收機工作特性  
　　3．5 無關數據  
　　3．6 zui小錯誤概率  
　　3．7 貝葉斯風險  
　　3．8 多元假設檢驗  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄3A Neyman?Pearson定理  
　　附錄3B zui小貝葉斯風險檢測器――二元假設  
　　附錄3C zui小貝葉斯風險檢測器――多元假設  
　第4章 確定信號  
　　4．1 引言  
　　4．2 小結  
　　4．3 匹配濾波器  
　　4．4 廣義匹配濾波器  
　　4．5 多個信號  
　　4．6 綫性模型  
　　4．7 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄4A 綫性模型的簡化形式  
　第5章 隨機信號  
　　5．1 引言  
　　5．2 小結  
　　5．3 估計器-相關器  
　　5．4 綫性模型  
　　5．5 大數據記錄的估計器-相關器  
　　5．6 一般高斯檢測  
　　5．7 信號處理的例子  
　　參考文獻  
　　習題  
　　附錄5A 估計器-相關器的檢測性能  
　第6章 統計判決理論  
　　6．1 引言  
　　6．2 小結  
　　6．3 復閤假設檢驗  
　　6．4 復閤假設檢驗方法  
　　6．5 大數據記錄時GLRT的性能  
...................

內容介紹
　　《統計信號處理基礎--估計與檢測理論》分為兩捲，分彆講解瞭統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。捲Ⅰ詳細介紹瞭經典估計理論和貝葉斯估計，總結瞭各種估計方法，考慮瞭維納濾波和卡爾曼濾波，並介紹瞭對復數據和參數的估計方法。捲Ⅱ全麵介紹瞭計算機上實現的*檢測算法，並且重點介紹瞭現實中的信號處理應用，包括現代語音、通信技術以及傳統的聲納/雷達係統。

現代通信的基石：信號的智慧與信息的奧秘 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。從手機裏撥齣的電話，到電視屏幕上跳動的畫麵，再到網絡上傳遞的萬維網信息，這一切的背後都離不開一個核心——信號。而對這些信號進行深入的理解、分析、提取以及辨識，正是現代通信技術得以蓬勃發展的關鍵所在。 本書旨在揭示信號世界的深邃原理，為讀者打開一扇通往信號處理核心領域的窗口。我們並非僅僅羅列枯燥的公式，而是力求將抽象的數學概念與生動的實際應用緊密結閤，讓您在領略信號處理之美的同時，深刻理解其在通信、雷達、聲學、醫學成像、數據科學等眾多前沿領域中的重要作用。 捲一：信號的測量與塑造——理解信號的語言 在信息傳遞的漫長旅途中，信號就像是信使，承載著我們想要傳達的所有內容。然而，這些信使並非總是完美無瑕。它們可能在傳遞過程中被噪聲乾擾，可能形狀失真，甚至可能被壓縮以提高傳輸效率。因此，首先我們需要學會如何“傾聽”和“解讀”這些信號，並對其進行必要的“雕琢”。 本捲將從信號的基本概念入手，深入探討連續時間信號與離散時間信號的本質區彆，介紹傅裏葉級數與傅裏葉變換等核心工具，它們是理解信號在頻域錶現的基石。通過它們，我們可以將一個復雜的信號分解成一係列簡單的正弦波，從而揭示其內在的頻率成分，這對於信號的濾波、壓縮以及分析至關重要。 隨後，我們將進入采樣理論的領域。數字通信的興起離不開將連續的模擬信號轉換為離散的數字信號。奈奎斯特-香農采樣定理告訴我們，隻要采樣頻率足夠高，我們就能無損地重構原始信號。我們將詳細闡述這一定理的原理，並探討實際采樣過程中可能遇到的問題，如混疊（aliasing），以及如何通過抗混疊濾波器來規避。 接著，我們將深入綫性時不變（LTI）係統的分析。許多信號處理係統都可以近似看作是LTI係統，例如濾波器、放大器等。我們將學習如何用捲積來描述LTI係統對信號的作用，並理解衝擊響應（impulse response）在錶徵LTI係統特性中的關鍵作用。通過對LTI係統的深入理解，我們可以設計齣各種功能的濾波器，用於去除噪聲、增強特定頻率成分，或者實現信號的整形。 本捲還將涵蓋濾波器設計。我們將介紹多種經典的濾波器類型，如巴特沃斯濾波器、切比雪夫濾波器、橢圓濾波器等，並討論如何在時域和頻域設計這些濾波器，以滿足不同的性能要求。同時，我們也會探討實際應用中常用的數字濾波器，如FIR（有限衝激響應）濾波器和IIR（無限衝激響應）濾波器，以及它們的設計方法和優缺點。 此外，信號的能量與功率的概念也是理解信號特性的重要組成部分。我們將學習如何計算信號的能量和功率，以及它們在通信係統中的意義，例如在信噪比（SNR）的計算中。 最後，本捲將觸及隨機信號的初步概念。在實際通信環境中，信號往往帶有不確定性，我們將其建模為隨機信號。我們將介紹隨機變量、概率密度函數、自相關函數等基本概念，為後續更深入的隨機信號分析打下基礎。 通過本捲的學習，您將能夠： 理解信號在時域和頻域的錶示及其相互關係。 掌握采樣定理的原理，並理解數字信號處理的基礎。 分析和設計綫性時不變係統，特彆是濾波器。 計算和理解信號的能量和功率。 初步接觸隨機信號的概念。 捲二：信號的解碼與識彆——從噪聲中尋覓真跡 信號處理的終極目標不僅僅是理解和塑造信號，更是要從復雜的環境中提取齣我們所需的信息，並對其進行精準的識彆。在噪聲、乾擾和不確定性無處不在的現實世界中，這一任務更顯挑戰。本捲將聚焦於信號的估計與檢測兩大核心領域，揭示如何從不完美的信號中挖掘齣最有價值的信息。 我們將首先深入隨機信號理論。本捲將係統地介紹隨機變量、隨機過程、平穩性、獨立同分布（i.i.d.）等概念。我們將學習如何描述和分析隨機信號的統計特性，例如均值、方差、協方差、功率譜密度等。理解這些統計特性是進行信號估計與檢測的基礎。 在信號估計方麵，我們將重點介紹如何從含有噪聲的觀測信號中估計齣未知參數或原始信號。我們將深入講解維納濾波（Wiener filter）的原理，這是一種最優綫性濾波器，能夠最小化估計誤差的均方值。我們將探討其在平穩信號估計中的應用，並進一步介紹卡爾曼濾波（Kalman filter），它是一種適用於非平穩信號和綫性係統的最優遞推估計器，在導航、跟蹤、控製等領域有著廣泛應用。此外，我們還會介紹最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最小均方誤差估計（Minimum Mean Squared Error, MMSE）等參數估計方法，它們為從觀測數據中推斷齣最優估計提供瞭理論指導。 在信號檢測方麵，我們將探討如何判斷觀測信號是否存在某個特定的信號，或者在多個可能存在的信號中識彆齣正確的信號。我們將從最基本的二元假設檢驗（binary hypothesis testing）開始，介紹似然比檢驗（likelihood ratio test），這是進行信號檢測的普遍準則。我們將學習如何根據不同的性能指標，如概率、誤報率（false alarm rate）、漏檢率（miss detection rate）來設計最優檢測器。我們將深入分析匹配濾波器（matched filter），它是在已知信號存在且噪聲為高斯白噪聲的情況下，能夠最大化輸齣信噪比的濾波器，對於檢測已知信號形式至關重要。本捲還將介紹貝葉斯檢測理論，它考慮瞭信號先驗概率以及不同錯誤類型的代價，可以設計齣更魯棒的檢測器。 此外，本捲還將涵蓋參數化信號模型的應用。在許多實際場景中，我們能夠對信號的生成過程建立數學模型，例如通信係統中發送的特定調製信號。我們將學習如何利用這些模型來優化信號的估計與檢測性能。 本書的另一個重要亮點在於將理論與實際應用緊密結閤。我們將通過大量的實例，展示信號估計與檢測技術如何在以下領域發揮作用： 通信係統： 如何從嘈雜的信道中恢復原始信息，實現可靠的數據傳輸；如何進行信號的解調與識彆。 雷達係統： 如何探測遠處的目標，測量其距離、速度和方位；如何區分真實目標與虛假迴波。 聲學信號處理： 如何從背景噪聲中提取有用的聲音信息，如語音識彆、聲源定位。 醫學信號處理： 如何從生理信號（如心電圖、腦電圖）中提取健康指標，輔助診斷。 圖像處理： 如何在圖像去噪、邊緣檢測、目標識彆中應用信號處理技術。 通過本捲的學習，您將能夠： 深入理解隨機信號的統計特性。 掌握維納濾波、卡爾曼濾波等最優信號估計方法。 學習最大似然估計、最小均方誤差估計等參數估計技術。 理解似然比檢驗、匹配濾波器等信號檢測原理。 掌握二元假設檢驗、貝葉斯檢測等檢測理論。 將信號估計與檢測技術應用於通信、雷達、聲學、醫學等實際領域。 結語 “統計信號處理基礎：估計與檢測理論”不僅僅是一本教材，更是一次探索信號世界奧秘的旅程。它將引導您穿越數字信號處理的理論迷宮，抵達實際應用的廣闊天地。無論您是通信工程、電子工程、計算機科學、物理學，還是其他相關領域的學生、研究人員或工程師，本書都將為您提供堅實的理論基礎和實用的技術工具，助您在這個日益依賴信號與信息的時代，把握機遇，應對挑戰，成為一名優秀的信號處理實踐者。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要真正理解一個領域，必須深入掌握其理論基礎。《統計信號處理基礎：估計與檢測理論》（捲1、捲2閤集）正是這樣一本能夠讓你打下堅實基礎的書。我選擇閱讀這本書，是因為我對通信技術中“信號”的本質以及如何“處理”信號産生瞭濃厚的興趣。這本書的價值在於它並沒有迴避數學的嚴謹性，而是選擇用數學語言來精確地描述統計信號處理的各種概念和方法。從概率密度函數、條件概率，到隨機變量的期望、方差，再到更復雜的馬爾可夫過程、平穩隨機過程，作者都進行瞭詳盡的闡述。在估計理論方麵，這本書深入探討瞭點估計和區間估計，以及各種估計器的性能評估指標，如均方誤差、無偏性、有效性等。這讓我明白瞭，為什麼有些估計方法在特定條件下會錶現得更好。而在檢測理論部分，我學會瞭如何量化信號存在的可能性，如何權衡錯誤判決的代價，以及如何設計最優的決策規則。這本書的知識體係非常完整，從最基礎的概率統計概念，一直延伸到高級的估計和檢測算法，對於想要係統學習統計信號處理的讀者來說，這無疑是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書深深吸引，因為它所呈現的理論深度和廣度，讓我看到瞭統計信號處理領域那些看似復雜問題的背後，其實有著清晰而優雅的數學邏輯。作為一名對電子通信技術充滿好奇的學生，我渴望理解那些驅動現代通信係統運轉的底層原理。這本書恰好滿足瞭我的這一需求。它沒有簡單地給齣結論，而是引導我一步步地構建理解的框架。在學習估計理論時，我曾對如何找到“最佳”的估計量感到迷茫，這本書通過對各種估計器（如最優綫性估計）的深入分析，讓我明白瞭“最佳”的定義及其存在的條件。而檢測理論的章節，則讓我認識到，在不確定的環境中做齣決策，需要嚴謹的概率模型和統計方法。書中關於假設檢驗的講解，讓我理解瞭如何通過數據來區分不同的可能性，如何設定閾值來控製風險。這本書的嚴謹性讓我對信號處理有瞭更深刻的認識，也讓我對未來在通信領域的學習和工作充滿瞭信心。雖然閱讀過程需要投入大量的時間和精力，但每一次的剋服睏難，都讓我感到無比的充實和滿足。

評分☆☆☆☆☆

這套書我斷斷續續地讀瞭幾個月，每次翻開都能有新的收獲。我是一名剛入行不久的通信工程師，在工作中經常會遇到需要處理各種噪聲信號、進行信號判決的情況，而我之前的知識儲備在這方麵顯得有些捉襟見肘。這套《統計信號處理基礎》恰好填補瞭我的這個空白。作者的寫作風格非常注重理論與實際應用的結閤，雖然它是基礎理論書籍，但你能感受到作者在字裏行間都在為實際工程問題鋪路。他不僅僅是羅列公式，更會解釋這些公式背後的物理意義和數學直覺。尤其讓我印象深刻的是，書中關於參數估計的部分，對最大似然估計、最小均方誤差估計等方法的推導過程非常詳細，並且對它們的漸近性質進行瞭深入的分析，這讓我能夠更好地理解不同估計方法的局限性，並在實際應用中做齣更明智的選擇。而在檢測理論方麵，書中關於假設檢驗、貝葉斯檢測、 Neyman-Pearson 準則的講解，讓我對如何區分信號和噪聲、如何判斷信號是否存在有瞭全新的認識。我曾嘗試用書中介紹的方法來分析我們項目中遇到的一個模糊信號問題，結果收效顯著。這本書的語言雖然學術，但結構清晰，邏輯嚴謹，每章的結尾都有一些思考題，非常適閤用於鞏固學習。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一部史詩般的巨著，讓我仿佛置身於一個浩瀚的統計信號處理的宇宙。我之前接觸過一些相關的入門書籍，但總覺得隔靴搔癢，缺乏深入的理解。然而，這本書，特彆是這兩捲閤集，真的把我帶入瞭殿堂。它沒有直接給我答案，而是循序漸進地構建起瞭嚴謹的數學框架，從最基礎的概率論和隨機過程開始，一步步引申到估計和檢測的核心概念。我尤其欣賞作者在解釋復雜的統計模型時所展現齣的清晰度和深刻洞察力。那些圖錶和公式，起初看起來可能有些令人生畏，但一旦你跟隨作者的思路，你會發現它們是如此精妙地概括瞭問題的本質。每一次讀懂一個定理，解決一道習題，都有一種豁然開朗的感覺，仿佛自己的知識體係在不斷嚮上攀升。這不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導著我一步步深入探索信號處理的奧秘。我曾為如何有效地估計信號參數而睏擾，這本書提供瞭多種經典的估計方法，並詳細分析瞭它們的優缺點和適用場景。在檢測理論方麵，它也讓我明白瞭如何設計和分析最優的檢測器，這在實際的通信係統中至關重要。這本書的內容深度和廣度都超乎我的想象，每一頁都充滿瞭智慧和嚴謹的推導，讓人不禁感嘆作者的功力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書比我想象的要更具挑戰性，但同時也帶來瞭前所未有的學習體驗。我一直認為，一本好的技術書籍，應該既能激發讀者的求知欲，又能提供解決實際問題的工具。這套《統計信號處理基礎》做到瞭這一點。它在解釋抽象概念時，並沒有迴避數學的嚴謹性，而是通過大量的數學推導來闡明原理。這對我來說，既是一種挑戰，也是一種磨練。我特彆喜歡書中關於參數估計的章節，作者對不同估計方法的比較和分析，讓我能夠更清晰地認識到它們的優劣勢。例如，在學習最大後驗概率（MAP）估計時，我終於理解瞭為什麼在有先驗知識的情況下，MAP估計通常會比最大似然估計（MLE）錶現得更好。而在檢測理論部分，書中對似然比檢驗的深入講解，讓我明白瞭如何構建一個能夠區分信號和噪聲的最優判決器。這本書不僅僅是理論的堆砌，它更像是在傳授一種思考問題的方式，一種用數學和統計的語言來分析和解決工程問題的思維模式。雖然我還需要時間來消化和吸收其中的所有內容，但我相信，這本書將成為我未來在通信和信號處理領域不可或缺的參考。