统计信号处理基础:估计与检测理论(卷1、卷2合集) 工业技术 电子通信 通信技术 电子与通信教材（美 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

罗鹏飞张文明刘忠赵艳丽 译

图书标签:

• 统计信号处理
• 信号处理
• 估计理论
• 检测理论
• 通信技术
• 电子通信
• 工业技术
• 电子教材
• 通信教材
• 高等教育

店铺： 鑫舟启航图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121234484

商品编码：29383945507

丛书名： 统计信号处理基础--估计与检测理论(卷I卷I

出版时间：2014-06-01

商品参数

统计信号处理基础:估计与检测理论(卷1、卷2合集)
	定价	99.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2014年06月
	开本	16开
	作者	（美）凯，罗鹏飞
	装帧	平装
	页数	0
	字数	0
	ISBN编码	9787121234484

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 zui小方差无偏估计  
　　2．1 引言  
　　2．2 小结  
　　2．3 无偏估计量  
　　2．4 zui小方差准则  
　　2．5 zui小方差无偏估计的存在性  
　　2．6 求zui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  
　　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高斯随机过程的渐近  
　　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zui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 zui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 zui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 zui小二乘估计  
　　8．1 引言  
　　8．2 小结  
　　8．3 zui小二乘估计方法  
　　8．4 线性zui小二乘估计  
　　8．5 几何解释  
　　8．6 按阶递推zui小二乘估计  
　　8．7 序贯zui小二乘估计  
　　8．8 约束zui小二乘估计  
　　8．9 非线性zui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zui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zui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  
　　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 zui小均方误差估计量  
　　11．5 zui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  
　　15．5 复WSS随机过程  
　　15．6 导数、梯度和zui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  
　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  
　　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 Neyman?Pearson定理  
　　3．4 接收机工作特性  
　　3．5 无关数据  
　　3．6 zui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 zui小贝叶斯风险检测器――二元假设  
　　附录3C zui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  
　　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  
...................

内容介绍
　　《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。

现代通信的基石：信号的智慧与信息的奥秘 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。从手机里拨出的电话，到电视屏幕上跳动的画面，再到网络上传递的万维网信息，这一切的背后都离不开一个核心——信号。而对这些信号进行深入的理解、分析、提取以及辨识，正是现代通信技术得以蓬勃发展的关键所在。 本书旨在揭示信号世界的深邃原理，为读者打开一扇通往信号处理核心领域的窗口。我们并非仅仅罗列枯燥的公式，而是力求将抽象的数学概念与生动的实际应用紧密结合，让您在领略信号处理之美的同时，深刻理解其在通信、雷达、声学、医学成像、数据科学等众多前沿领域中的重要作用。 卷一：信号的测量与塑造——理解信号的语言 在信息传递的漫长旅途中，信号就像是信使，承载着我们想要传达的所有内容。然而，这些信使并非总是完美无瑕。它们可能在传递过程中被噪声干扰，可能形状失真，甚至可能被压缩以提高传输效率。因此，首先我们需要学会如何“倾听”和“解读”这些信号，并对其进行必要的“雕琢”。 本卷将从信号的基本概念入手，深入探讨连续时间信号与离散时间信号的本质区别，介绍傅里叶级数与傅里叶变换等核心工具，它们是理解信号在频域表现的基石。通过它们，我们可以将一个复杂的信号分解成一系列简单的正弦波，从而揭示其内在的频率成分，这对于信号的滤波、压缩以及分析至关重要。 随后，我们将进入采样理论的领域。数字通信的兴起离不开将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。奈奎斯特-香农采样定理告诉我们，只要采样频率足够高，我们就能无损地重构原始信号。我们将详细阐述这一定理的原理，并探讨实际采样过程中可能遇到的问题，如混叠（aliasing），以及如何通过抗混叠滤波器来规避。 接着，我们将深入线性时不变（LTI）系统的分析。许多信号处理系统都可以近似看作是LTI系统，例如滤波器、放大器等。我们将学习如何用卷积来描述LTI系统对信号的作用，并理解冲击响应（impulse response）在表征LTI系统特性中的关键作用。通过对LTI系统的深入理解，我们可以设计出各种功能的滤波器，用于去除噪声、增强特定频率成分，或者实现信号的整形。 本卷还将涵盖滤波器设计。我们将介绍多种经典的滤波器类型，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等，并讨论如何在时域和频域设计这些滤波器，以满足不同的性能要求。同时，我们也会探讨实际应用中常用的数字滤波器，如FIR（有限冲激响应）滤波器和IIR（无限冲激响应）滤波器，以及它们的设计方法和优缺点。 此外，信号的能量与功率的概念也是理解信号特性的重要组成部分。我们将学习如何计算信号的能量和功率，以及它们在通信系统中的意义，例如在信噪比（SNR）的计算中。 最后，本卷将触及随机信号的初步概念。在实际通信环境中，信号往往带有不确定性，我们将其建模为随机信号。我们将介绍随机变量、概率密度函数、自相关函数等基本概念，为后续更深入的随机信号分析打下基础。 通过本卷的学习，您将能够： 理解信号在时域和频域的表示及其相互关系。 掌握采样定理的原理，并理解数字信号处理的基础。 分析和设计线性时不变系统，特别是滤波器。 计算和理解信号的能量和功率。 初步接触随机信号的概念。 卷二：信号的解码与识别——从噪声中寻觅真迹 信号处理的终极目标不仅仅是理解和塑造信号，更是要从复杂的环境中提取出我们所需的信息，并对其进行精准的识别。在噪声、干扰和不确定性无处不在的现实世界中，这一任务更显挑战。本卷将聚焦于信号的估计与检测两大核心领域，揭示如何从不完美的信号中挖掘出最有价值的信息。 我们将首先深入随机信号理论。本卷将系统地介绍随机变量、随机过程、平稳性、独立同分布（i.i.d.）等概念。我们将学习如何描述和分析随机信号的统计特性，例如均值、方差、协方差、功率谱密度等。理解这些统计特性是进行信号估计与检测的基础。 在信号估计方面，我们将重点介绍如何从含有噪声的观测信号中估计出未知参数或原始信号。我们将深入讲解维纳滤波（Wiener filter）的原理，这是一种最优线性滤波器，能够最小化估计误差的均方值。我们将探讨其在平稳信号估计中的应用，并进一步介绍卡尔曼滤波（Kalman filter），它是一种适用于非平稳信号和线性系统的最优递推估计器，在导航、跟踪、控制等领域有着广泛应用。此外，我们还会介绍最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最小均方误差估计（Minimum Mean Squared Error, MMSE）等参数估计方法，它们为从观测数据中推断出最优估计提供了理论指导。 在信号检测方面，我们将探讨如何判断观测信号是否存在某个特定的信号，或者在多个可能存在的信号中识别出正确的信号。我们将从最基本的二元假设检验（binary hypothesis testing）开始，介绍似然比检验（likelihood ratio test），这是进行信号检测的普遍准则。我们将学习如何根据不同的性能指标，如概率、误报率（false alarm rate）、漏检率（miss detection rate）来设计最优检测器。我们将深入分析匹配滤波器（matched filter），它是在已知信号存在且噪声为高斯白噪声的情况下，能够最大化输出信噪比的滤波器，对于检测已知信号形式至关重要。本卷还将介绍贝叶斯检测理论，它考虑了信号先验概率以及不同错误类型的代价，可以设计出更鲁棒的检测器。 此外，本卷还将涵盖参数化信号模型的应用。在许多实际场景中，我们能够对信号的生成过程建立数学模型，例如通信系统中发送的特定调制信号。我们将学习如何利用这些模型来优化信号的估计与检测性能。 本书的另一个重要亮点在于将理论与实际应用紧密结合。我们将通过大量的实例，展示信号估计与检测技术如何在以下领域发挥作用： 通信系统： 如何从嘈杂的信道中恢复原始信息，实现可靠的数据传输；如何进行信号的解调与识别。 雷达系统： 如何探测远处的目标，测量其距离、速度和方位；如何区分真实目标与虚假回波。 声学信号处理： 如何从背景噪声中提取有用的声音信息，如语音识别、声源定位。 医学信号处理： 如何从生理信号（如心电图、脑电图）中提取健康指标，辅助诊断。 图像处理： 如何在图像去噪、边缘检测、目标识别中应用信号处理技术。 通过本卷的学习，您将能够： 深入理解随机信号的统计特性。 掌握维纳滤波、卡尔曼滤波等最优信号估计方法。 学习最大似然估计、最小均方误差估计等参数估计技术。 理解似然比检验、匹配滤波器等信号检测原理。 掌握二元假设检验、贝叶斯检测等检测理论。 将信号估计与检测技术应用于通信、雷达、声学、医学等实际领域。 结语 “统计信号处理基础：估计与检测理论”不仅仅是一本教材，更是一次探索信号世界奥秘的旅程。它将引导您穿越数字信号处理的理论迷宫，抵达实际应用的广阔天地。无论您是通信工程、电子工程、计算机科学、物理学，还是其他相关领域的学生、研究人员或工程师，本书都将为您提供坚实的理论基础和实用的技术工具，助您在这个日益依赖信号与信息的时代，把握机遇，应对挑战，成为一名优秀的信号处理实践者。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一部史诗般的巨著，让我仿佛置身于一个浩瀚的统计信号处理的宇宙。我之前接触过一些相关的入门书籍，但总觉得隔靴搔痒，缺乏深入的理解。然而，这本书，特别是这两卷合集，真的把我带入了殿堂。它没有直接给我答案，而是循序渐进地构建起了严谨的数学框架，从最基础的概率论和随机过程开始，一步步引申到估计和检测的核心概念。我尤其欣赏作者在解释复杂的统计模型时所展现出的清晰度和深刻洞察力。那些图表和公式，起初看起来可能有些令人生畏，但一旦你跟随作者的思路，你会发现它们是如此精妙地概括了问题的本质。每一次读懂一个定理，解决一道习题，都有一种豁然开朗的感觉，仿佛自己的知识体系在不断向上攀升。这不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步深入探索信号处理的奥秘。我曾为如何有效地估计信号参数而困扰，这本书提供了多种经典的估计方法，并详细分析了它们的优缺点和适用场景。在检测理论方面，它也让我明白了如何设计和分析最优的检测器，这在实际的通信系统中至关重要。这本书的内容深度和广度都超乎我的想象，每一页都充满了智慧和严谨的推导，让人不禁感叹作者的功力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书比我想象的要更具挑战性，但同时也带来了前所未有的学习体验。我一直认为，一本好的技术书籍，应该既能激发读者的求知欲，又能提供解决实际问题的工具。这套《统计信号处理基础》做到了这一点。它在解释抽象概念时，并没有回避数学的严谨性，而是通过大量的数学推导来阐明原理。这对我来说，既是一种挑战，也是一种磨练。我特别喜欢书中关于参数估计的章节，作者对不同估计方法的比较和分析，让我能够更清晰地认识到它们的优劣势。例如，在学习最大后验概率（MAP）估计时，我终于理解了为什么在有先验知识的情况下，MAP估计通常会比最大似然估计（MLE）表现得更好。而在检测理论部分，书中对似然比检验的深入讲解，让我明白了如何构建一个能够区分信号和噪声的最优判决器。这本书不仅仅是理论的堆砌，它更像是在传授一种思考问题的方式，一种用数学和统计的语言来分析和解决工程问题的思维模式。虽然我还需要时间来消化和吸收其中的所有内容，但我相信，这本书将成为我未来在通信和信号处理领域不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正理解一个领域，必须深入掌握其理论基础。《统计信号处理基础：估计与检测理论》（卷1、卷2合集）正是这样一本能够让你打下坚实基础的书。我选择阅读这本书，是因为我对通信技术中“信号”的本质以及如何“处理”信号产生了浓厚的兴趣。这本书的价值在于它并没有回避数学的严谨性，而是选择用数学语言来精确地描述统计信号处理的各种概念和方法。从概率密度函数、条件概率，到随机变量的期望、方差，再到更复杂的马尔可夫过程、平稳随机过程，作者都进行了详尽的阐述。在估计理论方面，这本书深入探讨了点估计和区间估计，以及各种估计器的性能评估指标，如均方误差、无偏性、有效性等。这让我明白了，为什么有些估计方法在特定条件下会表现得更好。而在检测理论部分，我学会了如何量化信号存在的可能性，如何权衡错误判决的代价，以及如何设计最优的决策规则。这本书的知识体系非常完整，从最基础的概率统计概念，一直延伸到高级的估计和检测算法，对于想要系统学习统计信号处理的读者来说，这无疑是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书深深吸引，因为它所呈现的理论深度和广度，让我看到了统计信号处理领域那些看似复杂问题的背后，其实有着清晰而优雅的数学逻辑。作为一名对电子通信技术充满好奇的学生，我渴望理解那些驱动现代通信系统运转的底层原理。这本书恰好满足了我的这一需求。它没有简单地给出结论，而是引导我一步步地构建理解的框架。在学习估计理论时，我曾对如何找到“最佳”的估计量感到迷茫，这本书通过对各种估计器（如最优线性估计）的深入分析，让我明白了“最佳”的定义及其存在的条件。而检测理论的章节，则让我认识到，在不确定的环境中做出决策，需要严谨的概率模型和统计方法。书中关于假设检验的讲解，让我理解了如何通过数据来区分不同的可能性，如何设定阈值来控制风险。这本书的严谨性让我对信号处理有了更深刻的认识，也让我对未来在通信领域的学习和工作充满了信心。虽然阅读过程需要投入大量的时间和精力，但每一次的克服困难，都让我感到无比的充实和满足。

评分☆☆☆☆☆

这套书我断断续续地读了几个月，每次翻开都能有新的收获。我是一名刚入行不久的通信工程师，在工作中经常会遇到需要处理各种噪声信号、进行信号判决的情况，而我之前的知识储备在这方面显得有些捉襟见肘。这套《统计信号处理基础》恰好填补了我的这个空白。作者的写作风格非常注重理论与实际应用的结合，虽然它是基础理论书籍，但你能感受到作者在字里行间都在为实际工程问题铺路。他不仅仅是罗列公式，更会解释这些公式背后的物理意义和数学直觉。尤其让我印象深刻的是，书中关于参数估计的部分，对最大似然估计、最小均方误差估计等方法的推导过程非常详细，并且对它们的渐近性质进行了深入的分析，这让我能够更好地理解不同估计方法的局限性，并在实际应用中做出更明智的选择。而在检测理论方面，书中关于假设检验、贝叶斯检测、 Neyman-Pearson 准则的讲解，让我对如何区分信号和噪声、如何判断信号是否存在有了全新的认识。我曾尝试用书中介绍的方法来分析我们项目中遇到的一个模糊信号问题，结果收效显著。这本书的语言虽然学术，但结构清晰，逻辑严谨，每章的结尾都有一些思考题，非常适合用于巩固学习。