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『簡體書』统计信号处理基础 第2卷：检测理论

書城自編碼： 3761148
分類：簡體書→大陸圖書→自然科學→數學
作者： [美]史蒂文·凯 [Steven M. Kay]
國際書號(ISBN)： 9787519283377
出版社： 世界图书出版公司
出版日期： 2022-06-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 161.3

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編輯推薦：
这套三卷本的《统计信号处理基础》是荣获过IEEE信号处理协会教育奖章的Steven M. Kay教授享誉全球的经典名著。
在统计学相关的诸多著作中，既有统计学家撰写的，也有应用统计技术的专家编著的，前者注重理论的严密性，后者更为强调实际的应用，《统计信号处理基础》则试图在两个方面达到平衡，并且还重点关注将这些理论转换成数字计算机上实现的软件算法。
內容簡介：
《统计信号处理基础》分为3卷，全面讲解了检测、估计与滤波的基本原理，并且介绍了大量信号处理的经典算法与应用实例。本书是其中的第2卷，全面介绍了信号检测算法，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呐/雷达系统。书中介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测；书中也详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生统计信号处理课程的教材或参考书，也可供相关技术人员参考。

本书是世界图书出版公司“香农信息科学经典”系列图书中的一种。这个书系包含信息科学各个领域的图书，如信息论、通信与网络、信号处理、机器学习、理论计算机科学、量子信息科学等。“香农信息科学经典”以被世人称为“数字时代”之父和“信息时代”之父的克劳德·香农（Claude E. Shannon， 1916.4.30—2001.2.24）为名。书系的策划者为从香农所在的美国麻省理工学院归国的信息科学家。书系中除了包含信息领域传统分支的图书，还包括像“人工智能的信息论方法”与“信息科学中的博弈论”等前沿交叉学科的子系列。关于书系与香农的更多介绍，请见世图公号文章《一个新书系的诞生——香农、信息时代与“香农信息科学经典”》。
關於作者：
史蒂文·凯（Steven M. Kay）是统计信号处理领域世界知名的资深专家，他是美国罗得岛大学电子与计算机工程系的教授，同时也是许多工业部门以及美国空军、陆军、海军的顾问。他是国际电气电子工程师学会的杰出会士（IEEE Fellow），IEEE信号处理协会的杰出讲师，并荣获过IEEE信号处理协会的教育奖章。
目錄：
第 1章 引论
第2章 重要PDF的总结
第3章 统计判决理论I
第4章 确定信号
第5章 随机信号
第6章 统计判决理论II
第7章 具有未知参数的确定性信号
第8章 未知参数的随机信号
第9章 未知噪声参数
第10章 非高斯噪声
第11章 检测器总结
第12章 模型变化检测
第13章 复矢量扩展及阵列处理
內容試閱：
本书是“统计信号处理基础”系列的第二卷。卷《统计信号处理基础：估计理论》于1993年由Prentice-Hall出版，因此在本书里被称之为“Kay-I 1993”。第二卷《统计信号处理基础：检测理论》则要讲解噪声中信号检测的统计假设检验的应用。本系列为读者提供了统计信号处理的理论和应用的全面介绍。
　　在有关统计学的许多著作中，假设检验是必不可少的主题。这些著作既有统计学家撰写的，也有应用统计技术的专家编著的，前者注重理论的严密性，后者则更为强调实际的应用，本书则试图在两个方面达到平衡。这本书的读者群定位在从事信号处理算法的设计与实现的人员，我们把重点放在得到检测算法上，并且这些算法可以在数字计算机上实现。因此，我们假定数据集为连续时间波形的采样或是一个数据点序列。作者选择的主题是其认为对获得检测器及其性能分析至关重要的方法。于是，本书省略了那些比较难懂的理论叙述，更多的内容请参见相关的参考文献。
　　通过一些很好的例子来理解和掌握检测理论，这是作者认为的好方法，因此本书运用了大量的实例来说明相关的理论。同时，书中还给出了其他一些例子，从而将理论应用到当前感兴趣的实际检测问题。我们广泛使用了MATLAB科学编程语言来得到计算机产生的结果。同时书中也给出了部分MATLAB程序清单，这些程序对于读者肯定是有益的。本书还提供了大量的习题，这些习题包含了从理论性的简单应用到基本概念的扩展，习题答案则可以从作者这里获取。为了帮助读者更好地理解，在每章的开始便给出了这一章的提要。第11章给出了所有基本检测方法的概述和选择某个特定方法的基本原理。第3章～第5章描述了基于简单假设检验的检测，而第6章～第9章给出了基于复合假设检验（适用于未知参数）的检测。其他章节介绍了非高斯信号的检测（第10章），模型变化的检测（第12章），以及在阵列处理中复/矢量数据的扩展（第13章）。
　　本书是根据罗得岛大学一学期的检测理论的研究生课程编写的，并且包含了更多的内容。我们通常会在课上教授第1章～第10章，把模型变化检测和复数据/矢量数据的扩展等内容留给学生自己。也可以通过精心挑选卷和第二卷的内容素材，将估计理论和检测理论合并到一个学期的课程里。本书必要的背景知识包括数字信号处理的基础、概率与随机过程、线性代数与矩阵理论。这本书也适用于自学，其中的概念对于学生和工程师都是很实用的。
　　作者要向很多人表示感谢，他们在多年里激发了研究问题的讨论，提供了应用研究结果的机会，并给予完成研究的资金支持。他们包括罗得岛大学的同事L. Jackson、R. Kumaresan、L. Pakula、P. Swaszek和科罗拉多大学的L. Scharf。Sonetch公司的H. Woodsom和Lockheed-Sanders公司的D. Mook、S. Lang提出的实际问题催生了新的研究方向。作者也要向海军水下作战中心的J. Kelly、J. Salisburg、D. Sheldon表示感谢，他们提供的研究支持使作者有机会把检测理论用于声呐。空军科学研究局的J. Sjogren的持续支持使作者能长期研究统计信号处理问题。作者也要感谢所有现在和过去的研究生，他们与作者很多小时的关于教学和研究上的讨论以及某些评论与疑问都对本书终成型做出了贡献。尤其要感谢纽约州立大学的P. Djuri?对大部分手稿进行了校阅， Motorola公司的S. Talwalkar不但校阅了手稿，还帮忙完善了MATLAB细节。

 

 

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