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『簡體書』统计信号处理基础 第3卷:实用算法

書城自編碼: 3761984
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): 9787519283391
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$ 148.8

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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3卷,该卷建立了覆盖前2卷的综合性理论,在设计解决实际问题的优良算法方面帮助读者开发直观和专业的方法。本书首先评述开发信号处理算法的方法,包括数学建模、计算机模拟、性能评估。通过展示设计、评估、测试的有用解析结果和实现,将理论与实践联系起来。然后从几个关键的应用领域重点介绍了一些经典的算法。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
部分 方法论与通用方法
第1 章 引论
第2章 算法设计方法
第3章 信号的数学建模
第4章 噪声的数学建模
第5章 信号模型选择
第6章 噪声模型选择
第7章 性能评估、测试与文档
第8章 使用大定理的方法
第二部分 特定算法
第9章 估计算法
第10章 检测算法
第11章 谱估计
第三部分 实例扩展
第12章 复数据扩展
第四部分 实际应用
第13章 案例研究——估计问题
第14章 案例研究——检测问题
第15章 案例研究——谱估计问题
內容試閱
《统计信号处理基础:实用算法》一书是同名系列教材的第三卷。前两卷描述了估计和检测算法涉及的理论,本卷将介绍如何将这些理论转换成数字计算机上实现的软件算法。在介绍实践方法和技术时,并没有假定读者已经学习过前两卷,当然我们还是鼓励大家这样做,我们的介绍将集中在一般概念上,尽可能少用数学知识,而用MATLAB的实现来进行详细的阐述。对于那些希望为实际系统设计好的和可实现的统计信号处理算法的工程师与科学工作者来说,本书毫无疑问是有吸引力的,这些实际系统在许多信号处理学科中常常会遇到,包括但不限于雷达、通信、声呐、生物医学、语音、光学、图像处理等。此外,由于强调实际的工作算法,对于那些希望得到一些实用技术的统计信号处理领域的研究者,本书提供的内容应该是有用的,而对那些涉足该领域的新手来说,要从大量良莠不齐的算法中挑选好的算法,本书也是很好的参考。
  本书的总体目标是帮助读者提升统计信号处理的实践能力,为了完成这一目标,我们要努力做到:
  1. 描述一套用来建立算法的方法,包括数学建模、计算机模拟、性能评估;
  2. 通过典型工具的实践,允许读者深刻理解一些重要的概念,包括有用的分析结果和设计、评估和测试的MATLAB实现;
  3. 强化一些实际中已有的方法和特定算法,这些算法已经经受了时间的检验;
  4. 通过描述和求解现实生活中的实际问题来介绍相关的应用领域;
  5. 给读者介绍实际中要求的扩展;
  6. 将数学算法转换成MATLAB程序并验证解的完整性。
  在教学方面,我们相信强调通过MATLAB实现有助于理解算法的实际工作情况及不同算法的细微差别,读者将在“做中学”。同样,教材中加入了许多供学生练习的分析练习题,完整的解答包含在每章的附录中,书中也给出了MATLAB练习题,每章的附录列出了简化的解答,所有答案及可运行的MATLAB程序都放在随书的光盘上。在每章的结尾都有一节“小结”,其中给出的结论都是非常重要的,旨在提供算法内在运行的深入理解以及常用的拇指法则,这些内容对建立成功的算法都是关键的。本书的大部分主题来自《统计信号处理基础:估计理论》(1993)和《统计信号处理基础:检测理论》(1998),也从《现代谱估计:理论与应用》(1988)加入了许多材料,后一本书包含了许多数据模拟和分析所要求的技术。后,我们希望本书对自学也是有用的。尽管没有MATLAB作为实践工具也是可以学习本书的,但却失去MATLAB实践所获得的许多理解。
  本书假定读者具有微积分和基本线性系统的背景知识,包括某些数字信号处理、概率和随机过程导论、线性和矩阵代数等相关知识。正如前面提到的,我们在算法描述时尽量少用数学知识和相关背景材料,然而算法在终总是以数学形式呈现的,因此这一目标也只是部分地实现。
  作者要感谢许多人所做的贡献,在过去的许多年里,他们提供了许多教学和研究问题中富有启发的讨论以及应用研究结果的机会。感谢罗得岛大学的同事L. Jackson、R. Kumaresan、L. Pakula、P. Swaszek。感谢我目前和以前的所有研究生,他们在平时教学和研究中的许多讨论以及某些评论与疑问,对本书终的定稿都做出了贡献。特别是Quan Ding和Naresh Vankayalapati,他们做了许多评注,并帮助完成了练习解答。此外,William Knight对初稿也提供了许多有价值的反馈意见。作者还要感谢许多资助其研究的机构和项目主管,这些主管包括Jon Davis、Darren Emge、James Kelly、Muralidhar Rangaswamy、Jon Sjogren、Peter Zulch,相关机构包括美国海军水下作战中心、海军空战中心、空军科学研究局、海军研究办公室、空军研究实验室、爱德华化学和生物中心。作者是不少工业公司的咨询顾问,从他们那里获得了许多实践经验,在此一并表示感谢。作者也非常欢迎读者提出疑问和修改意见,有任何疑问和建议请发邮件至kay@ele.uri.edu。

 

 

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