统计信号处理基础——实用算法开发（卷III）

图书标准信息

• 作者 [美]Steven M. Kay（S. M. 凯）
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2018-02
• 版次 1
• ISBN 9787121276071
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸

【内容简介】

本书是作者Steven M. Kay关于统计信号处理三卷书中的*后一卷，该卷建立了覆盖前两卷的综合性理论，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。*后引导读者将算法转换成MATLAB程序来验证得到的解。全书主题包括：算法设计方法；信号与噪声模型的比较和选择；性能评估、规范、折中、测试和资料；应用大定理的*方法；估计、检测和谱估计算法；完整的案例研究：雷达多普勒中心频率估计、磁信号检测、心率监测等。

【作者简介】

Steven M. Kay：美国Rhode Island大学电子工程系的教授、信号处理领域的资深专家，曾经发表过大量的论文与学术报告，并且撰写过多部著作。Kay博士致力于频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域的研究工作。他是IEEE会士，曾经负责过IEEE声学、语音、信号处理委员会的频谱估计与建模领域的工作。

罗鹏飞，国防科学技术大学电子科学与工程学院，教授，博导。“信号处理系列课程国家级教学团队”，团队带头人；“随机信号分析与处理”国家精品课程和国家资源共享课，课程负责人；“统计信号处理”研究生MOOC课程建设，项目负责人。

【目录】

目    录

第一部分  方法论与通用方法

第1章  引言2

1.1  动机和目标2

1.2  核心算法3

1.3  容易的、难的和不可能的问题3

1.4  增加成功的概率—提升直觉8

1.5  应用领域8

1.6  注意事项9

1.6.1  信号类型9

1.6.2  本书的特点和符号表示9

1.7  小结10

参考文献10

附录1A  练习解答11

第2章  算法设计方法13

2.1  引言13

2.2  一般方法13

2.3  信号处理算法设计实例18

2.4  小结29

参考文献29

附录2A  多普勒效应的推导30

附录2B  练习解答31

第3章  信号的数学建模33

3.1  引言33

3.2  信号模型的分层(分类)34

3.3  线性与非线性确定性信号模型37

3.4  参数已知的确定性信号(类型1)38

3.4.1  正弦信号38

3.4.2  阻尼指数信号39

3.4.3  阻尼正弦信号39

3.4.4  相位调制信号39

3.4.5  多项式信号40

3.4.6  周期信号41

3.5  具有未知参数的确定性信号(类型2)42

3.5.1  一般考虑42

3.5.2  多项式信号模型42

3.5.3  周期信号模型44

3.5.4  非线性和部分线性信号47

3.6  具有已知PDF的随机信号(类型3)49

3.6.1  一般考虑49

3.6.2  随机正弦模型—零均值51

3.6.3  随机正弦模型—非零均值51

3.6.4  贝叶斯线性模型52

3.6.5  其他具有已知PDF的随机模型53

3.7  PDF具有未知参数的随机信号(类型4)53

3.8  小结53

参考文献54

附录3A  练习解答54

第4章  噪声的数学建模57

4.1  引言57

4.2  一般噪声模型57

4.3  高斯白噪声59

4.4  高斯色噪声61

4.5  一般高斯噪声66

4.6  IID非高斯噪声71

4.7  随机相位正弦噪声74

4.8  小结75

参考文献76

附录4A  随机过程的概念和公式76

附录4B  高斯随机过程78

附录4C  AR PSD的几何解释79

附录4D  练习解答80

第5章  信号模型选择84

5.1  引言84

5.2  信号建模85

5.2.1  路图85

5.3  示例86

5.4  参数估计89

5.5  模型阶数的选择90

5.6  小结94

参考文献94

附录5A  练习解答94

第6章  噪声模型选择97

6.1  引言97

6.2  噪声建模97

6.2.1  路图97

6.3  示例99

6.4  噪声特性的估计105

6.4.1  均值106

6.4.2  方差106

6.4.3  协方差107

6.4.4  自相关序列108

6.4.5  均值向量和协方差矩阵108

6.4.6  PDF110

6.4.7  PSD114

6.5  模型阶数的选择116

6.6  小结117

参考文献118

附录6A  置信区间118

附录6B  练习解答120

第7章  性能评估、测试与文档124

7.1  引言124

7.2  为什么采用计算机模拟评估124

7.3  统计意义下的性能度量指标125

7.3.1  参数估计的性能度量指标126

7.3.2  检测性能的度量指标127

7.3.3  分类性能度量标准130

7.4  性能边界133

7.5  精确与渐近性能134

7.6  灵敏度135

7.7  有效性能比较136

7.8  性能/复杂性的折中138

7.9  算法软件开发138

7.10 算法文档142

7.11 小结142

参考文献143

附录7A  算法描述文档中包括的信息检查表143

附录7B  算法描述文档样本145

7B.1  问题与目标145

7B.2  历史145

7B.3  假设145

7B.4  数学模型145

7B.5  算法描述145

7B.6  算法实现146

7B.7  MATLAB实现146

7B.8  计算机产生数据的性能147

7B.9  现场数据的性能149

7B.10 强/弱关系149

7B.11 参考文献149

7B.12 支持材料150

附录7C  练习解答153

第8章  使用大定理的最佳方法155

8.1  引言155

8.2  大定理156

8.2.1  参数估计156

8.2.2  检测161

8.2.3  分类163

8.3  线性模型的最佳算法165

8.3.1  参数估计166

8.3.2  检测167

8.3.3  分类168

8.4  利用理论导出新结论169

8.5  实用最佳方法170

8.5.1  参数估计：最大似然估计171

8.5.2  检测172

8.5.3  分类173

8.6  所学内容173

参考文献173

附录8A  参数估计的一些分析174

8A.1  经典方法174

8A.2  贝叶斯方法176

附录8B  练习解答177

第二部分  特 定 算 法

第9章  估计算法182

9.1  引言182

9.2  信号信息的提取182

9.3  噪声/干扰时的信号增强199

参考文献206

附录9A  练习解答207

第10章  检测算法209

10.1  引言209

10.2  已知信号形式(已知信号)210

10.3  未知信号形式(随机信号)215

10.4  未知信号参数(部分已知信号)218

参考文献224

附录10A  练习解答224

第11章  谱估计226

11.1  引言226

11.2  非参量(傅里叶)方法227

11.3  参量(基于模型)谱分析232

 11.3.1  AR模型阶数的估计237

11.4  时变功率谱密度238

参考文献238

附录11A  傅里叶谱分析及滤波238

附录11B  补零及精度问题240

附录11C  练习解答241

第三部分  实 例 扩 展

第12章  复数据扩展244

12.1  引言244

12.2  复信号247

12.3  复噪声247

 12.3.1  复随机变量247

 12.3.2  复随机矢量248

 12.3.3  复随机过程249

12.4  复最小均方及线性模型251

12.5  复数据的算法扩展252

 12.5.1  复数据的估计252

 12.5.2  复数据的检测258

 12.5.3  复数据的谱估计261

12.6  其他扩展263

12.7  章节总结264

参考文献264

附录12A  练习解答264

第四部分  真 实 应 用

第13章  案例—统计问题270

13.1  引言270

13.2  估计问题—雷达多普勒中心频率270

13.3  已学内容277

参考文献278

附录13A  AR功率谱密度的3 dB带宽278

附录13B  练习解答279

第14章  案例研究—检测问题280

14.1  引言280

14.2  估计问题—磁信号检测280

14.3  已学内容290

参考文献291

附录14A  练习解答291

第15章  案例研究—谱估计问题292

15.1  引言292

15.2  提取肌肉噪声294

15.3  肌肉噪声的谱分析296

15.4  改善ECG波形297

15.5  已学内容299

参考文献299

附录15A  练习解答299

附录A  符号和缩写术语表301

附录B  MATLAB简要介绍305

附录C  随书光盘内容的描述 309