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『簡體書』统计信号处理基础——实用算法开发(卷III)

書城自編碼: 3143429
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術電子/通信
作者: [美]Steven M. Kay[S. M. 凯]
國際書號(ISBN): 9787121276071
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2018-02-01
版次: 1
頁數/字數: 320/538000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 514

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內容簡介:
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。
關於作者:
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。
目錄
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138
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242
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349
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
3.7PDF具有未知参数的随机信号类型453
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
4.6IID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4CAR 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
6.4.6PDF110
6.4.7PSD114
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.7MATLAB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
11.3.1AR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13AAR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BMATLAB简要介绍305
附录C随书光盘内容的描述 309
內容試閱
前 言
《统计信号处理处理基础实用算法开发》一书是同名系列教材的第三卷。前两卷描述了估计与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和科学工作者来说,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大量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,意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Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory1993和Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory1998,也从Modern Spectral Estimation: Theory and Application1988所有这些书都是由Prentice Hall出版的,中译本已由电子工业出版社出版加入了许多材料,后一本书包含了许多数据模拟和分析所要求的技术。最后,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。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,然而算法在最终总是以数学形式呈现,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。感谢罗德岛大学的同事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他们具体的注释和评论,对本书最终的定稿都做出了贡献。特别是Quan Ding和Naresh Vankayalapati,他们做了许多注释,并在练习的解答方面提供了许多帮助。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他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和Peter Zulch,相关机构包括美国海军海底作战中心、海空作战中心、空军科研办公室、海军研究办公室、空军研究实验室、爱德华化学和生物中心。作者咨询了许多工业公司,从他们那里获得了许多实践经历,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。
Steven M. Kay
University of Rhode Island
Kingston, RI

 

 

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