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店铺: 蓝调图书专营店 出版社: 电子工业出版社 ISBN:9787121276071 商品编码:29868342759
统计信号处理基础——实用算法开发(卷III) 电子与通信 书籍 电子书 下载 mobi epub pdf txt
统计信号处理基础——实用算法开发(卷III) 电子与通信 书籍-so88
统计信号处理基础——实用算法开发(卷III) 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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店铺: 蓝调图书专营店 出版社: 电子工业出版社 ISBN:9787121276071 商品编码:29868342759
商品基本信息,请以下列介绍为准 | |
商品名称: | 统计信号处理基础——实用算法开发(卷III) 电子与通信 书籍 |
作者: | (美)Steven M. Kay(S. M. 凯) |
定价: | 79.0 |
出版社: | 电子工业出版社 |
出版日期: | 2018-02-01 |
ISBN: | 9787121276071 |
印次: | |
版次: | 1 |
装帧: | 平装-胶订 |
开本: | 16开 |
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。 |
目录 |
目 录 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 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. |
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