統計信號處理基礎-估計與檢測理論 9787121467486 (美)Steven M. Kay(史蒂文 . M. 凱)
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202311*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：統計信號處理基礎-估計與檢測理論 ISBN：9787121467486 出版社：電子工業 著編譯者：(美)Steven M. Kay(史蒂文 . M. 凱) 頁數：752 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1606882 可大量預訂，請先連絡。 【台灣高等教育出版社簡體書】 統計信號處理基礎-估計與檢測理論 787121467486 (美)Steven M. Kay(史蒂文 . M. 凱) 內容簡介 本書是一部經典的有關統計信號處理的權威著作。全書分為兩卷，分別講解了統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。 卷Ⅰ詳細介紹了經典估計理論和貝葉斯估計，總結了各種估計方法，考慮了維納濾波和卡爾曼濾波，並介紹了對複數據和參數的估計方法。本卷給出了大量的應用實例，範圍包括高解析度譜分析、系統辨識、數字濾波器設計、自適應雜訊對消、自適應波束形成、跟蹤和定位等；並且設計了大量的習題來加深對基本概念的理解。 卷Ⅱ全面介紹了計算機上實現的最佳檢測演算法，並且重點介紹了現實中的信號處理應用，包括現代語音通信技術及傳統的聲吶/雷達系統。本卷從檢測的基礎理論開始，回顧了高斯、X2、F、瑞利及萊斯概率密度；講解了高斯隨機變數的二次型，以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評估；介紹了基於簡單假設檢驗的檢測理論基礎，包括Neyman-Pearson定理、無關數據的處理、貝葉斯風險、多元假設檢驗，以及確定性信號和隨機信號的檢測。最後詳細分析了適合於未知信號和未知雜訊參數的複合假設檢驗。 本書可以作為電子信息類研究生的統計信號處理課程的教材或教學參考書，也可供從事信號處理的教學、科研和工程技術人員參考。作者簡介 史蒂文·M 凱，美國羅德島大學電子與計算機工程系教授，IEEE會士，信號處理領域資深專家，曾發表過大量論文與學術報告，並撰寫過多部著作。研究方向為頻譜分析、估計與檢測理論、統計信號處理。目錄 卷Ⅰ：統計信號處理基礎——估計理論第1章 引言 1 1 信號處理中的估計 1 2 估計的數學問題 1 3 估計量性能評估 1 4 幾點說明 參考文獻 習題 第2章 最小方差無偏估計 2 1 引言 2 2 小結 2 3 無偏估計量 2 4 最小方差準則 2 5 最小方差無偏估計的存在性 2 6 求最小方差無偏估計量 2 7 擴展到矢量參數 參考文獻 習題 第3章 Cramer-Rao下限 3 1 引言 3 2 小結 3 3 估計量精度考慮 3 4 Cramer-Rao下限 3 5 高斯白雜訊中信號的一般CRLB 3 6 參數的變換 3 7 擴展到矢量參數 3 8 矢量參數變換的CRLB 3 9 一般高斯情況的CRLB 3 10 WSS高斯隨機過程的漸近CRLB 3 11 信號處理的例子 參考文獻 習題 附錄3A 標量參數CRLB的推導 附錄3B 矢量參數CRLB的推導 附錄3C 一般高斯CRLB的推導 附錄3D 漸近CRLB的推導 第4章 線性模型 4 1 引言 4 2 小結 4 3 定義和性質 4 4 線性模型的例子 4 5 擴展到線性模型 參考文獻 習題 第5章 一般最小方差無偏估計 5 1 引言 5 2 小結 5 3 充分統計量 5 4 求充分統計量 5 5 利用充分統計量求MVU估計量 5 6 擴展到矢量參數 參考文獻 習題 附錄5A Neyman-Fisher因子分解定理（標量參數）的證明 附錄5B Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffe定理（標量參數）的證明 第6章 最佳線性無偏估計量 6 1 引言 6 2 小結 6 3 BLUE的定義 6 4 求BLUE 6 5 擴展到矢量參數 6 6 信號處理的例子 參考文獻 習題 附錄6A 標量BLUE的推導 附錄6B 矢量BLUE的推導 第7章 最大似然估計 7 1 引言 7 2 小結 7 3 舉例 7 4 求MLE 7 5 MLE的性質 7 6 變換參數的MLE 7 7 MLE的數值確定 7 8 擴展到矢量參數 卷Ⅱ：統計信號處理基礎——檢測理論 附錄1 重要概念回顧 附錄2 符號和縮寫術語表 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
