具体描述
本书是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理的估计理论和检测理论。
第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题以加深读者对基本概念
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
和一般的讲统计信号处理的书不同。一般的书侧重于信号处理，而这本书侧重于统计。因此，尽管这本书的理论绝对严密，却会让人容易产生只见树木不见森林之感。不推荐。不过这本书的翻译还是很不错的。 另外这本书的习题很多都很难。
评分和一般的讲统计信号处理的书不同。一般的书侧重于信号处理，而这本书侧重于统计。因此，尽管这本书的理论绝对严密，却会让人容易产生只见树木不见森林之感。不推荐。不过这本书的翻译还是很不错的。 另外这本书的习题很多都很难。
评分和一般的讲统计信号处理的书不同。一般的书侧重于信号处理，而这本书侧重于统计。因此，尽管这本书的理论绝对严密，却会让人容易产生只见树木不见森林之感。不推荐。不过这本书的翻译还是很不错的。 另外这本书的习题很多都很难。
评分和一般的讲统计信号处理的书不同。一般的书侧重于信号处理，而这本书侧重于统计。因此，尽管这本书的理论绝对严密，却会让人容易产生只见树木不见森林之感。不推荐。不过这本书的翻译还是很不错的。 另外这本书的习题很多都很难。
评分和一般的讲统计信号处理的书不同。一般的书侧重于信号处理，而这本书侧重于统计。因此，尽管这本书的理论绝对严密，却会让人容易产生只见树木不见森林之感。不推荐。不过这本书的翻译还是很不错的。 另外这本书的习题很多都很难。
用户评价
我个人对本书在时频分析（Time-Frequency Analysis）部分的处理方式感到尤为惊喜。通常，这部分内容在标准教材中往往被处理得比较草率，要么过于偏向小波变换，要么仅仅罗列短时傅里叶变换（STFT）的局限性。然而，这本书却花了相当的篇幅来系统地介绍Cohen's类分布，并清晰地分析了伪因果项（crossterms）的产生机理及其对能量分布识别带来的挑战。更妙的是，作者紧接着引入了Wigner-Ville分布以及如何使用平滑核函数来抑制这些干扰项，并辅以大量的仿真案例说明不同核函数对信号特征提取的影响。这种对特定方法论的深度剖析，而非泛泛而谈，极大地提升了读者对非平稳信号处理的理解层次，让我对如何选择最合适的时频分析工具有了更明确的判断标准。
评分如果说这本书有什么值得称道之处，那便是它对理论背景的尊重和对历史脉络的尊重。在介绍现代自适应滤波算法（如LMS算法）时，作者并没有仅仅将它们视为即插即用的黑箱，而是回溯到了卡尔曼滤波和最小均方误差（MMSE）准则的理论源头，阐释了自适应算法在迭代过程中如何不断逼近最优解的统计学意义。这种追本溯源的写作方式，让读者在应用算法时能够时刻保持清醒的认识，清楚地知道自己所做的近似操作在数学上意味着什么，以及在何种噪声模型下这些近似是成立或失效的。这种对理论框架的深度挖掘，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部系统性的、富有洞察力的信号处理思想史的缩影，对于希望成为领域专家的读者来说，是不可多得的宝贵财富。
评分这本书的装帧设计着实吸引人，封面那种深邃的蓝色调搭配着简洁的白色字体，给人一种专业而又不失沉稳的感觉。初翻开来，首先映入眼帘的是它那清晰的目录结构，章节划分逻辑严谨，从基础概念的引入到复杂算法的深入探讨，层次感非常分明。我特别留意了前几章对傅里叶分析和随机过程的铺垫，作者显然下了很大功夫去构建一个坚实的基础框架，没有急于展示那些花哨的工程应用，而是扎扎实实地打磨理论的根基。这种教学态度让我感到安心，知道自己正在学习的是一套经得起推敲的知识体系，而不是浮光掠影的技巧集合。内页的纸张质量也很好，印刷字体大小适中，即使长时间阅读也不会感到视觉疲劳。整体而言，从物理接触的第一印象来看，它完全符合一本高质量学术教材应有的水准，让人有立即深入研读的冲动。
评分这本书的写作风格非常严谨，但又不失学术上的灵活性。作者似乎非常清楚不同读者的背景差异，因此在关键概念的引入上做了大量的铺垫工作。例如，在引入高阶统计量（如三阶矩和四阶矩）时，它并没有直接跳入复杂的数学定义，而是先从传统基于高斯分布的局限性入手，从而自然地引出了更高阶统计量存在的必要性。这种“提出问题—分析不足—引入新工具”的叙事结构，让阅读体验变得非常流畅，知识点之间的衔接浑然一体，读起来毫不费力，却能感受到知识厚度的累积。这种行文逻辑体现了作者深厚的教学功底，它不仅仅是在罗列知识点，更像是在引导读者进行一场循序渐进的科学探索。
评分作为一个长期在工程领域摸爬滚打的工程师，我最看重的是理论与实际应用的结合度。这本书在讲解诸如功率谱估计（PSD）和线性预测（LPC）这些核心算法时，其推导过程的详尽程度令人印象深刻。它没有止步于给出最终公式，而是细致地展示了每一步数学变换背后的物理或统计学意义。我发现，很多其他教材中一笔带过的关键假设和收敛条件，在这里都被用非常直观的语言和图示进行了阐释，这极大地帮助我理解了为什么在特定场景下需要选择某种滤波器结构或优化目标。例如，在讨论维纳滤波的推导时，作者引入了一个非常巧妙的几何解释，瞬间打通了我之前在纯代数推导中产生的困惑点。这种深入浅出的讲解方式，使得即便是相对抽象的数学概念，也能被工程人员快速吸收并转化为解决实际问题的能力。
评分绝对的好书，虽然全部消化需要数年时间，且还要结合手头实际问题和阅读各种papers，也是值得的。
评分绝对的好书，虽然全部消化需要数年时间，且还要结合手头实际问题和阅读各种papers，也是值得的。
评分通俗又经典，就是罗嗦了点
评分绝对的好书，虽然全部消化需要数年时间，且还要结合手头实际问题和阅读各种papers，也是值得的。
评分绝对的好书，虽然全部消化需要数年时间，且还要结合手头实际问题和阅读各种papers，也是值得的。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有