Statistical and Adaptive Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Dimitris G. Manolakis

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-12-20

价格:USD 150.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070400511

丛书系列:

图书标签:

• 统计数字信号处理
• 信号处理
• 自适应信号处理
• 统计信号处理
• 数字信号处理
• 通信
• 机器学习
• 优化算法
• 滤波
• 谱估计
• 随机过程

现代信息科学导论：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者构建一个关于现代信息处理科学的全面认知框架，深入探讨支撑信号处理、通信、控制和数据科学等领域的核心理论与技术。全书内容聚焦于信息流动的本质、系统建模的数学工具，以及在复杂现实世界中实现鲁棒有效处理的先进方法。 第一部分：信息理论的基石与量化 (Foundations of Information and Quantification) 本部分奠定了信息科学的理论基础，着重于如何从数学上定义、度量和限制信息。 第一章：概率论与随机过程的复习与深化 (Review and Deepening of Probability Theory and Stochastic Processes) 本章首先回顾了概率论的基本公理体系，并迅速过渡到更适用于信号处理和系统分析的工具：随机变量的联合分布、条件期望以及矩运算。重点阐述了马尔可夫链（Markov Chains）在描述时间序列系统演化中的应用，以及平稳性（Stationarity）、遍历性（Ergodicity）等关键概念的实际意义。我们详细分析了高斯随机过程（Gaussian Processes）在建模线性系统噪声和自然界信号中的不可替代性，包括其功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）的唯一性。 第二章：香农信息论与信道容量 (Shannon Information Theory and Channel Capacity) 本章深入探讨信息论的核心——香农的革命性思想。我们首先界定熵（Entropy）作为不确定性的精确度量，并推导出联合熵、条件熵以及互信息（Mutual Information）的性质。理论的最高成就——信道容量定理被详尽阐述，包括对加性高斯白噪声（AWGN）信道的分析，以及如何利用扩频技术逼近容量极限。此外，本章还引入了速率失真理论（Rate-Distortion Theory），为数据压缩的理论极限提供了数学依据。 第三章：线性代数与矩阵分析在系统建模中的应用 (Linear Algebra and Matrix Analysis in System Modeling) 本章将代数工具提升到解决动态系统的层次。我们聚焦于矩阵分解技术，如特征值分解（Eigendecomposition）、奇异值分解（SVD）及其在降维和低秩近似中的作用。重点分析了赫尔米特矩阵（Hermitian Matrices）和正定矩阵（Positive Definite Matrices）在能量和稳定性分析中的地位。对于时间序列，我们引入了Toeplitz 矩阵和Hankel 矩阵的构造及其在系统辨识中的应用，为后续的滤波和估计奠定矩阵运算基础。 --- 第二部分：信号表示与域变换 (Signal Representation and Domain Transformation) 本部分关注如何有效地表示和转换信号，以便于分析和处理。 第四章：傅里叶分析的广义拓展 (Generalized Extensions of Fourier Analysis) 本章超越了标准的周期信号傅里叶级数和非周期信号傅里叶变换。我们详述了连续时间傅里叶变换 (CTFT) 和离散时间傅里叶变换 (DTFT) 的收敛条件和应用限制。随后，深入研究了离散傅里叶变换 (DFT) 及其高效算法——快速傅里叶变换 (FFT)。本章特别强调了频谱泄漏（Spectral Leakage）现象，并详细对比了不同窗函数（如汉宁窗、海明窗）对频率分辨率和旁瓣抑制的权衡。此外，我们引入了短时傅里叶变换 (STFT)，讨论了其在处理非平稳信号时的时频分辨率局限性（海森堡不确定性原理在信号处理中的体现）。 第五章：小波理论与多分辨率分析 (Wavelet Theory and Multiresolution Analysis) 本章系统介绍小波分析这一强大的非平稳信号处理工具。从小波的定义出发，我们阐述了其相对于傅里叶分析在局部化能力上的优势。详细推导了滤波器组（Filter Banks）与小波变换的关系，包括正交小波（Orthogonal Wavelets）和双正交小波。通过Mallat 算法（多分辨率分析），直观展示了信号在不同尺度上的分解和重构过程。本章还探讨了连续小波变换（CWT）在特征提取中的应用。 第六章：希尔伯特空间与系统响应 (Hilbert Spaces and System Response) 本章回归到抽象的函数空间。我们将信号视为希尔伯特空间中的向量，利用内积的概念来定义信号的投影和相似性。重点分析了线性时不变（LTI）系统的卷积特性，并展示了傅里叶变换如何将卷积转换为乘积的优越性。本章还引入了双边拉普拉斯变换（Bilateral Laplace Transform），阐明其在分析非因果系统和瞬态响应中的关键作用，特别是与系统稳定性的关系。 --- 第三部分：线性滤波与最优估计 (Linear Filtering and Optimal Estimation) 本部分是信号处理的核心，关注如何设计滤波器以最小化误差或最大化特定性能指标。 第七章：经典线性滤波设计 (Classical Linear Filter Design) 本章专注于设计用于特定频率响应的滤波器。我们详细分析了巴特沃斯（Butterworth）滤波器（最大平坦度）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器（等波纹特性）的设计准则，包括从模拟原型到数字实现的频率变换（如双线性变换）。对于IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器的选择标准、相位特性（线性相位）和计算复杂度进行了对比。 第八章：维纳滤波与最优线性预测 (Wiener Filtering and Optimal Linear Prediction) 本章引入最优性准则——最小化均方误差（MMSE）。维纳滤波器的推导是本章的重点，它根据输入信号和噪声的自相关函数（或功率谱密度）来确定最优的滤波器系数。我们探讨了维纳滤波在平稳信号的去噪和信号分离中的应用。随后，本章将维纳滤波推广到线性预测问题，推导了Yule-Walker 方程，及其在自回归（AR）模型建模中的基础地位。 第九章：卡尔曼滤波：状态空间估计的动态引擎 (Kalman Filtering: The Dynamic Engine for State-Space Estimation) 本章是现代估计理论的基石。我们首先建立离散时间状态空间模型，明确区分了系统动态模型和测量模型。卡尔曼滤波器的递推公式被完整推导，强调了其预测步（Time Update）和修正步（Measurement Update）的迭代过程，以及协方差矩阵在跟踪不确定性中的核心作用。本章最后分析了卡尔曼滤波在高频跟踪、导航系统中的实际部署，并简要提及扩展卡尔曼滤波器（EKF）在处理非线性系统时的应用。 --- 第四部分：参数估计与模型辨识 (Parametric Estimation and Model Identification) 本部分关注如何从有限的观测数据中提取系统的内在参数。 第十章：经典参数估计方法 (Classical Methods for Parametric Estimation) 本章介绍了两种主要的估计框架。首先是最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE），它通过最大化观测数据在给定参数下的概率密度函数来确定最佳参数集。其次是最小二乘法（Least Squares, LS），特别关注加权最小二乘（WLS）在处理异方差噪声中的优势。 第十一章：高分辨率谱估计 (High-Resolution Spectral Estimation) 本章探讨如何克服传统基于DFT的谱估计（周期图法）的分辨率限制。我们深入剖析了参数化谱估计方法。最大熵谱估计（Maximum Entropy Method, MEM）被详细介绍，它基于一个假设：在所有满足已知自相关函数约束的模型中，选择熵（不确定性）最大的那个模型。同时，本章也对比了子空间法（Subspace Methods），如MUSIC（多信号分类）算法，展示了如何利用信号子空间和噪声子空间的正交性，实现远超传统方法的频率分辨率。 第十二章：盲源分离与独立分量分析 (Blind Source Separation and Independent Component Analysis) 本章处理在混合信号环境中分离原始独立源信号的挑战，这在通信和生物医学信号处理中至关重要。我们重点阐述独立分量分析（ICA）的基本原理，即寻找一个解混矩阵，使得输出信号的统计独立性最大化。这通常通过最大化非高斯性（Non-Gaussianity）或最小化互信息来实现。本章将详细介绍如何利用峭度（Kurtosis）或负熵（Negentropy）作为非高斯性度量，并讨论FastICA算法的实现细节。 --- 第五部分：面向应用的现代技术展望 (Outlook on Modern Applications) 本部分将前述理论应用于当前热门领域，展示其工程实践价值。 第十三章：现代通信系统中的信号处理 (Signal Processing in Modern Communication Systems) 本章聚焦于正交频分复用（OFDM）技术。我们分析了信道均衡（Channel Equalization）在OFDM系统中的必要性，对比了迫零（ZF）均衡器和迫击率（MMSE）均衡器的性能。此外，本章还探讨了信道估计如何在实际多输入多输出（MIMO）系统中实现，以及如何利用数字预编码（Precoding）来优化容量。 第十四章：机器学习与信号处理的交汇 (The Intersection of Machine Learning and Signal Processing) 本章讨论深度学习在信号处理任务中的作用。我们分析了卷积神经网络（CNN）在图像去噪和超分辨率重建中的应用，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在语音识别和时间序列预测中的优势。本章强调了深度学习模型如何被视为一种高度非线性的、数据驱动的自适应滤波器和参数估计器，并探讨了可解释性在信号处理应用中的重要性。 全书通过严谨的数学推导和丰富的工程实例相结合的方式，为读者构建了一个从基础理论到尖端应用的一体化知识体系，旨在培养读者解决复杂信息科学问题的能力。

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我花了整整一个周末的时间，试图消化其中关于非平稳信号分析的那几个章节，感觉就像是和一位经验丰富但要求极高的导师进行了一场思维的对话。这本书的独特之处在于，它非常关注“实际”而非“理想”情况下的处理方案。许多教材热衷于处理平稳随机过程，因为数学上更优雅，但现实中的环境噪音、信道衰落往往是非线性的、时变的。这本书没有回避这些复杂性，而是提供了一系列应对策略，例如，它深入探讨了基于子带分解和多速率处理的方法，来近似处理时变系统。让我印象深刻的是，作者在阐述诸如最小均方（LMS）算法时，并没有停留在展示其收敛速度的图表上，而是对步长参数的选择给出了基于误差相关性的深入分析，这对于在实际工程中部署自适应均衡器或噪声消除器至关重要。这本书的价值在于，它将理论的“美”与工程的“痛点”完美地结合在了一起，读完后，你会觉得手里的工具箱又多出了一套能应对复杂环境的“秘方”。

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坦率地说，这本书的排版和示例代码的风格，透露出一种比较传统的学术气息，可能对习惯了大量交互式代码演示的年轻读者来说，初始的接受度会稍低一些。它更侧重于数学证明和理论推导的清晰展示，附带的程序示例更多的是为了验证理论而非展示最佳实践。然而，这种风格恰恰保证了其内容的永恒价值——一旦你掌握了这里的数学原理，无论未来编程语言如何演变，算法的核心思想都不会过时。我个人最喜欢的是它在处理“鲁棒性”问题时的视角。在“统计”这个大前提下，人们很容易陷入完美模型的陷阱，但这本书用大量的篇幅探讨了模型失配（Model Mismatch）对性能的影响，并引入了诸如次优滤波器设计等概念来对冲这种不确定性。这是一种非常成熟的工程思维，它教会你如何在不完美的世界里追求“足够好”的性能，而不是在象牙塔中追求“完美”的解，这种务实的态度，是我认为它超越许多同类教材的关键所在。

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这本书的写作风格极其注重逻辑的严密性与推导的完整性，读起来有一种在攀登一座结构精巧的知识高塔的感觉。初学者可能会在第三章关于维纳滤波器的部分感到吃力，因为作者没有采用过分简化的比喻，而是直接深入到复数域和矩阵代数的复杂运算中。然而，正是这种不妥协的严谨，成就了它的深度。我特别欣赏作者在引入新概念时，总是能巧妙地追溯到其数学根源，确保读者建立的是一个牢固的、相互支撑的知识体系，而不是孤立的知识点。例如，在讨论卡尔曼滤波器的收敛性时，它不像某些教材那样简单地给出一个结论，而是耐心地展示了信息的不断迭代如何使得系统状态估计的协方差矩阵逐渐减小，直至收敛到最优状态。这种层次分明的讲解方式，使得那些看似高不可攀的现代信号处理技术，变得可以被一步步攻克。对于有一定背景但想寻求突破的工程师来说，这本书无疑是一剂强心针，它要求你付出努力，但回报也绝对是实实在在的理论功底。

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这本书的封面设计实在太引人注目了，那种深沉的蓝色调配上银灰色的字体，透着一股严谨而神秘的气息。我第一眼被它吸引，是因为我对那些隐藏在数据背后的规律和模式总是怀有强烈的好奇心。翻开扉页，那种厚重的纸张质感，配合着清晰排版的数学公式，立刻让人感到这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是下了真功夫的力作。从目录上看，它似乎覆盖了从基础理论到前沿应用的广阔领域，特别是“自适应”这个关键词，立刻击中了我——在这个瞬息万变的世界里，没有什么是比能够快速调整和优化的系统更具价值的了。我期望它能提供一套坚实的理论框架，让我能不仅仅停留在“使用”工具的层面，而是真正理解工具背后的“为什么”和“如何”进行设计。作者显然在信息论和随机过程方面下了深厚的功夫，行文间透露出的那种对细节的掌控力，让人在阅读时充满了对知识的敬畏感。它更像是一份需要沉下心来，反复研磨的“武功秘籍”，而不是速成手册。

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这本书的语言组织有一种独特的节奏感，它不像科普读物那样轻快活泼，但也不像纯粹的数学专著那样晦涩难懂，它处于一个非常微妙的平衡点——既有足够的学术深度，又保持了足够的连贯性，使得读者能够保持阅读的动力。我尤其欣赏作者在介绍启发式算法时所采用的对比分析方法。比如，它将基于梯度的自适应方法与基于奇异值分解（SVD）的优化方法进行了并置讨论，清晰地指出了每种方法在计算复杂度、内存需求以及对初始条件敏感度上的权衡。这种全景式的比较，极大地拓宽了我的视野，让我意识到，在一个特定的应用场景下，选择最优算法往往是一个多目标优化问题。这本书迫使我跳出单一算法的思维定式，去思考整个系统架构的优化。阅读它更像是一次思维的重塑过程，它不仅告诉你如何解决问题，更重要的是，教会你如何系统性地、有条理地去定义和分解一个复杂的信号处理难题。

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