New Directions in Statistical Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Haykin, Simon S. (EDT)/ Principe, Jose C. (EDT)/ Sejnowksi, Terrence J. (EDT)/ McWhirter, John (EDT)

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2006-10-01

价格:USD 50.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262083485

丛书系列:

图书标签:

• 统计信号处理
• 信号处理
• 机器学习
• 自适应滤波
• 谱估计
• 随机过程
• 通信系统
• 雷达信号处理
• 图像处理
• 优化方法

统计信号处理新视野：理论、算法与前沿应用 引言 信号处理，作为一门贯穿物理、工程、信息科学乃至生命科学的交叉学科，其核心在于从纷繁复杂的数据流中提取有用的信息，理解其内在规律，并在此基础上进行预测、控制或决策。而统计信号处理，更是将概率论与数理统计的强大工具箱引入信号处理的范畴，使得我们能够更深入地理解信号的随机性，更有效地处理不确定性，从而在信息爆炸的时代取得突破性进展。 《统计信号处理新视野》旨在深入探索统计信号处理领域的最新理论进展、创新算法以及在各个前沿领域中的革命性应用。本书并非对已有知识的简单罗列，而是着眼于“新方向”，聚焦那些推动学科发展的关键思想、尚未完全成熟但潜力巨大的技术，以及那些正在重塑我们理解和利用信号方式的新范式。我们相信，对这些新方向的深入理解和掌握，将为读者在科研、工程实践乃至未来创新创业中开辟更广阔的道路。 第一部分：统计信号处理的理论基石与现代演进 本部分将回顾统计信号处理的核心理论，并着重阐述其在现代背景下的发展与演进。 第一章：随机过程与信号建模 随机过程基础回顾： 本章将从马尔可夫链、泊松过程、维纳过程等经典随机过程出发，梳理其基本性质、概率描述与统计特性。重点强调理解随机过程在信号建模中的核心作用，如何用数学语言描述现实世界中难以预测的信号。 现代信号建模： 介绍用于描述复杂信号的新型随机过程模型，例如高斯过程、点过程、以及能够捕捉非平稳和非线性特性的模型。探讨隐马尔可夫模型（HMM）在序列数据中的应用，以及贝叶斯非参数模型在灵活建模中的优势。 信号特性与统计描述： 深入分析信号的平稳性、遍历性、各向同性等关键统计特性，以及如何通过样本统计量和概率密度函数来精确描述信号。讨论周期性、趋势性等信号成分的统计估计方法。 第二章：参数估计与模型选择 经典参数估计理论： 详细回顾最大似然估计（MLE）、最小均方误差估计（MMSE）、最大后验概率估计（MAP）等基本方法，探讨其渐近性质、有效性和一致性。 贝叶斯统计方法： 强调贝叶斯推理在现代统计信号处理中的核心地位。介绍先验分布的选择、后验分布的计算（包括蒙特卡罗方法、变分推断等），以及贝叶斯估计的优势，特别是在样本量有限或模型不确定性较高的情况下。 模型选择与评估： 探讨如何从多个候选模型中选择最优模型，介绍赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量准则（BIC）等模型选择标准。讨论模型性能的评估方法，如交叉验证、留一法等，以及如何量化模型的不确定性。 第三章：高维数据与降维技术 高维数据的挑战： 分析在高维空间中信号处理面临的“维度灾难”，包括计算复杂度、过拟合风险等问题。 主成分分析（PCA）及其变种： 深入讲解PCA的原理、算法及其在降维和特征提取中的应用。介绍核PCA、稀疏PCA等能够处理非线性关系和稀疏结构的PCA变种。 独立成分分析（ICA）： 探讨ICA如何从混合信号中分离出统计上独立的信号源。介绍基于最大化非高斯性、最小化互信息等目标函数的ICA算法。 流形学习： 介绍Isomap、Laplacian Eigenmaps、t-SNE等流形学习方法，探讨如何捕捉数据在高维空间中的内在低维流形结构。 稀疏表示与压缩感知： 详细阐述稀疏性在信号表示中的重要性，介绍L1范数最小化等求解稀疏问题的技术。深入介绍压缩感知（Compressed Sensing）的理论基础、测量矩阵的设计原则以及重构算法（如OMP、LASSO）。 第二部分：现代算法与计算技术 本部分将聚焦于驱动统计信号处理进步的先进算法和计算方法。 第四章：滤波器设计与信号增强 经典滤波器回顾： 简要回顾FIR、IIR滤波器、维纳滤波器等经典设计原理。 自适应滤波算法： 深入讲解LMS、RLS等自适应滤波算法，分析其收敛性、性能和应用场景。介绍稀疏自适应滤波器、核自适应滤波器等用于处理高维或非线性信号的新型算法。 信号去噪与增强： 探讨基于统计模型（如高斯混合模型）的去噪方法，介绍稀疏表示和字典学习在信号去噪中的应用。分析小波变换、多尺度分析在信号增强中的作用。 源分离技术： 针对盲源分离（BSS）问题，深入探讨其挑战和解决方案。介绍基于统计方法（如ICA、NMF）和机器学习方法（如深度学习）的源分离技术。 第五章：时频分析与非平稳信号处理 时频分析基础： 回顾短时傅里叶变换（STFT）、Wigner-Ville分布等经典时频分析工具，分析其优缺点。 小波变换及其推广： 详细介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），分析其在信号分析、去噪、压缩中的优势。探讨多分辨率分析、去相关小波等高级概念。 现代时频分析方法： 介绍 Hilbert-Huang 变换（HHT）及其经验模态分解（EMD）方法，分析其在处理高度非线性和非平稳信号方面的强大能力。探讨希尔伯特谱、瞬时频率的概念。 谱估计新方法： 介绍多重窗谱估计、最大熵谱估计等现代谱估计技术，以及用于估计变时变谱的方法。 第六章：机器学习与统计信号处理的融合 监督学习在信号处理中的应用： 探讨支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等在信号分类、回归任务中的应用。 无监督学习与模式识别： 介绍K-means、DBSCAN等聚类算法在信号分割、异常检测中的作用。 深度学习在信号处理中的突破： 重点介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型在语音识别、图像识别、自然语言处理等信号处理任务中的革命性进展。 生成模型与信号合成： 探讨生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等生成模型在信号合成、数据增强、异常检测等方面的应用。 强化学习与信号控制： 介绍强化学习在智能信号控制、通信系统优化等领域的潜在应用。 第三部分：前沿应用与未来展望 本部分将聚焦于统计信号处理在各领域中最具前景和影响力的应用，并对未来发展方向进行展望。 第七章：通信与信息论 现代通信系统中的统计信号处理： 讨论在5G/6G通信、无线传感器网络、物联网等场景下，如何利用统计信号处理技术实现高效的信号检测、信道估计、干扰抑制、信息传输。 编码与解码理论： 介绍纠错码（如LDPC、Turbo码）的统计学原理，以及贝叶斯推理在解码器设计中的应用。 信息论的统计视角： 探讨信息熵、互信息等概念在信号分析和通信系统设计中的指导作用。 低功耗与高效通信： 分析如何利用统计信号处理技术降低通信系统的能耗，提高频谱利用率。 第八章：图像、视频与多媒体处理 图像去噪、增强与超分辨率： 结合深度学习和稀疏表示方法，介绍先进的图像处理技术。 目标检测与跟踪： 探讨基于统计模型和机器学习的目标检测与跟踪算法，及其在安防、自动驾驶等领域的应用。 人脸识别与生物特征识别： 分析统计信号处理在人脸特征提取、匹配以及其他生物识别技术中的关键作用。 视频分析与理解： 介绍视频内容分析、场景识别、行为识别等前沿技术。 音频信号处理： 探讨语音识别、说话人辨认、声源定位、音乐信息检索等领域。 第九章：生物医学信号处理 脑电图（EEG）与脑磁图（MEG）分析： 介绍如何利用统计信号处理技术分析脑电信号，理解大脑活动，用于疾病诊断和脑机接口。 心电图（ECG）分析： 探讨心律失常检测、心脏疾病诊断等。 医学影像处理： 包括CT、MRI、PET等影像的重建、增强、分割和分析。 基因组学与蛋白质组学信号分析： 探讨如何从海量生物数据中挖掘模式，理解生命过程。 第十章：其他新兴领域与未来趋势 金融信号处理： 探讨如何运用统计信号处理技术进行股票价格预测、风险评估、欺诈检测。 社会网络分析： 分析如何在复杂的社交网络中提取信息，预测趋势，理解群体行为。 物联网（IoT）与大数据分析： 探讨如何处理海量、异构的物联网数据，提取有价值的洞察。 量子信号处理： 介绍量子计算和量子信息处理对未来信号处理可能带来的颠覆性影响。 可解释AI（XAI）与统计信号处理： 探讨如何将统计信号处理的原理应用于解释复杂的机器学习模型，提高模型的透明度和可信度。 可持续性与绿色信号处理： 关注如何设计更节能、更环保的信号处理系统。 结论 《统计信号处理新视野》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索统计信号处理领域不断涌现的新思想、新方法和新应用。本书鼓励读者将理论知识与实际问题相结合，通过对前沿技术的学习，激发创新灵感，解决复杂挑战，并在瞬息万变的科技浪潮中，把握机遇，引领未来。我们相信，对统计信号处理新方向的持续探索，将为人类社会带来更多智慧和进步。

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