具体描述
《统计信号处理》论述对随机信号的统计分析与处理，除了重点介绍统计信号处理的基本理论和方法外，还对所需预备知识作了概述并把阵列信号处理作为应用加以介绍。全书共分七章，依次为统计信号处理中的基本数学知识、随机信号与系统、噪声中的信号检测、非参量检测与稳健检测、信号估计理论、最佳线性滤波基本理论-波形估计和阵列信号处理。
作者简介
叶中付，1959年12月出生，安徽桐城人。1978年从桐城中学毕业，考入合肥工业大学无线电系，1982年取得工学学士学位，分配到合肥金笔总厂工作，1983年晋升为助理工程师。1983年考入合肥工业大学攻读信号、电路与系统专业硕士研究生，研究方向为图像处理与计算机视觉，1986年取得工学硕士学位，毕业后留校任教，1987年晋升为讲师。1992年考入中国科学技术大学攻读信号与信息处理专业博士研究生，研究方向为阵列信号处理，1995年取得工学博士学位，毕业后留校工作至今，从事教学、科研工作，1996年晋升为副教授、2000年晋升为教授，同年担任博士生导师。1999年2月至2005年3月担任学校科学技术处副处长、常务副处长等职。
目录信息
前言
第l章 统计信号处理中的基本数学知识
1.1 概率论概要
1.1.1 随机事件及其概率
1.1.2 随机变量及其分布
1.1.3 多维随机变量
1.1.4 随机变量的数字特征
1.1.5 高斯随机变量
1.1.6 随机变量函数的分布
1.1.7 复随机变量
1.2 随机过程基础
1.2.1 平稳与非平稳随机过程
1.2.2 随机过程的统计特性与维纳一辛钦定理
1.2.3 高斯随机过程
1.2.4 随机过程的积分微分特性
1.3 线性代数导论
1.3.1 矩阵的概念和基本运算
1.3.2 特殊矩阵
1.3.3 矩阵的逆
1.3.4 矩阵分解
1.3.5 子空间
1.3.6 梯度分析
参考文献
第2章 随机信号与系统
2.1 信号与系统概述
2.1.1 信号及其分类
2.1.2 系统及其分类
2.2 随机信号通过线性时不变系统
2.2.1 系统输出的均值
2.2.2 系统输出的自相关函数和功率谱密度函数
2.2.3 系统输入与输出的互相关函数和互功率谱密度函数
2.2.4 系统输出的概率密度
2.3 随机序列通过线性时不变系统
2.3.1 系统输出的均值
2.3.2 系统输出的自相关函数和功率谱密度函数
2.3.3 系统输入与输出的互相关函数和互功率谱密度函数
2.4 白噪声通过线性时不变系统
2.4.1 系统输出的一般特性及等效噪声带宽
2.4.2 白噪声通过理想低通系统
2.4.3 白噪声通过理想带通系统
2.4.4 白噪声通过具有高斯频率特性的带通系统load
2.5 白噪声序列和平稳随机序列的参数模型
2.5.1 自回归滑动平均模型
2.5.2 自回归模型
2.5.3 滑动平均模型
2.5.4 三种模型间的联系
2.6 随机信号通过线性时变系统
2.7 随机信号通过非线性系统
2.7.1 直接计算法
2.7.2 特征函数法
2.7.3 普赖斯(Price)定理
2.7.4 级数展开法
小结
习题
参考文献
第3章 噪声中的信号检测
3.1 引言
3.2 信号检测模型
3.3 统计判决准则
3.3.1 几个基本概念
3.3.2 最大后验概率准则
3.3.3 最小平均错误概率准则
3.3.4 贝叶斯(Bayes)平均风险最小准则
3.3.5 极大极小准则
3.3.6 纽曼一皮尔逊
3.3.7 似然比检验
3.4 统计判决准则的推广
3.4.1 M元假设检验
3.4.2 多样本假设检验
3.4.3 序贯检验
3.4.4 复合假设检验
3.4.5 分集技术与多检测器检测数据副
3.5 高斯白噪声中已知信号的检测
3.5.1 最佳接收机
3.5.2 通信接收机的性能
3.5.3 雷达系统的最佳接收机性能
3.5.4 匹配滤波器
3.5.5 M元通信系统
3.5.6 已知信号的分集接收
3.6 高斯色噪中的已知信号的检测
3.6.1 预白化方法
3.6.2 卡亨南一洛维
3.6.3 广义匹配滤波
3.6.4 高斯色噪声中已知信号的检测
3.6.5 性能分析
3.7 随机参量信号的检测
3.7.1 随机相位信号
3.7.2 随机相位、随机振幅信号
3.7.3 随机相位、随机频率信号
3.7.4 随机相位、随机到达时间信号
3.7.5 多脉冲信号的检测
3.7.6 拓展
3.7.7 本征滤波器
小结
习题
计算机作业
参考文献
第4章 非参量检测与稳健检测
4.1 引言
4.2 非参量检测
4.2.1 检测器渐进相对效率与检测效验
4.2.2 符号检测
4.2.3 秩检测
4.2.4 双输入检测器
4.2.5 自适应检测
4.3 稳健检测
4.3.1 稳健假设检验
4.3.2 确定信号的有限样本稳健检测
4.3.3 确知信号的渐进稳健检测
小结
习题
参考文献
第5章 信号估计理论
第6章 最佳线性滤波基本理论——波形估计
第7章 阵列信号处理
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
这本书的排版和插图设计，说实话，有点老派，带着一股上世纪末学术著作的沉稳气息，但正是这种朴实无华，反而让我的注意力更容易集中在内容本身。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的循序渐进的叙事方式。它不像某些翻译过来的教材那样，上来就抛出几个难以理解的定理，而是总能从一个具体的物理或工程问题出发，慢慢引导读者去发现现有方法的局限性，然后顺理成章地引出新的数学工具来解决这些限制。举个例子，在讲解参数估计的那一章，作者花了大量篇幅去讨论不同估计量之间的权衡——效率、无偏性、一致性，这些概念在教科书上很容易混淆，但这本书通过一系列精妙的对比案例，让我对“什么是好的估计”有了更深刻的认识。我记得有一段关于卡尔曼滤波的推导过程，作者没有直接给出最终的矩阵形式，而是通过将系统状态的演化和观测的融合过程分解为两个互补的步骤，一步步地完成了递推公式的建立，读完之后，我不再只是机械地记住那些矩阵乘法，而是真正理解了“预测-更新”这个循环的内在逻辑。这种教学上的匠心，在如今追求速度的时代显得尤为可贵。
评分坦白讲，这本书的难度曲线是比较陡峭的，尤其是在涉及到高阶统计推断和非线性系统建模的部分。我感觉作者默认读者已经具备了扎实的概率论和线性代数基础，并且对信息论的基本框架有所了解。我个人在阅读到关于模型选择和模型检验的章节时，遇到了相当大的挑战。书里介绍的AIC、BIC准则以及交叉验证方法，虽然在理论上讲得透彻，但涉及到具体高维数据和复杂的自回归模型时，如何选择合适的“自由度”或者“惩罚项”，书中给出的指导往往是启发式的，而非指令式的。这迫使我不得不去查阅大量的后续文献和工程实践报告来填补这方面的空白。这倒不是说书写得不好，而是它更侧重于“为什么”和“是什么”，而不是“如何快速实现”。对于那些指望通过这本书就能立刻完成一个复杂雷达信号处理项目或者实时音频分析的工程师来说，可能会感到有些力不从心。它更像是为那些打算深入研究算法、进行方法改进的科研人员准备的“内功心法”，而不是一套即插即用的软件说明书。
评分这本《[此处应为书名，但根据要求不能提及“统计信号处理”]》的教材，我断断续续啃了快半年，终于算是能稍微理清一些脉络了。说实话，初次翻开时，那种厚重感和密密麻麻的公式符号，确实让人有点望而生畏。我本来是想找一本能快速上手、直接套用工具箱的实践指南，结果发现这本书的野心远不止于此。它更像是一堂精心打磨的理论课，把很多现代工程领域里看似“黑箱操作”背后的数学原理，掰开了揉碎了讲。比如，它对随机过程的阐述，没有像我之前看的一些书那样仅仅停留在定义和举例上，而是深入到了测度论和鞅论的边缘，虽然那部分我看得云里雾里，但能感觉到作者在试图构建一个极其严谨的理论基石。书中对于傅里叶变换的推广和各种变换域的比较分析，也很有启发性，让我明白了为什么在某些特定场景下，传统的时域分析会失效，而转向频域或者小波域是必然的选择。当然，对于我们搞应用的来说，偶尔会觉得有些过于抽象，恨不得作者能直接给出一个“如果遇到这种情况，就用这个公式”的快捷键，但细细想来，没有这些理论铺垫，一旦遇到实际数据中的噪声和非平稳性，没有深度的理解就只能束手无策了。总的来说，它更像是一本需要反复研读的工具书，而不是快餐式的入门读物。
评分我注意到这本书的一个非常有趣的特点，那就是它在处理“不确定性”时的哲学态度。它不像一些早期的信号处理书籍那样，将噪声视为必须被彻底消除的“敌人”，而是将其视为系统固有的一部分，是信息传递中不可避免的“背景”。作者似乎非常推崇贝叶斯视角下的信息获取，即我们对世界的认知永远是概率性的、分布式的，而不是确定性的点估计。这种视角贯穿于从谱估计到源分离的几乎所有章节。书中对各种估计误差的界限（如Cramér-Rao下界）的反复强调，都在提醒读者，任何算法的性能都存在一个理论上的极限。这种“承认局限，并寻求最优逼近”的态度，在实际工程设计中是至关重要的。它教会我，在资源有限或信息不完全的情况下，如何做出“最不坏”的决策，而不是盲目追求一个不存在的完美结果。这本书与其说是一本技术手册，不如说是一部关于如何在不确定性世界中进行科学推理的指南。
评分这本书的参考文献部分做得相当扎实，这一点我必须给予高度赞扬。每当读到一个关键性的定理或方法时，作者都会在脚注或文末清晰地标明其出处，并且通常会引用至少两到三篇具有里程碑意义的原始论文。这对于我这样的深度学习者来说，简直是打通了任督二脉。比如，当我被书中的一个特定的矩阵分解算法所吸引时，我能很容易地追溯到那个算法最早的提出者和原始论文的论证思路，这极大地拓宽了我对该技术发展脉络的理解。相比之下，一些只列出近五年热门综述的教材，虽然看起来更新颖，但往往缺乏历史的厚重感和理论的根基。这本书的优势就在于，它构建了一个坚实的理论森林，而不是仅仅展示几棵新长出来的小树苗。通过这些参考资料，我得以跳出教材本身的叙述框架，接触到更广阔的学术视野，这才是真正有价值的学术资源。
评分很棒的一本书，从浅入深！
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