Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Richard Shiavi

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-09-15

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780126400106

丛书系列:

图书标签:

• statistical
• biomedical
• 2015
• 统计信号处理
• 生物医学工程
• 信号分析
• 应用统计学
• 生物信号
• 医学图像
• 数据分析
• 滤波
• 谱估计
• 随机过程

现代信号处理与数据分析：理论基础与工程应用 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代信号处理与数据分析的理论框架与实践指南，特别关注其在复杂工程系统中的应用。内容涵盖了从基础的傅里叶分析到高级的非平稳信号处理、从经典滤波理论到现代盲源分离技术等一系列核心主题，旨在培养读者驾驭和解决现实世界中信号分析挑战的能力。 全书结构严谨，逻辑清晰，理论推导详实，并配以大量来源于实际工程领域的案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书尤其强调信号的内在结构、随机过程的统计特性以及如何将这些理论工具转化为可操作的算法。 --- 第一部分：信号与系统的数学基础重塑 本部分首先为深入的信号分析奠定坚实的数学基础，重点关注信号在不同域（时域、频域、变换域）中的表示及其内在联系。 第一章：信号的解析表示与变换基础 本章从物理信号的本质出发，探讨连续时间信号和离散时间信号的表示方法。核心内容包括： 连续时间信号的描述： 傅里叶级数与傅里叶变换（FT）的严格推导，着重于信号的周期性、可积性与能量/功率谱密度的关系。对冲激函数、抽样函数的性质及其在信号分析中的作用进行深入探讨。 离散时间信号与Z变换： 从时域采样角度引入离散时间信号，详细讲解双边和单边Z变换的收敛域概念。特别强调Z变换在分析线性时不变（LTI）系统时的便捷性，包括传递函数的定义与零极点分析。 快速傅里叶变换（FFT）的算法剖析： 不仅介绍FFT的应用，更深入分析其蝶形结构和计算复杂度，讨论实际应用中截断误差、栅栏效应（Spectral Leakage）的成因及缓解策略，如窗函数的设计与选择。 第二章：随机过程的统计描述 工程信号往往带有随机性，本章聚焦于随机过程的概率论基础及其在信号分析中的应用。 随机变量与随机过程基础： 回顾高阶矩、条件概率、联合概率分布。引入随机过程的定义，如高斯过程、平稳过程（宽平稳WSS和严平稳SSS）。 自相关与功率谱密度（PSD）： 详细推导维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem），阐明信号的自相关函数与其功率谱密度的深刻关联。讨论如何从有限观测数据中估计PSD，并评估估计器的方差和偏差。 平稳随机过程通过LTI系统的响应分析： 分析输入随机过程如何通过线性系统，重点研究输出过程的自相关函数和功率谱密度如何变化，为后续的滤波设计提供理论依据。 --- 第二部分：经典滤波与系统辨识 本部分转向信号处理的核心任务——从噪声中提取有用信息，并对未知系统进行有效辨识。 第三章：线性滤波理论与最优估计 本章是经典信号处理的基石，侧重于设计出在特定准则下最优的线性滤波器。 时域与频域的线性滤波器设计： 分析FIR和IIR滤波器的结构差异、优缺点。讲解巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）和椭圆（Elliptic）等原型滤波器的设计流程与幅频特性。 维纳滤波器（Wiener Filter）的推导与应用： 从最小均方误差（MMSE）准则出发，严格推导出维纳滤波器的频域表达式。讨论其在平稳随机信号去噪中的核心作用，并分析当信号或噪声的统计特性不完全已知时的局限性。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的递推原理： 针对线性、离散时间、带高斯白噪声的动态系统，详细阐述卡尔曼滤波的预测-更新循环。通过具体状态空间模型实例，展示其在实时状态估计中的优越性能，包括协方差矩阵的演化与信息增益的计算。 第四章：数字系统辨识与参数估计 本章关注如何利用观测数据来估计产生这些数据的底层系统的模型参数。 自回归（AR）、移动平均（MA）与ARIMA模型： 介绍描述随机信号的经典参数模型，特别是AR模型中Yule-Walker方程的求解及其在谱估计中的地位。 最小二乘法（LS）在系统辨识中的应用： 详细介绍线性回归模型下的参数估计，包括普通最小二乘（OLS）和加权最小二乘（WLS）。分析残差分析在模型验证中的重要性。 非线性最小二乘与迭代算法： 当系统模型是非线性时，介绍高斯-牛顿法和Levenberg-Marquardt算法在参数优化中的应用，探讨收敛性和局部最优陷阱问题。 --- 第三部分：时频分析与非平稳信号处理 现代工程信号（如语音、地震波、机械振动信号）的频率成分随时间变化，本部分着重于处理这类非平稳信号的先进工具。 第五章：时频分析的视角转换 引入时频分析的概念，强调时域和频域联合分析的必要性。 短时傅里叶变换（STFT）： 解释窗函数在时频分析中的作用。深入分析STFT的分辨率（时间-频率积）限制，并讨论如何通过选择合适的窗函数大小来平衡时域和频域的分辨率。 小波变换（Wavelet Transform, WT）： 从多分辨率分析的角度介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。重点讲解伸缩和平移操作如何对应于不同尺度的信息捕获，使其在信号去噪和特征提取中的优势。 时频分布： 探讨韦格纳-维利分布（Wigner-Ville Distribution, WVD）及其交叉项问题。简要介绍平滑伪Wigner-Ville分布等方法如何改善清晰度。 第六章：先进的盲源分离与源定位 本章探讨在信号混合场景下，如何分离出原始信号源，是数据驱动方法的前沿领域。 独立成分分析（ICA）的基础： 基于非高斯性原理（如负熵最大化），详细介绍FastICA算法的迭代过程。讨论如何选择合适的非线性函数来衡量独立性。 盲源分离的工程挑战： 分析盲源分离中固有的“顺序和幅度模糊性”问题，以及在实际应用中如何通过先验信息进行解混。 信号源定位基础： 介绍基于到达时间差（TDOA）的定位原理，以及如何结合窄带和宽带信号处理技术来提高定位精度。 --- 第四部分：高维数据分析与机器学习在信号中的融合 本部分将信号处理技术与现代机器学习方法相结合，以应对大规模、高维度的数据集。 第七章：高维信号的降维与特征提取 面对复杂的传感器数据，有效地降低维度是关键。 主成分分析（PCA）的信号应用： 从特征向量和特征值分解的角度，解释PCA如何找到数据中能量最大的正交方向，用于数据压缩和噪声抑制。 奇异值分解（SVD）与子空间方法： 阐述SVD在矩阵秩估计、去噪以及处理截断数据时的优势。介绍如何利用SVD构建的子空间进行信号分离和参数估计（如ESPRIT算法的理论基础）。 第八章：深度学习在信号分析中的应用潜力 本章概述卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在信号特征学习中的颠覆性作用。 CNN在频谱特征提取中的角色： 将信号的时频图视为“图像”，探讨如何利用CNN的层次化结构自动学习最优的频域特征，应用于分类和检测任务。 RNN/LSTM在序列建模中的优势： 讨论RNN（特别是LSTM）如何有效地捕获信号中的长期依赖关系，适用于时间序列预测和动态系统状态建模。 迁移学习与模型优化： 讨论如何利用预训练模型加速新信号分析任务的收敛，以及在资源受限环境中进行模型量化和剪枝的初步策略。 --- 本书的每一章都设计了详细的习题和案例讨论，鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际工程问题的能力。本书适合信号处理、控制工程、通信工程、以及需要进行复杂数据分析的工程专业高年级本科生和研究生使用，也是相关领域工程师提升专业技能的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正掌握一门技术，不仅仅需要理解其理论，更需要深入了解其在实际应用中的挑战和解决方案。这本书的名字《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》恰恰满足了我的这一需求。我非常好奇它将如何处理生物医学信号特有的复杂性，例如信号的非平稳性、噪声的干扰、个体差异等。我期望书中能够提供一些具体的策略和方法来应对这些挑战，例如，如何选择合适的信号处理算法，如何优化参数以获得最佳的分析结果，以及如何评估分析结果的可靠性。我尤其期待书中能够包含一些关于如何将统计信号分析技术应用于具体生物医学问题的案例，例如，如何利用这些技术来检测早期疾病迹象，如何监测患者的康复过程，或者如何开发更精确的诊断工具。这种理论与实践相结合的模式，对于我这样希望将所学知识转化为实际能力的读者来说，无疑是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和实际应用之间的平衡性令我印象深刻。我曾阅读过一些统计信号分析的书籍，有些过于偏重数学理论，读起来像是在啃一本纯粹的数学教材，让我对它的实际应用感到迷茫；也有一些则过于注重应用，但却忽略了底层原理的解释，导致我无法深入理解其工作机制。然而，这本《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》似乎找到了一个完美的契合点。它在讲解统计信号分析的原理时，并没有回避必要的数学推导，但同时也非常注重这些原理是如何在生物医学工程领域发挥作用的。例如，在讨论滤波器设计时，它会详细介绍不同滤波器的数学原理，并立即给出在心电信号去噪或脑电信号分析中的具体应用案例，甚至可能涉及一些实际数据的处理流程。这种“学以致用”的教学方式，不仅让我理解了“为什么”要这样做，更让我明白了“如何”去做。我期待这本书能帮助我建立起一个完整的知识体系，从理论基础到实践操作，都能游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物医学工程的学生，我深切体会到统计信号分析在我的专业领域中所扮演的关键角色。这本书的名字，特别是“Biomedical Engineering”这一后缀，对我而言具有非凡的吸引力。它承诺将统计信号分析这一看似抽象的数学分支，与我所热爱的生命科学研究领域紧密结合。我期待这本书能够提供丰富的案例研究，展示如何运用这些分析技术来解读生理信号，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等，以及如何将其应用于医学影像处理，如MRI、CT扫描等。我希望书中能包含如何从这些复杂信号中提取出具有诊断价值的信息，识别疾病模式，甚至预测病情发展的方法。我更希望它能指导我理解这些技术背后的统计学原理，让我不仅仅停留在“会用”的层面，更能“懂”其原理，从而在未来的研究或工作中，能够根据具体需求，灵活运用和改进这些分析方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于想要进入生物医学工程领域，或者已经在该领域寻求提升的读者来说，具有巨大的潜力。我个人之所以会被吸引，是因为它巧妙地将统计信号分析与我所关注的生物医学应用相结合。这并非一本泛泛而谈的信号处理书籍，而是聚焦于如何将这些强大的分析工具应用于理解生物体复杂的信号。我设想书中会详细阐述如何处理和分析那些常常充满噪声、具有高度随机性的生物信号，例如，如何从嘈杂的生理信号中提取出真正有用的诊断信息，如何通过分析信号的时域和频域特性来区分不同的生理状态，甚至是如何利用机器学习和人工智能技术来增强信号的分析能力。我非常期待书中能够包含实际的数据集或者模拟数据，让我有机会亲手实践书中所学的知识，从而加深理解。这本书的出现，为我提供了一个绝佳的学习平台，让我能够在这个交叉学科领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺朴实的，没有太多花哨的元素，书名《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》也直接点明了主题，让人一目了然。我尤其喜欢它在副标题中加入了“Biomedical Engineering”，这立刻就将原本可能略显枯燥的统计信号分析与我所热爱的生物医学工程领域紧密联系起来。这就像是为我量身定做的一本指南，它承诺将抽象的统计概念转化为解决实际医学问题的利器。在翻开书之前，我脑海中已经勾勒出无数个场景：如何利用这些信号分析技术来解读心电图上的细微变化，如何从脑电波中提取有用的诊断信息，甚至是如何开发更先进的医学成像设备。这种期待感，让我迫不及待地想要深入其中，探索统计信号分析在生命科学领域到底能激发出怎样的火花。我希望这本书能像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我，从最基础的统计原理开始，一步步深入到各种复杂的信号处理算法，并最终教会我如何将这些知识融会贯通，应用于真实世界的生物医学挑战。我已经准备好迎接这场知识的盛宴，并相信它会极大地拓展我的专业视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生物医学工程领域学习的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍统计信号分析在我的专业领域中应用的教材。这本书的名字《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》正是我所期盼的。我希望这本书能够涵盖从基础的统计原理到高级的信号处理算法，并着重强调这些技术如何在生物医学实践中得到应用。我期待书中能够提供关于各种生物信号（如心电图、脑电图、脉搏波等）的特性分析，以及如何利用统计模型来解释这些信号的含义。此外，我也非常希望能够看到关于如何处理和分析医学图像（如MRI、CT扫描）的章节，以及如何利用统计信号分析技术来提高诊断的准确性和效率。这本书的出现，为我提供了一个绝佳的机会，让我能够深入理解统计信号分析在生物医学工程领域的广阔应用前景，并为我未来的研究和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计风格给我留下了一个非常专业和严谨的第一印象。书名《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》直截了当地表明了其核心内容，特别是“Biomedical Engineering”这一限定词，让我对书中可能涉及的具体应用场景充满了期待。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入生物医学信号分析的世界，揭示其中蕴含的奥秘。我渴望了解如何将抽象的统计概念转化为解决实际医学问题的工具，比如，如何从微弱的生理信号中提取出关键的诊断信息，如何利用信号的时序特征来预测疾病的发生，或者如何通过分析不同信号之间的相关性来理解复杂的生理过程。我期待书中能够提供清晰的解释和详实的案例，让我能够直观地理解这些技术的应用价值，并激发我进一步探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，我就立刻联想到许多我感兴趣的研究方向。生物医学工程领域充斥着各种各样复杂的信号，而统计信号分析正是处理这些信号的利器。我特别关注这本书是否会深入探讨一些我所熟悉的领域，比如如何利用统计信号分析来识别心脏病患者的心电图异常，如何分析脑电信号来辅助诊断神经系统疾病，或者如何在医学影像中应用这些技术来提高图像质量和诊断精度。我期待这本书不仅仅是介绍通用的统计信号分析方法，更能提供一些针对生物医学信号特点的优化和改进。例如，如何处理生物信号的周期性、非线性特征，以及如何结合领域知识来提高分析的鲁棒性。我希望这本书能够为我提供一套完整的解决方案，从信号的采集、预处理，到特征提取、模型建立，再到最终的诊断或预测，都能有详实的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是非常扎实的。书名《Introduction to Applied Statistical Signal Analysis (Biomedical Engineering)》精准地概括了它的内容，特别是“Biomedical Engineering”的加入，直接击中了我的兴趣点。我一直对如何用数学和统计的语言去理解和分析生物体产生的复杂信号非常感兴趣。我期望这本书能够深入浅出地讲解统计信号分析的核心概念，并重点阐述这些概念在生物医学工程领域的具体应用。例如，我希望能看到关于如何利用统计学方法来处理和解释各种生理信号，如心电图（ECG）、脑电图（EEG）以及医学影像数据。我尤其希望书中能够包含一些实际的数据集分析案例，让我能够亲身实践，理解从原始数据到有意义的诊断信息的转化过程。我期待这本书能够为我打开一扇窗，让我能够更好地理解生物医学信号的本质，并为我未来的研究方向提供重要的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格非常符合我的阅读习惯。我一直认为，一本好的技术书籍，除了内容本身的深度和广度，良好的阅读体验也至关重要。这本书在章节划分上逻辑清晰，每个主题都得到了充分的展开，并且辅以大量的图表和数学公式，这些图表不仅仅是装饰，而是真正帮助我理解抽象概念的视觉化工具。我尤其欣赏作者在引入一个新概念时，总会先给出清晰的定义，然后通过生动的例子来解释其应用场景。这使得即使是初学者，也能快速掌握核心思想，而不至于被复杂的数学推导所淹没。举个例子，在讲解傅里叶变换的时候，作者不仅给出了公式，还配上了时域和频域信号的对比图，这让我对信号的频率成分有了直观的认识，这比单纯的数学公式理解起来要容易得多。此外，书中大量的代码示例（如果这本书有的话，我会期待）更是锦上添花，让我能够亲手实践，验证理论的有效性。这种理论与实践相结合的方式，是我学习任何新知识最喜欢的方式，也是我认为能够真正掌握知识的关键。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆