弱信号检测与估计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:京航空航天大学出版社

作者:周求湛

出品人:

页数:161

译者:

出版时间:2007-5

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810779241

丛书系列:

图书标签:

• 通信大系
• 电气
• 专业
• weak
• 信号处理
• 弱信号检测
• 信号估计
• 雷达信号
• 通信信号
• 自适应滤波
• 统计信号处理
• 波束形成
• 参数估计
• 噪声抑制

统计推断与机器学习前沿进展 本书聚焦于现代统计推断和机器学习交叉领域的前沿理论与应用，旨在为研究人员、工程师和高年级学生提供一个深入理解复杂数据分析工具箱的全面视角。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础的概率论与数理统计框架出发，逐步深入到现代数据驱动决策的核心技术。全书共分为六个主要部分，共计二十章，力求在理论的严密性与工程实践的可操作性之间取得精妙的平衡。 --- 第一部分：概率论基础与高维统计推断（第1章至第4章） 本部分奠定全书的数理基础，重点关注在数据维度急剧增加的背景下，传统统计方法的局限性以及新兴的解决方案。 第1章：随机过程的现代视角与鞅论基础 本章回顾了马尔可夫链、泊松过程等经典随机过程模型，并引入了鞅论作为分析序列依赖性与收敛性的核心工具。特别探讨了在非平稳时间序列中，鞅差分序列的性质及其在构建有效估计量中的应用。详细分析了鞅的集中不等式（如Azuma-Hoeffding不等式）在高维假设检验中的作用。 第2章：高维线性模型的选择与正则化 聚焦于当特征数量 $p$ 远大于样本数量 $n$ 的情景。系统阐述了 $ell_1$（LASSO）、$ell_2$（Ridge）以及弹性网络（Elastic Net）的理论基础。深入讨论了这些正则化方法的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），并给出了在特定稀疏性假设下，LASSO 估计量一致性和渐近正态性的严格证明。同时，探讨了交错方向乘子法（ADMM）在求解大规模正则化问题时的计算效率。 第3章：非参数密度估计与核方法 本章讲解了在对数据分布做任何先验假设时，如何进行有效的密度估计。详细介绍了核密度估计（KDE）的原理，重点分析了核函数的选择（如高斯核、Epanechnikov 核）对估计偏差和方差的影响。同时，引入了交叉验证方法在选择最优带宽（Bandwidth Selection）中的应用，并比较了基于积分平方误差（ISE）的理论最优带宽。 第4章：经验过程理论与泛函中心极限定理 这是本书理论深度较高的章节之一。通过苏山-布朗桥（Shorack-Well process）和高维维纳过程，本章构建了统一的框架来分析经验分布函数、经验似然函数等统计量在大样本下的渐近行为。详细论述了Dudley积分和Kolmogorov-Smirnov统计量的收敛性质，为构建稳健的非参数检验提供了理论支撑。 --- 第二部分：机器学习的统计学基础（第5章至第8章） 本部分将统计学习理论中的核心概念系统化，为理解复杂模型的泛化能力提供坚实的理论框架。 第5章：VC维与统计学习的泛化界限 深入阐述了Vapnik-Chervonenkis (VC) 维的概念，并推导了二元分类器和连续函数类的VC维的计算方法。基于此，推导了基于Rademacher复杂度（Rademacher Complexity）的统计学习泛化误差界限，并将其与经典的VC界限进行对比，分析了在现代神经网络情境下，Rademacher复杂度的优越性。 第6章：结构风险最小化与正则化原理 本章系统梳理了结构风险最小化（SRM）框架，阐明了它如何连接模型复杂度和泛化性能。对比了经验风险最小化（ERM）的不足，并探讨了如何通过选择合适的结构限制（如参数范数限制、约束集限制）来实现有效的正则化。 第7章：集成学习的理论视角：Bagging与Boosting 从统计学的角度重新审视集成学习方法。对于Bagging（如随机森林），分析其如何通过引入估计量的方差来降低预测误差，特别是对于高方差模型的稳定性提升。对于Boosting（如AdaBoost和梯度提升），则着重分析其迭代优化过程如何通过增加模型复杂度并利用损失函数的负梯度方向来逐步逼近最优分类器的机制。 第8章：核方法与再生核希尔伯特空间（RKHS） 本章是理解支持向量机（SVM）等方法的关键。详细介绍了再生核希尔伯特空间（RKHS）的构造，特别是Mercer定理在将输入空间映射到特征空间中的作用。推导了核岭回归和SVM的对偶问题，并分析了核函数的选择如何影响决策超平面的几何特性。 --- 第三部分：非线性与半监督学习（第9章至第12章） 本部分关注于处理传统线性模型无法捕捉的复杂、非线性和部分标签数据下的学习问题。 第9章：局部加权回归与流形学习 探讨了局部方法，如Locally Weighted Scatterplot Smoothing (LOWESS)，及其在适应局部数据结构方面的优势。随后，深入介绍流形学习技术，如Isomap和LLE，分析了它们如何假设高维数据嵌入在一个低维流形上，并利用测地距离来揭示数据的内在结构。 第10章：深度学习中的优化与泛化 聚焦于深度神经网络的优化难题。详细分析了随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam, RMSProp）的收敛性分析，特别是动量（Momentum）机制的作用。在泛化方面，讨论了深度学习中的“扁平最小值”（Flat Minima）理论，以及该理论与模型鲁棒性之间的关系。 第11章：半监督学习的理论基础 系统介绍了半监督学习（SSL）的几种主要范式：基于图的方法（如Label Propagation）、基于一致性正则化的方法和基于生成模型的方法。从信息论角度分析了当标签数据稀疏时，如何利用数据的内在结构（如低密度分离假设或光滑性假设）来提高学习效率。 第12章：贝叶斯非参数方法与狄利克雷过程 本章引入了贝叶斯框架下的模型灵活性。重点讲解了狄利克雷过程（Dirichlet Process, DP）及其在混合模型（DPM）中的应用，分析了DP如何实现灵活的聚类数量选择。讨论了中国餐馆过程（Chinese Restaurant Process, CRP）作为DP的直观解释及其在主题模型构建中的价值。 --- 第四部分：因果推断与反事实分析（第13章至第16章） 本部分超越了传统的相关性分析，进入到探究“为什么”和“如果...会怎样”的因果关系领域。 第13章：潜在结果框架与因果模型的构建 系统介绍了Rubin的潜在结果（Potential Outcomes）框架，并严格定义了平均因果效应（ACE）和条件平均因果效应（CATE）。探讨了识别因果效应所必需的两个核心假设：可交换性（Exchangeability）和一致性（Consistency）。 第14章：倾向性得分匹配与逆概率加权 详细阐述了如何利用观测数据来处理混杂因素（Confounders）。深入分析了倾向性得分（Propensity Score）的估计、匹配方法（如最近邻匹配）以及基于倾向性得分的逆概率加权（IPW）估计器。讨论了IPW估计量在高方差和模型设定错误时的稳健性问题。 第15章：工具变量法与中介分析 介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）方法，用于处理不可观测的混杂因素（Unobserved Confounding）导致的内生性问题。详细推导了适用于双阶段最小二乘（2SLS）的渐近性质。随后，讨论了中介效应分析（Mediation Analysis），区分了直接效应和间接效应的分解。 第16章：结构方程模型（SEM）与图模型 从图论的角度理解因果关系。介绍了有向无环图（DAGs）在表示因果假设中的作用，以及d-分离（d-separation）的判定准则。讲解了结构方程模型（SEM）如何用于检验复杂的因果假设链条，并介绍了基于观测数据进行因果发现的限制与挑战。 --- 第五部分：大规模数据与分布式计算（第17章至第18章） 本部分关注现代数据分析中面临的计算挑战，以及如何设计高效的算法。 第17章：随机优化算法的收敛性分析 超越了凸优化，专注于随机化算法在处理大规模数据集时的性能。详细分析了具有方差缩减技术（如SAGA, SARAH）的随机梯度下降算法，并给出了其在非凸目标函数下的收敛速度分析。 第18章：分布式学习框架与聚合策略 介绍了在MapReduce和参数服务器架构下，如何高效地训练统计模型。探讨了在同步SGD和异步SGD模式下的收敛差异。重点分析了通信效率和缓存局部性对大规模模型训练的影响。 --- 第六部分：稳健性、隐私与可解释性（第19章至第20章） 本部分探讨了在数据质量、安全性和模型透明度方面日益增长的需求。 第19章：稳健统计与异常值处理 系统介绍了如何构建不受极端观测值（Outliers）影响的估计量。讲解了M-估计量、S-估计量和MM-估计量的构造原理，并分析了它们的影响函数（Influence Function），以量化单个数据点对估计结果的敏感度。 第20章：差分隐私与模型可解释性 首先，系统阐述了差分隐私（Differential Privacy, DP）的严格定义，并介绍了添加拉普拉斯或高斯噪声以满足DP要求的机制。随后，讨论了后置解释方法，如LIME和SHAP值，分析它们如何量化特征对模型预测的边际贡献，从而增强决策过程的透明度。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容犹如一位经验丰富的老师，细致入微地引导我理解信号处理的奥秘。书中关于最优检测准则的推导过程，我反复研读了几遍。作者从信息论的基本原理出发，逐步引出了 Neyman-Pearson 准则和 Bayes 准则，并对它们的数学形式和物理意义进行了清晰的解释。我尤其对书中关于如何根据实际应用中的先验信息来选择合适的准则进行了深入的探讨。例如，当对误报和漏报的代价有明确的权衡时，Bayes 准则则更为适用；而在对漏报有严格限制的场景下，Neyman-Pearson 准则则成为首选。书中还涉及了各种检测器，如匹配滤波器、能量检测器、以及基于统计检验的检测器，并分析了它们各自的优缺点和适用范围。对于参数估计部分，书中对最大似然估计（MLE）和最小均方误差估计（MMSE）的介绍非常详尽。我了解到，MLE 在满足一定条件下具有优良的渐近性质，而 MMSE 则能够利用先验信息获得更优的估计性能。书中还通过大量的例子，展示了如何将这些理论应用到实际问题中，例如，在通信系统中估计信号的幅度、相位，或者在传感器网络中估计目标的位置。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构清晰，内容全面，对于想要深入了解弱信号检测与估计的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。我尤其对书中关于阈值选择的章节印象深刻。作者详细分析了不同的阈值选择准则，如 Neyman-Pearson 准则、Bayes 准则以及 MAP 准则，并深入探讨了它们在不同应用场景下的优劣势。我了解到，阈值的选择直接影响到检测器的性能，例如，过高的阈值会导致漏检率增加，而过低的阈值则会导致虚警率升高。书中还介绍了如何根据实际的先验信息和代价函数来选择最优的阈值。例如，在雷达系统中，当对漏检目标的代价很高时，需要采用较低的阈值；而在某些对虚警容忍度较低的场合，则需要采用较高的阈值。此外，书中还讨论了自适应阈值技术，即根据实时观测到的噪声特性来动态调整阈值，这在噪声环境不断变化的实际应用中尤为重要。我个人认为，书中关于如何进行性能评估的章节也非常实用，它介绍了诸如检测概率、虚警概率、以及 ROC 曲线等评价指标，并提供了如何通过仿真来评估检测器性能的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实践的指引。我尤其对书中关于信号模型和噪声模型的分析部分留下了深刻印象。作者并没有简单地给出教科书式的定义，而是深入探讨了在实际应用中，如何根据观测到的信号特性来建立合适的模型，以及不同模型对检测与估计性能的影响。例如，在通信系统中，信号可能会受到衰落、多径效应和干扰等多种因素的影响，书中详细分析了这些因素如何改变信号的统计特性，并提供了相应的模型来描述这些变化。我了解到，准确的信号模型是设计有效检测器和估计算法的先决条件。在噪声模型方面，书中不仅讨论了常见的加性高斯白噪声，还深入分析了各种非高斯噪声，如脉冲噪声、泊松噪声以及信号依赖噪声，并讨论了如何根据噪声的特性来设计鲁棒的检测器和估计算法。例如，书中介绍的基于非参数方法的检测技术，在面对未知噪声特性时表现出色。我个人认为，书中关于如何通过实验来验证模型和算法有效性的方法，通过仿真和实际数据分析，使得理论知识更加落地。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对“信息”这个概念有了更深的认识。它不仅仅是大数据，也可能是淹没在噪声海洋中的那一丝微弱的信号。书中最让我着迷的是关于信号模型和噪声模型的章节。作者没有将这些概念简单化，而是深入探讨了它们在不同应用场景下的特性。例如，在通信系统中，信号往往会受到衰落和多径效应的影响，而书中对这些复杂信道模型的建模和分析，为理解实际通信链路中的信号传播提供了坚实的基础。对于噪声，书中不仅讨论了常见的加性高斯白噪声，还涉及了更具挑战性的相关噪声、脉冲噪声以及非线性噪声，并且分析了这些噪声对信号检测和估计性能的影响。最令我印象深刻的是，书中讨论了如何根据不同的噪声特性来选择或设计最优的检测器和估计算法。比如，在存在脉冲噪声的情况下，传统的高斯假设下的优化方法可能失效，而书中介绍的基于非高斯噪声模型的鲁棒估计方法，则为解决这类问题提供了有效的解决方案。此外，关于信号的统计特性，书中也进行了非常细致的分析，包括信号的幅度、相位、频率等参数的概率分布，以及信号的自相关函数和功率谱密度等，这些都为后续的检测和估计提供了理论依据。我尤其欣赏书中将理论分析与仿真实验相结合的方式，通过大量的仿真结果来验证理论模型的准确性和算法的有效性，这使得抽象的理论知识变得更加生动和易于理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。在弱信号检测的章节中，书中不仅仅介绍了基本的 Neyman-Pearson 准则，还深入探讨了更高级的检测技术，比如基于模型的方法和基于数据驱动的方法。我特别对书中关于信号检测在雷达和声纳系统中的应用案例印象深刻。书中详细阐述了如何利用不同的信号处理技术，如匹配滤波、阈值检测、以及更复杂的基于统计的检测方法，来从背景噪声中提取出微弱的目标信号。例如，在描述匹配滤波时，作者不仅仅给出了其数学表达式，还详细解释了其工作原理，即通过将接收到的信号与已知的信号模板进行卷积来实现信号的增强。书中还讨论了在存在杂波和干扰的情况下，如何设计鲁棒的检测器，以提高检测的准确性和可靠性。例如，书中介绍的恒虚警率（CFAR）检测技术，就是一种非常有效的在未知噪声环境下保持恒定虚警率的方法。在信号估计方面，书中对参数估计的讨论同样非常全面。从最基本的最小二乘法，到更复杂的最大似然估计和贝叶斯估计，都进行了深入的讲解，并且分析了它们在不同条件下的性能表现。我对书中关于如何利用观测数据来估计信号的幅值、频率、相位以及其他参数的方法进行了深入的学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，即使对于初学者来说也相对容易理解。我对书中关于信号的统计特性分析部分印象尤其深刻。作者从信号的概率分布、均值、方差等基本概念出发，逐步深入到信号的自相关函数、功率谱密度等更复杂的描述。书中通过大量的图示，直观地展示了不同类型信号的统计特性，例如，高斯信号、脉冲信号、周期信号等，这极大地帮助了我理解信号的内在规律。我特别欣赏书中对于信号模型选择的讨论，作者强调了根据具体的应用场景来选择合适的信号模型的重要性，并给出了选择不同信号模型的依据和考量因素。例如，在通信系统中，需要考虑信号的调制方式、编码方式以及传输介质的特性；而在生物医学信号处理中，则需要考虑生理信号的非平稳性和周期性。书中还对噪声模型进行了详细的分析，包括不同类型噪声的概率密度函数、功率谱以及它们对信号检测和估计性能的影响。例如，书中详细讲解了高斯白噪声、泊松噪声、以及更复杂的信号依赖噪声，并分析了不同噪声模型下的最优检测器和估计算法的选择。我个人觉得，书中关于信号与噪声比（SNR）的概念及其重要性的阐述非常清晰，这对于理解弱信号检测的挑战性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越信号处理的复杂迷宫。我之前对卡尔曼滤波的认识仅限于其在跟踪领域的应用，但这本书的视角则更为广阔。书中对卡尔曼滤波及其各种变体，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的深入剖析，让我对其在非线性系统中的应用有了全新的认识。作者详细讲解了这些滤波器的原理、状态方程和观测方程的建立方法，以及如何通过迭代计算来估计系统的状态。尤其是在处理非线性问题时，书中对EKF通过泰勒级数展开进行线性化，以及UKF通过“sigma点”采样来近似非线性变换的对比分析，让我对其优劣有了清晰的认识。书中还讨论了如何根据具体的应用场景来选择合适的滤波器类型，以及如何调整滤波器的参数以获得最优的性能。除了卡尔曼滤波，书中对于其他估计算法，如最小二乘估计（LSE）、最大后验概率估计（MAP）等，也进行了详尽的介绍，并与卡尔曼滤波进行了比较分析，这有助于我根据不同的问题需求来选择最适合的估计算法。我个人认为，书中关于滤波器性能评估的部分尤为实用，它介绍了诸如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等评价指标，并提供了如何通过蒙特卡洛仿真来评估滤波器性能的方法，这对我今后的研究和实践具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，就被其严谨的学术风格和深厚的理论功底所吸引。我对书中关于最大似然估计（MLE）的推导和分析部分尤其着迷。作者从概率论和统计学的基本原理出发，详细阐述了 MLE 的定义、求解方法及其渐近性质（如一致性、渐进无偏性、渐进有效性）。我了解到，在许多实际应用中，MLE 都是一种非常常用且性能优良的估计算法。书中还通过大量的例子，展示了如何将 MLE 应用于不同的问题，例如，估计通信信号的幅度、频率，或者估计传感器网络的参数。除了 MLE，书中还对最小均方误差估计（MMSE）和最小方差无偏估计（MVUE）等其他重要的估计算法进行了深入的介绍，并分析了它们各自的优缺点和适用场景。我尤其对 MMSE 能够利用先验信息来获得更优估计性能的特点印象深刻。书中还讨论了如何根据不同的应用需求来选择合适的估计算法，并提供了相应的性能评价指标和仿真方法，这对于我进行实际工程设计非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其理论的深度与应用的广度并存。我对书中关于信号模型和噪声模型分析的章节印象深刻。作者并没有止步于简单的模型，而是深入探讨了模型选择对检测与估计性能的影响。例如，在讨论信号模型时，书中区分了确定性信号和随机信号，并对各自的统计特性进行了详细的分析，包括信号的均值、方差、自相关函数以及功率谱密度。我了解到，在实际应用中，我们需要根据信号的产生机制和观测环境来选择合适的信号模型，这直接关系到后续的检测和估计的准确性。在噪声模型方面，书中不仅介绍了高斯白噪声，还深入分析了非高斯噪声，如脉冲噪声、泊松噪声以及信号依赖噪声，并讨论了在这些噪声环境下如何设计鲁棒的检测器和估计算法。例如，书中介绍的基于非参数方法的检测技术，在面对未知噪声特性时表现出色。我尤其欣赏书中关于如何通过实验来验证模型和算法有效性的方法，通过仿真和实际数据分析，使得理论知识更加落地。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，就被它那严谨的学术风范所吸引。封面设计简洁大气，书名“弱信号检测与估计”直指核心，仿佛预示着一场深入探索微弱信息世界的旅程。我尤其对书中对不同检测准则的详细阐述印象深刻，比如 Neyman-Pearson 准则、Bayes 准则以及 MAP 准则，作者不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了它们各自的理论基础、适用场景以及在实际应用中的优劣势。特别是关于 Neyman-Pearson 准则的部分，通过大量的图示和实例，将虚警概率和漏检概率之间的权衡关系展现得淋漓尽致，让我对如何设定最优的检测阈值有了更直观的理解。书中还讨论了检测信号时所面临的各种干扰和噪声模型，从高斯白噪声到更复杂的非高斯噪声，都进行了详尽的分析，并且提供了相应的信号处理方法来应对这些挑战。例如，在处理非高斯噪声时，书中提出的非线性滤波器设计思想，为我在实际工程中遇到的复杂环境下的信号检测提供了宝贵的参考。而且，书中对于参数估计的部分，其严谨性同样令人赞叹。无论是点估计还是区间估计，作者都从理论推导到实际计算都进行了细致的讲解。例如，在讨论最大似然估计（MLE）时，书中不仅给出了其定义和求解方法，还分析了其渐近性质，如一致性、渐进无偏性和渐进有效性，这些理论知识对于理解估计器的性能至关重要。此外，对于贝叶斯估计，书中同样进行了深入的探讨，阐述了先验分布选择的重要性以及后验分布的计算方法，并举例说明了如何利用贝叶斯估计来获得比点估计更丰富的信息。整本书的逻辑脉络清晰，从理论到实践，层层递进，使得读者能够循序渐进地掌握弱信号检测与估计的精髓。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆