具体描述
《统计信号处理基础:估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。读者对象：《统计信号处理基础:估计与检测理论》可以作为电子信息类研究生统计信号处理课程的教材或教学参考书，也可供从事信号处理的教学、科研和工程技术人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
大四的时候就进了实验室，开始看一些跟自己研究方向相关的paper，碰到公式推导部分，自认为数学基础还不错，却发现寸步难行。原因在于检测估计这块理论在本科阶段几乎是空白，但在通信类研究中这块东西又是相当重要的。 研一的统计信号处理课程用的是这本教材，学完之...
评分大四的时候就进了实验室，开始看一些跟自己研究方向相关的paper，碰到公式推导部分，自认为数学基础还不错，却发现寸步难行。原因在于检测估计这块理论在本科阶段几乎是空白，但在通信类研究中这块东西又是相当重要的。 研一的统计信号处理课程用的是这本教材，学完之...
评分大四的时候就进了实验室，开始看一些跟自己研究方向相关的paper，碰到公式推导部分，自认为数学基础还不错，却发现寸步难行。原因在于检测估计这块理论在本科阶段几乎是空白，但在通信类研究中这块东西又是相当重要的。 研一的统计信号处理课程用的是这本教材，学完之...
评分大四的时候就进了实验室，开始看一些跟自己研究方向相关的paper，碰到公式推导部分，自认为数学基础还不错，却发现寸步难行。原因在于检测估计这块理论在本科阶段几乎是空白，但在通信类研究中这块东西又是相当重要的。 研一的统计信号处理课程用的是这本教材，学完之...
评分大四的时候就进了实验室，开始看一些跟自己研究方向相关的paper，碰到公式推导部分，自认为数学基础还不错，却发现寸步难行。原因在于检测估计这块理论在本科阶段几乎是空白，但在通信类研究中这块东西又是相当重要的。 研一的统计信号处理课程用的是这本教材，学完之...
用户评价
翻开《统计信号处理基础》，我首先被其严谨而又逻辑清晰的结构所吸引。作者并没有急于抛出复杂的公式，而是先从最根本的概率论和随机过程的概念入手，为读者构建了一个扎实的理论基础。我尤其欣赏书中对各种随机变量的统计特性的详细描述，包括均值、方差、协方差等，以及它们在信号分析中的实际意义。在讲解信号去噪这一重要应用时，书中不仅介绍了维纳滤波等经典方法，还深入探讨了其背后的统计原理和局限性，并在此基础上引出了更先进的估计方法。这种“追本溯源”式的讲解方式，让我能够理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么”去做。书中穿插的大量实例，涵盖了通信、雷达、生物医学等多个领域，让我对统计信号处理在实际工程中的应用有了更深刻的认识。例如，在讲解信号调制和解调时，书中通过具体的例子，说明了噪声对信号传输的影响，以及如何利用统计方法来提高系统的鲁棒性。虽然书中包含了不少数学推导，但作者的表述清晰易懂，并辅以恰当的图示，使得我能够逐步理解并掌握这些复杂的理论。这本书绝对是一本值得反复研读的经典著作。
评分这本书的封面设计相当朴素，没有花哨的插图，只有书名和作者的名字，这种极简主义风格让我一开始有些犹豫。但当我翻开第一页，那种严谨而又不失深度的讲解立刻吸引了我。作者在开篇就为我们构建了一个清晰的知识框架，从最基础的概率论和随机过程出发，循序渐进地介绍了信号的各种统计特性。让我印象深刻的是，书中对各种数学工具的引入都非常自然，没有那种为了使用某个公式而强行插入的感觉。例如，在讲解傅里叶变换在信号分析中的作用时，作者没有仅仅停留在定义和性质的罗列，而是深入剖析了其在频域分析中的关键地位，以及如何通过频谱来理解信号的本质。此外，书中大量的例题和习题设计得非常巧妙，既能巩固课堂上的理论知识，又能启发读者思考更深层次的问题。很多例题都选取了实际应用场景，比如通信系统中的噪声处理，这让我觉得这本书的理论知识与实际工程应用之间有着紧密的联系，读起来不会感到枯燥乏味。即便我并非数学专业出身，也能在作者的引导下，逐步理解那些看似复杂的数学推导。总而言之，这本书在概念的引入、理论的讲解以及习题的设计上都做得非常出色，为我理解统计信号处理打下了坚实的基础。
评分初次拿到《统计信号处理基础》这本书，我的第一感觉是它充满了“硬核”的味道。厚重的篇幅，密集的公式，以及大量的数学符号，让我在第一眼看到时感到一丝畏惧。然而，当我真正沉下心来阅读后，却发现这其中的逻辑是如此的严谨且引人入胜。作者对每个概念的定义都力求精确，对每个定理的推导都力求完整。尤其是在关于随机变量及其分布的章节，书中详细介绍了各种重要的概率分布，并阐述了它们在不同信号模型中的应用。对我来说，最具有启发性的是关于参数估计的部分。书中系统地介绍了最大似然估计、矩估计等经典方法，并对它们的优缺点进行了深入的比较分析。通过对这些方法的学习，我才真正理解了如何从观测到的信号中提取有用的信息，以及如何量化估计的准确性。书中的图表也运用得恰到好处，清晰地展示了各种统计量的分布情况和估计量的性能。虽然在阅读过程中，我需要不断地查阅一些相关的数学知识，但这种深入钻研的过程反而让我对统计信号处理的理解更加透彻。这本书更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导你一步步揭开信号处理的奥秘，让你在掌握理论的同时，也能体会到其中蕴含的深刻思想。
评分在我接触到的众多关于信号处理的教材中，《统计信号处理基础》无疑是一本让我印象最为深刻的。它以一种非常系统的方式，将概率论、随机过程以及信号分析等多个领域的知识融会贯通。书中的内容不仅仅是概念的堆砌，更注重对这些概念背后逻辑的挖掘和推理。我尤其喜欢书中关于随机过程的章节，作者对于平稳性、遍历性等重要性质的讲解非常透彻，并结合了实际信号的例子，让我对这些抽象概念有了更直观的认识。在介绍谱估计的章节，书中详细讲解了经典谱估计方法，如周期图法，以及其存在的缺陷，并引出了现代谱估计方法，如 Welch 方法和 AR 模型等。这种循序渐进、由浅入深的学习路径，让我在掌握基本理论的同时，也能接触到更先进的研究方法。书中的插图和图表也设计得非常精美，能够清晰地展示信号的时域和频域特性，以及各种算法的性能表现。虽然这本书的理论性很强，但作者始终没有忘记其作为一本“基础”教材的定位，它会适时地在关键概念处提供清晰的解释和引导，让我能够逐步建立起对整个学科的认知。
评分这本书的内容深度和广度都让我感到惊喜。它并没有简单地停留在基础概念的介绍，而是触及了统计信号处理领域许多核心且前沿的议题。例如，在关于信号检测的部分，书中对 Neyman-Pearson 准则、贝叶斯检测等理论进行了细致的阐述，并通过一系列的实例，生动地展示了如何在噪声干扰下准确地识别信号是否存在。我尤其欣赏作者在讲解过程中，会适时地引入一些相关的历史背景和发展脉络，这使得学习过程不仅仅是知识的灌输，更像是对整个学科发展的梳理和回顾。在提到自适应滤波器的章节时，书中不仅介绍了 LMS 和 RLS 等经典算法，还对它们的收敛性和性能进行了详细的分析，并讨论了它们在实际系统中的应用局限性。这让我意识到，理论知识与实际工程应用之间需要不断地权衡和取舍。这本书的语言风格也非常独特，既有严谨的学术论文的严谨性，又不乏启发性的思考。作者善于用类比和比喻来解释抽象的概念，使得即便是初学者也能相对容易地理解。虽然某些章节的推导过程确实需要花费不少时间和精力去消化，但每一次的豁然开朗都带来了巨大的成就感。
评分成工具书了
评分煌煌巨著，洋洋洒洒700余页，囫囵吞枣看完只理解了百分之六十。希望未来可以派上用场。
评分很好的一本书
评分成工具书了
评分成工具书了
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