Statistical Signal Processing of Complex-valued Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Schreier, Peter J.; Scharf, Louis L.;

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2010-4

价格:$ 118.65

装帧:

isbn号码:9780521897723

丛书系列:

图书标签:

textbook統計
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Statistical Signal Processing
Complex-valued Data
Signal Processing
Statistics
Complex Numbers
Data Analysis
Mathematical Methods
Engineering
Applied Mathematics
Noise Reduction

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具体描述

Complex-valued random signals are embedded in the very fabric of science and engineering, yet the usual assumptions made about their statistical behavior are often a poor representation of the underlying physics. This book deals with improper and noncircular complex signals, which do not conform to classical assumptions, and it demonstrates how correct treatment of these signals can have significant payoffs. The book begins with detailed coverage of the fundamental theory and presents a variety of tools and algorithms for dealing with improper and noncircular signals. It provides a comprehensive account of the main applications, covering detection, estimation, and signal analysis of stationary, nonstationary, and cyclostationary processes. Providing a systematic development from the origin of complex signals to their probabilistic description makes the theory accessible to newcomers. This book is ideal for graduate students and researchers working with complex data in a range of research areas from communications to oceanography.

《现代信号处理算法导论》本书致力于深入浅出地介绍现代信号处理领域中至关重要的核心算法。我们旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并辅以大量的实际应用案例，以期使读者能够理解并熟练运用这些强大的工具来解决实际问题。第一部分：信号处理基础理论本部分将从信号与系统的基本概念出发，逐步引导读者进入信号处理的广阔天地。信号的表示与分类：我们将探讨连续时间信号与离散时间信号、模拟信号与数字信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等基本信号类型。重点介绍如何使用数学工具，如傅里叶级数和傅里叶变换，来分析信号的频谱特性。系统分析：线性时不变（LTI）系统的概念是信号处理的基石。我们将深入讲解卷积的概念，以及如何通过系统函数和频率响应来描述和分析LTI系统的行为。采样理论：离散信号处理的核心在于采样。本书将详尽阐述奈奎斯特-香农采样定理，并探讨过采样、欠采样及其对信号保真度的影响。我们将展示如何选择合适的采样率以避免混叠，并介绍插值技术以重建原始连续信号。离散傅里叶变换 (DFT) 及其性质： DFT是数字信号处理中分析信号频率成分的最基本工具。我们将详细介绍DFT的定义、基本性质（如周期性、线性、时移、频移、卷积定理等），并探讨其在信号分析中的重要应用。第二部分：核心信号处理算法在奠定理论基础之后，我们将聚焦于一系列广泛应用且极具影响力的信号处理算法。快速傅里叶变换 (FFT) 算法： DFT的计算复杂度较高，FFT算法通过分治策略极大地提高了DFT的计算效率。我们将介绍Cooley-Tukey FFT算法的原理，包括按时间抽取和按频率抽取两种基本方法，并讨论其在信号分析、滤波和通信系统等领域的应用。滤波器设计与实现：滤波器在信号处理中扮演着至关重要的角色，用于选择性地保留或去除信号中的特定频率成分。无限脉冲响应 (IIR) 滤波器：我们将介绍IIR滤波器的设计方法，包括巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器，并探讨其在模拟滤波器向数字滤波器转换时的注意事项，如双线性变换法。有限脉冲响应 (FIR) 滤波器： FIR滤波器以其稳定性、线性相位特性等优点而受到青睐。我们将讲解窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）和频率采样法等FIR滤波器设计技术。滤波器实现：本部分还将介绍不同类型的数字滤波器结构，如直接型、级联型、并联型等，并分析它们的计算量和稳定性。自适应滤波算法：自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整其滤波器系数，以达到最佳的滤波效果。最小均方 (LMS) 算法： LMS算法是应用最广泛的自适应滤波算法之一，其原理简单且计算量小。我们将详细介绍LMS算法的推导过程、收敛性分析，并探讨其在噪声消除、回声消除、均衡等方面的应用。归一化最小均方 (NLMS) 算法： NLMS算法是LMS算法的改进，通过对步长进行归一化，提高了算法在输入信号幅度变化时的鲁棒性。递归最小二乘 (RLS) 算法： RLS算法通常比LMS算法收敛更快，但计算量也更大。我们将介绍RLS算法的基本原理和实现方式。谱估计方法：谱估计旨在从有限观测数据中估计信号的功率谱密度。经典谱估计：包括周期图法和改进的周期图法（如Welch法），重点分析其优缺点和适用场景。参数化谱估计：如AR模型、MA模型、ARMA模型等，介绍利用模型参数来估计功率谱的方法，并探讨其在高分辨率谱估计中的优势。第三部分：高级信号处理主题与应用在掌握了核心算法之后，我们将触及一些更高级的主题，并展示信号处理在不同领域的实际应用。多速率信号处理：介绍信号采样率转换（升采样和降采样）的原理和应用，以及滤波器组的设计。小波变换：介绍小波变换的基本思想，与傅里叶变换进行对比，并探讨其在信号去噪、特征提取和图像压缩等方面的应用。盲信号分离：介绍在未知信源和传播信道条件下，从混合信号中分离出原始信源的方法，如主成分分析 (PCA) 和独立成分分析 (ICA)。信号处理在通信系统中的应用：探讨数字调制解调、信道编码、均衡技术等在现代通信系统中的信号处理原理。信号处理在图像和语音处理中的应用：介绍图像滤波、边缘检测、特征提取，以及语音信号的分析、识别和合成等相关技术。本书的写作风格力求清晰、严谨，同时注重启发性，旨在帮助读者建立直观的理解。每章都配有详细的算法推导、伪代码示例以及理论分析，并辅以相应的数学证明。此外，我们还将提供相关的练习题，以巩固读者的学习成果。本书适合于电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等专业的本科生、研究生以及从事相关领域研究和开发的工程师。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排透露出一种精心构建的体系感，它没有采用完全线性的知识铺陈，而是更像一个由核心概念向外辐射的知识网络。我发现它在介绍完基础的矩阵运算和概率论基础后，没有急于进入具体的信号处理算法，而是先花了一个独立章节来详述复数域下的统计特性和高斯过程的推广，这无疑是为后续处理复杂电磁波或通信信号打下了坚实的理论基石。最令我眼前一亮的是，书中似乎穿插了大量关于实际数据案例的讨论，尽管我尚未深入到那些具体的数据处理部分，但仅从引用的参考文献和案例的描述来看，它们似乎来源于非常前沿或特定的工业领域，而不是教科书上常见的理想化模型。这让我对接下来的实践应用部分充满了期待。这种将理论的严谨性与工程的复杂性紧密结合的编排思路，表明作者对目标读者的需求有着深刻的理解，这本书显然不是为了应付考试而写的，它是为了解决真实世界中的难题。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅正文的感受，是一种被信息洪流温柔但坚定地裹挟而行的体验。作者在叙述数学推导时，逻辑链条异常清晰，仿佛每一步都预设了读者能够跟上，但又绝不吝惜中间环节的细节，这在很多同类书籍中是很难得的。我尤其欣赏它在引入新概念时，总能先给出一个清晰的物理或统计背景，而不是直接抛出抽象的公式。例如，在讨论特征值分解时，作者似乎花了不小的篇幅来解释为何在特定噪声模型下，这个分解方法比其他方法更具鲁棒性，这种“知其然，更知其所以然”的阐述方式，极大地增强了知识的粘性。对于我这样习惯于从应用反推理论的人来说，这种由浅入深、步步为营的结构，使得复杂的理论不再是高悬的空中楼阁，而是可以实际操作的工具箱组件。虽然有些章节的数学密度相当高，需要反复阅读和演算，但这正是我所期待的——真正的技术书籍，就该是能让你在书桌前坐住、动笔的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最深层次的感受，是它所传递出的那种对“准确性”近乎偏执的追求。在讨论算法性能评估时，作者似乎非常审慎地界定了各种误差度量的适用边界，没有简单地将某个方法誉为“最优”，而是基于统计假设给出了详细的权衡分析。我特别是关注了其中关于鲁棒性估计的部分，作者没有止步于经典的M估计，而是引入了一些更现代、对异常值敏感度更低的非参数方法进行对比。这种辩证、审慎的治学态度，让我感觉自己不仅仅是在学习一套固定的知识体系，更是在学习如何以科学、严谨的态度去对待一个未知的信号处理挑战。这本书更像是一位经验丰富、治学严谨的导师，在你进行高阶研究时，在你思路可能出现偏差时，及时地伸出援手，校正方向，而不是仅仅提供一堆现成的答案。它要求读者投入心力，但回报也是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我注意到这本书在排版和图示方面也下了不少功夫，这对于理解高维度的信号处理概念至关重要。很多抽象的变换过程，如果仅凭文字和公式描述，很容易让人感到迷失方向，但这本书似乎利用了大量的图形来辅助说明，例如，对奇异值分解（SVD）在降维应用中的几何解释，或是不同滤波器在频域上的响应对比，都配有清晰的二维或三维图示。这些图表不仅仅是装饰，它们本身就是信息传递的重要载体。我对比了一下我之前看过的几本英文原著，这本书在图文结合的密度上似乎更高一筹，而且图例的标注非常精确，没有出现那种“图意不明”的尴尬情况。此外，书中的术语一致性做得非常好，一旦定义了一个符号，它在后续所有章节中都保持不变，这在处理跨章节的复杂算法集成时，极大地减少了查找和校对的时间成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调搭配着简洁的几何图形，初看之下就给人一种专业、严谨又不失现代感的印象。我是在一个信号处理的研讨会上偶然听人提到这本书的，当时讲者提到了某个复杂的算法实现细节，我立刻意识到，要真正理解这个层次的东西，手边必须有一本扎实的参考书。这本书的装帧质量很高，拿在手里很有分量，纸张的质地也相当不错，阅读体验上佳，这对长时间伏案钻研技术书籍的读者来说，绝对是一个加分项。我特意翻阅了目录，看到对傅里叶变换、小波分析以及高阶统计量的深入探讨，这些都是我当前研究中亟需加强的部分。这本书似乎没有把重点放在那些人尽皆知的入门知识上，而是直奔主题，探讨那些在实际工程应用中经常需要面对的“硬骨头”问题，这一点非常符合我寻求深度和实用性的期望。初步的印象是，这是一本为有一定基础、希望向专业领域迈进的研究者或工程师量身打造的利器，绝非泛泛而谈的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

chp9總算明白了KL和cramer的關係區別

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