统计信号处理基础
Steven M.Kay创作的书籍
条目
《统计信号处理基础》是由Steven M. Kay撰写的权威著作，涵盖了统计信号处理的检测、估计与滤波基本原理，并提供了丰富的信号处理应用实例。[1]
作者简介
Steven M. Kay是美国罗德岛大学电子工程系的教授，他在信号处理领域有着深厚的研究背景，发表了众多论文和学术报告，并著有多部作品。他的研究兴趣涵盖频谱分析、检测和估计理论、统计信号处理等领域。他是IEEE院士，曾担任IEEE声学、语音、信号处理委员会频谱估计与建模领域的负责人。[2]
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《统计信号处理基础》分为两卷，全面介绍检测、估计与滤波的基本原理，并分析多种信号处理应用实例。第一卷聚焦于估计理论，涉及参数估计的各种方法，如最小方差无偏估计、线性最小方差无偏估计、最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计、最大后验概率估计和线性最小均方估计等。此外，书中探讨了CRLB、有效估计量和充分估计量的概念，并通过丰富实例加以阐述。最佳滤波方面，包含了维纳滤波和卡尔曼滤波。第二卷侧重于检测理论，讲解了假设检验的基本判决准则和噪声中信号的检测。书中详细讨论了似然比检验、Wald检验、Rao检验等，并分析了大数据记录的渐近性能。同时，书中还讨论了非高斯信号的检测、复数据的扩展和阵列处理等问题。每卷 都有专门的一章用于总结各种检测、估计方法，提供基本方法的概述和选择特定方法的决策过程。书中特别强调了线性模型的重要性，并推导了相应的统计信号处理算法及其性能表达式。此外，书中还提供了大量复数据的检测和估计方法的例子，覆盖了多个工程技术领域的信号处理实例。[3]